modeller

Qwen3 32B FP8

Markdown · JSON

Qwen3 32B FP8

Qwen3-32B-FP8 er den finkornede FP8-utgaven av Qwen3s tette tekstmodell med 32,8 milliarder parametere. Den kombinerer direkte svar og thinking-svar for flerspråklig skriving, kode og analyse, med egne detaljer om sjekkpunkt og kompatibilitet.

Om modellen

Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.

Qwen3-32B-FP8 er det offisielle FP8-sjekkpunktet for den tette språkmodellen Qwen3-32B. Produsenten beskriver matematikk, logisk resonnering, kodegenerering, kreativ skriving, rollebasert dialog og instruksjonsfølging over flere samtalerunder. Familien støtter mer enn 100 språk og dialekter. Inndata og utdata er tekst, og denne samme utgivelsen tilbyr både thinking og direkte svar.

Denne modellen har 32,8 milliarder parametere, inkludert 31,2 milliarder utenom embeddings, og 64 lag. Dens grouped-query attention har 64 spørringshoder og åtte nøkkel-/verdihoder. Arkitekturen er tett, og skiller seg fra Qwen3s mixture-of-experts-utgivelser med egne tall for totale og aktiverte parametere. FP8 inngår også i den aktuelle utgavens identitet. For en utviklingsassistent bør du gi en funksjon, en spesifikasjon og flere inndata, og deretter be om en forklaring av den nåværende oppførselen og en revidert implementering som bevarer det avtalte grensesnittet. For en redaksjonell oppgave bør du oppgi den faktiske kilden, den tiltenkte leseren og terminologien fremfor å basere deg på en uspesifisert bakgrunn.

Produsentens hurtigstart bruker den angitte samtalemalen. Skill oppgaven fra materialet som legges ved, og spesifiser sluttformatet. En nyttig analyseforespørsel kan sammenligne to tilnærminger til datavalidering med de samme feltreglene, identifisere tilfellene hver tilnærming godtar, og returnere et forslag til en valideringsfunksjon. Ta med regler for manglende verdier, representative data og de nødvendige feilmeldingene. For flerspråklig innhold bør du gi en ordliste og be om en oversettelse samt en liste over begreper som trenger gjennomgang. Slik forberedelse gjør det mulig å kontrollere det genererte resultatet mot konkrete inndata. Den publiserte integrasjonen forutsetter et kjøremiljø som kjenner Qwen3; modellkortet advarer om at Transformers-versjoner under 4.51.0 ikke gjenkjenner den nødvendige arkitekturen.

FP8-merknaden beskriver finkornet kvantisering med blokkstørrelse 128. Sjekkpunktets konfigurasjon angir også oppsettet for FP8-kvantisering. Produsenten oppgir Transformers, SGLang og vLLM som alternativer for inferens, men peker på et problem med distribuert inferens og finkornet FP8 i Transformers og påpeker at bruk av flere enheter kan kreve CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. Hold dette kompatibilitetsforbeholdet atskilt fra tekstegenskapene. Den kvantiserte identiteten fastslår ikke i seg selv målt latenstid, maskinvarebesparelser eller at svarene er likeverdige med dem fra det opprinnelige sjekkpunktet.

Thinking er aktivert som standard i den medfølgende malen. En hard non-thinking-innstilling undertrykker resonneringsdelen. Når thinking fortsatt er aktivert, er /think og /no_think myke kontroller for påfølgende samtalerunder, der den siste instruksjonen gjelder; de kan ikke overstyre en hard deaktivering. Be om resonnering når modellen må undersøke motstridende betingelser, og bruk deretter en direkte oppfølgingsforespørsel for å presentere det aksepterte resultatet i et kortfattet format. Hold sluttsvaret separat, og bruk sluttsvaret, fremfor tidligere resonnering, som historikk for senere samtalerunder. Når thinking er aktivert, beholder selv en myk non-thinking-forespørsel en resonneringsblokk; innholdet kan være tomt. Hard deaktivering fjerner denne blokken.

Modellkortet omfatter bruk som agent og anbefaler Qwen-Agent for formatering og tolking av verktøykall. En applikasjon leverer verktøydefinisjonene, kontrollerer kallene, utfører dem og returnerer resultater. I valideringseksemplet kan en kontrollert testkjører evaluere foreslått kode mot de oppgitte tilfellene. Be modellen oppsummere de faktiske resultatene for bestått/ikke bestått og revidere en navngitt betingelse som ikke ble oppfylt. Utdataene bør ikke behandle en foreslått verktøyinvokasjon som bevis på utførelse. Bestem verktøyets tillatte omfang og utdatafelter før du starter arbeidsflyten. Qwen3-veiledningen beskriver også parallelle verktøykall og verktøykall i flere steg, med argumenter representert som objekter og resultater ført tilbake til samtalen.

