Source: https://ailoot.ai/models/ms/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-instruct/
Canonical: https://ailoot.ai/models/ms/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-instruct/
Language: ms

# Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct

[Markdown](https://ailoot.ai/models/ms/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ms/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-instruct/facts.json)

## [Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct](https://ailoot.ai/models/ms/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-instruct/)

Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct ialah edisi penglihatan-bahasa campuran pakar Qwen yang berfokuskan arahan untuk teks, imej dan video. Ia mengembalikan teks atau kod untuk aliran kerja visual, dokumen, soalan ruang dan tugas STEM, dengan OCR 32 bahasa dan konteks natif 262,144 token.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ms/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-instruct/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ms/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-instruct/#method-1)

Tentang model

Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.

Edisi 235B-A22B Instruct

Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct ialah anggota Qwen3-VL campuran pakar yang berfokuskan arahan. Ia menerima teks, imej dan video serta menjana teks, termasuk kod atau artifak dokumen yang diminta. Kekalkan edisi Instruct yang tepat dan bukan memberikannya kontrak respons checkpoint Thinking atau kaedah saiz lain. Tugas yang berguna memberikan soalan konkrit dan hasil yang boleh dibandingkan dengan bukti yang dibekalkan.

Ejen visual dan pengekodan

Pembuat menerangkan aliran kerja ejen visual yang mengenali unsur antara muka, memahami fungsinya dan memanggil alat untuk tugas komputer atau mudah alih. Berikan tangkap layar dan matlamat, kemudian minta kawalan yang relevan serta bukti yang menyokong pilihan. Aplikasi bersambung menjalankan tindakan dan membekalkan hasil; mengenali antara muka tidak dengan sendirinya mengawal peranti.

Pengekodan visual merangkumi kandungan rajah serta HTML, CSS atau JavaScript yang dihasilkan daripada imej atau video. Berikan rujukan susun atur, kekangan fungsi dan output boleh sunting yang diperlukan. Bagi perubahan halaman sedia ada, sertakan sumber yang relevan dan keadaan interaksi. Minta artifak secara berasingan daripada penerangan supaya aliran kerja pembangunan dapat merender dan menilainya. Sumber terjana kekal sebagai cadangan, bukan bukti aplikasi yang berfungsi.

Persepsi ruang dan bahan panjang

Qwen mendokumentasikan pertimbangan tentang kedudukan, sudut pandangan dan halangan pandangan, termasuk penentuan kedudukan dua dimensi dan sokongan penentuan kedudukan tiga dimensi. Kenal pasti objek dan hubungan yang penting, kemudian tanya petunjuk yang kelihatan yang menyokong kesimpulan. Hubungan berasaskan imej tidak seharusnya dianggap sebagai ukuran fizikal yang ditentukur.

Konteks natifnya ialah 262,144 token. Keluarga ini menerangkan buku dan video berjam-jam, dengan pengindeksan peristiwa pada tahap saat serta peluasan kepada kira-kira sejuta token melalui konfigurasi. Kekalkan masa dan pengecam sumber ketika meminta huraian peristiwa. Representasi dan pensampelan menentukan bahan yang masuk ke dalam permintaan; konteks besar bukan jaminan ingatan sempurna bagi setiap halaman atau bingkai.

Penaakulan, pengecaman dan OCR

Keluarga ini menyokong soalan visual STEM, matematik, sebab-akibat dan logik. Berikan pernyataan lengkap dan label rajah, serta minta model mengenal pasti nilai atau hubungan yang digunakan sebelum kesimpulan. Teks dan penglihatan digabungkan, jadi satu soalan boleh menghubungkan perenggan dengan rajahnya dan arahan pengguna.

Pengecaman merangkumi orang, produk, mercu tanda, tumbuhan, haiwan dan watak media. OCR merangkumi 32 bahasa dan menyasarkan cahaya malap, kekaburan dan kecondongan, termasuk kosa kata khusus serta struktur dokumen panjang. Berikan halaman yang boleh dibaca dan minta medan bernama, petikan atau jadual yang boleh disemak berdasarkan imej. Aplikasi ini mencerminkan skop yang didokumentasikan dan bukan menjamin pengenalpastian, transkripsi atau pengiraan tepat.

Kemas kini seni bina

Konfigurasi teks campuran pakar yang diterbitkan mempunyai 94 lapisan, 128 pakar dan lapan pakar yang dipilih bagi setiap token. Interleaved-MRoPE mewakili masa, lebar dan tinggi untuk penaakulan video. DeepStack menggabungkan ciri visual daripada berbilang peringkat pengekod, dan penjajaran teks–cap masa mengikat peristiwa kepada rujukan waktu. Gunakan edisi 235B-A22B Instruct ini secara konsisten ketika menyediakan tugas visual dan membandingkan hasilnya.

