{ "aboutHtml": "

30B-A3B Instruct нұсқасы

Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct — Qwen3-VL әулетінің нұсқауларға бағытталған, сарапшылар қоспасы түріндегі нұсқасы. Ол мәтінді кескіндермен немесе бейнемен біріктіріп, кодты қоса алғанда мәтін шығарады. Пайымдауы күшейтілген Thinking нұсқасымен немесе әулеттің басқа өлшемімен алмастырмай, нақты осы Instruct сәйкестігін сақтаңыз. Пайдалы сұрау көрнекі дәлелді, сұрақты және жауапта күтілетін нақты артефактты анықтайды.

Көрнекі агенттер және көрнекі код жазу

Өндіруші компьютер не мобильді құрылғы интерфейсінің элементтерін тануды, олардың қызметін түсінуді және көрнекі агент жұмыс барысында құралдарды шақыруды сипаттайды. Скриншот пен көзделген мақсатты беріп, қай көрінетін басқару элементі тапсырмаға сәйкес келетінін және таңдауды не растайтынын сұраңыз. Қосылған қолданба әрекеттерді орындап, нәтижелерін қайтарады; көрнекі танудың өзі құрылғыны басқармайды.

Көрнекі код жазу сызба мазмұнын және кескіндерден немесе бейнеден генерацияланған HTML, CSS не JavaScript кодын қамтиды. Функционалдық шектеулері бар орналасу үлгісін беріп, өңделетін бастапқы код сұраңыз. Бар интерфейсті өзгерту үшін тиісті кодты және күтілетін өзара әрекет күйлерін қосыңыз. Әзірлеу жұмыс барысы оны бейнелеп, тексере алуы үшін артефактты түсіндірмеден бөліңіз. Генерацияланған бастапқы код — жұмыс істейтін қолданбаның дәлелі емес, тексеруге арналған ұсыныс.

Кеңістікті қабылдау, контекст және бейне

Qwen нысан орындары, көзқарас нүктелері және көлегейлену туралы бағалауларды, екіөлшемді орынды анықтауды және үшөлшемді орынды анықтауды қолдауды құжаттайды. Нысанды көрсетіп, байланысты растайтын көрінетін белгілерді сұраңыз. Кескінге негізделген байланысты калибрленген физикалық өлшемнен бөлек ұстаған жөн.

Бастапқы контекст 262 144 токенді құрайды. Әулет кітаптар мен бірнеше сағаттық бейнені, секунд деңгейіндегі оқиғаларды индекстеуді және конфигурация арқылы шамамен миллион токенге дейін кеңейтуді сипаттайды. Оқиғалар тізбегі туралы сұрағанда уақыт пен кадр ретін сақтаңыз. Конфигурацияланған ұсыну көлемі қандай материал өңделетінін анықтайды, сондықтан әулеттің ұзақ бейне жөніндегі жалпы сипаттамасын әр кадрды мінсіз есте сақтау уәдесіне айналдырмаған жөн.

Көпмодальды пайымдау, тану және OCR

Модель STEM және математикалық көрнекі сұрақтарды, себеп-салдарлық талдауды және дәлелге негізделген түсіндірмелерді қолдайды. Толық шарт пен сызба белгілерін беріп, соңғы қорытындыға дейін қолданылған мәндерді сұраңыз. Әулет адамдарды, өнімдерді, көрнекті орындарды, өсімдіктерді, жануарларды және медиа кейіпкерлерін тануды да кеңейтеді. Нақты сәйкестік маңызды болғанда тану нәтижесін тексеріңіз.

OCR 32 тілді қамтиды және аз жарықта, бұлыңғыр немесе қисайған жағдайда оқуды, соның ішінде арнайы сөздік пен құжат құрылымын жақсартуға арналған. Анық беттер беріп, дереккөзбен салыстырып тексеруге болатын өрістер, дәйексөздер не кесте сұраңыз. Мәтіндік және көрнекі түсіну біріктіріледі, сондықтан сұрақ үзіндіні оның суретімен және пайдаланушы нұсқауларымен байланыстыра алады.

Архитектура

Жарияланған конфигурация мәтіннің 48 қабаты, 128 сарапшы және әр токенге таңдалатын сегіз сарапшысы бар, сарапшылар қоспасы түріндегі көру-тіл моделін көрсетеді. Interleaved-MRoPE уақытты, енді және биіктікті ұсынады; DeepStack бірнеше көрнекі кодтаушы деңгейінің белгілерін біріктіреді; мәтін–уақыт белгісін сәйкестендіру оқиғаларды уақыттық сілтемелермен байланыстырады. Көрнекі тапсырмаларды дайындап, нәтижелерін салыстырғанда осы 30B-A3B Instruct нұсқасын бірізді қолданыңыз.

Кірістерді дайындау

Әулет мысалдары тек мәтіндік тапсырмаларды, бір не бірнеше кескінді және бейнені қамтиды. Көрнекі кірістерді белгілеп, олардың байланысын сақтаңыз. Кескін мен бейненің пиксель көлемдері бөлек; бейне іріктелген кадрлар бойынша пиксельдерді есепке алады. Нақты берілген кескін өлшемдері 32-нің еселіктеріне сәйкестендіріледі. Құжатталған әдепкі бейне жиілігі — секундына екі кадр; қолдайтын жұмыс барыстарында жиілікті немесе кадр санын басқаруға болады.

Медиа көмекші құралы бейне метадеректерін сақтай алады және материалдың өлшемін өзгертіп қойған болса, оны екінші рет өзгертпеуді ұсынады. Құжаттарды салыстыру үшін жауапты бет белгісі бойынша ұйымдастырыңыз. Бейне үзіндісінде оқиғаны, тиісті аралықты және растайтын дәлелдерді сұраңыз. Қайтарылған өрістерді, үзінділерді және оқиға уақыттарын түпнұсқа беттермен не бейне үзіндімен салыстырыңыз.

Генерация ұсыныстары және шектеулер

Модель нұсқасының генерация файлы әдепкіде temperature 0,7, top_p 0,8, top_k 20 және repetition penalty 1,0 қолданады. Әулеттің Instruct тәртібі қосымша presence penalty 1,5 және 32 768 токендік шығыс көлемін қолданады. Бұл көлем — өндірушінің генерация тәртібіндегі бюджет, тәуелсіз анықталған қатаң ең үлкен шығыс емес. 8B Instruct картасының бөлек тапсырмалық көлемдерін осы нұсқаға автоматты түрде телімеген жөн.

Әулеттің кеңейту процедурасы YaRN қолданады және кезектескен позициялық схеманы 256K-дан шамамен 1M-ге дейін кеңейткенде екі немесе үш коэффициентін ұсынады. Мәтін мен ұсынылған көрнекі материалмен қатар нәтижеге орын қалдырып, OCR-ды, есептелген қорытындыларды және генерацияланған кодты бастапқы дәлелдермен салыстырып тексеріңіз. Instruct генерация шартын Thinking модель нұсқасының баптауларынан бөлек ұстаңыз; нұсқа атауының өзі қолданбаға тән гибридті ауыстырғыштың барын растамайды.

", "aboutText": "30B-A3B Instruct нұсқасы\n\nQwen3-VL-30B-A3B-Instruct — Qwen3-VL әулетінің нұсқауларға бағытталған, сарапшылар қоспасы түріндегі нұсқасы. Ол мәтінді кескіндермен немесе бейнемен біріктіріп, кодты қоса алғанда мәтін шығарады. Пайымдауы күшейтілген Thinking нұсқасымен немесе әулеттің басқа өлшемімен алмастырмай, нақты осы Instruct сәйкестігін сақтаңыз. Пайдалы сұрау көрнекі дәлелді, сұрақты және жауапта күтілетін нақты артефактты анықтайды.\n\nКөрнекі агенттер және көрнекі код жазу\n\nӨндіруші компьютер не мобильді құрылғы интерфейсінің элементтерін тануды, олардың қызметін түсінуді және көрнекі агент жұмыс барысында құралдарды шақыруды сипаттайды. Скриншот пен көзделген мақсатты беріп, қай көрінетін басқару элементі тапсырмаға сәйкес келетінін және таңдауды не растайтынын сұраңыз. Қосылған қолданба әрекеттерді орындап, нәтижелерін қайтарады; көрнекі танудың өзі құрылғыны басқармайды.\n\nКөрнекі код жазу сызба мазмұнын және кескіндерден немесе бейнеден генерацияланған HTML, CSS не JavaScript кодын қамтиды. Функционалдық шектеулері бар орналасу үлгісін беріп, өңделетін бастапқы код сұраңыз. Бар интерфейсті өзгерту үшін тиісті кодты және күтілетін өзара әрекет күйлерін қосыңыз. Әзірлеу жұмыс барысы оны бейнелеп, тексере алуы үшін артефактты түсіндірмеден бөліңіз. Генерацияланған бастапқы код — жұмыс істейтін қолданбаның дәлелі емес, тексеруге арналған ұсыныс.\n\nКеңістікті қабылдау, контекст және бейне\n\nQwen нысан орындары, көзқарас нүктелері және көлегейлену туралы бағалауларды, екіөлшемді орынды анықтауды және үшөлшемді орынды анықтауды қолдауды құжаттайды. Нысанды көрсетіп, байланысты растайтын көрінетін белгілерді сұраңыз. Кескінге негізделген байланысты калибрленген физикалық өлшемнен бөлек ұстаған жөн.\n\nБастапқы контекст 262 144 токенді құрайды. Әулет кітаптар мен бірнеше сағаттық бейнені, секунд деңгейіндегі оқиғаларды индекстеуді және конфигурация арқылы шамамен миллион токенге дейін кеңейтуді сипаттайды. Оқиғалар тізбегі туралы сұрағанда уақыт пен кадр ретін сақтаңыз. Конфигурацияланған ұсыну көлемі қандай материал өңделетінін анықтайды, сондықтан әулеттің ұзақ бейне жөніндегі жалпы сипаттамасын әр кадрды мінсіз есте сақтау уәдесіне айналдырмаған жөн.\n\nКөпмодальды пайымдау, тану және OCR\n\nМодель STEM және математикалық көрнекі сұрақтарды, себеп-салдарлық талдауды және дәлелге негізделген түсіндірмелерді қолдайды. Толық шарт пен сызба белгілерін беріп, соңғы қорытындыға дейін қолданылған мәндерді сұраңыз. Әулет адамдарды, өнімдерді, көрнекті орындарды, өсімдіктерді, жануарларды және медиа кейіпкерлерін тануды да кеңейтеді. Нақты сәйкестік маңызды болғанда тану нәтижесін тексеріңіз.\n\nOCR 32 тілді қамтиды және аз жарықта, бұлыңғыр немесе қисайған жағдайда оқуды, соның ішінде арнайы сөздік пен құжат құрылымын жақсартуға арналған. Анық беттер беріп, дереккөзбен салыстырып тексеруге болатын өрістер, дәйексөздер не кесте сұраңыз. Мәтіндік және көрнекі түсіну біріктіріледі, сондықтан сұрақ үзіндіні оның суретімен және пайдаланушы нұсқауларымен байланыстыра алады.\n\nАрхитектура\n\nЖарияланған конфигурация мәтіннің 48 қабаты, 128 сарапшы және әр токенге таңдалатын сегіз сарапшысы бар, сарапшылар қоспасы түріндегі көру-тіл моделін көрсетеді. Interleaved-MRoPE уақытты, енді және биіктікті ұсынады; DeepStack бірнеше көрнекі кодтаушы деңгейінің белгілерін біріктіреді; мәтін–уақыт белгісін сәйкестендіру оқиғаларды уақыттық сілтемелермен байланыстырады. Көрнекі тапсырмаларды дайындап, нәтижелерін салыстырғанда осы 30B-A3B Instruct нұсқасын бірізді қолданыңыз.\n\nКірістерді дайындау\n\nӘулет мысалдары тек мәтіндік тапсырмаларды, бір не бірнеше кескінді және бейнені қамтиды. Көрнекі кірістерді белгілеп, олардың байланысын сақтаңыз. Кескін мен бейненің пиксель көлемдері бөлек; бейне іріктелген кадрлар бойынша пиксельдерді есепке алады. Нақты берілген кескін өлшемдері 32-нің еселіктеріне сәйкестендіріледі. Құжатталған әдепкі бейне жиілігі — секундына екі кадр; қолдайтын жұмыс барыстарында жиілікті немесе кадр санын басқаруға болады.\n\nМедиа көмекші құралы бейне метадеректерін сақтай алады және материалдың өлшемін өзгертіп қойған болса, оны екінші рет өзгертпеуді ұсынады. Құжаттарды салыстыру үшін жауапты бет белгісі бойынша ұйымдастырыңыз. Бейне үзіндісінде оқиғаны, тиісті аралықты және растайтын дәлелдерді сұраңыз. Қайтарылған өрістерді, үзінділерді және оқиға уақыттарын түпнұсқа беттермен не бейне үзіндімен салыстырыңыз.\n\nГенерация ұсыныстары және шектеулер\n\nМодель нұсқасының генерация файлы әдепкіде temperature 0,7, top_p 0,8, top_k 20 және repetition penalty 1,0 қолданады. Әулеттің Instruct тәртібі қосымша presence penalty 1,5 және 32 768 токендік шығыс көлемін қолданады. Бұл көлем — өндірушінің генерация тәртібіндегі бюджет, тәуелсіз анықталған қатаң ең үлкен шығыс емес. 8B Instruct картасының бөлек тапсырмалық көлемдерін осы нұсқаға автоматты түрде телімеген жөн.\n\nӘулеттің кеңейту процедурасы YaRN қолданады және кезектескен позициялық схеманы 256K-дан шамамен 1M-ге дейін кеңейткенде екі немесе үш коэффициентін ұсынады. Мәтін мен ұсынылған көрнекі материалмен қатар нәтижеге орын қалдырып, OCR-ды, есептелген қорытындыларды және генерацияланған кодты бастапқы дәлелдермен салыстырып тексеріңіз. Instruct генерация шартын Thinking модель нұсқасының баптауларынан бөлек ұстаңыз; нұсқа атауының өзі қолданбаға тән гибридті ауыстырғыштың барын растамайды.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "

Практикалық тапсырма

Ағылшын тіліндегі техникалық мысал

Generate source from a written layout\n\nProduce self-contained HTML and CSS from this written layout: a heading “Upload report”, a file input and a status line below it. On screens narrower than 480 pixels, controls fill the available width. Include empty, selected-file and error text examples, accessible labels and no external assets. Return editable source with a short state explanation.

Күтілетін нәтиже

An HTML/CSS source artifact and a short explanation of the three requested states.

Нәтижені тексеру

Check that the file input has an associated label, narrow layouts fit their container and every requested state has distinct text.

" }, "copy_sha256": "1dccd7ac6768b0c333ee0420ac4235a1c568f93543c71b2f0898ea0db87750e1", "copy_source": { "locale": "kk", "pack_sha256": "0f56d90ba41881e1134accf82e57338f246f8753ca4c0cee929aaffada5d10e7", "record_model_id": "qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct", "source_facts_sha256": "c4a6c25382293bbc8f1b2bc2182f20a0ebf68621f26f3f2ed6a5d6e671013952", "validation_sha256": "a2ac2f28056280fc0b2ea34a501bf156d5ce155406e57e708edf30bfdf6bfdc6" }, "html_sha256": "0cae8cdcf1eebad307847849d314a9a598aaad5bb493a20611349136896612a2", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "kk", "methods": [ { "html": "

Al

Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Instruct

Alibaba /qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct

Бастау

Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct — Qwen-нің мәтінге, кескіндерге және бейнеге арналған, нұсқауларға бағытталған сарапшылар қоспасы түріндегі көру-тіл нұсқасы. Ол көрнекі агент жұмыс барыстары, құжат оқу, кеңістіктік сұрақтар және көрнекі код жазу үшін мәтін не код қайтарады; 32 тілдегі OCR және 262 144 токендік бастапқы контексті бар.

Қабылданатын кіріс деректері: Мәтін
Нәтижелер: Мәтін

Модель туралы

Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.

30B-A3B Instruct нұсқасы

Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct — Qwen3-VL әулетінің нұсқауларға бағытталған, сарапшылар қоспасы түріндегі нұсқасы. Ол мәтінді кескіндермен немесе бейнемен біріктіріп, кодты қоса алғанда мәтін шығарады. Пайымдауы күшейтілген Thinking нұсқасымен немесе әулеттің басқа өлшемімен алмастырмай, нақты осы Instruct сәйкестігін сақтаңыз. Пайдалы сұрау көрнекі дәлелді, сұрақты және жауапта күтілетін нақты артефактты анықтайды.

Көрнекі агенттер және көрнекі код жазу

Өндіруші компьютер не мобильді құрылғы интерфейсінің элементтерін тануды, олардың қызметін түсінуді және көрнекі агент жұмыс барысында құралдарды шақыруды сипаттайды. Скриншот пен көзделген мақсатты беріп, қай көрінетін басқару элементі тапсырмаға сәйкес келетінін және таңдауды не растайтынын сұраңыз. Қосылған қолданба әрекеттерді орындап, нәтижелерін қайтарады; көрнекі танудың өзі құрылғыны басқармайды.

Көрнекі код жазу сызба мазмұнын және кескіндерден немесе бейнеден генерацияланған HTML, CSS не JavaScript кодын қамтиды. Функционалдық шектеулері бар орналасу үлгісін беріп, өңделетін бастапқы код сұраңыз. Бар интерфейсті өзгерту үшін тиісті кодты және күтілетін өзара әрекет күйлерін қосыңыз. Әзірлеу жұмыс барысы оны бейнелеп, тексере алуы үшін артефактты түсіндірмеден бөліңіз. Генерацияланған бастапқы код — жұмыс істейтін қолданбаның дәлелі емес, тексеруге арналған ұсыныс.

Кеңістікті қабылдау, контекст және бейне

Qwen нысан орындары, көзқарас нүктелері және көлегейлену туралы бағалауларды, екіөлшемді орынды анықтауды және үшөлшемді орынды анықтауды қолдауды құжаттайды. Нысанды көрсетіп, байланысты растайтын көрінетін белгілерді сұраңыз. Кескінге негізделген байланысты калибрленген физикалық өлшемнен бөлек ұстаған жөн.

Бастапқы контекст 262 144 токенді құрайды. Әулет кітаптар мен бірнеше сағаттық бейнені, секунд деңгейіндегі оқиғаларды индекстеуді және конфигурация арқылы шамамен миллион токенге дейін кеңейтуді сипаттайды. Оқиғалар тізбегі туралы сұрағанда уақыт пен кадр ретін сақтаңыз. Конфигурацияланған ұсыну көлемі қандай материал өңделетінін анықтайды, сондықтан әулеттің ұзақ бейне жөніндегі жалпы сипаттамасын әр кадрды мінсіз есте сақтау уәдесіне айналдырмаған жөн.

Көпмодальды пайымдау, тану және OCR

Модель STEM және математикалық көрнекі сұрақтарды, себеп-салдарлық талдауды және дәлелге негізделген түсіндірмелерді қолдайды. Толық шарт пен сызба белгілерін беріп, соңғы қорытындыға дейін қолданылған мәндерді сұраңыз. Әулет адамдарды, өнімдерді, көрнекті орындарды, өсімдіктерді, жануарларды және медиа кейіпкерлерін тануды да кеңейтеді. Нақты сәйкестік маңызды болғанда тану нәтижесін тексеріңіз.

OCR 32 тілді қамтиды және аз жарықта, бұлыңғыр немесе қисайған жағдайда оқуды, соның ішінде арнайы сөздік пен құжат құрылымын жақсартуға арналған. Анық беттер беріп, дереккөзбен салыстырып тексеруге болатын өрістер, дәйексөздер не кесте сұраңыз. Мәтіндік және көрнекі түсіну біріктіріледі, сондықтан сұрақ үзіндіні оның суретімен және пайдаланушы нұсқауларымен байланыстыра алады.

Архитектура

Жарияланған конфигурация мәтіннің 48 қабаты, 128 сарапшы және әр токенге таңдалатын сегіз сарапшысы бар, сарапшылар қоспасы түріндегі көру-тіл моделін көрсетеді. Interleaved-MRoPE уақытты, енді және биіктікті ұсынады; DeepStack бірнеше көрнекі кодтаушы деңгейінің белгілерін біріктіреді; мәтін–уақыт белгісін сәйкестендіру оқиғаларды уақыттық сілтемелермен байланыстырады. Көрнекі тапсырмаларды дайындап, нәтижелерін салыстырғанда осы 30B-A3B Instruct нұсқасын бірізді қолданыңыз.

Кірістерді дайындау

Әулет мысалдары тек мәтіндік тапсырмаларды, бір не бірнеше кескінді және бейнені қамтиды. Көрнекі кірістерді белгілеп, олардың байланысын сақтаңыз. Кескін мен бейненің пиксель көлемдері бөлек; бейне іріктелген кадрлар бойынша пиксельдерді есепке алады. Нақты берілген кескін өлшемдері 32-нің еселіктеріне сәйкестендіріледі. Құжатталған әдепкі бейне жиілігі — секундына екі кадр; қолдайтын жұмыс барыстарында жиілікті немесе кадр санын басқаруға болады.

Медиа көмекші құралы бейне метадеректерін сақтай алады және материалдың өлшемін өзгертіп қойған болса, оны екінші рет өзгертпеуді ұсынады. Құжаттарды салыстыру үшін жауапты бет белгісі бойынша ұйымдастырыңыз. Бейне үзіндісінде оқиғаны, тиісті аралықты және растайтын дәлелдерді сұраңыз. Қайтарылған өрістерді, үзінділерді және оқиға уақыттарын түпнұсқа беттермен не бейне үзіндімен салыстырыңыз.

