Source: https://ailoot.ai/models/nb/qwen-qwen3-8-27b/
Canonical: https://ailoot.ai/models/nb/qwen-qwen3-8-27b/
Language: nb

# Qwen: Qwen3.8 27B

[Markdown](https://ailoot.ai/models/nb/qwen-qwen3-8-27b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/nb/qwen-qwen3-8-27b/facts.json)

## [Qwen: Qwen3.8 27B](https://ailoot.ai/models/nb/qwen-qwen3-8-27b/)

Qwen3.8-27B er Qwens tette syns- og språkmodell for tekst, bilder og video, med tekst som utdata. Den kombinerer programmering og agentarbeid over mange steg med valgbar tenkning, bevart resonnering og en opprinnelig kontekst på 262,144 tokener, som kan utvides til én million gjennom konfigurasjon.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3.8-27b`](https://ailoot.ai/models/nb/qwen-qwen3-8-27b/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3.8-27b`](https://ailoot.ai/models/nb/qwen-qwen3-8-27b/#method-1)

Om modellen

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

Qwen3.8-høydepunkter i en tett syns- og språkmodell

Qwen3.8-27B bringer forbedringene i Qwen3.8 innen programmering, faglig arbeid, forskning og agentoppgaver inn i en tett modell med 27 milliarder parametere. Den tar imot tekst, bilder og video og returnerer tekst. Det dokumenterte visuelle området omfatter STEM-diagrammer, dokumentsider og videoer som varer i timer. Dette er en egen modellversjon, atskilt fra den langt større, rent tekstbaserte Qwen3.8-2.4T-A95B, så inndatafunksjonene og tenkespesifikasjonene deres bør holdes atskilt.

Qwen fremhever autonom planlegging, bruk av tilbakemeldinger fra miljøet og integrasjon med utviklingsmiljøer. For en agentoppgave oppgir du målet, relevant materiale, tillatte verktøy og dokumentasjon som viser fullføring. En modell kan foreslå og revidere handlinger ut fra returnerte resultater; tilkoblet programvare utfører disse handlingene. Be om den endelige leveransen og uavklarte betingelser, fremfor å behandle en plan som et utført resultat.

Modelloversikt

27B-modellen har 64 språkmodellag. Hybridoppsettet grupperer tre Gated DeltaNet-lag etterfulgt av ett lag med portstyrt oppmerksomhet, med tette fremoverkoblede nettverk. Den er trent med prediksjon av flere tokener og inkluderer en synsenkoder. Disse arkitekturvalgene beskriver den utgitte modellen; de innebærer ikke at alle driftsoppsett har samme minnebruk eller forsinkelse.

Den opprinnelige konteksten er på 262,144 tokener, med dokumentert utvidelse til 1,000,000. Tekst, visuell representasjon, samtalehistorikk, tenkning og endelige utdata deler det konfigurerte sekvensbudsjettet. Utvikleren omtaler separat en administrert utgave med flere funksjoner; disse funksjonene bør ikke automatisk tilordnes den åpne modellversjonen.

Bruke tekst, bilder og video

For en kodeoppgave legger du ved den relevante funksjonen eller modulen, inndata som utløser feilen, og forventet atferd. Be deretter om en patch med berørte forutsetninger og kontroller. For et diagram bevarer du etiketter og oppgir hele spørsmålet. For et dokument ber du om navngitte felter eller konklusjoner med sidereferanser. For video angir du hendelsen du er interessert i, og bevarer tidspunktet.

Utviklerens videoeksempel bruker som standard to bilder per sekund i den støttede driftsarbeidsflyten, med valgfrie samplingskontroller. Et bredt scenesammendrag og en kortvarig hendelse kan kreve forskjellig sampling. Veiledningen for lange videoer anbefaler å utvide videoprosessorens budsjett for å støtte høyere samplingsfrekvens for materiale som varer i timer, med et eksempel som tilsvarer omtrent 224K videotokener. Dette krever konfigurasjon og konkurrerer med annet kontekstinnhold; det er ikke en universell garanti for klippvarighet.

Tenkning og historisk resonnering

Tenkning er aktivert som standard og kan deaktiveres per forespørsel gjennom utviklerens enable\_thinking-kontroll. reasoning\_effort støtter xhigh, medium og low, med xhigh som standard. Lavere innsats kan forkorte en enkelt samtalerunde, men Qwen advarer om at utilstrekkelig analyse i agentoppgaver kan føre til feil og gjentatt arbeid, slik at den samlede fullføringstiden øker.

preserve\_thinking er aktivert som standard og beholder resonneringsblokker fra tidligere meldinger for kontinuitet. Deaktivering beholder bare tenkeblokkene som genereres mens den siste brukermeldingen behandles. Dette skiller seg fra eldre Qwen-veiledning som forkaster historisk resonnering helt. Hold resonnering og sluttinnhold atskilt i grensesnittet, og bevar det nøyaktige samtaleformatet modellversjonen forventer. Utviklerkontroller fastslår ikke hvilke parametere et annet program eksponerer.

Genereringsveiledning

For tenkning anbefaler Qwen temperature 1.0, top\_p 0.95, top\_k 20, min\_p 0, tilstedeværelsesstraff 0 og repetisjonsstraff 1.0. For direkte svar anbefales henholdsvis 0.7, 0.8, 20, 0, 1.5 og 1.0. En høyere tilstedeværelsesstraff kan redusere gjentakelser, men kan også blande språk eller redusere kvaliteten litt.

Innenfor en konfigurert arbeidsflyt med én million tokener som støtter separate grenser, anbefaler utvikleren rammer på 262,144 tokener til resonnering og 131,072 til det endelige svaret. Dette er betingede budsjettanbefalinger, ikke uavhengige absolutte utdatagrenser eller tildelinger som passer samtidig innenfor den opprinnelige konteksten.

