소개: Qwen3.8 Max 제품군의 기능
Qwen3.8 Max Prime은 Qwen3.8 Max 제품군에 속합니다. Qwen은 코딩, 전문 업무, 연구, 서로 연결된 여러 단계에 걸친 작업을 위해 이 제품군을 개발합니다. 실무 목적은 요구사항을 계속 고려하고, 작업 진행 중 새 정보를 활용하며, 완성된 텍스트 산출물을 만드는 것입니다. Prime 에디션은 고유한 식별자를 유지합니다. 제품군 설명이 별도의 가중치 집합이나 에디션별 응답 시간 보장을 확립하지는 않습니다.
핵심 작업: 코딩, 전문 업무, 연구
개발 작업에서는 관련 프로젝트 파일이나 발췌, 변경할 동작, 기대 산출물을 제공하세요. 진단, 구현안, 변경이 요구사항을 충족하는지 보여 줄 검사를 요청하세요. 연구 작업에서는 비교할 자료를 제공하고 원본 증거와 해석을 구분하는 보고서를 요청하세요. 전문 문서에서는 독자, 절 구성, 완전한 결과의 기준을 지정하세요. 원본 자료와 완료 기준을 사용해 결과 진단, 보고서, 문서를 검토하세요.
에이전트 실행과 피드백
제작사는 자율 계획과 환경 피드백을 사용하는 능력을 강조합니다. 에이전트 작업은 목표, 허용 작업, 관련 도구, 눈으로 확인할 수 있는 완료 조건으로 구성할 수 있습니다. 예를 들어 애플리케이션은 모델이 저장소를 점검하고 변경을 제안한 뒤 허용된 검사의 결과를 받아 다음 단계를 수정하도록 할 수 있습니다. 모델은 계획과 추론을 제공하고, 애플리케이션은 도구를 연결해 작업을 수행합니다.
최종 산출물과 함께 완료 작업과 미해결 조건의 기록을 요청하세요. 그러면 제안된 다음 단계와 실행된 작업을 구분하는 데 도움이 됩니다. 여러 단계에 걸친 작업에도 명시적인 입력과 피드백이 필요합니다. 모델의 계획 능력이 컴퓨터, 최신 원본, 업무 시스템에 대한 접근의 증거는 아닙니다.
호환성과 추론 제어
Qwen3.8 제품군 문서는 개발 하네스와의 통합 및 reasoning_effort를 통한 추론 깊이 제어를 설명합니다. preserve_thinking을 통해 대화 기록 전반에 걸쳐 추론 컨텍스트를 유지하는 방법도 설명합니다. 이는 제조사 기능이며, 사용 가능 여부와 정확한 설정은 에디션 및 인터페이스에 달려 있습니다. 수정 사항과 도구 결과를 해당 작업에 연결하고, 추론이 길더라도 간결한 최종 결론을 요청하세요.
제작사는 관리형 Qwen3.8-Max 서비스와 공개 Qwen3.8-2.4T-A95B 체크포인트를 구분합니다. Max 참조에는 텍스트, 이미지, 동영상 입력, 텍스트 출력, 직접 답변 지원이 포함됩니다. 공개 체크포인트는 텍스트 전용이며 항상 사고를 사용합니다. 이 계약들은 구분되어야 합니다. Max 제품군의 시각 작업에서는 읽을 수 있는 문서 페이지, 다이어그램, 관련 동영상 구간을 제공하고 답변에서 다룰 증거를 식별하세요.
도구와 구조화 결과
제조사의 관리형 Max 참조는 함수 호출, 구조화 출력, 검색, 코드 인터프리터형 도구를 명시하며 지원 여부는 인터페이스에 따라 달라집니다. 유용한 문서 워크플로에서는 근거 페이지 또는 절 참조가 있는 결과 표를 요청할 수 있고, 코딩 워크플로에서는 패치와 별도 설명을 요청할 수 있습니다. 강제 출력 스키마와 외부 실행은 연결된 워크플로의 기능이며 프롬프트에 JSON이나 “run”이라는 단어를 넣어서 생기는 결과가 아닙니다. 이 제품군 설명은 나열된 모든 관리형 기능이 Prime이나 다른 애플리케이션에 노출된다고 약속하지 않습니다.
