modeller

Qwen: Qwen3.8 Flash

Markdown · JSON

Qwen: Qwen3.8 Flash

En multimodal modell for programvareagenter og kontoroppgaver med stor kontekst. I Ailoot analyserer den tekst og bilder og gir et tekstsvar.

Om modellen

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

Qwen3.8-Flash kombinerer programvareutvikling, kontorarbeid i flere trinn og forståelse av visuelt materiale. Alibaba beskriver den som en modell for en agent som planlegger handlinger, får tilbakemeldinger og justerer neste trinn. Bruksområdene som oppgis, omfatter å lage og videreutvikle programverktøy, arbeide med forretningsmateriale og løse oppgaver der svaret avhenger av innholdet på en skjerm eller i et dokument.

Arkitekturen inneholder 125 milliarder parametere, hvorav 6 milliarder aktiveres per token. Hybrid oppmerksomhet kombinerer GDN og QSA for å bevare lange sekvenser og hente relevante opplysninger. Mekanismen for residualforbindelser deler informasjonsstrømmen i fire parallelle grener; N-gram Embedding legger til 51 milliarder parametere, og Muon brukes som optimaliserer i treningen. Dette beskriver modellens interne oppbygning. Det nåværende Ailoot-kortet har tekst og bilder som inndata og tekst som utdata. Alibaba beskriver også felles behandling av video; videoinndata krever egen støtte og er ikke tilgjengelig i kortets nåværende metoder.

Visuelt materiale i arbeidsprosessen

Modellen kan analysere skjermbilder, hente tekst fra dokumenter og bruke et bilde som veiledning når kode utarbeides. I varianten Alibaba beskriver, analyseres video gjennom enkeltbilder. Dette gjør det mulig å beskrive hendelser, trekke ut innholdet i en undervisningsvideo og kontrollere visuelle detaljer. Modellens egne utdata er tekst: en forklaring, programkode, et verktøykall eller strukturerte opplysninger.

Funksjoner som utføres av det tilkoblede programmet, støttes. I resonneringsmodus bestemmer modellen først hvilke handlinger som trengs og hvordan resultatene skal brukes, og fortsetter deretter svaret. Bevaring av tidligere resonnering bidrar til langvarig verktøyarbeid. Strukturerte utdata passer til opplysninger som skal behandles videre av et program; ønsket struktur og felttyper kan angis. Hos produsenten gjelder det strenge skjemaet for tekstforespørsler. Ved bilder og andre multimodale data erstattes json_schema automatisk med json_object: resultatet er JSON, men det angitte skjemaets begrensninger brukes ikke. Tilgjengeligheten av disse innstillingene avhenger av den valgte Ailoot-metoden.

To måter å svare på

Qwen3.8-Flash støtter resonnering og direkte svar. Hos produsenten er resonnering aktivert som standard med xhigh som standardintensitet; støtte for innstillingene avhenger av den valgte metoden. low er ment for enkle spørsmål og uttrekking av opplysninger, medium for vanlig utvikling og dokumentarbeid, og xhigh for kompleks kode, matematiske bevis og arkitekturoppgaver. Dybden som velges, påvirker omfanget av analysen på forhånd. Dersom metoden tilbyr disse innstillingene, bruker produsenten enten reasoning_effort eller thinking_budget; begge samtidig gir en feil. Når resonnering er deaktivert, lager modellen svaret direkte.

Konteksten rommer 1 000 000 tokener. Maksimal inndatalengde er 991 808 tokener, eller 983 616 i resonneringsmodus. Maksimal utdata er 131 072 tokener; resonnering har en egen grense på 262 144. Alibabas visuelle spesifikasjon oppgir bilder på opptil 16 millioner piksler og video på opptil to timer med en størrelse på opptil 2 GB. Produsenten angir opptil 2048 bilder via en adresse eller opptil 250 bilder i Base64 og opptil 64 videoer per forespørsel. Disse grensene gjelder sammen med den samlede konteksten og beskriver produsentens variant; Ailoots nåværende metoder oppgir tekst og bilder som inndata, ikke videoinndata eller disse mengdegrensene.

