Source: https://ailoot.ai/models/ja/qwen-qwen3-235b-a22b-fp8/
Canonical: https://ailoot.ai/models/ja/qwen-qwen3-235b-a22b-fp8/
Language: ja

# Qwen3 235B A22B FP8

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## [Qwen3 235B A22B FP8](https://ailoot.ai/models/ja/qwen-qwen3-235b-a22b-fp8/)

Qwen3-235B-A22B-FP8は、Qwen3の大規模混合エキスパートモデルの、公式な細粒度FP8チェックポイントです。ハイブリッドなテキスト推論と対話の能力を保持しつつ、独自の量子化版の識別情報と実行環境での考慮事項を持ちます。

- [**Ailoot Ultra · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3-235b-a22b-fp8`](https://ailoot.ai/models/ja/qwen-qwen3-235b-a22b-fp8/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3-235b-a22b-fp8`](https://ailoot.ai/models/ja/qwen-qwen3-235b-a22b-fp8/#method-1)

モデルについて

この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。

Qwen3-235B-A22B-FP8は、Qwen3-235B-A22Bの公式FP8版です。公表されたテキスト能力は、数学的・論理的推論、コード生成、創作文、役割に基づく対話、100を超える言語と方言での複数ターンにわたる指示の遵守を含みます。思考モードと直接回答モードを組み合わせます。同じ仕様に照らして二つの実装を比較し、その比較を具体的な変更案にまとめるなど、複数の制約を結び付ける課題に使えます。

基礎アーキテクチャは混合エキスパートです。総パラメータ2,350億、処理中に有効なパラメータ220億、94層、128個のエキスパートを持ち、トークン当たり8個を選択します。グループ化クエリ注意機構は、64個のクエリヘッドと4個のキー／バリューヘッドを使います。FP8という接尾辞は、別途公開されたチェックポイントを示し、追加の応答モダリティや異なるパラメータ数ではありません。モデルはテキストを受け取り、テキストを生成します。コードレビューのアシスタントには、仕様、関連するソースファイル、期待する動作を提示し、判断の表、選択した修正、意図する結果を示す例を求めてください。

開発元の開始手順は、元資料と指示を対話として書式化します。文書比較では版にラベルを付け、各出典の権威性を示し、変更せず保つべき要件を指定してください。数学の質問では、完全な問題文と希望する最終回答形式を含めます。実装の課題では、言語、実際の入力形式、失敗ケース、保持するインターフェースを指定します。長い回答でも元の依頼を解決できるよう、最終成果物を明示してください。公開された連携はQwen3を認識する実行環境を想定し、カードは、4.51.0より前のTransformersが必要なアーキテクチャを認識しないと注意しています。

この版には、専用のFP8に関する注記があります。チェックポイントはブロックサイズ128の細粒度FP8量子化を使い、公開設定に量子化方式を記録しています。開発元は推論の選択肢としてTransformers、SGLang、vLLMを挙げる一方、Transformersの分散推論での細粒度FP8の問題に注意しています。複数装置での利用にはCUDA\_LAUNCH\_BLOCKING=1が必要な場合があります。これは版固有の互換性の詳細であり、実行環境間で同じ速度、メモリ使用量、出力品質を想定する理由にはなりません。結果を比較・記録する場合は完全なFP8名を保持し、想定する環境で実際のチェックポイントを評価してください。

提供されたチャットテンプレートは思考を既定とし、設定のスイッチで無効化できます。思考が有効な場合、/thinkと/no\_thinkで各ターンを制御でき、最新の指示が優先されます。テキストのスイッチは、設定による無効化を上書きしません。最終回答を生成された推論部分と分け、後の対話履歴に最終回答を引き継いでください。詳細な矛盾分析では思考を求め、受け入れた結論の書式を整える追加依頼では直接回答を求められます。思考が有効な場合、テキストによる非思考の要求でも推論ブロックは残り、その内容は空の場合があります。設定による無効化は、そのブロックを取り除きます。

カードは、ツール呼び出しテンプレートと解析のためにQwen-Agentを推奨しています。技術アシスタントでは、アプリケーションがテスト実行器や読み取り専用のソース検索を提供し、受け入れた呼び出しを実行して、次の回答のために証拠を返せます。ツールの入力、権限、結果のフィールドを指定してください。変更案を返された結果に結び付け、要求したテストと、アプリケーションが実際に完了したテストを区別するよう求めます。ツール関連のモデル能力は、この周囲の実行フローに依存します。Qwen3のガイドは、引数をオブジェクトで表し、結果を対話に返す、並列や複数段階のツール呼び出しも説明しています。