Svært lang kontekst og grenser

Den dokumenterte utvidelsen bruker YaRN med modellens egne sammenflettede posisjonsinnstillinger. En faktor på fire retter seg mot arbeidsflyten med én million tokener; for en arbeidsmengde på rundt 524,288 tokener foreslår utvikleren en faktor på to. Statisk skalering kan påvirke kvaliteten på kortere tekst, så Qwen anbefaler å aktivere den når lengre kontekst trengs. Ikke kopier en annen Qwen-VL-utgaves ekstrapoleringsfaktor uten dens eget oppsett.

Organiser lange inndata etter dokument-, side- eller kodeidentifikator, og be om et resultat som kan kontrolleres. Verifiser beregninger, små visuelle etiketter og genererte patcher mot kilden. Lang kontekst, bevart resonnering og større videobudsjetter bidrar til å føre mer dokumentasjon gjennom en oppgave; de fastslår ikke i seg selv fullstendig gjenkalling, korrekt resonnering eller en fullført ekstern handling.

Praktisk oppgave

### Praktisk oppgave

Teknisk eksempel på engelsk

```
Analyze a circuit described in text

A written circuit description gives two 6-ohm resistors connected in parallel across an ideal 12-volt source. Assume ideal wires and constant resistance. Derive the equivalent resistance, total current and current through each branch. Show the formulas and verify that branch currents add to the total. No circuit image or execution tool is provided.
```

#### Forventet resultat

```
A short derivation with units, three requested quantities and a current-sum check.
```

#### Kontroller resultatet

```
Equivalent resistance is 3 ohms and the two equal branch currents sum to the derived total current.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3.8-27b`

[`qwen/qwen3.8-27b`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=qwen%2Fqwen3.8-27b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.8-27b&fmt=chat)

Alibaba /`qwen/qwen3.8-27b`

### Start

Qwen3.8-27B er Qwens tette syns- og språkmodell for tekst, bilder og video, med tekst som utdata. Den kombinerer programmering og agentarbeid over mange steg med valgbar tenkning, bevart resonnering og en opprinnelig kontekst på 262,144 tokener, som kan utvides til én million gjennom konfigurasjon.

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/qwen3.8-27b | 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

Standardpris Når hurtigmodus er valgt

Flex-modus

Standardpris Når flex-modus er valgt

Maksimal resonneringsinnsats

Standardpris Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats

Resonneringsinnsats · low

Standardpris Når resonneringsinnsatsen er satt til low

Resonneringsinnsats · medium

Standardpris Når resonneringsinnsatsen er satt til medium

Resonneringsinnsats · xhigh

Standardpris Når resonneringsinnsatsen er satt til xhigh

#### Ailoot-satser

#### Priser etter konfigurasjon

Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.

| Konfigurasjon | Prisplan | Konteksttokener, mer enn | Konteksttokener, opptil og med | Kostnad |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.00085** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.00017** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **$0.0010625** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonNivå 1 for forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.00085** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.00017** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **$0.0010625** / 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/qwen3.8-27b", "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/qwen3.8-27b',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/qwen3.8-27b',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/qwen3.8-27b`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=qwen%2Fqwen3.8-27b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.8-27b&fmt=chat)

#### Aliaser for metodestier

Bruk metodestiene som vises ovenfor.

#### Tilknyttede anroper-ID-er

[`qwen/qwen3.8-27b`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=qwen%2Fqwen3.8-27b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.8-27b&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3.8-27b`

[`qwen/qwen3.8-27b`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=qwen%2Fqwen3.8-27b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.8-27b&fmt=messages)

Alibaba /`qwen/qwen3.8-27b`

### Start

Qwen3.8-27B er Qwens tette syns- og språkmodell for tekst, bilder og video, med tekst som utdata. Den kombinerer programmering og agentarbeid over mange steg med valgbar tenkning, bevart resonnering og en opprinnelig kontekst på 262,144 tokener, som kan utvides til én million gjennom konfigurasjon.

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/qwen3.8-27b | 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

Standardpris Når hurtigmodus er valgt

Flex-modus

Standardpris Når flex-modus er valgt

Maksimal resonneringsinnsats

Standardpris Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats

Resonneringsinnsats · low

Standardpris Når resonneringsinnsatsen er satt til low

Resonneringsinnsats · medium

Standardpris Når resonneringsinnsatsen er satt til medium

Resonneringsinnsats · xhigh

Standardpris Når resonneringsinnsatsen er satt til xhigh

#### Ailoot-satser

#### Priser etter konfigurasjon

Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.

| Konfigurasjon | Prisplan | Konteksttokener, mer enn | Konteksttokener, opptil og med | Kostnad |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.00085** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.00017** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **$0.0010625** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonNivå 1 for forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.00085** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.00017** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **$0.0010625** / 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/qwen3.8-27b",
  "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/qwen3.8-27b', '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/qwen3.8-27b', '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/qwen3.8-27b`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=qwen%2Fqwen3.8-27b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.8-27b&fmt=messages)

#### Aliaser for metodestier

Bruk metodestiene som vises ovenfor.

#### Tilknyttede anroper-ID-er

[`qwen/qwen3.8-27b`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=qwen%2Fqwen3.8-27b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.8-27b&fmt=messages)

FAQ · Qwen: Qwen3.8 27B

Hvilke inndata og resultater er tilgjengelige?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.8-27b`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3.8-27b`: `text` → `json`, `sse`

Hvilke felt bruker forespørselen?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.8-27b`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3.8-27b`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Hvilke grenser gjelder?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.8-27b`: `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.