Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct는 텍스트, 이미지, 동영상을 위한 Qwen의 지시 중심 전문가 혼합 비전 언어 버전입니다. 시각 워크플로, 문서, 공간 질문, STEM 작업에 텍스트나 코드를 반환하며, 32개 언어 OCR과 기본 262,144토큰 컨텍스트를 제공합니다.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsqwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesqwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct
모델 소개
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
235B-A22B Instruct 에디션
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct는 Qwen3-VL의 지시 수행 중심 전문가 혼합 모델입니다. 텍스트, 이미지, 동영상을 입력받고, 코드나 요청한 문서 산출물을 포함한 텍스트를 생성합니다. Thinking 체크포인트의 응답 규약이나 다른 크기 모델의 레시피를 적용하지 말고, 정확한 Instruct 에디션을 유지하세요. 유용한 작업은 구체적인 질문과 제공된 근거에 대조할 수 있는 결과를 모델에 제시합니다.
시각적 에이전트와 코딩
제작사는 컴퓨터나 모바일 작업에서 인터페이스 요소를 인식하고, 기능을 이해하며, 도구를 호출하는 시각적 에이전트 작업 흐름을 설명합니다. 스크린샷과 목표를 제공한 다음, 관련 조작 요소와 선택을 뒷받침하는 근거를 요청하세요. 연결된 애플리케이션이 동작을 수행하고 결과를 제공하며, 인터페이스를 인식하는 것 자체가 기기를 제어하는 것은 아닙니다.
시각적 코딩에는 이미지나 동영상에서 생성하는 다이어그램 콘텐츠와 HTML, CSS, JavaScript가 포함됩니다. 레이아웃 참고 자료, 기능 제약 조건, 필요한 편집 가능 출력물을 제공하세요. 기존 페이지를 변경하려면 관련 소스와 상호작용 상태를 포함하세요. 개발 작업 흐름에서 렌더링하고 검토할 수 있도록 산출물을 설명과 별도로 요청하세요. 생성된 소스는 여전히 제안이며, 애플리케이션이 정상 작동한다는 증거는 아닙니다.
공간 지각과 긴 자료
Qwen은 위치, 시점, 가림 관계에 대한 판단과 함께 이차원 그라운딩 및 삼차원 그라운딩 지원을 문서화하고 있습니다. 중요한 객체와 관계를 명시한 다음, 어떤 시각적 단서가 결론을 뒷받침하는지 질문하세요. 이미지에 기반한 관계를 보정된 물리적 측정값으로 취급해서는 안 됩니다.
기본 컨텍스트는 262,144토큰입니다. 이 제품군은 책과 수 시간 분량의 동영상, 초 단위 이벤트 인덱싱, 설정을 통한 약 백만 토큰까지의 확장을 설명합니다. 이벤트 기록을 요청할 때는 시간 정보와 원본 식별자를 유지하세요. 표현 방식과 샘플링에 따라 요청에 들어가는 자료가 결정되며, 큰 컨텍스트가 모든 페이지나 프레임의 완벽한 회상을 보장하지는 않습니다.
추론, 인식, OCR
이 제품군은 STEM, 수학, 인과, 논리 관련 시각적 질문을 지원합니다. 문제 전체와 다이어그램 레이블을 제공하고, 결론에 앞서 사용한 값이나 관계를 명시하도록 모델에 요청하세요. 텍스트와 시각을 결합하므로, 하나의 질문에서 문단을 해당 그림 및 사용자의 지시와 연결할 수 있습니다.
인식 범위는 사람, 제품, 랜드마크, 식물, 동물, 미디어 캐릭터를 아우릅니다. OCR은 32개 언어를 지원하며, 전문 용어와 긴 문서의 구조를 포함해 어두운 조명, 흐림, 기울어짐에 대응하는 것을 목표로 합니다. 읽을 수 있는 페이지를 제공하고, 이미지와 대조할 수 있는 이름이 지정된 필드, 인용문, 표를 요청하세요. 이러한 활용은 문서화된 범위를 반영하며, 정확한 식별, 전사, 계산을 보장하지는 않습니다.
아키텍처 업데이트
공개된 전문가 혼합 텍스트 설정은 계층 94개, 전문가 128개, 토큰마다 선택되는 전문가 여덟 개를 갖습니다. Interleaved-MRoPE는 동영상 추론을 위해 시간, 너비, 높이를 표현합니다. DeepStack은 인코더의 여러 수준에서 시각적 특징을 결합하고, 텍스트–타임스탬프 정렬은 이벤트를 시간 기준에 연결합니다. 시각적 작업을 준비하고 결과를 비교할 때 이 235B-A22B Instruct 에디션을 일관되게 사용하세요.
