Qwen3.8-Flash бағдарламаларды әзірлеуді, бірізді кеңселік жұмысты және визуалды материалдарды түсінуді біріктіреді. Alibaba оны әрекеттерді жоспарлайтын, кері байланыс алатын және кейінгі қадамдарды нақтылайтын агент моделі ретінде сипаттайды. Мәлімделген бағыттарға бағдарламалық құралдарды жасау мен дамыту, іскерлік материалдармен жұмыс және шешімі экранның не құжаттың мазмұнына байланысты міндеттер кіреді.
Архитектурада 125 млрд параметр бар, олардың 6 миллиарды бір токен үшін белсендіріледі. Гибридті назар ұзақ тізбекті сақтап, қажетті мәліметтерді алу үшін GDN мен QSA-ны біріктіреді. Қалдық байланыстар механизмі ақпарат ағынын төрт параллель тармаққа бөледі, N-gram Embedding механизмі 51 млрд параметр қосады; оқытуда Muon оңтайландырғышы қолданылады. Бұл ұйымдастыру модельдің ішкі құрылысына қатысты. Ailoot-тың ағымдағы карточкасында кіріс ретінде мәтін мен суреттер, шығыста мәтін берілген. Alibaba бейнені бірге өңдеуді де сипаттайды; бейнекіріс жеке қолдауды қажет етеді және карточканың ағымдағы әдістерінде ұсынылмаған.
Модель скриншоттарды талдай алады, құжаттардан мәтін шығара алады және код дайындағанда суретті бағдар ретінде қолдана алады. Alibaba сипаттаған нұсқада бейнеқатар кадрлар арқылы талданады: бұл болып жатқанды сипаттауға, оқу ролигінің мазмұнын бөліп алуға және визуалды бөлшектерді тексеруге мүмкіндік береді. Модельдің өз шығысы мәтіндік: түсіндірме, бағдарламалық код, құрал шақыруы немесе құрылымдалған мәліметтер.
Қосылған қолданба орындайтын функциялар қолдау табады. Пайымдау режимінде модель алдымен қандай әрекеттер қажет екенін және олардың нәтижесін қалай пайдалану керектігін анықтап, кейін жауапты жалғастырады. Алдыңғы пайымдауды сақтау құралдармен ұзақ жұмыс жүргізуге көмектеседі. Құрылымдалған шығыс бағдарлама кейін өңдейтін деректерді алуға жарайды; қажетті құрылым мен өріс типтерін беруге болады. Өндірушіде қатаң схема мәтіндік сұрауларға қатысты. Суреттер мен басқа мультимодальды деректер болғанда json_schema автоматты түрде json_object түріне ауыстырылады: нәтиже JSON болады, бірақ берілген схеманың шектеулері қолданылмайды. Бұл баптаулардың қолжетімділігі таңдалған Ailoot әдісіне байланысты.
Qwen3.8-Flash пайымдауды және тікелей жауапты қолдайды. Өндірушіде пайымдау әдепкіде қосулы, стандартты қарқындылығы — xhigh; баптауларды қолдау таңдалған әдіске байланысты. low деңгейі қарапайым сұрақтар мен мәліметтерді алуға, medium — күнделікті әзірлеу мен құжат дайындауға, xhigh — күрделі кодқа, математикалық дәлелдеулерге және архитектуралық міндеттерге арналған. Таңдалған тереңдік алдын ала талдаудың көлеміне әсер етеді. Егер таңдалған әдіс осы баптауларды ұсынса, өндірушіде reasoning_effort немесе thinking_budget қолданылады; осы екі реттегішті бірге беру қатеге әкеледі. Пайымдау өшірілсе, модель жауапты бірден құрастырады.
Контекстке 1 000 000 токен сыяды. Кірістің ең ұзақ көлемі — 991 808 токен, пайымдау режимінде — 983 616. Шығыстың ең үлкен көлемі — 131 072 токен, пайымдаудың жеке шегі — 262 144. Alibaba-ның визуалды спецификациясында 16 млн пиксельге дейінгі суреттер және өлшемі 2 ГБ-қа дейін, ұзақтығы екі сағатқа дейінгі бейнелер көрсетілген. Өндіруші бір сұрауға мекенжай арқылы берілетін 2048 суретке дейін немесе Base64 түріндегі 250 суретке дейін және 64 бейнеге дейін қарастырады. Бұл шектер жалпы контекстпен бірге қолданылады және өндіруші нұсқасын сипаттайды; Ailoot-тың ағымдағы әдістері бейнекіріс не бұл сандық лимиттерді емес, мәтін мен сурет түріндегі кірісті жариялайды.
Контексттің қайталанатын бөлігін кейінгі сұраулар үшін кэштеуге болады. Механизм кіріс материалдарының ортақ басталуымен жұмыс істейді; оның болуы тапсырма мазмұнын өзгертпейді және әр сұрау міндетті түрде бұрын сақталған контекстті пайдаланады дегенді білдірмейді.
", "aboutText": "Qwen3.8-Flash бағдарламаларды әзірлеуді, бірізді кеңселік жұмысты және визуалды материалдарды түсінуді біріктіреді. Alibaba оны әрекеттерді жоспарлайтын, кері байланыс алатын және кейінгі қадамдарды нақтылайтын агент моделі ретінде сипаттайды. Мәлімделген бағыттарға бағдарламалық құралдарды жасау мен дамыту, іскерлік материалдармен жұмыс және шешімі экранның не құжаттың мазмұнына байланысты міндеттер кіреді.\n\nАрхитектурада 125 млрд параметр бар, олардың 6 миллиарды бір токен үшін белсендіріледі. Гибридті назар ұзақ тізбекті сақтап, қажетті мәліметтерді алу үшін GDN мен QSA-ны біріктіреді. Қалдық байланыстар механизмі ақпарат ағынын төрт параллель тармаққа бөледі, N-gram Embedding механизмі 51 млрд параметр қосады; оқытуда Muon оңтайландырғышы қолданылады. Бұл ұйымдастыру модельдің ішкі құрылысына қатысты. Ailoot-тың ағымдағы карточкасында кіріс ретінде мәтін мен суреттер, шығыста мәтін берілген. Alibaba бейнені бірге өңдеуді де сипаттайды; бейнекіріс жеке қолдауды қажет етеді және карточканың ағымдағы әдістерінде ұсынылмаған.\n\n### Жұмыс барысындағы визуалды материалдар\n\nМодель скриншоттарды талдай алады, құжаттардан мәтін шығара алады және код дайындағанда суретті бағдар ретінде қолдана алады. Alibaba сипаттаған нұсқада бейнеқатар кадрлар арқылы талданады: бұл болып жатқанды сипаттауға, оқу ролигінің мазмұнын бөліп алуға және визуалды бөлшектерді тексеруге мүмкіндік береді. Модельдің өз шығысы мәтіндік: түсіндірме, бағдарламалық код, құрал шақыруы немесе құрылымдалған мәліметтер.\n\nҚосылған қолданба орындайтын функциялар қолдау табады. Пайымдау режимінде модель алдымен қандай әрекеттер қажет екенін және олардың нәтижесін қалай пайдалану керектігін анықтап, кейін жауапты жалғастырады. Алдыңғы пайымдауды сақтау құралдармен ұзақ жұмыс жүргізуге көмектеседі. Құрылымдалған шығыс бағдарлама кейін өңдейтін деректерді алуға жарайды; қажетті құрылым мен өріс типтерін беруге болады. Өндірушіде қатаң схема мәтіндік сұрауларға қатысты. Суреттер мен басқа мультимодальды деректер болғанда `json_schema` автоматты түрде `json_object` түріне ауыстырылады: нәтиже JSON болады, бірақ берілген схеманың шектеулері қолданылмайды. Бұл баптаулардың қолжетімділігі таңдалған Ailoot әдісіне байланысты.\n\n### Жауап берудің екі тәсілі\n\nQwen3.8-Flash пайымдауды және тікелей жауапты қолдайды. Өндірушіде пайымдау әдепкіде қосулы, стандартты қарқындылығы — `xhigh`; баптауларды қолдау таңдалған әдіске байланысты. `low` деңгейі қарапайым сұрақтар мен мәліметтерді алуға, `medium` — күнделікті әзірлеу мен құжат дайындауға, `xhigh` — күрделі кодқа, математикалық дәлелдеулерге және архитектуралық міндеттерге арналған. Таңдалған тереңдік алдын ала талдаудың көлеміне әсер етеді. Егер таңдалған әдіс осы баптауларды ұсынса, өндірушіде `reasoning_effort` немесе `thinking_budget` қолданылады; осы екі реттегішті бірге беру қатеге әкеледі. Пайымдау өшірілсе, модель жауапты бірден құрастырады.\n\nКонтекстке 1 000 000 токен сыяды. Кірістің ең ұзақ көлемі — 991 808 токен, пайымдау режимінде — 983 616. Шығыстың ең үлкен көлемі — 131 072 токен, пайымдаудың жеке шегі — 262 144. Alibaba-ның визуалды спецификациясында 16 млн пиксельге дейінгі суреттер және өлшемі 2 ГБ-қа дейін, ұзақтығы екі сағатқа дейінгі бейнелер көрсетілген. Өндіруші бір сұрауға мекенжай арқылы берілетін 2048 суретке дейін немесе Base64 түріндегі 250 суретке дейін және 64 бейнеге дейін қарастырады. Бұл шектер жалпы контекстпен бірге қолданылады және өндіруші нұсқасын сипаттайды; Ailoot-тың ағымдағы әдістері бейнекіріс не бұл сандық лимиттерді емес, мәтін мен сурет түріндегі кірісті жариялайды.\n\nКонтексттің қайталанатын бөлігін кейінгі сұраулар үшін кэштеуге болады. Механизм кіріс материалдарының ортақ басталуымен жұмыс істейді; оның болуы тапсырма мазмұнын өзгертпейді және әр сұрау міндетті түрде бұрын сақталған контекстті пайдаланады дегенді білдірмейді.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
Reconcile a business table and note\n\nReconcile this table: Team A opened 30 cases and closed 24; Team B opened 20 and closed 25. Manager note: “Both backlogs fell.” Assume no transfers or other adjustments. Calculate each team’s backlog change, assess the note and draft a corrected two-sentence update. Keep calculations separate from proposed explanations.Two net-change calculations, an assessment of the note and a corrected short update.Check the sign convention and avoid inventing a cause for either team’s change.qwen3.8-flashБағдарламалық агенттерге және кеңселік міндеттерге арналған үлкен контекстті мультимодальды модель. Ailoot-та мәтін мен суреттерді талдап, мәтіндік жауап құрастырады.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Qwen3.8-Flash бағдарламаларды әзірлеуді, бірізді кеңселік жұмысты және визуалды материалдарды түсінуді біріктіреді. Alibaba оны әрекеттерді жоспарлайтын, кері байланыс алатын және кейінгі қадамдарды нақтылайтын агент моделі ретінде сипаттайды. Мәлімделген бағыттарға бағдарламалық құралдарды жасау мен дамыту, іскерлік материалдармен жұмыс және шешімі экранның не құжаттың мазмұнына байланысты міндеттер кіреді.
Архитектурада 125 млрд параметр бар, олардың 6 миллиарды бір токен үшін белсендіріледі. Гибридті назар ұзақ тізбекті сақтап, қажетті мәліметтерді алу үшін GDN мен QSA-ны біріктіреді. Қалдық байланыстар механизмі ақпарат ағынын төрт параллель тармаққа бөледі, N-gram Embedding механизмі 51 млрд параметр қосады; оқытуда Muon оңтайландырғышы қолданылады. Бұл ұйымдастыру модельдің ішкі құрылысына қатысты. Ailoot-тың ағымдағы карточкасында кіріс ретінде мәтін мен суреттер, шығыста мәтін берілген. Alibaba бейнені бірге өңдеуді де сипаттайды; бейнекіріс жеке қолдауды қажет етеді және карточканың ағымдағы әдістерінде ұсынылмаған.
Модель скриншоттарды талдай алады, құжаттардан мәтін шығара алады және код дайындағанда суретті бағдар ретінде қолдана алады. Alibaba сипаттаған нұсқада бейнеқатар кадрлар арқылы талданады: бұл болып жатқанды сипаттауға, оқу ролигінің мазмұнын бөліп алуға және визуалды бөлшектерді тексеруге мүмкіндік береді. Модельдің өз шығысы мәтіндік: түсіндірме, бағдарламалық код, құрал шақыруы немесе құрылымдалған мәліметтер.
Қосылған қолданба орындайтын функциялар қолдау табады. Пайымдау режимінде модель алдымен қандай әрекеттер қажет екенін және олардың нәтижесін қалай пайдалану керектігін анықтап, кейін жауапты жалғастырады. Алдыңғы пайымдауды сақтау құралдармен ұзақ жұмыс жүргізуге көмектеседі. Құрылымдалған шығыс бағдарлама кейін өңдейтін деректерді алуға жарайды; қажетті құрылым мен өріс типтерін беруге болады. Өндірушіде қатаң схема мәтіндік сұрауларға қатысты. Суреттер мен басқа мультимодальды деректер болғанда json_schema автоматты түрде json_object түріне ауыстырылады: нәтиже JSON болады, бірақ берілген схеманың шектеулері қолданылмайды. Бұл баптаулардың қолжетімділігі таңдалған Ailoot әдісіне байланысты.
Qwen3.8-Flash пайымдауды және тікелей жауапты қолдайды. Өндірушіде пайымдау әдепкіде қосулы, стандартты қарқындылығы — xhigh; баптауларды қолдау таңдалған әдіске байланысты. low деңгейі қарапайым сұрақтар мен мәліметтерді алуға, medium — күнделікті әзірлеу мен құжат дайындауға, xhigh — күрделі кодқа, математикалық дәлелдеулерге және архитектуралық міндеттерге арналған. Таңдалған тереңдік алдын ала талдаудың көлеміне әсер етеді. Егер таңдалған әдіс осы баптауларды ұсынса, өндірушіде reasoning_effort немесе thinking_budget қолданылады; осы екі реттегішті бірге беру қатеге әкеледі. Пайымдау өшірілсе, модель жауапты бірден құрастырады.
