Source: https://ailoot.ai/models/nb/qwen-qwen3-30b-a3b-fp8/ Canonical: https://ailoot.ai/models/nb/qwen-qwen3-30b-a3b-fp8/ Language: nb # Qwen3 30B A3B FP8 [Markdown](https://ailoot.ai/models/nb/qwen-qwen3-30b-a3b-fp8/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/nb/qwen-qwen3-30b-a3b-fp8/facts.json) ## [Qwen3 30B A3B FP8](https://ailoot.ai/models/nb/qwen-qwen3-30b-a3b-fp8/) Qwen3-30B-A3B-FP8 er Qwens FP8-kvantiserte mixture-of-experts-tekstmodell med valgbare thinking- og direkte svarmoduser. Bruk den til matematisk resonnement, koding, flerspråklig skriving og verktøyassisterte arbeidsflyter, med den nøyaktige FP8-utgaven og kontekstkonfigurasjonen beholdt. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3-30b-a3b-fp8`](https://ailoot.ai/models/nb/qwen-qwen3-30b-a3b-fp8/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3-30b-a3b-fp8`](https://ailoot.ai/models/nb/qwen-qwen3-30b-a3b-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-funksjoner Qwen3-30B-A3B-FP8 gjør Qwens hybride tekstgenereringsmodell tilgjengelig i et finkornet FP8-sjekkpunkt. Den tar imot tekstsamtaler og produserer tekst: forklaringer, kode, oversettelser, kreative tekster og svar over flere turer. Qwen3-familien støtter 119 språk og dialekter, inkludert flerspråklige instruksjoner. De to svarmodusene lar arbeidsflyten reservere eksplisitt resonnement for matematikk, programmering og logiske problemer og deretter bruke direkte svar for enkel omskriving eller dialog. Språkdekning betyr ikke lik pålitelighet i hvert språk eller fagområde. Modelloversikt Modellen har totalt 30,5 milliarder parametere og aktiverer 3,3 milliarder per token. Mixture-of-experts-arkitekturen bruker 128 eksperter, med åtte valgt per token, gjennom 48 lag. Dette er arkitekturtall; det mindre aktive antallet betyr ikke at hele sjekkpunktet bare inneholder 3,3 milliarder parametere. Dette er FP8-utgaven av Qwen3-30B-A3B, forskjellig fra sjekkpunktet med opprinnelig numerisk presisjon og de senere Thinking-2507- og Instruct-2507-utgivelsene. Bruk av tekstgrensesnittet Forbered oppgaven, relevant kildetekst og forventet svarformat samlet. For feilsøking gir du funksjonen som feiler, observert feil, tiltenkt oppførsel og minimale inndata og ber om forklaring fulgt av en rettelse og foreslåtte kontroller. For flerspråklig redigering angir du målspråk, målgruppe og begreper som må forbli uendret. Be om en kompakt sluttleveranse når en lang forklaring ville skjule resultatet. Dette er praktiske anvendelser av dokumenterte tekst- og kodefunksjoner, ikke garantier for at generert kode er utført. FP8-utgaven Qwen oppgir finkornet FP8-kvantisering med vektblokker på 128 × 128. Sjekkpunktkonfigurasjonen holder utvalgte komponenter utenfor konvertering og bruker dynamisk aktiveringskvantisering. FP8 beskriver numerisk representasjon, ikke en ny samtalemodus eller lovet svartid. Kompatibilitet betyr noe: Qwens kort registrerer et forbehold om distribuert inferens på flere enheter for denne kvantiseringsmetoden. Et kvantisert sjekkpunkt bør derfor beholde det nøyaktige utgavenavnet i stedet for stille å overta påstander om en annen byggversjon. Thinking- og direkte svarmoduser Produsentens samtalemal aktiverer thinking som standard. I denne modusen står en resonnementsblokk før sluttsvaret. En hard enable\_thinking=False-innstilling undertrykker blokken. Med thinking aktivert gir /think og /no\_think veiledning per tur etter den siste instruksjonen; en tom resonnementsblokk kan fortsatt vises med den myke av-bryteren. Disse markørene overstyrer ikke den harde av-innstillingen. Dette er dokumenterte produsentkontroller; om en applikasjon tilbyr dem, avhenger av grensesnittet. Agentbruk Qwen dokumenterer verktøykall i begge modusene og anbefaler Qwen-Agent for nødvendige maler og tolking. Gi agenten en tydelig verktøybeskrivelse, tillatte inndata og en konkret leveranse, som å kontrollere oppgitte data før en rapport skrives. Modellen kan delta i en verktøyarbeidsflyt; søk, kodekjøring og eksterne handlinger kommer fra verktøyene applikasjonen kobler til. Verktøyfunksjonalitet alene gir ikke modellen tilgang til filer eller aktuell informasjon. Lang tekst Qwen beskriver en nativ kontekst på 32 768 tokener og validerer utvidelse til 131 072 med YaRN. Inndata, samtalehistorikk, resonnement og svar konkurrerer om kontekstplassen. Den leverte posisjonskonfigurasjonen er 40 960; Qwen forklarer dette som en tildeling for typiske instrukser og utvidet generering, ikke som erstatning for den oppgitte native konteksten. Statisk YaRN kan redusere kvaliteten ved kortere inndata, så utvidelsen avhenger av konfigurasjon og behov. For dokumentarbeid merker du delene og ber svaret identifisere tekstutdragene som støtter hver konklusjon. Generering og begrensninger Qwen anbefaler temperature 0,6, top\_p 0,95, top\_k 20 og min\_p 0 for thinking og 0,7, 0,8, 20 og 0 for direkte svar. Grådig dekoding kan gi dårligere resonnement eller gjentatt tekst. Veiledningen anbefaler et genereringsbudsjett på 32 768 tokener for de fleste spørsmål og 38 912 for uvanlig komplekse problemer; dette