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Qwen3-32B는 원래 Qwen3 릴리스에서 가장 큰 밀집형 모델입니다. 복잡한 논리·수학·코딩을 위한 계열의 thinking 모드와 일반 대화를 위한 non-thinking 응답을 결합합니다. Qwen은 창작 글쓰기, 역할 기반 대화, 여러 턴의 지시 따르기, 에이전트형 도구 사용도 강조합니다. 모델은 텍스트를 처리해 텍스트를 생성하며, 다국어 지시와 번역은 원래 계열의 119개 언어·방언 지원에 포함됩니다. 분석 설명, 코드 제안, 신중하게 지정한 글쓰기 작업을 요청할 수 있습니다.

해당 에디션은 총 매개변수 328억 개와 레이어 64개를 갖습니다. 밀집형 모델이며 Qwen3-30B-A3B의 전문가 라우팅 아키텍처와 별도로 이름이 붙은 후속 Qwen3 에디션과 구분됩니다. 네이티브 컨텍스트는 32,768토큰입니다. 관련 증거, 요구 사항, 기대 결과를 함께 제공해 까다로운 작업을 준비하세요. 엔지니어링 검토에는 구성 요소 설명, 인터페이스 제약, 해결할 문제를 제공하고, 적절한 경우 주어진 자료만 사용하여 가정·의존성·대안을 식별한 제안을 요청하세요.

제작사의 채팅 템플릿은 thinking을 기본으로 활성화하고 강제 enable_thinking 전환을 제공합니다. 강제 비활성화는 thinking 내용을 완전히 막습니다. Thinking이 활성화된 상태에서는 사용자나 시스템 지시의 /think와 /no_think가 턴별 유연한 제어를 제공하고 가장 최근 지시가 요청한 동작을 결정합니다. 유연한 non-thinking 요청은 빈 thinking 블록을 남길 수 있으며, /think 표시는 강제로 비활성화된 템플릿을 무효화하지 못합니다. 지정된 제어를 적용하면 원래 모델에서 직접 초안 작성과 더 긴 추론 과정이 유용한 질문을 번갈아 요청할 수 있습니다.

생성 예시는 <think> 섹션과 최종 답변을 별도로 파싱합니다. Qwen은 박스 안의 수학 답변이나 객관식 작업의 단일 답변 필드 같은 최종 형식을 명확히 하도록 권장합니다. 실용적인 분석에서는 요청한 결론과 뒷받침할 자료를 지정하세요. 예를 들어 최종 설계 선택과 함께 충족한 제약과 남은 문제를 요청할 수 있습니다. 제작사 지침에 따라 이후 대화 기록에서는 이전 thinking 내용을 제외하고 최종 답변을 유지하세요. 이를 통해 모든 추론 단계를 전달하지 않고 이후 질문에 필요한 결과를 보존할 수 있습니다.

도구 호출은 두 모드 모두의 문서화된 모델 프로필에 포함됩니다. Qwen은 도구 호출 템플릿과 파서를 위해 Qwen-Agent를 권장하며 정보 검색, 시간 정보, 코드 인터프리터를 보여 줍니다. 도구를 명확히 정의하고 인수의 의미를 제공하며 어떤 상태가 작업 완료인지 알려 주세요. 유용한 흐름은 선택한 정보를 조회하도록 하고 실제 반환 내용을 제공한 뒤 종합이나 구현안을 요청할 수 있습니다. 모델이 요청한 호출과 애플리케이션의 도구 실행은 별도 단계이며, 최종 답변은 반환된 증거를 바탕으로 해야 합니다.

더 긴 입력에는 카드가 131,072토큰까지의 YaRN 확장을 문서화합니다. 네이티브 창은 더 작고 정적 스케일링은 짧은 입력의 성능에 영향을 줄 수 있습니다. Qwen은 더 긴 컨텍스트가 실제로 필요할 때 확장을 활성화하도록 권장합니다. 카드는 프롬프트와 출력용 기본 할당 40,960개 위치도 설명합니다. 관련 문서를 선택하고 머리글, 원본 경계, 용어를 유지하세요. 특히 한 문단을 요약하는 대신 여러 명세를 조정해야 할 때는 추론과 최종 응답을 위한 여유를 남기세요.