Контекстке 1 000 000 токен сыяды. Кірістің ең ұзақ көлемі — 991 808 токен, пайымдау режимінде — 983 616. Шығыстың ең үлкен көлемі — 131 072 токен, пайымдаудың жеке шегі — 262 144. Alibaba-ның визуалды спецификациясында 16 млн пиксельге дейінгі суреттер және өлшемі 2 ГБ-қа дейін, ұзақтығы екі сағатқа дейінгі бейнелер көрсетілген. Өндіруші бір сұрауға мекенжай арқылы берілетін 2048 суретке дейін немесе Base64 түріндегі 250 суретке дейін және 64 бейнеге дейін қарастырады. Бұл шектер жалпы контекстпен бірге қолданылады және өндіруші нұсқасын сипаттайды; Ailoot-тың ағымдағы әдістері бейнекіріс не бұл сандық лимиттерді емес, мәтін мен сурет түріндегі кірісті жариялайды.
Контексттің қайталанатын бөлігін кейінгі сұраулар үшін кэштеуге болады. Механизм кіріс материалдарының ортақ басталуымен жұмыс істейді; оның болуы тапсырма мазмұнын өзгертпейді және әр сұрау міндетті түрде бұрын сақталған контекстті пайдаланады дегенді білдірмейді.
POST /v1/messagestext, imagetext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер qwen3.8-flash | Әдепкі— |
Өрісmessages | Түріmessage[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1 | Әдепкі— |
Өрісmessages[].role | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер user, assistant | Әдепкі— |
Өрісmessages[].content | Түріstring|content_block[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісsystem | Түріstring|content_block[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmax_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Шектеу қолданылатын нысан: таңдалған модельдің/карточканың нақты жоғарғы шегі | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Өрісtemperature | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtop_p | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstop_sequences | Түріstring[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools | Түріtool[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools[].name | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: құрал берілген | Әдепкі— |
Өрісtools[].description | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtools[].input_schema | ТүріJSON_schema | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtool_choice | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісthinking.type | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісthinking.budget_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісoutput_config.effort | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmetadata | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісcache_control | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Мәтін · UTF8 мәтіні
messages[].content немесе type=text блогы
Мәтін + сурет
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} немесе type=url дереккөзі
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext, image |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, messages, max_tokens |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыnull |
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрtext_file_material | Параметр талаптарынақты UTF-8 мазмұны мәтін ретінде енгізіледі; файл ID мәндері мен URLs үшін бөлек нақты қолдау қажет |
Өмірлік цикл: exact retained published method
Әдіс құрылымдары мен ID мәндері дәл берілген; жеткізушінің мүмкіндігі сұрауды қабылдаудан бөлек қаралады.
POST /v1/messagesAiloot 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 →
Модельдің анықтамалық кестелері әдіс таңдауын, баға есебін не төлемді өзгертпейді. Қолданыстағы төлемдер таңдалған Ailoot әдісінің мөлшерлемелерімен есептеледі.
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 |
|---|---|---|---|---|
| БаптауOpenAI Chat · Токендердің 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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауOpenAI Chat · Сұрау ұзындығы бойынша 1-деңгей | 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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауAnthropic Messages · Токендердің 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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауAnthropic Messages · Сұрау ұзындығы бойынша 1-деңгей | 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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen3.8-flash", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\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/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen3.8-flash", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})\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/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\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nimport anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n model="qwen3.8-flash",\n max_tokens=1024,\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\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(msg.to_dict(mode="json"))\nimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n model: "qwen3.8-flash",\n max_tokens: 1024,\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(msg);\nimport anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='qwen3.8-flash',max_tokens=1024,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_message()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson немесе SSE
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.
Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісid | Түріstring |
Өрісmodel | Түріstring |
Өрісcontent[] | Түріtext|thinking|tool_use|other content block |
Өрісstop_reason | Түріstring|null |
Өрісusage | Түріobject |
| 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. |
Ailoot qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest
Ailoot Ultra qwen3.8-flash, qwen/qwen3.8-flash
/chat/completions
qwen/qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest, qwen3.8-flash, qwen3.8-flash
qwen3.8-flashБағдарламалық агенттерге және кеңселік міндеттерге арналған үлкен контекстті мультимодальды модель. Ailoot-та мәтін мен суреттерді талдап, мәтіндік жауап құрастырады.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Qwen3.8-Flash бағдарламаларды әзірлеуді, бірізді кеңселік жұмысты және визуалды материалдарды түсінуді біріктіреді. Alibaba оны әрекеттерді жоспарлайтын, кері байланыс алатын және кейінгі қадамдарды нақтылайтын агент моделі ретінде сипаттайды. Мәлімделген бағыттарға бағдарламалық құралдарды жасау мен дамыту, іскерлік материалдармен жұмыс және шешімі экранның не құжаттың мазмұнына байланысты міндеттер кіреді.
Архитектурада 125 млрд параметр бар, олардың 6 миллиарды бір токен үшін белсендіріледі. Гибридті назар ұзақ тізбекті сақтап, қажетті мәліметтерді алу үшін GDN мен QSA-ны біріктіреді. Қалдық байланыстар механизмі ақпарат ағынын төрт параллель тармаққа бөледі, N-gram Embedding механизмі 51 млрд параметр қосады; оқытуда Muon оңтайландырғышы қолданылады. Бұл ұйымдастыру модельдің ішкі құрылысына қатысты. Ailoot-тың ағымдағы карточкасында кіріс ретінде мәтін мен суреттер, шығыста мәтін берілген. Alibaba бейнені бірге өңдеуді де сипаттайды; бейнекіріс жеке қолдауды қажет етеді және карточканың ағымдағы әдістерінде ұсынылмаған.
Модель скриншоттарды талдай алады, құжаттардан мәтін шығара алады және код дайындағанда суретті бағдар ретінде қолдана алады. Alibaba сипаттаған нұсқада бейнеқатар кадрлар арқылы талданады: бұл болып жатқанды сипаттауға, оқу ролигінің мазмұнын бөліп алуға және визуалды бөлшектерді тексеруге мүмкіндік береді. Модельдің өз шығысы мәтіндік: түсіндірме, бағдарламалық код, құрал шақыруы немесе құрылымдалған мәліметтер.
Қосылған қолданба орындайтын функциялар қолдау табады. Пайымдау режимінде модель алдымен қандай әрекеттер қажет екенін және олардың нәтижесін қалай пайдалану керектігін анықтап, кейін жауапты жалғастырады. Алдыңғы пайымдауды сақтау құралдармен ұзақ жұмыс жүргізуге көмектеседі. Құрылымдалған шығыс бағдарлама кейін өңдейтін деректерді алуға жарайды; қажетті құрылым мен өріс типтерін беруге болады. Өндірушіде қатаң схема мәтіндік сұрауларға қатысты. Суреттер мен басқа мультимодальды деректер болғанда json_schema автоматты түрде json_object түріне ауыстырылады: нәтиже JSON болады, бірақ берілген схеманың шектеулері қолданылмайды. Бұл баптаулардың қолжетімділігі таңдалған Ailoot әдісіне байланысты.
Qwen3.8-Flash пайымдауды және тікелей жауапты қолдайды. Өндірушіде пайымдау әдепкіде қосулы, стандартты қарқындылығы — xhigh; баптауларды қолдау таңдалған әдіске байланысты. low деңгейі қарапайым сұрақтар мен мәліметтерді алуға, medium — күнделікті әзірлеу мен құжат дайындауға, xhigh — күрделі кодқа, математикалық дәлелдеулерге және архитектуралық міндеттерге арналған. Таңдалған тереңдік алдын ала талдаудың көлеміне әсер етеді. Егер таңдалған әдіс осы баптауларды ұсынса, өндірушіде reasoning_effort немесе thinking_budget қолданылады; осы екі реттегішті бірге беру қатеге әкеледі. Пайымдау өшірілсе, модель жауапты бірден құрастырады.
Контекстке 1 000 000 токен сыяды. Кірістің ең ұзақ көлемі — 991 808 токен, пайымдау режимінде — 983 616. Шығыстың ең үлкен көлемі — 131 072 токен, пайымдаудың жеке шегі — 262 144. Alibaba-ның визуалды спецификациясында 16 млн пиксельге дейінгі суреттер және өлшемі 2 ГБ-қа дейін, ұзақтығы екі сағатқа дейінгі бейнелер көрсетілген. Өндіруші бір сұрауға мекенжай арқылы берілетін 2048 суретке дейін немесе Base64 түріндегі 250 суретке дейін және 64 бейнеге дейін қарастырады. Бұл шектер жалпы контекстпен бірге қолданылады және өндіруші нұсқасын сипаттайды; Ailoot-тың ағымдағы әдістері бейнекіріс не бұл сандық лимиттерді емес, мәтін мен сурет түріндегі кірісті жариялайды.
Контексттің қайталанатын бөлігін кейінгі сұраулар үшін кэштеуге болады. Механизм кіріс материалдарының ортақ басталуымен жұмыс істейді; оның болуы тапсырма мазмұнын өзгертпейді және әр сұрау міндетті түрде бұрын сақталған контекстті пайдаланады дегенді білдірмейді.
POST /v1/responsestext, imagetext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер qwen3.8-flash | Әдепкі— |
Өрісinput | Түріstring|input_item[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісinstructions | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісinput[].type | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер message, reasoning, function_call, function_call_output | Әдепкі— |
Өрісinput[].content | Түріstring|content_part[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісinput[].call_id | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: function_call_output; нақты қайтарылған call_id мәнін сақтаңыз | Әдепкі— |
Өрісinput[].output | Түріstring|content_part[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: function_call_output | Әдепкі— |
Өрісmax_output_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Өрісtemperature | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtop_p | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools | Түріtool[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtool_choice | Түріstring|object | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісparallel_tool_calls | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісreasoning.effort | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісreasoning.summary | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtext.format | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtext.verbosity | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісinclude | Түріstring[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstore | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісprevious_response_id | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер ID талабы: Қолдау көрсетілетін жалғастырудан алынған нақты жауап ID-і ғана Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісservice_tier | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісprompt_cache_key | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісprompt_cache_options | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Мәтін · UTF8 мәтіні
кіріс мәтіні немесе input_text бөлігі
Мәтін + сурет
{type:input_image,image_url}
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext, image |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, input |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыnull |
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрtext_file_material | Параметр талаптарынақты UTF-8 мазмұны мәтін ретінде енгізіледі; файл ID мәндері мен URLs үшін бөлек нақты қолдау қажет |
Өмірлік цикл: exact retained published method
Әдіс құрылымдары мен ID мәндері дәл берілген; жеткізушінің мүмкіндігі сұрауды қабылдаудан бөлек қаралады.
POST /v1/responsesAiloot 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 →
Модельдің анықтамалық кестелері әдіс таңдауын, баға есебін не төлемді өзгертпейді. Қолданыстағы төлемдер таңдалған Ailoot әдісінің мөлшерлемелерімен есептеледі.
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 |
|---|---|---|---|---|
| БаптауOpenAI Chat · Токендердің 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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауOpenAI Chat · Сұрау ұзындығы бойынша 1-деңгей | 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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауAnthropic Messages · Токендердің 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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауAnthropic Messages · Сұрау ұзындығы бойынша 1-деңгей | 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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen3.8-flash", "input": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text\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/responses \\\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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen3.8-flash", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})\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/responses \\\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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nfrom 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)\nresp = client.responses.create(model="qwen3.8-flash", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.responses.create({ model: "qwen3.8-flash", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\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\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)\nwith client.responses.stream(model="qwen3.8-flash", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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_response()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson немесе SSE
Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.
Әр шығыс элементін және мазмұн бөлігін, функцияның нақты call_id мәнін, шифрланған пайымдауды және пайдалану деректерін сақтаңыз. Ағында оқиғалар мен элементтердің барлық сәйкестендіру деректерін сақтаңыз.
Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісid | Түріstring |
Өрісstatus | Түріstring |
Өрісoutput[] | Түріmessage|reasoning|function_call|other item |
Өрісoutput[].content[] | Түріcontent part |
Өрісusage | Түріobject |
| 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. |
Ailoot qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest
Ailoot Ultra qwen3.8-flash, qwen/qwen3.8-flash
/chat/completions
qwen/qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest, qwen3.8-flash, qwen3.8-flash
qwen3.8-flashБағдарламалық агенттерге және кеңселік міндеттерге арналған үлкен контекстті мультимодальды модель. Ailoot-та мәтін мен суреттерді талдап, мәтіндік жауап құрастырады.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Qwen3.8-Flash бағдарламаларды әзірлеуді, бірізді кеңселік жұмысты және визуалды материалдарды түсінуді біріктіреді. Alibaba оны әрекеттерді жоспарлайтын, кері байланыс алатын және кейінгі қадамдарды нақтылайтын агент моделі ретінде сипаттайды. Мәлімделген бағыттарға бағдарламалық құралдарды жасау мен дамыту, іскерлік материалдармен жұмыс және шешімі экранның не құжаттың мазмұнына байланысты міндеттер кіреді.
Архитектурада 125 млрд параметр бар, олардың 6 миллиарды бір токен үшін белсендіріледі. Гибридті назар ұзақ тізбекті сақтап, қажетті мәліметтерді алу үшін GDN мен QSA-ны біріктіреді. Қалдық байланыстар механизмі ақпарат ағынын төрт параллель тармаққа бөледі, N-gram Embedding механизмі 51 млрд параметр қосады; оқытуда Muon оңтайландырғышы қолданылады. Бұл ұйымдастыру модельдің ішкі құрылысына қатысты. Ailoot-тың ағымдағы карточкасында кіріс ретінде мәтін мен суреттер, шығыста мәтін берілген. Alibaba бейнені бірге өңдеуді де сипаттайды; бейнекіріс жеке қолдауды қажет етеді және карточканың ағымдағы әдістерінде ұсынылмаған.
