モデル

Qwen: Qwen3.7 Flash

Markdown · JSON

Qwen: Qwen3.7 Flash

Qwen3.7 Flashは、テキスト、画像、動画を受け取り、テキストを返すQwenの視覚言語モデルファミリーです。開発元は、物体認識、空間理解、マルチモーダルなエージェント作業、視覚コーディングの強化を挙げています。思考は既定で有効で、直接回答モードも選択できます。

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。

Qwen3.7 Flashリリース

Qwen3.7 Flashは、テキスト、画像、動画を理解し、テキストで応答するネイティブな視覚言語モデルファミリーです。開発元のリリースは、Qwen3.6 Flashと比べたマルチモーダル知覚とエージェント実行の強化を説明しています。実用的な対象タスクには、物体の認識、視覚的な場面の理解、空間的関係の推論、視覚資料からのコードや説明の作成が含まれます。

公式リリースは、qwen3.7-flashと、日付付きのqwen3.7-flash-2026-07-15の両方を示しています。結果を記録する際は、正確なモデル名を保持してください。日付のないFlash名は、開発元の固定スナップショットを識別しません。ここで用いたリリース説明からは、公開チェックポイントのパラメータ数や数値表現形式は確定しません。

物体認識、現実世界の知覚、空間

場面の画像に、具体的な問いを添えてください。どの物体が重要か、どの関係を調べるか、どの可視情報が回答を裏付けるべきかを指定します。図では、ラベルを保持し、その解釈に必要な定義を与えてください。有用な出力は、観察と推測された関係を分け、説明を元資料と比較しやすくします。

複数の画像では、各入力にラベルを付け、そのラベルに沿った比較を求めてください。動画では、関連イベントを特定し、順序や時刻情報を保持します。正確な個数、空間的な測定値、フレーム単位の観察は、提示資料に照らしてレビューしてください。

マルチモーダルエージェント

リリースは、Search Agentとコードインタープリタエージェントのシナリオを挙げ、複数段階の実行の安定性向上を説明しています。このワークフローでは、アプリケーションが許可されたツールを提供し、操作を実行し、観測結果を返します。モデルはその結果を使い、計画を更新できます。目的と完了条件を説明し、最終成果物と未解決の証拠を求めてください。開発元は、関数呼び出し、構造化出力、接頭部補完、コンテキストキャッシュを記載しています。Web検索は北京とシンガポールで対応し、記載された他の地域では非対応です。バッチ推論は北京のエイリアスで対応し、それ以外では非対応です。ファインチューニングは非対応です。

モデルのエージェントへの特化を、すべてのインターフェースで最新資料や実行環境へ組み込みでアクセスできることと混同すべきではありません。検索やコード実行が必要なタスクでは、実際のツールが返した結果と、モデルの文章内の操作案を区別してください。この説明は、別のアプリケーションがどのツールを公開するかを示すものではありません。

視覚コーディング

Qwenは、視覚資料を用いるコーディングの改善を説明しています。有用な要求では、スクリーンショットやレイアウトに機能要件を組み合わせ、編集可能なコードを求められます。提示するタスクで、フレームワークや出力形式、操作状態、制約を指定してください。開発ワークフローでレビューやレンダリングができるよう、生成成果物を説明と分けて求めます。

既存インターフェースでは、無関係な再設計を頼むのではなく、意図する変更と関連ソースの情報を示してください。モデルは視覚要件をコード案に結び付けられますが、その案はインターフェースがレンダリング済み、または正しく動く証拠ではありません。これらの例は、実行を保証することなく、開発元の視覚コーディングの範囲を活用します。

思考と直接回答

開発元の対応モデルガイドは、Qwen3.7 Flashを、思考が既定で有効なハイブリッド思考ファミリーとして記載しています。文書化されたハイブリッドワークフローでは、直接回答のために思考を無効化できます。インターフェースが両方を提供する場合、推論出力と最終回答を分けてください。Qwenという共通名だけを理由に、別名のQwen-Omniモデルや公開されたデンスモデルの制御を持ち込むべきではありません。

複数の観察を結び付ける視覚の問いには深い分析を使い、単純な説明には直接的な結果を求めてください。回答の長さを品質の指標とせず、観察表、簡潔な結論、コードファイルなど、確認可能な最終構造を指定します。

上限と入力の準備

AlibabaのQwen3.7-Flash専用ページは、コンテキスト1,000,000トークン、最大入力は直接回答時991,808トークン、思考時983,616、最大出力は両モードとも131,072としています。思考の連鎖の最大長262,144トークンも別に記載しています。関連する視覚的細部の読みやすさを保ち、無関係な資料を減らし、必要な結果の領域を確保してください。物体ラベル、空間的推論、抽出テキスト、コード案を提示証拠に照らして確認します。有用な説明は、ハイブリッド応答モードを維持しつつ、開発元が示す具体的な知覚、エージェント、視覚コーディングの範囲を伝えるものです。

実用タスク

実用タスク

英語の技術例

Check a spatial claim from a text grid

Use this written grid description: the red box is at row 2, column 1; the blue box is at row 2, column 3; the green box is at row 1, column 3. Rows increase downward and columns increase rightward. Describe their relative positions and assess the claim that green is directly above red.