공식 권장값은 thinking에서 temperature 0.6, top-p 0.95, top-k 20, min-p 0이며, non-thinking에서는 첫 두 설정을 temperature 0.7과 top-p 0.8로 바꿉니다. Qwen은 thinking 모드에서 그리디 디코딩을 피하도록 안내하고, 높은 presence penalty가 언어 혼용이나 품질 저하를 일으킬 수 있다고 설명합니다. 대부분의 질문에는 출력 허용량 32,768토큰을 권장하며, 특히 까다로운 수학·프로그래밍 문제에는 38,912토큰을 설명합니다. 이는 생성 지침이며 보편적인 고정 응답 제한이 아닙니다. 정확한 요청과 정해진 최종 형식은 사용 가능한 추론을 독자에게 필요한 작업에 집중하도록 돕습니다.

", "aboutText": "Qwen3-32B는 원래 Qwen3 릴리스에서 가장 큰 밀집형 모델입니다. 복잡한 논리·수학·코딩을 위한 계열의 thinking 모드와 일반 대화를 위한 non-thinking 응답을 결합합니다. Qwen은 창작 글쓰기, 역할 기반 대화, 여러 턴의 지시 따르기, 에이전트형 도구 사용도 강조합니다. 모델은 텍스트를 처리해 텍스트를 생성하며, 다국어 지시와 번역은 원래 계열의 119개 언어·방언 지원에 포함됩니다. 분석 설명, 코드 제안, 신중하게 지정한 글쓰기 작업을 요청할 수 있습니다.\n\n해당 에디션은 총 매개변수 328억 개와 레이어 64개를 갖습니다. 밀집형 모델이며 Qwen3-30B-A3B의 전문가 라우팅 아키텍처와 별도로 이름이 붙은 후속 Qwen3 에디션과 구분됩니다. 네이티브 컨텍스트는 32,768토큰입니다. 관련 증거, 요구 사항, 기대 결과를 함께 제공해 까다로운 작업을 준비하세요. 엔지니어링 검토에는 구성 요소 설명, 인터페이스 제약, 해결할 문제를 제공하고, 적절한 경우 주어진 자료만 사용하여 가정·의존성·대안을 식별한 제안을 요청하세요.\n\n제작사의 채팅 템플릿은 thinking을 기본으로 활성화하고 강제 enable_thinking 전환을 제공합니다. 강제 비활성화는 thinking 내용을 완전히 막습니다. Thinking이 활성화된 상태에서는 사용자나 시스템 지시의 /think와 /no_think가 턴별 유연한 제어를 제공하고 가장 최근 지시가 요청한 동작을 결정합니다. 유연한 non-thinking 요청은 빈 thinking 블록을 남길 수 있으며, /think 표시는 강제로 비활성화된 템플릿을 무효화하지 못합니다. 지정된 제어를 적용하면 원래 모델에서 직접 초안 작성과 더 긴 추론 과정이 유용한 질문을 번갈아 요청할 수 있습니다.\n\n생성 예시는 섹션과 최종 답변을 별도로 파싱합니다. Qwen은 박스 안의 수학 답변이나 객관식 작업의 단일 답변 필드 같은 최종 형식을 명확히 하도록 권장합니다. 실용적인 분석에서는 요청한 결론과 뒷받침할 자료를 지정하세요. 예를 들어 최종 설계 선택과 함께 충족한 제약과 남은 문제를 요청할 수 있습니다. 제작사 지침에 따라 이후 대화 기록에서는 이전 thinking 내용을 제외하고 최종 답변을 유지하세요. 이를 통해 모든 추론 단계를 전달하지 않고 이후 질문에 필요한 결과를 보존할 수 있습니다.\n\n도구 호출은 두 모드 모두의 문서화된 모델 프로필에 포함됩니다. Qwen은 도구 호출 템플릿과 파서를 위해 Qwen-Agent를 권장하며 정보 검색, 시간 정보, 코드 인터프리터를 보여 줍니다. 도구를 명확히 정의하고 인수의 의미를 제공하며 어떤 상태가 작업 완료인지 알려 주세요. 유용한 흐름은 선택한 정보를 조회하도록 하고 실제 반환 내용을 제공한 뒤 종합이나 구현안을 요청할 수 있습니다. 모델이 요청한 호출과 애플리케이션의 도구 실행은 별도 단계이며, 최종 답변은 반환된 증거를 바탕으로 해야 합니다.\n\n더 긴 입력에는 카드가 131,072토큰까지의 YaRN 확장을 문서화합니다. 네이티브 창은 더 작고 정적 스케일링은 짧은 입력의 성능에 영향을 줄 수 있습니다. Qwen은 더 긴 컨텍스트가 실제로 필요할 때 확장을 활성화하도록 권장합니다. 카드는 프롬프트와 출력용 기본 할당 40,960개 위치도 설명합니다. 관련 문서를 선택하고 머리글, 원본 경계, 용어를 유지하세요. 특히 한 문단을 요약하는 대신 여러 명세를 조정해야 할 때는 추론과 최종 응답을 위한 여유를 남기세요.\n\n공식 권장값은 thinking에서 temperature 0.6, top-p 0.95, top-k 20, min-p 0이며, non-thinking에서는 첫 두 설정을 temperature 0.7과 top-p 0.8로 바꿉니다. Qwen은 thinking 모드에서 그리디 디코딩을 피하도록 안내하고, 높은 presence penalty가 언어 혼용이나 품질 저하를 일으킬 수 있다고 설명합니다. 대부분의 질문에는 출력 허용량 32,768토큰을 권장하며, 특히 까다로운 수학·프로그래밍 문제에는 38,912토큰을 설명합니다. 이는 생성 지침이며 보편적인 고정 응답 제한이 아닙니다. 정확한 요청과 정해진 최종 형식은 사용 가능한 추론을 독자에게 필요한 작업에 집중하도록 돕습니다.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "

실제 활용 과제

영어 기술 예제

Review a cache invalidation design\n\nA report cache is keyed only by report name. Reports also depend on account ID and selected month. Two users requesting the same name can receive the wrong account or month. Propose a revised key contract, explain the dependencies it captures and give three text test cases. Use only the described inputs; propose no repository edits.

예상 결과

A key contract, dependency explanation and cases distinguishing account and month.

결과 확인

Different accounts or months must not share a cache entry solely because the report name matches.

" }, "copy_sha256": "0172fc8c0c8972e06765eea4124f1fc0a4f4d7b96413affaa44818a468ac731a", "copy_source": { "locale": "ko", "pack_sha256": "0f56d90ba41881e1134accf82e57338f246f8753ca4c0cee929aaffada5d10e7", "record_model_id": "qwen/qwen3-32b", "source_facts_sha256": "bbbd5dcbed8b5ab4cd669e7f1bfa59c119739ede6be57f546ab21f1a958b4088", "validation_sha256": "a2ac2f28056280fc0b2ea34a501bf156d5ce155406e57e708edf30bfdf6bfdc6" }, "html_sha256": "861fa98337238ef721827c867a2376535a983577d8388a38558f30d3e05ea4de", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "ko", "methods": [ { "html": "

Al

Qwen: Qwen3 32B

Alibaba /qwen/qwen3-32b

시작하기

Qwen3-32B는 복잡한 추론, 코딩, 다국어 글쓰기, 도구 기반 작업을 위한 Qwen의 밀집형 하이브리드 텍스트 모델입니다. 하나의 모델에서 thinking과 non-thinking 모드를 결합하며 네이티브 컨텍스트는 32,768토큰입니다.

허용 입력: 텍스트
결과: 텍스트

모델 소개

이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.

Qwen3-32B는 원래 Qwen3 릴리스에서 가장 큰 밀집형 모델입니다. 복잡한 논리·수학·코딩을 위한 계열의 thinking 모드와 일반 대화를 위한 non-thinking 응답을 결합합니다. Qwen은 창작 글쓰기, 역할 기반 대화, 여러 턴의 지시 따르기, 에이전트형 도구 사용도 강조합니다. 모델은 텍스트를 처리해 텍스트를 생성하며, 다국어 지시와 번역은 원래 계열의 119개 언어·방언 지원에 포함됩니다. 분석 설명, 코드 제안, 신중하게 지정한 글쓰기 작업을 요청할 수 있습니다.

