Qwen: Qwen3 Coder Next
Qwen3-Coder-Next הוא מודל סוכן התכנות של Qwen המיועד לטקסט בלבד, עם 80 מיליארד פרמטרים בסך הכול ו־3 מיליארד מופעלים. הוא משתמש בפלט ללא חשיבה, בהקשר מקורי של 262,144 טוקנים ובקריאה לכלים לתהליכי פיתוח, לרבות עבודה רב־שלבית והתאוששות בעזרת משוב מהביצוע.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsqwen/qwen3-coder-next - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesqwen/qwen3-coder-next
על המודל
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
עיקרי הדברים: מודל שנבנה לסוכני תכנות
Qwen3-Coder-Next הוא מודל טקסט פתוח שנועד במיוחד לסוכני תכנות ולתהליכי פיתוח. Qwen מתאר פתרון בעיות לאורך שלבים רבים, שימוש מורכב בכלים והתאוששות מכשלי ביצוע, לצד יכולת התאמה למסגרות עבודה שונות לפיתוח. הוא מקבל טקסט ויוצר טקסט, לרבות קוד, הסברים ובקשות לכלים. לצ'קפוינט Coder-Next המדויק הזה יש חוזה פלט משלו ללא חשיבה; אין להחליף אותו במהדורות Thinking של משפחת Next הרחבה יותר.
למשימת פיתוח, ספקו את הקבצים או הקטעים הרלוונטיים, את ההתנהגות הרצויה ואת הקלט שמדגים בעיה. בקשו שינוי ניתן לעריכה והסבר הקשור לתנאים האלה. למשימה המשתרעת על כמה שלבים, הגדירו את היעד, את הכלים המותרים ואת התצפיות שיעידו על השלמה. בדקו את שינוי הקוד המוצע ואת ההסבר שלו מול הקבצים שסופקו, הקלט הכושל ותנאי ההשלמה.
סקירת המודל
המודל כולל 80 מיליארד פרמטרים בסך הכול ומפעיל שלושה מיליארד. המבנה ההיברידי שלו, הכולל 48 שכבות, חוזר על שלוש שכבות מומחים של Gated DeltaNet ואחריהן שכבת מומחים אחת של קשב עם שערים. היצרן מציין 512 מומחים, עשרה מומחים מופעלים ומומחה משותף אחד. המספר הקטן של פרמטרים מופעלים הוא מאפיין חישובי של המודל הדליל, ולא גודלו של הצ'קפוינט המלא.
ההקשר המקורי הוא 262,144 טוקנים. דוגמאות היצרן מאפשרות הקשר קטן יותר, כגון 32,768, כאשר מגבלות זיכרון מונעות מהתצורה הגדולה יותר לעבוד. קוד מקור, היסטוריה, תצפיות כלים וטקסט שנוצר חייבים להיכנס להקצאת הרצף שהוגדרה. הכרטיס אינו קובע הרחבה למיליון טוקנים כברירת מחדל לצ'קפוינט הזה.
שימוש בממשק הטקסט ללא חשיבה
Coder-Next תומך רק במצב ללא חשיבה ואינו יוצר בלוקי חשיבה מפורשים. ההגדרה enable_thinking=False אינה נדרשת בדוגמת היצרן. הוא עדיין יכול להסביר תיקון, לדון באלגוריתם או להסיק באמצעות טקסט רגיל; ללא חשיבה מתאר את מצב הפלט שלו ואינו אוסר על הסבר.
דוגמת ההתחלה המהירה מבקשת אלגוריתם מיון ומשתמשת בהקצאת יצירה של 65,536 טוקנים. ערך זה הוא תקציב לדוגמה, ולא תקרת פלט קשיחה שפורסמה בנפרד. ציינו את פורמט התוצר ואת אילוציו: השפה, הממשקים הרלוונטיים, ההתנהגות הנדרשת והאם התשובה צריכה לכלול תיקון, פונקציה מלאה או הסבר. שמרו את התוצאה הניתנת לעריכה בנפרד מההסבר הנלווה, כדי שאפשר יהיה לבדוק אותה בקלות.
מסגרות פיתוח והקשר
היצרן מדגיש תאימות למסגרות סוכנים בסגנון CLI ו־IDE, לרבות Qwen Code. מסגרת כזו מספקת את מצב הפרויקט, הגדרות הכלים, התצפיות ופורמט השיחה. שמרו על עקביות הקלטים האלה במהלך משימה רב־שלבית. כשכלי מדווח על בדיקה כושלת, ספקו את השגיאה בפועל ואת הקוד הרלוונטי ששונה, במקום רק לומר למודל לנסות שוב.
