A Qwen3-32B az eredeti Qwen3 kiadás legnagyobb sűrű modellje. A család összetett logikához, matematikához és programozáshoz használt gondolkodó módját általános beszélgetéshez használható nem gondolkodó válaszokkal kombinálja. A Qwen a kreatív írást, a szerepalapú párbeszédet, a többfordulós utasításkövetést és az ügynökszerű eszközhasználatot is kiemeli. A modell szöveget dolgoz fel és generál; a többnyelvű utasítások és a fordítás az eredeti család 119 nyelvet és nyelvjárást lefedő támogatásának részei. Analitikus magyarázatot, programozási javaslatot vagy gondosan meghatározott írásművet kérő feladat adható neki.
A pontos változat összesen 32,8 milliárd paramétert tartalmaz 64 rétegben. Sűrű modell, amely eltér a Qwen3-30B-A3B szakértő-útválasztó architektúrájától és a későbbi, külön néven szereplő Qwen3 változatoktól. Natív kontextusa 32 768 token. Egy igényes feladatot a releváns bizonyítékok, követelmények és elvárt eredmény együttes megadásával készíts elő. Műszaki áttekintéshez add meg a komponens leírását, a felület korlátait és a megoldandó problémát, majd kérj javaslatot, amely azonosítja a feltevéseket, függőségeket és alternatívákat, ahol indokolt, kizárólag a megadott anyag felhasználásával.
A gyártó csevegéssablonja alapértelmezés szerint engedélyezi a gondolkodást, és kötelező érvényű enable_thinking kapcsolót kínál. A kötelező érvényű kikapcsolás teljesen megakadályozza a gondolkodási tartalmat. Engedélyezett gondolkodás mellett a felhasználói vagy rendszerutasításokban szereplő /think és /no_think fordulónkénti, promptszintű vezérlést ad, és a legutóbbi utasítás határozza meg a kért működést. Egy promptszintű nem gondolkodási kérés üres gondolkodási blokkot hagyhat; a /think jelölő nem írhat felül egy kötelező érvénnyel kikapcsolt sablont. Ez lehetővé teszi, hogy az eredeti modell közvetlen szövegírási kérés és egy hosszabb következtetési láncból profitáló kérdés között váltson az előírt vezérlők használatával.
A generálási példa a <think> részt a végső választól külön dolgozza fel. A Qwen a végső formátum kifejezett megadását ajánlja, például bekeretezett matematikai választ vagy egyetlen válaszmezőt feleletválasztós feladathoz. Gyakorlati elemzésnél határozd meg a kért következtetést és az alátámasztó anyagot: például végső tervezési döntést, majd az általa teljesített korlátokat és a nyitott kérdéseket. A gyártó útmutatója szerint a későbbi beszélgetési előzményekben a végső választ őrizd meg, nem a korábbi gondolkodási tartalmat. Így megmarad a későbbi kérdésekhez szükséges eredmény, minden következtetési lépés továbbvitele nélkül.
Az eszközhívás mindkét módban a dokumentált modellprofil része. A Qwen a Qwen-Agentet ajánlja eszközhívási sablonokhoz és feldolgozókhoz, és információkeresést, időinformációt, valamint kódértelmezőt mutat be. Definiáld világosan az eszközöket, add meg az argumentumok jelentését, és mondd el a modellnek, mitől tekinthető késznek a feladat. Hasznos munkafolyamat lehet kiválasztott információk lekérése, a ténylegesen visszaadott tartalom megadása, majd összegzés vagy megvalósítási javaslat kérése. A modell által kért hívás és az alkalmazás eszközvégrehajtása külön szakasz; a végső válasznak a visszaadott bizonyítékokra kellene épülnie.
Hosszabb bemenetekhez a kártya 131 072 tokenre történő YaRN-kiterjesztést dokumentál. A natív ablak kisebb, és a statikus skálázás befolyásolhatja a rövid bemenetek teljesítményét. A Qwen akkor ajánlja a kiterjesztés engedélyezését, amikor valóban hosszabb kontextus szükséges; a kártya emellett elmagyarázza a prompt és kimenet 40 960 pozíciós alapértelmezett kiosztását. Válaszd ki a releváns dokumentumokat, és őrizd meg a címsorokat, forráshatárokat és terminológiát. Hagyj helyet a következtetésnek és a végső válasznak, különösen akkor, ha a feladat több specifikáció összehangolását igényli egyetlen részlet összefoglalása helyett.