Den gjentatte delen av konteksten kan mellomlagres for senere forespørsler. Mekanismen bruker en felles begynnelse av inndatamaterialet. At den finnes, endrer ikke oppgavens innhold og betyr ikke at hver forespørsel nødvendigvis bruker tidligere lagret kontekst.

Praktisk oppgave

Praktisk oppgave

Teknisk eksempel på engelsk

Reconcile a business table and note

Reconcile this table: Team A opened 30 cases and closed 24; Team B opened 20 and closed 25. Manager note: “Both backlogs fell.” Assume no transfers or other adjustments. Calculate each team’s backlog change, assess the note and draft a corrected two-sentence update. Keep calculations separate from proposed explanations.

Forventet resultat

Two net-change calculations, an assessment of the note and a corrected short update.

Kontroller resultatet

Check the sign convention and avoid inventing a cause for either team’s change.
Ailoot · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen3.8-flash

qwen3.8-flash

Alibaba /qwen3.8-flash
Modell-ID
  • qwen3.8-flash
  • qwen-flash
  • qwen-flash-latest

Start

En multimodal modell for programvareagenter og kontoroppgaver med stor kontekst. I Ailoot analyserer den tekst og bilder og gir et tekstsvar.

Godkjente inndata
Tekst · Bilder
Resultater
Tekst

Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder

Ailoot · Anthropic Messages POST /v1/messages
Inndatatyper
text, image
Utdatatyper
text
Kontekst
991 808 tokens
Maksimale utdata
131 072 tokens
Utdataformat
json eller SSE
FeltTypeKravVerdier & grenserStandard
FeltmodelTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
qwen3.8-flash
Standard—
FeltmessagesTypemessage[]KravPåkrevdVerdier & grenser
Minste antall elementer: 1
Standard—
Feltmessages[].roleTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
user, assistant
Standard—
Feltmessages[].contentTypestring|content_block[]KravPåkrevdVerdier & grenserStandard—
FeltsystemTypestring|content_block[]KravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Feltmax_tokensTypeintegerKravPåkrevdVerdier & grenser
Minimum: 1
Grensen gjelder for: den eksakte øvre grensen for valgt modell/kort
Standard—
FeltstreamTypebooleanKravValgfrittVerdier & grenserStandardfalse
FelttemperatureTypenumberKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Felttop_pTypenumberKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltstop_sequencesTypestring[]KravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FelttoolsTypetool[]KravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Felttools[].nameTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Gjelder når: verktøy oppgitt
Standard—
Felttools[].descriptionTypestringKravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Felttools[].input_schemaTypeJSON_schemaKravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Felttool_choiceTypeobjectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltthinking.typeTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltthinking.budget_tokensTypeintegerKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltoutput_config.effortTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FeltmetadataTypeobjectKravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Feltcache_controlTypeobjectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Kombinasjoner av inngående materialer

Tekst · UTF8-tekst

messages[].content eller type=text-blokk

Tekst + bilde

{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} eller en kilde med type=url

Metodeparametere og livssyklus
ParameterAvtale
Parametermaterial_typesAvtaletext, image
ParameterrequiredAvtalemodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsAvtalenull
Parametercontent_typeAvtaleapplication/json
Parametertext_file_materialAvtalefaktisk UTF-8-innhold satt inn som tekst; fil-ID-er eller URL-adresser (URLs) trenger separat, eksakt støtte

Livssyklus: exact retained published method

Metodestrukturer og ID-er er eksakte; leverandørens evne er adskilt fra godkjenning av forespørselen.

Priser

Satser for Ailoot-metoder

Ailoot Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Inndata
0,00015 USD / 1K
Utdata
0,00047 USD / 1K
Lesing fra hurtigbuffer
0,000016 USD / 1K
Skriving til hurtigbuffer
0,0002 USD / 1K
Skriving til hurtigbuffer, 5 min
0,0002 USD / 1K tokens

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 →

Detaljer om referansetariffen

Referanseprisplaner på modellnivå endrer ikke metodevalg, prisoverslag eller kostnader. Aktive kostnader bruker satsene til den valgte Ailoot-metoden.