עבודה לאורך שלבים רבים נעזרת במצב משימה גלוי: מה נצפה, איזה שינוי מוצע ואיזה תנאי נשאר בלתי פתור. תצפית של כלי שונה מטענה בטקסט שנוצר. אין להתייחס ליכולת ההתאוששות מכשל של המודל כהרשאה אוטומטית להרצת פקודות או כהבטחה שכל התאוששות תצליח.
תכנות באמצעות סוכנים וקריאות לכלים
Qwen מתעד הגדרות כלים בסגנון פונקציות עם שמות, תיאורים, סכֵמות קלט ושדות נדרשים. ספקו הגדרה מדויקת ואת המשמעות הצפויה של ערך ההחזרה. היישום מפעיל כלי שנבחר ומחזיר את תוצאתו; המודל משתמש אז בתוצאה בצעד הבא. קריאה לכלים כשלעצמה אינה מעניקה גישה למערכת קבצים, למקורות עדכניים או לסביבת ביצוע.
לסוכן שעורך מאגר, הגבילו את הקבצים המותרים ואת התוצר המבוקש. דוח סופי שימושי יכול לזהות מודולים מושפעים, להסביר את השינוי ולפרט תוצאות אמיתיות שהחזירו הבדיקות המחוברות. שמרו על הבחנה בין פקודות מוצעות, קוד שנוצר ופעולות שהושלמו. אלה דוגמאות מעשיות לתהליכי עבודה המעוגנות בהיקף הפיתוח והכלים המתועד.
המלצות ליצירה
היצרן ממליץ על temperature של 1.0, על top_p של 0.95 ועל top_k של 40. ההגדרות המדויקות האלה שונות מכמה מודלי Qwen לשיחה וצריכות להישאר חלק ממתכון השימוש של Coder-Next עצמו. התצורה שפורסמה משתמשת בארכיטקטורת מודל שפה סיבתי של Qwen3-Next. השתמשו בשם המודל ובתבנית הצ'אט המתועדים של הצ'קפוינט הזה באופן עקבי לאורך תהליך התכנות.
מגבלות מהותיות
הקלט המתועד הוא טקסט, ולכן צילומי מסך, אודיו או וידאו דורשים ייצוג נפרד מתאים לפני תהליך תכנות זה. ההקשר המקורי והקצאות היצירה בדוגמאות מוגבלים; צמצמו קוד שאינו רלוונטי ושמרו מקום לתוצר המבוקש. בדקו תחביר שנוצר, ממשקים, מקרי קצה ושינויים מוצעים בתהליך הפיתוח האמיתי. הפלט השימושי הוא תוצר קוד או הסבר שניתן לבדוק, הנתמך בראיות ממשיות מהמשימה, תוך שמירה על זהות הצ'קפוינט הזה כטקסט בלבד וללא חשיבה.
משימה מעשית
משימה מעשית
דוגמה טכנית באנגלית
Implement a stable partition helper
Write a Python function partition_even(values) returning two new lists: even integers first and odd integers second. Preserve order within each list and do not mutate values. Provide tests for negative integers, repeated values and empty input. Return the complete function separately from the explanation, with no claim that tests have been executed.התוצאה הצפויה
A complete function, tests for the named cases and a brief order-preservation explanation.בדיקת התוצאה
Check that each input occurrence appears exactly once in the appropriate result list and that source order is retained.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen/qwen3-coder-next
qwen/qwen3-coder-nextהתחלה
Qwen3-Coder-Next הוא מודל סוכן התכנות של Qwen המיועד לטקסט בלבד, עם 80 מיליארד פרמטרים בסך הכול ו־3 מיליארד מופעלים. הוא משתמש בפלט ללא חשיבה, בהקשר מקורי של 262,144 טוקנים ובקריאה לכלים לתהליכי פיתוח, לרבות עבודה רב־שלבית והתאוששות בעזרת משוב מהביצוע.