A hivatalos ajánlások gondolkodáshoz temperature 0.6, top-p 0.95, top-k 20 és min-p 0; nem gondolkodó módban temperature 0.7 és top-p 0.8 váltja fel az első két beállítást. A Qwen ellenzi a mohó dekódolást gondolkodó módban, és megjegyzi, hogy a magas presence penalty nyelvkeveredést vagy minőségromlást okozhat. A legtöbb kéréshez 32 768 tokenes kimeneti keretet ajánl, különösen igényes matematikai és programozási problémákhoz pedig 38 912 tokent ír le. Ezek a keretek generálási útmutatók, nem egyetemes, szigorú válaszkorlátok. A pontos feladatleírás és a meghatározott végső formátum a modell rendelkezésre álló következtetését az olvasó által igényelt munkára összpontosítja.
", "aboutText": "A Qwen3-32B az eredeti Qwen3 kiadás legnagyobb sűrű modellje. A család összetett logikához, matematikához és programozáshoz használt gondolkodó módját általános beszélgetéshez használható nem gondolkodó válaszokkal kombinálja. A Qwen a kreatív írást, a szerepalapú párbeszédet, a többfordulós utasításkövetést és az ügynökszerű eszközhasználatot is kiemeli. A modell szöveget dolgoz fel és generál; a többnyelvű utasítások és a fordítás az eredeti család 119 nyelvet és nyelvjárást lefedő támogatásának részei. Analitikus magyarázatot, programozási javaslatot vagy gondosan meghatározott írásművet kérő feladat adható neki.\n\nA pontos változat összesen 32,8 milliárd paramétert tartalmaz 64 rétegben. Sűrű modell, amely eltér a Qwen3-30B-A3B szakértő-útválasztó architektúrájától és a későbbi, külön néven szereplő Qwen3 változatoktól. Natív kontextusa 32 768 token. Egy igényes feladatot a releváns bizonyítékok, követelmények és elvárt eredmény együttes megadásával készíts elő. Műszaki áttekintéshez add meg a komponens leírását, a felület korlátait és a megoldandó problémát, majd kérj javaslatot, amely azonosítja a feltevéseket, függőségeket és alternatívákat, ahol indokolt, kizárólag a megadott anyag felhasználásával.\n\nA gyártó csevegéssablonja alapértelmezés szerint engedélyezi a gondolkodást, és kötelező érvényű enable_thinking kapcsolót kínál. A kötelező érvényű kikapcsolás teljesen megakadályozza a gondolkodási tartalmat. Engedélyezett gondolkodás mellett a felhasználói vagy rendszerutasításokban szereplő /think és /no_think fordulónkénti, promptszintű vezérlést ad, és a legutóbbi utasítás határozza meg a kért működést. Egy promptszintű nem gondolkodási kérés üres gondolkodási blokkot hagyhat; a /think jelölő nem írhat felül egy kötelező érvénnyel kikapcsolt sablont. Ez lehetővé teszi, hogy az eredeti modell közvetlen szövegírási kérés és egy hosszabb következtetési láncból profitáló kérdés között váltson az előírt vezérlők használatával.\n\nA generálási példa aTechnikai példa angolul
Review a cache invalidation design\n\nA report cache is keyed only by report name. Reports also depend on account ID and selected month. Two users requesting the same name can receive the wrong account or month. Propose a revised key contract, explain the dependencies it captures and give three text test cases. Use only the described inputs; propose no repository edits.A key contract, dependency explanation and cases distinguishing account and month.Different accounts or months must not share a cache entry solely because the report name matches.qwen/qwen3-32bA Qwen3-32B a Qwen sűrű hibrid szövegmodellje összetett következtetéshez, programozáshoz, többnyelvű íráshoz és eszközvezérelt feladatokhoz. Egy modellben egyesíti a gondolkodó és nem gondolkodó módot, natív kontextusa 32 768 token.
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A Qwen3-32B az eredeti Qwen3 kiadás legnagyobb sűrű modellje. A család összetett logikához, matematikához és programozáshoz használt gondolkodó módját általános beszélgetéshez használható nem gondolkodó válaszokkal kombinálja. A Qwen a kreatív írást, a szerepalapú párbeszédet, a többfordulós utasításkövetést és az ügynökszerű eszközhasználatot is kiemeli. A modell szöveget dolgoz fel és generál; a többnyelvű utasítások és a fordítás az eredeti család 119 nyelvet és nyelvjárást lefedő támogatásának részei. Analitikus magyarázatot, programozási javaslatot vagy gondosan meghatározott írásművet kérő feladat adható neki.
