Source: https://ailoot.ai/models/he/qwen-qwen3-8-27b/
Canonical: https://ailoot.ai/models/he/qwen-qwen3-8-27b/
Language: he

# Qwen: Qwen3.8 27B

[Markdown](https://ailoot.ai/models/he/qwen-qwen3-8-27b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/he/qwen-qwen3-8-27b/facts.json)

## [Qwen: Qwen3.8 27B](https://ailoot.ai/models/he/qwen-qwen3-8-27b/)

Qwen3.8-27B הוא מודל חזותי-לשוני צפוף של Qwen לטקסט, לתמונות ולווידאו, המחזיר טקסט. הוא משלב תכנות ועבודת סוכן מרובת שלבים עם חשיבה לבחירה, שימור הסקה והקשר מובנה של 262,144 טוקנים, הניתן להרחבה למיליון באמצעות תצורה.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3.8-27b`](https://ailoot.ai/models/he/qwen-qwen3-8-27b/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3.8-27b`](https://ailoot.ai/models/he/qwen-qwen3-8-27b/#method-1)

על המודל

התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.

עיקרי Qwen3.8 במודל חזותי-לשוני צפוף

Qwen3.8-27B מביא את שיפורי Qwen3.8 בתכנות, בעבודה מקצועית, במחקר ובמשימות סוכן למודל צפוף עם 27 מיליארד פרמטרים. הוא מקבל טקסט, תמונות ווידאו ומחזיר טקסט. תחומו החזותי המתועד כולל דיאגרמות STEM, עמודי מסמכים ווידאו בהיקף של שעות. הוא גרסת משקלים נפרדת מ-Qwen3.8-2.4T-A95B הגדול בהרבה והמיועד לטקסט בלבד, ולכן יש לשמור בנפרד את יכולות הקלט וחוזי החשיבה שלהם.

Qwen מדגישה תכנון אוטונומי, שימוש במשוב מהסביבה ושילוב עם מסגרות פיתוח. למשימת סוכן, ספקו את המטרה, החומר הרלוונטי, הכלים המותרים והראיות שיעידו על השלמה. מודל יכול להציע ולעדכן פעולות בעזרת תוצאות שהוחזרו; תוכנה מחוברת מבצעת אותן. בקשו את התוצר הסופי ואת התנאים שלא נפתרו, במקום לראות בתוכנית תוצאה שבוצעה.

סקירת המודל

למודל 27B יש 64 שכבות של מודל שפה. המבנה ההיברידי שלו מקבץ שלוש שכבות Gated DeltaNet ולאחריהן שכבת קשב עם שער, עם רשתות הזנה קדימה צפופות. הוא מאומן בחיזוי מרובה טוקנים וכולל מקודד חזותי. בחירות הארכיטקטורה מתארות את המודל שפורסם; הן אינן מרמזות על שימוש בזיכרון או השהיה זהים בכל פריסה.

ההקשר המובנה הוא 262,144 טוקנים, עם הרחבה מתועדת ל-1,000,000. טקסט, ייצוג חזותי, היסטוריית שיחה, חשיבה ופלט סופי חולקים את תקציב הרצף המוגדר. היצרן דן בנפרד בגרסה מנוהלת עם תכונות נוספות; אין לייחס אותן אוטומטית לגרסת המשקלים הפתוחה.

שימוש בטקסט, בתמונות ובווידאו

למשימת קוד, ספקו את הפונקציה או המודול הרלוונטיים, קלט שנכשל והתנהגות צפויה, ואז בקשו תיקון עם ההנחות והבדיקות המושפעות. לדיאגרמה, שמרו תוויות וספקו את השאלה המלאה. למסמך, בקשו שדות בעלי שם או מסקנות עם הפניות לעמודים. לווידאו, ציינו את האירוע שמעניין אתכם ושמרו את התזמון שלו.

דוגמת הווידאו של היצרן משתמשת כברירת מחדל בשני פריימים לשנייה בתהליך ההגשה הנתמך, עם בקרות דגימה אופציונליות. סיכום סצנה רחב ואירוע קצר עשויים לדרוש דגימה שונה. הנחיות הווידאו הארוך ממליצות להרחיב את תקציב מעבד הווידאו כדי לתמוך בדגימה בקצב גבוה יותר לחומר בהיקף של שעות, עם דוגמה המקבילה לכ-224K טוקני וידאו. הדבר דורש תצורה ומתחרה בתוכן הקשר אחר; אין זו הבטחה אוניברסלית למשך קטע.