Modellens referanseprisplaner

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
KonfigurasjonOpenAI Chat · Grunnsatser for tokenerPrisplanGrunnsatsKonteksttokener, mer enn—Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonOpenAI Chat · Nivå 1 etter forespørselslengdePrisplan—Konteksttokener, mer enn0Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonAnthropic Messages · Grunnsatser for tokenerPrisplanGrunnsatsKonteksttokener, mer enn—Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonAnthropic Messages · Nivå 1 etter forespørselslengdePrisplan—Konteksttokener, mer enn0Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener

Eksempelforespørsler

Ailoot · Anthropic Messages

TeksteksempelInndata, bildePython SDKNode.js SDKPython-strømming
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen3.8-flash", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen3.8-flash", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="qwen3.8-flash",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(msg.to_dict(mode="json"))
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "qwen3.8-flash",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
import anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='qwen3.8-flash',max_tokens=1024,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_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Motta og lagre resultater

Ailoot · 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 qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest
Ailoot Ultra qwen3.8-flash, qwen/qwen3.8-flash

Aliaser for metodestier

/chat/completions

Tilknyttede anroper-ID-er

qwen/qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest, qwen3.8-flash, qwen3.8-flash

Ailoot · OpenAI Responses POST /v1/responses qwen3.8-flash

qwen3.8-flash

Alibaba /qwen3.8-flash
Modell-ID
  • qwen3.8-flash
  • qwen-flash
  • qwen-flash-latest

Start

En multimodal modell for programvareagenter og kontoroppgaver med stor kontekst. I Ailoot analyserer den tekst og bilder og gir et tekstsvar.

Godkjente inndata
Tekst · Bilder
Resultater
Tekst

Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder

Ailoot · OpenAI Responses POST /v1/responses
Inndatatyper
text, image
Utdatatyper
text
Kontekst
991 808 tokens
Maksimale utdata
131 072 tokens
Utdataformat
json eller SSE
FeltTypeKravVerdier & grenserStandard
FeltmodelTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
qwen3.8-flash
Standard—
FeltinputTypestring|input_item[]KravPåkrevdVerdier & grenserStandard—
FeltinstructionsTypestringKravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Feltinput[].typeTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
message, reasoning, function_call, function_call_output
Standard—
Feltinput[].contentTypestring|content_part[]KravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Feltinput[].call_idTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Gjelder når: function_call_output; behold faktisk returnert call_id
Standard—
Feltinput[].outputTypestring|content_part[]KravValgfrittVerdier & grenser
Gjelder når: function_call_output
Standard—
Feltmax_output_tokensTypeintegerKravValgfrittVerdier & grenser
Minimum: 1
Avhenger av modellen
Standard—
FeltstreamTypebooleanKravValgfrittVerdier & grenserStandardfalse
FelttemperatureTypenumberKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Felttop_pTypenumberKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FelttoolsTypetool[]KravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Felttool_choiceTypestring|objectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltparallel_tool_callsTypebooleanKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltreasoning.effortTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltreasoning.summaryTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Felttext.formatTypeobjectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Felttext.verbosityTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FeltincludeTypestring[]KravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FeltstoreTypebooleanKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltprevious_response_idTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
ID-krav: Bare en faktisk svar-ID fra en støttet videreføring
Avhenger av modellen
Standard—
Feltservice_tierTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltprompt_cache_keyTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltprompt_cache_optionsTypeobjectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Kombinasjoner av inngående materialer

Tekst · UTF8-tekst

inputtekst eller input_text-del

Tekst + bilde

{type:input_image,image_url}

Metodeparametere og livssyklus
ParameterAvtale
Parametermaterial_typesAvtaletext, image
ParameterrequiredAvtalemodel, input
Parameteroptional_controlsAvtalenull
Parametercontent_typeAvtaleapplication/json
Parametertext_file_materialAvtalefaktisk UTF-8-innhold satt inn som tekst; fil-ID-er eller URL-adresser (URLs) trenger separat, eksakt støtte

Livssyklus: exact retained published method

Metodestrukturer og ID-er er eksakte; leverandørens evne er adskilt fra godkjenning av forespørselen.