Det aktuelle modellkortet oppgir 32 768 native konteksttokener og 131 072 med YaRN. Utvidelsen avhenger av konfigurasjonen; statisk skalering kan påvirke kortere tekster. Både inndata og det genererte resultatet bruker av sekvensbudsjettet. Merk lange kildedeler, og sett av nok plass til den nødvendige koden og forklaringen. De publiserte utdataeksemplene og anbefalte lengdene fastslår ingen universell absolutt grense for utdata. Ved lengre generering bør du evaluere om resultatet fortsatt er sammenhengende og oppfyller oppgavens krav. Qwen3-dokumentasjonen omtaler assistentmeldinger på 38 912 tokener i thinking-modus og 16 384 i non-thinking-modus i forklaringen av treningslengde, og anbefaler å evaluere kvaliteten ved lengre generering. Disse tallene er forskjellige fra det samlede kontekstvinduet og er ikke en absolutt grense for et bestemt endepunkt. Modellkortet forklarer også standardfordelingen på 40 960 tokenposisjoner som 8 192 til typiske prompter pluss 32 768 til utdata; dette er produsentens konfigurasjonsveiledning, atskilt fra den native treningskonteksten og eventuelle endepunktgrenser.

De anbefalte samplingsinnstillingene er 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 modus. Produsenten advarer mot greedy-dekoding ved resonnering på grunn av gjentakelser; høye presence penalties kan noen ganger føre til språkblanding. Krev et sluttsvar som kan kontrolleres, for eksempel en beslutningstabell, den ferdige funksjonen og en liste over tilfeller. Valider strukturerte felt som returneres, kontroller beregninger mot kilden og kjør kode i det tiltenkte miljøet. Behold denne nøyaktige FP8-identiteten når du registrerer resultatene.

Praktisk oppgave

Praktisk oppgave

Teknisk eksempel på engelsk

Compare missing-value validators

Compare two Python validators for an optional quantity: A uses if not value: return None; B uses if value is None: return None. Requirement: None means omitted, integer zero is valid, and negative quantities are invalid. Explain each validator's behavior for None, 0 and -1, then propose a complete function with explicit validation errors.

Forventet resultat

A three-input comparison table and a proposed function implementing the supplied rules.

Kontroller resultatet

Check zero is preserved rather than treated as missing, and negatives are rejected explicitly.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen/qwen3-32b-fp8

qwen/qwen3-32b-fp8

Alibaba /qwen/qwen3-32b-fp8

Start

Qwen3-32B-FP8 er den finkornede FP8-utgaven av Qwen3s tette tekstmodell med 32,8 milliarder parametere. Den kombinerer direkte svar og thinking-svar for flerspråklig skriving, kode og analyse, med egne detaljer om sjekkpunkt og kompatibilitet.

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
FeltTypeKravVerdier & grenserStandard
FeltmodelTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
qwen/qwen3-32b-fp8
Standard—
FeltmessagesTypemessage[]KravPåkrevdVerdier & grenser
Minste antall elementer: 1
Standard—
Feltmessages[].roleTypestringKravPåkrevdVerdier & 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—
Feltmessages[].contentTypestring|content_part[]|nullKravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Feltmessages[].tool_callsTypetool_call[]KravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Feltmessages[].tool_call_idTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Gjelder når: role=tool; bruk faktisk returnert ID
Standard—
Feltmessages[].nameTypestringKravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Feltmessages[].reasoning_contentTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Gjelder når: Send den faktisk returnerte resonneringen tilbake der denne modellen bruker den
Standard—
Feltmessages[].reasoning_detailsTypeobject|arrayKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltmax_tokensTypeintegerKravValgfrittVerdier & grenser
Minimum: 1
Avhenger av modellen
Standard—
Feltmax_completion_tokensTypeintegerKravValgfrittVerdier & grenser
Minimum: 1
Avhenger av modellen
Standard—
FeltstreamTypebooleanKravValgfrittVerdier & grenserStandardfalse
Feltstream_options.include_usageTypebooleanKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FelttemperatureTypenumberKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Felttop_pTypenumberKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FeltstopTypestring|string[]KravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FelttoolsTypefunction_tool[]KravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Felttools[].typeTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
function
Avhenger av modellen
Standard—
Felttools[].function.nameTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
Gjelder når: funksjonsverktøy oppgitt
Standard—
Felttools[].function.descriptionTypestringKravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Felttools[].function.parametersTypeJSON_schemaKravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Felttool_choiceTypestring|objectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltparallel_tool_callsTypebooleanKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltresponse_formatTypeobjectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltreasoning_effortTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FeltreasoningTypeobjectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltservice_tierTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FeltinstructionsTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Kompatibilitetsfelt
Standard—
FeltfunctionsTypefunction[]KravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltfunction_callTypestring|objectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltprompt_cache_optionsTypeobjectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FeltmodalitiesTypestring[]KravValgfrittVerdier & grenser
text
Standard—
FeltproviderTypeobjectKravValgfrittVerdier & grenser
Vilkår: provider.options avvises på denne Ultra-tekstruten
Standard—
Feltcache_control.ttlTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Vilkår: 1h avvises på faktiske steder for mellomlagring av ledetekster
Standard—
Kombinasjoner av inngående materialer