컨텍스트와 에디션별 한도
관리형 Max 참조는 100만 토큰 컨텍스트와 별도로 반올림된 입력, 출력, 추론 허용량을 설명합니다. 반면 공개 체크포인트는 기본 262,144토큰 컨텍스트와 조건부 1,010,000토큰 확장을 문서화합니다. 이는 서로 다른 제작사 사양이며 하나의 보편적인 Prime 한도로 합치면 안 됩니다. 여기에서 사용한 제품군 원본은 정확한 Prime 전용 출력 상한, 미디어 한도, 제어 계약을 확립하지 않습니다.
작업에 필요한 자료만 준비하고 설명과 최종 산출물 공간을 확보하세요. 긴 입력에서는 결론을 추적할 수 있도록 문서 경계와 코드 식별자를 보존하세요. 생성 코드, 계산, 인용 구절을 제공 증거와 대조하세요. 최종 구현, 보고서 또는 문서를 제공 증거 및 작업의 완료 기준과 연결해 유지하세요.
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Produce an evidence-based readiness memo\n\nPrepare a release-readiness memo from supplied feedback. [REQUIREMENTS] New exports must preserve column order and empty headings. [CHECK A] Column order passed. [CHECK B] Empty headings were dropped. [REVIEW] Preserve all header cells, including blank ones. Give the decision, a focused correction proposal and the exact follow-up check needed. Do not report unexecuted work as complete.A short readiness decision with evidence, proposed correction and a targeted recheck definition.Check the memo treats the failed header case as unresolved despite the passing order check.qwen/qwen3.8-max-primeQwen3.8 Max Prime은 코딩, 전문 업무, 연구, 지속적인 에이전트 작업을 위한 Qwen의 Max 제품군에 속합니다. 유용한 작업 범위에는 요구사항 해석, 피드백에 따른 작업 진행, 제공된 프로젝트 자료에서 완전한 텍스트 산출물 준비가 포함됩니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
소개: Qwen3.8 Max 제품군의 기능
Qwen3.8 Max Prime은 Qwen3.8 Max 제품군에 속합니다. Qwen은 코딩, 전문 업무, 연구, 서로 연결된 여러 단계에 걸친 작업을 위해 이 제품군을 개발합니다. 실무 목적은 요구사항을 계속 고려하고, 작업 진행 중 새 정보를 활용하며, 완성된 텍스트 산출물을 만드는 것입니다. Prime 에디션은 고유한 식별자를 유지합니다. 제품군 설명이 별도의 가중치 집합이나 에디션별 응답 시간 보장을 확립하지는 않습니다.
핵심 작업: 코딩, 전문 업무, 연구
개발 작업에서는 관련 프로젝트 파일이나 발췌, 변경할 동작, 기대 산출물을 제공하세요. 진단, 구현안, 변경이 요구사항을 충족하는지 보여 줄 검사를 요청하세요. 연구 작업에서는 비교할 자료를 제공하고 원본 증거와 해석을 구분하는 보고서를 요청하세요. 전문 문서에서는 독자, 절 구성, 완전한 결과의 기준을 지정하세요. 원본 자료와 완료 기준을 사용해 결과 진단, 보고서, 문서를 검토하세요.
에이전트 실행과 피드백
제작사는 자율 계획과 환경 피드백을 사용하는 능력을 강조합니다. 에이전트 작업은 목표, 허용 작업, 관련 도구, 눈으로 확인할 수 있는 완료 조건으로 구성할 수 있습니다. 예를 들어 애플리케이션은 모델이 저장소를 점검하고 변경을 제안한 뒤 허용된 검사의 결과를 받아 다음 단계를 수정하도록 할 수 있습니다. 모델은 계획과 추론을 제공하고, 애플리케이션은 도구를 연결해 작업을 수행합니다.
최종 산출물과 함께 완료 작업과 미해결 조건의 기록을 요청하세요. 그러면 제안된 다음 단계와 실행된 작업을 구분하는 데 도움이 됩니다. 여러 단계에 걸친 작업에도 명시적인 입력과 피드백이 필요합니다. 모델의 계획 능력이 컴퓨터, 최신 원본, 업무 시스템에 대한 접근의 증거는 아닙니다.