- 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 |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות qwen/qwen3-coder-next | ברירת מחדל— |
שדהmessages | סוגmessage[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].role | סוגstring | 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— |
שדהmessages[].content | סוגstring|content_part[]|null | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].tool_calls | סוגtool_call[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].tool_call_id | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: role=tool; השתמשו במזהה שהוחזר בפועל | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].name | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].reasoning_content | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: החזירו בהמשך את ההנמקה שהתקבלה בפועל כאשר המודל הזה משתמש בה | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].reasoning_details | סוגobject|array | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmax_tokens | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmax_completion_tokens | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstream | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
שדהstream_options.include_usage | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtemperature | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtop_p | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstop | סוגstring|string[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools | סוגfunction_tool[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools[].type | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות function תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.name | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות חל כאשר: סופק כלי פונקציה | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.description | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.parameters | סוגJSON_schema | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהtool_choice | סוגstring|object | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהparallel_tool_calls | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהresponse_format | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהreasoning_effort | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהreasoning | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהservice_tier | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהinstructions | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות שדה תאימות | ברירת מחדל— |
שדהfunctions | סוגfunction[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהfunction_call | סוגstring|object | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהprompt_cache_options | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmodalities | סוגstring[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות text | ברירת מחדל— |
שדהprovider | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: provider.options נדחה במסלול הטקסט הזה של Ultra | ברירת מחדל— |
שדהcache_control.ttl | סוגstring | 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 |
|---|---|
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרrequired | מפרטmodel, messages |
פרמטרmaterial_types | מפרטtext |
פרמטרmessages | מפרטמערך הודעות במבנה role/content |
פרמטרfile_material | מפרטמסמך UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט מילולי; לא מוסק מזהה קובץ |
פרמטרoptional_controls | מפרטstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
פרמטרcontrol_scope | מפרטייחודי למודל; כלי פונקציות של המשתמש שונים מכלים מתארחים |
פרמטרoutput_modalities | מפרטtext |
פרמטרhosted_operations | מפרטfalse |
פרמטרmultimodal_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)
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 $0.00024 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.0016 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00014 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון — / 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 $0.00024 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.0016 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00014 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
דוגמאות לבקשות
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen/qwen3-coder-next", "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
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-coder-next',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"))
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-coder-next',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 |
|---|---|
שדהchoices[].index | סוגinteger |
שדהchoices[].message.content | סוגstring|null |
שדהchoices[].message.tool_calls | סוגtool_call[] |
שדהchoices[].message.reasoning_content | סוגstring |
שדהchoices[].message.reasoning_details | סוגobject|array |
שדהchoices[].finish_reason | סוגstring|null |
שדהusage | 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-coder-next
כינויים לנתיבי שיטות
השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.
מזהי מודלים קשורים IDs
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen/qwen3-coder-next
qwen/qwen3-coder-nextהתחלה
Qwen3-Coder-Next הוא מודל סוכן התכנות של Qwen המיועד לטקסט בלבד, עם 80 מיליארד פרמטרים בסך הכול ו־3 מיליארד מופעלים. הוא משתמש בפלט ללא חשיבה, בהקשר מקורי של 262,144 טוקנים ובקריאה לכלים לתהליכי פיתוח, לרבות עבודה רב־שלבית והתאוששות בעזרת משוב מהביצוע.
- 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 |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות qwen/qwen3-coder-next | ברירת מחדל— |
שדהmessages | סוגmessage[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].role | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות user, assistant | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].content | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmax_tokens | סוגinteger | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהstream | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
שילובים של חומרי קלט
טקסט · טקסט UTF-8
מחרוזת messages[].content
פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרrequired | מפרטmodel, messages, max_tokens |
פרמטרoptional_controls | מפרטstream |
פרמטרmaterial_types | מפרטtext |
פרמטרtext_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)
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 $0.00024 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.0016 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00014 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון — / 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 $0.00024 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.0016 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00014 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
דוגמאות לבקשות
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "qwen/qwen3-coder-next",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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-coder-next', '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
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-coder-next', '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 |
|---|---|
שדהid | סוגstring |
שדהmodel | סוגstring |
שדהcontent[] | סוגtext|thinking|tool_use|other content block |
שדהstop_reason | סוגstring|null |
שדהusage | 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-coder-next
כינויים לנתיבי שיטות
השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.
מזהי מודלים קשורים IDs
FAQ · Qwen: Qwen3 Coder Next
- אילו קלטים ותוצאות זמינים?
POST /v1/chat/completions·qwen/qwen3-coder-next:text→textPOST /v1/messages·qwen/qwen3-coder-next:text→json,sse- באילו שדות הבקשה משתמשת?
POST /v1/chat/completions·qwen/qwen3-coder-next:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·qwen/qwen3-coder-next:model,messages,max_tokens,stream- אילו מגבלות חלות?
POST /v1/chat/completions·qwen/qwen3-coder-next:messages.min_items:1