Source: https://ailoot.ai/models/nb/qwen-qwen3-235b-a22b-fp8/ Canonical: https://ailoot.ai/models/nb/qwen-qwen3-235b-a22b-fp8/ Language: nb # Qwen3 235B A22B FP8 [Markdown](https://ailoot.ai/models/nb/qwen-qwen3-235b-a22b-fp8/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/nb/qwen-qwen3-235b-a22b-fp8/facts.json) ## [Qwen3 235B A22B FP8](https://ailoot.ai/models/nb/qwen-qwen3-235b-a22b-fp8/) Qwen3-235B-A22B-FP8 er det offisielle finkornede FP8-sjekkpunktet for Qwen3s store mixture-of-experts-modell. Det beholder hybride tekstresonnement- og dialogfunksjoner med sin egen kvantiseringsidentitet og hensyn knyttet til kjøremiljøet. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3-235b-a22b-fp8`](https://ailoot.ai/models/nb/qwen-qwen3-235b-a22b-fp8/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3-235b-a22b-fp8`](https://ailoot.ai/models/nb/qwen-qwen3-235b-a22b-fp8/#method-1) Om modellen Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden. Qwen3-235B-A22B-FP8 er den offisielle FP8-utgaven av Qwen3-235B-A22B. De beskrevne tekstfunksjonene omfatter matematisk og logisk resonnement, kodegenerering, kreativ skriving, rollebasert dialog og instruksjonsfølging over flere turer på mer enn 100 språk og dialekter. Den kombinerer thinking og direkte svarmoduser. Bruk den til en oppgave som samler flere begrensninger, som å sammenligne to implementasjoner mot samme spesifikasjon og gjøre sammenligningen om til et konkret endringsforslag. Den underliggende arkitekturen er mixture-of-experts: totalt 235 milliarder parametere, 22 milliarder aktive under behandling, 94 lag og 128 eksperter med åtte valgt per token. Grouped-query attention bruker 64 query-hoder og fire key/value-hoder. FP8-suffikset identifiserer et separat publisert sjekkpunkt, ikke en ekstra svarmodalitet eller et annet parameterantall. Modellen får og genererer tekst. Gi en kodegjennomgangsassistent spesifikasjonen, relevante kildefiler og forventet oppførsel; be om en beslutningstabell, den valgte endringen og eksempler som viser tiltenkt resultat. Produsentens startflyt formaterer kilde og instruksjoner som en samtale. For en dokumentsammenligning merker du versjonene, angir autoriteten til hver kilde og identifiserer kravene som må forbli uendret. For et matematisk spørsmål inkluderer du den fullstendige oppgaven og ønsket form på sluttsvaret. For en implementasjonsoppgave angir du språk, faktisk inndataform, feiltilfelle og grensesnittene som skal bevares. Gjør den endelige leveransen tydelig slik at et langt svar fortsatt løser den opprinnelige forespørselen. Den publiserte integrasjonen forventer et kjøremiljø som kjenner Qwen3; kortet advarer om at Transformers-versjoner under 4.51.0 ikke gjenkjenner den nødvendige arkitekturen. Denne utgaven har en egen FP8-merknad. Sjekkpunktet bruker finkornet FP8-kvantisering med blokkstørrelse 128; den publiserte konfigurasjonen registrerer kvantiseringsoppsettet. Produsenten oppgir Transformers, SGLang og vLLM som inferensalternativer, samtidig som den advarer om problemer med finkornet FP8 i distribuert Transformers-inferens. Bruk på flere enheter kan kreve CUDA\_LAUNCH\_BLOCKING=1. Dette er en utgavespesifikk kompatibilitetsdetalj, ikke grunn til å anta lik hastighet, minnebruk eller utdatakvalitet på tvers av kjøremiljøer. Behold hele FP8-navnet når du sammenligner eller registrerer resultater, og vurder det faktiske sjekkpunktet i det tiltenkte miljøet. Thinking er standard i den medfølgende samtalemalen, og en hard bryter kan slå den av. Med thinking aktivert kan /think og /no\_think styre individuelle turer; den siste instruksjonen har prioritet. Myke brytere overstyrer ikke en hard deaktivering. Hold sluttsvaret atskilt fra den genererte resonnementsdelen og ta sluttsvaret med i den senere dialoghistorikken. En detaljert motsetningsanalyse kan be om thinking, mens en oppfølging som formaterer en akseptert konklusjon på nytt kan be om et direkte svar. Med thinking aktivert beholder selv en myk non-thinking-forespørsel en resonnementsblokk; innholdet kan være tomt. Den harde deaktiveringen fjerner blokken. Kortet anbefaler Qwen-Agent for verktøykallmaler og tolking. I en ingeniørassistent kan applikasjonen tilby en testkjører eller et skrivebeskyttet kildeoppslag, utføre det aksepterte kallet og returnere grunnlag for neste svar. Angi verktøyets inndata, tillatelser og resultatfelt. Krev at assistenten kobler sin foreslåtte endring til det returnerte resultatet og skiller en test den ber om fra en