מודלים

Qwen3-4B

Markdown · JSON

Qwen3-4B

Qwen3-4B הוא מודל טקסט עם ארבעה מיליארד פרמטרים, למילוי הוראות, לשיחה רב-לשונית ולקוד. התכנון ההיברידי שלו תומך בתשובות ישירות ובמצב חשיבה, עם הנחיות ייעודיות לגרסה לשליטה בחזרתיות.

על המודל

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

Qwen3-4B מיישם את תכנון התגובות ההיברידי של Qwen3 במודל שפה צפוף וקומפקטי. היצרן מתאר הנמקה מתמטית ולוגית, יצירת קוד, כתיבה יצירתית, אינטראקציה מבוססת תפקידים ושיחה מרובת תורות, לצד ביצוע הוראות ביותר מ-100 שפות וניבים. משימה ממוקדת של עריכה או עבודה טכנית היא דרך מועילה להשתמש בו: ספקו קטע מקור מסוים ובקשו שינוי מוגדר אחד, במקום סקירה פתוחה.

הגרסה מכילה ארבעה מיליארד פרמטרים, מהם 3.6 מיליארד מחוץ לשכבות ההטמעה, וכוללת 36 שכבות. מנגנון קשב עם שאילתות מקובצות משתמש ב-32 ראשי שאילתה ובשמונה ראשי מפתח/ערך. גם הקלט וגם הפלט הם טקסט. כרטיס זה מתאר את גרסת Qwen3-4B ההיברידית המקורית, ולא מודל Thinking או Instruct מתוארך מאוחר יותר. דוגמה מעשית היא הפיכת דיווח קצר על תקרית למסמך העברה תפעולי הכולל את התקלה שנצפתה, ההשפעה הידועה וצעד החקירה הבא. ספקו את העובדות האלה בשדות נפרדים ודרשו מהמודל לסמן מידע חסר במקום להשלים אותו בעצמו.

הכינו את ההוראה ואת המקור כחלקים נפרדים של הודעת שיחה. לתכנות, צרפו פונקציה קטנה, קלט מייצג וערך החזרה רצוי, ואז בקשו הסבר או שינוי בהיקף מצומצם. בקשו לכלול בפלט מקרה רגיל ומקרה קצה. למשימת כתיבה, ציינו את הקהל, האורך והמונחים שחייבים להישאר ללא שינוי. למשימת סיווג, ספקו את התוויות המותרות, את הגדרותיהן ודוגמת פלט; לאחר מכן יש לבדוק את הבחירה שהוחזרה מול הרשימה. האינטגרציה שפורסמה דורשת סביבת הרצה שמכירה את Qwen3; הכרטיס מזהיר שגרסאות Transformers הקודמות ל-4.51.0 אינן מזהות את הארכיטקטורה הנדרשת.

חשיבה ומענה ללא חשיבה מובנים באותה גרסה. בתבנית היצרן, החשיבה מופעלת כברירת מחדל, ומתג קשיח מכבה אותה. כאשר החשיבה מופעלת, /think ו-/no_think הן הוראות רכות שיכולות לשנות את ההתנהגות בין תורות; ההוראה האחרונה היא שקובעת. הן אינן מפעילות מחדש מצב שכובה באמצעות המתג הקשיח. שינוי קצר בטקסט יכול לבקש תשובה ישירה, ואילו הסבר לתנאים סותרים יכול להשתמש בהנמקה. שמרו את התשובה הסופית, ולא את טקסט ההנמקה שקדם לה, כתוצאה השימושית של תור השיחה. כשהחשיבה מופעלת, גם בקשה רכה למענה ללא חשיבה משאירה בלוק הנמקה; תוכנו עשוי להיות ריק. הכיבוי הקשיח מסיר את הבלוק הזה.