Генерация ұсыныстары және шектеулер

Модель нұсқасының генерация файлы әдепкіде temperature 0,7, top_p 0,8, top_k 20 және repetition penalty 1,0 қолданады. Әулеттің Instruct тәртібі қосымша presence penalty 1,5 және 32 768 токендік шығыс көлемін қолданады. Бұл көлем — өндірушінің генерация тәртібіндегі бюджет, тәуелсіз анықталған қатаң ең үлкен шығыс емес. 8B Instruct картасының бөлек тапсырмалық көлемдерін осы нұсқаға автоматты түрде телімеген жөн.

Әулеттің кеңейту процедурасы YaRN қолданады және кезектескен позициялық схеманы 256K-дан шамамен 1M-ге дейін кеңейткенде екі немесе үш коэффициентін ұсынады. Мәтін мен ұсынылған көрнекі материалмен қатар нәтижеге орын қалдырып, OCR-ды, есептелген қорытындыларды және генерацияланған кодты бастапқы дәлелдермен салыстырып тексеріңіз. Instruct генерация шартын Thinking модель нұсқасының баптауларынан бөлек ұстаңыз; нұсқа атауының өзі қолданбаға тән гибридті ауыстырғыштың барын растамайды.

Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер

Ailoot Ultra · OpenAI чаты POST /v1/chat/completions

Кіріс: text
Шығыс: text
Шығыс пішімі: json немесе SSE

Өріс	Түрі	Талап	Мәндер мен шектеулер	Әдепкі
Өріс`model`	Түрі`string`	ТалапМіндетті	Мәндер мен шектеулер qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct	Әдепкі—
Өріс`messages`	Түрі`message[]`	ТалапМіндетті	Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1	Әдепкі—
Өріс`messages[].role`	Түрі`string`	ТалапМіндетті	Мәндер мен шектеулер Мысалдар: system, user, assistant, tool, function Шарттар: Бұл рөлдер бастапқы кодтағы үйлесімділік түрлерінде айқын көрсетілген; рөлдердің нақты жиыны әр модельге байланысты. Модельге байланысты	Әдепкі—
Өріс`messages[].content`	Түрі`string\|content_part[]\|null`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер	Әдепкі—
Өріс`messages[].tool_calls`	Түрі`tool_call[]`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер	Әдепкі—
Өріс`messages[].tool_call_id`	Түрі`string`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: role=tool; нақты қайтарылған ID мәнін пайдаланыңыз	Әдепкі—
Өріс`messages[].name`	Түрі`string`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер	Әдепкі—
Өріс`messages[].reasoning_content`	Түрі`string`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: Модель пайымдауды пайдаланса, нақты қайтарылған пайымдауды қайта жіберіңіз	Әдепкі—
Өріс`messages[].reasoning_details`	Түрі`object\|array`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты	Әдепкі—
Өріс`max_tokens`	Түрі`integer`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты	Әдепкі—
Өріс`max_completion_tokens`	Түрі`integer`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты	Әдепкі—
Өріс`stream`	Түрі`boolean`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер	Әдепкіfalse
Өріс`stream_options.include_usage`	Түрі`boolean`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты	Әдепкі—
Өріс`temperature`	Түрі`number`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты	Әдепкі—
Өріс`top_p`	Түрі`number`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты	Әдепкі—
Өріс`stop`	Түрі`string\|string[]`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты	Әдепкі—
Өріс`tools`	Түрі`function_tool[]`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты	Әдепкі—
Өріс`tools[].type`	Түрі`string`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер function Модельге байланысты	Әдепкі—
Өріс`tools[].function.name`	Түрі`string`	ТалапМіндетті	Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: функция құралы берілген	Әдепкі—
Өріс`tools[].function.description`	Түрі`string`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер	Әдепкі—
Өріс`tools[].function.parameters`	Түрі`JSON_schema`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер	Әдепкі—
Өріс`tool_choice`	Түрі`string\|object`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты	Әдепкі—
Өріс`parallel_tool_calls`	Түрі`boolean`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты	Әдепкі—
Өріс`response_format`	Түрі`object`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты	Әдепкі—
Өріс`reasoning_effort`	Түрі`string`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты	Әдепкі—
Өріс`reasoning`	Түрі`object`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты	Әдепкі—
Өріс`service_tier`	Түрі`string`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты	Әдепкі—
Өріс`instructions`	Түрі`string`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер Үйлесімділік өрісі	Әдепкі—
Өріс`functions`	Түрі`function[]`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты	Әдепкі—
Өріс`function_call`	Түрі`string\|object`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты	Әдепкі—
Өріс`prompt_cache_options`	Түрі`object`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты	Әдепкі—
Өріс`modalities`	Түрі`string[]`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер text	Әдепкі—
Өріс`provider`	Түрі`object`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер Шарттар: Осы Ultra мәтіндік бағытында provider.options қабылданбайды	Әдепкі—
Өріс`cache_control.ttl`	Түрі`string`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер Шарттар: Сұрау кэшінің нақты орындарында 1h қабылданбайды	Әдепкі—

Кіріс материалдарының үйлесімдері

Мәтін · UTF8 мәтіні

messages[].content

Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі

Параметр	Параметр талаптары
Параметр`content_type`	Параметр талаптарыapplication/json
Параметр`required`	Параметр талаптарыmodel, messages
Параметр`material_types`	Параметр талаптарыtext
Параметр`messages`	Параметр талаптарыrole/content құрылымы бар хабарламалар жиымы
Параметр`file_material`	Параметр талаптарынақты UTF-8 құжаты сөзбе-сөз мәтін ретінде енгізіледі; файл ID-і болжанбайды
Параметр`optional_controls`	Параметр талаптарыstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Параметр`control_scope`	Параметр талаптарымодельге байланысты; пайдаланушының функция құралдары қызмет жағында орындалатын құралдардан өзгеше
Параметр`output_modalities`	Параметр талаптарыtext
Параметр`hosted_operations`	Параметр талаптарыfalse
Параметр`multimodal_input_binding`	Параметр талаптарыnull

Өмірлік цикл: synchronous_or_streamed

Модельдің дәл ID мәнін messages деректерімен бірге жіберіңіз.

Контекст ұзындығы шығыстың жоғарғы шегі емес.

Мәтіндік файл сөзбе-сөз мәтінді бере алады; кіріс суреттері, аудио және файл нысандары дәл байланыстыруды қажет етеді.

Тарифтер

Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.

Жылдам режим: Стандартты тариф Жылдам режим таңдалғанда
Икемді режим: Стандартты тариф flex режимі таңдалғанда
Ой қорытудың ең жоғары деңгейі: Стандартты тариф Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда

Ailoot мөлшерлемелері

Баптаулар бойынша бағалар

Әр төлемді көрсетілген шарттармен салыстырыңыз. Балама баптаулардың әр жиыны үшін бір мөлшерлемені қолданыңыз.

Баптау	Мөлшерлемелер кестесі	Контекст токендерінің саны мынадан көп	Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіреді	Төлем
БаптауТокендердің базалық тарифтері	Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме	Контекст токендерінің саны мынадан көп—	Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ	Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0003 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.0012 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен
БаптауСұрау ұзындығының 1-деңгейі	Мөлшерлемелер кестесі—	Контекст токендерінің саны мынадан көп0	Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ	Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0003 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.0012 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен

Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →

Сұрау мысалдары

Ailoot Ultra · OpenAI чаты

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\n

from openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n        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\n        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print("Saved", file)\n    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get("choices") or []:\n        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n            if blob and blob.get("data"):\n                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\n

from openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n        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\n        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print("Saved", file)\n    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get("choices") or []:\n        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n            if blob and blob.get("data"):\n                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n        for event in stream:\n            payload=event.to_dict(mode="json")\n            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n    final=stream.get_final_completion()\n    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\n

Нәтижелерді алу және сақтау

Ailoot Ultra · OpenAI чаты

json немесе SSE

Барлық дайын нәтижені сақтау

Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.

Әр жауап нұсқасын оның мазмұнымен, құрал шақыруларымен және пайымдауымен бірге сақтаңыз. SSE өзгерістерін жауап нұсқасы мен құрал индексі бойынша жинап, соңғы аяқталу себебі мен пайдалану деректерін сақтаңыз.

Бастапқы жауапты тексеру қажет болса

Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.

Жауап өрістері

Өріс	Түрі
Өріс`choices[].index`	Түріinteger
Өріс`choices[].message.content`	Түріstring\|null
Өріс`choices[].message.tool_calls`	Түріtool_call[]
Өріс`choices[].message.reasoning_content`	Түріstring
Өріс`choices[].message.reasoning_details`	Түріobject\|array
Өріс`choices[].finish_reason`	Түріstring\|null
Өріс`usage`	Түріobject

Қателер және келесі қадамдар

Жауап	Шарт	Келесі қадам
Жауап400 · `invalid_request_error`	ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате	Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.

Балама атаулар

Модельдердің балама атаулары

Ailoot Ultra qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct

Әдіс жолдарының балама атаулары

Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.

