model

Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Instruct

Markdown · JSON

Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Instruct

Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct ialah edisi penglihatan-bahasa campuran pakar Qwen yang berfokuskan arahan untuk teks, imej dan video. Ia mengembalikan teks atau kod untuk aliran kerja ejen visual, pembacaan dokumen, soalan ruang dan pengekodan visual, dengan OCR 32 bahasa dan konteks natif 262,144 token.

Tentang model

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

Edisi 30B-A3B Instruct

Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct ialah edisi Qwen3-VL campuran pakar yang berfokuskan arahan. Ia menggabungkan teks dengan imej atau video dan menghasilkan teks, termasuk kod. Kekalkan identiti Instruct yang tepat ini dan bukan menggantikannya dengan edisi Thinking yang dipertingkat untuk penaakulan atau saiz keluarga lain. Permintaan yang berguna menentukan bukti visual, soalan dan artifak konkrit yang dijangka dalam jawapan.

Ejen visual dan pengekodan visual

Pembuat menerangkan pengecaman unsur antara muka komputer atau mudah alih, pemahaman fungsinya dan pemanggilan alat dalam aliran kerja ejen visual. Berikan tangkap layar dan matlamat yang dimaksudkan, kemudian tanya kawalan yang kelihatan yang sepadan dengan tugas serta perkara yang menyokong pilihan. Aplikasi bersambung menjalankan tindakan dan mengembalikan hasilnya; pengecaman visual sahaja tidak mengawal peranti.

Pengekodan visual merangkumi kandungan rajah serta HTML, CSS atau JavaScript yang dijana daripada imej atau video. Berikan rujukan susun atur dengan kekangan fungsi dan minta sumber yang boleh disunting. Bagi perubahan antara muka sedia ada, sertakan kod yang relevan dan keadaan interaksi yang dijangka. Asingkan artifak daripada penerangan supaya aliran kerja pembangunan dapat merender dan memeriksanya. Sumber terjana ialah cadangan untuk dinilai, bukan bukti aplikasi yang berfungsi.

Persepsi ruang, konteks dan video

Qwen mendokumentasikan pertimbangan tentang kedudukan objek, sudut pandangan dan halangan pandangan, dengan penentuan kedudukan dua dimensi serta sokongan penentuan kedudukan tiga dimensi. Kenal pasti sasaran dan minta petunjuk yang kelihatan yang menyokong hubungan. Hubungan berasaskan imej seharusnya kekal berbeza daripada 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 susunan bingkai ketika bertanya tentang urutan. Bajet representasi yang dikonfigurasikan menentukan bahan yang diproses, jadi penerangan luas keluarga ini tentang video panjang tidak seharusnya menjadi janji ingatan sempurna bagi setiap bingkai video.

Penaakulan multimodal, pengecaman dan OCR

Model ini menyokong soalan visual STEM dan matematik, analisis sebab-akibat dan penerangan berasaskan bukti. Berikan pernyataan lengkap dan label rajah serta minta nilai yang digunakan sebelum kesimpulan akhir. Keluarga ini juga meluaskan pengecaman merentas orang, produk, mercu tanda, tumbuhan, haiwan dan watak media. Semak hasil pengenalpastian apabila identiti tepat penting.

OCR merangkumi 32 bahasa dan direka untuk memperbaik pembacaan dalam cahaya malap, kekaburan atau kecondongan, termasuk kosa kata khusus dan struktur dokumen. Berikan halaman yang boleh dibaca dan minta medan, petikan atau jadual yang boleh disemak berdasarkan sumber. Pemahaman teks dan visual digabungkan, jadi soalan boleh menghubungkan petikan dengan rajahnya dan arahan pengguna.

Seni bina

Konfigurasi yang diterbitkan mengenal pasti model penglihatan-bahasa campuran pakar dengan 48 lapisan teks, 128 pakar dan lapan pakar yang dipilih bagi setiap token. Interleaved-MRoPE mewakili masa, lebar dan tinggi; DeepStack menggabungkan ciri daripada berbilang peringkat pengekod visual; penjajaran teks–cap masa mengikat peristiwa kepada rujukan waktu. Gunakan edisi 30B-A3B Instruct ini secara konsisten ketika menyediakan tugas visual dan membandingkan hasilnya.

Menyediakan input

Contoh keluarga merangkumi tugas teks sahaja, imej tunggal atau berbilang imej dan video. Labelkan input visual dan kekalkan hubungannya. Bajet piksel imej dan video adalah berasingan, dengan video mengira piksel merentas bingkai yang disampel. 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 dalam aliran kerja yang disokong.

Alat bantu media boleh mengekalkan metadata video dan menasihatkan agar mengelakkan perubahan saiz kedua apabila ia sudah mengubah saiz bahan. Bagi perbandingan dokumen, susun jawapan mengikut label halaman. Bagi klip, minta peristiwa, selang yang relevan dan bukti sokongan. Bandingkan medan, petikan dan masa peristiwa yang dikembalikan dengan halaman atau klip asal.