כרטיס המודל כולל שימוש בסוכנים וממליץ על Qwen-Agent להגדרות כלים ולפענוח. עבור עוזר שמסווג פנייה נכנסת ואז מחפש תיאור של קטגוריה, היישום יחשוף את כלי החיפוש, יבצע כל קריאה שאושרה ויספק את התוצאה. הגדירו מראש את הארגומנטים ואת השדות הצפויים. בקשו רשומת פנייה סופית עם הקטגוריה שנבחרה, נימוק קצר והשדות שעדיין אינם ידועים. אמתו את הרשומה ושמרו את תוצאת הכלי ששימשה ליצירתה. מדריך Qwen3 מתאר גם קריאות לכלים במקביל ובכמה שלבים, עם ארגומנטים המיוצגים כאובייקטים ותוצאות המוחזרות לשיחה.

הכרטיס של גרסה זו מציין הקשר מקורי של 32,768 טוקנים ומתעד הרחבה ל-131,072 באמצעות YaRN. הנתון המורחב תלוי בתצורה; הרחבה סטטית עשויה להשפיע על קלטים קצרים יותר. תכננו את הבקשה ואת התשובה המלאות יחד. עבור אוסף הערות קצרות, תנו תווית לכל פריט, בקשו מזהה פלט תואם והשתמשו בסכמה תמציתית כדי שגם התוצאה שנוצרת תיכנס למסגרת. הדוגמאות וההמלצות לאורך פלט בכרטיס אינן מגבלת יצירה קשיחה ואוניברסלית. בתיעוד Qwen3 נדונים אורכי הודעות assistant של 38,912 טוקנים במצב חשיבה ושל 16,384 במצב ללא חשיבה, במסגרת ההסבר על אורך האימון, ומומלץ להעריך את איכות היצירה הארוכה יותר. נתונים אלה נפרדים מחלון ההקשר הכולל ואינם תקרה קשיחה של נקודת קצה מסוימת. הכרטיס מסביר גם את הקצאת המיקומים המוגדרת כברירת מחדל, 40,960 טוקנים: 8,192 להנחיות טיפוסיות ועוד 32,768 לפלט; זוהי הנחיית תצורה של היצרן, הנפרדת מהקשר האימון המקורי ומכל מגבלה של נקודת קצה.

במהדורה זו יש אזהרה נוספת לגבי חזרות מתמשכות. היצרן מפנה לתצורת הדגימה המומלצת ומציע presence_penalty של 1.5 אם מופיעות חזרות משמעותיות. ההנחיה הכללית שלו מציינת שקנסות חזקים יותר עלולים לגרום לפלט המערבב שפות או לפגוע באיכות, ולכן זו הגדרה ממוקדת ולא הבטחה. מצב החשיבה משתמש ב-temperature של 0.6, ב-top-p של 0.95, ב-top-k של 20 וב-min-p של 0; מצב ללא חשיבה משתמש ב-0.7, ב-0.8, ב-20 וב-0. הימנעו מפענוח חמדני לצורכי הנמקה, דרשו תשובה סופית שגבולותיה ברורים ובדקו אם התוצאה כוללת משפטים חוזרים, שדות חסרים או מונחים שהשתנו.

משימה מעשית

משימה מעשית

דוגמה טכנית באנגלית

Turn an incident note into a handoff

Turn these facts into an operational handoff. Observed failure: report export stops with Disk full. Known impact: exports for Team C failed; other teams were not checked. Last completed step: temporary files listed, none deleted. Next step: identify approved cleanup candidates. Use four labelled lines and do not invent a restoration time or wider impact.

התוצאה הצפויה

Four labelled lines: Failure, Confirmed impact, Completed work and Next step.

בדיקת התוצאה

Check that listing files is not reported as deleting them and untested teams remain outside confirmed impact.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen3-4b

qwen3-4b

Alibaba /qwen3-4b

התחלה

Qwen3-4B הוא מודל טקסט עם ארבעה מיליארד פרמטרים, למילוי הוראות, לשיחה רב-לשונית ולקוד. התכנון ההיברידי שלו תומך בתשובות ישירות ובמצב חשיבה, עם הנחיות ייעודיות לגרסה לשליטה בחזרתיות.