해당 에디션은 총 매개변수 328억 개와 레이어 64개를 갖습니다. 밀집형 모델이며 Qwen3-30B-A3B의 전문가 라우팅 아키텍처와 별도로 이름이 붙은 후속 Qwen3 에디션과 구분됩니다. 네이티브 컨텍스트는 32,768토큰입니다. 관련 증거, 요구 사항, 기대 결과를 함께 제공해 까다로운 작업을 준비하세요. 엔지니어링 검토에는 구성 요소 설명, 인터페이스 제약, 해결할 문제를 제공하고, 적절한 경우 주어진 자료만 사용하여 가정·의존성·대안을 식별한 제안을 요청하세요.

제작사의 채팅 템플릿은 thinking을 기본으로 활성화하고 강제 enable_thinking 전환을 제공합니다. 강제 비활성화는 thinking 내용을 완전히 막습니다. Thinking이 활성화된 상태에서는 사용자나 시스템 지시의 /think와 /no_think가 턴별 유연한 제어를 제공하고 가장 최근 지시가 요청한 동작을 결정합니다. 유연한 non-thinking 요청은 빈 thinking 블록을 남길 수 있으며, /think 표시는 강제로 비활성화된 템플릿을 무효화하지 못합니다. 지정된 제어를 적용하면 원래 모델에서 직접 초안 작성과 더 긴 추론 과정이 유용한 질문을 번갈아 요청할 수 있습니다.

생성 예시는 <think> 섹션과 최종 답변을 별도로 파싱합니다. Qwen은 박스 안의 수학 답변이나 객관식 작업의 단일 답변 필드 같은 최종 형식을 명확히 하도록 권장합니다. 실용적인 분석에서는 요청한 결론과 뒷받침할 자료를 지정하세요. 예를 들어 최종 설계 선택과 함께 충족한 제약과 남은 문제를 요청할 수 있습니다. 제작사 지침에 따라 이후 대화 기록에서는 이전 thinking 내용을 제외하고 최종 답변을 유지하세요. 이를 통해 모든 추론 단계를 전달하지 않고 이후 질문에 필요한 결과를 보존할 수 있습니다.

도구 호출은 두 모드 모두의 문서화된 모델 프로필에 포함됩니다. Qwen은 도구 호출 템플릿과 파서를 위해 Qwen-Agent를 권장하며 정보 검색, 시간 정보, 코드 인터프리터를 보여 줍니다. 도구를 명확히 정의하고 인수의 의미를 제공하며 어떤 상태가 작업 완료인지 알려 주세요. 유용한 흐름은 선택한 정보를 조회하도록 하고 실제 반환 내용을 제공한 뒤 종합이나 구현안을 요청할 수 있습니다. 모델이 요청한 호출과 애플리케이션의 도구 실행은 별도 단계이며, 최종 답변은 반환된 증거를 바탕으로 해야 합니다.

더 긴 입력에는 카드가 131,072토큰까지의 YaRN 확장을 문서화합니다. 네이티브 창은 더 작고 정적 스케일링은 짧은 입력의 성능에 영향을 줄 수 있습니다. Qwen은 더 긴 컨텍스트가 실제로 필요할 때 확장을 활성화하도록 권장합니다. 카드는 프롬프트와 출력용 기본 할당 40,960개 위치도 설명합니다. 관련 문서를 선택하고 머리글, 원본 경계, 용어를 유지하세요. 특히 한 문단을 요약하는 대신 여러 명세를 조정해야 할 때는 추론과 최종 응답을 위한 여유를 남기세요.