A pontos változat összesen 32,8 milliárd paramétert tartalmaz 64 rétegben. Sűrű modell, amely eltér a Qwen3-30B-A3B szakértő-útválasztó architektúrájától és a későbbi, külön néven szereplő Qwen3 változatoktól. Natív kontextusa 32 768 token. Egy igényes feladatot a releváns bizonyítékok, követelmények és elvárt eredmény együttes megadásával készíts elő. Műszaki áttekintéshez add meg a komponens leírását, a felület korlátait és a megoldandó problémát, majd kérj javaslatot, amely azonosítja a feltevéseket, függőségeket és alternatívákat, ahol indokolt, kizárólag a megadott anyag felhasználásával.
A gyártó csevegéssablonja alapértelmezés szerint engedélyezi a gondolkodást, és kötelező érvényű enable_thinking kapcsolót kínál. A kötelező érvényű kikapcsolás teljesen megakadályozza a gondolkodási tartalmat. Engedélyezett gondolkodás mellett a felhasználói vagy rendszerutasításokban szereplő /think és /no_think fordulónkénti, promptszintű vezérlést ad, és a legutóbbi utasítás határozza meg a kért működést. Egy promptszintű nem gondolkodási kérés üres gondolkodási blokkot hagyhat; a /think jelölő nem írhat felül egy kötelező érvénnyel kikapcsolt sablont. Ez lehetővé teszi, hogy az eredeti modell közvetlen szövegírási kérés és egy hosszabb következtetési láncból profitáló kérdés között váltson az előírt vezérlők használatával.
A generálási példa a <think> részt a végső választól külön dolgozza fel. A Qwen a végső formátum kifejezett megadását ajánlja, például bekeretezett matematikai választ vagy egyetlen válaszmezőt feleletválasztós feladathoz. Gyakorlati elemzésnél határozd meg a kért következtetést és az alátámasztó anyagot: például végső tervezési döntést, majd az általa teljesített korlátokat és a nyitott kérdéseket. A gyártó útmutatója szerint a későbbi beszélgetési előzményekben a végső választ őrizd meg, nem a korábbi gondolkodási tartalmat. Így megmarad a későbbi kérdésekhez szükséges eredmény, minden következtetési lépés továbbvitele nélkül.
Az eszközhívás mindkét módban a dokumentált modellprofil része. A Qwen a Qwen-Agentet ajánlja eszközhívási sablonokhoz és feldolgozókhoz, és információkeresést, időinformációt, valamint kódértelmezőt mutat be. Definiáld világosan az eszközöket, add meg az argumentumok jelentését, és mondd el a modellnek, mitől tekinthető késznek a feladat. Hasznos munkafolyamat lehet kiválasztott információk lekérése, a ténylegesen visszaadott tartalom megadása, majd összegzés vagy megvalósítási javaslat kérése. A modell által kért hívás és az alkalmazás eszközvégrehajtása külön szakasz; a végső válasznak a visszaadott bizonyítékokra kellene épülnie.
Hosszabb bemenetekhez a kártya 131 072 tokenre történő YaRN-kiterjesztést dokumentál. A natív ablak kisebb, és a statikus skálázás befolyásolhatja a rövid bemenetek teljesítményét. A Qwen akkor ajánlja a kiterjesztés engedélyezését, amikor valóban hosszabb kontextus szükséges; a kártya emellett elmagyarázza a prompt és kimenet 40 960 pozíciós alapértelmezett kiosztását. Válaszd ki a releváns dokumentumokat, és őrizd meg a címsorokat, forráshatárokat és terminológiát. Hagyj helyet a következtetésnek és a végső válasznak, különösen akkor, ha a feladat több specifikáció összehangolását igényli egyetlen részlet összefoglalása helyett.