Priser

Satser for Ailoot-metoder

Ailoot OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Tekstinndata
0,00015 USD / 1K
Tekstutdata
0,00047 USD / 1K
Inndata, bilde
0,00015 USD / 1K tokens
Lesing fra hurtigbuffer
0,000016 USD / 1K
Skriving til hurtigbuffer
0,0002 USD / 1K
Skriving til hurtigbuffer, 5 min
0,0002 USD / 1K tokens

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 →

Detaljer om referansetariffen

Referanseprisplaner på modellnivå endrer ikke metodevalg, prisoverslag eller kostnader. Aktive kostnader bruker satsene til den valgte Ailoot-metoden.

Modellens referanseprisplaner

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
KonfigurasjonOpenAI Chat · Grunnsatser for tokenerPrisplanGrunnsatsKonteksttokener, mer enn—Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonOpenAI Chat · Nivå 1 etter forespørselslengdePrisplan—Konteksttokener, mer enn0Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonAnthropic Messages · Grunnsatser for tokenerPrisplanGrunnsatsKonteksttokener, mer enn—Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonAnthropic Messages · Nivå 1 etter forespørselslengdePrisplan—Konteksttokener, mer enn0Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener

Eksempelforespørsler

Ailoot · OpenAI Responses

TeksteksempelInndata, bildePython SDKNode.js SDKPython-strømming
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen3.8-flash", "input": ""}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text
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/responses \
  -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen3.8-flash", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})
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/responses \
  -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
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)
resp = client.responses.create(model="qwen3.8-flash", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.responses.create({ model: "qwen3.8-flash", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
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))

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)
with client.responses.stream(model="qwen3.8-flash", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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_response()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Motta og lagre resultater

Ailoot · OpenAI Responses

json eller SSE

Behold alle ferdige resultater

Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler.

Behold hvert outputelement og hver innholdsdel, faktisk call_id for funksjonen, kryptert resonnering og bruksdata. Ved strømming beholder du fullstendig hendelses-/elementidentitet.

Hvis det opprinnelige svaret må kontrolleres

Behold forespørsels-/svar-ID-er og headere. Ingen generell URL for henting av tekstjobber oppgis.

Svarfelter
FeltType
FeltidTypestring
FeltstatusTypestring
Feltoutput[]Typemessage|reasoning|function_call|other item
Feltoutput[].content[]Typecontent part
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 qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest
Ailoot Ultra qwen3.8-flash, qwen/qwen3.8-flash

Aliaser for metodestier

/chat/completions

Tilknyttede anroper-ID-er

qwen/qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest, qwen3.8-flash, qwen3.8-flash

Ailoot · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen3.8-flash

qwen3.8-flash

Alibaba /qwen3.8-flash
Modell-ID
  • qwen3.8-flash
  • qwen-flash
  • qwen-flash-latest

Start

En multimodal modell for programvareagenter og kontoroppgaver med stor kontekst. I Ailoot analyserer den tekst og bilder og gir et tekstsvar.

Godkjente inndata
Tekst · Bilder
Resultater
Tekst

Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder

Ailoot · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Inndatatyper
text, image
Utdatatyper
text
Kontekst
991 808 tokens
Maksimale utdata
131 072 tokens
Utdataformat
json eller SSE
FeltTypeKravVerdier & grenserStandard
FeltmodelTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
qwen3.8-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
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—
Kombinasjoner av inngående materialer

Tekst · UTF8-tekst

messages[].content

Tekst + bilde

{type:image_url,image_url:{url,detail}}

Metodeparametere og livssyklus
ParameterAvtale
Parametermaterial_typesAvtaletext, image
ParameterrequiredAvtalemodel, messages
Parameteroptional_controlsAvtalenull
Parametercontent_typeAvtaleapplication/json
Parametertext_file_materialAvtalefaktisk UTF-8-innhold satt inn som tekst; fil-ID-er eller URL-adresser (URLs) trenger separat, eksakt støtte

Livssyklus: exact retained published method

Metodestrukturer og ID-er er eksakte; leverandørens evne er adskilt fra godkjenning av forespørselen.