test applikasjonen faktisk har fullført. Verktøyrelaterte modellfunksjoner avhenger av denne omkringliggende utførelsesflyten. Qwen3-veiledningen beskriver også parallelle og flertrinns verktøykall, med argumenter representert som objekter og resultater returnert til samtalen. Den native konteksten er 32 768 tokener, med 131 072 dokumentert gjennom YaRN-utvidelse. Inndata og genererte utdata deler sekvensbudsjettet. Det større vinduet krever relevant konfigurasjon, og statisk YaRN kan påvirke korte inndata. Organiser langt kildemateriale etter fil eller del og reserver plass til endelig sammenligning eller kode. Utdatalengder vist i hurtigstarten og anbefalingene er genereringsveiledning, ikke bevis på et uavhengig maksimum for utdata i hele tjenesten. Qwen3-dokumentasjonen diskuterer assistentmeldingslengder på 38 912 tokener i thinking-modus og 16 384 i non-thinking-modus i forklaringen av treningslengde og anbefaler å vurdere kvaliteten på lengre generering. Disse tallene er forskjellige fra det samlede kontekstvinduet og er ikke en endepunktspesifikk hard grense. Kortet forklarer også standard posisjonstildeling på 40 960 tokener som 8 192 for typiske instrukser pluss 32 768 for utdata; dette er produsentveiledning for konfigurasjon, separat fra den native treningskonteksten og eventuelle endepunktgrenser. Anbefalt sampling i thinking-modus er temperature 0,6, top-p 0,95, top-k 20 og min-p 0; direkte modus bruker 0,7, 0,8, 20 og 0. Grådig dekoding i thinking-modus kan føre til gjentakelse, og sterkere presence penalties kan gi språkblanding. Be om en sluttstruktur som kan undersøkes, som en resultattabell fulgt av den endrede funksjonen og relevante tilfeller. Kontroller numeriske konklusjoner, kjør kode i målmiljøet og gjennomgå verktøyresultater før du bruker en foreslått endring. FP8-sjekkpunktets identitet og forbehold knyttet til kjøremiljøet bør fortsatt følge denne vurderingen. Praktisk oppgave ### Praktisk oppgave Teknisk eksempel på engelsk ``` Compare two normalizers to a contract The contract requires unique case-sensitive tags in first-occurrence order. Compare Python A: return sorted(set(tags)) with B: return list(dict.fromkeys(tags)). Input: ["red", "Blue", "red", "blue"]. Give a criterion table, select the compliant implementation and provide tests for order and case preservation. Do not alter the contract to fit either implementation. ``` #### Forventet resultat ``` A two-implementation decision table, a selected implementation and two contract-focused tests. ``` #### Kontroller resultatet ``` Check that sorting is recognized as an order violation and Blue remains distinct from blue. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3-235b-a22b-fp8` [`qwen/qwen3-235b-a22b-fp8`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=qwen%2Fqwen3-235b-a22b-fp8&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-235b-a22b-fp8&fmt=chat) Alibaba /`qwen/qwen3-235b-a22b-fp8` ### Start Qwen3-235B-A22B-FP8 er det offisielle finkornede FP8-sjekkpunktet for Qwen3s store mixture-of-experts-modell. Det beholder hybride tekstresonnement- og dialogfunksjoner med sin egen kvantiseringsidentitet og hensyn knyttet til kjøremiljøet. Godkjente inndata Tekst Resultater Tekst ### Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Inndatatyper `text` Utdatatyper `text` Utdataformat json eller SSE | Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Felt`model` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser qwen/qwen3-235b-a22b-fp8 | Standard— | | Felt`messages` | Type`message[]` | KravPåkrevd | Verdier & grenser Minste antall elementer: 1 | Standard— | | Felt`messages[].role` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser Eksempler: system, user, assistant, tool, function Vilkår: Disse rollene representeres eksplisitt av kompatibilitetstyper i kildekoden; det eksakte rollesettet for modellen er fortsatt modellspesifikt. Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`messages[].content` | Type`string\|content_part[]\|null` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— | | Felt`messages[].tool_calls` | Type`tool_call[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— | | Felt`messages[].tool_call_id` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Gjelder når: role=tool; bruk faktisk returnert ID | Standard— | | Felt`messages[].name` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— | | Felt`messages[].reasoning_content` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Gjelder når: Send den faktisk returnerte resonneringen tilbake der denne modellen bruker den | Standard— | | Felt`messages[].reasoning_details` | Type`object\|array` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`max_tokens` | Type`integer` | KravValgfritt | Verdier & grenser Minimum: 1 Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`max_completion_tokens` | Type`integer` | KravValgfritt | Verdier & grenser Minimum: 1 Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`stream` | Type`boolean` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standardfalse | | Felt`stream_options.include_usage` | Type`boolean` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`temperature` | Type`number` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`top_p` | Type`number` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`stop` | Type`string\|string[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`tools` | Type`function_tool[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`tools[].type` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser function Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`tools[].function.name` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser Gjelder når: funksjonsverktøy oppgitt | Standard— | | Felt`tools[].function.description` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— | | Felt`tools[].function.parameters` | Type`JSON_schema` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— | | Felt`tool_choice` | Type`string\|object` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`response_format` | Type`object` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`reasoning_effort` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`reasoning` | Type`object` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`service_tier` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`instructions` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Kompatibilitetsfelt | Standard— | | Felt`functions` | Type`function[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`function_call` | Type`string\|object` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`prompt_cache_options` | Type`object` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`modalities` | Type`string[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser text | Standard— | | Felt`provider` | Type`object` | KravValgfritt | Verdier & grenser Vilkår: provider.options avvises på denne Ultra-tekstruten | Standard— | | Felt`cache_control.ttl` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Vilkår: 1h avvises på faktiske steder for mellomlagring av ledetekster | Standard— | Kombinasjoner av inngående materialer **Tekst** · UTF8-tekst `messages[].content` Metodeparametere og livssyklus | Parameter | Avtale | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Avtaleapplication/json | | Parameter`required` | Avtalemodel, messages | | Parameter`material_types` | Avtaletext | | Parameter`messages` | Avtalemeldingstabell med role/content-struktur | | Parameter`file_material` | Avtalefaktisk UTF-8-dokument satt inn som bokstavelig tekst; ingen fil-ID utledes | | Parameter`optional_controls` | Avtalestream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parameter`control_scope` | Avtalemodellspesifikt; brukerens funksjonsverktøy skiller seg fra driftede verktøy | | Parameter`output_modalities` | Avtaletext | | Parameter`hosted_operations` | Avtalefalse | | Parameter`multimodal_input_binding` | Avtalenull | Livssyklus: `synchronous_or_streamed` Send eksakt modell-ID sammen med messages. Kontekstlengde er ikke en outputgrense. En tekstfil kan levere bokstavelig tekst; bilde-, lyd- og filobjektinput trenger eksakt binding. ### Priser Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden. Hurtigmodus Ikke angitt Når hurtigmodus er valgt Flex-modus Ikke angitt Når flex-modus er valgt Maksimal resonneringsinnsats Ikke angitt Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats #### Ailoot-satser #### Priser etter konfigurasjon | Konfigurasjon | Prisplan | Kostnad | | --- | --- | --- | | KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0004** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0016** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **$0** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener | Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. [Slik fungerer reservasjon og oppgjør →](https://ailoot.ai/docs/nb/billing/reserve/) ### Eksempelforespørsler #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKPython-strømming ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "qwen/qwen3-235b-a22b-fp8", "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/qwen3-235b-a22b-fp8',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/qwen3-235b-a22b-fp8',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") ``` ### Motta og lagre resultater #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json eller SSE ##### Behold alle ferdige resultater Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler. Behold hvert svaralternativ med innhold, verktøykall og resonnering. Sett sammen endringer i SSE etter svaralternativets/verktøyets indeks, og behold endelig avslutningsgrunn og bruksdata. ##### Hvis det opprinnelige svaret må kontrolleres Behold forespørsels-/svar-ID-er og headere. Ingen generell URL for henting av tekstjobber oppgis. Svarfelter | Felt | Type | | --- | --- | | Felt`choices[].index` | Typeinteger | | Felt`choices[].message.content` | Typestring\|null | | Felt`choices[].message.tool_calls` | Typetool\_call\[\] | | Felt`choices[].message.reasoning_content` | Typestring | | Felt`choices[].message.reasoning_details` | Typeobject\|array | | Felt`choices[].finish_reason` | Typestring\|null | | Felt`usage` | Typeobject | Feil og neste trinn | Svar | Vilkår | Neste trinn | | --- | --- | --- | | Svar400 · `invalid_request_error` | VilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdi | Neste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel. | ### Aliaser #### Modellaliaser **Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3-235b-a22b-fp8`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=qwen%2Fqwen3-235b-a22b-fp8&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-235b-a22b-fp8&fmt=chat) #### Aliaser for metodestier Bruk metodestiene som vises ovenfor. #### Tilknyttede anroper-ID-er [`qwen/qwen3-235b-a22b-fp8`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=qwen%2Fqwen3-235b-a22b-fp8&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-235b-a22b-fp8&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3-235b-a22b-fp8` [`qwen/qwen3-235b-a22b-fp8`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=qwen%2Fqwen3-235b-a22b-fp8&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-235b-a22b-fp8&fmt=messages) Alibaba /`qwen/qwen3-235b-a22b-fp8` ### Start Qwen3-235B-A22B-FP8 er det offisielle finkornede FP8-sjekkpunktet for Qwen3s store mixture-of-experts-modell. Det beholder hybride tekstresonnement- og dialogfunksjoner med sin egen kvantiseringsidentitet og hensyn knyttet til kjøremiljøet. Godkjente inndata Tekst Resultater json · sse ### Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Inndatatyper `text` Utdatatyper `json`, `sse` Utdataformat JSON eller SSE | Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Felt`model` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser qwen/qwen3-235b-a22b-fp8 | Standard— | | Felt`messages` | Type`message[]` | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— | | Felt`messages[].role` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser user, assistant | Standard— | | Felt`messages[].content` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— | | Felt`max_tokens` | Type`integer` | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— | | Felt`stream` | Type`boolean` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standardfalse | Kombinasjoner av inngående materialer **Tekst** · UTF-8-tekst `messages[].content-streng` Metodeparametere og livssyklus | Parameter | Avtale | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Avtaleapplication/json | | Parameter`required` | Avtalemodel, messages, max\_tokens | | Parameter`optional_controls` | Avtalestream | | Parameter`material_types` | Avtaletext | | Parameter`text_file_material` | AvtaleLes det faktiske UTF-8-dokumentet og legg teksten i den angitte input- eller meldingsinnholdsstrengen. | Livssyklus: `synchronous_or_streamed` ### Priser Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden. Hurtigmodus Ikke angitt Når hurtigmodus er valgt Flex-modus Ikke angitt Når flex-modus er valgt Maksimal resonneringsinnsats Ikke angitt Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats #### Ailoot-satser #### Priser etter konfigurasjon | Konfigurasjon | Prisplan | Kostnad | | --- | --- | --- | | KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0004** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0016** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **$0** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener | Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. [Slik fungerer reservasjon og oppgjør →](https://ailoot.ai/docs/nb/billing/reserve/) ### Eksempelforespørsler #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Komplett, minimal JSON-kroppcurl · bruk UTF-8-dokumentet dittPython · lagre hele resultatet ```json { "model": "qwen/qwen3-235b-a22b-fp8", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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/qwen3-235b-a22b-fp8', '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/qwen3-235b-a22b-fp8', '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)) ``` ### Motta og lagre resultater #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON eller SSE ##### Behold alle ferdige resultater Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler. Behold alle innholdsblokker, resonneringssignaturer og faktiske ID-er for verktøybruk. Sett sammen alle SSE-blokkendringer; den første tekstblokken er ikke hele resultatet. ##### Hvis det opprinnelige svaret må kontrolleres Behold forespørsels-/svar-ID-er og headere. Ingen generell URL for henting av tekstjobber oppgis. Svarfelter | Felt | Type | | --- | --- | | Felt`id` | Typestring | | Felt`model` | Typestring | | Felt`content[]` | Typetext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Felt`stop_reason` | Typestring\|null | | Felt`usage` | Typeobject | Feil og neste trinn | Svar | Vilkår | Neste trinn | | --- | --- | --- | | Svar400 · `invalid_request_error` | VilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdi | Neste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel. | ### Aliaser #### Modellaliaser **Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3-235b-a22b-fp8`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=qwen%2Fqwen3-235b-a22b-fp8&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-235b-a22b-fp8&fmt=messages) #### Aliaser for metodestier Bruk metodestiene som vises ovenfor. #### Tilknyttede anroper-ID-er [`qwen/qwen3-235b-a22b-fp8`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=qwen%2Fqwen3-235b-a22b-fp8&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-235b-a22b-fp8&fmt=messages) FAQ · qwen/qwen3-235b-a22b-fp8 Hvilke inndata og resultater er tilgjengelige? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-235b-a22b-fp8`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3-235b-a22b-fp8`: `text` → `json`, `sse` Hvilke felt bruker forespørselen? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-235b-a22b-fp8`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3-235b-a22b-fp8`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Hvilke grenser gjelder? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-235b-a22b-fp8`: `messages.min_items`: `1` Koble Ailoot til Claude Code, OpenCode, Hermes eller egen applikasjon. ## Selskapet og dets prosjektportefølje Selskapet og dets prosjektportefølje: millioner av kunder; månedlig salg for milliarder. ## Kjøp tokener med rabatt. Abonnementsrabatt for jevnlig bruk. Kampanjekoder gir opptil 50% på tokenkjøp. Abonnement Velg et rabattabonnement for faste forespørsler. Kampanjekode opptil 50% Oppgi kode ved kjøp. Prisen beregnes på nytt etter gjeldende kampanje. Kostnader i historikken Modell, tokener og beløp lagres for hver forespørsel. [Velg abonnement](https://ailoot.ai/docs/nb/billing/subscriptions/) · [Se modellpriser](https://ailoot.ai/models/nb/) ## Koble API-et til produktet du selger. SaaS, apper og boter etter Ailoots offentlige tilbud og lisensavtale. Be om forhandlerlisens for videresalg. Kommersiell applikasjon Bygg tekst-, bilde-, video- og lydgenerering inn i betalte funksjoner i tjenesten. Forhandlerlisens Send prosjektbeskrivelse og tilgangsopplegg. Be om skriftlige vilkår for bruk og videresalg. Dokumenter på nettstedet Offentlig tilbud, lisensavtale og retningslinjer for databehandling er tilgjengelige før tilkobling. [Be om forhandlerlisens](mailto:support@ailoot.ai) · [Offentlig tilbud og lisensavtale](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=nb) ## Ailoot · Selskapet og dets prosjektportefølje Ailoot bygger på etablert driftserfaring, en stor kundebase, stabil tjeneste og løpende KPI-kontroll. Selskapet og dets prosjektportefølje: millioner av kunder; månedlig salg for milliarder. Ailoot bruker denne driftserfaringen til API-tilgang til AI-funksjoner i kundenes produkter, agenter, applikasjoner og automatiseringer.