er anbefalinger, ikke et separat fastsatt hardt utdatatak. Større presence penalties kan redusere gjentakelse, men blande språk eller svekke kvaliteten. Behold bare sluttsvar i samtalehistorikken. Angi nødvendig svarskjema eksplisitt og kontroller matematiske resultater, faktakonklusjoner og genererte rettelser mot det oppgitte grunnlaget før bruk. Praktisk oppgave ### Praktisk oppgave Teknisk eksempel på engelsk ``` Edit a multilingual service message Translate into German for an office administrator: “The Atlas Link update is available, but installing it will restart the device. Save your work before starting.” Keep Atlas Link unchanged, preserve the restart warning and use a polite, concise tone. Return only the translated notice without adding a duration or maintenance window. ``` #### Forventet resultat ``` A concise German notice retaining the product name, restart warning and save-work instruction. ``` #### Kontroller resultatet ``` Check that the translation keeps the restart as a consequence of installation and does not add an unprovided downtime estimate. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3-30b-a3b-fp8` [`qwen/qwen3-30b-a3b-fp8`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=qwen%2Fqwen3-30b-a3b-fp8&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-30b-a3b-fp8&fmt=chat) Alibaba /`qwen/qwen3-30b-a3b-fp8` ### Start Qwen3-30B-A3B-FP8 er Qwens FP8-kvantiserte mixture-of-experts-tekstmodell med valgbare thinking- og direkte svarmoduser. Bruk den til matematisk resonnement, koding, flerspråklig skriving og verktøyassisterte arbeidsflyter, med den nøyaktige FP8-utgaven og kontekstkonfigurasjonen beholdt. 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/qwen3-30b-a3b-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 **$0.0002** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.001** / 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/qwen3-30b-a3b-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/qwen3-30b-a3b-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/qwen3-30b-a3b-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/qwen3-30b-a3b-fp8`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=qwen%2Fqwen3-30b-a3b-fp8&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-30b-a3b-fp8&fmt=chat) #### Aliaser for metodestier Bruk metodestiene som vises ovenfor. #### Tilknyttede anroper-ID-er [`qwen/qwen3-30b-a3b-fp8`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=qwen%2Fqwen3-30b-a3b-fp8&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-30b-a3b-fp8&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3-30b-a3b-fp8` [`qwen/qwen3-30b-a3b-fp8`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=qwen%2Fqwen3-30b-a3b-fp8&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-30b-a3b-fp8&fmt=messages) Alibaba /`qwen/qwen3-30b-a3b-fp8` ### Start Qwen3-30B-A3B-FP8 er Qwens FP8-kvantiserte mixture-of-experts-tekstmodell med valgbare thinking- og direkte svarmoduser. Bruk den til matematisk resonnement, koding, flerspråklig skriving og verktøyassisterte arbeidsflyter, med den nøyaktige FP8-utgaven og kontekstkonfigurasjonen beholdt. 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/qwen3-30b-a3b-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 **$0.0002** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.001** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **$0** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener | Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. [Slik fungerer reservasjon og oppgjør →](https://ailoot.ai/docs/nb/billing/reserve/) ### Eksempelforespørsler #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Komplett, minimal JSON-kroppcurl · bruk UTF-8-dokumentet dittPython · lagre hele resultatet ```json { "model": "qwen/qwen3-30b-a3b-fp8", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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/qwen3-30b-a3b-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/qwen3-30b-a3b-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/qwen3-30b-a3b-fp8`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=qwen%2Fqwen3-30b-a3b-fp8&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-30b-a3b-fp8&fmt=messages) #### Aliaser for metodestier Bruk metodestiene som vises ovenfor. #### Tilknyttede anroper-ID-er [`qwen/qwen3-30b-a3b-fp8`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=qwen%2Fqwen3-30b-a3b-fp8&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-30b-a3b-fp8&fmt=messages) FAQ · qwen/qwen3-30b-a3b-fp8 Hvilke inndata og resultater er tilgjengelige? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-30b-a3b-fp8`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3-30b-a3b-fp8`: `text` → `json`, `sse` Hvilke felt bruker forespørselen? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-30b-a3b-fp8`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3-30b-a3b-fp8`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Hvilke grenser gjelder? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-30b-a3b-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.