Source: https://ailoot.ai/models/ja/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-thinking/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ja/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-thinking/ Language: ja # Qwen3 VL 235B A22B Thinking [Markdown](https://ailoot.ai/models/ja/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-thinking/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ja/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-thinking/facts.json) ## [Qwen3 VL 235B A22B Thinking](https://ailoot.ai/models/ja/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-thinking/) Qwen3-VL-235B-A22B-Thinkingは、テキスト、画像、動画の推論を扱うQwenの混合エキスパート型視覚言語モデルです。ネイティブ262,144トークンのコンテキストを備え、STEMの質問、文書の証拠、空間関係、視覚コーディング、タイムスタンプ付き動画分析にThinking版を使えます。 - [**Ailoot Ultra · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/ja/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-thinking/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/ja/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-thinking/#method-1) - [**Ailoot Ultra · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` `qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/ja/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-thinking/#method-2) - [**Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` `qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/ja/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-thinking/#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。 はじめに：マルチモーダルのThinking版 Qwen3-VL-235B-A22B-Thinkingは、Qwen3-VLの推論重視の混合エキスパート版です。テキストと画像・動画を組み合わせ、文章の回答やコードを生成します。固定のThinkingチェックポイントは、Qwen3-VL-235B-A22B-Instructや、別名称のFP8ビルドとは区別されます。すべてのQwen3-VL版が同じ回答スタイルを持つと考えず、視覚的な証拠を長めの説明と結び付ける必要がある質問に選んでください。 視覚エージェントと視覚コーディング Qwenは、コンピューターやモバイルのインターフェース内の要素を認識し、その機能を解釈し、ツールと連携してタスクを完了する視覚エージェントのワークフローを説明しています。モデルは知覚と推論を提供し、操作の接続と実行はアプリケーションが担います。インターフェースのレビューでは、現在のスクリーンショットと具体的な目的を示し、関連する操作部と次の操作の説明を求めてください。画像だけでデバイスを操作できるようになるわけではありません。 視覚コーディングには、画像や動画から図の内容とHTML、CSS、JavaScriptを生成することが含まれます。スクリーンショットに、必要なレイアウト、動作、編集可能な出力形式を添えてください。レビューしやすくなる場合は、ページ構造とスタイルを別々の成果物として求めます。生成コードは開発ワークフロー向けのテキストであり、サイトをレンダリングしたことや、元画像が動作するアプリケーションになったことの証拠ではありません。 空間知覚 開発元は、物体の位置、視点、遮蔽についての推論と、2次元の位置特定、3次元の位置特定への対応を説明しています。具体的な関係を尋ね、対象物を指定してください。たとえば、どの部品が隠れているか、その前に何があるか、その解釈を支える視覚的な手掛かりは何か、という質問です。位置特定の機能を、任意の画像からの校正済み物理計測とみなすべきではありません。 長いコンテキストと動画 ネイティブコンテキストは262,144トークンです。Qwenは、YaRN設定による約100万への拡張と、本や数時間の動画を扱い、秒単位で出来事を索引化するファミリーのワークフローを説明しています。これらの機能は、表現方法、フレームサンプリング、コンテキスト設定に依存します。開発元の広い説明は、すべてのフレームの完全な想起を保証しません。Qwenのリポジトリでは、この交互配置の位置表現方式で256Kから約1Mへ拡張する際、別モデルの係数4を自動的に流用せず、外挿係数2または3を使うよう勧めています。 マルチモーダルの推論と認識 Thinking版は、証拠に基づくSTEM・数学の推論、因果分析、テキストと視覚資料を結び付ける論理的な回答を対象とします。図とその定義、またはグラフと正確な数値の質問を一緒に提供してください。結論の前に、使ったラベルと値を求めます。Qwenは、人、アニメ、製品、ランドマーク、植物、動物にわたる広い視覚認識も説明しています。認識の回答は提供画像からの推論であり、すべての物体や人物の識別名を挙げられる保証ではありません。 OCRは32言語を扱い、専門用語や長文書の構造も含め、暗い場所、ぼけ、傾きのある条件での読み取り改善を意図しています。判読できる元画像を保持し、確認可能なフィールド、引用、構造化した表を求めてください。テキストと視覚の理解を一つのモデルで組み合わせているため、文書の文章、図、ユーザーの指示を同時に参照する質問ができます。 アーキテクチャの変更 Interleaved-MRoPEは、動画の推論のために、位置表現を時間、幅、高さへ分散します。DeepStackは複数のエンコーダー層の視覚特徴を組み合わせ、細部の把握と画像・テキストの整合を改善します。テキスト・タイムスタンプ整合は、出来事を時間の参照に結び付けます。公開テキスト設定は94層、128のエキスパートを持ち、トークンごとに8のエキスパートを選びます。これらの構造の詳細は、モデルのマルチモーダル表現を説明するものであり、応答時間の保証ではありません。 視覚入力と出力の準備 開発元の例は、単一・複数の画像、動画、テキストのみの要求を扱います。質問で明確に参照できるよう、各視覚入力にラベルを付けてください。画像と動画のプロセッサーは、別々のピクセル予算を使います。画像予算はその画像のピクセル数を制限し、動画予算はサンプリングしたフレーム全体のピクセル数を計上します。明示的な画像寸法は32の倍数にそろえます。動画サンプリングはレートかフレーム数で制御でき、記載された既定値は毎秒2フレームです。出来事の時系列を求める際は、タイムスタンプを保持してください。 長いクリップでは、一様な要約ではなく、出来事、その時間区間、見える証拠を求めます。複数ページでは、ページ識別子で整理した結果を依頼してください。これらの準備例は記載された機能を応用し、欠落や抽出ミスを見つけやすくします。 生成の指針と上限 チェックポイントの生成ファイルの既定値は、temperature 0.8、top\_p 0.95、top\_k 20です。Qwenの別のThinking評価手順では、temperature 0.6、presence penalty 0、repetition penalty 1.0、40,960トークンの出力枠を使います。これらは異なる開発元プリセットであり、一つの絶対的な出力上限ではありません。視覚トークンとともに推論と最終テキストの余地を確保し、抽出テキスト、計算の回答、生成コードを利用前に資料と照合してください。 