Menyediakan input visual

Contoh keluarga merangkumi permintaan teks sahaja, imej tunggal atau berbilang imej dan video. Labelkan input visual dan nyatakan hubungannya. Bajet piksel imej dan video adalah berasingan, manakala dimensi imej yang dinyatakan secara jelas diselaraskan kepada gandaan 32. Tetapan lalai video yang didokumentasikan ialah dua bingkai sesaat, dengan kawalan kadar atau bilangan bingkai apabila disokong. Kekalkan metadata video dan elakkan mengubah saiz dua kali apabila alat bantu sudah mengubah saiz bahan.

Bagi beberapa halaman dokumen, susun jawapan mengikut label halaman dan minta medan atau petikan sokongan. Bagi klip, minta peristiwa, selang dan bukti yang kelihatan yang relevan. Bandingkan selang peristiwa yang dikembalikan dan butiran sokongan dengan klip asal serta masanya.

Panduan penjanaan dan had

Fail penjanaan checkpoint menggunakan nilai lalai temperature 0.7, top\_p 0.8, top\_k 20 dan repetition penalty 1.0. Kaedah Instruct keluarga ini turut menggunakan presence penalty 1.5 dan peruntukan output 32,768 token. Peruntukan itu ialah bajet kaedah pengeluar, bukan had output keras yang ditentukan secara bebas. Peruntukan khusus tugas kad 8B dan pratetap edisi Thinking kekal berasingan.

Peluasan konteks keluarga ini menggunakan YaRN dan mencadangkan faktor dua atau tiga ketika mengalihkan skema kedudukan berselang-seli daripada 256K kepada kira-kira 1M. Peruntukkan ruang jawapan bersama teks dan visual yang diwakili, serta sahkan petikan, nombor yang diekstrak dan kod terjana berdasarkan sumber. Hasil yang berguna ialah artifak teks konkrit dengan bukti visual sokongan dan identiti Instruct yang tepat dikekalkan.

Tugas praktikal

### Tugas praktikal

Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris

```
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.
```

#### Hasil yang dijangka

```
One semantic HTML fragment using the requested heading, paragraph and two-item list.
```

#### Semak hasil

```
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`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-instruct&fmt=chat)

Alibaba /`qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct`

### Pengenalan

Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct ialah edisi penglihatan-bahasa campuran pakar Qwen yang berfokuskan arahan untuk teks, imej dan video. Ia mengembalikan teks atau kod untuk aliran kerja visual, dokumen, soalan ruang dan tugas STEM, dengan OCR 32 bahasa dan konteks natif 262,144 token.

Input yang diterima

Teks

Hasil

Teks

### Tersedia di Ailoot · input & kaedah

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

Input

`text`

Output

`text`

Format output

json atau SSE

| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Medan`model` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct | Lalai— |
| Medan`messages` | Jenis`message[]` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Item minimum: 1 | Lalai— |
| Medan`messages[].role` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Contoh: system, user, assistant, tool, function Syarat: Peranan ini diwakili secara eksplisit oleh jenis keserasian dalam kod sumber; set peranan model yang tepat kekal khusus untuk setiap model. Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`messages[].content` | Jenis`string\|content_part[]\|null` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`messages[].tool_calls` | Jenis`tool_call[]` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`messages[].tool_call_id` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had Terpakai apabila: role=tool; gunakan ID sebenar yang dipulangkan | Lalai— |
| Medan`messages[].name` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`messages[].reasoning_content` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had Terpakai apabila: Hantar semula penaakulan sebenar yang dipulangkan apabila model ini menggunakannya | Lalai— |
| Medan`messages[].reasoning_details` | Jenis`object\|array` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`max_tokens` | Jenis`integer` | KeperluanPilihan | Nilai & had Minimum: 1 Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`max_completion_tokens` | Jenis`integer` | KeperluanPilihan | Nilai & had Minimum: 1 Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`stream` | Jenis`boolean` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalaifalse |
| Medan`stream_options.include_usage` | Jenis`boolean` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`temperature` | Jenis`number` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`top_p` | Jenis`number` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`stop` | Jenis`string\|string[]` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`tools` | Jenis`function_tool[]` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`tools[].type` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had function Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`tools[].function.name` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Terpakai apabila: alat fungsi dibekalkan | Lalai— |
| Medan`tools[].function.description` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`tools[].function.parameters` | Jenis`JSON_schema` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`tool_choice` | Jenis`string\|object` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`parallel_tool_calls` | Jenis`boolean` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`response_format` | Jenis`object` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`reasoning_effort` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`reasoning` | Jenis`object` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`service_tier` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`instructions` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had Medan keserasian | Lalai— |
| Medan`functions` | Jenis`function[]` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`function_call` | Jenis`string\|object` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`prompt_cache_options` | Jenis`object` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`modalities` | Jenis`string[]` | KeperluanPilihan | Nilai & had text | Lalai— |
| Medan`provider` | Jenis`object` | KeperluanPilihan | Nilai & had Syarat: provider.options ditolak pada laluan teks Ultra ini | Lalai— |
| Medan`cache_control.ttl` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had Syarat: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan | Lalai— |

Gabungan bahan input

**Teks** · Teks UTF8

`messages[].content`

Parameter kaedah dan kitar hayat

| Parameter | Kontrak |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Kontrakapplication/json |
| Parameter`required` | Kontrakmodel, messages |
| Parameter`material_types` | Kontraktext |
| Parameter`messages` | Kontraktatasusunan mesej dengan struktur role/content |
| Parameter`file_material` | Kontrakdokumen UTF-8 sebenar dimasukkan sebagai teks literal; ID fail tidak diandaikan |
| Parameter`optional_controls` | Kontrakstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parameter`control_scope` | Kontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeza daripada alat yang dihoskan |
| Parameter`output_modalities` | Kontraktext |
| Parameter`hosted_operations` | Kontrakfalse |
| Parameter`multimodal_input_binding` | Kontraknull |

Kitar hayat: `synchronous_or_streamed`

Hantar ID model yang tepat bersama messages.

Panjang konteks bukan had output.

Fail teks boleh membekalkan teks literal; input imej/audio/objek fail memerlukan pengikatan tepat.

### Pelan harga

Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.

Mod pantas

Kadar standard Apabila mod pantas dipilih

Mod flex

Kadar standard Apabila mod flex dipilih

Usaha penaakulan maksimum

Kadar standard Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default

#### Kadar Ailoot

#### Harga mengikut konfigurasi

Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.

| Konfigurasi | Jadual kadar | Token konteks, melebihi | Token konteks, sehingga dan termasuk | Caj |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Token konteks, melebihi— | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input **$0.000572** / 1K token Output · Token output **$0.0038** / 1K token Input · Bacaan cache **$0.0002** / 1K token Input · Penulisan cache **$0** / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam **—** / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 1 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input **$0.000572** / 1K token Output · Token output **$0.0038** / 1K token Input · Bacaan cache **$0.0002** / 1K token Input · Penulisan cache **$0** / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam **—** / 1K token |

Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. [Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →](https://ailoot.ai/docs/ms/billing/reserve/)

### Contoh permintaan

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPenstriman Python