ネイティブなコンテキストは32,768トークンで、YaRN拡張による131,072が文書化されています。入力と生成出力は、同じシーケンスの容量を共有します。大きなウィンドウには関連設定が必要で、静的なYaRNは短い入力に影響し得ます。長い元資料をファイルや節ごとに整理し、最終比較やコードの余地を確保してください。クイックスタートや推奨事項の出力長は生成のための指針であり、サービス全体で独立した最大出力長を証明するものではありません。Qwen3の資料は、学習長の説明で、思考モードのアシスタントメッセージ長38,912トークンと、非思考モードの16,384を取り上げ、より長い生成の品質を評価することを推奨しています。これらの数値は全体のコンテキストウィンドウと異なり、エンドポイント固有の厳密な上限ではありません。カードはまた、40,960トークンの既定の位置割り当てを、典型的なプロンプトの8,192と出力の32,768として説明しています。これは開発元の設定指針であり、ネイティブな学習コンテキストやエンドポイントの制限とは別です。

思考モードの推奨サンプリングはtemperature 0.6、top-p 0.95、top-k 20、min-p 0で、直接回答モードは0.7、0.8、20、0を使います。思考モードの貪欲デコードは繰り返しにつながる場合があり、強い出現ペナルティは言語の混在を生む場合があります。結果の表に続いて変更した関数と関連ケースを示すなど、確認できる最終構造を求めてください。変更案を適用する前に、数値の結論を確かめ、対象環境でコードを実行し、ツールの結果を確認します。FP8チェックポイントの識別情報と実行環境に関する注意事項は、その評価に付随させて保持してください。

実用タスク

### 実用タスク

英語の技術例

```
Compare two normalizers to a contract

The contract requires unique case-sensitive tags in first-occurrence order. Compare Python A: return sorted(set(tags)) with B: return list(dict.fromkeys(tags)). Input: ["red", "Blue", "red", "blue"]. Give a criterion table, select the compliant implementation and provide tests for order and case preservation. Do not alter the contract to fit either implementation.
```

