Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Thinking
Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking היא מהדורת הראייה והשפה של Qwen בארכיטקטורת תערובת מומחים, המיועדת להסקה מעמיקה יותר על טקסט, תמונות ווידאו. היא מחזירה טקסט או קוד לשאלות בתחומי STEM, למסמכים, לניתוח מרחבי ולתהליכי עבודה חזותיים, עם OCR ב-32 שפות והקשר מובנה של 262,144 טוקנים.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsqwen/qwen3-vl-30b-a3b-thinking - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesqwen/qwen3-vl-30b-a3b-thinking
על המודל
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
מהדורת 30B-A3B Thinking
Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking היא מהדורת תערובת המומחים של Qwen3-VL עם יכולות הסקה משופרות. היא מקבלת טקסט, תמונות ווידאו ומפיקה טקסט, לרבות קוד או מסקנה מנומקת. יש לשמור על ההבחנה בין זהותה כמהדורת Thinking לבין Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct וגדלים אחרים במשפחה. ההבחנה של היצרן בין המהדורות מתארת את התנהגות ההסקה המיועדת, אך אינה מעידה על קיומו של מתג היברידי ייעודי ליישום.
סוכנים חזותיים ותכנות
Qwen מתעדת תהליך עבודה של סוכן חזותי שמזהה פקדים במחשב או במכשיר נייד, מבין את תפקידם ומפעיל כלים. במשימה הקשורה לממשק, יש לספק את צילום המסך הנוכחי ואת היעד הרצוי, ואז לבקש את הפקד הרלוונטי והסבר המבוסס על הראיות הגלויות. היישום המחובר מבצע את הפעולות ומחזיר תוצאות; ההסקה החזותית של המודל אינה שולטת במכשיר באופן עצמאי.
המשפחה גם מפיקה תוכן לתרשימים, HTML, CSS ו-JavaScript מתוך תמונות או וידאו. יש לספק את הדוגמה החזותית לצד דרישות תפקודיות ולבקש קוד מקור שניתן לעריכה. עבור ממשק קיים, יש לציין את השינוי הרצוי ואת הקוד הרלוונטי, ולא לצפות שתמונה ללא הסבר תגדיר כל אינטראקציה. קוד המקור שנוצר הוא תוצר שיש לרנדר ולבדוק, ואינו הוכחה ליישום פעיל ותקין.
מרחב, הקשר ארוך ווידאו
היצרן מתאר הערכות של מיקומי עצמים, נקודות מבט והסתרות, עם עיגון דו-ממדי ותמיכה בעיגון תלת-ממדי. יש לבקש לזהות איזה קשר חשוב ואילו רמזים תומכים במסקנה. יש להבחין בין קשר חזותי לבין מדידה פיזית מכוילת.
ההקשר המובנה הוא 262,144 טוקנים. בתיאור המשפחה נכללים ספרים וסרטוני וידאו באורך שעות, עם אינדוקס אירועים ברזולוציה של שניות והרחבה לכמיליון טוקנים באמצעות הגדרות תצורה. כשמבקשים תיאור של אירועים, יש לשמר את התזמון, את סדר הפריימים ואת מזהי המקור. ההקשר והדגימה קובעים איזה חומר מיוצג בבקשה; אין להפוך את תיאור המשפחה להבטחה בלתי מותנית לזכירה מושלמת.
הסקה רב-אופנית, זיהוי ו-OCR
מהדורת Thinking מתאימה לשאלות בתחומי STEM, מתמטיקה ולוגיקה המחברות ראיות חזותיות להסבר. יש לספק את נוסח השאלה המלא, את התוויות בתרשים ואת יחידות המידה, ולבקש לציין את הערכים והקשרים שבהם נעשה שימוש לפני מתן התשובה הסופית. תוצר ברור יכול להיות תוצאה עם גבולות מוגדרים, טבלת ראיות או מסקנה קצרה המבוססת על התמונה והטקסט.
המשפחה מרחיבה את הזיהוי החזותי לאנשים, מוצרים, אתרים מוכרים, צמחים, בעלי חיים ודמויות ממדיה. OCR מכסה 32 שפות ומיועד לקריאה בתאורה חלשה, בטשטוש או בהטיה, לרבות אוצר מילים מקצועי ומבנה מסמכים. יש לשמור על קריאות ולבקש שדות או ציטוטים שניתן לבדוק. מקרי השימוש האלה מיישמים יכולות מתועדות; הם אינם מבטיחים זיהוי, תמלול או מסקנה מתמטית נכונים עבור כל קלט.
ארכיטקטורה
התצורה המדויקת מזהה מודל ראייה ושפה בארכיטקטורת תערובת מומחים עם 48 שכבות טקסט, 128 מומחים ושמונה מומחים שנבחרים לכל טוקן. Interleaved-MRoPE מפזר מידע על מיקום לאורך צירי הזמן, הרוחב והגובה. DeepStack משלב מאפיינים חזותיים ממספר רמות של המקודד, והתאמה בין טקסט לחותמות זמן מסייעת לעגן אירועים באסמכתאות זמן. יש להשתמש בעקביות במהדורת 30B-A3B Thinking הזו כשמכינים משימות הסקה חזותית ומשווים את תוצאותיהן.
