Source: https://ailoot.ai/models/ko/qwen-qwen3-8-27b/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ko/qwen-qwen3-8-27b/ Language: ko # Qwen: Qwen3.8 27B [Markdown](https://ailoot.ai/models/ko/qwen-qwen3-8-27b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ko/qwen-qwen3-8-27b/facts.json) ## [Qwen: Qwen3.8 27B](https://ailoot.ai/models/ko/qwen-qwen3-8-27b/) Qwen3.8-27B는 텍스트, 이미지, 동영상을 받아 텍스트를 반환하는 Qwen의 밀집 비전 언어 모델입니다. 코딩과 여러 단계에 걸친 에이전트 작업에 선택 가능한 사고, 추론 보존, 기본 262,144토큰 컨텍스트를 결합하며, 구성에 따라 100만 토큰으로 확장할 수 있습니다. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3.8-27b`](https://ailoot.ai/models/ko/qwen-qwen3-8-27b/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3.8-27b`](https://ailoot.ai/models/ko/qwen-qwen3-8-27b/#method-1) 모델 소개 이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다. 밀집 비전 언어 모델에 담긴 Qwen3.8의 주요 특징 Qwen3.8-27B는 Qwen3.8의 코딩, 전문 업무, 연구, 에이전트 작업 개선을 27B 파라미터 밀집 모델에 적용합니다. 텍스트, 이미지, 동영상을 입력받아 텍스트를 반환합니다. 문서화된 시각 범위에는 STEM 다이어그램, 문서 페이지, 시간 단위 길이의 동영상이 포함됩니다. 훨씬 더 크고 텍스트 전용인 Qwen3.8-2.4T-A95B와 구분되는 체크포인트이므로 입력 기능과 사고 계약도 구분해야 합니다. Qwen은 자율 계획, 환경 피드백 활용, 개발 하네스와의 통합을 강조합니다. 에이전트 작업에는 목표, 관련 자료, 허용 도구, 완료를 보여 줄 증거를 제공하세요. 모델은 반환된 결과를 사용해 작업을 제안하고 수정할 수 있으며, 연결된 소프트웨어가 실제 작업을 수행합니다. 계획을 실행 결과로 취급하지 말고 최종 산출물과 미해결 조건을 요청하세요. 모델 개요 27B 모델에는 언어 모델 레이어 64개가 있습니다. 하이브리드 구성은 Gated DeltaNet 레이어 3개 뒤에 게이트 어텐션 레이어 1개를 묶고 밀집 피드포워드 네트워크를 사용합니다. 다중 토큰 예측으로 학습되며 비전 인코더를 포함합니다. 이 아키텍처 선택은 공개 모델을 설명하며 모든 배포의 메모리 사용량이나 지연 시간이 같다는 뜻은 아닙니다. 기본 컨텍스트는 262,144토큰이며 1,000,000토큰으로의 확장이 문서화되어 있습니다. 텍스트, 시각 표현, 대화 기록, 사고, 최종 출력은 설정된 시퀀스 예산을 공유합니다. 제작사는 추가 기능을 갖춘 관리형 에디션을 별도로 논의하며, 그 기능을 공개 체크포인트에 자동으로 부여하면 안 됩니다. 텍스트, 이미지, 동영상 활용하기 코드 작업에는 관련 함수나 모듈, 실패 입력, 기대 동작을 제공한 뒤 영향을 받는 가정과 검사가 포함된 패치를 요청하세요. 다이어그램에는 레이블을 보존하고 전체 질문을 제공하세요. 문서에는 명명된 필드 또는 페이지 참조가 있는 결론을 요청하세요. 동영상에는 관심 이벤트를 명시하고 시간을 보존하세요. 제작사의 동영상 예시는 지원되는 서비스 워크플로에서 기본적으로 초당 2프레임을 사용하며 선택적 샘플링 제어가 있습니다. 넓은 장면 요약과 짧은 이벤트에는 서로 다른 샘플링이 필요할 수 있습니다. 긴 동영상 지침은 시간 단위 자료에서 더 높은 속도의 샘플링을 지원하도록 동영상 프로세서 예산을 확장할 것을 권장하며, 약 224K 동영상 토큰에 해당하는 예시를 제공합니다. 이는 구성이 필요하고 다른 컨텍스트 내용과 공간을 공유하므로 보편적인 클립 길이 보장이 아닙니다. 사고와 과거 추론 사고는 기본적으로 활성화되며 제작사의 enable\_thinking 제어로 요청별 비활성화할 수 있습니다. reasoning\_effort는 xhigh, medium, low를 지원하고 기본값은 xhigh입니다. 낮은 강도는 개별 턴을 줄일 수 있지만, Qwen은 에이전트 작업에서 분석이 부족하면 실패와 반복 작업을 초래해 총 완료 시간이 늘어날 수 있다고 경고합니다. preserve\_thinking은 기본적으로 활성화되어 과거 메시지의 추론 블록을 유지해 연속성을 제공합니다. 이를 비활성화하면 최신 사용자 메시지를 처리하는 동안 생성된 사고 블록만 유지합니다. 이는 과거 추론을 전부 버리던 이전 Qwen 지침과 다릅니다. 인터페이스에서 추론과 최종 내용을 구분하고 체크포인트가 기대하는 정확한 대화 형식을 보존하세요. 제작사의 제어가 다른 애플리케이션이 노출하는 파라미터를 확립하지는 않습니다. 생성 지침 사고 모드에서 Qwen은 temperature 1.0, top\_p 0.95, top\_k 20, min\_p 0, presence penalty 0, repetition penalty 1.0을 권장합니다. 직접 응답에서는 각각 0.7, 0.8, 20, 0, 1.5, 1.0을 권장합니다. 높은 presence penalty는 반복을 줄일 수 있지만 언어가 섞이거나 품질이 다소 낮아질 수 있습니다. 별도 한도를 지원하도록 구성된 100만 토큰 워크플로 안에서 제작사는 추론 262,144토큰과 최종 응답 131,072토큰의 허용량을 권장합니다. 이는 조건부 예산 권장사항이며 독립적인 엄격한 출력 상한도, 기본 컨텍스트 안에 동시에 들어가는 할당량도 아닙니다. 초장문 컨텍스트와 한계 문서화된 확장은 모델 자체의 교차 배치 위치 설정과 함께 YaRN을 사용합니다. 계수 4는 100만 토큰 워크플로를 대상으로 합니다. 약 524,288토큰 작업량에는 제작사가 계수 2를 제안합니다. 정적 스케일링은 더 짧은 텍스트 품질에 영향을 줄 수 있으므로, Qwen은 더 긴 컨텍스트가 필요할 때 활성화하도록 권고합니다. 다른 Qwen-VL 에디션의 외삽 계수를 그 에디션의 레시피 없이 복사하면 안 됩니다. 긴 입력을 문서, 페이지, 코드 식별자별로 구성하고 확인 가능한 결과를 요청하세요. 계산, 작은 시각 레이블, 생성 패치를 원본과 대조하세요. 긴 컨텍스트, 유지된 추론, 더 큰 동영상 예산은 작업 전반에 더 많은 증거를 전달하는 데 도움이 되지만, 그 자체로 완전한 기억, 정확한 추론, 완료된 외부 작업을 확립하지는 않습니다. 