Модель скриншоттарды талдай алады, құжаттардан мәтін шығара алады және код дайындағанда суретті бағдар ретінде қолдана алады. Alibaba сипаттаған нұсқада бейнеқатар кадрлар арқылы талданады: бұл болып жатқанды сипаттауға, оқу ролигінің мазмұнын бөліп алуға және визуалды бөлшектерді тексеруге мүмкіндік береді. Модельдің өз шығысы мәтіндік: түсіндірме, бағдарламалық код, құрал шақыруы немесе құрылымдалған мәліметтер.
Қосылған қолданба орындайтын функциялар қолдау табады. Пайымдау режимінде модель алдымен қандай әрекеттер қажет екенін және олардың нәтижесін қалай пайдалану керектігін анықтап, кейін жауапты жалғастырады. Алдыңғы пайымдауды сақтау құралдармен ұзақ жұмыс жүргізуге көмектеседі. Құрылымдалған шығыс бағдарлама кейін өңдейтін деректерді алуға жарайды; қажетті құрылым мен өріс типтерін беруге болады. Өндірушіде қатаң схема мәтіндік сұрауларға қатысты. Суреттер мен басқа мультимодальды деректер болғанда json_schema автоматты түрде json_object түріне ауыстырылады: нәтиже JSON болады, бірақ берілген схеманың шектеулері қолданылмайды. Бұл баптаулардың қолжетімділігі таңдалған Ailoot әдісіне байланысты.
Qwen3.8-Flash пайымдауды және тікелей жауапты қолдайды. Өндірушіде пайымдау әдепкіде қосулы, стандартты қарқындылығы — xhigh; баптауларды қолдау таңдалған әдіске байланысты. low деңгейі қарапайым сұрақтар мен мәліметтерді алуға, medium — күнделікті әзірлеу мен құжат дайындауға, xhigh — күрделі кодқа, математикалық дәлелдеулерге және архитектуралық міндеттерге арналған. Таңдалған тереңдік алдын ала талдаудың көлеміне әсер етеді. Егер таңдалған әдіс осы баптауларды ұсынса, өндірушіде reasoning_effort немесе thinking_budget қолданылады; осы екі реттегішті бірге беру қатеге әкеледі. Пайымдау өшірілсе, модель жауапты бірден құрастырады.
Контекстке 1 000 000 токен сыяды. Кірістің ең ұзақ көлемі — 991 808 токен, пайымдау режимінде — 983 616. Шығыстың ең үлкен көлемі — 131 072 токен, пайымдаудың жеке шегі — 262 144. Alibaba-ның визуалды спецификациясында 16 млн пиксельге дейінгі суреттер және өлшемі 2 ГБ-қа дейін, ұзақтығы екі сағатқа дейінгі бейнелер көрсетілген. Өндіруші бір сұрауға мекенжай арқылы берілетін 2048 суретке дейін немесе Base64 түріндегі 250 суретке дейін және 64 бейнеге дейін қарастырады. Бұл шектер жалпы контекстпен бірге қолданылады және өндіруші нұсқасын сипаттайды; Ailoot-тың ағымдағы әдістері бейнекіріс не бұл сандық лимиттерді емес, мәтін мен сурет түріндегі кірісті жариялайды.
Контексттің қайталанатын бөлігін кейінгі сұраулар үшін кэштеуге болады. Механизм кіріс материалдарының ортақ басталуымен жұмыс істейді; оның болуы тапсырма мазмұнын өзгертпейді және әр сұрау міндетті түрде бұрын сақталған контекстті пайдаланады дегенді білдірмейді.
POST /v1/chat/completionstext, imagetext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер qwen3.8-flash | Әдепкі— |
Өрісmessages | Түріmessage[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1 | Әдепкі— |
Өрісmessages[].role | Түріstring | 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— |
Өрісmessages[].content | Түріstring|content_part[]|null | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].tool_calls | Түріtool_call[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].tool_call_id | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: role=tool; нақты қайтарылған ID мәнін пайдаланыңыз | Әдепкі— |
Өрісmessages[].name | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].reasoning_content | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: Модель пайымдауды пайдаланса, нақты қайтарылған пайымдауды қайта жіберіңіз | Әдепкі— |
Өрісmessages[].reasoning_details | Түріobject|array | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmax_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmax_completion_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Өрісstream_options.include_usage | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtemperature | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtop_p | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstop | Түріstring|string[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools | Түріfunction_tool[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools[].type | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.name | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: функция құралы берілген | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.description | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.parameters | ТүріJSON_schema | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtool_choice | Түріstring|object | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісparallel_tool_calls | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісresponse_format | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісreasoning_effort | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісreasoning | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісservice_tier | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісinstructions | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Үйлесімділік өрісі | Әдепкі— |
Өрісfunctions | Түріfunction[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісfunction_call | Түріstring|object | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісprompt_cache_options | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Мәтін · UTF8 мәтіні
messages[].content
Мәтін + сурет
{type:image_url,image_url:{url,detail}}
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext, image |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, messages |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыnull |
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрtext_file_material | Параметр талаптарынақты UTF-8 мазмұны мәтін ретінде енгізіледі; файл ID мәндері мен URLs үшін бөлек нақты қолдау қажет |
Өмірлік цикл: exact retained published method
Әдіс құрылымдары мен ID мәндері дәл берілген; жеткізушінің мүмкіндігі сұрауды қабылдаудан бөлек қаралады.
POST /v1/chat/completionsAiloot 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 →
Модельдің анықтамалық кестелері әдіс таңдауын, баға есебін не төлемді өзгертпейді. Қолданыстағы төлемдер таңдалған Ailoot әдісінің мөлшерлемелерімен есептеледі.
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 |
|---|---|---|---|---|
| БаптауOpenAI Chat · Токендердің 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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауOpenAI Chat · Сұрау ұзындығы бойынша 1-деңгей | 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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауAnthropic Messages · Токендердің 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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауAnthropic Messages · Сұрау ұзындығы бойынша 1-деңгей | 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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen3.8-flash", "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\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 $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen3.8-flash", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})\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\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nfrom 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)\nresp = client.chat.completions.create(\n model="qwen3.8-flash",\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\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(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.chat.completions.create({\n model: "qwen3.8-flash",\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom 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='qwen3.8-flash',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")\njson немесе SSE
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.
Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісchoices[].index | Түріinteger |
Өрісchoices[].message.content | Түріstring|null |
Өрісchoices[].message.tool_calls | Түріtool_call[] |
Өрісchoices[].message.reasoning_content | Түріstring |
Өрісchoices[].message.reasoning_details | Түріobject|array |
Өрісchoices[].finish_reason | Түріstring|null |
Өрісusage | Түріobject |
| 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. |
Ailoot qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest
Ailoot Ultra qwen3.8-flash, qwen/qwen3.8-flash
/chat/completions
qwen/qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest, qwen3.8-flash, qwen3.8-flash
qwen3.8-flashБағдарламалық агенттерге және кеңселік міндеттерге арналған үлкен контекстті мультимодальды модель. Ailoot-та мәтін мен суреттерді талдап, мәтіндік жауап құрастырады.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Qwen3.8-Flash бағдарламаларды әзірлеуді, бірізді кеңселік жұмысты және визуалды материалдарды түсінуді біріктіреді. Alibaba оны әрекеттерді жоспарлайтын, кері байланыс алатын және кейінгі қадамдарды нақтылайтын агент моделі ретінде сипаттайды. Мәлімделген бағыттарға бағдарламалық құралдарды жасау мен дамыту, іскерлік материалдармен жұмыс және шешімі экранның не құжаттың мазмұнына байланысты міндеттер кіреді.
Архитектурада 125 млрд параметр бар, олардың 6 миллиарды бір токен үшін белсендіріледі. Гибридті назар ұзақ тізбекті сақтап, қажетті мәліметтерді алу үшін GDN мен QSA-ны біріктіреді. Қалдық байланыстар механизмі ақпарат ағынын төрт параллель тармаққа бөледі, N-gram Embedding механизмі 51 млрд параметр қосады; оқытуда Muon оңтайландырғышы қолданылады. Бұл ұйымдастыру модельдің ішкі құрылысына қатысты. Ailoot-тың ағымдағы карточкасында кіріс ретінде мәтін мен суреттер, шығыста мәтін берілген. Alibaba бейнені бірге өңдеуді де сипаттайды; бейнекіріс жеке қолдауды қажет етеді және карточканың ағымдағы әдістерінде ұсынылмаған.
Модель скриншоттарды талдай алады, құжаттардан мәтін шығара алады және код дайындағанда суретті бағдар ретінде қолдана алады. Alibaba сипаттаған нұсқада бейнеқатар кадрлар арқылы талданады: бұл болып жатқанды сипаттауға, оқу ролигінің мазмұнын бөліп алуға және визуалды бөлшектерді тексеруге мүмкіндік береді. Модельдің өз шығысы мәтіндік: түсіндірме, бағдарламалық код, құрал шақыруы немесе құрылымдалған мәліметтер.
Қосылған қолданба орындайтын функциялар қолдау табады. Пайымдау режимінде модель алдымен қандай әрекеттер қажет екенін және олардың нәтижесін қалай пайдалану керектігін анықтап, кейін жауапты жалғастырады. Алдыңғы пайымдауды сақтау құралдармен ұзақ жұмыс жүргізуге көмектеседі. Құрылымдалған шығыс бағдарлама кейін өңдейтін деректерді алуға жарайды; қажетті құрылым мен өріс типтерін беруге болады. Өндірушіде қатаң схема мәтіндік сұрауларға қатысты. Суреттер мен басқа мультимодальды деректер болғанда json_schema автоматты түрде json_object түріне ауыстырылады: нәтиже JSON болады, бірақ берілген схеманың шектеулері қолданылмайды. Бұл баптаулардың қолжетімділігі таңдалған Ailoot әдісіне байланысты.
Qwen3.8-Flash пайымдауды және тікелей жауапты қолдайды. Өндірушіде пайымдау әдепкіде қосулы, стандартты қарқындылығы — xhigh; баптауларды қолдау таңдалған әдіске байланысты. low деңгейі қарапайым сұрақтар мен мәліметтерді алуға, medium — күнделікті әзірлеу мен құжат дайындауға, xhigh — күрделі кодқа, математикалық дәлелдеулерге және архитектуралық міндеттерге арналған. Таңдалған тереңдік алдын ала талдаудың көлеміне әсер етеді. Егер таңдалған әдіс осы баптауларды ұсынса, өндірушіде reasoning_effort немесе thinking_budget қолданылады; осы екі реттегішті бірге беру қатеге әкеледі. Пайымдау өшірілсе, модель жауапты бірден құрастырады.
Контекстке 1 000 000 токен сыяды. Кірістің ең ұзақ көлемі — 991 808 токен, пайымдау режимінде — 983 616. Шығыстың ең үлкен көлемі — 131 072 токен, пайымдаудың жеке шегі — 262 144. Alibaba-ның визуалды спецификациясында 16 млн пиксельге дейінгі суреттер және өлшемі 2 ГБ-қа дейін, ұзақтығы екі сағатқа дейінгі бейнелер көрсетілген. Өндіруші бір сұрауға мекенжай арқылы берілетін 2048 суретке дейін немесе Base64 түріндегі 250 суретке дейін және 64 бейнеге дейін қарастырады. Бұл шектер жалпы контекстпен бірге қолданылады және өндіруші нұсқасын сипаттайды; Ailoot-тың ағымдағы әдістері бейнекіріс не бұл сандық лимиттерді емес, мәтін мен сурет түріндегі кірісті жариялайды.
Контексттің қайталанатын бөлігін кейінгі сұраулар үшін кэштеуге болады. Механизм кіріс материалдарының ортақ басталуымен жұмыс істейді; оның болуы тапсырма мазмұнын өзгертпейді және әр сұрау міндетті түрде бұрын сақталған контекстті пайдаланады дегенді білдірмейді.
POST /v1/chat/completionstexttext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер qwen3.8-flash | Әдепкі— |
Өрісmessages | Түріmessage[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1 | Әдепкі— |
Өрісmessages[].role | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmessages[].content | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: Мәтіндік әңгіме | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Мәтін · UTF8 мәтіні
messages[].content
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, messages |
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext |
Параметрmessages | Параметр талаптарыrole/content құрылымы бар хабарламалар жиымы |
Параметрfile_material | Параметр талаптарынақты UTF-8 құжаты сөзбе-сөз мәтін ретінде енгізіледі; файл ID-і болжанбайды |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыstream |
Параметрcontrol_scope | Параметр талаптарыМәтіндік әңгіме; stream — логикалық мән, әдепкісі false. |
Параметрoutput_modalities | Параметр талаптарыtext |
Параметрhosted_operations | Параметр талаптарыfalse |
Параметрmultimodal_input_binding | Параметр талаптарыnull |
Әдістің балама атаулары: /chat/completions
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.
Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.
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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"qwen3.8-flash","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\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\nfrom 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="qwen3.8-flash", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\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"))\njson немесе SSE
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.
Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісchoices[].index | Түріinteger |
Өрісchoices[].message.content | Түріstring|null |
Өрісchoices[].message.tool_calls | Түріtool_call[] |
Өрісchoices[].message.reasoning_content | Түріstring |
Өрісchoices[].message.reasoning_details | Түріobject|array |
Өрісchoices[].finish_reason | Түріstring|null |
Өрісusage | Түріobject |
| 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. |
Ailoot qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest
Ailoot Ultra qwen3.8-flash, qwen/qwen3.8-flash
/chat/completions
qwen/qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest, qwen3.8-flash, qwen3.8-flash
qwen3.8-flashБағдарламалық агенттерге және кеңселік міндеттерге арналған үлкен контекстті мультимодальды модель. Ailoot-та мәтін мен суреттерді талдап, мәтіндік жауап құрастырады.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Qwen3.8-Flash бағдарламаларды әзірлеуді, бірізді кеңселік жұмысты және визуалды материалдарды түсінуді біріктіреді. Alibaba оны әрекеттерді жоспарлайтын, кері байланыс алатын және кейінгі қадамдарды нақтылайтын агент моделі ретінде сипаттайды. Мәлімделген бағыттарға бағдарламалық құралдарды жасау мен дамыту, іскерлік материалдармен жұмыс және шешімі экранның не құжаттың мазмұнына байланысты міндеттер кіреді.