호환성과 추론 제어
Qwen3.8 제품군 문서는 개발 하네스와의 통합 및 reasoning_effort를 통한 추론 깊이 제어를 설명합니다. preserve_thinking을 통해 대화 기록 전반에 걸쳐 추론 컨텍스트를 유지하는 방법도 설명합니다. 이는 제조사 기능이며, 사용 가능 여부와 정확한 설정은 에디션 및 인터페이스에 달려 있습니다. 수정 사항과 도구 결과를 해당 작업에 연결하고, 추론이 길더라도 간결한 최종 결론을 요청하세요.
제작사는 관리형 Qwen3.8-Max 서비스와 공개 Qwen3.8-2.4T-A95B 체크포인트를 구분합니다. Max 참조에는 텍스트, 이미지, 동영상 입력, 텍스트 출력, 직접 답변 지원이 포함됩니다. 공개 체크포인트는 텍스트 전용이며 항상 사고를 사용합니다. 이 계약들은 구분되어야 합니다. Max 제품군의 시각 작업에서는 읽을 수 있는 문서 페이지, 다이어그램, 관련 동영상 구간을 제공하고 답변에서 다룰 증거를 식별하세요.
도구와 구조화 결과
제조사의 관리형 Max 참조는 함수 호출, 구조화 출력, 검색, 코드 인터프리터형 도구를 명시하며 지원 여부는 인터페이스에 따라 달라집니다. 유용한 문서 워크플로에서는 근거 페이지 또는 절 참조가 있는 결과 표를 요청할 수 있고, 코딩 워크플로에서는 패치와 별도 설명을 요청할 수 있습니다. 강제 출력 스키마와 외부 실행은 연결된 워크플로의 기능이며 프롬프트에 JSON이나 “run”이라는 단어를 넣어서 생기는 결과가 아닙니다. 이 제품군 설명은 나열된 모든 관리형 기능이 Prime이나 다른 애플리케이션에 노출된다고 약속하지 않습니다.
컨텍스트와 에디션별 한도
관리형 Max 참조는 100만 토큰 컨텍스트와 별도로 반올림된 입력, 출력, 추론 허용량을 설명합니다. 반면 공개 체크포인트는 기본 262,144토큰 컨텍스트와 조건부 1,010,000토큰 확장을 문서화합니다. 이는 서로 다른 제작사 사양이며 하나의 보편적인 Prime 한도로 합치면 안 됩니다. 여기에서 사용한 제품군 원본은 정확한 Prime 전용 출력 상한, 미디어 한도, 제어 계약을 확립하지 않습니다.
작업에 필요한 자료만 준비하고 설명과 최종 산출물 공간을 확보하세요. 긴 입력에서는 결론을 추적할 수 있도록 문서 경계와 코드 식별자를 보존하세요. 생성 코드, 계산, 인용 구절을 제공 증거와 대조하세요. 최종 구현, 보고서 또는 문서를 제공 증거 및 작업의 완료 기준과 연결해 유지하세요.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 qwen/qwen3.8-max-prime | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 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— |
필드messages[].content | 유형string|content_part[]|null | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].tool_calls | 유형tool_call[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].tool_call_id | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요 | 기본값— |
필드messages[].name | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].reasoning_content | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요 | 기본값— |
필드messages[].reasoning_details | 유형object|array | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드max_tokens | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드max_completion_tokens | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
필드stream_options.include_usage | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드temperature | 유형number | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드top_p | 유형number | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드stop | 유형string|string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools | 유형function_tool[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools[].type | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 function 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools[].function.name | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 적용 조건: 함수 도구 지정됨 | 기본값— |
필드tools[].function.description | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드tools[].function.parameters | 유형JSON_schema | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드tool_choice | 유형string|object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드parallel_tool_calls | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드response_format | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드reasoning_effort | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드reasoning | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드service_tier | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드instructions | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 호환성 필드 | 기본값— |
필드functions | 유형function[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드function_call | 유형string|object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드prompt_cache_options | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드modalities | 유형string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 text | 기본값— |
필드provider | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 이 Ultra 텍스트 경로에서는 provider.options가 거부됩니다 | 기본값— |
필드cache_control.ttl | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 실제 프롬프트 캐시 지정 위치에서는 1h가 거부됩니다 | 기본값— |
텍스트 · UTF8 텍스트
messages[].content
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세model, messages |
매개변수material_types | 명세text |
매개변수messages | 명세role/content 형식의 메시지 배열 |
매개변수file_material | 명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다 |
매개변수optional_controls | 명세stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
매개변수control_scope | 명세모델별로 다름. 사용자 함수 도구와 호스팅 도구는 서로 다릅니다 |
매개변수output_modalities | 명세text |
매개변수hosted_operations | 명세false |
매개변수multimodal_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 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
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 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.001 / 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 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.001 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
set -eu\n: "${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-max-prime", "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-max-prime',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-max-prime',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 또는 SSE
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.