공식 권장값은 thinking에서 temperature 0.6, top-p 0.95, top-k 20, min-p 0이며, non-thinking에서는 첫 두 설정을 temperature 0.7과 top-p 0.8로 바꿉니다. Qwen은 thinking 모드에서 그리디 디코딩을 피하도록 안내하고, 높은 presence penalty가 언어 혼용이나 품질 저하를 일으킬 수 있다고 설명합니다. 대부분의 질문에는 출력 허용량 32,768토큰을 권장하며, 특히 까다로운 수학·프로그래밍 문제에는 38,912토큰을 설명합니다. 이는 생성 지침이며 보편적인 고정 응답 제한이 아닙니다. 정확한 요청과 정해진 최종 형식은 사용 가능한 추론을 독자에게 필요한 작업에 집중하도록 돕습니다.

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

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

입력: text
출력: text
출력 형식: json 또는 SSE

필드	유형	요건	값과 한도	기본값
필드`model`	유형`string`	요건필수	값과 한도 qwen/qwen3-32b	기본값—
필드`messages`	유형`message[]`	요건필수	값과 한도 최소 항목 수: 1	기본값—
필드`messages[].role`	유형`string`	요건필수	값과 한도 예시: system, user, assistant, tool, function 조건: 이 역할들은 소스 코드의 호환 타입에 명시적으로 표현됩니다. 정확한 모델 역할 집합은 모델별로 다릅니다. 모델에 따라 다름	기본값—
필드`messages[].content`	유형`string\|content_part[]\|null`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`messages[].tool_calls`	유형`tool_call[]`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`messages[].tool_call_id`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요	기본값—
필드`messages[].name`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`messages[].reasoning_content`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요	기본값—
필드`messages[].reasoning_details`	유형`object\|array`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`max_tokens`	유형`integer`	요건선택 사항	값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름	기본값—
필드`max_completion_tokens`	유형`integer`	요건선택 사항	값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름	기본값—
필드`stream`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도	기본값false
필드`stream_options.include_usage`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`temperature`	유형`number`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`top_p`	유형`number`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`stop`	유형`string\|string[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`tools`	유형`function_tool[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`tools[].type`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 function 모델에 따라 다름	기본값—
필드`tools[].function.name`	유형`string`	요건필수	값과 한도 적용 조건: 함수 도구 지정됨	기본값—
필드`tools[].function.description`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`tools[].function.parameters`	유형`JSON_schema`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`tool_choice`	유형`string\|object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`parallel_tool_calls`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`response_format`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`reasoning_effort`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`reasoning`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`service_tier`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`instructions`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 호환성 필드	기본값—
필드`functions`	유형`function[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`function_call`	유형`string\|object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`prompt_cache_options`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`modalities`	유형`string[]`	요건선택 사항	값과 한도 text	기본값—
필드`provider`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 조건: 이 Ultra 텍스트 경로에서는 provider.options가 거부됩니다	기본값—
필드`cache_control.ttl`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 조건: 실제 프롬프트 캐시 지정 위치에서는 1h가 거부됩니다	기본값—

입력 자료 조합

텍스트 · UTF8 텍스트

messages[].content

메서드 매개변수와 수명 주기

매개변수	명세
매개변수`content_type`	명세application/json
매개변수`required`	명세model, messages
매개변수`material_types`	명세text
매개변수`messages`	명세role/content 형식의 메시지 배열
매개변수`file_material`	명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다
매개변수`optional_controls`	명세stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
매개변수`control_scope`	명세모델별로 다름. 사용자 함수 도구와 호스팅 도구는 서로 다릅니다
매개변수`output_modalities`	명세text
매개변수`hosted_operations`	명세false
매개변수`multimodal_input_binding`	명세null

수명 주기: synchronous_or_streamed

정확한 모델 ID를 messages와 함께 보내세요.

컨텍스트 길이는 출력 상한이 아닙니다.

텍스트 파일은 텍스트를 그대로 제공할 수 있습니다. 이미지/오디오/파일 객체 입력에는 정확한 바인딩이 필요합니다.

요금

요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.

