modeller

Qwen: Qwen3 Coder Flash

Markdown · JSON

Qwen: Qwen3 Coder Flash

Qwen3-Coder-Flash er Qwens tekstmodell for programmering, kodebaseforståelse og verktøysamspill over flere samtalerunder. Spesifikasjonen oppgir en kontekst på én million tokener, maksimalt 997 952 tokener inn og 65 536 tokener ut, med verktøyfunksjoner avgrenset til produsentens utrullingsprofil.

Om modellen

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

Oversikt: programmering rettet mot kodebasen

Qwen3-Coder-Flash er en kodegenereringsmodell basert på Qwen3. Produsenten sier at den arver programmeringsagentegenskaper fra Qwen3-Coder-Plus og er optimalisert for forståelse på kodebasenivå, stabile verktøykall og samspill over flere samtalerunder. De dokumenterte inndataene og utdataene er tekst. Bruk den til en programmeringsoppgave med oppgitt prosjektkontekst og et konkret resultat, som en foreslått kodeendring, funksjon eller forklaring.

Produsenten beskriver for tiden qwen3-coder-flash som funksjonelt likeverdig med qwen3-coder-flash-2025-07-28 og beholder dette daterte øyeblikksbildet som en navngitt versjon. Behold den forespurte identiteten når du registrerer modellvalget. Siden for denne nøyaktige modellen fastslår ikke parameterantallet eller vektidentiteten til et åpent Coder-sjekkpunkt, så Flash-navnet bør ikke omgjøres til en udokumentert påstand om størrelse eller arkitektur.

Forberede dokumentasjon fra kodebasen

Oppgi de relevante modulene, grensesnittene og kravene og inndata som viser oppførselen som diskuteres. Be om et implementeringsforslag organisert etter berørte komponenter, og be deretter om det redigerbare resultatet separat fra kommentarer. For en feilanalyse bør du ta med den observerte feilen eller utdataene og forventet oppførsel. For en funksjon bør du beskrive samspillet og betingelsene resultatet må oppfylle.

Et nyttig svar kan vise diagnosen, den foreslåtte endringen og kontrollene som trengs for gjennomgang. Hvis oppgaven gjelder et stort prosjekt, bør du beholde fil- og funksjonsidentifikatorer i materialet slik at forklaringen kan vise til dokumentasjonen sin. Gjennomgå de foreslåtte endringene mot de oppgitte filene, forventet oppførsel og resultater fra tilkoblede kontroller.

Verktøy over flere samtalerunder og tilbakemeldinger

Produsenten fremhever verktøysamspill over flere samtalerunder. En tilkoblet arbeidsflyt kan tilby inspeksjons- eller kjøreverktøy og returnere faktiske observasjoner til modellen. Oppgi tillatte handlinger og observerbare fullføringskriterier. Når en kontroll feiler, bør du legge ved den faktiske feilen og relevant kode fremfor bare å be om et nytt forsøk. Modellen kan revidere arbeidsforslaget ved hjelp av tilbakemeldingen; applikasjonen utfører handlingene.

Egenskapsmatrisen støtter Function Calling i Alibabas profil for Kina (Beijing) og markerer det som ikke støttet i Singapore, Tyskland (Frankfurt) og USA (Virginia). Tilgangen til verktøy er derfor betinget, ikke et løfte som følger av modellnavnet alene. Et tekstforslag, en verktøyforespørsel og en fullført operasjon bør fortsatt kunne skilles fra hverandre i sluttrapporten. Returner en sluttrapport som skiller kodeforslaget, forespurte verktøykall og faktiske verktøyresultater.

Egenskaper og resultatformat

På den dedikerte modellsiden er håndhevede strukturerte utdata og innebygd nettsøk markert som ikke støttet. En prompt kan be om en tabell eller tekst med JSON-form, men det oppretter ingen kontrakt om skjemahåndheving. En programmeringsagent kan motta aktuell dokumentasjon fra et verktøy levert av applikasjonen uten at modellen selv har en innebygd søkefunksjon.