Priser

Satser for Ailoot-metoder

Ailoot OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Tekstinndata
0,00015 USD / 1K
Tekstutdata
0,00047 USD / 1K
Inndata, bilde
0,00015 USD / 1K tokens
Lesing fra hurtigbuffer
0,000016 USD / 1K
Skriving til hurtigbuffer
0,0002 USD / 1K
Skriving til hurtigbuffer, 5 min
0,0002 USD / 1K tokens

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 →

Detaljer om referansetariffen

Referanseprisplaner på modellnivå endrer ikke metodevalg, prisoverslag eller kostnader. Aktive kostnader bruker satsene til den valgte Ailoot-metoden.

Modellens referanseprisplaner

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
KonfigurasjonOpenAI Chat · Grunnsatser for tokenerPrisplanGrunnsatsKonteksttokener, mer enn—Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonOpenAI Chat · Nivå 1 etter forespørselslengdePrisplan—Konteksttokener, mer enn0Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonAnthropic Messages · Grunnsatser for tokenerPrisplanGrunnsatsKonteksttokener, mer enn—Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonAnthropic Messages · Nivå 1 etter forespørselslengdePrisplan—Konteksttokener, mer enn0Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener

Eksempelforespørsler

Ailoot · OpenAI Chat

TeksteksempelInndata, bildePython SDKNode.js SDKPython-strømming
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen3.8-flash", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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 $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen3.8-flash", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
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)
resp = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.8-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "qwen3.8-flash",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
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='qwen3.8-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 · 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 qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest
Ailoot Ultra qwen3.8-flash, qwen/qwen3.8-flash

Aliaser for metodestier

/chat/completions

Tilknyttede anroper-ID-er

qwen/qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest, qwen3.8-flash, qwen3.8-flash

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen3.8-flash

qwen3.8-flash

Alibaba /qwen3.8-flash
Modell-ID
  • qwen3.8-flash
  • qwen/qwen3.8-flash

Start

En multimodal modell for programvareagenter og kontoroppgaver med stor kontekst. I Ailoot analyserer den tekst og bilder og gir et tekstsvar.

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
qwen3.8-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 $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonNivå 1 for forespørselslengdePrisplan—Konteksttokener, mer enn0Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 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":"qwen3.8-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="qwen3.8-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 qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest
Ailoot Ultra qwen3.8-flash, qwen/qwen3.8-flash

Aliaser for metodestier

/chat/completions

Tilknyttede anroper-ID-er

qwen/qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest, qwen3.8-flash, qwen3.8-flash

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen3.8-flash

qwen3.8-flash

Alibaba /qwen3.8-flash
Modell-ID
  • qwen3.8-flash
  • qwen/qwen3.8-flash

Start

En multimodal modell for programvareagenter og kontoroppgaver med stor kontekst. I Ailoot analyserer den tekst og bilder og gir et tekstsvar.

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
qwen3.8-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 $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonNivå 1 for forespørselslengdePrisplan—Konteksttokener, mer enn0Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 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": "qwen3.8-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': 'qwen3.8-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': 'qwen3.8-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 qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest
Ailoot Ultra qwen3.8-flash, qwen/qwen3.8-flash

Aliaser for metodestier

/chat/completions

Tilknyttede anroper-ID-er

qwen/qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest, qwen3.8-flash, qwen3.8-flash

Ailoot · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen-flash

qwen-flash

Alibaba /qwen-flash
Modell-ID
  • qwen3.8-flash
  • qwen-flash
  • qwen-flash-latest

Start

En multimodal modell for programvareagenter og kontoroppgaver med stor kontekst. I Ailoot analyserer den tekst og bilder og gir et tekstsvar.