```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-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
```

```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-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"))
```

```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-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")
```

### Terima dan simpan hasil

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json atau SSE

##### Simpan semua hasil yang selesai

Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.

Kekalkan setiap pilihan jawapan bersama kandungan, panggilan alat dan penaakulannya. Dalam SSE, gabungkan delta mengikut indeks pilihan jawapan/alat dan kekalkan sebab penamatan akhir serta data penggunaan.

##### Jika respons asal perlu disemak

Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.

Medan respons

| Medan | Jenis |
| --- | --- |
| Medan`choices[].index` | Jenisinteger |
| Medan`choices[].message.content` | Jenisstring\|null |
| Medan`choices[].message.tool_calls` | Jenistool\_call\[\] |
| Medan`choices[].message.reasoning_content` | Jenisstring |
| Medan`choices[].message.reasoning_details` | Jenisobject\|array |
| Medan`choices[].finish_reason` | Jenisstring\|null |
| Medan`usage` | Jenisobject |

Ralat dan langkah seterusnya

| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
| --- | --- | --- |
| Respons400 · `invalid_request_error` | SyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah | Langkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu. |

### Alias

#### Alias model

**Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-instruct&fmt=chat)

#### Alias laluan kaedah

Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.

#### ID pemanggil berkaitan

[`qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-instruct&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct`

[`qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-instruct&fmt=messages)

Alibaba /`qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct`

### Pengenalan

Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct ialah edisi penglihatan-bahasa campuran pakar Qwen yang berfokuskan arahan untuk teks, imej dan video. Ia mengembalikan teks atau kod untuk aliran kerja visual, dokumen, soalan ruang dan tugas STEM, dengan OCR 32 bahasa dan konteks natif 262,144 token.

Input yang diterima

Teks

Hasil

json · sse

### Tersedia di Ailoot · input & kaedah

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Input

`text`

Output

`json`, `sse`

Format output

JSON atau SSE

| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Medan`model` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct | Lalai— |
| Medan`messages` | Jenis`message[]` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`messages[].role` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had user, assistant | Lalai— |
| Medan`messages[].content` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`max_tokens` | Jenis`integer` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`stream` | Jenis`boolean` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalaifalse |

Gabungan bahan input

**Teks** · Teks UTF-8

`rentetan messages[].content`

Parameter kaedah dan kitar hayat

| Parameter | Kontrak |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Kontrakapplication/json |
| Parameter`required` | Kontrakmodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Kontrakstream |
| Parameter`material_types` | Kontraktext |
| Parameter`text_file_material` | KontrakBaca dokumen UTF-8 sebenar dan letakkan teksnya dalam rentetan input atau kandungan mesej yang ditunjukkan. |

Kitar hayat: `synchronous_or_streamed`

### Pelan harga

Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.

Mod pantas

Kadar standard Apabila mod pantas dipilih

Mod flex

Kadar standard Apabila mod flex dipilih

Usaha penaakulan maksimum

Kadar standard Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default

#### Kadar Ailoot

#### Harga mengikut konfigurasi

Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.

| Konfigurasi | Jadual kadar | Token konteks, melebihi | Token konteks, sehingga dan termasuk | Caj |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Token konteks, melebihi— | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input **$0.000572** / 1K token Output · Token output **$0.0038** / 1K token Input · Bacaan cache **$0.0002** / 1K token Input · Penulisan cache **$0** / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam **—** / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 1 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input **$0.000572** / 1K token Output · Token output **$0.0038** / 1K token Input · Bacaan cache **$0.0002** / 1K token Input · Penulisan cache **$0** / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam **—** / 1K token |

Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. [Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →](https://ailoot.ai/docs/ms/billing/reserve/)

### Contoh permintaan

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Badan JSON minimum yang lengkapcurl · gunakan dokumen UTF-8 andaPython · simpan hasil lengkap