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
שדהסוגדרישהערכים ומגבלותברירת מחדל
שדהmodelסוגstringדרישהחובהערכים ומגבלות
qwen3-4b
ברירת מחדל—
שדהmessagesסוגmessage[]דרישהחובהערכים ומגבלות
מספר פריטים מזערי: ⁦1⁩
ברירת מחדל—
שדהmessages[].roleסוגstringדרישהחובהערכים 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[].contentסוגstring|content_part[]|nullדרישהרשותערכים ומגבלותברירת מחדל—
שדהmessages[].tool_callsסוגtool_call[]דרישהרשותערכים ומגבלותברירת מחדל—
שדהmessages[].tool_call_idסוגstringדרישהרשותערכים ומגבלות
חל כאשר: role=tool; השתמשו במזהה שהוחזר בפועל
ברירת מחדל—
שדהmessages[].nameסוגstringדרישהרשותערכים ומגבלותברירת מחדל—
שדהmessages[].reasoning_contentסוגstringדרישהרשותערכים ומגבלות
חל כאשר: החזירו בהמשך את ההנמקה שהתקבלה בפועל כאשר המודל הזה משתמש בה
ברירת מחדל—
שדהmessages[].reasoning_detailsסוגobject|arrayדרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהmax_tokensסוגintegerדרישהרשותערכים ומגבלות
מינימום: ⁦1⁩
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהmax_completion_tokensסוגintegerדרישהרשותערכים ומגבלות
מינימום: ⁦1⁩
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהstreamסוגbooleanדרישהרשותערכים ומגבלותברירת מחדלfalse
שדהstream_options.include_usageסוגbooleanדרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהtemperatureסוגnumberדרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהtop_pסוגnumberדרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהstopסוגstring|string[]דרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהtoolsסוגfunction_tool[]דרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהtools[].typeסוגstringדרישהרשותערכים ומגבלות
function
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהtools[].function.nameסוגstringדרישהחובהערכים ומגבלות
חל כאשר: סופק כלי פונקציה
ברירת מחדל—
שדהtools[].function.descriptionסוגstringדרישהרשותערכים ומגבלותברירת מחדל—
שדהtools[].function.parametersסוגJSON_schemaדרישהרשותערכים ומגבלותברירת מחדל—
שדהtool_choiceסוגstring|objectדרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהparallel_tool_callsסוגbooleanדרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהresponse_formatסוגobjectדרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהreasoning_effortסוגstringדרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהreasoningסוגobjectדרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהservice_tierסוגstringדרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהinstructionsסוגstringדרישהרשותערכים ומגבלות
שדה תאימות
ברירת מחדל—
שדהfunctionsסוגfunction[]דרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהfunction_callסוגstring|objectדרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהprompt_cache_optionsסוגobjectדרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהmodalitiesסוגstring[]דרישהרשותערכים ומגבלות
text
ברירת מחדל—
שדהproviderסוגobjectדרישהרשותערכים ומגבלות
תנאים: provider.options נדחה במסלול הטקסט הזה של Ultra
ברירת מחדל—
שדהcache_control.ttlסוגstringדרישהרשותערכים 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
פרמטרמפרט
פרמטרcontent_typeמפרטapplication/json
פרמטרrequiredמפרטmodel, messages
פרמטרmaterial_typesמפרטtext
פרמטרmessagesמפרטמערך הודעות במבנה role/content
פרמטרfile_materialמפרטמסמך UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט מילולי; לא מוסק מזהה קובץ
פרמטרoptional_controlsמפרטstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
פרמטרcontrol_scopeמפרטייחודי למודל; כלי פונקציות של המשתמש שונים מכלים מתארחים
פרמטרoutput_modalitiesמפרטtext
פרמטרhosted_operationsמפרטfalse
פרמטרmultimodal_input_bindingמפרטnull

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
לא צוין כאשר נבחר מצב מהיר
מצב Flex
לא צוין כאשר נבחר מצב flex
מאמץ חשיבה מרבי
לא צוין כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default)

תעריפי Ailoot

מחירים לפי תצורה

תצורהטבלת תעריפיםחיוב
תצורהתעריפי הבסיס לטוקניםטבלת תעריפיםתעריף בסיסחיוב
קלט · טוקני קלט $0.0001 / 1K טוקנים
פלט · טוקני פלט $0.001 / 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

curlPython SDKהזרמה ב-Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen3-4b", "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='qwen3-4b',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='qwen3-4b',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
שדהסוג
שדהchoices[].indexסוגinteger
שדהchoices[].message.contentסוגstring|null
שדהchoices[].message.tool_callsסוגtool_call[]
שדהchoices[].message.reasoning_contentסוגstring
שדהchoices[].message.reasoning_detailsסוגobject|array
שדהchoices[].finish_reasonסוגstring|null
שדהusageסוגobject
שגיאות והשלבים הבאים
תגובהתנאיהשלב הבא
תגובה⁦400⁩ · invalid_request_errorתנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקיניםהשלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה.

