モデル

Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct

Markdown · JSON

Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct

Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct は、テキスト、画像、動画に対応する Qwen の、指示を重視した混合エキスパートの視覚言語エディションです。視覚ワークフロー、文書、空間に関する質問、STEM タスクにテキストやコードを返し、32 言語の OCR と、ネイティブの 262,144 トークンのコンテキストを持ちます。

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。

235B-A22B Instruct版

Qwen3-VL-235B-A22B-Instructは、Qwen3-VLの指示追従を重視した混合エキスパート方式のモデルです。テキスト、画像、動画を受け取り、コードや依頼された文書成果物を含むテキストを生成します。Thinkingチェックポイントの応答仕様や別サイズのレシピを当てはめず、このInstruct版を正確に維持してください。有用なタスクでは、具体的な質問と、提供した根拠に照らして比較できる結果をモデルに指定します。

視覚エージェントとコーディング

開発元は、インターフェース要素を認識し、その機能を理解してパソコンやモバイル端末のタスクに必要なツールを呼び出す、視覚エージェントのワークフローを説明しています。スクリーンショットと目的を示し、該当する操作部品と選択を裏付ける根拠を求めてください。操作の実行と結果の提供は接続先のアプリケーションが担い、インターフェースの認識そのものが端末操作になるわけではありません。

視覚情報に基づくコーディングには、画像や動画から生成する図の内容、HTML、CSS、JavaScriptが含まれます。レイアウト見本、機能上の制約、必要な編集可能な出力を示してください。既存ページを変更する場合は、関連ソースと操作状態を含めてください。開発ワークフローでレンダリングして確認できるよう、説明とは別に成果物を求めてください。生成ソースはあくまで提案であり、アプリケーションが動作する証拠ではありません。

空間認識と長い資料

Qwenは、位置、視点、遮蔽についての判断を文書化し、二次元のグラウンディングと三次元のグラウンディングへの対応を示しています。重要な物体と関係を特定し、どの視覚的な手掛かりが結論を裏付けるかを尋ねてください。画像に基づく位置関係を、校正された物理測定として扱わないでください。

ネイティブコンテキストは262,144トークンです。このファミリーでは、書籍や数時間に及ぶ動画の処理、秒単位のイベント索引付け、設定による約百万トークンへの拡張が説明されています。出来事の説明を求める際は、時刻とソース識別子を保ってください。リクエストに入る資料は表現とサンプリングによって決まり、コンテキストが大きくても、すべてのページやフレームを完全に記憶する保証にはなりません。

推論、認識、OCR

このファミリーは、STEM、数学、因果関係、論理に関する視覚的な質問に対応しています。問題文全体と図のラベルを示し、結論の前に使用した値や関係を特定するよう求めてください。テキストと視覚を組み合わせるため、一つの質問で段落、その図、ユーザーの指示を関連付けられます。

認識対象は、人物、製品、ランドマーク、植物、動物、メディア作品のキャラクターに及びます。OCRは32言語を対象とし、暗所、ぼけ、傾きに加え、専門用語や長い文書の構造にも対応を図っています。判読可能なページを入力し、画像と照合できる名前付きの項目、引用文、表を求めてください。これらの用途は文書化された対応範囲を反映するものであり、正確な識別、文字起こし、計算を保証するものではありません。

アーキテクチャの更新

公開された混合エキスパート方式のテキスト構成は、94層、エキスパート128個、トークンごとに選択されるエキスパート八個を備えます。Interleaved-MRoPEは動画推論のために時間、幅、高さを表現します。DeepStackは複数のエンコーダー階層の視覚特徴を統合し、テキストとタイムスタンプのアラインメントは出来事を時間的な参照に結び付けます。視覚タスクの準備と結果の比較では、この235B-A22B Instruct版を一貫して使用してください。