```json
{
  "model": "qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct",
  "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-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
```

```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-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))
```

### Terima dan simpan hasil

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON atau SSE

##### Simpan semua hasil yang selesai

Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.

Kekalkan semua blok kandungan, tandatangan penaakulan dan ID penggunaan alat sebenar. Gabungkan semua delta blok SSE; blok teks pertama bukan keseluruhan output.

##### Jika respons asal perlu disemak

Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.

Medan respons

| Medan | Jenis |
| --- | --- |
| Medan`id` | Jenisstring |
| Medan`model` | Jenisstring |
| Medan`content[]` | Jenistext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Medan`stop_reason` | Jenisstring\|null |
| Medan`usage` | Jenisobject |

Ralat dan langkah seterusnya

| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
| --- | --- | --- |
| Respons400 · `invalid_request_error` | SyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah | Langkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu. |

### Alias

#### Alias model

**Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-instruct&fmt=messages)

#### Alias laluan kaedah

Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.

#### ID pemanggil berkaitan

[`qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-instruct&fmt=messages)

FAQ · Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct

Apakah input dan hasil yang tersedia?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct`: `text` → `json`, `sse`

Apakah medan yang digunakan oleh permintaan?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Apakah had yang terpakai?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct`: `messages.min_items`: `1`

Sambungkan Ailoot kepada Claude Code, OpenCode, Hermes atau aplikasi anda.

## Syarikat dan portfolio projeknya

Syarikat dan portfolio projeknya: jutaan pelanggan; jualan bernilai berbilion setiap bulan.

## Beli token dengan diskaun.

Diskaun langganan untuk penggunaan berkala. Kod promosi — sehingga 50% bagi pembelian token.

Langganan

Pilih pelan berdiskaun untuk permintaan berkala anda.

Kod promosi sehingga 50%

Masukkan kod semasa pembelian. Harga dikira semula mengikut promosi semasa.

Perbelanjaan dalam sejarah

Model, token dan jumlah disimpan bagi setiap permintaan.

[Pilih langganan](https://ailoot.ai/docs/ms/billing/subscriptions/) · [Lihat harga model](https://ailoot.ai/models/ms/)

## Sambungkan API kepada produk yang anda jual.

SaaS, aplikasi dan bot — di bawah tawaran rasmi serta perjanjian lesen Ailoot. Untuk jualan semula, mohon lesen penjual semula.

Aplikasi komersial

Tambahkan penjanaan teks, imej, video dan audio pada ciri berbayar perkhidmatan anda.

Lesen penjual semula

Hantar keterangan projek dan susunan akses. Minta terma penggunaan serta jualan semula secara bertulis.

Dokumen pada laman

Tawaran, perjanjian lesen dan dasar pemprosesan data tersedia sebelum sambungan.

[Mohon lesen penjual semula](mailto:support@ailoot.ai) · [Tawaran dan perjanjian lesen](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ms)

## Ailoot · Syarikat dan portfolio projeknya





Ailoot berteraskan pengalaman operasi yang mantap, pangkalan pelanggan yang besar, perkhidmatan yang stabil dan pemantauan KPI berterusan.





Syarikat dan portfolio projeknya: jutaan pelanggan; jualan bernilai berbilion setiap bulan.





Ailoot menggunakan pengalaman operasi ini untuk akses API kepada ciri AI dalam produk pelanggan, ejen, aplikasi dan automasi.