Архитектурада 125 млрд параметр бар, олардың 6 миллиарды бір токен үшін белсендіріледі. Гибридті назар ұзақ тізбекті сақтап, қажетті мәліметтерді алу үшін GDN мен QSA-ны біріктіреді. Қалдық байланыстар механизмі ақпарат ағынын төрт параллель тармаққа бөледі, N-gram Embedding механизмі 51 млрд параметр қосады; оқытуда Muon оңтайландырғышы қолданылады. Бұл ұйымдастыру модельдің ішкі құрылысына қатысты. Ailoot-тың ағымдағы карточкасында кіріс ретінде мәтін мен суреттер, шығыста мәтін берілген. Alibaba бейнені бірге өңдеуді де сипаттайды; бейнекіріс жеке қолдауды қажет етеді және карточканың ағымдағы әдістерінде ұсынылмаған.
Модель скриншоттарды талдай алады, құжаттардан мәтін шығара алады және код дайындағанда суретті бағдар ретінде қолдана алады. Alibaba сипаттаған нұсқада бейнеқатар кадрлар арқылы талданады: бұл болып жатқанды сипаттауға, оқу ролигінің мазмұнын бөліп алуға және визуалды бөлшектерді тексеруге мүмкіндік береді. Модельдің өз шығысы мәтіндік: түсіндірме, бағдарламалық код, құрал шақыруы немесе құрылымдалған мәліметтер.
Қосылған қолданба орындайтын функциялар қолдау табады. Пайымдау режимінде модель алдымен қандай әрекеттер қажет екенін және олардың нәтижесін қалай пайдалану керектігін анықтап, кейін жауапты жалғастырады. Алдыңғы пайымдауды сақтау құралдармен ұзақ жұмыс жүргізуге көмектеседі. Құрылымдалған шығыс бағдарлама кейін өңдейтін деректерді алуға жарайды; қажетті құрылым мен өріс типтерін беруге болады. Өндірушіде қатаң схема мәтіндік сұрауларға қатысты. Суреттер мен басқа мультимодальды деректер болғанда json_schema автоматты түрде json_object түріне ауыстырылады: нәтиже JSON болады, бірақ берілген схеманың шектеулері қолданылмайды. Бұл баптаулардың қолжетімділігі таңдалған Ailoot әдісіне байланысты.
Qwen3.8-Flash пайымдауды және тікелей жауапты қолдайды. Өндірушіде пайымдау әдепкіде қосулы, стандартты қарқындылығы — xhigh; баптауларды қолдау таңдалған әдіске байланысты. low деңгейі қарапайым сұрақтар мен мәліметтерді алуға, medium — күнделікті әзірлеу мен құжат дайындауға, xhigh — күрделі кодқа, математикалық дәлелдеулерге және архитектуралық міндеттерге арналған. Таңдалған тереңдік алдын ала талдаудың көлеміне әсер етеді. Егер таңдалған әдіс осы баптауларды ұсынса, өндірушіде reasoning_effort немесе thinking_budget қолданылады; осы екі реттегішті бірге беру қатеге әкеледі. Пайымдау өшірілсе, модель жауапты бірден құрастырады.
Контекстке 1 000 000 токен сыяды. Кірістің ең ұзақ көлемі — 991 808 токен, пайымдау режимінде — 983 616. Шығыстың ең үлкен көлемі — 131 072 токен, пайымдаудың жеке шегі — 262 144. Alibaba-ның визуалды спецификациясында 16 млн пиксельге дейінгі суреттер және өлшемі 2 ГБ-қа дейін, ұзақтығы екі сағатқа дейінгі бейнелер көрсетілген. Өндіруші бір сұрауға мекенжай арқылы берілетін 2048 суретке дейін немесе Base64 түріндегі 250 суретке дейін және 64 бейнеге дейін қарастырады. Бұл шектер жалпы контекстпен бірге қолданылады және өндіруші нұсқасын сипаттайды; Ailoot-тың ағымдағы әдістері бейнекіріс не бұл сандық лимиттерді емес, мәтін мен сурет түріндегі кірісті жариялайды.
Контексттің қайталанатын бөлігін кейінгі сұраулар үшін кэштеуге болады. Механизм кіріс материалдарының ортақ басталуымен жұмыс істейді; оның болуы тапсырма мазмұнын өзгертпейді және әр сұрау міндетті түрде бұрын сақталған контекстті пайдаланады дегенді білдірмейді.
POST /v1/messagestextjson, sse| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер qwen3.8-flash | Әдепкі— |
Өрісmessages | Түріmessage[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].role | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер user, assistant | Әдепкі— |
Өрісmessages[].content | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmax_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Мәтін · UTF-8 мәтіні
messages[].content жолы
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, messages, max_tokens |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыstream |
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext |
Параметрtext_file_material | Параметр талаптарыНақты UTF-8 құжатын оқып, оның мәтінін көрсетілген кіріс жолына немесе хабарлама мазмұнының жолына қойыңыз. |
Өмірлік цикл: synchronous_or_streamed
Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.
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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
{\n "model": "qwen3.8-flash",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'qwen3.8-flash', '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\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': 'qwen3.8-flash', '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))\nJSON немесе SSE
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.
Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісid | Түріstring |
Өрісmodel | Түріstring |
Өрісcontent[] | Түріtext|thinking|tool_use|other content block |
Өрісstop_reason | Түріstring|null |
Өрісusage | Түріobject |
| 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. |
Ailoot qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest
Ailoot Ultra qwen3.8-flash, qwen/qwen3.8-flash
/chat/completions
qwen/qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest, qwen3.8-flash, qwen3.8-flash
qwen-flashБағдарламалық агенттерге және кеңселік міндеттерге арналған үлкен контекстті мультимодальды модель. Ailoot-та мәтін мен суреттерді талдап, мәтіндік жауап құрастырады.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Qwen3.8-Flash бағдарламаларды әзірлеуді, бірізді кеңселік жұмысты және визуалды материалдарды түсінуді біріктіреді. Alibaba оны әрекеттерді жоспарлайтын, кері байланыс алатын және кейінгі қадамдарды нақтылайтын агент моделі ретінде сипаттайды. Мәлімделген бағыттарға бағдарламалық құралдарды жасау мен дамыту, іскерлік материалдармен жұмыс және шешімі экранның не құжаттың мазмұнына байланысты міндеттер кіреді.
Архитектурада 125 млрд параметр бар, олардың 6 миллиарды бір токен үшін белсендіріледі. Гибридті назар ұзақ тізбекті сақтап, қажетті мәліметтерді алу үшін GDN мен QSA-ны біріктіреді. Қалдық байланыстар механизмі ақпарат ағынын төрт параллель тармаққа бөледі, N-gram Embedding механизмі 51 млрд параметр қосады; оқытуда Muon оңтайландырғышы қолданылады. Бұл ұйымдастыру модельдің ішкі құрылысына қатысты. Ailoot-тың ағымдағы карточкасында кіріс ретінде мәтін мен суреттер, шығыста мәтін берілген. Alibaba бейнені бірге өңдеуді де сипаттайды; бейнекіріс жеке қолдауды қажет етеді және карточканың ағымдағы әдістерінде ұсынылмаған.
Модель скриншоттарды талдай алады, құжаттардан мәтін шығара алады және код дайындағанда суретті бағдар ретінде қолдана алады. Alibaba сипаттаған нұсқада бейнеқатар кадрлар арқылы талданады: бұл болып жатқанды сипаттауға, оқу ролигінің мазмұнын бөліп алуға және визуалды бөлшектерді тексеруге мүмкіндік береді. Модельдің өз шығысы мәтіндік: түсіндірме, бағдарламалық код, құрал шақыруы немесе құрылымдалған мәліметтер.
Қосылған қолданба орындайтын функциялар қолдау табады. Пайымдау режимінде модель алдымен қандай әрекеттер қажет екенін және олардың нәтижесін қалай пайдалану керектігін анықтап, кейін жауапты жалғастырады. Алдыңғы пайымдауды сақтау құралдармен ұзақ жұмыс жүргізуге көмектеседі. Құрылымдалған шығыс бағдарлама кейін өңдейтін деректерді алуға жарайды; қажетті құрылым мен өріс типтерін беруге болады. Өндірушіде қатаң схема мәтіндік сұрауларға қатысты. Суреттер мен басқа мультимодальды деректер болғанда json_schema автоматты түрде json_object түріне ауыстырылады: нәтиже JSON болады, бірақ берілген схеманың шектеулері қолданылмайды. Бұл баптаулардың қолжетімділігі таңдалған Ailoot әдісіне байланысты.
Qwen3.8-Flash пайымдауды және тікелей жауапты қолдайды. Өндірушіде пайымдау әдепкіде қосулы, стандартты қарқындылығы — xhigh; баптауларды қолдау таңдалған әдіске байланысты. low деңгейі қарапайым сұрақтар мен мәліметтерді алуға, medium — күнделікті әзірлеу мен құжат дайындауға, xhigh — күрделі кодқа, математикалық дәлелдеулерге және архитектуралық міндеттерге арналған. Таңдалған тереңдік алдын ала талдаудың көлеміне әсер етеді. Егер таңдалған әдіс осы баптауларды ұсынса, өндірушіде reasoning_effort немесе thinking_budget қолданылады; осы екі реттегішті бірге беру қатеге әкеледі. Пайымдау өшірілсе, модель жауапты бірден құрастырады.
Контекстке 1 000 000 токен сыяды. Кірістің ең ұзақ көлемі — 991 808 токен, пайымдау режимінде — 983 616. Шығыстың ең үлкен көлемі — 131 072 токен, пайымдаудың жеке шегі — 262 144. Alibaba-ның визуалды спецификациясында 16 млн пиксельге дейінгі суреттер және өлшемі 2 ГБ-қа дейін, ұзақтығы екі сағатқа дейінгі бейнелер көрсетілген. Өндіруші бір сұрауға мекенжай арқылы берілетін 2048 суретке дейін немесе Base64 түріндегі 250 суретке дейін және 64 бейнеге дейін қарастырады. Бұл шектер жалпы контекстпен бірге қолданылады және өндіруші нұсқасын сипаттайды; Ailoot-тың ағымдағы әдістері бейнекіріс не бұл сандық лимиттерді емес, мәтін мен сурет түріндегі кірісті жариялайды.
Контексттің қайталанатын бөлігін кейінгі сұраулар үшін кэштеуге болады. Механизм кіріс материалдарының ортақ басталуымен жұмыс істейді; оның болуы тапсырма мазмұнын өзгертпейді және әр сұрау міндетті түрде бұрын сақталған контекстті пайдаланады дегенді білдірмейді.
POST /v1/messagestext, imagetext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер qwen-flash | Әдепкі— |
Өрісmessages | Түріmessage[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1 | Әдепкі— |
Өрісmessages[].role | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер user, assistant | Әдепкі— |
Өрісmessages[].content | Түріstring|content_block[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісsystem | Түріstring|content_block[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmax_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Шектеу қолданылатын нысан: таңдалған модельдің/карточканың нақты жоғарғы шегі | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Өрісtemperature | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtop_p | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstop_sequences | Түріstring[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools | Түріtool[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools[].name | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: құрал берілген | Әдепкі— |
Өрісtools[].description | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtools[].input_schema | ТүріJSON_schema | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtool_choice | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісthinking.type | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісthinking.budget_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісoutput_config.effort | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmetadata | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісcache_control | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Мәтін · UTF8 мәтіні
messages[].content немесе type=text блогы
Мәтін + сурет
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} немесе type=url дереккөзі
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext, image |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, messages, max_tokens |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыnull |
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрtext_file_material | Параметр талаптарынақты UTF-8 мазмұны мәтін ретінде енгізіледі; файл ID мәндері мен URLs үшін бөлек нақты қолдау қажет |
Өмірлік цикл: exact retained published method
Әдіс құрылымдары мен ID мәндері дәл берілген; жеткізушінің мүмкіндігі сұрауды қабылдаудан бөлек қаралады.
POST /v1/messagesAiloot 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 →
Модельдің анықтамалық кестелері әдіс таңдауын, баға есебін не төлемді өзгертпейді. Қолданыстағы төлемдер таңдалған Ailoot әдісінің мөлшерлемелерімен есептеледі.
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 |
|---|---|---|---|---|
| БаптауOpenAI Chat · Токендердің 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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауOpenAI Chat · Сұрау ұзындығы бойынша 1-деңгей | 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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауAnthropic Messages · Токендердің 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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауAnthropic Messages · Сұрау ұзындығы бойынша 1-деңгей | 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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen-flash", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\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/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen-flash", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})\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/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\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nimport anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n model="qwen-flash",\n max_tokens=1024,\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\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(msg.to_dict(mode="json"))\nimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n model: "qwen-flash",\n max_tokens: 1024,\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(msg);\nimport anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='qwen-flash',max_tokens=1024,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_message()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson немесе SSE
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.
Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісid | Түріstring |
Өрісmodel | Түріstring |
Өрісcontent[] | Түріtext|thinking|tool_use|other content block |
Өрісstop_reason | Түріstring|null |
Өрісusage | Түріobject |
| 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. |
Ailoot qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest
Ailoot Ultra qwen3.8-flash, qwen/qwen3.8-flash
/chat/completions
qwen/qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest, qwen3.8-flash, qwen3.8-flash
qwen-flashБағдарламалық агенттерге және кеңселік міндеттерге арналған үлкен контекстті мультимодальды модель. Ailoot-та мәтін мен суреттерді талдап, мәтіндік жауап құрастырады.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Qwen3.8-Flash бағдарламаларды әзірлеуді, бірізді кеңселік жұмысты және визуалды материалдарды түсінуді біріктіреді. Alibaba оны әрекеттерді жоспарлайтын, кері байланыс алатын және кейінгі қадамдарды нақтылайтын агент моделі ретінде сипаттайды. Мәлімделген бағыттарға бағдарламалық құралдарды жасау мен дамыту, іскерлік материалдармен жұмыс және шешімі экранның не құжаттың мазмұнына байланысты міндеттер кіреді.
Архитектурада 125 млрд параметр бар, олардың 6 миллиарды бір токен үшін белсендіріледі. Гибридті назар ұзақ тізбекті сақтап, қажетті мәліметтерді алу үшін GDN мен QSA-ны біріктіреді. Қалдық байланыстар механизмі ақпарат ағынын төрт параллель тармаққа бөледі, N-gram Embedding механизмі 51 млрд параметр қосады; оқытуда Muon оңтайландырғышы қолданылады. Бұл ұйымдастыру модельдің ішкі құрылысына қатысты. Ailoot-тың ағымдағы карточкасында кіріс ретінде мәтін мен суреттер, шығыста мәтін берілген. Alibaba бейнені бірге өңдеуді де сипаттайды; бейнекіріс жеке қолдауды қажет етеді және карточканың ағымдағы әдістерінде ұсынылмаған.
Модель скриншоттарды талдай алады, құжаттардан мәтін шығара алады және код дайындағанда суретті бағдар ретінде қолдана алады. Alibaba сипаттаған нұсқада бейнеқатар кадрлар арқылы талданады: бұл болып жатқанды сипаттауға, оқу ролигінің мазмұнын бөліп алуға және визуалды бөлшектерді тексеруге мүмкіндік береді. Модельдің өз шығысы мәтіндік: түсіндірме, бағдарламалық код, құрал шақыруы немесе құрылымдалған мәліметтер.
Қосылған қолданба орындайтын функциялар қолдау табады. Пайымдау режимінде модель алдымен қандай әрекеттер қажет екенін және олардың нәтижесін қалай пайдалану керектігін анықтап, кейін жауапты жалғастырады. Алдыңғы пайымдауды сақтау құралдармен ұзақ жұмыс жүргізуге көмектеседі. Құрылымдалған шығыс бағдарлама кейін өңдейтін деректерді алуға жарайды; қажетті құрылым мен өріс типтерін беруге болады. Өндірушіде қатаң схема мәтіндік сұрауларға қатысты. Суреттер мен басқа мультимодальды деректер болғанда json_schema автоматты түрде json_object түріне ауыстырылады: нәтиже JSON болады, бірақ берілген схеманың шектеулері қолданылмайды. Бұл баптаулардың қолжетімділігі таңдалған Ailoot әдісіне байланысты.
Qwen3.8-Flash пайымдауды және тікелей жауапты қолдайды. Өндірушіде пайымдау әдепкіде қосулы, стандартты қарқындылығы — xhigh; баптауларды қолдау таңдалған әдіске байланысты. low деңгейі қарапайым сұрақтар мен мәліметтерді алуға, medium — күнделікті әзірлеу мен құжат дайындауға, xhigh — күрделі кодқа, математикалық дәлелдеулерге және архитектуралық міндеттерге арналған. Таңдалған тереңдік алдын ала талдаудың көлеміне әсер етеді. Егер таңдалған әдіс осы баптауларды ұсынса, өндірушіде reasoning_effort немесе thinking_budget қолданылады; осы екі реттегішті бірге беру қатеге әкеледі. Пайымдау өшірілсе, модель жауапты бірден құрастырады.
Контекстке 1 000 000 токен сыяды. Кірістің ең ұзақ көлемі — 991 808 токен, пайымдау режимінде — 983 616. Шығыстың ең үлкен көлемі — 131 072 токен, пайымдаудың жеке шегі — 262 144. Alibaba-ның визуалды спецификациясында 16 млн пиксельге дейінгі суреттер және өлшемі 2 ГБ-қа дейін, ұзақтығы екі сағатқа дейінгі бейнелер көрсетілген. Өндіруші бір сұрауға мекенжай арқылы берілетін 2048 суретке дейін немесе Base64 түріндегі 250 суретке дейін және 64 бейнеге дейін қарастырады. Бұл шектер жалпы контекстпен бірге қолданылады және өндіруші нұсқасын сипаттайды; Ailoot-тың ағымдағы әдістері бейнекіріс не бұл сандық лимиттерді емес, мәтін мен сурет түріндегі кірісті жариялайды.
Контексттің қайталанатын бөлігін кейінгі сұраулар үшін кэштеуге болады. Механизм кіріс материалдарының ортақ басталуымен жұмыс істейді; оның болуы тапсырма мазмұнын өзгертпейді және әр сұрау міндетті түрде бұрын сақталған контекстті пайдаланады дегенді білдірмейді.
POST /v1/responsestext, imagetext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер qwen-flash | Әдепкі— |
Өрісinput | Түріstring|input_item[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісinstructions | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісinput[].type | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер message, reasoning, function_call, function_call_output | Әдепкі— |
Өрісinput[].content | Түріstring|content_part[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісinput[].call_id | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: function_call_output; нақты қайтарылған call_id мәнін сақтаңыз | Әдепкі— |
Өрісinput[].output | Түріstring|content_part[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: function_call_output | Әдепкі— |
Өрісmax_output_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Өрісtemperature | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtop_p | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools | Түріtool[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtool_choice | Түріstring|object | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісparallel_tool_calls | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісreasoning.effort | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісreasoning.summary | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtext.format | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtext.verbosity | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісinclude | Түріstring[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstore | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісprevious_response_id | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер ID талабы: Қолдау көрсетілетін жалғастырудан алынған нақты жауап ID-і ғана Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісservice_tier | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісprompt_cache_key | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісprompt_cache_options | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Мәтін · UTF8 мәтіні
кіріс мәтіні немесе input_text бөлігі
Мәтін + сурет
{type:input_image,image_url}
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext, image |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, input |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыnull |
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрtext_file_material | Параметр талаптарынақты UTF-8 мазмұны мәтін ретінде енгізіледі; файл ID мәндері мен URLs үшін бөлек нақты қолдау қажет |
Өмірлік цикл: exact retained published method
Әдіс құрылымдары мен ID мәндері дәл берілген; жеткізушінің мүмкіндігі сұрауды қабылдаудан бөлек қаралады.
POST /v1/responsesAiloot 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 →
Модельдің анықтамалық кестелері әдіс таңдауын, баға есебін не төлемді өзгертпейді. Қолданыстағы төлемдер таңдалған Ailoot әдісінің мөлшерлемелерімен есептеледі.
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 |
|---|---|---|---|---|
| БаптауOpenAI Chat · Токендердің 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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауOpenAI Chat · Сұрау ұзындығы бойынша 1-деңгей | 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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауAnthropic Messages · Токендердің 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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауAnthropic Messages · Сұрау ұзындығы бойынша 1-деңгей | 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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen-flash", "input": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text\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/responses \\\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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen-flash", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})\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/responses \\\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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nfrom 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)\nresp = client.responses.create(model="qwen-flash", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.responses.create({ model: "qwen-flash", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\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\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)\nwith client.responses.stream(model="qwen-flash", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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_response()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson немесе SSE
Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.
Әр шығыс элементін және мазмұн бөлігін, функцияның нақты call_id мәнін, шифрланған пайымдауды және пайдалану деректерін сақтаңыз. Ағында оқиғалар мен элементтердің барлық сәйкестендіру деректерін сақтаңыз.
Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісid | Түріstring |
Өрісstatus | Түріstring |
Өрісoutput[] | Түріmessage|reasoning|function_call|other item |
Өрісoutput[].content[] | Түріcontent part |
Өрісusage | Түріobject |
| 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. |
Ailoot qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest
Ailoot Ultra qwen3.8-flash, qwen/qwen3.8-flash
/chat/completions
qwen/qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest, qwen3.8-flash, qwen3.8-flash
qwen-flashБағдарламалық агенттерге және кеңселік міндеттерге арналған үлкен контекстті мультимодальды модель. Ailoot-та мәтін мен суреттерді талдап, мәтіндік жауап құрастырады.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Qwen3.8-Flash бағдарламаларды әзірлеуді, бірізді кеңселік жұмысты және визуалды материалдарды түсінуді біріктіреді. Alibaba оны әрекеттерді жоспарлайтын, кері байланыс алатын және кейінгі қадамдарды нақтылайтын агент моделі ретінде сипаттайды. Мәлімделген бағыттарға бағдарламалық құралдарды жасау мен дамыту, іскерлік материалдармен жұмыс және шешімі экранның не құжаттың мазмұнына байланысты міндеттер кіреді.
Архитектурада 125 млрд параметр бар, олардың 6 миллиарды бір токен үшін белсендіріледі. Гибридті назар ұзақ тізбекті сақтап, қажетті мәліметтерді алу үшін GDN мен QSA-ны біріктіреді. Қалдық байланыстар механизмі ақпарат ағынын төрт параллель тармаққа бөледі, N-gram Embedding механизмі 51 млрд параметр қосады; оқытуда Muon оңтайландырғышы қолданылады. Бұл ұйымдастыру модельдің ішкі құрылысына қатысты. Ailoot-тың ағымдағы карточкасында кіріс ретінде мәтін мен суреттер, шығыста мәтін берілген. Alibaba бейнені бірге өңдеуді де сипаттайды; бейнекіріс жеке қолдауды қажет етеді және карточканың ағымдағы әдістерінде ұсынылмаған.
Модель скриншоттарды талдай алады, құжаттардан мәтін шығара алады және код дайындағанда суретті бағдар ретінде қолдана алады. Alibaba сипаттаған нұсқада бейнеқатар кадрлар арқылы талданады: бұл болып жатқанды сипаттауға, оқу ролигінің мазмұнын бөліп алуға және визуалды бөлшектерді тексеруге мүмкіндік береді. Модельдің өз шығысы мәтіндік: түсіндірме, бағдарламалық код, құрал шақыруы немесе құрылымдалған мәліметтер.
Қосылған қолданба орындайтын функциялар қолдау табады. Пайымдау режимінде модель алдымен қандай әрекеттер қажет екенін және олардың нәтижесін қалай пайдалану керектігін анықтап, кейін жауапты жалғастырады. Алдыңғы пайымдауды сақтау құралдармен ұзақ жұмыс жүргізуге көмектеседі. Құрылымдалған шығыс бағдарлама кейін өңдейтін деректерді алуға жарайды; қажетті құрылым мен өріс типтерін беруге болады. Өндірушіде қатаң схема мәтіндік сұрауларға қатысты. Суреттер мен басқа мультимодальды деректер болғанда json_schema автоматты түрде json_object түріне ауыстырылады: нәтиже JSON болады, бірақ берілген схеманың шектеулері қолданылмайды. Бұл баптаулардың қолжетімділігі таңдалған Ailoot әдісіне байланысты.
Qwen3.8-Flash пайымдауды және тікелей жауапты қолдайды. Өндірушіде пайымдау әдепкіде қосулы, стандартты қарқындылығы — xhigh; баптауларды қолдау таңдалған әдіске байланысты. low деңгейі қарапайым сұрақтар мен мәліметтерді алуға, medium — күнделікті әзірлеу мен құжат дайындауға, xhigh — күрделі кодқа, математикалық дәлелдеулерге және архитектуралық міндеттерге арналған. Таңдалған тереңдік алдын ала талдаудың көлеміне әсер етеді. Егер таңдалған әдіс осы баптауларды ұсынса, өндірушіде reasoning_effort немесе thinking_budget қолданылады; осы екі реттегішті бірге беру қатеге әкеледі. Пайымдау өшірілсе, модель жауапты бірден құрастырады.
Контекстке 1 000 000 токен сыяды. Кірістің ең ұзақ көлемі — 991 808 токен, пайымдау режимінде — 983 616. Шығыстың ең үлкен көлемі — 131 072 токен, пайымдаудың жеке шегі — 262 144. Alibaba-ның визуалды спецификациясында 16 млн пиксельге дейінгі суреттер және өлшемі 2 ГБ-қа дейін, ұзақтығы екі сағатқа дейінгі бейнелер көрсетілген. Өндіруші бір сұрауға мекенжай арқылы берілетін 2048 суретке дейін немесе Base64 түріндегі 250 суретке дейін және 64 бейнеге дейін қарастырады. Бұл шектер жалпы контекстпен бірге қолданылады және өндіруші нұсқасын сипаттайды; Ailoot-тың ағымдағы әдістері бейнекіріс не бұл сандық лимиттерді емес, мәтін мен сурет түріндегі кірісті жариялайды.
Контексттің қайталанатын бөлігін кейінгі сұраулар үшін кэштеуге болады. Механизм кіріс материалдарының ортақ басталуымен жұмыс істейді; оның болуы тапсырма мазмұнын өзгертпейді және әр сұрау міндетті түрде бұрын сақталған контекстті пайдаланады дегенді білдірмейді.