視覚入力の準備

ファミリーの例は、テキストのみのリクエスト、単一または複数の画像、動画を対象としています。視覚入力にラベルを付け、相互の関係を示してください。画像と動画のピクセル予算は別々で、明示する画像寸法は32の倍数にそろえます。文書化された動画の既定値は毎秒二フレームで、対応する環境では頻度やフレーム数を制御できます。動画のメタデータを保持し、ヘルパーがすでに資料をリサイズしている場合は二重にリサイズしないでください。

複数の文書ページでは、ページのラベルごとに回答を整理し、裏付けとなる項目や文章を求めてください。クリップの場合は、対象の出来事、区間、視覚的な根拠を求めてください。返されたイベント区間と裏付けの詳細を、元のクリップおよびその時刻情報と比較してください。

生成の指針と制限

チェックポイントの生成設定ファイルでは、temperature 0.7、top_p 0.8、top_k 20、反復ペナルティ1.0が既定値です。ファミリーのInstructレシピでは、さらに存在ペナルティ1.5と出力予算32,768トークンを使用します。この予算は開発元のレシピにおける設定値であり、別途確立された厳密な最大出力長ではありません。8Bのモデルカードにあるタスク別予算とThinking版のプリセットは、それぞれ別のものとして扱います。

ファミリーのコンテキスト拡張はYaRNを使用し、インターリーブ位置方式を256Kから約1Mへ拡張する際の係数として二または三を提案しています。テキストと表現された視覚情報に加え、回答のための空きを確保し、引用文、抽出した数値、生成コードを原資料と照合してください。有用な成果は、裏付けとなる視覚的根拠を伴う具体的なテキスト成果物であり、正確なInstruct版の特性が保たれていることが重要です。

実用タスク

実用タスク

英語の技術例

Translate a layout description to HTML

Create a semantic HTML fragment from this text layout specification: a product section contains heading "Travel mug", a paragraph "350 ml, steel", and a list of features "Sealed lid" and "Hand wash". Return editable HTML only, with no scripts or styles. Preserve exact wording and use a heading, paragraph and unordered list.

期待される結果

One semantic HTML fragment using the requested heading, paragraph and two-item list.

結果の確認

Inspect the element hierarchy and exact text; do not add a product image or unprovided features.
Ailoot Ultra · OpenAI チャット POST /v1/chat/completions qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct

qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct

Alibaba /qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct

はじめに

Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct は、テキスト、画像、動画に対応する Qwen の、指示を重視した混合エキスパートの視覚言語エディションです。視覚ワークフロー、文書、空間に関する質問、STEM タスクにテキストやコードを返し、32 言語の OCR と、ネイティブの 262,144 トークンのコンテキストを持ちます。

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-vl-235b-a22b-instruct
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 $0.000572 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.0038 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り $0.0002 / 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
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上限なし料金
入力 · 入力トークン $0.000572 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.0038 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り $0.0002 / 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 →

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-vl-235b-a22b-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
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-vl-235b-a22b-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"))
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-vl-235b-a22b-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")

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-vl-235b-a22b-instruct

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-vl-235b-a22b-instruct

Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ POST /v1/messages qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct

qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct

Alibaba /qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct

はじめに

Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct は、テキスト、画像、動画に対応する Qwen の、指示を重視した混合エキスパートの視覚言語エディションです。視覚ワークフロー、文書、空間に関する質問、STEM タスクにテキストやコードを返し、32 言語の OCR と、ネイティブの 262,144 トークンのコンテキストを持ちます。

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-vl-235b-a22b-instruct
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 $0.000572 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.0038 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り $0.0002 / 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
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上限なし料金
入力 · 入力トークン $0.000572 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.0038 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り $0.0002 / 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 →

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-vl-235b-a22b-instruct",
  "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-vl-235b-a22b-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
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-vl-235b-a22b-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))

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-vl-235b-a22b-instruct

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-vl-235b-a22b-instruct

FAQ · Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct
利用できる入力と結果は何ですか?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct: text → text

POST /v1/messages · qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct: 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-vl-235b-a22b-instruct: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct: model, messages, max_tokens, stream

どの制限が適用されますか?

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

詳細を見る

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