빠른 모드: 표준 요금 빠른 모드를 선택한 경우
Flex 모드: 표준 요금 flex 모드를 선택한 경우
최대 추론 수준: 표준 요금 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우

Ailoot 요금

설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

설정	요금표	컨텍스트 토큰 수 초과 기준	컨텍스트 토큰 수 이하 기준	요금
설정토큰의 기본 단가	요금표기본 요금	컨텍스트 토큰 수 초과 기준—	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.000286 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.001144 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 1	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준0	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.000286 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.001144 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →

요청 예제

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

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/qwen3-32b", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\n

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Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json 또는 SSE

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반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. SSE에서는 선택지/도구 인덱스별로 증분을 조합하고 최종 종료 사유와 사용량을 유지하세요.

원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

필드	유형
필드`choices[].index`	유형integer
필드`choices[].message.content`	유형string\|null
필드`choices[].message.tool_calls`	유형tool_call[]
필드`choices[].message.reasoning_content`	유형string
필드`choices[].message.reasoning_details`	유형object\|array
필드`choices[].finish_reason`	유형string\|null
필드`usage`	유형object

오류와 다음 단계

응답	조건	다음 단계
응답400 · `invalid_request_error`	조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음	다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot Ultra qwen/qwen3-32b

메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

관련 호출용 ID

qwen/qwen3-32b

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Al

Qwen: Qwen3 32B

Alibaba /qwen/qwen3-32b

시작하기

Qwen3-32B는 복잡한 추론, 코딩, 다국어 글쓰기, 도구 기반 작업을 위한 Qwen의 밀집형 하이브리드 텍스트 모델입니다. 하나의 모델에서 thinking과 non-thinking 모드를 결합하며 네이티브 컨텍스트는 32,768토큰입니다.

허용 입력: 텍스트
결과: json · sse

모델 소개

이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.

Qwen3-32B는 원래 Qwen3 릴리스에서 가장 큰 밀집형 모델입니다. 복잡한 논리·수학·코딩을 위한 계열의 thinking 모드와 일반 대화를 위한 non-thinking 응답을 결합합니다. Qwen은 창작 글쓰기, 역할 기반 대화, 여러 턴의 지시 따르기, 에이전트형 도구 사용도 강조합니다. 모델은 텍스트를 처리해 텍스트를 생성하며, 다국어 지시와 번역은 원래 계열의 119개 언어·방언 지원에 포함됩니다. 분석 설명, 코드 제안, 신중하게 지정한 글쓰기 작업을 요청할 수 있습니다.

해당 에디션은 총 매개변수 328억 개와 레이어 64개를 갖습니다. 밀집형 모델이며 Qwen3-30B-A3B의 전문가 라우팅 아키텍처와 별도로 이름이 붙은 후속 Qwen3 에디션과 구분됩니다. 네이티브 컨텍스트는 32,768토큰입니다. 관련 증거, 요구 사항, 기대 결과를 함께 제공해 까다로운 작업을 준비하세요. 엔지니어링 검토에는 구성 요소 설명, 인터페이스 제약, 해결할 문제를 제공하고, 적절한 경우 주어진 자료만 사용하여 가정·의존성·대안을 식별한 제안을 요청하세요.

제작사의 채팅 템플릿은 thinking을 기본으로 활성화하고 강제 enable_thinking 전환을 제공합니다. 강제 비활성화는 thinking 내용을 완전히 막습니다. Thinking이 활성화된 상태에서는 사용자나 시스템 지시의 /think와 /no_think가 턴별 유연한 제어를 제공하고 가장 최근 지시가 요청한 동작을 결정합니다. 유연한 non-thinking 요청은 빈 thinking 블록을 남길 수 있으며, /think 표시는 강제로 비활성화된 템플릿을 무효화하지 못합니다. 지정된 제어를 적용하면 원래 모델에서 직접 초안 작성과 더 긴 추론 과정이 유용한 질문을 번갈아 요청할 수 있습니다.

생성 예시는 <think> 섹션과 최종 답변을 별도로 파싱합니다. Qwen은 박스 안의 수학 답변이나 객관식 작업의 단일 답변 필드 같은 최종 형식을 명확히 하도록 권장합니다. 실용적인 분석에서는 요청한 결론과 뒷받침할 자료를 지정하세요. 예를 들어 최종 설계 선택과 함께 충족한 제약과 남은 문제를 요청할 수 있습니다. 제작사 지침에 따라 이후 대화 기록에서는 이전 thinking 내용을 제외하고 최종 답변을 유지하세요. 이를 통해 모든 추론 단계를 전달하지 않고 이후 질문에 필요한 결과를 보존할 수 있습니다.