실제 활용 과제 ### 실제 활용 과제 영어 기술 예제 ``` Analyze a circuit described in text A written circuit description gives two 6-ohm resistors connected in parallel across an ideal 12-volt source. Assume ideal wires and constant resistance. Derive the equivalent resistance, total current and current through each branch. Show the formulas and verify that branch currents add to the total. No circuit image or execution tool is provided. ``` #### 예상 결과 ``` A short derivation with units, three requested quantities and a current-sum check. ``` #### 결과 확인 ``` Equivalent resistance is 3 ohms and the two equal branch currents sum to the derived total current. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3.8-27b` [`qwen/qwen3.8-27b`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=qwen%2Fqwen3.8-27b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.8-27b&fmt=chat) Alibaba /`qwen/qwen3.8-27b` ### 시작하기 Qwen3.8-27B는 텍스트, 이미지, 동영상을 받아 텍스트를 반환하는 Qwen의 밀집 비전 언어 모델입니다. 코딩과 여러 단계에 걸친 에이전트 작업에 선택 가능한 사고, 추론 보존, 기본 262,144토큰 컨텍스트를 결합하며, 구성에 따라 100만 토큰으로 확장할 수 있습니다. 허용 입력 텍스트 결과 텍스트 ### 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/qwen3.8-27b | 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 추론 수준 · 낮음 표준 요금 추론 수준이 낮음인 경우 추론 수준 · 중간 표준 요금 추론 수준이 중간인 경우 추론 수준 · xhigh 표준 요금 추론 수준이 xhigh인 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 **$0.00085** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0051** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00017** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.0010625** / 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 **$0.00085** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0051** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00017** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.0010625** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 | Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/) ### 요청 예제 #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKPython 스트리밍 ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "qwen/qwen3.8-27b", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3.8-27b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) with client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen3.8-27b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream: with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log: for event in stream: payload=event.to_dict(mode="json") log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush() print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)) final=stream.get_final_completion() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### 결과 수신 및 저장 #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json 또는 SSE ##### 완료된 결과 모두 보관 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/qwen3.8-27b`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=qwen%2Fqwen3.8-27b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.8-27b&fmt=chat) #### 메서드 경로 별칭 위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요. #### 관련 호출용 ID [`qwen/qwen3.8-27b`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=qwen%2Fqwen3.8-27b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.8-27b&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3.8-27b` [`qwen/qwen3.8-27b`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=qwen%2Fqwen3.8-27b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.8-27b&fmt=messages) Alibaba /`qwen/qwen3.8-27b` ### 시작하기 Qwen3.8-27B는 텍스트, 이미지, 동영상을 받아 텍스트를 반환하는 Qwen의 밀집 비전 언어 모델입니다. 코딩과 여러 단계에 걸친 에이전트 작업에 선택 가능한 사고, 추론 보존, 기본 262,144토큰 컨텍스트를 결합하며, 구성에 따라 100만 토큰으로 확장할 수 있습니다. 