시각적 입력 준비
제품군의 예제는 텍스트만 사용하는 요청, 단일 또는 여러 이미지, 동영상을 다룹니다. 시각적 입력에 레이블을 붙이고 입력 간 관계를 설명하세요. 이미지와 동영상의 픽셀 예산은 분리되어 있으며, 명시적인 이미지 크기는 32의 배수에 맞춥니다. 문서에 나온 동영상 기본값은 초당 두 프레임이며, 지원되는 경우 속도나 프레임 수를 조절할 수 있습니다. 동영상 메타데이터를 유지하고, 도우미가 이미 자료의 크기를 조정했다면 두 번 조정하지 마세요.
여러 문서 페이지의 경우 페이지 레이블별로 답변을 구성하고, 뒷받침하는 필드나 구절을 요청하세요. 클립에서는 관련 이벤트, 시간 구간, 시각적 근거를 요청하세요. 반환된 이벤트 시간 구간과 뒷받침하는 세부 내용을 원본 클립 및 시간 정보와 대조하세요.
생성 지침과 제한
체크포인트 생성 파일의 기본값은 temperature 0.7, top_p 0.8, top_k 20, 반복 페널티 1.0입니다. 제품군의 Instruct 레시피는 여기에 존재 페널티 1.5와 출력 예산 32,768토큰을 사용합니다. 이 예산은 제작사 레시피의 한도이며, 별도로 확인된 엄격한 최대 출력 길이는 아닙니다. 8B 카드의 작업별 예산과 Thinking 에디션의 프리셋은 별개로 유지해야 합니다.
제품군의 컨텍스트 확장은 YaRN을 사용하며, 인터리브 위치 체계를 256K에서 약 1M으로 확장할 때 두 배 또는 세 배를 권장합니다. 텍스트와 표현된 시각 자료 외에 답변을 위한 공간도 확보하고, 인용문, 추출한 숫자, 생성된 코드를 원본과 대조하여 검증하세요. 유용한 결과는 뒷받침하는 시각적 근거 및 정확한 Instruct 모델의 정체성을 유지한 구체적인 텍스트 산출물입니다.
실제 활용 과제
실제 활용 과제
영어 기술 예제
Translate a layout description to HTML
Create a semantic HTML fragment from this text layout specification: a product section contains heading "Travel mug", a paragraph "350 ml, steel", and a list of features "Sealed lid" and "Hand wash". Return editable HTML only, with no scripts or styles. Preserve exact wording and use a heading, paragraph and unordered list.예상 결과
One semantic HTML fragment using the requested heading, paragraph and two-item list.결과 확인
Inspect the element hierarchy and exact text; do not add a product image or unprovided features.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct
qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct
qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct시작하기
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct는 텍스트, 이미지, 동영상을 위한 Qwen의 지시 중심 전문가 혼합 비전 언어 버전입니다. 시각 워크플로, 문서, 공간 질문, STEM 작업에 텍스트나 코드를 반환하며, 32개 언어 OCR과 기본 262,144토큰 컨텍스트를 제공합니다.
- 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 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct | 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— |
입력 자료 조합
텍스트 · UTF8 텍스트
messages[].content
메서드 매개변수와 수명 주기
| 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
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 $0.000572 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.0038 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 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 $0.000572 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.0038 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
요청 예제
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct", "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
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-vl-235b-a22b-instruct',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"))
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-vl-235b-a22b-instruct',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 |
|---|---|
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 |
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-vl-235b-a22b-instruct
메서드 경로 별칭
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
관련 호출용 ID
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct
qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct
qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct시작하기
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct는 텍스트, 이미지, 동영상을 위한 Qwen의 지시 중심 전문가 혼합 비전 언어 버전입니다. 시각 워크플로, 문서, 공간 질문, STEM 작업에 텍스트나 코드를 반환하며, 32개 언어 OCR과 기본 262,144토큰 컨텍스트를 제공합니다.
- 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 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct | 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 |
입력 자료 조합
텍스트 · UTF-8 텍스트
messages[].content 문자열
메서드 매개변수와 수명 주기
| 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
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 $0.000572 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.0038 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 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 $0.000572 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.0038 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
요청 예제
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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-vl-235b-a22b-instruct', '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
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-vl-235b-a22b-instruct', '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 |
|---|---|
필드id | 유형string |
필드model | 유형string |
필드content[] | 유형text|thinking|tool_use|other content block |
필드stop_reason | 유형string|null |
필드usage | 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-vl-235b-a22b-instruct
메서드 경로 별칭
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
관련 호출용 ID
FAQ · Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct
- 어떤 입력과 결과를 사용할 수 있나요?
POST /v1/chat/completions·qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct:text→textPOST /v1/messages·qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct:text→json,sse- 요청은 어떤 필드를 사용하나요?
POST /v1/chat/completions·qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct:model,messages,max_tokens,stream- 어떤 제한이 적용되나요?
POST /v1/chat/completions·qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct:messages.min_items:1