Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 è l’edizione testuale fissa in modalità Non-Thinking di luglio 2507 di Qwen, con 30,5 miliardi di parametri totali e 3,3 miliardi attivati. Migliora rispetto delle istruzioni, programmazione, conoscenze multilingui e scrittura aperta, con un contesto nativo di 262.144 token.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
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POST /v1/messagesqwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507
Informazioni sul modello
Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.
Punti salienti: l’aggiornamento fisso Instruct-2507
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 è l’edizione aggiornata in modalità Non-Thinking di Qwen3-30B-A3B. Il produttore evidenzia miglioramenti in rispetto delle istruzioni, ragionamento logico, comprensione del testo, matematica, scienze, programmazione e uso di strumenti, con conoscenze più ampie su argomenti meno frequenti in più lingue e migliore adattamento ai compiti aperti. Accetta e produce testo: una risposta, una spiegazione, una proposta di codice o il risultato di scrittura richiesto.
Mantieni l’identità fissa 2507 distinta dal Qwen3-30B-A3B ibrido originale, dalla build FP8 e dall’edizione Thinking-2507. La descrizione delle conoscenze multilingui non dà una garanzia separata sul numero di lingue di questa versione. Specifica lingua di destinazione, pubblico e termini che devono restare invariati quando il compito comprende traduzione o riscrittura.
Panoramica del modello
Il modello mixture-of-experts ha 30,5 miliardi di parametri totali e ne attiva 3,3 miliardi. Ha 48 livelli, 128 esperti e otto esperti selezionati per token. Il contesto nativo è 262.144 token. I parametri attivati non sono la dimensione del checkpoint completo e la sola architettura non stabilisce un tempo fisso di risposta in un’applicazione.
Questa edizione supporta solo la modalità Non-Thinking e non genera blocchi espliciti di ragionamento. Impostare enable_thinking=False non serve nella procedura del produttore. Può comunque mostrare calcoli o spiegare codice nel testo ordinario; una richiesta di passaggi a sostegno non la trasforma nel checkpoint Thinking separato.
Preparazione di una richiesta testuale utile
Per un compito di programmazione, fornisci funzione o modulo pertinente, vincoli di input, comportamento osservato e risultato richiesto. Chiedi una patch proposta o una funzione completa con spiegazione delle ipotesi interessate. Per una domanda matematica o scientifica, fornisci enunciato completo, unità e definizioni, poi chiedi una risposta finale chiaramente delimitata e sostenuta dalle condizioni fornite.
Per una scrittura aperta, specifica pubblico, scopo, tono e informazioni che devono apparire. Una risposta utile può essere una bozza modificabile organizzata nelle sezioni richieste, con ipotesi non supportate identificate separatamente. Confronta bozza, calcoli o codice proposto con fatti, definizioni e requisiti forniti.
Uso con agenti
Qwen documenta chiamate a strumenti e consiglia Qwen-Agent per template e parsing, con strumenti configurati o collegati tramite MCP. Indica azioni consentite e condizioni osservabili di completamento. Gli strumenti collegati svolgono operazioni esterne e restituiscono osservazioni; il modello può usare quel riscontro in una risposta successiva. Un comando proposto o l’affermazione di aver recuperato una fonte devono restare distinti da un risultato effettivamente restituito dal flusso.
Un risultato finale chiaro può essere una proposta di codice, una tabella delle evidenze o un rapporto conciso. Il supporto agli strumenti non crea da solo accesso a fonti attuali, file o ambiente di esecuzione attraverso ogni interfaccia. Mantieni il contratto di risposta in modalità Non-Thinking del modello esatto, invece di importare interruttori del prompt di un modello ibrido o budget di output dell’edizione Thinking.
Elaborazione di testi estremamente lunghi
Il produttore documenta un flusso facoltativo che raggiunge circa un milione di token attraverso Dual Chunk Attention e attenzione sparsa MInference. La prima divide una sequenza lunga in blocchi gestibili conservando le interazioni tra blocchi; la seconda concentra il calcolo su relazioni di attenzione selezionate. È un percorso aggiuntivo di configurazione oltre il contesto nativo di 262.144 token, con una configurazione speciale per contesti lunghi.
La procedura stima circa 240 GB di memoria GPU complessiva per pesi del modello, stato della sequenza in cache e attivazioni di picco. Descrive anche distinti problemi di capacità dovuti a cache della sequenza, memoria delle attivazioni o input che supera la lunghezza configurata. Il flusso da un milione di token dipende quindi da configurazione e risorse; la cifra di richiamo non va trattata come un valore predefinito incondizionato.