허용 입력 텍스트 결과 json · sse ### 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/qwen3.8-27b | 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 추론 수준 · 낮음 표준 요금 추론 수준이 낮음인 경우 추론 수준 · 중간 표준 요금 추론 수준이 중간인 경우 추론 수준 · xhigh 표준 요금 추론 수준이 xhigh인 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 **$0.00085** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0051** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00017** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.0010625** / 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 **$0.00085** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0051** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00017** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.0010625** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 | Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/) ### 요청 예제 #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages 최소 구성의 완전한 JSON 본문curl · 자신의 UTF-8 문서 사용Python · 결과 전체 저장 ```json { "model": "qwen/qwen3.8-27b", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'qwen/qwen3.8-27b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) PY_RESULT ``` ```python import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'qwen/qwen3.8-27b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text from urllib.request import Request, urlopen from urllib.error import HTTPError api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY'] if not api_key.strip(): raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request') headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'} headers['x-api-key'] = api_key request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST') try: with urlopen(request, timeout=120) as response: raw = response.read() Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8') except HTTPError as error: Path('result.json').write_bytes(error.read()) Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8') raise Path('result.json').write_bytes(raw) import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) ``` ### 결과 수신 및 저장 #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON 또는 SSE ##### 완료된 결과 모두 보관 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/qwen3.8-27b`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=qwen%2Fqwen3.8-27b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.8-27b&fmt=messages) #### 메서드 경로 별칭 위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요. #### 관련 호출용 ID [`qwen/qwen3.8-27b`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=qwen%2Fqwen3.8-27b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.8-27b&fmt=messages) FAQ · Qwen: Qwen3.8 27B 어떤 입력과 결과를 사용할 수 있나요? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.8-27b`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3.8-27b`: `text` → `json`, `sse` 요청은 어떤 필드를 사용하나요? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.8-27b`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3.8-27b`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` 어떤 제한이 적용되나요? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.8-27b`: `messages.min_items`: `1` Claude Code, OpenCode, Hermes, 자체 앱에 Ailoot를 연결하세요. ## 회사와 그 프로젝트 포트폴리오 회사와 그 프로젝트 포트폴리오: 수백만 고객, 매월 수십억 규모의 매출. ## 할인받아 토큰을 구매하세요. 정기 작업에는 구독 할인, 토큰 구매에는 최대 50% 프로모션 코드. 구독 정기 요청에 맞는 할인 요금제를 선택하세요. 최대 50% 프로모션 코드 구매할 때 코드를 넣으면 진행 중 행사에 따라 가격을 다시 계산합니다. 이력의 지출 요청마다 모델, 토큰, 금액을 저장합니다. [구독 선택](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/subscriptions/) · [모델 가격 보기](https://ailoot.ai/models/ko/) ## 판매하는 제품에 API를 연결하세요. Ailoot 공식 이용 조건과 라이선스 계약으로 SaaS, 앱, 봇에 사용하세요. 재판매에는 리셀러 라이선스를 요청하세요. 상업용 앱 서비스의 유료 기능에 텍스트, 이미지, 영상, 소리 생성을 넣으세요. 리셀러 라이선스 프로젝트 설명과 접근 구조를 보내 사용·재판매의 서면 조건을 요청하세요. 사이트의 문서 연결 전에 공식 이용 조건, 라이선스 계약, 데이터 처리 정책을 읽을 수 있습니다. [리셀러 라이선스 요청](mailto:support@ailoot.ai) · [공식 이용 조건과 라이선스 계약](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ko) ## Ailoot · 회사와 그 프로젝트 포트폴리오 Ailoot는 축적된 운영 경험, 폭넓은 고객 기반, 안정적인 서비스, 지속적인 KPI 관리를 바탕으로 합니다. 회사와 그 프로젝트 포트폴리오: 수백만 고객, 매월 수십억 규모의 매출. Ailoot는 이러한 운영 경험을 고객의 제품, 에이전트, 애플리케이션, 자동화에서 AI 기능을 이용할 수 있는 API 접근에 활용합니다.