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 output maksimum keras yang ditentukan secara bebas. Peruntukan tugas berasingan kad 8B Instruct tidak seharusnya diberikan secara automatik kepada edisi ini.

Prosedur peluasan keluarga ini menggunakan YaRN dan mencadangkan faktor dua atau tiga apabila mengembangkan skema kedudukan berselang-seli daripada 256K kepada kira-kira 1M. Peruntukkan ruang hasil bersama teks dan visual yang diwakili, serta sahkan OCR, kesimpulan yang dikira dan kod terjana berdasarkan bukti asal. Bezakan kontrak penjanaan Instruct daripada tetapan checkpoint Thinking; nama edisi sahaja tidak membuktikan suis hibrid khusus aplikasi.

Tugas praktikal

Tugas praktikal

Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris

Generate source from a written layout

Produce self-contained HTML and CSS from this written layout: a heading “Upload report”, a file input and a status line below it. On screens narrower than 480 pixels, controls fill the available width. Include empty, selected-file and error text examples, accessible labels and no external assets. Return editable source with a short state explanation.

Hasil yang dijangka

An HTML/CSS source artifact and a short explanation of the three requested states.

Semak hasil

Check that the file input has an associated label, narrow layouts fit their container and every requested state has distinct text.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct

qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct

Alibaba /qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct

Pengenalan

Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct ialah edisi penglihatan-bahasa campuran pakar Qwen yang berfokuskan arahan untuk teks, imej dan video. Ia mengembalikan teks atau kod untuk aliran kerja ejen visual, pembacaan dokumen, soalan ruang dan pengekodan visual, 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
MedanJenisKeperluanNilai & hadLalai
MedanmodelJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & had
qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct
Lalai—
MedanmessagesJenismessage[]KeperluanDiperlukanNilai & had
Item minimum: 1
Lalai—
Medanmessages[].roleJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & 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—
Medanmessages[].contentJenisstring|content_part[]|nullKeperluanPilihanNilai & hadLalai—
Medanmessages[].tool_callsJenistool_call[]KeperluanPilihanNilai & hadLalai—
Medanmessages[].tool_call_idJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
Terpakai apabila: role=tool; gunakan ID sebenar yang dipulangkan
Lalai—
Medanmessages[].nameJenisstringKeperluanPilihanNilai & hadLalai—
Medanmessages[].reasoning_contentJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
Terpakai apabila: Hantar semula penaakulan sebenar yang dipulangkan apabila model ini menggunakannya
Lalai—
Medanmessages[].reasoning_detailsJenisobject|arrayKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanmax_tokensJenisintegerKeperluanPilihanNilai & had
Minimum: 1
Bergantung pada model
Lalai—
Medanmax_completion_tokensJenisintegerKeperluanPilihanNilai & had
Minimum: 1
Bergantung pada model
Lalai—
MedanstreamJenisbooleanKeperluanPilihanNilai & hadLalaifalse
Medanstream_options.include_usageJenisbooleanKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
MedantemperatureJenisnumberKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medantop_pJenisnumberKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
MedanstopJenisstring|string[]KeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
MedantoolsJenisfunction_tool[]KeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medantools[].typeJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
function
Bergantung pada model
Lalai—
Medantools[].function.nameJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & had
Terpakai apabila: alat fungsi dibekalkan
Lalai—
Medantools[].function.descriptionJenisstringKeperluanPilihanNilai & hadLalai—
Medantools[].function.parametersJenisJSON_schemaKeperluanPilihanNilai & hadLalai—
Medantool_choiceJenisstring|objectKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanparallel_tool_callsJenisbooleanKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanresponse_formatJenisobjectKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanreasoning_effortJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
MedanreasoningJenisobjectKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanservice_tierJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
MedaninstructionsJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
Medan keserasian
Lalai—
MedanfunctionsJenisfunction[]KeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanfunction_callJenisstring|objectKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanprompt_cache_optionsJenisobjectKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
MedanmodalitiesJenisstring[]KeperluanPilihanNilai & had
text
Lalai—
MedanproviderJenisobjectKeperluanPilihanNilai & had
Syarat: provider.options ditolak pada laluan teks Ultra ini
Lalai—
Medancache_control.ttlJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
Syarat: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan
Lalai—
Gabungan bahan input

Teks · Teks UTF8

messages[].content

Parameter kaedah dan kitar hayat
ParameterKontrak
Parametercontent_typeKontrakapplication/json
ParameterrequiredKontrakmodel, messages
Parametermaterial_typesKontraktext
ParametermessagesKontraktatasusunan mesej dengan struktur role/content
Parameterfile_materialKontrakdokumen UTF-8 sebenar dimasukkan sebagai teks literal; ID fail tidak diandaikan
Parameteroptional_controlsKontrakstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeKontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeza daripada alat yang dihoskan
Parameteroutput_modalitiesKontraktext
Parameterhosted_operationsKontrakfalse
Parametermultimodal_input_bindingKontraknull

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.

