Source: https://ailoot.ai/models/ja/qwen-qwen3-30b-a3b-thinking-2507/
Canonical: https://ailoot.ai/models/ja/qwen-qwen3-30b-a3b-thinking-2507/
Language: ja

# Qwen3 30B A3B Thinking 2507

[Markdown](https://ailoot.ai/models/ja/qwen-qwen3-30b-a3b-thinking-2507/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ja/qwen-qwen3-30b-a3b-thinking-2507/facts.json)

## [Qwen3 30B A3B Thinking 2507](https://ailoot.ai/models/ja/qwen-qwen3-30b-a3b-thinking-2507/)

Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507は、高度な数学、科学、コーディング、論理的推論向けの、思考専用のQwenテキストモデルです。この固定2507エディションは、ネイティブの262,144トークンのコンテキストと、より長い推論予算を備え、ツール呼び出しと条件付きの超長文コンテキスト処理が文書化されています。

- [**Ailoot Ultra · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` `Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507`](https://ailoot.ai/models/ja/qwen-qwen3-30b-a3b-thinking-2507/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` `Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507`](https://ailoot.ai/models/ja/qwen-qwen3-30b-a3b-thinking-2507/#method-1)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` `qwen3-30b-a3b-thinking-2507`](https://ailoot.ai/models/ja/qwen-qwen3-30b-a3b-thinking-2507/#method-2)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` `qwen3-30b-a3b-thinking-2507`](https://ailoot.ai/models/ja/qwen-qwen3-30b-a3b-thinking-2507/#method-3)

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。

特長：固定版Thinking-2507リリース

Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507は、難しい推論を重視したテキスト生成モデルです。Qwenは、論理、数学、科学、コーディング、指示追従、ツール利用、テキスト生成の改善に加え、より長い思考過程と長いコンテキストの理解向上を説明しています。複数の説明の比較、多段階の数学問題の解決、複雑なコード変更の検討など、継続的な推論が役立つタスクでは、この正確な2507エディションを選択してください。

モデルの概要とモード

このMixture-of-Expertsモデルは、総パラメータ数305億、活性化パラメータ数33億で、48層にわたり128のエキスパートから各トークンにつき8つを選びます。ネイティブのコンテキストは262,144トークンです。テキストを受け取り、テキストを返します。ツール結果は、接続されたアプリケーションのワークフローを通じて提供されます。このチェックポイントは思考のみをサポートします。以前のハイブリッド版Qwen3-30B-A3B、そのFP8版、Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507とは別のモデルです。ハイブリッドモデルの思考を使わない切り替えが、ここでも適用されると考えるべきではありません。

既定のチャットテンプレートは、思考開始マーカーで推論列を開始するため、enable\_thinking=Trueを明示する必要はありません。返される列には、開始マーカーを繰り返さず、終了マーカーだけが含まれる場合があります。開発元の例では、推論と最終回答を分けています。具体的な成果物を求める際も、この区別を維持してください。長い説明の後でも、証明の結論、パッチ、判断表を見つけやすくします。

難しいタスクの準備

問題文全体、制約、関連する証拠をモデルに与えてください。コード変更では、既存の関数、失敗する入力、期待する動作を含め、境界条件の説明を伴うパッチ案を求めます。科学的な問いでは観測と仮定を分け、それぞれからどの結論が導かれるか尋ねてください。長い方針文書や仕様では節の識別子を保持し、関連条項に裏付けられた簡潔な判断を求めます。これらは文書化された推論分野の実用例であり、モデルがパッチを実行した、あるいは実験を検証したという主張ではありません。

このバージョンは長く推論できるため、推論と最終成果物の両方の領域を確保してください。Qwenは、短いコンテキストならメモリ負荷を下げられる場合でも、モデル設定時には可能なら131,072トークンを超えるコンテキストを維持するよう助言しています。ネイティブのコンテキスト値には生成列の予算も含まれます。すべてを文書の入力に使いながら、回答の領域を無制限に確保できるという意味ではありません。

エージェントとしての利用

開発元はツール呼び出しを文書化し、ツールのテンプレートと解析にはQwen-Agentを推奨しています。設定されたツールとの連携やコードインタープリタのワークフローも含まれます。ツールと求める結果を明示してください。例えば、アプリケーションが取得済みの証拠を調べ、許可された計算機を使い、その計算を説明する報告書を作る手順をモデルに提供できます。検索と実行は接続されたツールが担います。モデルのツール呼び出し能力だけで、インターネット、コード実行環境、業務システムへアクセスできることにはなりません。

超長文の処理

Qwenは、Dual Chunk AttentionとMInferenceのスパースアテンションを組み合わせ、約100万トークンに達するオプションのワークフローを文書化しています。前者は長い列をチャンクに分割しながらチャンク間の相互作用を保持し、後者は選択した注意関係に計算を集中させます。これはネイティブの262,144トークンを超える追加の設定経路です。開発元の手順には専用の長文コンテキスト設定が必要で、重み、キャッシュされた注意状態、ピーク時の活性値を合わせ、GPUメモリ総量を約240 GBと見積もっています。