Prepara un input lungo con confini documentali, nomi delle sezioni o identificativi del codice e una domanda concreta. Riserva spazio per la risposta e chiedi le evidenze a sostegno di ogni conclusione.
Raccomandazioni di generazione
Best Practices raccomanda temperature 0,7, top_p 0,8, top_k 20 e min_p 0. Dove supportata, una penalità di presenza tra zero e due può ridurre il testo ripetuto, mentre valori più alti possono mescolare lingue o abbassare leggermente la qualità. Il produttore consiglia uno spazio di output di 16.384 token per la maggior parte delle domande, non i budget più lunghi documentati per Thinking-2507. È una raccomandazione, non un limite rigido indipendente di output.
Specifica esplicitamente il formato finale, come un delimitatore matematico o un campo di risposta. L’input documentato è testo, quindi evidenze visive o audio richiedono un’adeguata rappresentazione separata prima del flusso. Controlla calcoli, citazioni e codice generato rispetto alla fonte. Il risultato utile è un testo completo e verificabile in cui restano chiare identità fissa Instruct-2507, modalità Non-Thinking e procedura condizionale per contesti lunghi.
Caso pratico
Caso pratico
Esempio tecnico in inglese
Draft a bounded project brief
Write a one-page-style brief in at most 170 words for a library's room-booking page. Facts: two rooms, maximum two-hour bookings, no recurring reservations, and a staff review for groups larger than eight. Use sections Goal, User steps, Rules and Open question. Include no payment features or assumed room capacities beyond the stated review threshold.Risultato atteso
An editable four-section project brief preserving the booking rules and one genuinely unanswered design question.Verificare il risultato
The group-size threshold triggers staff review rather than being invented as an absolute room-capacity limit.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507
qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507
qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507Introduzione
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 è l’edizione testuale fissa in modalità Non-Thinking di luglio 2507 di Qwen, con 30,5 miliardi di parametri totali e 3,3 miliardi attivati. Migliora rispetto delle istruzioni, programmazione, conoscenze multilingui e scrittura aperta, con un contesto nativo di 262.144 token.
- Input accettati
- Testo
- Risultati
- Testo
Disponibile in Ailoot · input e metodi
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- Tipi di input
text- Tipi di output
text- Formato di output
- json o SSE
| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507 | Predefinito— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Esempi: system, user, assistant, tool, function Condizioni: Questi ruoli sono rappresentati esplicitamente dai tipi di compatibilità del codice sorgente; l’insieme esatto dei ruoli rimane specifico del modello. Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomessages[].content | Tipostring|content_part[]|null | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].tool_calls | Tipotool_call[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].tool_call_id | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: role=tool; usa l’ID effettivamente restituito | Predefinito— |
Campomessages[].name | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].reasoning_content | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: Reinserisci il ragionamento effettivamente restituito quando il modello lo utilizza | Predefinito— |
Campomessages[].reasoning_details | Tipoobject|array | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Campostream_options.include_usage | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostop | Tipostring|string[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools | Tipofunction_tool[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools[].type | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti function Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools[].function.name | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Si applica quando: Funzione fornita come strumento | Predefinito— |
Campotools[].function.description | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotools[].function.parameters | TipoJSON_schema | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotool_choice | Tipostring|object | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoparallel_tool_calls | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporesponse_format | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporeasoning_effort | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporeasoning | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoinstructions | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Campo di compatibilità | Predefinito— |
Campofunctions | Tipofunction[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campofunction_call | Tipostring|object | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoprompt_cache_options | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomodalities | Tipostring[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti text | Predefinito— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: provider.options viene rifiutato su questa rotta testuale Ultra | Predefinito— |
Campocache_control.ttl | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: 1h viene rifiutato nelle posizioni effettive della cache dei prompt | Predefinito— |
Combinazioni di materiali in input
Testo · Testo UTF8
messages[].content
Parametri e ciclo di vita del metodo
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, messages |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametromessages | ContrattoArray di messaggi con struttura role/content |
Parametrofile_material | ContrattoDocumento UTF-8 effettivo inserito come testo letterale; nessun ID di file dedotto |
Parametrooptional_controls | Contrattostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrocontrol_scope | ContrattoSpecifico del modello; gli strumenti di funzione dell’utente differiscono dagli strumenti ospitati |
Parametrooutput_modalities | Contrattotext |
Parametrohosted_operations | Contrattofalse |
Parametromultimodal_input_binding | Contrattonull |
Ciclo di vita: synchronous_or_streamed
Invia l’ID esatto del modello con messages.