도구 호출은 두 모드 모두의 문서화된 모델 프로필에 포함됩니다. Qwen은 도구 호출 템플릿과 파서를 위해 Qwen-Agent를 권장하며 정보 검색, 시간 정보, 코드 인터프리터를 보여 줍니다. 도구를 명확히 정의하고 인수의 의미를 제공하며 어떤 상태가 작업 완료인지 알려 주세요. 유용한 흐름은 선택한 정보를 조회하도록 하고 실제 반환 내용을 제공한 뒤 종합이나 구현안을 요청할 수 있습니다. 모델이 요청한 호출과 애플리케이션의 도구 실행은 별도 단계이며, 최종 답변은 반환된 증거를 바탕으로 해야 합니다.

더 긴 입력에는 카드가 131,072토큰까지의 YaRN 확장을 문서화합니다. 네이티브 창은 더 작고 정적 스케일링은 짧은 입력의 성능에 영향을 줄 수 있습니다. Qwen은 더 긴 컨텍스트가 실제로 필요할 때 확장을 활성화하도록 권장합니다. 카드는 프롬프트와 출력용 기본 할당 40,960개 위치도 설명합니다. 관련 문서를 선택하고 머리글, 원본 경계, 용어를 유지하세요. 특히 한 문단을 요약하는 대신 여러 명세를 조정해야 할 때는 추론과 최종 응답을 위한 여유를 남기세요.

공식 권장값은 thinking에서 temperature 0.6, top-p 0.95, top-k 20, min-p 0이며, non-thinking에서는 첫 두 설정을 temperature 0.7과 top-p 0.8로 바꿉니다. Qwen은 thinking 모드에서 그리디 디코딩을 피하도록 안내하고, 높은 presence penalty가 언어 혼용이나 품질 저하를 일으킬 수 있다고 설명합니다. 대부분의 질문에는 출력 허용량 32,768토큰을 권장하며, 특히 까다로운 수학·프로그래밍 문제에는 38,912토큰을 설명합니다. 이는 생성 지침이며 보편적인 고정 응답 제한이 아닙니다. 정확한 요청과 정해진 최종 형식은 사용 가능한 추론을 독자에게 필요한 작업에 집중하도록 돕습니다.

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages

입력: text
출력: json, sse
출력 형식: JSON 또는 SSE

필드	유형	요건	값과 한도	기본값
필드`model`	유형`string`	요건필수	값과 한도 qwen/qwen3-32b	기본값—
필드`messages`	유형`message[]`	요건필수	값과 한도	기본값—
필드`messages[].role`	유형`string`	요건필수	값과 한도 user, assistant	기본값—
필드`messages[].content`	유형`string`	요건필수	값과 한도	기본값—
필드`max_tokens`	유형`integer`	요건필수	값과 한도	기본값—
필드`stream`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도	기본값false

입력 자료 조합

텍스트 · UTF-8 텍스트

messages[].content 문자열

메서드 매개변수와 수명 주기

매개변수	명세
매개변수`content_type`	명세application/json
매개변수`required`	명세model, messages, max_tokens
매개변수`optional_controls`	명세stream
매개변수`material_types`	명세text
매개변수`text_file_material`	명세실제 UTF-8 문서를 읽고 그 텍스트를 지정된 입력 또는 메시지 콘텐츠 문자열에 넣으세요.

수명 주기: synchronous_or_streamed

요금

요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.