Tekst · UTF8-tekst

messages[].content

Metodeparametere og livssyklus
ParameterAvtale
Parametercontent_typeAvtaleapplication/json
ParameterrequiredAvtalemodel, messages
Parametermaterial_typesAvtaletext
ParametermessagesAvtalemeldingstabell med role/content-struktur
Parameterfile_materialAvtalefaktisk UTF-8-dokument satt inn som bokstavelig tekst; ingen fil-ID utledes
Parameteroptional_controlsAvtalestream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeAvtalemodellspesifikt; brukerens funksjonsverktøy skiller seg fra driftede verktøy
Parameteroutput_modalitiesAvtaletext
Parameterhosted_operationsAvtalefalse
Parametermultimodal_input_bindingAvtalenull

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

KonfigurasjonPrisplanKostnad
KonfigurasjonGrunnpriser for tokenerPrisplanGrunnsatsKostnad
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 →

Eksempelforespørsler

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-strømming
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/qwen3-32b-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
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/qwen3-32b-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"))
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/qwen3-32b-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
FeltType
Feltchoices[].indexTypeinteger
Feltchoices[].message.contentTypestring|null
Feltchoices[].message.tool_callsTypetool_call[]
Feltchoices[].message.reasoning_contentTypestring
Feltchoices[].message.reasoning_detailsTypeobject|array
Feltchoices[].finish_reasonTypestring|null
FeltusageTypeobject
Feil og neste trinn
SvarVilkårNeste trinn
Svar400 · invalid_request_errorVilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdiNeste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel.

Aliaser

Modellaliaser

Ailoot Ultra qwen/qwen3-32b-fp8

Aliaser for metodestier

Bruk metodestiene som vises ovenfor.

Tilknyttede anroper-ID-er

qwen/qwen3-32b-fp8

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen/qwen3-32b-fp8

qwen/qwen3-32b-fp8

Alibaba /qwen/qwen3-32b-fp8

Start

Qwen3-32B-FP8 er den finkornede FP8-utgaven av Qwen3s tette tekstmodell med 32,8 milliarder parametere. Den kombinerer direkte svar og thinking-svar for flerspråklig skriving, kode og analyse, med egne detaljer om sjekkpunkt og kompatibilitet.

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
FeltTypeKravVerdier & grenserStandard
FeltmodelTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
qwen/qwen3-32b-fp8
Standard—
FeltmessagesTypemessage[]KravPåkrevdVerdier & grenserStandard—
Feltmessages[].roleTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
user, assistant
Standard—
Feltmessages[].contentTypestringKravPåkrevdVerdier & grenserStandard—
Feltmax_tokensTypeintegerKravPåkrevdVerdier & grenserStandard—
FeltstreamTypebooleanKravValgfrittVerdier & grenserStandardfalse
Kombinasjoner av inngående materialer

Tekst · UTF-8-tekst

messages[].content-streng

Metodeparametere og livssyklus
ParameterAvtale
Parametercontent_typeAvtaleapplication/json
ParameterrequiredAvtalemodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsAvtalestream
Parametermaterial_typesAvtaletext
Parametertext_file_materialAvtaleLes 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

KonfigurasjonPrisplanKostnad
KonfigurasjonGrunnpriser for tokenerPrisplanGrunnsatsKostnad
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 →

Eksempelforespørsler

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Komplett, minimal JSON-kroppcurl · bruk UTF-8-dokumentet dittPython · lagre hele resultatet
{
  "model": "qwen/qwen3-32b-fp8",
  "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/qwen3-32b-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
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/qwen3-32b-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
FeltType
FeltidTypestring
FeltmodelTypestring
Feltcontent[]Typetext|thinking|tool_use|other content block
Feltstop_reasonTypestring|null
FeltusageTypeobject
Feil og neste trinn
SvarVilkårNeste trinn
Svar400 · invalid_request_errorVilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdiNeste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel.

Aliaser

Modellaliaser

Ailoot Ultra qwen/qwen3-32b-fp8

Aliaser for metodestier

Bruk metodestiene som vises ovenfor.

Tilknyttede anroper-ID-er

qwen/qwen3-32b-fp8

FAQ · qwen/qwen3-32b-fp8
Hvilke inndata og resultater er tilgjengelige?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3-32b-fp8: text → text

POST /v1/messages · qwen/qwen3-32b-fp8: text → json, sse

Hvilke felt bruker forespørselen?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3-32b-fp8: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · qwen/qwen3-32b-fp8: model, messages, max_tokens, stream

Hvilke grenser gjelder?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3-32b-fp8: messages.min_items: 1

Flere detaljer

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 · Se modellpriser

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 · Offentlig tilbud og lisensavtale