חשיבה והסקה היסטורית

החשיבה מופעלת כברירת מחדל ואפשר לבטלה לכל בקשה באמצעות בקרת enable\_thinking של היצרן. reasoning\_effort תומך ב-xhigh, ‏medium ו-low, עם xhigh כברירת מחדל. מאמץ נמוך יותר יכול לקצר סבב בודד, אך Qwen מזהירה שניתוח לא מספיק במשימות סוכן עלול לגרום לכשלים ולעבודה חוזרת, ולהגדיל את זמן ההשלמה הכולל.

preserve\_thinking מופעל כברירת מחדל ומשמר בלוקי הסקה מהודעות היסטוריות לצורך רציפות. ביטולו שומר רק בלוקי חשיבה שנוצרו בטיפול בהודעת המשתמש האחרונה. הדבר שונה מהנחיות Qwen ישנות יותר שמשמיטות הסקה היסטורית לחלוטין. הפרידו בממשק בין ההסקה לתוכן הסופי ושמרו על פורמט השיחה המדויק שגרסת המשקלים מצפה לו. בקרות היצרן אינן קובעות אילו פרמטרים חושף יישום אחר.

הנחיות יצירה

לחשיבה, Qwen ממליצה על temperature 1.0, ‏top\_p 0.95, ‏top\_k 20, ‏min\_p 0, קנס נוכחות 0 וקנס חזרתיות 1.0. לתשובות ישירות היא ממליצה, בהתאמה, על 0.7, ‏0.8, ‏20, ‏0, ‏1.5 ו-1.0. קנס נוכחות גבוה יותר יכול להפחית חזרתיות, אך עלול לערבב שפות או לפגוע מעט באיכות.

בתהליך מוגדר של מיליון טוקנים התומך במגבלות נפרדות, היצרן ממליץ על הקצאות של 262,144 טוקנים להסקה ו-131,072 לתגובה הסופית. אלו המלצות תקציב מותנות, ולא תקרות פלט קשיחות עצמאיות או הקצאות שנכנסות בו-זמנית בהקשר המובנה.

הקשר ארוך במיוחד ומגבלות

ההרחבה המתועדת משתמשת ב-YaRN עם הגדרות המיקום המשולבות של המודל עצמו. מקדם ארבע מכוון לתהליך של מיליון טוקנים; לעומס עבודה סביב 524,288 טוקנים, היצרן מציע מקדם שתיים. הרחבה סטטית עלולה להשפיע על איכות בטקסטים קצרים יותר, ולכן Qwen ממליצה להפעילה כשנדרש הקשר ארוך יותר. אל תעתיקו מקדם אקסטרפולציה של גרסת Qwen-VL אחרת ללא המתכון שלה.

ארגנו קלט ארוך לפי מזהה מסמך, עמוד או קוד ובקשו תוצאה שאפשר לבדוק. אמתו חישובים, תוויות חזותיות קטנות ותיקוני קוד שנוצרו מול המקור. הקשר ארוך, הסקה שנשמרת ותקציבי וידאו גדולים יותר מסייעים להעביר יותר ראיות לאורך משימה; כשלעצמם הם אינם מוכיחים זכירה מלאה, הסקה נכונה או פעולה חיצונית שהושלמה.

משימה מעשית

### משימה מעשית

דוגמה טכנית באנגלית

```
Analyze a circuit described in text

A written circuit description gives two 6-ohm resistors connected in parallel across an ideal 12-volt source. Assume ideal wires and constant resistance. Derive the equivalent resistance, total current and current through each branch. Show the formulas and verify that branch currents add to the total. No circuit image or execution tool is provided.
```