期待される結果

A relative-position description and a supported assessment of the claim, citing grid coordinates.

結果の確認

Check that directly above requires the same column and that the stated row direction is respected.
Ailoot Ultra · OpenAI チャット POST /v1/chat/completions qwen/qwen3.7-flash

qwen/qwen3.7-flash

Alibaba /qwen/qwen3.7-flash

はじめに

Qwen3.7 Flashは、テキスト、画像、動画を受け取り、テキストを返すQwenの視覚言語モデルファミリーです。開発元は、物体認識、空間理解、マルチモーダルなエージェント作業、視覚コーディングの強化を挙げています。思考は既定で有効で、直接回答モードも選択できます。

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/qwen3.7-flash
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
標準料金 高速モードが選択されている場合
Flex モード
標準料金 flex モードが選択されている場合
最大推論量
標準料金 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

各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。

設定料金表コンテキストトークン数が次の値を超える場合コンテキストトークン数が次の値以下の場合料金
設定トークンの基本単価料金表基本料金コンテキストトークン数が次の値を超える場合—コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし料金
入力 · 入力トークン $0.00006 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.00026 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り $0.000012 / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み $0.000076 / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン
設定リクエスト長に応じた料金区分 1料金表—コンテキストトークン数が次の値を超える場合0コンテキストトークン数が次の値以下の場合32,000料金
入力 · 入力トークン $0.00006 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.00026 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り $0.000012 / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み $0.000076 / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン
設定リクエスト長に応じた料金区分 2料金表—コンテキストトークン数が次の値を超える場合32,000コンテキストトークン数が次の値以下の場合256,000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 $0.00004 / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み $0.00025 / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン
設定リクエスト長の料金区分3料金表—コンテキストトークン数が次の値を超える場合256,000コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし料金
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 $0.00008 / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み $0.0005 / 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 →

リクエスト例

Ailoot Ultra · OpenAI チャット

curlPython SDKPythonストリーミング
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/qwen3.7-flash", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3.7-flash',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen3.7-flash',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/qwen3.7-flash

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/qwen3.7-flash

Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ POST /v1/messages qwen/qwen3.7-flash

qwen/qwen3.7-flash

Alibaba /qwen/qwen3.7-flash

はじめに

Qwen3.7 Flashは、テキスト、画像、動画を受け取り、テキストを返すQwenの視覚言語モデルファミリーです。開発元は、物体認識、空間理解、マルチモーダルなエージェント作業、視覚コーディングの強化を挙げています。思考は既定で有効で、直接回答モードも選択できます。

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/qwen3.7-flash
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
標準料金 高速モードが選択されている場合
Flex モード
標準料金 flex モードが選択されている場合
最大推論量
標準料金 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

各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。

設定料金表コンテキストトークン数が次の値を超える場合コンテキストトークン数が次の値以下の場合料金
設定トークンの基本単価料金表基本料金コンテキストトークン数が次の値を超える場合—コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし料金
入力 · 入力トークン $0.00006 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.00026 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り $0.000012 / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み $0.000076 / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン
設定リクエスト長に応じた料金区分 1料金表—コンテキストトークン数が次の値を超える場合0コンテキストトークン数が次の値以下の場合32,000料金
入力 · 入力トークン $0.00006 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.00026 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り $0.000012 / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み $0.000076 / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン
設定リクエスト長に応じた料金区分 2料金表—コンテキストトークン数が次の値を超える場合32,000コンテキストトークン数が次の値以下の場合256,000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 $0.00004 / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み $0.00025 / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン
設定リクエスト長の料金区分3料金表—コンテキストトークン数が次の値を超える場合256,000コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし料金
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 $0.00008 / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み $0.0005 / 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 →

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
{
  "model": "qwen/qwen3.7-flash",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen/qwen3.7-flash', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen/qwen3.7-flash', '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/qwen3.7-flash

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/qwen3.7-flash

FAQ · Qwen: Qwen3.7 Flash
利用できる入力と結果は何ですか?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3.7-flash: text → text

POST /v1/messages · qwen/qwen3.7-flash: 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/qwen3.7-flash: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · qwen/qwen3.7-flash: model, messages, max_tokens, stream

どの制限が適用されますか?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3.7-flash: messages.min_items: 1

詳細を見る

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