Шақыруға арналған байланысты ID

qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct", "fmt": "chat", "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions", "request_model_id": "qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|qwen%2Fqwen3-vl-30b-a3b-instruct", "ordinal": 0, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": 0, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.", "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "header": "Authorization: Bearer" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "Міндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате", "http_status": 400, "recovery": "Жаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.", "type": "invalid_request_error" } ], "hints": [ "Model context is not an output cap.", "A model-dependent field needs the exact published model profile; unspecified defaults/enums are not guessed.", "Tool calls propose actions; the client application returns actual observations with the returned call ID.", "Guarded canonical keys must occur once; duplicate or case-varied model/tools/cap fields are rejected." ], "ignored_fields": [], "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].content", "required_material": "UTF8 мәтіні" } ], "operation_modes": [ "conversation", "function_tool_continuation", "streaming" ], "outputs": { "all_results": "Әр жауап нұсқасын оның мазмұнымен, құрал шақыруларымен және пайымдауымен бірге сақтаңыз. SSE өзгерістерін жауап нұсқасы мен құрал индексі бойынша жинап, соңғы аяқталу себебі мен пайдалану деректерін сақтаңыз.", "family": "text", "fields": [ { "description": null, "name": "choices[].index", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "choices[].message.content", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "choices[].message.tool_calls", "type": "tool_call[]" }, { "description": null, "name": "choices[].message.reasoning_content", "type": "string" }, { "description": null, "name": "choices[].message.reasoning_details", "type": "object|array" }, { "description": null, "name": "choices[].finish_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "json немесе SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "min_items": 1, "name": "messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "model_dependent", "conditions": "Бұл рөлдер бастапқы кодтағы үйлесімділік түрлерінде айқын көрсетілген; рөлдердің нақты жиыны әр модельге байланысты.", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "system", "user", "assistant", "tool", "function" ], "enum_exhaustive": false, "enum_known": true, "name": "messages[].role", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].content", "required": false, "type": "string|content_part[]|null" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].tool_calls", "required": false, "type": "tool_call[]" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].tool_call_id", "required": false, "type": "string", "when": "role=tool; нақты қайтарылған ID мәнін пайдаланыңыз" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].name", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].reasoning_content", "required": false, "type": "string", "when": "Модель пайымдауды пайдаланса, нақты қайтарылған пайымдауды қайта жіберіңіз" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].reasoning_details", "required": false, "type": "object|array" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "minimum": 1, "name": "max_tokens", "required": false, "type": "integer" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "minimum": 1, "name": "max_completion_tokens", "required": false, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": false, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream_options.include_usage", "required": false, "type": "boolean" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "temperature", "required": false, "type": "number" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "top_p", "required": false, "type": "number" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stop", "required": false, "type": "string|string[]" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tools", "required": false, "type": "function_tool[]" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "function" ], "enum_known": true, "name": "tools[].type", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tools[].function.name", "required": true, "type": "string", "when": "функция құралы берілген" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tools[].function.description", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tools[].function.parameters", "required": false, "type": "JSON_schema" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tool_choice", "required": false, "type": "string|object" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "parallel_tool_calls", "required": false, "type": "boolean" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "response_format", "required": false, "type": "object" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "reasoning_effort", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "reasoning", "required": false, "type": "object" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "service_tier", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_compatibility", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "instructions", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "functions", "required": false, "type": "function[]" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "function_call", "required": false, "type": "string|object" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "prompt_cache_options", "required": false, "type": "object" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "text" ], "enum_known": true, "name": "modalities", "required": false, "type": "string[]" }, { "availability": "source_interface", "conditions": "Осы Ultra мәтіндік бағытында provider.options қабылданбайды", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "provider", "required": false, "type": "object" }, { "availability": "source_interface", "conditions": "Сұрау кэшінің нақты орындарында 1h қабылданбайды", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "cache_control.ttl", "required": false, "type": "string" } ], "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.", "unsupported": [ "additional models/models list", "plugins", "route", "hosted tools; ordinary client function tools remain separate", "non-text output modalities", "provider.options overrides", "one-hour prompt-cache TTL" ] }, "hints": [ "Модельдің дәл ID мәнін messages деректерімен бірге жіберіңіз.", "Контекст ұзындығы шығыстың жоғарғы шегі емес.", "Мәтіндік файл сөзбе-сөз мәтінді бере алады; кіріс суреттері, аудио және файл нысандары дәл байланыстыруды қажет етеді." ], "input": { "content_type": "application/json", "control_scope": "модельге байланысты; пайдаланушының функция құралдары қызмет жағында орындалатын құралдардан өзгеше", "file_material": "нақты UTF-8 құжаты сөзбе-сөз мәтін ретінде енгізіледі; файл ID-і болжанбайды", "hosted_operations": false, "material_types": [ "text" ], "messages": "role/content құрылымы бар хабарламалар жиымы", "multimodal_input_binding": null, "optional_controls": [ "stream", "temperature", "top_p", "stop", "max_tokens", "max_completion_tokens", "reasoning", "response_format", "tools", "tool_choice" ], "output_modalities": [ "text" ], "required": [ "model", "messages" ] }, "lifecycle": { "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "preserve original request id; no generic chat job retrieval path" }, "manufacturer_capability": null, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "method_aliases": [], "operation_modes": [ "text_chat" ], "output": { "content": "choices[].message.content or stream delta", "family": "text", "format": "json or supported SSE", "tool_calls": "retain actual returned function calls" } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Токендердің базалық тарифтері", "units": [ { "amount": "0.0003000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0012000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000012", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "Сұрау ұзындығының 1-деңгейі", "units": [ { "amount": "0.0003000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0012000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000012", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "examples": [ { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.\"}]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"choices\",[]):\n if x.get(\"message\",{}).get(\"content\"): print(x[\"message\"][\"content\"])\nPY_RESULT\n", "label": "curl · retained exact creation", "language": "bash" }, { "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get(\"AILOOT_API_KEY\", \"\").strip(): raise SystemExit(\"Set AILOOT_API_KEY before making a request\")\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct',messages=[{\"role\":\"user\",\"content\":\"Explain observations and hypotheses in three sentences.\"}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem=\"result\"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + \".json\").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding=\"utf-8\")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b\"-_\", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + \"-\" + label + \".\" + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print(\"Saved\", file)\n for index, block in enumerate(data.get(\"content\") or []):\n print(\"Content\", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get(\"choices\") or []:\n print(\"Choice\", choice.get(\"index\"), json.dumps(choice.get(\"message\", choice.get(\"delta\", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get(\"output\") or []):\n print(\"Output\", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get(\"type\") == \"image_generation_call\" and item.get(\"result\"):\n save_blob(item[\"result\"], item.get(\"output_format\") or \"bin\", \"output-\" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get(\"candidates\") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get(\"content\") or {}).get(\"parts\") or []):\n print(\"Candidate/part\", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get(\"inlineData\") or part.get(\"inline_data\")\n if blob and blob.get(\"data\"):\n mime = blob.get(\"mimeType\") or blob.get(\"mime_type\")\n suffix = {\"image/png\":\"png\", \"image/jpeg\":\"jpg\", \"image/webp\":\"webp\", \"audio/wav\":\"wav\", \"audio/mpeg\":\"mp3\", \"video/mp4\":\"mp4\"}.get(mime, \"bin\")\n save_blob(blob[\"data\"], suffix, \"candidate-\" + str(ci) + \"-part-\" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode=\"json\"))\n", "label": "Python SDK · all choices", "language": "python" }, { "code": "from openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get(\"AILOOT_API_KEY\", \"\").strip(): raise SystemExit(\"Set AILOOT_API_KEY before making a request\")\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem=\"result\"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + \".json\").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding=\"utf-8\")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b\"-_\", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + \"-\" + label + \".\" + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print(\"Saved\", file)\n for index, block in enumerate(data.get(\"content\") or []):\n print(\"Content\", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get(\"choices\") or []:\n print(\"Choice\", choice.get(\"index\"), json.dumps(choice.get(\"message\", choice.get(\"delta\", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get(\"output\") or []):\n print(\"Output\", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get(\"type\") == \"image_generation_call\" and item.get(\"result\"):\n save_blob(item[\"result\"], item.get(\"output_format\") or \"bin\", \"output-\" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get(\"candidates\") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get(\"content\") or {}).get(\"parts\") or []):\n print(\"Candidate/part\", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get(\"inlineData\") or part.get(\"inline_data\")\n if blob and blob.get(\"data\"):\n mime = blob.get(\"mimeType\") or blob.get(\"mime_type\")\n suffix = {\"image/png\":\"png\", \"image/jpeg\":\"jpg\", \"image/webp\":\"webp\", \"audio/wav\":\"wav\", \"audio/mpeg\":\"mp3\", \"video/mp4\":\"mp4\"}.get(mime, \"bin\")\n save_blob(blob[\"data\"], suffix, \"candidate-\" + str(ci) + \"-part-\" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct',messages=[{\"role\":\"user\",\"content\":\"Explain observations and hypotheses in three sentences.\"}]) as stream:\n with Path(\"stream-events.jsonl\").open(\"w\",encoding=\"utf-8\") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode=\"json\")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+\"\\n\"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode=\"json\"),\"stream-result\")\n", "label": "Python SDK streaming · all events", "language": "python" } ], "family": "openai", "fast_multiplier": 1, "flex_multiplier": 1, "fmt": "chat", "hints": [ "Send exact model ID with messages.", "Context length is not an output cap.", "A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding." ], "http": "POST", "in": 0.3, "input": [ "text" ], "label": "OpenAI чаты", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": 1, "method_aliases": [], "out": 1.2, "output": [ "text" ], "path": "/v1/chat/completions", "price_conditions": [ { "label": "Жылдам режим", "value": "Стандартты тариф", "when": "Жылдам режим таңдалғанда" }, { "label": "Икемді режим", "value": "Стандартты тариф", "when": "flex режимі таңдалғанда" }, { "label": "Ой қорытудың ең жоғары деңгейі", "value": "Стандартты тариф", "when": "Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда" } ], "pricing": { "billing_mode": "token", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0.0003000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0012000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000012", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "Request-length tier 1", "units": [ { "amount": "0.0003000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0012000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000012", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "request_model_id": "qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [ { "cache_read": 0, "cache_read_multiplier": null, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "cache_write_multiplier": null, "created_at": "0001-01-01T00:00:00Z", "in": 0.3, "input_multiplier": null, "interval_boundary": "min_exclusive_max_inclusive", "max": null, "max_tokens": null, "min": 0, "min_tokens": 0, "null_rate_policy": "unknown or inherited; never zero", "out": 1.2, "output_multiplier": null, "per_request_price": null, "sort_order": 0, "tier_label": "", "updated_at": "0001-01-01T00:00:00Z" } ], "units": [ { "amount": "0.0003000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0012000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000012", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } }, { "html": "

Al

Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Instruct

Alibaba /qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct

Бастау

Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct — Qwen-нің мәтінге, кескіндерге және бейнеге арналған, нұсқауларға бағытталған сарапшылар қоспасы түріндегі көру-тіл нұсқасы. Ол көрнекі агент жұмыс барыстары, құжат оқу, кеңістіктік сұрақтар және көрнекі код жазу үшін мәтін не код қайтарады; 32 тілдегі OCR және 262 144 токендік бастапқы контексті бар.

Қабылданатын кіріс деректері: Мәтін
Нәтижелер: json · sse

Модель туралы

Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.

30B-A3B Instruct нұсқасы

Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct — Qwen3-VL әулетінің нұсқауларға бағытталған, сарапшылар қоспасы түріндегі нұсқасы. Ол мәтінді кескіндермен немесе бейнемен біріктіріп, кодты қоса алғанда мәтін шығарады. Пайымдауы күшейтілген Thinking нұсқасымен немесе әулеттің басқа өлшемімен алмастырмай, нақты осы Instruct сәйкестігін сақтаңыз. Пайдалы сұрау көрнекі дәлелді, сұрақты және жауапта күтілетін нақты артефактты анықтайды.

Көрнекі агенттер және көрнекі код жазу

Өндіруші компьютер не мобильді құрылғы интерфейсінің элементтерін тануды, олардың қызметін түсінуді және көрнекі агент жұмыс барысында құралдарды шақыруды сипаттайды. Скриншот пен көзделген мақсатты беріп, қай көрінетін басқару элементі тапсырмаға сәйкес келетінін және таңдауды не растайтынын сұраңыз. Қосылған қолданба әрекеттерді орындап, нәтижелерін қайтарады; көрнекі танудың өзі құрылғыны басқармайды.

Көрнекі код жазу сызба мазмұнын және кескіндерден немесе бейнеден генерацияланған HTML, CSS не JavaScript кодын қамтиды. Функционалдық шектеулері бар орналасу үлгісін беріп, өңделетін бастапқы код сұраңыз. Бар интерфейсті өзгерту үшін тиісті кодты және күтілетін өзара әрекет күйлерін қосыңыз. Әзірлеу жұмыс барысы оны бейнелеп, тексере алуы үшін артефактты түсіндірмеден бөліңіз. Генерацияланған бастапқы код — жұмыс істейтін қолданбаның дәлелі емес, тексеруге арналған ұсыныс.