実用タスク ### 実用タスク 英語の技術例 ``` Reason from a textual circuit description Use this textual circuit description: an ideal 12 V source powers two series resistors, R1 = 2 Ω and R2 = 4 Ω. Calculate total resistance, current and voltage across each resistor. State the ideal-component assumptions and verify that the voltage drops sum to the source voltage. Return a compact worked solution using the labels R1 and R2. ``` #### 期待される結果 ``` A labeled worked calculation and a voltage-sum consistency check. ``` #### 結果の確認 ``` The same series current is used for both resistors and the stated voltage drops sum to 12 V. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking` [`qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=chat) Alibaba /`qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking` モデルID - `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking` - `qwen3-vl-235b-a22b-thinking` ### はじめに Qwen3-VL-235B-A22B-Thinkingは、テキスト、画像、動画の推論を扱うQwenの混合エキスパート型視覚言語モデルです。ネイティブ262,144トークンのコンテキストを備え、STEMの質問、文書の証拠、空間関係、視覚コーディング、タイムスタンプ付き動画分析にThinking版を使えます。 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-thinking | 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 **$0.000572** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.00572** / 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-vl-235b-a22b-thinking","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-vl-235b-a22b-thinking", 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-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=chat), [`qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen3-vl-235b-a22b-thinking&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-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=chat), [`qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking` [`qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=messages) Alibaba /`qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking` モデルID - `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking` - `qwen3-vl-235b-a22b-thinking` ### はじめに Qwen3-VL-235B-A22B-Thinkingは、テキスト、画像、動画の推論を扱うQwenの混合エキスパート型視覚言語モデルです。ネイティブ262,144トークンのコンテキストを備え、STEMの質問、文書の証拠、空間関係、視覚コーディング、タイムスタンプ付き動画分析にThinking版を使えます。 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-thinking | 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 **$0.000572** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.00572** / 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 **$0** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 **—** / 1K トークン | Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。[金額の確保と精算の仕組み →](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/reserve/) ### リクエスト例 #### Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ 必要最小限の完全な JSON ボディcurl · ご自身の UTF-8 ドキュメントを使用するPython · 結果全体を保存する ```json { "model": "qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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-vl-235b-a22b-thinking', '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-vl-235b-a22b-thinking', '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-thinking`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=messages), [`qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen3-vl-235b-a22b-thinking&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-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=messages), [`qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=messages) **Ailoot Ultra · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` `qwen3-vl-235b-a22b-thinking` [`qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=chat) Alibaba /`qwen3-vl-235b-a22b-thinking` モデルID - `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking` - `qwen3-vl-235b-a22b-thinking` ### はじめに Qwen3-VL-235B-A22B-Thinkingは、テキスト、画像、動画の推論を扱うQwenの混合エキスパート型視覚言語モデルです。ネイティブ262,144トークンのコンテキストを備え、STEMの質問、文書の証拠、空間関係、視覚コーディング、タイムスタンプ付き動画分析にThinking版を使えます。 