Godkjente inndata
Tekst · Bilder
Resultater
Tekst

Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder

Ailoot · Anthropic Messages POST /v1/messages
Inndatatyper
text, image
Utdatatyper
text
Kontekst
991 808 tokens
Maksimale utdata
131 072 tokens
Utdataformat
json eller SSE
FeltTypeKravVerdier & grenserStandard
FeltmodelTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
qwen-flash
Standard—
FeltmessagesTypemessage[]KravPåkrevdVerdier & grenser
Minste antall elementer: 1
Standard—
Feltmessages[].roleTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
user, assistant
Standard—
Feltmessages[].contentTypestring|content_block[]KravPåkrevdVerdier & grenserStandard—
FeltsystemTypestring|content_block[]KravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Feltmax_tokensTypeintegerKravPåkrevdVerdier & grenser
Minimum: 1
Grensen gjelder for: den eksakte øvre grensen for valgt modell/kort
Standard—
FeltstreamTypebooleanKravValgfrittVerdier & grenserStandardfalse
FelttemperatureTypenumberKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Felttop_pTypenumberKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltstop_sequencesTypestring[]KravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FelttoolsTypetool[]KravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Felttools[].nameTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Gjelder når: verktøy oppgitt
Standard—
Felttools[].descriptionTypestringKravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Felttools[].input_schemaTypeJSON_schemaKravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Felttool_choiceTypeobjectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltthinking.typeTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltthinking.budget_tokensTypeintegerKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltoutput_config.effortTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FeltmetadataTypeobjectKravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Feltcache_controlTypeobjectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Kombinasjoner av inngående materialer

Tekst · UTF8-tekst

messages[].content eller type=text-blokk

Tekst + bilde

{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} eller en kilde med type=url

Metodeparametere og livssyklus
ParameterAvtale
Parametermaterial_typesAvtaletext, image
ParameterrequiredAvtalemodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsAvtalenull
Parametercontent_typeAvtaleapplication/json
Parametertext_file_materialAvtalefaktisk UTF-8-innhold satt inn som tekst; fil-ID-er eller URL-adresser (URLs) trenger separat, eksakt støtte

Livssyklus: exact retained published method

Metodestrukturer og ID-er er eksakte; leverandørens evne er adskilt fra godkjenning av forespørselen.

Priser

Satser for Ailoot-metoder

Ailoot Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Inndata
0,00015 USD / 1K
Utdata
0,00047 USD / 1K
Lesing fra hurtigbuffer
0,000016 USD / 1K
Skriving til hurtigbuffer
0,0002 USD / 1K
Skriving til hurtigbuffer, 5 min
0,0002 USD / 1K tokens

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 →

Detaljer om referansetariffen

Referanseprisplaner på modellnivå endrer ikke metodevalg, prisoverslag eller kostnader. Aktive kostnader bruker satsene til den valgte Ailoot-metoden.

Modellens referanseprisplaner

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
KonfigurasjonOpenAI Chat · Grunnsatser for tokenerPrisplanGrunnsatsKonteksttokener, mer enn—Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonOpenAI Chat · Nivå 1 etter forespørselslengdePrisplan—Konteksttokener, mer enn0Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonAnthropic Messages · Grunnsatser for tokenerPrisplanGrunnsatsKonteksttokener, mer enn—Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonAnthropic Messages · Nivå 1 etter forespørselslengdePrisplan—Konteksttokener, mer enn0Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener

Eksempelforespørsler

Ailoot · Anthropic Messages

TeksteksempelInndata, bildePython SDKNode.js SDKPython-strømming
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen-flash", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen-flash", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="qwen-flash",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(msg.to_dict(mode="json"))
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "qwen-flash",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
import anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='qwen-flash',max_tokens=1024,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_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Motta og lagre resultater

Ailoot · 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 qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest
Ailoot Ultra qwen3.8-flash, qwen/qwen3.8-flash

Aliaser for metodestier

/chat/completions

Tilknyttede anroper-ID-er

qwen/qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest, qwen3.8-flash, qwen3.8-flash

Ailoot · OpenAI Responses POST /v1/responses qwen-flash

qwen-flash

Alibaba /qwen-flash
Modell-ID
  • qwen3.8-flash
  • qwen-flash
  • qwen-flash-latest

Start

En multimodal modell for programvareagenter og kontoroppgaver med stor kontekst. I Ailoot analyserer den tekst og bilder og gir et tekstsvar.