POST /v1/chat/completionstext, imagetext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер qwen-flash | Әдепкі— |
Өрісmessages | Түріmessage[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1 | Әдепкі— |
Өрісmessages[].role | Түріstring | 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— |
Өрісmessages[].content | Түріstring|content_part[]|null | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].tool_calls | Түріtool_call[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].tool_call_id | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: role=tool; нақты қайтарылған ID мәнін пайдаланыңыз | Әдепкі— |
Өрісmessages[].name | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].reasoning_content | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: Модель пайымдауды пайдаланса, нақты қайтарылған пайымдауды қайта жіберіңіз | Әдепкі— |
Өрісmessages[].reasoning_details | Түріobject|array | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmax_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmax_completion_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Өрісstream_options.include_usage | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtemperature | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtop_p | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstop | Түріstring|string[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools | Түріfunction_tool[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools[].type | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.name | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: функция құралы берілген | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.description | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.parameters | ТүріJSON_schema | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtool_choice | Түріstring|object | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісparallel_tool_calls | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісresponse_format | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісreasoning_effort | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісreasoning | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісservice_tier | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісinstructions | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Үйлесімділік өрісі | Әдепкі— |
Өрісfunctions | Түріfunction[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісfunction_call | Түріstring|object | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісprompt_cache_options | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Мәтін · UTF8 мәтіні
messages[].content
Мәтін + сурет
{type:image_url,image_url:{url,detail}}
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext, image |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, messages |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыnull |
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрtext_file_material | Параметр талаптарынақты UTF-8 мазмұны мәтін ретінде енгізіледі; файл ID мәндері мен URLs үшін бөлек нақты қолдау қажет |
Өмірлік цикл: exact retained published method
Әдіс құрылымдары мен ID мәндері дәл берілген; жеткізушінің мүмкіндігі сұрауды қабылдаудан бөлек қаралады.
POST /v1/chat/completionsAiloot 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 →
Модельдің анықтамалық кестелері әдіс таңдауын, баға есебін не төлемді өзгертпейді. Қолданыстағы төлемдер таңдалған Ailoot әдісінің мөлшерлемелерімен есептеледі.
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 |
|---|---|---|---|---|
| БаптауOpenAI Chat · Токендердің 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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауOpenAI Chat · Сұрау ұзындығы бойынша 1-деңгей | 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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауAnthropic Messages · Токендердің 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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауAnthropic Messages · Сұрау ұзындығы бойынша 1-деңгей | 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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen-flash", "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\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 $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen-flash", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})\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\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nfrom 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)\nresp = client.chat.completions.create(\n model="qwen-flash",\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\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(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.chat.completions.create({\n model: "qwen-flash",\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom 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-flash',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")\njson немесе SSE
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.
Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісchoices[].index | Түріinteger |
Өрісchoices[].message.content | Түріstring|null |
Өрісchoices[].message.tool_calls | Түріtool_call[] |
Өрісchoices[].message.reasoning_content | Түріstring |
Өрісchoices[].message.reasoning_details | Түріobject|array |
Өрісchoices[].finish_reason | Түріstring|null |
Өрісusage | Түріobject |
| 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. |
Ailoot qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest
Ailoot Ultra qwen3.8-flash, qwen/qwen3.8-flash
/chat/completions
qwen/qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest, qwen3.8-flash, qwen3.8-flash
qwen-flash-latestБағдарламалық агенттерге және кеңселік міндеттерге арналған үлкен контекстті мультимодальды модель. Ailoot-та мәтін мен суреттерді талдап, мәтіндік жауап құрастырады.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Qwen3.8-Flash бағдарламаларды әзірлеуді, бірізді кеңселік жұмысты және визуалды материалдарды түсінуді біріктіреді. Alibaba оны әрекеттерді жоспарлайтын, кері байланыс алатын және кейінгі қадамдарды нақтылайтын агент моделі ретінде сипаттайды. Мәлімделген бағыттарға бағдарламалық құралдарды жасау мен дамыту, іскерлік материалдармен жұмыс және шешімі экранның не құжаттың мазмұнына байланысты міндеттер кіреді.
Архитектурада 125 млрд параметр бар, олардың 6 миллиарды бір токен үшін белсендіріледі. Гибридті назар ұзақ тізбекті сақтап, қажетті мәліметтерді алу үшін GDN мен QSA-ны біріктіреді. Қалдық байланыстар механизмі ақпарат ағынын төрт параллель тармаққа бөледі, N-gram Embedding механизмі 51 млрд параметр қосады; оқытуда Muon оңтайландырғышы қолданылады. Бұл ұйымдастыру модельдің ішкі құрылысына қатысты. Ailoot-тың ағымдағы карточкасында кіріс ретінде мәтін мен суреттер, шығыста мәтін берілген. Alibaba бейнені бірге өңдеуді де сипаттайды; бейнекіріс жеке қолдауды қажет етеді және карточканың ағымдағы әдістерінде ұсынылмаған.
Модель скриншоттарды талдай алады, құжаттардан мәтін шығара алады және код дайындағанда суретті бағдар ретінде қолдана алады. Alibaba сипаттаған нұсқада бейнеқатар кадрлар арқылы талданады: бұл болып жатқанды сипаттауға, оқу ролигінің мазмұнын бөліп алуға және визуалды бөлшектерді тексеруге мүмкіндік береді. Модельдің өз шығысы мәтіндік: түсіндірме, бағдарламалық код, құрал шақыруы немесе құрылымдалған мәліметтер.
Қосылған қолданба орындайтын функциялар қолдау табады. Пайымдау режимінде модель алдымен қандай әрекеттер қажет екенін және олардың нәтижесін қалай пайдалану керектігін анықтап, кейін жауапты жалғастырады. Алдыңғы пайымдауды сақтау құралдармен ұзақ жұмыс жүргізуге көмектеседі. Құрылымдалған шығыс бағдарлама кейін өңдейтін деректерді алуға жарайды; қажетті құрылым мен өріс типтерін беруге болады. Өндірушіде қатаң схема мәтіндік сұрауларға қатысты. Суреттер мен басқа мультимодальды деректер болғанда json_schema автоматты түрде json_object түріне ауыстырылады: нәтиже JSON болады, бірақ берілген схеманың шектеулері қолданылмайды. Бұл баптаулардың қолжетімділігі таңдалған Ailoot әдісіне байланысты.
Qwen3.8-Flash пайымдауды және тікелей жауапты қолдайды. Өндірушіде пайымдау әдепкіде қосулы, стандартты қарқындылығы — xhigh; баптауларды қолдау таңдалған әдіске байланысты. low деңгейі қарапайым сұрақтар мен мәліметтерді алуға, medium — күнделікті әзірлеу мен құжат дайындауға, xhigh — күрделі кодқа, математикалық дәлелдеулерге және архитектуралық міндеттерге арналған. Таңдалған тереңдік алдын ала талдаудың көлеміне әсер етеді. Егер таңдалған әдіс осы баптауларды ұсынса, өндірушіде reasoning_effort немесе thinking_budget қолданылады; осы екі реттегішті бірге беру қатеге әкеледі. Пайымдау өшірілсе, модель жауапты бірден құрастырады.
Контекстке 1 000 000 токен сыяды. Кірістің ең ұзақ көлемі — 991 808 токен, пайымдау режимінде — 983 616. Шығыстың ең үлкен көлемі — 131 072 токен, пайымдаудың жеке шегі — 262 144. Alibaba-ның визуалды спецификациясында 16 млн пиксельге дейінгі суреттер және өлшемі 2 ГБ-қа дейін, ұзақтығы екі сағатқа дейінгі бейнелер көрсетілген. Өндіруші бір сұрауға мекенжай арқылы берілетін 2048 суретке дейін немесе Base64 түріндегі 250 суретке дейін және 64 бейнеге дейін қарастырады. Бұл шектер жалпы контекстпен бірге қолданылады және өндіруші нұсқасын сипаттайды; Ailoot-тың ағымдағы әдістері бейнекіріс не бұл сандық лимиттерді емес, мәтін мен сурет түріндегі кірісті жариялайды.
Контексттің қайталанатын бөлігін кейінгі сұраулар үшін кэштеуге болады. Механизм кіріс материалдарының ортақ басталуымен жұмыс істейді; оның болуы тапсырма мазмұнын өзгертпейді және әр сұрау міндетті түрде бұрын сақталған контекстті пайдаланады дегенді білдірмейді.
POST /v1/messagestext, imagetext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер qwen-flash-latest | Әдепкі— |
Өрісmessages | Түріmessage[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1 | Әдепкі— |
Өрісmessages[].role | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер user, assistant | Әдепкі— |
Өрісmessages[].content | Түріstring|content_block[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісsystem | Түріstring|content_block[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmax_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Шектеу қолданылатын нысан: таңдалған модельдің/карточканың нақты жоғарғы шегі | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Өрісtemperature | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtop_p | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstop_sequences | Түріstring[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools | Түріtool[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools[].name | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: құрал берілген | Әдепкі— |
Өрісtools[].description | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtools[].input_schema | ТүріJSON_schema | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtool_choice | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісthinking.type | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісthinking.budget_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісoutput_config.effort | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmetadata | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісcache_control | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Мәтін · UTF8 мәтіні
messages[].content немесе type=text блогы
Мәтін + сурет
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} немесе type=url дереккөзі
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext, image |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, messages, max_tokens |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыnull |
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрtext_file_material | Параметр талаптарынақты UTF-8 мазмұны мәтін ретінде енгізіледі; файл ID мәндері мен URLs үшін бөлек нақты қолдау қажет |
Өмірлік цикл: exact retained published method
Әдіс құрылымдары мен ID мәндері дәл берілген; жеткізушінің мүмкіндігі сұрауды қабылдаудан бөлек қаралады.
POST /v1/messagesAiloot 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 →
Модельдің анықтамалық кестелері әдіс таңдауын, баға есебін не төлемді өзгертпейді. Қолданыстағы төлемдер таңдалған Ailoot әдісінің мөлшерлемелерімен есептеледі.
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 |
|---|---|---|---|---|
| БаптауOpenAI Chat · Токендердің 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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауOpenAI Chat · Сұрау ұзындығы бойынша 1-деңгей | 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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауAnthropic Messages · Токендердің 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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауAnthropic Messages · Сұрау ұзындығы бойынша 1-деңгей | 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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen-flash-latest", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\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/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen-flash-latest", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})\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/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\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nimport anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n model="qwen-flash-latest",\n max_tokens=1024,\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\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(msg.to_dict(mode="json"))\nimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n model: "qwen-flash-latest",\n max_tokens: 1024,\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(msg);\nimport anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='qwen-flash-latest',max_tokens=1024,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_message()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson немесе SSE
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.
Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісid | Түріstring |
Өрісmodel | Түріstring |
Өрісcontent[] | Түріtext|thinking|tool_use|other content block |
Өрісstop_reason | Түріstring|null |
Өрісusage | Түріobject |
| 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. |
Ailoot qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest
Ailoot Ultra qwen3.8-flash, qwen/qwen3.8-flash
/chat/completions
qwen/qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest, qwen3.8-flash, qwen3.8-flash
qwen-flash-latestБағдарламалық агенттерге және кеңселік міндеттерге арналған үлкен контекстті мультимодальды модель. Ailoot-та мәтін мен суреттерді талдап, мәтіндік жауап құрастырады.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Qwen3.8-Flash бағдарламаларды әзірлеуді, бірізді кеңселік жұмысты және визуалды материалдарды түсінуді біріктіреді. Alibaba оны әрекеттерді жоспарлайтын, кері байланыс алатын және кейінгі қадамдарды нақтылайтын агент моделі ретінде сипаттайды. Мәлімделген бағыттарға бағдарламалық құралдарды жасау мен дамыту, іскерлік материалдармен жұмыс және шешімі экранның не құжаттың мазмұнына байланысты міндеттер кіреді.
Архитектурада 125 млрд параметр бар, олардың 6 миллиарды бір токен үшін белсендіріледі. Гибридті назар ұзақ тізбекті сақтап, қажетті мәліметтерді алу үшін GDN мен QSA-ны біріктіреді. Қалдық байланыстар механизмі ақпарат ағынын төрт параллель тармаққа бөледі, N-gram Embedding механизмі 51 млрд параметр қосады; оқытуда Muon оңтайландырғышы қолданылады. Бұл ұйымдастыру модельдің ішкі құрылысына қатысты. Ailoot-тың ағымдағы карточкасында кіріс ретінде мәтін мен суреттер, шығыста мәтін берілген. Alibaba бейнені бірге өңдеуді де сипаттайды; бейнекіріс жеке қолдауды қажет етеді және карточканың ағымдағы әдістерінде ұсынылмаған.
Модель скриншоттарды талдай алады, құжаттардан мәтін шығара алады және код дайындағанда суретті бағдар ретінде қолдана алады. Alibaba сипаттаған нұсқада бейнеқатар кадрлар арқылы талданады: бұл болып жатқанды сипаттауға, оқу ролигінің мазмұнын бөліп алуға және визуалды бөлшектерді тексеруге мүмкіндік береді. Модельдің өз шығысы мәтіндік: түсіндірме, бағдарламалық код, құрал шақыруы немесе құрылымдалған мәліметтер.
Қосылған қолданба орындайтын функциялар қолдау табады. Пайымдау режимінде модель алдымен қандай әрекеттер қажет екенін және олардың нәтижесін қалай пайдалану керектігін анықтап, кейін жауапты жалғастырады. Алдыңғы пайымдауды сақтау құралдармен ұзақ жұмыс жүргізуге көмектеседі. Құрылымдалған шығыс бағдарлама кейін өңдейтін деректерді алуға жарайды; қажетті құрылым мен өріс типтерін беруге болады. Өндірушіде қатаң схема мәтіндік сұрауларға қатысты. Суреттер мен басқа мультимодальды деректер болғанда json_schema автоматты түрде json_object түріне ауыстырылады: нәтиже JSON болады, бірақ берілген схеманың шектеулері қолданылмайды. Бұл баптаулардың қолжетімділігі таңдалған Ailoot әдісіне байланысты.
Qwen3.8-Flash пайымдауды және тікелей жауапты қолдайды. Өндірушіде пайымдау әдепкіде қосулы, стандартты қарқындылығы — xhigh; баптауларды қолдау таңдалған әдіске байланысты. low деңгейі қарапайым сұрақтар мен мәліметтерді алуға, medium — күнделікті әзірлеу мен құжат дайындауға, xhigh — күрделі кодқа, математикалық дәлелдеулерге және архитектуралық міндеттерге арналған. Таңдалған тереңдік алдын ала талдаудың көлеміне әсер етеді. Егер таңдалған әдіс осы баптауларды ұсынса, өндірушіде reasoning_effort немесе thinking_budget қолданылады; осы екі реттегішті бірге беру қатеге әкеледі. Пайымдау өшірілсе, модель жауапты бірден құрастырады.