Prefix Completion støttes ikke i Kina (Beijing), men støttes i Singapore, Tyskland (Frankfurt) og USA (Virginia). Context Caching støttes for aliaset uten dato i alle fire profiler, mens det separat oppførte øyeblikksbildet fra 28. juli markerer det som ikke støttet. Begge utgavene markerer batch-inferens og finjustering som ikke støttet. Be om et sluttresultat som er lett å inspisere, og behold faktiske verktøyobservasjoner når en rapport hevder at noe er kontrollert.

Grenser for kontekst og utdata

Spesifikasjonen oppgir et kontekstvindu på 1 000 000 tokener, en maksimal inndatalengde på 997 952 tokener og en maksimal utdatalengde på 65 536 tokener. Dette er separate grenser; du bør ikke anta at de største inndataene og de største utdataene får plass samtidig innenfor konteksten. Prosjekttekst, historikk, verktøyresultater og generert kildekode trenger plass i det faktiske forespørselsbudsjettet.

En stor kontekst kan samle mer dokumentasjon fra kodebasen i én oppgave. Det er fortsatt nyttig å fjerne irrelevante genererte filer, gjentatt materiale og irrelevante moduler, samtidig som du beholder definisjonene og grensesnittene endringen avhenger av. For et omfattende resultat bør du be uttrykkelig om de nødvendige filene eller funksjonene og sette av nok svarplass. Hold kodefiler og forklaringer atskilt slik at de som gjennomgår resultatet, kan inspisere de foreslåtte endringene.

Praktisk resultat og vesentlige begrensninger

For en endring i en kodebase bør du be om en kodeendring med berørte filer, forutsetninger og faktiske resultater fra tilkoblede kontroller. For en algoritme bør du angi begrensningene for inndata og forventede utdata før du ber om kode. De dokumenterte inndataene er tekst, så en visuell referanse eller et opptak trenger en egnet separat representasjon hvis oppgaven skal bruke det som dokumentasjon.

Inspiser generert syntaks, grensesnitt og grensetilfeller i utviklingsarbeidsflyten. En plausibel forklaring eller en verktøyorientert modellbeskrivelse er ikke bevis for at kode ble kjørt vellykket. Det praktiske resultatet er et tekst- eller kodeprodukt som kan gjennomgås, knyttet til det oppgitte materialet fra kodebasen, med nøyaktig Flash-identitet, produsentens grenser og den betingede verktøykontrakten bevart.

Praktisk oppgave

Praktisk oppgave

Teknisk eksempel på engelsk

Keep repository paths portable

In config.py, DATA_PATH = 'data/items.csv'. In runner.py, open(DATA_PATH) fails when the CLI is launched outside the repository directory. Propose a focused fix that anchors the resource path to the module location rather than the current working directory. Preserve the public CLI arguments and include a regression scenario launched from another directory.

Forventet resultat

A small coordinated code proposal for the named modules and a regression scenario for an unrelated working directory.

Kontroller resultatet

The proposed path does not depend on the launch directory and does not change the public CLI arguments.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen/qwen3-coder-flash

qwen/qwen3-coder-flash

Alibaba /qwen/qwen3-coder-flash
Modell-ID
  • qwen/qwen3-coder-flash
  • qwen3-coder-flash

Start

Qwen3-Coder-Flash er Qwens tekstmodell for programmering, kodebaseforståelse og verktøysamspill over flere samtalerunder. Spesifikasjonen oppgir en kontekst på én million tokener, maksimalt 997 952 tokener inn og 65 536 tokener ut, med verktøyfunksjoner avgrenset til produsentens utrullingsprofil.