Godkjente inndata
Tekst · Bilder
Resultater
Tekst

Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder

Ailoot · OpenAI Responses POST /v1/responses
Inndatatyper
text, image
Utdatatyper
text
Kontekst
991 808 tokens
Maksimale utdata
131 072 tokens
Utdataformat
json eller SSE
FeltTypeKravVerdier & grenserStandard
FeltmodelTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
qwen-flash
Standard—
FeltinputTypestring|input_item[]KravPåkrevdVerdier & grenserStandard—
FeltinstructionsTypestringKravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Feltinput[].typeTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
message, reasoning, function_call, function_call_output
Standard—
Feltinput[].contentTypestring|content_part[]KravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Feltinput[].call_idTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Gjelder når: function_call_output; behold faktisk returnert call_id
Standard—
Feltinput[].outputTypestring|content_part[]KravValgfrittVerdier & grenser
Gjelder når: function_call_output
Standard—
Feltmax_output_tokensTypeintegerKravValgfrittVerdier & grenser
Minimum: 1
Avhenger av modellen
Standard—
FeltstreamTypebooleanKravValgfrittVerdier & grenserStandardfalse
FelttemperatureTypenumberKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Felttop_pTypenumberKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FelttoolsTypetool[]KravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Felttool_choiceTypestring|objectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltparallel_tool_callsTypebooleanKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltreasoning.effortTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltreasoning.summaryTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Felttext.formatTypeobjectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Felttext.verbosityTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FeltincludeTypestring[]KravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FeltstoreTypebooleanKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltprevious_response_idTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
ID-krav: Bare en faktisk svar-ID fra en støttet videreføring
Avhenger av modellen
Standard—
Feltservice_tierTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltprompt_cache_keyTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltprompt_cache_optionsTypeobjectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Kombinasjoner av inngående materialer

Tekst · UTF8-tekst

inputtekst eller input_text-del

Tekst + bilde

{type:input_image,image_url}

Metodeparametere og livssyklus
ParameterAvtale
Parametermaterial_typesAvtaletext, image
ParameterrequiredAvtalemodel, input
Parameteroptional_controlsAvtalenull
Parametercontent_typeAvtaleapplication/json
Parametertext_file_materialAvtalefaktisk UTF-8-innhold satt inn som tekst; fil-ID-er eller URL-adresser (URLs) trenger separat, eksakt støtte

Livssyklus: exact retained published method

Metodestrukturer og ID-er er eksakte; leverandørens evne er adskilt fra godkjenning av forespørselen.

Priser

Satser for Ailoot-metoder

Ailoot OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Tekstinndata
0,00015 USD / 1K
Tekstutdata
0,00047 USD / 1K
Inndata, bilde
0,00015 USD / 1K tokens
Lesing fra hurtigbuffer
0,000016 USD / 1K
Skriving til hurtigbuffer
0,0002 USD / 1K
Skriving til hurtigbuffer, 5 min
0,0002 USD / 1K tokens

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 →

Detaljer om referansetariffen

Referanseprisplaner på modellnivå endrer ikke metodevalg, prisoverslag eller kostnader. Aktive kostnader bruker satsene til den valgte Ailoot-metoden.

Modellens referanseprisplaner

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
KonfigurasjonOpenAI Chat · Grunnsatser for tokenerPrisplanGrunnsatsKonteksttokener, mer enn—Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonOpenAI Chat · Nivå 1 etter forespørselslengdePrisplan—Konteksttokener, mer enn0Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonAnthropic Messages · Grunnsatser for tokenerPrisplanGrunnsatsKonteksttokener, mer enn—Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonAnthropic Messages · Nivå 1 etter forespørselslengdePrisplan—Konteksttokener, mer enn0Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener

Eksempelforespørsler

Ailoot · OpenAI Responses

TeksteksempelInndata, bildePython SDKNode.js SDKPython-strømming
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen-flash", "input": ""}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text
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/responses \
  -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen-flash", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})
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/responses \
  -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
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)
resp = client.responses.create(model="qwen-flash", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.responses.create({ model: "qwen-flash", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
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))

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)
with client.responses.stream(model="qwen-flash", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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_response()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Motta og lagre resultater

Ailoot · OpenAI Responses

json eller SSE

Behold alle ferdige resultater

Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler.