#### 期待される結果

```
A two-implementation decision table, a selected implementation and two contract-focused tests.
```

#### 結果の確認

```
Check that sorting is recognized as an order violation and Blue remains distinct from blue.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3-235b-a22b-fp8`

[`qwen/qwen3-235b-a22b-fp8`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=qwen%2Fqwen3-235b-a22b-fp8&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-235b-a22b-fp8&fmt=chat)

Alibaba /`qwen/qwen3-235b-a22b-fp8`

### はじめに

Qwen3-235B-A22B-FP8は、Qwen3の大規模混合エキスパートモデルの、公式な細粒度FP8チェックポイントです。ハイブリッドなテキスト推論と対話の能力を保持しつつ、独自の量子化版の識別情報と実行環境での考慮事項を持ちます。

対応する入力

テキスト

結果

テキスト

### Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

**Ailoot Ultra · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions`

入力の種類

`text`

出力の種類

`text`

出力形式

jsonまたはSSE

| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| フィールド`model` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 qwen/qwen3-235b-a22b-fp8 | デフォルト— |
| フィールド`messages` | 種類`message[]` | 要件必須 | 値と制限 最小項目数: 1 | デフォルト— |
| フィールド`messages[].role` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 例：system, user, assistant, tool, function 条件: これらのロールはソースコードの互換型で明示されています。正確なロールの集合はモデルごとに異なります。 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`messages[].content` | 種類`string\|content_part[]\|null` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`messages[].tool_calls` | 種類`tool_call[]` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`messages[].tool_call_id` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 適用条件: role=tool。実際に返されたIDを使ってください | デフォルト— |
| フィールド`messages[].name` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`messages[].reasoning_content` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 適用条件: このモデルが使用する場合は、実際に返された推論をそのまま次のリクエストへ戻してください | デフォルト— |
| フィールド`messages[].reasoning_details` | 種類`object\|array` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`max_tokens` | 種類`integer` | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`max_completion_tokens` | 種類`integer` | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`stream` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse |
| フィールド`stream_options.include_usage` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`temperature` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`top_p` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`stop` | 種類`string\|string[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`tools` | 種類`function_tool[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`tools[].type` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 function モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`tools[].function.name` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 適用条件: 関数ツールの指定あり | デフォルト— |
| フィールド`tools[].function.description` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`tools[].function.parameters` | 種類`JSON_schema` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`tool_choice` | 種類`string\|object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`parallel_tool_calls` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`response_format` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`reasoning_effort` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`reasoning` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`service_tier` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`instructions` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 互換性用のフィールド | デフォルト— |
| フィールド`functions` | 種類`function[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`function_call` | 種類`string\|object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`prompt_cache_options` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`modalities` | 種類`string[]` | 要件任意 | 値と制限 text | デフォルト— |
| フィールド`provider` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 条件: このUltraテキストルートではprovider.optionsは拒否されます | デフォルト— |
| フィールド`cache_control.ttl` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 条件: 実際のプロンプトキャッシュの指定箇所では1hは拒否されます | デフォルト— |

入力素材の組み合わせ

**テキスト** · UTF8テキスト

`messages[].content`

メソッドのパラメータとライフサイクル

| パラメータ | 仕様 |
| --- | --- |
| パラメータ`content_type` | 仕様application/json |
| パラメータ`required` | 仕様model, messages |
| パラメータ`material_types` | 仕様text |
| パラメータ`messages` | 仕様role/content形式のメッセージ配列 |
| パラメータ`file_material` | 仕様実際のUTF-8文書をテキストとしてそのまま挿入します。ファイルIDは推定しません |
| パラメータ`optional_controls` | 仕様stream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| パラメータ`control_scope` | 仕様モデル固有。ユーザーの関数ツールとホスト側のツールは異なります |
| パラメータ`output_modalities` | 仕様text |
| パラメータ`hosted_operations` | 仕様false |
| パラメータ`multimodal_input_binding` | 仕様null |

ライフサイクル: `synchronous_or_streamed`

正確なモデルIDをmessagesとともに送ってください。

コンテキスト長は出力上限ではありません。

テキストファイルはテキストをそのまま提供できます。画像／音声／ファイルオブジェクトの入力には正確なバインディングが必要です。

### 料金

料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。

高速モード

未指定 高速モードが選択されている場合

Flex モード

未指定 flex モードが選択されている場合

最大推論量

未指定 推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合

#### Ailootの料金

#### 設定別の価格

| 設定 | 料金表 | 料金 |
| --- | --- | --- |
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | 料金 入力 · 入力トークン **$0.0004** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.0016** / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り **$0** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み **$0** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 **—** / 1K トークン |

Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。[金額の確保と精算の仕組み →](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/reserve/)

### リクエスト例

#### Ailoot Ultra · OpenAI チャット

curlPython SDKPythonストリーミング