A hivatalos ajánlások gondolkodáshoz temperature 0.6, top-p 0.95, top-k 20 és min-p 0; nem gondolkodó módban temperature 0.7 és top-p 0.8 váltja fel az első két beállítást. A Qwen ellenzi a mohó dekódolást gondolkodó módban, és megjegyzi, hogy a magas presence penalty nyelvkeveredést vagy minőségromlást okozhat. A legtöbb kéréshez 32 768 tokenes kimeneti keretet ajánl, különösen igényes matematikai és programozási problémákhoz pedig 38 912 tokent ír le. Ezek a keretek generálási útmutatók, nem egyetemes, szigorú válaszkorlátok. A pontos feladatleírás és a meghatározott végső formátum a modell rendelkezésre álló következtetését az olvasó által igényelt munkára összpontosítja.
POST /v1/chat/completionstexttext| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok qwen/qwen3-32b | Alapértelmezett— |
Mezőmessages | Típusmessage[] | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Minimális elemszám: 1 | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].role | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Példák: system, user, assistant, tool, function Feltételek: Ezeket a szerepeket a forráskód kompatibilitási típusai kifejezetten reprezentálják; a pontos szerepkészlet továbbra is modellspecifikus. Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].content | Típusstring|content_part[]|null | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].tool_calls | Típustool_call[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].tool_call_id | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: role=tool; használja a ténylegesen visszaadott ID-t | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].name | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].reasoning_content | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: Küldje vissza a ténylegesen visszaadott gondolkodási tartalmat, ha ez a modell használja | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].reasoning_details | Típusobject|array | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmax_tokens | Típusinteger | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Minimum: 1 Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmax_completion_tokens | Típusinteger | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Minimum: 1 Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőstream | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezettfalse |
Mezőstream_options.include_usage | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtemperature | Típusnumber | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtop_p | Típusnumber | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőstop | Típusstring|string[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtools | Típusfunction_tool[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].type | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok function Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].function.name | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: Függvényeszköz megadva | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].function.description | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].function.parameters | TípusJSON_schema | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőtool_choice | Típusstring|object | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőparallel_tool_calls | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőresponse_format | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőreasoning_effort | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőreasoning | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőservice_tier | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőinstructions | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Kompatibilitási mező | Alapértelmezett— |
Mezőfunctions | Típusfunction[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőfunction_call | Típusstring|object | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőprompt_cache_options | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmodalities | Típusstring[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok text | Alapértelmezett— |
Mezőprovider | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: A provider.options elutasításra kerül ezen az Ultra szöveges útvonalon | Alapértelmezett— |
Mezőcache_control.ttl | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: Az 1h elutasításra kerül a tényleges prompt-gyorsítótárazási helyeken | Alapértelmezett— |
Szöveg · UTF8 szöveg
messages[].content
| Paraméter | Szerződés |
|---|---|
Paramétercontent_type | Szerződésapplication/json |
Paraméterrequired | Szerződésmodel, messages |
Paramétermaterial_types | Szerződéstext |
Paramétermessages | Szerződésüzenettömb role/content szerkezettel |
Paraméterfile_material | Szerződésa tényleges UTF-8 dokumentum szó szerinti szövegként beillesztve; nincs kikövetkeztetett fájlazonosító |
Paraméteroptional_controls | Szerződésstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Paramétercontrol_scope | Szerződésmodellspecifikus; a felhasználói függvényeszközök eltérnek a hosztolt eszközöktől |
Paraméteroutput_modalities | Szerződéstext |
Paraméterhosted_operations | Szerződésfalse |
Paramétermultimodal_input_binding | Szerződésnull |
Életciklus: synchronous_or_streamed
Küldje el a pontos modellazonosítót a messages mellett.
A kontextushossz nem kimeneti felső korlát.
Egy szövegfájl szó szerinti szöveget adhat meg; a kép-/hang-/fájlobjektum-bemenetek pontos hozzárendelést igényelnek.
A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.
Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.
| Beállítás | Díjtáblázat | Kontextustokenek, több mint | Kontextustokenek, legfeljebb | Díj |
|---|---|---|---|---|
| BeállításTokenenkénti alapárak | DíjtáblázatAlapdíj | Kontextustokenek, több mint— | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.000286 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001144 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
| BeállításA kéréshossz szerinti 1. ársáv | Díjtáblázat— | Kontextustokenek, több mint0 | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.000286 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001144 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen/qwen3-32b", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3-32b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen3-32b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson vagy SSE
Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.
Őrizze meg az összes válaszváltozatot és azok tartalmát/eszközhívásait/gondolkodási tartalmát. SSE esetén válaszváltozat- és eszközindex szerint állítsa össze a részleges frissítéseket, és tartsa meg a végső befejezési okot és a használati adatokat.
Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.
| Mező | Típus |
|---|---|
Mezőchoices[].index | Típusinteger |
Mezőchoices[].message.content | Típusstring|null |
Mezőchoices[].message.tool_calls | Típustool_call[] |
Mezőchoices[].message.reasoning_content | Típusstring |
Mezőchoices[].message.reasoning_details | Típusobject|array |
Mezőchoices[].finish_reason | Típusstring|null |
Mezőusage | Típusobject |
| Válasz | Feltétel | Következő lépés |
|---|---|---|
Válasz400 · invalid_request_error | FeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték | Következő lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3-32b
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
qwen/qwen3-32bA Qwen3-32B a Qwen sűrű hibrid szövegmodellje összetett következtetéshez, programozáshoz, többnyelvű íráshoz és eszközvezérelt feladatokhoz. Egy modellben egyesíti a gondolkodó és nem gondolkodó módot, natív kontextusa 32 768 token.
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A Qwen3-32B az eredeti Qwen3 kiadás legnagyobb sűrű modellje. A család összetett logikához, matematikához és programozáshoz használt gondolkodó módját általános beszélgetéshez használható nem gondolkodó válaszokkal kombinálja. A Qwen a kreatív írást, a szerepalapú párbeszédet, a többfordulós utasításkövetést és az ügynökszerű eszközhasználatot is kiemeli. A modell szöveget dolgoz fel és generál; a többnyelvű utasítások és a fordítás az eredeti család 119 nyelvet és nyelvjárást lefedő támogatásának részei. Analitikus magyarázatot, programozási javaslatot vagy gondosan meghatározott írásművet kérő feladat adható neki.
A pontos változat összesen 32,8 milliárd paramétert tartalmaz 64 rétegben. Sűrű modell, amely eltér a Qwen3-30B-A3B szakértő-útválasztó architektúrájától és a későbbi, külön néven szereplő Qwen3 változatoktól. Natív kontextusa 32 768 token. Egy igényes feladatot a releváns bizonyítékok, követelmények és elvárt eredmény együttes megadásával készíts elő. Műszaki áttekintéshez add meg a komponens leírását, a felület korlátait és a megoldandó problémát, majd kérj javaslatot, amely azonosítja a feltevéseket, függőségeket és alternatívákat, ahol indokolt, kizárólag a megadott anyag felhasználásával.
A gyártó csevegéssablonja alapértelmezés szerint engedélyezi a gondolkodást, és kötelező érvényű enable_thinking kapcsolót kínál. A kötelező érvényű kikapcsolás teljesen megakadályozza a gondolkodási tartalmat. Engedélyezett gondolkodás mellett a felhasználói vagy rendszerutasításokban szereplő /think és /no_think fordulónkénti, promptszintű vezérlést ad, és a legutóbbi utasítás határozza meg a kért működést. Egy promptszintű nem gondolkodási kérés üres gondolkodási blokkot hagyhat; a /think jelölő nem írhat felül egy kötelező érvénnyel kikapcsolt sablont. Ez lehetővé teszi, hogy az eredeti modell közvetlen szövegírási kérés és egy hosszabb következtetési láncból profitáló kérdés között váltson az előírt vezérlők használatával.
A generálási példa a <think> részt a végső választól külön dolgozza fel. A Qwen a végső formátum kifejezett megadását ajánlja, például bekeretezett matematikai választ vagy egyetlen válaszmezőt feleletválasztós feladathoz. Gyakorlati elemzésnél határozd meg a kért következtetést és az alátámasztó anyagot: például végső tervezési döntést, majd az általa teljesített korlátokat és a nyitott kérdéseket. A gyártó útmutatója szerint a későbbi beszélgetési előzményekben a végső választ őrizd meg, nem a korábbi gondolkodási tartalmat. Így megmarad a későbbi kérdésekhez szükséges eredmény, minden következtetési lépés továbbvitele nélkül.
Az eszközhívás mindkét módban a dokumentált modellprofil része. A Qwen a Qwen-Agentet ajánlja eszközhívási sablonokhoz és feldolgozókhoz, és információkeresést, időinformációt, valamint kódértelmezőt mutat be. Definiáld világosan az eszközöket, add meg az argumentumok jelentését, és mondd el a modellnek, mitől tekinthető késznek a feladat. Hasznos munkafolyamat lehet kiválasztott információk lekérése, a ténylegesen visszaadott tartalom megadása, majd összegzés vagy megvalósítási javaslat kérése. A modell által kért hívás és az alkalmazás eszközvégrehajtása külön szakasz; a végső válasznak a visszaadott bizonyítékokra kellene épülnie.