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-coder-flash
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
Standardpris Når hurtigmodus er valgt
Flex-modus
Standardpris Når flex-modus er valgt
Maksimal resonneringsinnsats
Standardpris Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats

Ailoot-satser

Priser etter konfigurasjon

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

KonfigurasjonPrisplanKonteksttokener, mer ennKonteksttokener, opptil og medKostnad
KonfigurasjonGrunnpriser for tokenerPrisplanGrunnsatsKonteksttokener, mer enn—Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.00039 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00195 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000078 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004875 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonNivå 1 for forespørselslengdePrisplan—Konteksttokener, mer enn0Konteksttokener, opptil og med32 000Kostnad
Inndata · Inngående tokener $0.00039 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00195 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000078 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004875 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonNivå 2 for forespørselslengdePrisplan—Konteksttokener, mer enn32 000Konteksttokener, opptil og med128 000Kostnad
Inndata · Inngående tokener $0.00065 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00325 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.00013 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0008125 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonNivå for forespørselslengde 3Prisplan—Konteksttokener, mer enn128 000Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.00104 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.0052 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000208 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0013 / 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-coder-flash", "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-coder-flash',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-coder-flash',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-coder-flash, qwen3-coder-flash

Aliaser for metodestier

/chat/completions

Tilknyttede anroper-ID-er

qwen/qwen3-coder-flash, qwen3-coder-flash

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen/qwen3-coder-flash

qwen/qwen3-coder-flash

Alibaba /qwen/qwen3-coder-flash
Modell-ID
  • qwen/qwen3-coder-flash
  • qwen3-coder-flash

Start

Qwen3-Coder-Flash er Qwens tekstmodell for programmering, kodebaseforståelse og verktøysamspill over flere samtalerunder. Spesifikasjonen oppgir en kontekst på én million tokener, maksimalt 997 952 tokener inn og 65 536 tokener ut, med verktøyfunksjoner avgrenset til produsentens utrullingsprofil.

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-coder-flash
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
Standardpris Når hurtigmodus er valgt
Flex-modus
Standardpris Når flex-modus er valgt
Maksimal resonneringsinnsats
Standardpris Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats

Ailoot-satser

Priser etter konfigurasjon

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

KonfigurasjonPrisplanKonteksttokener, mer ennKonteksttokener, opptil og medKostnad
KonfigurasjonGrunnpriser for tokenerPrisplanGrunnsatsKonteksttokener, mer enn—Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.00039 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00195 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000078 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004875 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonNivå 1 for forespørselslengdePrisplan—Konteksttokener, mer enn0Konteksttokener, opptil og med32 000Kostnad
Inndata · Inngående tokener $0.00039 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00195 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000078 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004875 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonNivå 2 for forespørselslengdePrisplan—Konteksttokener, mer enn32 000Konteksttokener, opptil og med128 000Kostnad
Inndata · Inngående tokener $0.00065 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00325 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.00013 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0008125 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonNivå for forespørselslengde 3Prisplan—Konteksttokener, mer enn128 000Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.00104 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.0052 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000208 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0013 / 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-coder-flash",
  "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-coder-flash', '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-coder-flash', '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-coder-flash, qwen3-coder-flash

Aliaser for metodestier

/chat/completions

Tilknyttede anroper-ID-er

qwen/qwen3-coder-flash, qwen3-coder-flash

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen3-coder-flash

qwen3-coder-flash

Alibaba /qwen3-coder-flash
Modell-ID
  • qwen/qwen3-coder-flash
  • qwen3-coder-flash

Start

Qwen3-Coder-Flash er Qwens tekstmodell for programmering, kodebaseforståelse og verktøysamspill over flere samtalerunder. Spesifikasjonen oppgir en kontekst på én million tokener, maksimalt 997 952 tokener inn og 65 536 tokener ut, med verktøyfunksjoner avgrenset til produsentens utrullingsprofil.

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
qwen3-coder-flash
Standard—
FeltmessagesTypemessage[]KravPåkrevdVerdier & grenser
Minste antall elementer: 1
Standard—
Feltmessages[].roleTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltmessages[].contentTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Gjelder når: Tekstsamtale
Standard—
FeltstreamTypebooleanKravValgfrittVerdier & grenserStandardfalse
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
Parametercontrol_scopeAvtaleTekstsamtale; stream er en boolsk verdi med false som standard.
Parameteroutput_modalitiesAvtaletext
Parameterhosted_operationsAvtalefalse
Parametermultimodal_input_bindingAvtalenull