כינויים

כינויים למודל

Ailoot Ultra qwen3-4b

כינויים לנתיבי שיטות

השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.

מזהי מודלים קשורים IDs

qwen3-4b

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen3-4b

qwen3-4b

Alibaba /qwen3-4b

התחלה

Qwen3-4B הוא מודל טקסט עם ארבעה מיליארד פרמטרים, למילוי הוראות, לשיחה רב-לשונית ולקוד. התכנון ההיברידי שלו תומך בתשובות ישירות ובמצב חשיבה, עם הנחיות ייעודיות לגרסה לשליטה בחזרתיות.

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
שדהסוגדרישהערכים ומגבלותברירת מחדל
שדהmodelסוגstringדרישהחובהערכים ומגבלות
qwen3-4b
ברירת מחדל—
שדהmessagesסוגmessage[]דרישהחובהערכים ומגבלותברירת מחדל—
שדהmessages[].roleסוגstringדרישהחובהערכים ומגבלות
user, assistant
ברירת מחדל—
שדהmessages[].contentסוגstringדרישהחובהערכים ומגבלותברירת מחדל—
שדהmax_tokensסוגintegerדרישהחובהערכים ומגבלותברירת מחדל—
שדהstreamסוגbooleanדרישהרשותערכים ומגבלותברירת מחדלfalse
שילובים של חומרי קלט

טקסט · טקסט UTF-8

מחרוזת messages[].content

פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
פרמטרמפרט
פרמטרcontent_typeמפרטapplication/json
פרמטרrequiredמפרטmodel, messages, max_tokens
פרמטרoptional_controlsמפרטstream
פרמטרmaterial_typesמפרטtext
פרמטרtext_file_materialמפרטקראו 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
לא צוין כאשר נבחר מצב מהיר
מצב Flex
לא צוין כאשר נבחר מצב flex
מאמץ חשיבה מרבי
לא צוין כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default)

תעריפי Ailoot

מחירים לפי תצורה

תצורהטבלת תעריפיםחיוב
תצורהתעריפי הבסיס לטוקניםטבלת תעריפיםתעריף בסיסחיוב
קלט · טוקני קלט $0.0001 / 1K טוקנים
פלט · טוקני פלט $0.001 / 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

גוף JSON מינימלי ושלםcurl · השתמשו במסמך UTF-8 שלכםPython · שמרו את התוצאה המלאה
{
  "model": "qwen3-4b",
  "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': 'qwen3-4b', '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': 'qwen3-4b', '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
שדהסוג
שדהidסוגstring
שדהmodelסוגstring
שדהcontent[]סוגtext|thinking|tool_use|other content block
שדהstop_reasonסוגstring|null
שדהusageסוגobject
שגיאות והשלבים הבאים
תגובהתנאיהשלב הבא
תגובה⁦400⁩ · invalid_request_errorתנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקיניםהשלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה.

כינויים

כינויים למודל

Ailoot Ultra qwen3-4b

כינויים לנתיבי שיטות

השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.

מזהי מודלים קשורים IDs

qwen3-4b

FAQ · Qwen3-4B
אילו קלטים ותוצאות זמינים?

POST /v1/chat/completions · qwen3-4b: text → text

POST /v1/messages · qwen3-4b: text → json, sse

באילו שדות הבקשה משתמשת?

POST /v1/chat/completions · qwen3-4b: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · qwen3-4b: model, messages, max_tokens, stream

אילו מגבלות חלות?

POST /v1/chat/completions · qwen3-4b: messages.min_items: 1

פרטים נוספים

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 · מחירי מודלים

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 · ההצעה והסכם הרישוי