```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/qwen3-235b-a22b-fp8", "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/qwen3-235b-a22b-fp8',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/qwen3-235b-a22b-fp8',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")
```

### 結果を受け取って保存

#### Ailoot Ultra · OpenAI チャット

jsonまたはSSE

##### 完了した結果をすべて保存

返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。

すべての選択肢と、その内容・ツール呼び出し・推論を保持してください。SSEでは選択肢／ツールのインデックスごとに差分を組み立て、最終的な終了理由と使用量を残します。

##### 元のレスポンスを確認する場合

リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。

レスポンスのフィールド

| フィールド | 種類 |
| --- | --- |
| フィールド`choices[].index` | 種類integer |
| フィールド`choices[].message.content` | 種類string\|null |
| フィールド`choices[].message.tool_calls` | 種類tool\_call\[\] |
| フィールド`choices[].message.reasoning_content` | 種類string |
| フィールド`choices[].message.reasoning_details` | 種類object\|array |
| フィールド`choices[].finish_reason` | 種類string\|null |
| フィールド`usage` | 種類object |

エラーと次の手順

| レスポンス | 条件 | 次の手順 |
| --- | --- | --- |
| レスポンス400 · `invalid_request_error` | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 |

### エイリアス

#### モデルのエイリアス

**Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3-235b-a22b-fp8`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=qwen%2Fqwen3-235b-a22b-fp8&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-235b-a22b-fp8&fmt=chat)

#### メソッドパスのエイリアス

上記に表示されたメソッドパスを使用してください。

#### 関連する呼び出し用ID

[`qwen/qwen3-235b-a22b-fp8`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=qwen%2Fqwen3-235b-a22b-fp8&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-235b-a22b-fp8&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3-235b-a22b-fp8`

[`qwen/qwen3-235b-a22b-fp8`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=qwen%2Fqwen3-235b-a22b-fp8&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-235b-a22b-fp8&fmt=messages)

Alibaba /`qwen/qwen3-235b-a22b-fp8`

### はじめに

Qwen3-235B-A22B-FP8は、Qwen3の大規模混合エキスパートモデルの、公式な細粒度FP8チェックポイントです。ハイブリッドなテキスト推論と対話の能力を保持しつつ、独自の量子化版の識別情報と実行環境での考慮事項を持ちます。

対応する入力

テキスト

結果

json · sse

### Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

**Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages`

入力の種類

`text`

出力の種類

`json`, `sse`

出力形式

JSONまたはSSE

| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| フィールド`model` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 qwen/qwen3-235b-a22b-fp8 | デフォルト— |
| フィールド`messages` | 種類`message[]` | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`messages[].role` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 user, assistant | デフォルト— |
| フィールド`messages[].content` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`max_tokens` | 種類`integer` | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`stream` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse |

入力素材の組み合わせ

**テキスト** · UTF-8テキスト

`messages[].contentの文字列`

メソッドのパラメータとライフサイクル

| パラメータ | 仕様 |
| --- | --- |
| パラメータ`content_type` | 仕様application/json |
| パラメータ`required` | 仕様model, messages, max\_tokens |
| パラメータ`optional_controls` | 仕様stream |
| パラメータ`material_types` | 仕様text |
| パラメータ`text_file_material` | 仕様実際のUTF-8文書を読み、その本文を指定された入力またはメッセージ内容の文字列に入れてください。 |

ライフサイクル: `synchronous_or_streamed`

### 料金

料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。

高速モード

未指定 高速モードが選択されている場合

Flex モード

未指定 flex モードが選択されている場合

最大推論量

未指定 推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合

#### Ailootの料金

#### 設定別の価格

| 設定 | 料金表 | 料金 |
| --- | --- | --- |
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | 料金 入力 · 入力トークン **$0.0004** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.0016** / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り **$0** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み **$0** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 **—** / 1K トークン |

Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。[金額の確保と精算の仕組み →](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/reserve/)

### リクエスト例

#### Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ

必要最小限の完全な JSON ボディcurl · ご自身の UTF-8 ドキュメントを使用するPython · 結果全体を保存する

```json
{
  "model": "qwen/qwen3-235b-a22b-fp8",
  "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/qwen3-235b-a22b-fp8', '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/qwen3-235b-a22b-fp8', '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))
```

### 結果を受け取って保存

#### Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ

JSONまたはSSE

##### 完了した結果をすべて保存

返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。

すべてのコンテンツブロック、思考署名、実際のツール利用IDを保持してください。SSEのすべてのブロック差分を組み立てます。最初のテキストブロックだけでは完全な出力になりません。

##### 元のレスポンスを確認する場合

リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。

レスポンスのフィールド

| フィールド | 種類 |
| --- | --- |
| フィールド`id` | 種類string |
| フィールド`model` | 種類string |
| フィールド`content[]` | 種類text\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| フィールド`stop_reason` | 種類string\|null |
| フィールド`usage` | 種類object |

エラーと次の手順

| レスポンス | 条件 | 次の手順 |
| --- | --- | --- |
| レスポンス400 · `invalid_request_error` | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 |

### エイリアス

#### モデルのエイリアス

**Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3-235b-a22b-fp8`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=qwen%2Fqwen3-235b-a22b-fp8&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-235b-a22b-fp8&fmt=messages)

#### メソッドパスのエイリアス

上記に表示されたメソッドパスを使用してください。

#### 関連する呼び出し用ID

[`qwen/qwen3-235b-a22b-fp8`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=qwen%2Fqwen3-235b-a22b-fp8&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-235b-a22b-fp8&fmt=messages)

FAQ · qwen/qwen3-235b-a22b-fp8

利用できる入力と結果は何ですか？

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-235b-a22b-fp8`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3-235b-a22b-fp8`: `text` → `json`, `sse`

リクエストはどの項目を使用しますか？

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-235b-a22b-fp8`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3-235b-a22b-fp8`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

どの制限が適用されますか？

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-235b-a22b-fp8`: `messages.min_items`: `1`

AilootをClaude Code、OpenCode、Hermes、自分のアプリに接続しましょう。

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