Кеңістікті қабылдау, контекст және бейне

Qwen нысан орындары, көзқарас нүктелері және көлегейлену туралы бағалауларды, екіөлшемді орынды анықтауды және үшөлшемді орынды анықтауды қолдауды құжаттайды. Нысанды көрсетіп, байланысты растайтын көрінетін белгілерді сұраңыз. Кескінге негізделген байланысты калибрленген физикалық өлшемнен бөлек ұстаған жөн.

Бастапқы контекст 262 144 токенді құрайды. Әулет кітаптар мен бірнеше сағаттық бейнені, секунд деңгейіндегі оқиғаларды индекстеуді және конфигурация арқылы шамамен миллион токенге дейін кеңейтуді сипаттайды. Оқиғалар тізбегі туралы сұрағанда уақыт пен кадр ретін сақтаңыз. Конфигурацияланған ұсыну көлемі қандай материал өңделетінін анықтайды, сондықтан әулеттің ұзақ бейне жөніндегі жалпы сипаттамасын әр кадрды мінсіз есте сақтау уәдесіне айналдырмаған жөн.

Көпмодальды пайымдау, тану және OCR

Модель STEM және математикалық көрнекі сұрақтарды, себеп-салдарлық талдауды және дәлелге негізделген түсіндірмелерді қолдайды. Толық шарт пен сызба белгілерін беріп, соңғы қорытындыға дейін қолданылған мәндерді сұраңыз. Әулет адамдарды, өнімдерді, көрнекті орындарды, өсімдіктерді, жануарларды және медиа кейіпкерлерін тануды да кеңейтеді. Нақты сәйкестік маңызды болғанда тану нәтижесін тексеріңіз.

OCR 32 тілді қамтиды және аз жарықта, бұлыңғыр немесе қисайған жағдайда оқуды, соның ішінде арнайы сөздік пен құжат құрылымын жақсартуға арналған. Анық беттер беріп, дереккөзбен салыстырып тексеруге болатын өрістер, дәйексөздер не кесте сұраңыз. Мәтіндік және көрнекі түсіну біріктіріледі, сондықтан сұрақ үзіндіні оның суретімен және пайдаланушы нұсқауларымен байланыстыра алады.

Архитектура

Жарияланған конфигурация мәтіннің 48 қабаты, 128 сарапшы және әр токенге таңдалатын сегіз сарапшысы бар, сарапшылар қоспасы түріндегі көру-тіл моделін көрсетеді. Interleaved-MRoPE уақытты, енді және биіктікті ұсынады; DeepStack бірнеше көрнекі кодтаушы деңгейінің белгілерін біріктіреді; мәтін–уақыт белгісін сәйкестендіру оқиғаларды уақыттық сілтемелермен байланыстырады. Көрнекі тапсырмаларды дайындап, нәтижелерін салыстырғанда осы 30B-A3B Instruct нұсқасын бірізді қолданыңыз.

Кірістерді дайындау

Әулет мысалдары тек мәтіндік тапсырмаларды, бір не бірнеше кескінді және бейнені қамтиды. Көрнекі кірістерді белгілеп, олардың байланысын сақтаңыз. Кескін мен бейненің пиксель көлемдері бөлек; бейне іріктелген кадрлар бойынша пиксельдерді есепке алады. Нақты берілген кескін өлшемдері 32-нің еселіктеріне сәйкестендіріледі. Құжатталған әдепкі бейне жиілігі — секундына екі кадр; қолдайтын жұмыс барыстарында жиілікті немесе кадр санын басқаруға болады.

Медиа көмекші құралы бейне метадеректерін сақтай алады және материалдың өлшемін өзгертіп қойған болса, оны екінші рет өзгертпеуді ұсынады. Құжаттарды салыстыру үшін жауапты бет белгісі бойынша ұйымдастырыңыз. Бейне үзіндісінде оқиғаны, тиісті аралықты және растайтын дәлелдерді сұраңыз. Қайтарылған өрістерді, үзінділерді және оқиға уақыттарын түпнұсқа беттермен не бейне үзіндімен салыстырыңыз.

Генерация ұсыныстары және шектеулер

Модель нұсқасының генерация файлы әдепкіде temperature 0,7, top_p 0,8, top_k 20 және repetition penalty 1,0 қолданады. Әулеттің Instruct тәртібі қосымша presence penalty 1,5 және 32 768 токендік шығыс көлемін қолданады. Бұл көлем — өндірушінің генерация тәртібіндегі бюджет, тәуелсіз анықталған қатаң ең үлкен шығыс емес. 8B Instruct картасының бөлек тапсырмалық көлемдерін осы нұсқаға автоматты түрде телімеген жөн.

Әулеттің кеңейту процедурасы YaRN қолданады және кезектескен позициялық схеманы 256K-дан шамамен 1M-ге дейін кеңейткенде екі немесе үш коэффициентін ұсынады. Мәтін мен ұсынылған көрнекі материалмен қатар нәтижеге орын қалдырып, OCR-ды, есептелген қорытындыларды және генерацияланған кодты бастапқы дәлелдермен салыстырып тексеріңіз. Instruct генерация шартын Thinking модель нұсқасының баптауларынан бөлек ұстаңыз; нұсқа атауының өзі қолданбаға тән гибридті ауыстырғыштың барын растамайды.

Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер

Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары POST /v1/messages

Кіріс: text
Шығыс: json, sse
Шығыс пішімі: JSON немесе SSE

Өріс	Түрі	Талап	Мәндер мен шектеулер	Әдепкі
Өріс`model`	Түрі`string`	ТалапМіндетті	Мәндер мен шектеулер qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct	Әдепкі—
Өріс`messages`	Түрі`message[]`	ТалапМіндетті	Мәндер мен шектеулер	Әдепкі—
Өріс`messages[].role`	Түрі`string`	ТалапМіндетті	Мәндер мен шектеулер user, assistant	Әдепкі—
Өріс`messages[].content`	Түрі`string`	ТалапМіндетті	Мәндер мен шектеулер	Әдепкі—
Өріс`max_tokens`	Түрі`integer`	ТалапМіндетті	Мәндер мен шектеулер	Әдепкі—
Өріс`stream`	Түрі`boolean`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер	Әдепкіfalse

Кіріс материалдарының үйлесімдері

Мәтін · UTF-8 мәтіні

messages[].content жолы

Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі

Параметр	Параметр талаптары
Параметр`content_type`	Параметр талаптарыapplication/json
Параметр`required`	Параметр талаптарыmodel, messages, max_tokens
Параметр`optional_controls`	Параметр талаптарыstream
Параметр`material_types`	Параметр талаптарыtext
Параметр`text_file_material`	Параметр талаптарыНақты UTF-8 құжатын оқып, оның мәтінін көрсетілген кіріс жолына немесе хабарлама мазмұнының жолына қойыңыз.

Өмірлік цикл: synchronous_or_streamed

Тарифтер

Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.

Жылдам режим: Стандартты тариф Жылдам режим таңдалғанда
Икемді режим: Стандартты тариф flex режимі таңдалғанда
Ой қорытудың ең жоғары деңгейі: Стандартты тариф Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда

Ailoot мөлшерлемелері

Баптаулар бойынша бағалар

Әр төлемді көрсетілген шарттармен салыстырыңыз. Балама баптаулардың әр жиыны үшін бір мөлшерлемені қолданыңыз.

Баптау	Мөлшерлемелер кестесі	Контекст токендерінің саны мынадан көп	Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіреді	Төлем
БаптауТокендердің базалық тарифтері	Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме	Контекст токендерінің саны мынадан көп—	Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ	Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0003 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.0012 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен
БаптауСұрау ұзындығының 1-деңгейі	Мөлшерлемелер кестесі—	Контекст токендерінің саны мынадан көп0	Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ	Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0003 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.0012 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен

Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →

Сұрау мысалдары

Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары

{\n  "model": "qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct",\n  "max_tokens": 128,\n  "messages": [\n    {\n      "role": "user",\n      "content": "Summarize the incident report."\n    }\n  ],\n  "stream": false\n}

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n    raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\n

import json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n    raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n    with urlopen(request, timeout=120) as response:\n        raw = response.read()\n        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n    Path('result.json').write_bytes(error.read())\n    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n    raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\n

Нәтижелерді алу және сақтау

Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары

JSON немесе SSE

Барлық дайын нәтижені сақтау

Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.

Барлық мазмұн блоктарын, пайымдау қолтаңбаларын және құрал қолданудың нақты ID мәндерін сақтаңыз. SSE блоктарының барлық өзгерістерін жинаңыз; алғашқы мәтіндік блок толық шығыс емес.

Бастапқы жауапты тексеру қажет болса

Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.

Жауап өрістері

Өріс	Түрі
Өріс`id`	Түріstring
Өріс`model`	Түріstring
Өріс`content[]`	Түріtext\|thinking\|tool_use\|other content block
Өріс`stop_reason`	Түріstring\|null
Өріс`usage`	Түріobject

Қателер және келесі қадамдар

Жауап	Шарт	Келесі қадам
Жауап400 · `invalid_request_error`	ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате	Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.

Балама атаулар

Модельдердің балама атаулары

Ailoot Ultra qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct

Әдіс жолдарының балама атаулары

Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.