Контекстке 1 000 000 токен сыяды. Кірістің ең ұзақ көлемі — 991 808 токен, пайымдау режимінде — 983 616. Шығыстың ең үлкен көлемі — 131 072 токен, пайымдаудың жеке шегі — 262 144. Alibaba-ның визуалды спецификациясында 16 млн пиксельге дейінгі суреттер және өлшемі 2 ГБ-қа дейін, ұзақтығы екі сағатқа дейінгі бейнелер көрсетілген. Өндіруші бір сұрауға мекенжай арқылы берілетін 2048 суретке дейін немесе Base64 түріндегі 250 суретке дейін және 64 бейнеге дейін қарастырады. Бұл шектер жалпы контекстпен бірге қолданылады және өндіруші нұсқасын сипаттайды; Ailoot-тың ағымдағы әдістері бейнекіріс не бұл сандық лимиттерді емес, мәтін мен сурет түріндегі кірісті жариялайды.
Контексттің қайталанатын бөлігін кейінгі сұраулар үшін кэштеуге болады. Механизм кіріс материалдарының ортақ басталуымен жұмыс істейді; оның болуы тапсырма мазмұнын өзгертпейді және әр сұрау міндетті түрде бұрын сақталған контекстті пайдаланады дегенді білдірмейді.
POST /v1/responsestext, imagetext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер qwen-flash-latest | Әдепкі— |
Өрісinput | Түріstring|input_item[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісinstructions | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісinput[].type | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер message, reasoning, function_call, function_call_output | Әдепкі— |
Өрісinput[].content | Түріstring|content_part[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісinput[].call_id | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: function_call_output; нақты қайтарылған call_id мәнін сақтаңыз | Әдепкі— |
Өрісinput[].output | Түріstring|content_part[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: function_call_output | Әдепкі— |
Өрісmax_output_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Өрісtemperature | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtop_p | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools | Түріtool[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtool_choice | Түріstring|object | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісparallel_tool_calls | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісreasoning.effort | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісreasoning.summary | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtext.format | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtext.verbosity | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісinclude | Түріstring[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstore | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісprevious_response_id | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер ID талабы: Қолдау көрсетілетін жалғастырудан алынған нақты жауап ID-і ғана Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісservice_tier | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісprompt_cache_key | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісprompt_cache_options | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Мәтін · UTF8 мәтіні
кіріс мәтіні немесе input_text бөлігі
Мәтін + сурет
{type:input_image,image_url}
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext, image |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, input |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыnull |
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрtext_file_material | Параметр талаптарынақты UTF-8 мазмұны мәтін ретінде енгізіледі; файл ID мәндері мен URLs үшін бөлек нақты қолдау қажет |
Өмірлік цикл: exact retained published method
Әдіс құрылымдары мен ID мәндері дәл берілген; жеткізушінің мүмкіндігі сұрауды қабылдаудан бөлек қаралады.
POST /v1/responsesAiloot 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 →
Модельдің анықтамалық кестелері әдіс таңдауын, баға есебін не төлемді өзгертпейді. Қолданыстағы төлемдер таңдалған Ailoot әдісінің мөлшерлемелерімен есептеледі.
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 |
|---|---|---|---|---|
| БаптауOpenAI Chat · Токендердің 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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауOpenAI Chat · Сұрау ұзындығы бойынша 1-деңгей | 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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауAnthropic Messages · Токендердің 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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауAnthropic Messages · Сұрау ұзындығы бойынша 1-деңгей | 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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen-flash-latest", "input": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text\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/responses \\\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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen-flash-latest", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})\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/responses \\\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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nfrom 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)\nresp = client.responses.create(model="qwen-flash-latest", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.responses.create({ model: "qwen-flash-latest", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\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\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)\nwith client.responses.stream(model="qwen-flash-latest", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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_response()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson немесе SSE
Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.
Әр шығыс элементін және мазмұн бөлігін, функцияның нақты call_id мәнін, шифрланған пайымдауды және пайдалану деректерін сақтаңыз. Ағында оқиғалар мен элементтердің барлық сәйкестендіру деректерін сақтаңыз.
Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісid | Түріstring |
Өрісstatus | Түріstring |
Өрісoutput[] | Түріmessage|reasoning|function_call|other item |
Өрісoutput[].content[] | Түріcontent part |
Өрісusage | Түріobject |
| 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. |
Ailoot qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest
Ailoot Ultra qwen3.8-flash, qwen/qwen3.8-flash
/chat/completions
qwen/qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest, qwen3.8-flash, qwen3.8-flash
qwen-flash-latestБағдарламалық агенттерге және кеңселік міндеттерге арналған үлкен контекстті мультимодальды модель. Ailoot-та мәтін мен суреттерді талдап, мәтіндік жауап құрастырады.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Qwen3.8-Flash бағдарламаларды әзірлеуді, бірізді кеңселік жұмысты және визуалды материалдарды түсінуді біріктіреді. Alibaba оны әрекеттерді жоспарлайтын, кері байланыс алатын және кейінгі қадамдарды нақтылайтын агент моделі ретінде сипаттайды. Мәлімделген бағыттарға бағдарламалық құралдарды жасау мен дамыту, іскерлік материалдармен жұмыс және шешімі экранның не құжаттың мазмұнына байланысты міндеттер кіреді.
Архитектурада 125 млрд параметр бар, олардың 6 миллиарды бір токен үшін белсендіріледі. Гибридті назар ұзақ тізбекті сақтап, қажетті мәліметтерді алу үшін GDN мен QSA-ны біріктіреді. Қалдық байланыстар механизмі ақпарат ағынын төрт параллель тармаққа бөледі, N-gram Embedding механизмі 51 млрд параметр қосады; оқытуда Muon оңтайландырғышы қолданылады. Бұл ұйымдастыру модельдің ішкі құрылысына қатысты. Ailoot-тың ағымдағы карточкасында кіріс ретінде мәтін мен суреттер, шығыста мәтін берілген. Alibaba бейнені бірге өңдеуді де сипаттайды; бейнекіріс жеке қолдауды қажет етеді және карточканың ағымдағы әдістерінде ұсынылмаған.
Модель скриншоттарды талдай алады, құжаттардан мәтін шығара алады және код дайындағанда суретті бағдар ретінде қолдана алады. Alibaba сипаттаған нұсқада бейнеқатар кадрлар арқылы талданады: бұл болып жатқанды сипаттауға, оқу ролигінің мазмұнын бөліп алуға және визуалды бөлшектерді тексеруге мүмкіндік береді. Модельдің өз шығысы мәтіндік: түсіндірме, бағдарламалық код, құрал шақыруы немесе құрылымдалған мәліметтер.
Қосылған қолданба орындайтын функциялар қолдау табады. Пайымдау режимінде модель алдымен қандай әрекеттер қажет екенін және олардың нәтижесін қалай пайдалану керектігін анықтап, кейін жауапты жалғастырады. Алдыңғы пайымдауды сақтау құралдармен ұзақ жұмыс жүргізуге көмектеседі. Құрылымдалған шығыс бағдарлама кейін өңдейтін деректерді алуға жарайды; қажетті құрылым мен өріс типтерін беруге болады. Өндірушіде қатаң схема мәтіндік сұрауларға қатысты. Суреттер мен басқа мультимодальды деректер болғанда json_schema автоматты түрде json_object түріне ауыстырылады: нәтиже JSON болады, бірақ берілген схеманың шектеулері қолданылмайды. Бұл баптаулардың қолжетімділігі таңдалған Ailoot әдісіне байланысты.
Qwen3.8-Flash пайымдауды және тікелей жауапты қолдайды. Өндірушіде пайымдау әдепкіде қосулы, стандартты қарқындылығы — xhigh; баптауларды қолдау таңдалған әдіске байланысты. low деңгейі қарапайым сұрақтар мен мәліметтерді алуға, medium — күнделікті әзірлеу мен құжат дайындауға, xhigh — күрделі кодқа, математикалық дәлелдеулерге және архитектуралық міндеттерге арналған. Таңдалған тереңдік алдын ала талдаудың көлеміне әсер етеді. Егер таңдалған әдіс осы баптауларды ұсынса, өндірушіде reasoning_effort немесе thinking_budget қолданылады; осы екі реттегішті бірге беру қатеге әкеледі. Пайымдау өшірілсе, модель жауапты бірден құрастырады.
Контекстке 1 000 000 токен сыяды. Кірістің ең ұзақ көлемі — 991 808 токен, пайымдау режимінде — 983 616. Шығыстың ең үлкен көлемі — 131 072 токен, пайымдаудың жеке шегі — 262 144. Alibaba-ның визуалды спецификациясында 16 млн пиксельге дейінгі суреттер және өлшемі 2 ГБ-қа дейін, ұзақтығы екі сағатқа дейінгі бейнелер көрсетілген. Өндіруші бір сұрауға мекенжай арқылы берілетін 2048 суретке дейін немесе Base64 түріндегі 250 суретке дейін және 64 бейнеге дейін қарастырады. Бұл шектер жалпы контекстпен бірге қолданылады және өндіруші нұсқасын сипаттайды; Ailoot-тың ағымдағы әдістері бейнекіріс не бұл сандық лимиттерді емес, мәтін мен сурет түріндегі кірісті жариялайды.
Контексттің қайталанатын бөлігін кейінгі сұраулар үшін кэштеуге болады. Механизм кіріс материалдарының ортақ басталуымен жұмыс істейді; оның болуы тапсырма мазмұнын өзгертпейді және әр сұрау міндетті түрде бұрын сақталған контекстті пайдаланады дегенді білдірмейді.
POST /v1/chat/completionstext, imagetext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер qwen-flash-latest | Әдепкі— |
Өрісmessages | Түріmessage[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1 | Әдепкі— |
Өрісmessages[].role | Түріstring | 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— |
Өрісmessages[].content | Түріstring|content_part[]|null | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].tool_calls | Түріtool_call[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].tool_call_id | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: role=tool; нақты қайтарылған ID мәнін пайдаланыңыз | Әдепкі— |
Өрісmessages[].name | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].reasoning_content | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: Модель пайымдауды пайдаланса, нақты қайтарылған пайымдауды қайта жіберіңіз | Әдепкі— |
Өрісmessages[].reasoning_details | Түріobject|array | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmax_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmax_completion_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Өрісstream_options.include_usage | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtemperature | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtop_p | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstop | Түріstring|string[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools | Түріfunction_tool[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools[].type | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.name | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: функция құралы берілген | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.description | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.parameters | ТүріJSON_schema | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtool_choice | Түріstring|object | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісparallel_tool_calls | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісresponse_format | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісreasoning_effort | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісreasoning | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісservice_tier | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісinstructions | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Үйлесімділік өрісі | Әдепкі— |
Өрісfunctions | Түріfunction[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісfunction_call | Түріstring|object | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісprompt_cache_options | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Мәтін · UTF8 мәтіні
messages[].content
Мәтін + сурет
{type:image_url,image_url:{url,detail}}
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext, image |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, messages |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыnull |
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрtext_file_material | Параметр талаптарынақты UTF-8 мазмұны мәтін ретінде енгізіледі; файл ID мәндері мен URLs үшін бөлек нақты қолдау қажет |
Өмірлік цикл: exact retained published method
Әдіс құрылымдары мен ID мәндері дәл берілген; жеткізушінің мүмкіндігі сұрауды қабылдаудан бөлек қаралады.
POST /v1/chat/completionsAiloot 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 →
Модельдің анықтамалық кестелері әдіс таңдауын, баға есебін не төлемді өзгертпейді. Қолданыстағы төлемдер таңдалған Ailoot әдісінің мөлшерлемелерімен есептеледі.
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 |
|---|---|---|---|---|
| БаптауOpenAI Chat · Токендердің 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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауOpenAI Chat · Сұрау ұзындығы бойынша 1-деңгей | 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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауAnthropic Messages · Токендердің 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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауAnthropic Messages · Сұрау ұзындығы бойынша 1-деңгей | 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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen-flash-latest", "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\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 $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen-flash-latest", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})\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\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nfrom 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)\nresp = client.chat.completions.create(\n model="qwen-flash-latest",\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\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(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.chat.completions.create({\n model: "qwen-flash-latest",\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom 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-flash-latest',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")\njson немесе SSE
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.
Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісchoices[].index | Түріinteger |
Өрісchoices[].message.content | Түріstring|null |
Өрісchoices[].message.tool_calls | Түріtool_call[] |
Өрісchoices[].message.reasoning_content | Түріstring |
Өрісchoices[].message.reasoning_details | Түріobject|array |
Өрісchoices[].finish_reason | Түріstring|null |
Өрісusage | Түріobject |
| 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. |
Ailoot qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest
Ailoot Ultra qwen3.8-flash, qwen/qwen3.8-flash
/chat/completions
qwen/qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest, qwen3.8-flash, qwen3.8-flash
qwen/qwen3.8-flashБағдарламалық агенттерге және кеңселік міндеттерге арналған үлкен контекстті мультимодальды модель. Ailoot-та мәтін мен суреттерді талдап, мәтіндік жауап құрастырады.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Qwen3.8-Flash бағдарламаларды әзірлеуді, бірізді кеңселік жұмысты және визуалды материалдарды түсінуді біріктіреді. Alibaba оны әрекеттерді жоспарлайтын, кері байланыс алатын және кейінгі қадамдарды нақтылайтын агент моделі ретінде сипаттайды. Мәлімделген бағыттарға бағдарламалық құралдарды жасау мен дамыту, іскерлік материалдармен жұмыс және шешімі экранның не құжаттың мазмұнына байланысты міндеттер кіреді.