Hosszabb bemenetekhez a kártya 131 072 tokenre történő YaRN-kiterjesztést dokumentál. A natív ablak kisebb, és a statikus skálázás befolyásolhatja a rövid bemenetek teljesítményét. A Qwen akkor ajánlja a kiterjesztés engedélyezését, amikor valóban hosszabb kontextus szükséges; a kártya emellett elmagyarázza a prompt és kimenet 40 960 pozíciós alapértelmezett kiosztását. Válaszd ki a releváns dokumentumokat, és őrizd meg a címsorokat, forráshatárokat és terminológiát. Hagyj helyet a következtetésnek és a végső válasznak, különösen akkor, ha a feladat több specifikáció összehangolását igényli egyetlen részlet összefoglalása helyett.
A hivatalos ajánlások gondolkodáshoz temperature 0.6, top-p 0.95, top-k 20 és min-p 0; nem gondolkodó módban temperature 0.7 és top-p 0.8 váltja fel az első két beállítást. A Qwen ellenzi a mohó dekódolást gondolkodó módban, és megjegyzi, hogy a magas presence penalty nyelvkeveredést vagy minőségromlást okozhat. A legtöbb kéréshez 32 768 tokenes kimeneti keretet ajánl, különösen igényes matematikai és programozási problémákhoz pedig 38 912 tokent ír le. Ezek a keretek generálási útmutatók, nem egyetemes, szigorú válaszkorlátok. A pontos feladatleírás és a meghatározott végső formátum a modell rendelkezésre álló következtetését az olvasó által igényelt munkára összpontosítja.
POST /v1/messagestextjson, sse| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok qwen/qwen3-32b | Alapértelmezett— |
Mezőmessages | Típusmessage[] | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].role | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok user, assistant | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].content | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmax_tokens | Típusinteger | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőstream | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezettfalse |
Szöveg · UTF-8 szöveg
messages[].content karakterlánc
| Paraméter | Szerződés |
|---|---|
Paramétercontent_type | Szerződésapplication/json |
Paraméterrequired | Szerződésmodel, messages, max_tokens |
Paraméteroptional_controls | Szerződésstream |
Paramétermaterial_types | Szerződéstext |
Paramétertext_file_material | SzerződésOlvassa el a tényleges UTF-8 dokumentumot, és tegye a szövegét a jelzett bemeneti karakterláncba vagy az üzenettartalom karakterláncába. |
Életciklus: synchronous_or_streamed
A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.
Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.
| Beállítás | Díjtáblázat | Kontextustokenek, több mint | Kontextustokenek, legfeljebb | Díj |
|---|---|---|---|---|
| BeállításTokenenkénti alapárak | DíjtáblázatAlapdíj | Kontextustokenek, több mint— | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.000286 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001144 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
| BeállításA kéréshossz szerinti 1. ársáv | Díjtáblázat— | Kontextustokenek, több mint0 | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.000286 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001144 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
{\n "model": "qwen/qwen3-32b",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen/qwen3-32b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen/qwen3-32b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON vagy SSE
Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.
Őrizze meg az összes tartalomblokkot, a gondolkodási tartalom aláírásait és a tényleges eszközhasználati ID-kat. Állítsa össze az összes SSE-blokk részleges frissítését; az első szövegblokk nem a teljes kimenet.
Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.
| Mező | Típus |
|---|---|
Mezőid | Típusstring |
Mezőmodel | Típusstring |
Mezőcontent[] | Típustext|thinking|tool_use|other content block |
Mezőstop_reason | Típusstring|null |
Mezőusage | Típusobject |
| Válasz | Feltétel | Következő lépés |
|---|---|---|
Válasz400 · invalid_request_error | FeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték | Következő lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3-32b
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
Technikai példa angolul
Review a cache invalidation design\n\nA report cache is keyed only by report name. Reports also depend on account ID and selected month. Two users requesting the same name can receive the wrong account or month. Propose a revised key contract, explain the dependencies it captures and give three text test cases. Use only the described inputs; propose no repository edits.A key contract, dependency explanation and cases distinguishing account and month.Different accounts or months must not share a cache entry solely because the report name matches.