KonfigurasiJadual kadarToken konteks, melebihiToken konteks, sehingga dan termasukCaj
KonfigurasiKadar asas tokenJadual kadarKadar asasToken konteks, melebihi—Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atasCaj
Input · Token input $0.0003 / 1K token
Output · Token output $0.0012 / 1K token
Input · Bacaan cache $0 / 1K token
Input · Penulisan cache $0 / 1K token
Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token
KonfigurasiTahap panjang permintaan 1Jadual kadar—Token konteks, melebihi0Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atasCaj
Input · Token input $0.0003 / 1K token
Output · Token output $0.0012 / 1K token
Input · Bacaan cache $0 / 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 →

Contoh permintaan

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPenstriman Python
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-30b-a3b-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-30b-a3b-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-30b-a3b-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
MedanJenis
Medanchoices[].indexJenisinteger
Medanchoices[].message.contentJenisstring|null
Medanchoices[].message.tool_callsJenistool_call[]
Medanchoices[].message.reasoning_contentJenisstring
Medanchoices[].message.reasoning_detailsJenisobject|array
Medanchoices[].finish_reasonJenisstring|null
MedanusageJenisobject
Ralat dan langkah seterusnya
ResponsSyaratLangkah seterusnya
Respons400 · invalid_request_errorSyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sahLangkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu.

Alias

Alias model

Ailoot Ultra qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct

Alias laluan kaedah

Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.

ID pemanggil berkaitan

qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct

qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct

Alibaba /qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct

Pengenalan

Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct ialah edisi penglihatan-bahasa campuran pakar Qwen yang berfokuskan arahan untuk teks, imej dan video. Ia mengembalikan teks atau kod untuk aliran kerja ejen visual, pembacaan dokumen, soalan ruang dan pengekodan visual, 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
MedanJenisKeperluanNilai & hadLalai
MedanmodelJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & had
qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct
Lalai—
MedanmessagesJenismessage[]KeperluanDiperlukanNilai & hadLalai—
Medanmessages[].roleJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & had
user, assistant
Lalai—
Medanmessages[].contentJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & hadLalai—
Medanmax_tokensJenisintegerKeperluanDiperlukanNilai & hadLalai—
MedanstreamJenisbooleanKeperluanPilihanNilai & hadLalaifalse
Gabungan bahan input

Teks · Teks UTF-8

rentetan messages[].content

Parameter kaedah dan kitar hayat
ParameterKontrak
Parametercontent_typeKontrakapplication/json
ParameterrequiredKontrakmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsKontrakstream
Parametermaterial_typesKontraktext
Parametertext_file_materialKontrakBaca 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.

KonfigurasiJadual kadarToken konteks, melebihiToken konteks, sehingga dan termasukCaj
KonfigurasiKadar asas tokenJadual kadarKadar asasToken konteks, melebihi—Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atasCaj
Input · Token input $0.0003 / 1K token
Output · Token output $0.0012 / 1K token
Input · Bacaan cache $0 / 1K token
Input · Penulisan cache $0 / 1K token
Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token
KonfigurasiTahap panjang permintaan 1Jadual kadar—Token konteks, melebihi0Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atasCaj
Input · Token input $0.0003 / 1K token
Output · Token output $0.0012 / 1K token
Input · Bacaan cache $0 / 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 →

Contoh permintaan

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Badan JSON minimum yang lengkapcurl · gunakan dokumen UTF-8 andaPython · simpan hasil lengkap
{
  "model": "qwen/qwen3-vl-30b-a3b-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-30b-a3b-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-30b-a3b-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
MedanJenis
MedanidJenisstring
MedanmodelJenisstring
Medancontent[]Jenistext|thinking|tool_use|other content block
Medanstop_reasonJenisstring|null
MedanusageJenisobject
Ralat dan langkah seterusnya
ResponsSyaratLangkah seterusnya
Respons400 · invalid_request_errorSyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sahLangkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu.

Alias

Alias model

Ailoot Ultra qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct

Alias laluan kaedah

Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.

ID pemanggil berkaitan

qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct

FAQ · Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Instruct
Apakah input dan hasil yang tersedia?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct: text → text

POST /v1/messages · qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct: text → json, sse

Apakah medan yang digunakan oleh permintaan?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct: model, messages, max_tokens, stream

Apakah had yang terpakai?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct: messages.min_items: 1

Butiran lanjut

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 · Lihat harga model

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 · Tawaran dan perjanjian lesen