빠른 모드: 표준 요금 빠른 모드를 선택한 경우
Flex 모드: 표준 요금 flex 모드를 선택한 경우
최대 추론 수준: 표준 요금 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우

Ailoot 요금

설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

설정	요금표	컨텍스트 토큰 수 초과 기준	컨텍스트 토큰 수 이하 기준	요금
설정토큰의 기본 단가	요금표기본 요금	컨텍스트 토큰 수 초과 기준—	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.000286 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.001144 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 1	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준0	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.000286 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.001144 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →

요청 예제

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

{\n  "model": "qwen/qwen3-32b",\n  "max_tokens": 128,\n  "messages": [\n    {\n      "role": "user",\n      "content": "Summarize the incident report."\n    }\n  ],\n  "stream": false\n}

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import json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n    raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen/qwen3-32b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n    with urlopen(request, timeout=120) as response:\n        raw = response.read()\n        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n    Path('result.json').write_bytes(error.read())\n    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n    raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\n

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Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON 또는 SSE

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반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

모든 콘텐츠 블록, 사고 서명, 실제 도구 사용 ID를 보존하세요. 모든 SSE 블록 증분을 조합하세요. 첫 텍스트 블록이 전체 출력은 아닙니다.

원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

필드	유형
필드`id`	유형string
필드`model`	유형string
필드`content[]`	유형text\|thinking\|tool_use\|other content block
필드`stop_reason`	유형string\|null
필드`usage`	유형object

오류와 다음 단계

응답	조건	다음 단계
응답400 · `invalid_request_error`	조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음	다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot Ultra qwen/qwen3-32b

메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

관련 호출용 ID

qwen/qwen3-32b

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실제 활용 과제

영어 기술 예제

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예상 결과

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결과 확인

Different accounts or months must not share a cache entry solely because the report name matches.

", "practicalText": "실제 활용 과제 영어 기술 예제 Review a cache invalidation design A report cache is keyed only by report name. Reports also depend on account ID and selected month. Two users requesting the same name can receive the wrong account or month. Propose a revised key contract, explain the dependencies it captures and give three text test cases. Use only the described inputs; propose no repository edits. 예상 결과 A key contract, dependency explanation and cases distinguishing account and month. 결과 확인 Different accounts or months must not share a cache entry solely because the report name matches.", "rawModel": { "about": "Qwen3-32B는 원래 Qwen3 릴리스에서 가장 큰 밀집형 모델입니다. 복잡한 논리·수학·코딩을 위한 계열의 thinking 모드와 일반 대화를 위한 non-thinking 응답을 결합합니다. Qwen은 창작 글쓰기, 역할 기반 대화, 여러 턴의 지시 따르기, 에이전트형 도구 사용도 강조합니다. 모델은 텍스트를 처리해 텍스트를 생성하며, 다국어 지시와 번역은 원래 계열의 119개 언어·방언 지원에 포함됩니다. 분석 설명, 코드 제안, 신중하게 지정한 글쓰기 작업을 요청할 수 있습니다.\n\n해당 에디션은 총 매개변수 328억 개와 레이어 64개를 갖습니다. 밀집형 모델이며 Qwen3-30B-A3B의 전문가 라우팅 아키텍처와 별도로 이름이 붙은 후속 Qwen3 에디션과 구분됩니다. 네이티브 컨텍스트는 32,768토큰입니다. 관련 증거, 요구 사항, 기대 결과를 함께 제공해 까다로운 작업을 준비하세요. 엔지니어링 검토에는 구성 요소 설명, 인터페이스 제약, 해결할 문제를 제공하고, 적절한 경우 주어진 자료만 사용하여 가정·의존성·대안을 식별한 제안을 요청하세요.\n\n제작사의 채팅 템플릿은 thinking을 기본으로 활성화하고 강제 enable_thinking 전환을 제공합니다. 강제 비활성화는 thinking 내용을 완전히 막습니다. Thinking이 활성화된 상태에서는 사용자나 시스템 지시의 /think와 /no_think가 턴별 유연한 제어를 제공하고 가장 최근 지시가 요청한 동작을 결정합니다. 유연한 non-thinking 요청은 빈 thinking 블록을 남길 수 있으며, /think 표시는 강제로 비활성화된 템플릿을 무효화하지 못합니다. 지정된 제어를 적용하면 원래 모델에서 직접 초안 작성과 더 긴 추론 과정이 유용한 질문을 번갈아 요청할 수 있습니다.\n\n생성 예시는 섹션과 최종 답변을 별도로 파싱합니다. 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