Source: https://ailoot.ai/models/it/qwen-qwen3-omni-30b-a3b-instruct/ Canonical: https://ailoot.ai/models/it/qwen-qwen3-omni-30b-a3b-instruct/ Language: it # Qwen3 Omni 30B A3B Instruct [Markdown](https://ailoot.ai/models/it/qwen-qwen3-omni-30b-a3b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/it/qwen-qwen3-omni-30b-a3b-instruct/facts.json) ## [Qwen3 Omni 30B A3B Instruct](https://ailoot.ai/models/it/qwen-qwen3-omni-30b-a3b-instruct/) Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct comprende testo, immagini, audio e video e può rispondere con testo e parlato naturale. La sua architettura Thinker–Talker supporta il dialogo multimodale, con controllo esplicito sulla restituzione del parlato e sulla voce documentata da utilizzare. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct`](https://ailoot.ai/models/it/qwen-qwen3-omni-30b-a3b-instruct/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct`](https://ailoot.ai/models/it/qwen-qwen3-omni-30b-a3b-instruct/#method-1) 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. Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct è il membro di Qwen3-Omni che segue le istruzioni e genera parlato. Comprende testo, immagini, audio e video, anche come input misti, e può restituire sia testo sia parlato naturale. Qwen descrive l'architettura della famiglia come capace di supportare risposte testuali e vocali in streaming. L'esatto checkpoint Instruct contiene i componenti Thinker e Talker: la comprensione e la formazione della risposta testuale sono collegate al percorso di generazione vocale. I checkpoint Thinking e Captioner hanno componenti e ruoli di output diversi, quindi restano scelte di modello separate. L'ambito multilingue pubblicato della famiglia comprende 119 lingue testuali, 19 lingue per l'input vocale e 10 lingue per l'output vocale. Il russo è presente in entrambi gli elenchi vocali. Il produttore descrive una struttura Thinker–Talker mixture-of-experts, con elaborazione audio e visiva per la comprensione multimodale e generazione vocale con più codebook. I prompt di sistema possono definire il ruolo dell'assistente e lo stile della risposta. Un'attività adatta è una spiegazione vocale che dipende da un oggetto visibile e da una domanda pronunciata dall'utente, anziché una conversione da testo a voce priva di tale legame. Le guide pratiche coprono riconoscimento del parlato, traduzione del parlato, analisi di musica e suoni, audio misto, domande sulle immagini, OCR, localizzazione degli oggetti, descrizione di video e dialogo audiovisivo. Per un assistente alla formazione, fornisci un filmato dimostrativo e chiedigli di spiegare la procedura visibile a un principiante. Per una domanda su un prodotto, combina una foto con la richiesta vocale e identifica il dettaglio da discutere. Specifica il destinatario e il risultato desiderato: una breve risposta vocale, un riepilogo testuale o entrambi. Conserva i nomi presenti nelle fonti e le misure che devono rimanere invariati. Il flusso di input del produttore usa il processore, il template di chat e le utilità di elaborazione multimediale corrispondenti. I contenuti multimediali possono essere intercalati al testo e la decodifica è una parte esplicita della preparazione di una richiesta. Quando usi l'audio che accompagna un video, mantieni use\_audio\_in\_video coerente tra preelaborazione, generazione e turni successivi del dialogo. Una domanda audiovisiva richiede l'inclusione della traccia audio; un'attività esclusivamente visiva deve dichiarare chiaramente tale ambito. Seleziona un filmato pertinente e usa immagini leggibili, così che l'assistente riceva i dettagli necessari alla domanda. L'output vocale è controllabile. L'interfaccia di generazione pubblicata può richiedere il solo testo con return\_audio=False e disabilitare Talker rimuove tale componente dal percorso di output vocale del modello caricato. L'esempio in batch del produttore restituisce testo anziché audio. Il checkpoint Instruct documenta tre voci disponibili — Ethan, Chelsie e Aiden — con Ethan come voce predefinita. L'esempio salva una forma d'onda a 24,000 Hz. La selezione della voce e il formato di output di questo esempio descrivono il flusso di lavoro del modello pubblicato, non ogni possibile interfaccia del servizio che lo integra. Per le risposte vocali, il produttore raccomanda uno stile conversazionale facile da pronunciare anziché una formattazione complicata. Una richiesta può chiedere una spiegazione concisa nella lingua dell'ascoltatore, conservando un risultato testuale leggibile separato per la revisione. Se la fonte contiene un nome, una formula o un'abbreviazione poco nota, forniscine il significato e la formulazione preferita. Chiedi che la risposta distingua il contenuto osservato dalle ipotesi, così che la fluidità della voce non faccia scomparire l'incertezza. Le configurazioni testuali di Thinker e Talker impostano max\_position\_embeddings a 65,536. Gli esempi vLLM della scheda condivisa scelgono separatamente una lunghezza del modello di 32,768 token e un'impostazione di generazione di 16,384 token; restano esempi, non limiti universali indipendenti. L'elaborazione visiva e audio influisce sulla dimensione effettiva della richiesta. Anche il supporto delle interfacce differisce: l'esempio Transformers della scheda può restituire parlato, mentre la sezione sull'erogazione descrive un percorso orientato a Thinker e una gestione separata di video e audio. Mantieni distinte le capacità vocali del modello dal percorso di output supportato da uno specifico runtime. Un risultato utile combina la risposta con il materiale di origine necessario per verificarla. Per una dimostrazione, confronta l'azione descritta con il filmato; per una domanda audio, confronta la risposta con le parole o i suoni udibili; per un calcolo visivo, verifica unità ed etichette. La famiglia include una guida pratica audio-function-call, ma è comunque l'applicazione a definire ed eseguire qualsiasi azione di strumenti esterni. Una richiesta generata di agire è diversa da un risultato confermato. Il punto di forza di questa edizione è l'interazione multimodale con risposta vocale facoltativa, mentre verifica dei fatti, azioni successive e modifica dei contenuti multimediali richiedono elementi probatori e flussi di lavoro propri. Caso pratico ### Caso pratico Esempio tecnico in inglese ``` Explain a supplied procedure to a novice Write a text-only explanation for a novice using this supplied procedure: turn the dial to zero; insert the sample tray until it clicks; close the cover; press Start once; wait for the green completion light before opening. Keep the sequence and stopping condition exact. Use short conversational sentences and explain only what the supplied procedure establishes. ``` #### Risultato atteso ``` A concise, easy-to-read textual procedure with the original action order and completion condition. ``` #### Verificare il risultato ``` Check opening the cover is never instructed before the green completion light. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct` [`Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct`](https://ailoot.ai/models/it/#m=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Instruct&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Instruct&fmt=chat) Alibaba /`Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct` ### Introduzione Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct comprende testo, immagini, audio e video e può rispondere con testo e parlato naturale. La sua architettura Thinker–Talker supporta il dialogo multimodale, con controllo esplicito sulla restituzione del parlato e sulla voce documentata da utilizzare. 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 | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct | Predefinito— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | 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— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string\|content_part[]\|null` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`messages[].tool_calls` | Tipo`tool_call[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`messages[].tool_call_id` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: role=tool; usa l’ID effettivamente restituito | Predefinito— | | Campo`messages[].name` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`messages[].reasoning_content` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: Reinserisci il ragionamento effettivamente restituito quando il modello lo utilizza | Predefinito— | | Campo`messages[].reasoning_details` | Tipo`object\|array` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`max_completion_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse | | Campo`stream_options.include_usage` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`temperature` | Tipo`number` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`top_p` | Tipo`number` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`stop` | Tipo`string\|string[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`tools` | Tipo`function_tool[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`tools[].type` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti function Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`tools[].function.name` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Si applica quando: Funzione fornita come strumento | Predefinito— | | Campo`tools[].function.description` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`tools[].function.parameters` | Tipo`JSON_schema` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`tool_choice` | Tipo`string\|object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`parallel_tool_calls` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`response_format` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`reasoning_effort` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`reasoning` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`service_tier` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`instructions` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Campo di compatibilità | Predefinito— | | Campo`functions` | Tipo`function[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`function_call` | Tipo`string\|object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`prompt_cache_options` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`modalities` | Tipo`string[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti text | Predefinito— | | Campo`provider` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: provider.options viene rifiutato su questa rotta testuale Ultra | Predefinito— | | Campo`cache_control.ttl` | Tipo`string` | 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 | | --- | --- | | Parametro`content_type` | Contrattoapplication/json | | Parametro`required` | Contrattomodel, messages | | Parametro`material_types` | Contrattotext | | Parametro`messages` | ContrattoArray di messaggi con struttura role/content | | Parametro`file_material` | ContrattoDocumento UTF-8 effettivo inserito come testo letterale; nessun ID di file dedotto | | Parametro`optional_controls` | Contrattostream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parametro`control_scope` | ContrattoSpecifico del modello; gli strumenti di funzione dell’utente differiscono dagli strumenti ospitati | | Parametro`output_modalities` | Contrattotext | | Parametro`hosted_operations` | Contrattofalse | | Parametro`multimodal_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 Non specificato Quando è selezionata la modalità rapida Modalità flex Non specificato Quando è selezionata la modalità flex Sforzo massimo di ragionamento Non specificato Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default) #### Tariffe Ailoot #### Prezzi per configurazione | Configurazione | Listino delle tariffe | Costo | | --- | --- | --- | | ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | 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 **$0** / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora **—** / 1K token | Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. [Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →](https://ailoot.ai/docs/it/billing/reserve/) ### Esempi di richieste #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKStreaming Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct", "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 ``` ```python 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-Omni-30B-A3B-Instruct',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")) ``` ```python 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-Omni-30B-A3B-Instruct',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 | | --- | --- | | Campo`choices[].index` | Tipointeger | | Campo`choices[].message.content` | Tipostring\|null | | Campo`choices[].message.tool_calls` | Tipotool\_call\[\] | | Campo`choices[].message.reasoning_content` | Tipostring | | Campo`choices[].message.reasoning_details` | Tipoobject\|array | | Campo`choices[].finish_reason` | Tipostring\|null | | Campo`usage` | 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-Omni-30B-A3B-Instruct`](https://ailoot.ai/models/it/#m=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Instruct&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Instruct&fmt=chat) #### Alias dei percorsi dei metodi Usa i percorsi dei metodi indicati sopra. #### ID di chiamata correlati [`Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct`](https://ailoot.ai/models/it/#m=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Instruct&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Instruct&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct` [`Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct`](https://ailoot.ai/models/it/#m=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Instruct&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Instruct&fmt=messages) Alibaba /`Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct` ### Introduzione Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct comprende testo, immagini, audio e video e può rispondere con testo e parlato naturale. La sua architettura Thinker–Talker supporta il dialogo multimodale, con controllo esplicito sulla restituzione del parlato e sulla voce documentata da utilizzare. 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 | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct | Predefinito— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti user, assistant | Predefinito— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | 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 | | --- | --- | | Parametro`content_type` | Contrattoapplication/json | | Parametro`required` | Contrattomodel, messages, max\_tokens | | Parametro`optional_controls` | Contrattostream | | Parametro`material_types` | Contrattotext | | Parametro`text_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 Non specificato Quando è selezionata la modalità rapida Modalità flex Non specificato Quando è selezionata la modalità flex Sforzo massimo di ragionamento Non specificato Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default) #### Tariffe Ailoot #### Prezzi per configurazione | Configurazione | Listino delle tariffe | Costo | | --- | --- | --- | | ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | 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 **$0** / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora **—** / 1K token | Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. [Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →](https://ailoot.ai/docs/it/billing/reserve/) ### Esempi di richieste #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Corpo JSON minimo completocurl · usa il tuo documento UTF-8Python · salva il risultato completo ```json { "model": "Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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-Omni-30B-A3B-Instruct', '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 ``` ```python 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-Omni-30B-A3B-Instruct', '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 | | --- | --- | | Campo`id` | Tipostring | | Campo`model` | Tipostring | | Campo`content[]` | Tipotext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Campo`stop_reason` | Tipostring\|null | | Campo`usage` | 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-Omni-30B-A3B-Instruct`](https://ailoot.ai/models/it/#m=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Instruct&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Instruct&fmt=messages) #### Alias dei percorsi dei metodi Usa i percorsi dei metodi indicati sopra. #### ID di chiamata correlati [`Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct`](https://ailoot.ai/models/it/#m=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Instruct&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Instruct&fmt=messages) FAQ · Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct Quali input e risultati sono disponibili? `POST /v1/chat/completions` · `Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct`: `text` → `json`, `sse` Quali campi usa la richiesta? `POST /v1/chat/completions` · `Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Quali limiti si applicano? `POST /v1/chat/completions` · `Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct`: `messages.min_items`: `1` Collega Ailoot a Claude Code, OpenCode, Hermes o alla tua applicazione. ## L’azienda e il suo portafoglio di progetti L’azienda e il suo portafoglio di progetti: milioni di clienti; vendite nell’ordine dei miliardi ogni mese. ## Acquista token con uno sconto. Sconto con abbonamento per lavoro regolare. Codici fino al 50% sull’acquisto di token. Abbonamento Scegli un piano scontato per richieste regolari. Codice fino al 50% Inserisci il codice all’acquisto. Il prezzo si aggiorna secondo la promozione. Spese nella cronologia Modello, token e importo sono salvati per ogni richiesta. [Scegli abbonamento](https://ailoot.ai/docs/it/billing/subscriptions/) · [Consulta prezzi dei modelli](https://ailoot.ai/models/it/) ## Collega l’API al prodotto che vendi. SaaS, app e bot secondo offerta e accordo di licenza Ailoot. Per rivendere, richiedi una licenza reseller. Applicazione commerciale Integra generazione di testo, immagini, video e suono nelle funzioni a pagamento. Licenza reseller Invia descrizione del progetto e schema di accesso. Richiedi condizioni scritte per uso e rivendita. Documenti sul sito Offerta, accordo di licenza e politica sui dati sono disponibili prima della connessione. [Richiedi licenza reseller](mailto:support@ailoot.ai) · [Offerta e accordo di licenza](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=it) ## Ailoot · L’azienda e il suo portafoglio di progetti Ailoot si basa su un’esperienza operativa consolidata, un’ampia base di clienti, un servizio stabile e un controllo costante dei KPI. L’azienda e il suo portafoglio di progetti: milioni di clienti; vendite nell’ordine dei miliardi ogni mese. Ailoot mette questa esperienza operativa al servizio dell’accesso API alle funzioni AI nei prodotti dei clienti, negli agenti, nelle applicazioni e nelle automazioni.