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-vl-235b-a22b-thinking | 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 **$0.000572** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.00572** / 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-vl-235b-a22b-thinking", "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-vl-235b-a22b-thinking',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-vl-235b-a22b-thinking',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-thinking`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=chat), [`qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen3-vl-235b-a22b-thinking&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-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=chat), [`qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` `qwen3-vl-235b-a22b-thinking` [`qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=messages) Alibaba /`qwen3-vl-235b-a22b-thinking` モデルID - `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking` - `qwen3-vl-235b-a22b-thinking` ### はじめに Qwen3-VL-235B-A22B-Thinkingは、テキスト、画像、動画の推論を扱うQwenの混合エキスパート型視覚言語モデルです。ネイティブ262,144トークンのコンテキストを備え、STEMの質問、文書の証拠、空間関係、視覚コーディング、タイムスタンプ付き動画分析にThinking版を使えます。 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-vl-235b-a22b-thinking | 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 **$0.000572** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.00572** / 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 **$0** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 **—** / 1K トークン | Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。[金額の確保と精算の仕組み →](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/reserve/) ### リクエスト例 #### Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ 必要最小限の完全な JSON ボディcurl · ご自身の UTF-8 ドキュメントを使用するPython · 結果全体を保存する ```json { "model": "qwen3-vl-235b-a22b-thinking", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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-vl-235b-a22b-thinking', '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-vl-235b-a22b-thinking', '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-thinking`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=messages), [`qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen3-vl-235b-a22b-thinking&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-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=messages), [`qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=messages) FAQ · qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking 利用できる入力と結果は何ですか？ `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking`: `text` → `json`, `sse` `POST /v1/chat/completions` · `qwen3-vl-235b-a22b-thinking`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen3-vl-235b-a22b-thinking`: `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-thinking`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `qwen3-vl-235b-a22b-thinking`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen3-vl-235b-a22b-thinking`: `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-thinking`: `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `qwen3-vl-235b-a22b-thinking`: `messages.min_items`: `1` AilootをClaude Code、OpenCode、Hermes、自分のアプリに接続しましょう。 ## 企業とそのプロジェクト群 企業とそのプロジェクト群：数百万の顧客、毎月数十億規模の売上。 ## トークンを割引価格で購入。 継続利用にサブスクリプション割引。プロモコードでトークン購入が最大50%割引。 サブスクリプション 定期的なリクエストに合う割引プランを選びましょう。 最大50%のプロモコード 購入時にコードを入力すると、実施中のキャンペーンに沿って価格を再計算します。 支出を履歴で確認 各リクエストのモデル、トークン、金額が保存されます。 [サブスクリプションを選ぶ](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/subscriptions/) · [モデルの価格を見る](https://ailoot.ai/models/ja/) ## 販売する製品に、 APIを組み込みましょう。 SaaS、アプリ、ボットをAilootの公式サービス提供条件とライセンス契約に基づいて接続できます。再販にはリセラーライセンスを申請できます。 商用アプリ サービスの有料機能に、文章、画像、動画、音声の生成を組み込めます。 リセラーライセンス プロジェクトの説明とアクセスの仕組みをお送りください。利用・再販条件の書面を申請できます。 サイトで契約文書を確認 接続前にサービス提供条件、ライセンス契約、データ処理ポリシーを読めます。 [リセラーライセンスを申請](mailto:support@ailoot.ai) · [サービス提供条件とライセンス契約](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ja) ## Ailoot · 企業とそのプロジェクト群 Ailootは、蓄積した運営経験、幅広い顧客基盤、安定したサービス、継続的なKPI管理を基盤としています。 企業とそのプロジェクト群：数百万の顧客、毎月数十億規模の売上。 Ailootはこの運営経験を、お客様の製品、エージェント、アプリケーション、自動化でAI機能を利用するためのAPIアクセスに活かしています。