Шақыруға арналған байланысты ID

qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct", "fmt": "messages", "http": "POST", "path": "/v1/messages", "request_model_id": "qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|qwen%2Fqwen3-vl-30b-a3b-instruct", "ordinal": 1, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": 0, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "headers": [ "Authorization: Bearer", "x-api-key", "anthropic-version" ], "version_example": "2023-06-01" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "Міндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате", "http_status": 400, "recovery": "Жаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.", "type": "invalid_request_error" } ], "example_body": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct", "stream": false }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].content жолы", "required_material": "UTF-8 мәтіні" } ], "operation_modes": [ "synchronous_json", "streamed_SSE" ], "outputs": { "all_results": "Барлық мазмұн блоктарын, пайымдау қолтаңбаларын және құрал қолданудың нақты ID мәндерін сақтаңыз. SSE блоктарының барлық өзгерістерін жинаңыз; алғашқы мәтіндік блок толық шығыс емес.", "family": "protocol", "fields": [ { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "content[]", "type": "text|thinking|tool_use|other content block" }, { "description": null, "name": "stop_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "JSON немесе SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "user", "assistant" ], "enum_known": true, "name": "messages[].role", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].content", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "max_tokens", "required": true, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": false, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" } ], "profile_binding": "Documented current stock Messages bridge; optional model capabilities are separate from this minimal text request.", "request_schema": { "additionalProperties": false, "properties": { "max_tokens": { "minimum": 1, "type": "integer" }, "messages": { "items": { "additionalProperties": false, "properties": { "content": { "oneOf": [ { "type": "string" }, { "items": { "oneOf": [ { "properties": { "text": { "type": "string" }, "type": { "const": "text" } }, "required": [ "type", "text" ], "type": "object" }, { "properties": { "source": { "oneOf": [ { "properties": { "type": { "const": "url" }, "url": { "type": "string" } }, "required": [ "type", "url" ], "type": "object" }, { "properties": { "data": { "type": "string" }, "media_type": { "type": "string" }, "type": { "const": "base64" } }, "required": [ "type", "media_type", "data" ], "type": "object" } ] }, "type": { "const": "image" } }, "required": [ "type", "source" ], "type": "object" } ] }, "type": "array" } ] }, "role": { "enum": [ "user", "assistant" ], "type": "string" } }, "required": [ "role", "content" ], "type": "object" }, "minItems": 1, "type": "array" }, "model": { "enum": [ "qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct" ], "type": "string" }, "stream": { "default": false, "type": "boolean" } }, "required": [ "model", "messages", "max_tokens" ], "type": "object" }, "schema_template": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct", "stream": false }, "unsupported": [ "No query API key.", "Hosted/server-side tools and model-specific optional controls are not part of this minimal family example." ] }, "input": { "content_type": "application/json", "material_types": [ "text" ], "optional_controls": [ "stream" ], "required": [ "model", "messages", "max_tokens" ], "text_file_material": "Нақты UTF-8 құжатын оқып, оның мәтінін көрсетілген кіріс жолына немесе хабарлама мазмұнының жолына қойыңыз." }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "Keep request/response IDs and headers. No generic text job retrieval URL is supplied." }, "manufacturer_capability": null, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "output": { "all_results": "Keep all content blocks, thinking signatures and actual tool-use IDs. Assemble all SSE block deltas; a first text block is not the complete output.", "family": "protocol", "format": "JSON or SSE" } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Токендердің базалық тарифтері", "units": [ { "amount": "0.0003000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0012000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000012", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "Сұрау ұзындығының 1-деңгейі", "units": [ { "amount": "0.0003000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0012000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000012", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "examples": [ { "code": "{\n \"model\": \"qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct\",\n \"max_tokens\": 128,\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"Summarize the incident report.\"\n }\n ],\n \"stream\": false\n}", "label": "Complete minimal JSON body", "language": "json" }, { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}\"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H \"x-api-key: $AILOOT_API_KEY\" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\n", "label": "curl · use your UTF-8 document", "language": "bash" }, { "code": "import json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\n", "label": "Python · save the complete result", "language": "python" } ], "family": "anthropic", "fast_multiplier": 1, "flex_multiplier": 1, "fmt": "messages", "http": "POST", "in": 0.3, "input": [ "text" ], "label": "Anthropic хабарламалары", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": 1, "method_aliases": [], "out": 1.2, "output": [ "json", "sse" ], "path": "/v1/messages", "price_conditions": [ { "label": "Жылдам режим", "value": "Стандартты тариф", "when": "Жылдам режим таңдалғанда" }, { "label": "Икемді режим", "value": "Стандартты тариф", "when": "flex режимі таңдалғанда" }, { "label": "Ой қорытудың ең жоғары деңгейі", "value": "Стандартты тариф", "when": "Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда" } ], "pricing": { "billing_mode": "token", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0.0003000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0012000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000012", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "Request-length tier 1", "units": [ { "amount": "0.0003000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0012000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000012", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "request_model_id": "qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [ { "cache_read": 0, "cache_read_multiplier": null, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "cache_write_multiplier": null, "created_at": "0001-01-01T00:00:00Z", "in": 0.3, "input_multiplier": null, "max": null, "max_tokens": null, "min": 0, "min_tokens": 0, "out": 1.2, "output_multiplier": null, "per_request_price": null, "sort_order": 0, "tier_label": "", "updated_at": "0001-01-01T00:00:00Z" } ], "units": [ { "amount": "0.0003000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0012000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000012", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } } ], "model_id": "qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct", "nativeProvenance": { "input_facts_canonical_sha256": "b2758e9cf717082f05e316ef23e70808c8650e09a08ebe53878c6c15e6a6f0c5", "input_html_sha256": "0ab31e119f105a542cfad00b0f650ad0154b85ced1383e7fd32e84ee3cb4b403", "private_audit_sha256": "d11f68568f07f4fdff2f5029292d1fb672c33ef266813bf2e9da37318e1ebd1c", "role": "historical-normalized-input-audit-hashes", "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2" }, "page": { "canonical": "https://ailoot.ai/models/kk/qwen-qwen3-vl-30b-a3b-instruct/", "description": "Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct — Qwen-нің мәтінге, кескіндерге және бейнеге арналған, нұсқауларға бағытталған сарапшылар қоспасы түріндегі көру-тіл нұсқасы. Ол көрнекі агент жұмыс барыстары, құжат оқу, кеңістіктік сұрақтар және көрнекі код жазу үшін мәтін не код қайтарады; 32 тілдегі OCR және 262 144 токендік бастапқы контексті бар.", "locale": "kk", "md_url": "https://ailoot.ai/models/kk/qwen-qwen3-vl-30b-a3b-instruct/index.md", "title": "Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Instruct — Ailoot", "url": "https://ailoot.ai/models/kk/qwen-qwen3-vl-30b-a3b-instruct/" }, "practicalHtml": "

Практикалық тапсырма

Ағылшын тіліндегі техникалық мысал

Generate source from a written layout\n\nProduce self-contained HTML and CSS from this written layout: a heading “Upload report”, a file input and a status line below it. On screens narrower than 480 pixels, controls fill the available width. Include empty, selected-file and error text examples, accessible labels and no external assets. Return editable source with a short state explanation.

Күтілетін нәтиже

An HTML/CSS source artifact and a short explanation of the three requested states.

Нәтижені тексеру

Check that the file input has an associated label, narrow layouts fit their container and every requested state has distinct text.