요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드choices[].index | 유형integer |
필드choices[].message.content | 유형string|null |
필드choices[].message.tool_calls | 유형tool_call[] |
필드choices[].message.reasoning_content | 유형string |
필드choices[].message.reasoning_details | 유형object|array |
필드choices[].finish_reason | 유형string|null |
필드usage | 유형object |
| 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. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3.8-max-prime
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
qwen/qwen3.8-max-primeQwen3.8 Max Prime은 코딩, 전문 업무, 연구, 지속적인 에이전트 작업을 위한 Qwen의 Max 제품군에 속합니다. 유용한 작업 범위에는 요구사항 해석, 피드백에 따른 작업 진행, 제공된 프로젝트 자료에서 완전한 텍스트 산출물 준비가 포함됩니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
소개: Qwen3.8 Max 제품군의 기능
Qwen3.8 Max Prime은 Qwen3.8 Max 제품군에 속합니다. Qwen은 코딩, 전문 업무, 연구, 서로 연결된 여러 단계에 걸친 작업을 위해 이 제품군을 개발합니다. 실무 목적은 요구사항을 계속 고려하고, 작업 진행 중 새 정보를 활용하며, 완성된 텍스트 산출물을 만드는 것입니다. Prime 에디션은 고유한 식별자를 유지합니다. 제품군 설명이 별도의 가중치 집합이나 에디션별 응답 시간 보장을 확립하지는 않습니다.
핵심 작업: 코딩, 전문 업무, 연구
개발 작업에서는 관련 프로젝트 파일이나 발췌, 변경할 동작, 기대 산출물을 제공하세요. 진단, 구현안, 변경이 요구사항을 충족하는지 보여 줄 검사를 요청하세요. 연구 작업에서는 비교할 자료를 제공하고 원본 증거와 해석을 구분하는 보고서를 요청하세요. 전문 문서에서는 독자, 절 구성, 완전한 결과의 기준을 지정하세요. 원본 자료와 완료 기준을 사용해 결과 진단, 보고서, 문서를 검토하세요.
에이전트 실행과 피드백
제작사는 자율 계획과 환경 피드백을 사용하는 능력을 강조합니다. 에이전트 작업은 목표, 허용 작업, 관련 도구, 눈으로 확인할 수 있는 완료 조건으로 구성할 수 있습니다. 예를 들어 애플리케이션은 모델이 저장소를 점검하고 변경을 제안한 뒤 허용된 검사의 결과를 받아 다음 단계를 수정하도록 할 수 있습니다. 모델은 계획과 추론을 제공하고, 애플리케이션은 도구를 연결해 작업을 수행합니다.
최종 산출물과 함께 완료 작업과 미해결 조건의 기록을 요청하세요. 그러면 제안된 다음 단계와 실행된 작업을 구분하는 데 도움이 됩니다. 여러 단계에 걸친 작업에도 명시적인 입력과 피드백이 필요합니다. 모델의 계획 능력이 컴퓨터, 최신 원본, 업무 시스템에 대한 접근의 증거는 아닙니다.