הכנת קלטים
דוגמאות המשפחה תומכות במשימות טקסט בלבד, בתמונה יחידה או במספר תמונות ובווידאו. יש לתת תוויות לקלטים החזותיים ולשמר את הקשר ביניהם. תקציבי פיקסלים נפרדים לתמונה ולווידאו מאפשרים לתהליך העבודה לשלוט ברמת הפירוט; ממדי תמונה המוגדרים במפורש מותאמים לכפולות של 32. ברירת המחדל המתועדת לווידאו היא שני פריימים בשנייה, עם בקרות על קצב הדגימה או על מספר הפריימים במקומות שבהם הן נתמכות. יש לשמור את המטא-נתונים של הווידאו ולהימנע משינוי גודל פעמיים כאשר כלי העזר כבר שינה את גודל המדיה.
בהשוואת מסמכים, יש לארגן את התוצאה לפי מזהה העמוד. עבור קטע וידאו, יש לבקש את האירוע הרלוונטי, את טווח הזמן ואת הראיות. יש להקצות מקום ברצף גם לחשיבה ולטקסט הסופי, נוסף על הטוקנים החזותיים.
הנחיות ליצירה ומגבלות
ברירות המחדל בקובץ היצירה של נקודת השמירה הן temperature בערך 0.8, top_p בערך 0.95, top_k בערך 20 ועונש חזרתיות בערך 1.0. מתכון ההערכה הנפרד של המשפחה עבור Thinking משתמש ב-temperature בערך 0.6, בעונש נוכחות אפס, בעונש חזרתיות בערך 1.0 ובהקצאת פלט של 40,960 טוקנים. אלה הגדרות קבועות מראש שונות של היצרן; ההקצאה אינה מגבלת פלט קשיחה שהוכחה באופן עצמאי.
תהליך ההרחבה של המשפחה משתמש ב-YaRN ומציע מקדם של שניים או שלושה לשיטת המיקום המשולבת במעבר מ-256K לכ-1M. אין להחיל עליו מקדם של ארבעה השייך למשפחה אחרת. יש לבדוק תוויות שחולצו, חישובים וקוד שנוצר מול הראיות המקוריות, ולהקפיד על הפרדה ברורה בין התוצר הסופי לבין ההסקה. התוצאה המעשית היא מסקנה חזותית או הצעת קוד שניתן לבדוק, תוך שמירה על מהדורת Thinking המדויקת הזו.
משימה מעשית
משימה מעשית
דוגמה טכנית באנגלית
Reason about a transcribed geometry diagram
Use this diagram transcription: rectangle ABCD has AB = 10 cm and BC = 6 cm; E is the midpoint of AB; segment CE is drawn. Find the area of triangle BCE. State the base and perpendicular height used, preserve the units, and give a short derivation. Do not assume any additional markings or image input.התוצאה הצפויה
A short geometry derivation naming base BE and height BC, with the final area in square centimetres.בדיקת התוצאה
The midpoint halves AB, and the triangle area uses one-half times the perpendicular base-height product.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen/qwen3-vl-30b-a3b-thinking
qwen/qwen3-vl-30b-a3b-thinking
qwen/qwen3-vl-30b-a3b-thinkingהתחלה
Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking היא מהדורת הראייה והשפה של Qwen בארכיטקטורת תערובת מומחים, המיועדת להסקה מעמיקה יותר על טקסט, תמונות ווידאו. היא מחזירה טקסט או קוד לשאלות בתחומי STEM, למסמכים, לניתוח מרחבי ולתהליכי עבודה חזותיים, עם OCR ב-32 שפות והקשר מובנה של 262,144 טוקנים.
- 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-vl-30b-a3b-thinking | 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 $0.00058 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.002 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0 / 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 $0.00058 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.002 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
דוגמאות לבקשות
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen/qwen3-vl-30b-a3b-thinking", "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-vl-30b-a3b-thinking',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-vl-30b-a3b-thinking',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-vl-30b-a3b-thinking
כינויים לנתיבי שיטות
השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.
מזהי מודלים קשורים IDs
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen/qwen3-vl-30b-a3b-thinking
qwen/qwen3-vl-30b-a3b-thinking
qwen/qwen3-vl-30b-a3b-thinkingהתחלה
Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking היא מהדורת הראייה והשפה של Qwen בארכיטקטורת תערובת מומחים, המיועדת להסקה מעמיקה יותר על טקסט, תמונות ווידאו. היא מחזירה טקסט או קוד לשאלות בתחומי STEM, למסמכים, לניתוח מרחבי ולתהליכי עבודה חזותיים, עם OCR ב-32 שפות והקשר מובנה של 262,144 טוקנים.
- 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-vl-30b-a3b-thinking | 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 $0.00058 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.002 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0 / 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 $0.00058 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.002 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
דוגמאות לבקשות
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "qwen/qwen3-vl-30b-a3b-thinking",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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-vl-30b-a3b-thinking', '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-vl-30b-a3b-thinking', '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-vl-30b-a3b-thinking
כינויים לנתיבי שיטות
השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.
מזהי מודלים קשורים IDs
FAQ · Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Thinking
- אילו קלטים ותוצאות זמינים?
POST /v1/chat/completions·qwen/qwen3-vl-30b-a3b-thinking:text→textPOST /v1/messages·qwen/qwen3-vl-30b-a3b-thinking:text→json,sse- באילו שדות הבקשה משתמשת?
POST /v1/chat/completions·qwen/qwen3-vl-30b-a3b-thinking:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·qwen/qwen3-vl-30b-a3b-thinking:model,messages,max_tokens,stream- אילו מגבלות חלות?
POST /v1/chat/completions·qwen/qwen3-vl-30b-a3b-thinking:messages.min_items:1