", "practicalText": "Практикалық тапсырма Ағылшын тіліндегі техникалық мысал Generate source from a written layout Produce self-contained HTML and CSS from this written layout: a heading “Upload report”, a file input and a status line below it. On screens narrower than 480 pixels, controls fill the available width. Include empty, selected-file and error text examples, accessible labels and no external assets. Return editable source with a short state explanation. Күтілетін нәтиже An HTML/CSS source artifact and a short explanation of the three requested states. Нәтижені тексеру Check that the file input has an associated label, narrow layouts fit their container and every requested state has distinct text.", "rawModel": { "about": "30B-A3B Instruct нұсқасы\n\nQwen3-VL-30B-A3B-Instruct — Qwen3-VL әулетінің нұсқауларға бағытталған, сарапшылар қоспасы түріндегі нұсқасы. Ол мәтінді кескіндермен немесе бейнемен біріктіріп, кодты қоса алғанда мәтін шығарады. Пайымдауы күшейтілген Thinking нұсқасымен немесе әулеттің басқа өлшемімен алмастырмай, нақты осы Instruct сәйкестігін сақтаңыз. Пайдалы сұрау көрнекі дәлелді, сұрақты және жауапта күтілетін нақты артефактты анықтайды.\n\nКөрнекі агенттер және көрнекі код жазу\n\nӨндіруші компьютер не мобильді құрылғы интерфейсінің элементтерін тануды, олардың қызметін түсінуді және көрнекі агент жұмыс барысында құралдарды шақыруды сипаттайды. Скриншот пен көзделген мақсатты беріп, қай көрінетін басқару элементі тапсырмаға сәйкес келетінін және таңдауды не растайтынын сұраңыз. Қосылған қолданба әрекеттерді орындап, нәтижелерін қайтарады; көрнекі танудың өзі құрылғыны басқармайды.\n\nКөрнекі код жазу сызба мазмұнын және кескіндерден немесе бейнеден генерацияланған HTML, CSS не JavaScript кодын қамтиды. Функционалдық шектеулері бар орналасу үлгісін беріп, өңделетін бастапқы код сұраңыз. Бар интерфейсті өзгерту үшін тиісті кодты және күтілетін өзара әрекет күйлерін қосыңыз. Әзірлеу жұмыс барысы оны бейнелеп, тексере алуы үшін артефактты түсіндірмеден бөліңіз. Генерацияланған бастапқы код — жұмыс істейтін қолданбаның дәлелі емес, тексеруге арналған ұсыныс.\n\nКеңістікті қабылдау, контекст және бейне\n\nQwen нысан орындары, көзқарас нүктелері және көлегейлену туралы бағалауларды, екіөлшемді орынды анықтауды және үшөлшемді орынды анықтауды қолдауды құжаттайды. Нысанды көрсетіп, байланысты растайтын көрінетін белгілерді сұраңыз. Кескінге негізделген байланысты калибрленген физикалық өлшемнен бөлек ұстаған жөн.\n\nБастапқы контекст 262 144 токенді құрайды. Әулет кітаптар мен бірнеше сағаттық бейнені, секунд деңгейіндегі оқиғаларды индекстеуді және конфигурация арқылы шамамен миллион токенге дейін кеңейтуді сипаттайды. Оқиғалар тізбегі туралы сұрағанда уақыт пен кадр ретін сақтаңыз. Конфигурацияланған ұсыну көлемі қандай материал өңделетінін анықтайды, сондықтан әулеттің ұзақ бейне жөніндегі жалпы сипаттамасын әр кадрды мінсіз есте сақтау уәдесіне айналдырмаған жөн.\n\nКөпмодальды пайымдау, тану және OCR\n\nМодель STEM және математикалық көрнекі сұрақтарды, себеп-салдарлық талдауды және дәлелге негізделген түсіндірмелерді қолдайды. Толық шарт пен сызба белгілерін беріп, соңғы қорытындыға дейін қолданылған мәндерді сұраңыз. Әулет адамдарды, өнімдерді, көрнекті орындарды, өсімдіктерді, жануарларды және медиа кейіпкерлерін тануды да кеңейтеді. Нақты сәйкестік маңызды болғанда тану нәтижесін тексеріңіз.\n\nOCR 32 тілді қамтиды және аз жарықта, бұлыңғыр немесе қисайған жағдайда оқуды, соның ішінде арнайы сөздік пен құжат құрылымын жақсартуға арналған. Анық беттер беріп, дереккөзбен салыстырып тексеруге болатын өрістер, дәйексөздер не кесте сұраңыз. Мәтіндік және көрнекі түсіну біріктіріледі, сондықтан сұрақ үзіндіні оның суретімен және пайдаланушы нұсқауларымен байланыстыра алады.\n\nАрхитектура\n\nЖарияланған конфигурация мәтіннің 48 қабаты, 128 сарапшы және әр токенге таңдалатын сегіз сарапшысы бар, сарапшылар қоспасы түріндегі көру-тіл моделін көрсетеді. Interleaved-MRoPE уақытты, енді және биіктікті ұсынады; DeepStack бірнеше көрнекі кодтаушы деңгейінің белгілерін біріктіреді; мәтін–уақыт белгісін сәйкестендіру оқиғаларды уақыттық сілтемелермен байланыстырады. Көрнекі тапсырмаларды дайындап, нәтижелерін салыстырғанда осы 30B-A3B Instruct нұсқасын бірізді қолданыңыз.\n\nКірістерді дайындау\n\nӘулет мысалдары тек мәтіндік тапсырмаларды, бір не бірнеше кескінді және бейнені қамтиды. Көрнекі кірістерді белгілеп, олардың байланысын сақтаңыз. Кескін мен бейненің пиксель көлемдері бөлек; бейне іріктелген кадрлар бойынша пиксельдерді есепке алады. Нақты берілген кескін өлшемдері 32-нің еселіктеріне сәйкестендіріледі. Құжатталған әдепкі бейне жиілігі — секундына екі кадр; қолдайтын жұмыс барыстарында жиілікті немесе кадр санын басқаруға болады.\n\nМедиа көмекші құралы бейне метадеректерін сақтай алады және материалдың өлшемін өзгертіп қойған болса, оны екінші рет өзгертпеуді ұсынады. Құжаттарды салыстыру үшін жауапты бет белгісі бойынша ұйымдастырыңыз. Бейне үзіндісінде оқиғаны, тиісті аралықты және растайтын дәлелдерді сұраңыз. Қайтарылған өрістерді, үзінділерді және оқиға уақыттарын түпнұсқа беттермен не бейне үзіндімен салыстырыңыз.\n\nГенерация ұсыныстары және шектеулер\n\nМодель нұсқасының генерация файлы әдепкіде temperature 0,7, top_p 0,8, top_k 20 және repetition penalty 1,0 қолданады. Әулеттің Instruct тәртібі қосымша presence penalty 1,5 және 32 768 токендік шығыс көлемін қолданады. Бұл көлем — өндірушінің генерация тәртібіндегі бюджет, тәуелсіз анықталған қатаң ең үлкен шығыс емес. 8B Instruct картасының бөлек тапсырмалық көлемдерін осы нұсқаға автоматты түрде телімеген жөн.\n\nӘулеттің кеңейту процедурасы YaRN қолданады және кезектескен позициялық схеманы 256K-дан шамамен 1M-ге дейін кеңейткенде екі немесе үш коэффициентін ұсынады. Мәтін мен ұсынылған көрнекі материалмен қатар нәтижеге орын қалдырып, OCR-ды, есептелген қорытындыларды және генерацияланған кодты бастапқы дәлелдермен салыстырып тексеріңіз. Instruct генерация шартын Thinking модель нұсқасының баптауларынан бөлек ұстаңыз; нұсқа атауының өзі қолданбаға тән гибридті ауыстырғыштың барын растамайды.", "alias_of": null, "aliases": [], "author": "Alibaba", "available": null, "canonical_model": "qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct", "capabilities": { "context_length": 262144, "manufacturer_input": [ "text", "image" ], "manufacturer_output": [ "text" ] }, "card_routes": [ { "label": "Ultra", "rates": [ { "amount": "0.0003000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0012000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000012", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" } ], "summary": "Конфигурация бағалары туралы толық ақпарат — егжей-тегжейлі мәліметтерде." } ], "ctx": null, "entity_type": "model", "formats": [ "chat", "messages" ], "id": "qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct", "input": [ "text" ], "kind": "text", "max_out": null, "methods": [ { "available": null, "cache_read": 0, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.", "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "header": "Authorization: Bearer" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "Міндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате", "http_status": 400, "recovery": "Жаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.", "type": "invalid_request_error" } ], "hints": [ "Model context is not an output cap.", "A model-dependent field needs the exact published model profile; unspecified defaults/enums are not guessed.", "Tool calls propose actions; the client application returns actual observations with the returned call ID.", "Guarded canonical keys must occur once; duplicate or case-varied model/tools/cap fields are rejected." ], "ignored_fields": [], "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].content", "required_material": "UTF8 мәтіні" } ], "operation_modes": [ "conversation", "function_tool_continuation", "streaming" ], "outputs": { "all_results": "Әр жауап нұсқасын оның мазмұнымен, құрал шақыруларымен және пайымдауымен бірге сақтаңыз. SSE өзгерістерін жауап нұсқасы мен құрал индексі бойынша жинап, соңғы аяқталу себебі мен пайдалану деректерін сақтаңыз.", "family": "text", "fields": [ { "description": null, "name": "choices[].index", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "choices[].message.content", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "choices[].message.tool_calls", "type": "tool_call[]" }, { "description": null, "name": "choices[].message.reasoning_content", "type": "string" }, { "description": null, "name": "choices[].message.reasoning_details", "type": "object|array" }, { "description": null, "name": "choices[].finish_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "json немесе SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "min_items": 1, "name": "messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "model_dependent", "conditions": "Бұл рөлдер бастапқы кодтағы үйлесімділік түрлерінде айқын көрсетілген; рөлдердің нақты жиыны әр модельге байланысты.", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "system", "user", "assistant", "tool", "function" ], "enum_exhaustive": false, "enum_known": true, "name": "messages[].role", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].content", "required": false, "type": "string|content_part[]|null" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].tool_calls", "required": false, "type": "tool_call[]" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].tool_call_id", "required": false, "type": "string", "when": "role=tool; нақты қайтарылған ID мәнін пайдаланыңыз" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].name", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].reasoning_content", "required": false, "type": "string", "when": "Модель пайымдауды пайдаланса, нақты қайтарылған пайымдауды қайта жіберіңіз" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].reasoning_details", "required": false, "type": "object|array" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "minimum": 1, "name": "max_tokens", "required": false, "type": "integer" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "minimum": 1, "name": "max_completion_tokens", "required": false, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": false, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream_options.include_usage", "required": false, "type": "boolean" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "temperature", "required": false, "type": "number" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "top_p", "required": false, "type": "number" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stop", "required": false, "type": "string|string[]" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tools", "required": false, "type": "function_tool[]" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "function" ], "enum_known": true, "name": "tools[].type", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tools[].function.name", "required": true, "type": "string", "when": "функция құралы берілген" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tools[].function.description", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tools[].function.parameters", "required": false, "type": "JSON_schema" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tool_choice", "required": false, "type": "string|object" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "parallel_tool_calls", "required": false, "type": "boolean" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "response_format", "required": false, "type": "object" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "reasoning_effort", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "reasoning", "required": false, "type": "object" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "service_tier", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_compatibility", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "instructions", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "functions", "required": false, "type": "function[]" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "function_call", "required": false, "type": "string|object" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "prompt_cache_options", "required": false, "type": "object" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "text" ], "enum_known": true, "name": "modalities", "required": false, "type": "string[]" }, { "availability": "source_interface", "conditions": "Осы Ultra мәтіндік бағытында provider.options қабылданбайды", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "provider", "required": false, "type": "object" }, { "availability": "source_interface", "conditions": "Сұрау кэшінің нақты орындарында 1h қабылданбайды", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "cache_control.ttl", "required": false, "type": "string" } ], "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.", "unsupported": [ "additional models/models list", "plugins", "route", "hosted tools; ordinary client function tools remain separate", "non-text output modalities", "provider.options overrides", "one-hour prompt-cache TTL" ] }, "hints": [ "Модельдің дәл ID мәнін messages деректерімен бірге жіберіңіз.", "Контекст ұзындығы шығыстың жоғарғы шегі емес.", "Мәтіндік файл сөзбе-сөз мәтінді бере алады; кіріс суреттері, аудио және файл нысандары дәл байланыстыруды қажет етеді." ], "input": { "content_type": "application/json", "control_scope": "модельге байланысты; пайдаланушының функция құралдары қызмет жағында орындалатын құралдардан өзгеше", "file_material": "нақты UTF-8 құжаты сөзбе-сөз мәтін ретінде енгізіледі; файл ID-і болжанбайды", "hosted_operations": false, "material_types": [ "text" ], "messages": "role/content құрылымы бар хабарламалар жиымы", "multimodal_input_binding": null, "optional_controls": [ "stream", "temperature", "top_p", "stop", "max_tokens", "max_completion_tokens", "reasoning", "response_format", "tools", "tool_choice" ], "output_modalities": [ "text" ], "required": [ "model", "messages" ] }, "lifecycle": { "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "preserve original request id; no generic chat job retrieval path" }, "manufacturer_capability": null, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "method_aliases": [], "operation_modes": [ "text_chat" ], "output": { "content": "choices[].message.content or stream delta", "family": "text", "format": "json or supported SSE", "tool_calls": "retain actual returned function calls" } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Токендердің базалық тарифтері", "units": [ { "amount": "0.0003000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0012000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000012", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "Сұрау ұзындығының 1-деңгейі", "units": [ { "amount": "0.0003000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0012000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000012", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "examples": [ { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.\"}]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"choices\",[]):\n if x.get(\"message\",{}).get(\"content\"): print(x[\"message\"][\"content\"])\nPY_RESULT\n", "label": "curl · retained exact creation", "language": "bash" }, { "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get(\"AILOOT_API_KEY\", \"\").strip(): raise SystemExit(\"Set AILOOT_API_KEY before making a request\")\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct',messages=[{\"role\":\"user\",\"content\":\"Explain observations and hypotheses in three sentences.\"}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem=\"result\"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + \".json\").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding=\"utf-8\")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b\"-_\", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + \"-\" + label + \".\" + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print(\"Saved\", file)\n for index, block in enumerate(data.get(\"content\") or []):\n print(\"Content\", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get(\"choices\") or []:\n print(\"Choice\", choice.get(\"index\"), json.dumps(choice.get(\"message\", choice.get(\"delta\", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get(\"output\") or []):\n print(\"Output\", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get(\"type\") == \"image_generation_call\" and item.get(\"result\"):\n save_blob(item[\"result\"], item.get(\"output_format\") or \"bin\", \"output-\" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get(\"candidates\") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get(\"content\") or {}).get(\"parts\") or []):\n print(\"Candidate/part\", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get(\"inlineData\") or part.get(\"inline_data\")\n if blob and blob.get(\"data\"):\n mime = blob.get(\"mimeType\") or blob.get(\"mime_type\")\n suffix = {\"image/png\":\"png\", \"image/jpeg\":\"jpg\", \"image/webp\":\"webp\", \"audio/wav\":\"wav\", \"audio/mpeg\":\"mp3\", \"video/mp4\":\"mp4\"}.get(mime, \"bin\")\n save_blob(blob[\"data\"], suffix, \"candidate-\" + str(ci) + \"-part-\" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode=\"json\"))\n", "label": "Python SDK · all choices", "language": "python" }, { "code": "from openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get(\"AILOOT_API_KEY\", \"\").strip(): raise SystemExit(\"Set AILOOT_API_KEY before making a request\")\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem=\"result\"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + \".json\").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding=\"utf-8\")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b\"-_\", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + \"-\" + label + \".\" + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print(\"Saved\", file)\n for index, block in enumerate(data.get(\"content\") or []):\n print(\"Content\", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get(\"choices\") or []:\n print(\"Choice\", choice.get(\"index\"), json.dumps(choice.get(\"message\", choice.get(\"delta\", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get(\"output\") or []):\n print(\"Output\", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get(\"type\") == \"image_generation_call\" and item.get(\"result\"):\n save_blob(item[\"result\"], item.get(\"output_format\") or \"bin\", \"output-\" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get(\"candidates\") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get(\"content\") or {}).get(\"parts\") or []):\n print(\"Candidate/part\", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get(\"inlineData\") or part.get(\"inline_data\")\n if blob and blob.get(\"data\"):\n mime = blob.get(\"mimeType\") or blob.get(\"mime_type\")\n suffix = {\"image/png\":\"png\", \"image/jpeg\":\"jpg\", \"image/webp\":\"webp\", \"audio/wav\":\"wav\", \"audio/mpeg\":\"mp3\", \"video/mp4\":\"mp4\"}.get(mime, \"bin\")\n save_blob(blob[\"data\"], suffix, \"candidate-\" + str(ci) + \"-part-\" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct',messages=[{\"role\":\"user\",\"content\":\"Explain observations and hypotheses in three sentences.\"}]) as stream:\n with Path(\"stream-events.jsonl\").open(\"w\",encoding=\"utf-8\") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode=\"json\")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+\"\\n\"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode=\"json\"),\"stream-result\")\n", "label": "Python SDK streaming · all events", "language": "python" } ], "family": "openai", "fast_multiplier": 1, "flex_multiplier": 1, "fmt": "chat", "hints": [ "Send exact model ID with messages.", "Context length is not an output cap.", "A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding." ], "http": "POST", "in": 0.3, "input": [ "text" ], "label": "OpenAI чаты", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": 1, "method_aliases": [], "out": 1.2, "output": [ "text" ], "path": "/v1/chat/completions", "price_conditions": [ { "label": "Жылдам режим", "value": "Стандартты тариф", "when": "Жылдам режим таңдалғанда" }, { "label": "Икемді режим", "value": "Стандартты тариф", "when": "flex режимі таңдалғанда" }, { "label": "Ой қорытудың ең жоғары деңгейі", "value": "Стандартты тариф", "when": "Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда" } ], "pricing": { "billing_mode": "token", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0.0003000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0012000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000012", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "Request-length tier 1", "units": [ { "amount": "0.0003000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0012000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000012", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "request_model_id": "qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [ { "cache_read": 0, "cache_read_multiplier": null, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "cache_write_multiplier": null, "created_at": "0001-01-01T00:00:00Z", "in": 0.3, "input_multiplier": null, "interval_boundary": "min_exclusive_max_inclusive", "max": null, "max_tokens": null, "min": 0, "min_tokens": 0, "null_rate_policy": "unknown or inherited; never zero", "out": 1.2, "output_multiplier": null, "per_request_price": null, "sort_order": 0, "tier_label": "", "updated_at": "0001-01-01T00:00:00Z" } ], "units": [ { "amount": "0.0003000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0012000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000012", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "available": null, "cache_read": 0, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "headers": [ "Authorization: Bearer", "x-api-key", "anthropic-version" ], "version_example": "2023-06-01" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "Міндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате", "http_status": 400, "recovery": "Жаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.", "type": "invalid_request_error" } ], "example_body": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct", "stream": false }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].content жолы", "required_material": "UTF-8 мәтіні" } ], "operation_modes": [ "synchronous_json", "streamed_SSE" ], "outputs": { "all_results": "Барлық мазмұн блоктарын, пайымдау қолтаңбаларын және құрал қолданудың нақты ID мәндерін сақтаңыз. SSE блоктарының барлық өзгерістерін жинаңыз; алғашқы мәтіндік блок толық шығыс емес.", "family": "protocol", "fields": [ { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "content[]", "type": "text|thinking|tool_use|other content block" }, { "description": null, "name": "stop_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "JSON немесе SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "user", "assistant" ], "enum_known": true, "name": "messages[].role", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].content", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "max_tokens", "required": true, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": false, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" } ], "profile_binding": "Documented current stock Messages bridge; optional model capabilities are separate from this minimal text request.", "request_schema": { "additionalProperties": false, "properties": { "max_tokens": { "minimum": 1, "type": "integer" }, "messages": { "items": { "additionalProperties": false, "properties": { "content": { "oneOf": [ { "type": "string" }, { "items": { "oneOf": [ { "properties": { "text": { "type": "string" }, "type": { "const": "text" } }, "required": [ "type", "text" ], "type": "object" }, { "properties": { "source": { "oneOf": [ { "properties": { "type": { "const": "url" }, "url": { "type": "string" } }, "required": [ "type", "url" ], "type": "object" }, { "properties": { "data": { "type": "string" }, "media_type": { "type": "string" }, "type": { "const": "base64" } }, "required": [ "type", "media_type", "data" ], "type": "object" } ] }, "type": { "const": "image" } }, "required": [ "type", "source" ], "type": "object" } ] }, "type": "array" } ] }, "role": { "enum": [ "user", "assistant" ], "type": "string" } }, "required": [ "role", "content" ], "type": "object" }, "minItems": 1, "type": "array" }, "model": { "enum": [ "qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct" ], "type": "string" }, "stream": { "default": false, "type": "boolean" } }, "required": [ "model", "messages", "max_tokens" ], "type": "object" }, "schema_template": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct", "stream": false }, "unsupported": [ "No query API key.", "Hosted/server-side tools and model-specific optional controls are not part of this minimal family example." ] }, "input": { "content_type": "application/json", "material_types": [ "text" ], "optional_controls": [ "stream" ], "required": [ "model", "messages", "max_tokens" ], "text_file_material": "Нақты UTF-8 құжатын оқып, оның мәтінін көрсетілген кіріс жолына немесе хабарлама мазмұнының жолына қойыңыз." }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "Keep request/response IDs and headers. No generic text job retrieval URL is supplied." }, "manufacturer_capability": null, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "output": { "all_results": "Keep all content blocks, thinking signatures and actual tool-use IDs. Assemble all SSE block deltas; a first text block is not the complete output.", "family": "protocol", "format": "JSON or SSE" } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Токендердің базалық тарифтері", "units": [ { "amount": "0.0003000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0012000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000012", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "Сұрау ұзындығының 1-деңгейі", "units": [ { "amount": "0.0003000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0012000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000012", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "examples": [ { "code": "{\n \"model\": \"qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct\",\n \"max_tokens\": 128,\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"Summarize the incident report.\"\n }\n ],\n \"stream\": false\n}", "label": "Complete minimal JSON body", "language": "json" }, { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}\"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H \"x-api-key: $AILOOT_API_KEY\" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\n", "label": "curl · use your UTF-8 document", "language": "bash" }, { "code": "import json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\n", "label": "Python · save the complete result", "language": "python" } ], "family": "anthropic", "fast_multiplier": 1, "flex_multiplier": 1, "fmt": "messages", "http": "POST", "in": 0.3, "input": [ "text" ], "label": "Anthropic хабарламалары", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": 1, "method_aliases": [], "out": 1.2, "output": [ "json", "sse" ], "path": "/v1/messages", "price_conditions": [ { "label": "Жылдам режим", "value": "Стандартты тариф", "when": "Жылдам режим таңдалғанда" }, { "label": "Икемді режим", "value": "Стандартты тариф", "when": "flex режимі таңдалғанда" }, { "label": "Ой қорытудың ең жоғары деңгейі", "value": "Стандартты тариф", "when": "Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда" } ], "pricing": { "billing_mode": "token", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0.0003000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0012000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000012", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "Request-length tier 1", "units": [ { "amount": "0.0003000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0012000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000012", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "request_model_id": "qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [ { "cache_read": 0, "cache_read_multiplier": null, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "cache_write_multiplier": null, "created_at": "0001-01-01T00:00:00Z", "in": 0.3, "input_multiplier": null, "max": null, "max_tokens": null, "min": 0, "min_tokens": 0, "out": 1.2, "output_multiplier": null, "per_request_price": null, "sort_order": 0, "tier_label": "", "updated_at": "0001-01-01T00:00:00Z" } ], "units": [ { "amount": "0.0003000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0012000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000012", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "model_aliases": [ { "canonical_model_id": "qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct", "request_model_id": "qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct", "route_label": "Ultra" } ], "name": "Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Instruct", "price": { "in": 0.3, "in_label": null, "out": 1.2, "out_label": null, "scope_label": "Token rates", "sort_in": 0.3, "sort_out": 1.2, "varies": true }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "OpenAI Chat · Base token rates", "units": [ { "amount": "0.0003000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0012000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000012", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "OpenAI Chat · Request-length tier 1", "units": [ { "amount": "0.0003000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0012000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000012", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Anthropic Messages · Base token rates", "units": [ { "amount": "0.0003000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0012000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000012", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "Anthropic Messages · Request-length tier 1", "units": [ { "amount": "0.0003000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0012000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000012", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "public_id": "qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct", "short": "Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct — Qwen-нің мәтінге, кескіндерге және бейнеге арналған, нұсқауларға бағытталған сарапшылар қоспасы түріндегі көру-тіл нұсқасы. Ол көрнекі агент жұмыс барыстары, құжат оқу, кеңістіктік сұрақтар және көрнекі код жазу үшін мәтін не код қайтарады; 32 тілдегі OCR және 262 144 токендік бастапқы контексті бар." }, "renderer_schema": { "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.", "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers." }, "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html", "representationNotes": { "current_reference": { "about_json_pointer": "/aboutHtml", "methods": [ { "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract", "html_json_pointer": "/methods/0/html", "method_ordinal": 0 }, { "contract_json_pointer": "/methods/1/rawMethod/contract", "html_json_pointer": "/methods/1/html", "method_ordinal": 1 } ], "role": "current-semantic-reference" }, "raw_input": { "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples", "json_pointers": [ "/rawModel", "/methods/0/rawMethod", "/methods/1/rawMethod" ], "role": "historical-owner-input" }, "schema": "ailoot-native-model-representations-v1" }, "schema": "ailoot-static-model-facts-v1", "schema_version": 1, "shortText": "Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct — Qwen-нің мәтінге, кескіндерге және бейнеге арналған, нұсқауларға бағытталған сарапшылар қоспасы түріндегі көру-тіл нұсқасы. Ол көрнекі агент жұмыс барыстары, құжат оқу, кеңістіктік сұрақтар және көрнекі код жазу үшін мәтін не код қайтарады; 32 тілдегі OCR және 262 144 токендік бастапқы контексті бар.", "source": { "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1", "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036", "raw_model_json_sha256": "8ef2601c3bcd01224a3db1ba42e651ed499fd869c1c28a7cc5de62fa5f65b956", "renderer_sha256": "def3bb6e69c8ddb72f88ec6540bbe55d0e503790f964d84073ecda781b13bedf" }, "sourceRevision": "8eafa4d4d0ebd36b345a41ca3366f20f1233ab24c0909cd7d87fd1d2d470e3a8" }