호환성과 추론 제어
Qwen3.8 제품군 문서는 개발 하네스와의 통합 및 reasoning_effort를 통한 추론 깊이 제어를 설명합니다. preserve_thinking을 통해 대화 기록 전반에 걸쳐 추론 컨텍스트를 유지하는 방법도 설명합니다. 이는 제조사 기능이며, 사용 가능 여부와 정확한 설정은 에디션 및 인터페이스에 달려 있습니다. 수정 사항과 도구 결과를 해당 작업에 연결하고, 추론이 길더라도 간결한 최종 결론을 요청하세요.
제작사는 관리형 Qwen3.8-Max 서비스와 공개 Qwen3.8-2.4T-A95B 체크포인트를 구분합니다. Max 참조에는 텍스트, 이미지, 동영상 입력, 텍스트 출력, 직접 답변 지원이 포함됩니다. 공개 체크포인트는 텍스트 전용이며 항상 사고를 사용합니다. 이 계약들은 구분되어야 합니다. Max 제품군의 시각 작업에서는 읽을 수 있는 문서 페이지, 다이어그램, 관련 동영상 구간을 제공하고 답변에서 다룰 증거를 식별하세요.
도구와 구조화 결과
제조사의 관리형 Max 참조는 함수 호출, 구조화 출력, 검색, 코드 인터프리터형 도구를 명시하며 지원 여부는 인터페이스에 따라 달라집니다. 유용한 문서 워크플로에서는 근거 페이지 또는 절 참조가 있는 결과 표를 요청할 수 있고, 코딩 워크플로에서는 패치와 별도 설명을 요청할 수 있습니다. 강제 출력 스키마와 외부 실행은 연결된 워크플로의 기능이며 프롬프트에 JSON이나 “run”이라는 단어를 넣어서 생기는 결과가 아닙니다. 이 제품군 설명은 나열된 모든 관리형 기능이 Prime이나 다른 애플리케이션에 노출된다고 약속하지 않습니다.
컨텍스트와 에디션별 한도
관리형 Max 참조는 100만 토큰 컨텍스트와 별도로 반올림된 입력, 출력, 추론 허용량을 설명합니다. 반면 공개 체크포인트는 기본 262,144토큰 컨텍스트와 조건부 1,010,000토큰 확장을 문서화합니다. 이는 서로 다른 제작사 사양이며 하나의 보편적인 Prime 한도로 합치면 안 됩니다. 여기에서 사용한 제품군 원본은 정확한 Prime 전용 출력 상한, 미디어 한도, 제어 계약을 확립하지 않습니다.
작업에 필요한 자료만 준비하고 설명과 최종 산출물 공간을 확보하세요. 긴 입력에서는 결론을 추적할 수 있도록 문서 경계와 코드 식별자를 보존하세요. 생성 코드, 계산, 인용 구절을 제공 증거와 대조하세요. 최종 구현, 보고서 또는 문서를 제공 증거 및 작업의 완료 기준과 연결해 유지하세요.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 qwen/qwen3.8-max-prime | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 user, assistant | 기본값— |
필드messages[].content | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드max_tokens | 유형integer | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
텍스트 · UTF-8 텍스트
messages[].content 문자열
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세model, messages, max_tokens |
매개변수optional_controls | 명세stream |
매개변수material_types | 명세text |
매개변수text_file_material | 명세실제 UTF-8 문서를 읽고 그 텍스트를 지정된 입력 또는 메시지 콘텐츠 문자열에 넣으세요. |
수명 주기: synchronous_or_streamed
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
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 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.001 / 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 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.001 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "qwen/qwen3.8-max-prime",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-max-prime', '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-max-prime', '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 또는 SSE
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.
요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드id | 유형string |
필드model | 유형string |
필드content[] | 유형text|thinking|tool_use|other content block |
필드stop_reason | 유형string|null |
필드usage | 유형object |
| 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. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3.8-max-prime
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
영어 기술 예제
Produce an evidence-based readiness memo\n\nPrepare a release-readiness memo from supplied feedback. [REQUIREMENTS] New exports must preserve column order and empty headings. [CHECK A] Column order passed. [CHECK B] Empty headings were dropped. [REVIEW] Preserve all header cells, including blank ones. Give the decision, a focused correction proposal and the exact follow-up check needed. Do not report unexecuted work as complete.A short readiness decision with evidence, proposed correction and a targeted recheck definition.Check the memo treats the failed header case as unresolved despite the passing order check.