La lunghezza del contesto non è un limite di uscita.
Un file di testo può fornire testo letterale; gli ingressi immagine/audio/oggetto file richiedono un’associazione esatta.
Tariffe
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
- Modalità rapida
- Tariffa standard Quando è selezionata la modalità rapida
- Modalità flex
- Tariffa standard Quando è selezionata la modalità flex
- Sforzo massimo di ragionamento
- Tariffa standard Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default)
Tariffe Ailoot
Prezzi per configurazione
Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Token di contesto, più di | Token di contesto, fino al limite incluso | Costo |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.0002 / 1K token Output · Token in output $0.0008 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
| ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.0002 / 1K token Output · Token in output $0.0008 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
Esempi di richieste
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507", "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/qwen3-30b-a3b-instruct-2507',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/qwen3-30b-a3b-instruct-2507',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")
Ricevi e salva i risultati
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json o SSE
Conserva tutti i risultati completati
Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Conserva ogni scelta con contenuto, chiamate agli strumenti e ragionamento. In SSE assembla i delta per indice di scelta e strumento e conserva il motivo finale di completamento e i dati di utilizzo.
Se occorre verificare la risposta originale
Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.
Campi della risposta
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
Errori e passaggi successivi
| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
|---|---|---|
Risposta400 · invalid_request_error | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |
Alias
Alias del modello
Ailoot Ultra qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507
Alias dei percorsi dei metodi
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.
ID di chiamata correlati
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507
qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507
qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507Introduzione
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 è l’edizione testuale fissa in modalità Non-Thinking di luglio 2507 di Qwen, con 30,5 miliardi di parametri totali e 3,3 miliardi attivati. Migliora rispetto delle istruzioni, programmazione, conoscenze multilingui e scrittura aperta, con un contesto nativo di 262.144 token.
- Input accettati
- Testo
- Risultati
- json · sse
Disponibile in Ailoot · input e metodi
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
- Tipi di input
text- Tipi di output
json,sse- Formato di output
- JSON o SSE
| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507 | Predefinito— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti user, assistant | Predefinito— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Combinazioni di materiali in input
Testo · Testo UTF-8
Stringa messages[].content
Parametri e ciclo di vita del metodo
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, messages, max_tokens |
Parametrooptional_controls | Contrattostream |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametrotext_file_material | ContrattoLeggi il documento UTF-8 effettivo e inserisci il testo nell’ingresso indicato o nella stringa del contenuto del messaggio. |
Ciclo di vita: synchronous_or_streamed
Tariffe
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
- Modalità rapida
- Tariffa standard Quando è selezionata la modalità rapida
- Modalità flex
- Tariffa standard Quando è selezionata la modalità flex
- Sforzo massimo di ragionamento
- Tariffa standard Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default)
Tariffe Ailoot
Prezzi per configurazione
Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Token di contesto, più di | Token di contesto, fino al limite incluso | Costo |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.0002 / 1K token Output · Token in output $0.0008 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
| ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.0002 / 1K token Output · Token in output $0.0008 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
Esempi di richieste
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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/qwen3-30b-a3b-instruct-2507', '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/qwen3-30b-a3b-instruct-2507', '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))
Ricevi e salva i risultati
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON o SSE
Conserva tutti i risultati completati
Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Conserva tutti i blocchi di contenuto, le firme di ragionamento e gli ID effettivi di utilizzo degli strumenti. Assembla tutti i delta dei blocchi SSE; il primo blocco di testo non è l’uscita completa.
Se occorre verificare la risposta originale
Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.
Campi della risposta
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
Errori e passaggi successivi
| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
|---|---|---|
Risposta400 · invalid_request_error | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |
Alias
Alias del modello
Ailoot Ultra qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507
Alias dei percorsi dei metodi
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.
ID di chiamata correlati
FAQ · Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507
- Quali input e risultati sono disponibili?
POST /v1/chat/completions·qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507:text→textPOST /v1/messages·qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507:text→json,sse- Quali campi usa la richiesta?
POST /v1/chat/completions·qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507:model,messages,max_tokens,stream- Quali limiti si applicano?
POST /v1/chat/completions·qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507:messages.min_items:1