#### התוצאה הצפויה

```
A short derivation with units, three requested quantities and a current-sum check.
```

#### בדיקת התוצאה

```
Equivalent resistance is 3 ohms and the two equal branch currents sum to the derived total current.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3.8-27b`

[`qwen/qwen3.8-27b`](https://ailoot.ai/models/he/#m=qwen%2Fqwen3.8-27b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.8-27b&fmt=chat)

Alibaba /`qwen/qwen3.8-27b`

### התחלה

Qwen3.8-27B הוא מודל חזותי-לשוני צפוף של Qwen לטקסט, לתמונות ולווידאו, המחזיר טקסט. הוא משלב תכנות ועבודת סוכן מרובת שלבים עם חשיבה לבחירה, שימור הסקה והקשר מובנה של 262,144 טוקנים, הניתן להרחבה למיליון באמצעות תצורה.

סוגי קלט נתמכים

טקסט

תוצאות

טקסט

### זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

סוגי קלט

`text`

סוגי פלט

`text`

פורמט פלט

json או SSE

| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות qwen/qwen3.8-27b | ברירת מחדל— |
| שדה`messages` | סוג`message[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: ⁦1⁩ | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].role` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות דוגמאות: system, user, assistant, tool, function תנאים: התפקידים האלה מיוצגים במפורש בטיפוסי התאימות בקוד המקור; מערך התפקידים המדויק נשאר ייחודי לכל מודל. תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].content` | סוג`string\|content_part[]\|null` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].tool_calls` | סוג`tool_call[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].tool_call_id` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: role=tool; השתמשו במזהה שהוחזר בפועל | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].name` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].reasoning_content` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: החזירו בהמשך את ההנמקה שהתקבלה בפועל כאשר המודל הזה משתמש בה | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].reasoning_details` | סוג`object\|array` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`max_tokens` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: ⁦1⁩ תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`max_completion_tokens` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: ⁦1⁩ תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`stream` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
| שדה`stream_options.include_usage` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`temperature` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`top_p` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`stop` | סוג`string\|string[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools` | סוג`function_tool[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].type` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות function תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].function.name` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות חל כאשר: סופק כלי פונקציה | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].function.description` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].function.parameters` | סוג`JSON_schema` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`tool_choice` | סוג`string\|object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`parallel_tool_calls` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`response_format` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`reasoning_effort` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`reasoning` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`service_tier` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`instructions` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות שדה תאימות | ברירת מחדל— |
| שדה`functions` | סוג`function[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`function_call` | סוג`string\|object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`prompt_cache_options` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`modalities` | סוג`string[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות text | ברירת מחדל— |
| שדה`provider` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: provider.options נדחה במסלול הטקסט הזה של Ultra | ברירת מחדל— |
| שדה`cache_control.ttl` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: 1h נדחה במיקומים המשמשים בפועל למטמון הנחיות | ברירת מחדל— |

שילובים של חומרי קלט

**טקסט** · טקסט UTF8

`messages[].content`

פרמטרים ומחזור חיים של השיטה

| פרמטר | מפרט |
| --- | --- |
| פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json |
| פרמטר`required` | מפרטmodel, messages |
| פרמטר`material_types` | מפרטtext |
| פרמטר`messages` | מפרטמערך הודעות במבנה role/content |
| פרמטר`file_material` | מפרטמסמך UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט מילולי; לא מוסק מזהה קובץ |
| פרמטר`optional_controls` | מפרטstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| פרמטר`control_scope` | מפרטייחודי למודל; כלי פונקציות של המשתמש שונים מכלים מתארחים |
| פרמטר`output_modalities` | מפרטtext |
| פרמטר`hosted_operations` | מפרטfalse |
| פרמטר`multimodal_input_binding` | מפרטnull |

מחזור חיים: `synchronous_or_streamed`

שלחו את מזהה המודל המדויק עם messages.

אורך ההקשר אינו תקרת פלט.

קובץ טקסט יכול לספק טקסט מילולי; קלטי תמונה/אודיו/אובייקט קובץ דורשים קישור מדויק.

### תעריפים

מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.

מצב מהיר

תעריף רגיל כאשר נבחר מצב מהיר

מצב Flex

תעריף רגיל כאשר נבחר מצב flex

מאמץ חשיבה מרבי

תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default)

מאמץ חשיבה · low

תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־low

מאמץ חשיבה · medium

תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־medium

מאמץ חשיבה · xhigh

תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־xhigh

#### תעריפי Ailoot

#### מחירים לפי תצורה

התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.

| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.00085** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0051** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00017** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **$0.0010625** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 1 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-⁦0⁩ | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.00085** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0051** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00017** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **$0.0010625** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |

לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/)

### דוגמאות לבקשות

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKהזרמה ב-Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen/qwen3.8-27b", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3.8-27b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen3.8-27b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### קבלה ושמירה של תוצאות

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json או SSE

##### שמירת כל התוצאות שהושלמו

שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.

שמרו כל בחירה ואת התוכן, קריאות הכלים וההנמקה שלה. ב-SSE הרכיבו עדכונים לפי אינדקס הבחירה/הכלי ושמרו את סיבת הסיום הסופית ואת השימוש.

##### כשצריך לבדוק את התגובה המקורית

שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.

שדות התגובה

| שדה | סוג |
| --- | --- |
| שדה`choices[].index` | סוגinteger |
| שדה`choices[].message.content` | סוגstring\|null |
| שדה`choices[].message.tool_calls` | סוגtool\_call\[\] |
| שדה`choices[].message.reasoning_content` | סוגstring |
| שדה`choices[].message.reasoning_details` | סוגobject\|array |
| שדה`choices[].finish_reason` | סוגstring\|null |
| שדה`usage` | סוגobject |

שגיאות והשלבים הבאים

| תגובה | תנאי | השלב הבא |
| --- | --- | --- |
| תגובה⁦400⁩ · `invalid_request_error` | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |

### כינויים

#### כינויים למודל

**Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3.8-27b`](https://ailoot.ai/models/he/#m=qwen%2Fqwen3.8-27b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.8-27b&fmt=chat)

#### כינויים לנתיבי שיטות

השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.

#### מזהי מודלים קשורים IDs

[`qwen/qwen3.8-27b`](https://ailoot.ai/models/he/#m=qwen%2Fqwen3.8-27b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.8-27b&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3.8-27b`

[`qwen/qwen3.8-27b`](https://ailoot.ai/models/he/#m=qwen%2Fqwen3.8-27b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.8-27b&fmt=messages)

Alibaba /`qwen/qwen3.8-27b`

### התחלה

Qwen3.8-27B הוא מודל חזותי-לשוני צפוף של Qwen לטקסט, לתמונות ולווידאו, המחזיר טקסט. הוא משלב תכנות ועבודת סוכן מרובת שלבים עם חשיבה לבחירה, שימור הסקה והקשר מובנה של 262,144 טוקנים, הניתן להרחבה למיליון באמצעות תצורה.

סוגי קלט נתמכים

טקסט

תוצאות

json · sse

### זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

סוגי קלט

`text`

סוגי פלט

`json`, `sse`

פורמט פלט

JSON או SSE

| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות qwen/qwen3.8-27b | ברירת מחדל— |
| שדה`messages` | סוג`message[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].role` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות user, assistant | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].content` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`max_tokens` | סוג`integer` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`stream` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |

שילובים של חומרי קלט

**טקסט** · טקסט UTF-8

`מחרוזת messages[].content`

פרמטרים ומחזור חיים של השיטה

| פרמטר | מפרט |
| --- | --- |
| פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json |
| פרמטר`required` | מפרטmodel, messages, max\_tokens |
| פרמטר`optional_controls` | מפרטstream |
| פרמטר`material_types` | מפרטtext |
| פרמטר`text_file_material` | מפרטקראו את מסמך UTF-8 בפועל והכניסו את הטקסט שלו לקלט שצוין או למחרוזת תוכן ההודעה. |

מחזור חיים: `synchronous_or_streamed`

### תעריפים

מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.

מצב מהיר

תעריף רגיל כאשר נבחר מצב מהיר

מצב Flex

תעריף רגיל כאשר נבחר מצב flex

מאמץ חשיבה מרבי

תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default)

מאמץ חשיבה · low

תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־low

מאמץ חשיבה · medium

תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־medium

מאמץ חשיבה · xhigh

תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־xhigh

#### תעריפי Ailoot

#### מחירים לפי תצורה

התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.

| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.00085** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0051** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00017** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **$0.0010625** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 1 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-⁦0⁩ | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.00085** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0051** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00017** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **$0.0010625** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |

לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/)

### דוגמאות לבקשות

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

גוף JSON מינימלי ושלםcurl · השתמשו במסמך UTF-8 שלכםPython · שמרו את התוצאה המלאה