この手順には具体的な資源上限があります。キャッシュされた列の状態、活性値のメモリ、総入力長のいずれも、設定された容量を使い切る可能性があります。そのため100万トークンのワークフローは、設定、メモリ、対応するアテンション実装に依存します。実用的な文書レビューでは関連資料から始め、文書境界を明示し、追跡できる証拠を求めてください。最大限の入力を、明確な問いの代わりにするべきではありません。

生成の指針と制約

Qwenはtemperature 0.6、top\_p 0.95、top\_k 20、min\_p 0を推奨しています。ほとんどの問いでは出力予算32,768トークン、特に難しい数学やプログラミングの問題では81,920を提案しています。これは生成予算の推奨値であり、別途公開された固定の出力上限ではありません。0から2のpresence penaltyは反復を減らせますが、値を高くすると言語が混在したり、品質がわずかに低下したりする場合があります。

区切り付きの数学的結果や、選択式問題の回答フィールドなど、最終回答の形式をプロンプトで指定してください。開発元が推奨するように、会話履歴には最終回答の部分だけを残します。長い推論は検証可能な結果につながる場合に役立ちます。結果を利用する前に、前提、計算、提案コードを調べてください。

実用タスク

### 実用タスク

英語の技術例

```
Solve a constrained staffing assignment

Assign three reviewers, Ada, Ben and Cy, to morning, afternoon and evening shifts, one each. Ada cannot work evening. Ben must work later than Ada. Cy cannot work morning. List every valid assignment and explain how each constraint eliminates alternatives. Finish with whether the assignment is unique; do not assume additional availability.
```

#### 期待される結果

```
An enumeration of all valid assignments, a constraint check and a separate uniqueness conclusion.
```

#### 結果の確認

```
Every assignment uses all three shifts once and satisfies Ben later than Ada without adding availability rules.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` `Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507`

[`Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=Qwen%2FQwen3-30B-A3B-Thinking-2507&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen3-30B-A3B-Thinking-2507&fmt=chat)

Alibaba /`Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507`

モデルID

- `Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507`
- `qwen3-30b-a3b-thinking-2507`

### はじめに

Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507は、高度な数学、科学、コーディング、論理的推論向けの、思考専用のQwenテキストモデルです。この固定2507エディションは、ネイティブの262,144トークンのコンテキストと、より長い推論予算を備え、ツール呼び出しと条件付きの超長文コンテキスト処理が文書化されています。

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/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 | 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 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`messages[].content` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 適用条件: テキストでの対話 | 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** · 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 |
| パラメータ`control_scope` | 仕様テキストでの対話。streamは真偽値で、既定はfalseです。 |
| 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 |

メソッドのエイリアス: `/chat/completions`

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 **$0.0002** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.0008** / 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 SDK

```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/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

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/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
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"))
```

### 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/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=Qwen%2FQwen3-30B-A3B-Thinking-2507&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen3-30B-A3B-Thinking-2507&fmt=chat), [`qwen3-30b-a3b-thinking-2507`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=Qwen%2FQwen3-30B-A3B-Thinking-2507&route=Ultra&caller=qwen3-30b-a3b-thinking-2507&fmt=chat)

#### メソッドパスのエイリアス

`/chat/completions`

#### 関連する呼び出し用ID

[`Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=Qwen%2FQwen3-30B-A3B-Thinking-2507&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen3-30B-A3B-Thinking-2507&fmt=chat), [`qwen3-30b-a3b-thinking-2507`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=Qwen%2FQwen3-30B-A3B-Thinking-2507&route=Ultra&caller=qwen3-30b-a3b-thinking-2507&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` `Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507`

[`Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=Qwen%2FQwen3-30B-A3B-Thinking-2507&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen3-30B-A3B-Thinking-2507&fmt=messages)

Alibaba /`Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507`

モデルID

- `Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507`
- `qwen3-30b-a3b-thinking-2507`

### はじめに

Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507は、高度な数学、科学、コーディング、論理的推論向けの、思考専用のQwenテキストモデルです。この固定2507エディションは、ネイティブの262,144トークンのコンテキストと、より長い推論予算を備え、ツール呼び出しと条件付きの超長文コンテキスト処理が文書化されています。

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/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 | 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 **$0.0002** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.0008** / 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/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507",
  "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/Qwen3-30B-A3B-Thinking-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
```

```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/Qwen3-30B-A3B-Thinking-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))
```

### 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/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=Qwen%2FQwen3-30B-A3B-Thinking-2507&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen3-30B-A3B-Thinking-2507&fmt=messages), [`qwen3-30b-a3b-thinking-2507`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=Qwen%2FQwen3-30B-A3B-Thinking-2507&route=Ultra&caller=qwen3-30b-a3b-thinking-2507&fmt=messages)