Metodealiaser: /chat/completions

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

Ailoot-satser

Priser etter konfigurasjon

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

KonfigurasjonPrisplanKonteksttokener, mer ennKonteksttokener, opptil og medKostnad
KonfigurasjonGrunnpriser for tokenerPrisplanGrunnsatsKonteksttokener, mer enn—Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.00039 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00195 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000078 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004875 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonNivå 1 for forespørselslengdePrisplan—Konteksttokener, mer enn0Konteksttokener, opptil og med32 000Kostnad
Inndata · Inngående tokener $0.00039 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00195 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000078 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004875 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonNivå 2 for forespørselslengdePrisplan—Konteksttokener, mer enn32 000Konteksttokener, opptil og med128 000Kostnad
Inndata · Inngående tokener $0.00065 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00325 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.00013 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0008125 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonNivå for forespørselslengde 3Prisplan—Konteksttokener, mer enn128 000Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.00104 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.0052 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000208 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0013 / 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 SDK
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"qwen3-coder-flash","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

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="qwen3-coder-flash", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
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"))

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-coder-flash, qwen3-coder-flash

Aliaser for metodestier

/chat/completions

Tilknyttede anroper-ID-er

qwen/qwen3-coder-flash, qwen3-coder-flash

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen3-coder-flash

qwen3-coder-flash

Alibaba /qwen3-coder-flash
Modell-ID
  • qwen/qwen3-coder-flash
  • qwen3-coder-flash

Start

Qwen3-Coder-Flash er Qwens tekstmodell for programmering, kodebaseforståelse og verktøysamspill over flere samtalerunder. Spesifikasjonen oppgir en kontekst på én million tokener, maksimalt 997 952 tokener inn og 65 536 tokener ut, med verktøyfunksjoner avgrenset til produsentens utrullingsprofil.

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
qwen3-coder-flash
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
Standardpris Når hurtigmodus er valgt
Flex-modus
Standardpris Når flex-modus er valgt
Maksimal resonneringsinnsats
Standardpris Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats

Ailoot-satser

Priser etter konfigurasjon

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

KonfigurasjonPrisplanKonteksttokener, mer ennKonteksttokener, opptil og medKostnad
KonfigurasjonGrunnpriser for tokenerPrisplanGrunnsatsKonteksttokener, mer enn—Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.00039 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00195 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000078 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004875 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonNivå 1 for forespørselslengdePrisplan—Konteksttokener, mer enn0Konteksttokener, opptil og med32 000Kostnad
Inndata · Inngående tokener $0.00039 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00195 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000078 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004875 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonNivå 2 for forespørselslengdePrisplan—Konteksttokener, mer enn32 000Konteksttokener, opptil og med128 000Kostnad
Inndata · Inngående tokener $0.00065 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00325 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.00013 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0008125 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonNivå for forespørselslengde 3Prisplan—Konteksttokener, mer enn128 000Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.00104 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.0052 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000208 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0013 / 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": "qwen3-coder-flash",
  "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': 'qwen3-coder-flash', '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': 'qwen3-coder-flash', '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-coder-flash, qwen3-coder-flash

Aliaser for metodestier

/chat/completions

Tilknyttede anroper-ID-er

qwen/qwen3-coder-flash, qwen3-coder-flash

FAQ · Qwen: Qwen3 Coder Flash
Hvilke inndata og resultater er tilgjengelige?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3-coder-flash: text → text

POST /v1/messages · qwen/qwen3-coder-flash: text → json, sse

POST /v1/chat/completions · qwen3-coder-flash: text → text

POST /v1/messages · qwen3-coder-flash: text → json, sse

Hvilke felt bruker forespørselen?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3-coder-flash: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · qwen/qwen3-coder-flash: model, messages, max_tokens, stream

POST /v1/chat/completions · qwen3-coder-flash: model, messages, stream

POST /v1/messages · qwen3-coder-flash: model, messages, max_tokens, stream

Hvilke grenser gjelder?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3-coder-flash: messages.min_items: 1

POST /v1/chat/completions · qwen3-coder-flash: 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