```json
{
  "model": "qwen/qwen3.8-27b",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen/qwen3.8-27b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen/qwen3.8-27b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
```

### קבלה ושמירה של תוצאות

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON או SSE

##### שמירת כל התוצאות שהושלמו

שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.

שמרו את כל בלוקי התוכן, חתימות החשיבה ומזהי השימוש בכלים בפועל. הרכיבו את כל עדכוני הבלוקים של SSE; בלוק הטקסט הראשון אינו הפלט המלא.

##### כשצריך לבדוק את התגובה המקורית

שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.

שדות התגובה

| שדה | סוג |
| --- | --- |
| שדה`id` | סוגstring |
| שדה`model` | סוגstring |
| שדה`content[]` | סוגtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| שדה`stop_reason` | סוגstring\|null |
| שדה`usage` | סוגobject |

שגיאות והשלבים הבאים

| תגובה | תנאי | השלב הבא |
| --- | --- | --- |
| תגובה⁦400⁩ · `invalid_request_error` | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |

### כינויים

#### כינויים למודל

**Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3.8-27b`](https://ailoot.ai/models/he/#m=qwen%2Fqwen3.8-27b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.8-27b&fmt=messages)

#### כינויים לנתיבי שיטות

השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.

#### מזהי מודלים קשורים IDs

[`qwen/qwen3.8-27b`](https://ailoot.ai/models/he/#m=qwen%2Fqwen3.8-27b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.8-27b&fmt=messages)

FAQ · Qwen: Qwen3.8 27B

אילו קלטים ותוצאות זמינים?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.8-27b`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3.8-27b`: `text` → `json`, `sse`

באילו שדות הבקשה משתמשת?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.8-27b`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3.8-27b`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

אילו מגבלות חלות?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.8-27b`: `messages.min_items`: `1`

חברו Ailoot ל- Claude Code, OpenCode, Hermes או ליישום שלכם.

## החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה

החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה: מיליוני לקוחות; מכירות בהיקף של מיליארדים מדי חודש.

## קנו אסימונים בהנחה.

הנחת מנוי לעבודה קבועה. קודי הנחה עד 50% על רכישת אסימונים.

מנוי

בחרו מסלול עם הנחה לבקשות הקבועות שלכם.

קוד הנחה עד 50%

הזינו קוד ברכישה. המחיר יחושב מחדש לפי המבצע הפעיל.

הוצאות בהיסטוריה

המודל, האסימונים והסכום נשמרים לכל בקשה.

[בחירת מנוי](https://ailoot.ai/docs/he/billing/subscriptions/) · [מחירי מודלים](https://ailoot.ai/models/he/)

## חברו API למוצר שאתם מוכרים.

SaaS, יישומים ובוטים לפי ההצעה והסכם הרישוי של Ailoot. למכירה מחדש בקשו רישיון משווק.

יישום מסחרי

שלבו יצירת טקסט, תמונות, וידאו ושמע בתכונות בתשלום של השירות שלכם.

רישיון למכירה מחדש

שלחו תיאור פרויקט ואופן מתן גישה. בקשו תנאי שימוש ומכירה מחדש בכתב.

מסמכים באתר

ההצעה, הסכם הרישוי ומדיניות עיבוד הנתונים זמינים לפני החיבור.

[בקשת רישיון למכירה מחדש](mailto:support@ailoot.ai) · [ההצעה והסכם הרישוי](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=he)

## Ailoot · החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה





Ailoot נשענת על ניסיון תפעולי מצטבר, בסיס לקוחות רחב, שירות יציב ובקרה שוטפת של KPI.





החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה: מיליוני לקוחות; מכירות בהיקף של מיליארדים מדי חודש.





Ailoot משתמשת בניסיון התפעולי הזה כדי לספק גישת API ליכולות AI במוצרי לקוחות, בסוכנים, באפליקציות ובאוטומציות.