#### メソッドパスのエイリアス

`/chat/completions`

#### 関連する呼び出し用ID

[`Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=Qwen%2FQwen3-30B-A3B-Thinking-2507&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen3-30B-A3B-Thinking-2507&fmt=messages), [`qwen3-30b-a3b-thinking-2507`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=Qwen%2FQwen3-30B-A3B-Thinking-2507&route=Ultra&caller=qwen3-30b-a3b-thinking-2507&fmt=messages)

**Ailoot Ultra · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` `qwen3-30b-a3b-thinking-2507`

[`qwen3-30b-a3b-thinking-2507`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=Qwen%2FQwen3-30B-A3B-Thinking-2507&route=Ultra&caller=qwen3-30b-a3b-thinking-2507&fmt=chat)

Alibaba /`qwen3-30b-a3b-thinking-2507`

モデルID

- `Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507`
- `qwen3-30b-a3b-thinking-2507`

### はじめに

Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507は、高度な数学、科学、コーディング、論理的推論向けの、思考専用のQwenテキストモデルです。この固定2507エディションは、ネイティブの262,144トークンのコンテキストと、より長い推論予算を備え、ツール呼び出しと条件付きの超長文コンテキスト処理が文書化されています。

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 qwen3-30b-a3b-thinking-2507 | 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 **$0.0002** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.0008** / 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": "qwen3-30b-a3b-thinking-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
```

```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='qwen3-30b-a3b-thinking-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"))
```

```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='qwen3-30b-a3b-thinking-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")
```

### 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/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=Qwen%2FQwen3-30B-A3B-Thinking-2507&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen3-30B-A3B-Thinking-2507&fmt=chat), [`qwen3-30b-a3b-thinking-2507`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=Qwen%2FQwen3-30B-A3B-Thinking-2507&route=Ultra&caller=qwen3-30b-a3b-thinking-2507&fmt=chat)

#### メソッドパスのエイリアス

`/chat/completions`

#### 関連する呼び出し用ID

[`Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=Qwen%2FQwen3-30B-A3B-Thinking-2507&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen3-30B-A3B-Thinking-2507&fmt=chat), [`qwen3-30b-a3b-thinking-2507`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=Qwen%2FQwen3-30B-A3B-Thinking-2507&route=Ultra&caller=qwen3-30b-a3b-thinking-2507&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` `qwen3-30b-a3b-thinking-2507`

[`qwen3-30b-a3b-thinking-2507`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=Qwen%2FQwen3-30B-A3B-Thinking-2507&route=Ultra&caller=qwen3-30b-a3b-thinking-2507&fmt=messages)

Alibaba /`qwen3-30b-a3b-thinking-2507`

モデルID

- `Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507`
- `qwen3-30b-a3b-thinking-2507`

### はじめに

Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507は、高度な数学、科学、コーディング、論理的推論向けの、思考専用のQwenテキストモデルです。この固定2507エディションは、ネイティブの262,144トークンのコンテキストと、より長い推論予算を備え、ツール呼び出しと条件付きの超長文コンテキスト処理が文書化されています。

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 qwen3-30b-a3b-thinking-2507 | 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 **$0.0002** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.0008** / 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": "qwen3-30b-a3b-thinking-2507",
  "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': 'qwen3-30b-a3b-thinking-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
```

```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': 'qwen3-30b-a3b-thinking-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))
```

### 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/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=Qwen%2FQwen3-30B-A3B-Thinking-2507&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen3-30B-A3B-Thinking-2507&fmt=messages), [`qwen3-30b-a3b-thinking-2507`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=Qwen%2FQwen3-30B-A3B-Thinking-2507&route=Ultra&caller=qwen3-30b-a3b-thinking-2507&fmt=messages)

#### メソッドパスのエイリアス

`/chat/completions`

#### 関連する呼び出し用ID

[`Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=Qwen%2FQwen3-30B-A3B-Thinking-2507&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen3-30B-A3B-Thinking-2507&fmt=messages), [`qwen3-30b-a3b-thinking-2507`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=Qwen%2FQwen3-30B-A3B-Thinking-2507&route=Ultra&caller=qwen3-30b-a3b-thinking-2507&fmt=messages)

FAQ · Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507

利用できる入力と結果は何ですか？

`POST /v1/chat/completions` · `Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507`: `text` → `json`, `sse` `POST /v1/chat/completions` · `qwen3-30b-a3b-thinking-2507`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen3-30b-a3b-thinking-2507`: `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/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `qwen3-30b-a3b-thinking-2507`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen3-30b-a3b-thinking-2507`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

どの制限が適用されますか？

`POST /v1/chat/completions` · `Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507`: `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `qwen3-30b-a3b-thinking-2507`: `messages.min_items`: `1`

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