Архитектурада 125 млрд параметр бар, олардың 6 миллиарды бір токен үшін белсендіріледі. Гибридті назар ұзақ тізбекті сақтап, қажетті мәліметтерді алу үшін GDN мен QSA-ны біріктіреді. Қалдық байланыстар механизмі ақпарат ағынын төрт параллель тармаққа бөледі, N-gram Embedding механизмі 51 млрд параметр қосады; оқытуда Muon оңтайландырғышы қолданылады. Бұл ұйымдастыру модельдің ішкі құрылысына қатысты. Ailoot-тың ағымдағы карточкасында кіріс ретінде мәтін мен суреттер, шығыста мәтін берілген. Alibaba бейнені бірге өңдеуді де сипаттайды; бейнекіріс жеке қолдауды қажет етеді және карточканың ағымдағы әдістерінде ұсынылмаған.
Модель скриншоттарды талдай алады, құжаттардан мәтін шығара алады және код дайындағанда суретті бағдар ретінде қолдана алады. Alibaba сипаттаған нұсқада бейнеқатар кадрлар арқылы талданады: бұл болып жатқанды сипаттауға, оқу ролигінің мазмұнын бөліп алуға және визуалды бөлшектерді тексеруге мүмкіндік береді. Модельдің өз шығысы мәтіндік: түсіндірме, бағдарламалық код, құрал шақыруы немесе құрылымдалған мәліметтер.
Қосылған қолданба орындайтын функциялар қолдау табады. Пайымдау режимінде модель алдымен қандай әрекеттер қажет екенін және олардың нәтижесін қалай пайдалану керектігін анықтап, кейін жауапты жалғастырады. Алдыңғы пайымдауды сақтау құралдармен ұзақ жұмыс жүргізуге көмектеседі. Құрылымдалған шығыс бағдарлама кейін өңдейтін деректерді алуға жарайды; қажетті құрылым мен өріс типтерін беруге болады. Өндірушіде қатаң схема мәтіндік сұрауларға қатысты. Суреттер мен басқа мультимодальды деректер болғанда json_schema автоматты түрде json_object түріне ауыстырылады: нәтиже JSON болады, бірақ берілген схеманың шектеулері қолданылмайды. Бұл баптаулардың қолжетімділігі таңдалған Ailoot әдісіне байланысты.
Qwen3.8-Flash пайымдауды және тікелей жауапты қолдайды. Өндірушіде пайымдау әдепкіде қосулы, стандартты қарқындылығы — xhigh; баптауларды қолдау таңдалған әдіске байланысты. low деңгейі қарапайым сұрақтар мен мәліметтерді алуға, medium — күнделікті әзірлеу мен құжат дайындауға, xhigh — күрделі кодқа, математикалық дәлелдеулерге және архитектуралық міндеттерге арналған. Таңдалған тереңдік алдын ала талдаудың көлеміне әсер етеді. Егер таңдалған әдіс осы баптауларды ұсынса, өндірушіде reasoning_effort немесе thinking_budget қолданылады; осы екі реттегішті бірге беру қатеге әкеледі. Пайымдау өшірілсе, модель жауапты бірден құрастырады.
Контекстке 1 000 000 токен сыяды. Кірістің ең ұзақ көлемі — 991 808 токен, пайымдау режимінде — 983 616. Шығыстың ең үлкен көлемі — 131 072 токен, пайымдаудың жеке шегі — 262 144. Alibaba-ның визуалды спецификациясында 16 млн пиксельге дейінгі суреттер және өлшемі 2 ГБ-қа дейін, ұзақтығы екі сағатқа дейінгі бейнелер көрсетілген. Өндіруші бір сұрауға мекенжай арқылы берілетін 2048 суретке дейін немесе Base64 түріндегі 250 суретке дейін және 64 бейнеге дейін қарастырады. Бұл шектер жалпы контекстпен бірге қолданылады және өндіруші нұсқасын сипаттайды; Ailoot-тың ағымдағы әдістері бейнекіріс не бұл сандық лимиттерді емес, мәтін мен сурет түріндегі кірісті жариялайды.
Контексттің қайталанатын бөлігін кейінгі сұраулар үшін кэштеуге болады. Механизм кіріс материалдарының ортақ басталуымен жұмыс істейді; оның болуы тапсырма мазмұнын өзгертпейді және әр сұрау міндетті түрде бұрын сақталған контекстті пайдаланады дегенді білдірмейді.
POST /v1/chat/completionstexttext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер qwen/qwen3.8-flash | Әдепкі— |
Өрісmessages | Түріmessage[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1 | Әдепкі— |
Өрісmessages[].role | Түріstring | 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— |
Өрісmessages[].content | Түріstring|content_part[]|null | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].tool_calls | Түріtool_call[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].tool_call_id | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: role=tool; нақты қайтарылған ID мәнін пайдаланыңыз | Әдепкі— |
Өрісmessages[].name | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].reasoning_content | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: Модель пайымдауды пайдаланса, нақты қайтарылған пайымдауды қайта жіберіңіз | Әдепкі— |
Өрісmessages[].reasoning_details | Түріobject|array | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmax_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmax_completion_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Өрісstream_options.include_usage | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtemperature | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtop_p | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstop | Түріstring|string[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools | Түріfunction_tool[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools[].type | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер function Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.name | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: функция құралы берілген | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.description | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.parameters | ТүріJSON_schema | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtool_choice | Түріstring|object | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісparallel_tool_calls | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісresponse_format | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісreasoning_effort | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісreasoning | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісservice_tier | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісinstructions | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Үйлесімділік өрісі | Әдепкі— |
Өрісfunctions | Түріfunction[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісfunction_call | Түріstring|object | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісprompt_cache_options | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmodalities | Түріstring[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер text | Әдепкі— |
Өрісprovider | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Осы Ultra мәтіндік бағытында provider.options қабылданбайды | Әдепкі— |
Өрісcache_control.ttl | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Сұрау кэшінің нақты орындарында 1h қабылданбайды | Әдепкі— |
Мәтін · UTF8 мәтіні
messages[].content
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, messages |
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext |
Параметрmessages | Параметр талаптарыrole/content құрылымы бар хабарламалар жиымы |
Параметрfile_material | Параметр талаптарынақты UTF-8 құжаты сөзбе-сөз мәтін ретінде енгізіледі; файл ID-і болжанбайды |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Параметрcontrol_scope | Параметр талаптарымодельге байланысты; пайдаланушының функция құралдары қызмет жағында орындалатын құралдардан өзгеше |
Параметрoutput_modalities | Параметр талаптарыtext |
Параметрhosted_operations | Параметр талаптарыfalse |
Параметрmultimodal_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.
Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.
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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen/qwen3.8-flash", "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\nfrom 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/qwen3.8-flash',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"))\nfrom 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/qwen3.8-flash',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")\njson немесе SSE
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.
Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісchoices[].index | Түріinteger |
Өрісchoices[].message.content | Түріstring|null |
Өрісchoices[].message.tool_calls | Түріtool_call[] |
Өрісchoices[].message.reasoning_content | Түріstring |
Өрісchoices[].message.reasoning_details | Түріobject|array |
Өрісchoices[].finish_reason | Түріstring|null |
Өрісusage | Түріobject |
| 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. |
Ailoot qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest
Ailoot Ultra qwen3.8-flash, qwen/qwen3.8-flash
/chat/completions
qwen/qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest, qwen3.8-flash, qwen3.8-flash
qwen/qwen3.8-flashБағдарламалық агенттерге және кеңселік міндеттерге арналған үлкен контекстті мультимодальды модель. Ailoot-та мәтін мен суреттерді талдап, мәтіндік жауап құрастырады.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Qwen3.8-Flash бағдарламаларды әзірлеуді, бірізді кеңселік жұмысты және визуалды материалдарды түсінуді біріктіреді. Alibaba оны әрекеттерді жоспарлайтын, кері байланыс алатын және кейінгі қадамдарды нақтылайтын агент моделі ретінде сипаттайды. Мәлімделген бағыттарға бағдарламалық құралдарды жасау мен дамыту, іскерлік материалдармен жұмыс және шешімі экранның не құжаттың мазмұнына байланысты міндеттер кіреді.
Архитектурада 125 млрд параметр бар, олардың 6 миллиарды бір токен үшін белсендіріледі. Гибридті назар ұзақ тізбекті сақтап, қажетті мәліметтерді алу үшін GDN мен QSA-ны біріктіреді. Қалдық байланыстар механизмі ақпарат ағынын төрт параллель тармаққа бөледі, N-gram Embedding механизмі 51 млрд параметр қосады; оқытуда Muon оңтайландырғышы қолданылады. Бұл ұйымдастыру модельдің ішкі құрылысына қатысты. Ailoot-тың ағымдағы карточкасында кіріс ретінде мәтін мен суреттер, шығыста мәтін берілген. Alibaba бейнені бірге өңдеуді де сипаттайды; бейнекіріс жеке қолдауды қажет етеді және карточканың ағымдағы әдістерінде ұсынылмаған.
Модель скриншоттарды талдай алады, құжаттардан мәтін шығара алады және код дайындағанда суретті бағдар ретінде қолдана алады. Alibaba сипаттаған нұсқада бейнеқатар кадрлар арқылы талданады: бұл болып жатқанды сипаттауға, оқу ролигінің мазмұнын бөліп алуға және визуалды бөлшектерді тексеруге мүмкіндік береді. Модельдің өз шығысы мәтіндік: түсіндірме, бағдарламалық код, құрал шақыруы немесе құрылымдалған мәліметтер.
Қосылған қолданба орындайтын функциялар қолдау табады. Пайымдау режимінде модель алдымен қандай әрекеттер қажет екенін және олардың нәтижесін қалай пайдалану керектігін анықтап, кейін жауапты жалғастырады. Алдыңғы пайымдауды сақтау құралдармен ұзақ жұмыс жүргізуге көмектеседі. Құрылымдалған шығыс бағдарлама кейін өңдейтін деректерді алуға жарайды; қажетті құрылым мен өріс типтерін беруге болады. Өндірушіде қатаң схема мәтіндік сұрауларға қатысты. Суреттер мен басқа мультимодальды деректер болғанда json_schema автоматты түрде json_object түріне ауыстырылады: нәтиже JSON болады, бірақ берілген схеманың шектеулері қолданылмайды. Бұл баптаулардың қолжетімділігі таңдалған Ailoot әдісіне байланысты.
Qwen3.8-Flash пайымдауды және тікелей жауапты қолдайды. Өндірушіде пайымдау әдепкіде қосулы, стандартты қарқындылығы — xhigh; баптауларды қолдау таңдалған әдіске байланысты. low деңгейі қарапайым сұрақтар мен мәліметтерді алуға, medium — күнделікті әзірлеу мен құжат дайындауға, xhigh — күрделі кодқа, математикалық дәлелдеулерге және архитектуралық міндеттерге арналған. Таңдалған тереңдік алдын ала талдаудың көлеміне әсер етеді. Егер таңдалған әдіс осы баптауларды ұсынса, өндірушіде reasoning_effort немесе thinking_budget қолданылады; осы екі реттегішті бірге беру қатеге әкеледі. Пайымдау өшірілсе, модель жауапты бірден құрастырады.
Контекстке 1 000 000 токен сыяды. Кірістің ең ұзақ көлемі — 991 808 токен, пайымдау режимінде — 983 616. Шығыстың ең үлкен көлемі — 131 072 токен, пайымдаудың жеке шегі — 262 144. Alibaba-ның визуалды спецификациясында 16 млн пиксельге дейінгі суреттер және өлшемі 2 ГБ-қа дейін, ұзақтығы екі сағатқа дейінгі бейнелер көрсетілген. Өндіруші бір сұрауға мекенжай арқылы берілетін 2048 суретке дейін немесе Base64 түріндегі 250 суретке дейін және 64 бейнеге дейін қарастырады. Бұл шектер жалпы контекстпен бірге қолданылады және өндіруші нұсқасын сипаттайды; Ailoot-тың ағымдағы әдістері бейнекіріс не бұл сандық лимиттерді емес, мәтін мен сурет түріндегі кірісті жариялайды.
Контексттің қайталанатын бөлігін кейінгі сұраулар үшін кэштеуге болады. Механизм кіріс материалдарының ортақ басталуымен жұмыс істейді; оның болуы тапсырма мазмұнын өзгертпейді және әр сұрау міндетті түрде бұрын сақталған контекстті пайдаланады дегенді білдірмейді.
POST /v1/messagestextjson, sse| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер qwen/qwen3.8-flash | Әдепкі— |
Өрісmessages | Түріmessage[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].role | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер user, assistant | Әдепкі— |
Өрісmessages[].content | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmax_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Мәтін · UTF-8 мәтіні
messages[].content жолы
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, messages, max_tokens |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыstream |
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext |
Параметрtext_file_material | Параметр талаптарыНақты UTF-8 құжатын оқып, оның мәтінін көрсетілген кіріс жолына немесе хабарлама мазмұнының жолына қойыңыз. |
Өмірлік цикл: synchronous_or_streamed
Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.
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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 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 $0.00094 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000032 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0004 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
{\n "model": "qwen/qwen3.8-flash",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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/qwen3.8-flash', '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\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/qwen3.8-flash', '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))\nJSON немесе SSE
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.
Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісid | Түріstring |
Өрісmodel | Түріstring |
Өрісcontent[] | Түріtext|thinking|tool_use|other content block |
Өрісstop_reason | Түріstring|null |
Өрісusage | Түріobject |
| 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. |
Ailoot qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest
Ailoot Ultra qwen3.8-flash, qwen/qwen3.8-flash
/chat/completions
qwen/qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest, qwen3.8-flash, qwen3.8-flash
Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
Reconcile a business table and note\n\nReconcile this table: Team A opened 30 cases and closed 24; Team B opened 20 and closed 25. Manager note: “Both backlogs fell.” Assume no transfers or other adjustments. Calculate each team’s backlog change, assess the note and draft a corrected two-sentence update. Keep calculations separate from proposed explanations.Two net-change calculations, an assessment of the note and a corrected short update.Check the sign convention and avoid inventing a cause for either team’s change.