Behold hvert outputelement og hver innholdsdel, faktisk call_id for funksjonen, kryptert resonnering og bruksdata. Ved strømming beholder du fullstendig hendelses-/elementidentitet.

Hvis det opprinnelige svaret må kontrolleres

Behold forespørsels-/svar-ID-er og headere. Ingen generell URL for henting av tekstjobber oppgis.

Svarfelter
FeltType
FeltidTypestring
FeltstatusTypestring
Feltoutput[]Typemessage|reasoning|function_call|other item
Feltoutput[].content[]Typecontent part
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 qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest
Ailoot Ultra qwen3.8-flash, qwen/qwen3.8-flash

Aliaser for metodestier

/chat/completions

Tilknyttede anroper-ID-er

qwen/qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest, qwen3.8-flash, qwen3.8-flash

Ailoot · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen-flash

qwen-flash

Alibaba /qwen-flash
Modell-ID
  • qwen3.8-flash
  • qwen-flash
  • qwen-flash-latest

Start

En multimodal modell for programvareagenter og kontoroppgaver med stor kontekst. I Ailoot analyserer den tekst og bilder og gir et tekstsvar.

Godkjente inndata
Tekst · Bilder
Resultater
Tekst

Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder

Ailoot · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Inndatatyper
text, image
Utdatatyper
text
Kontekst
991 808 tokens
Maksimale utdata
131 072 tokens
Utdataformat
json eller SSE
FeltTypeKravVerdier & grenserStandard
FeltmodelTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
qwen-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
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—
Kombinasjoner av inngående materialer

Tekst · UTF8-tekst

messages[].content

Tekst + bilde

{type:image_url,image_url:{url,detail}}

Metodeparametere og livssyklus
ParameterAvtale
Parametermaterial_typesAvtaletext, image
ParameterrequiredAvtalemodel, messages
Parameteroptional_controlsAvtalenull
Parametercontent_typeAvtaleapplication/json
Parametertext_file_materialAvtalefaktisk UTF-8-innhold satt inn som tekst; fil-ID-er eller URL-adresser (URLs) trenger separat, eksakt støtte

Livssyklus: exact retained published method

Metodestrukturer og ID-er er eksakte; leverandørens evne er adskilt fra godkjenning av forespørselen.

Priser

Satser for Ailoot-metoder

Ailoot OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Tekstinndata
0,00015 USD / 1K
Tekstutdata
0,00047 USD / 1K
Inndata, bilde
0,00015 USD / 1K tokens
Lesing fra hurtigbuffer
0,000016 USD / 1K
Skriving til hurtigbuffer
0,0002 USD / 1K
Skriving til hurtigbuffer, 5 min
0,0002 USD / 1K tokens

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 →

Detaljer om referansetariffen

Referanseprisplaner på modellnivå endrer ikke metodevalg, prisoverslag eller kostnader. Aktive kostnader bruker satsene til den valgte Ailoot-metoden.

Modellens referanseprisplaner

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
KonfigurasjonOpenAI Chat · Grunnsatser for tokenerPrisplanGrunnsatsKonteksttokener, mer enn—Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonOpenAI Chat · Nivå 1 etter forespørselslengdePrisplan—Konteksttokener, mer enn0Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonAnthropic Messages · Grunnsatser for tokenerPrisplanGrunnsatsKonteksttokener, mer enn—Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonAnthropic Messages · Nivå 1 etter forespørselslengdePrisplan—Konteksttokener, mer enn0Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener

Eksempelforespørsler

Ailoot · OpenAI Chat

TeksteksempelInndata, bildePython SDKNode.js SDKPython-strømming
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen-flash", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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 $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen-flash", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
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)
resp = client.chat.completions.create(
    model="qwen-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "qwen-flash",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
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-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 · 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 qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest
Ailoot Ultra qwen3.8-flash, qwen/qwen3.8-flash

Aliaser for metodestier

/chat/completions

Tilknyttede anroper-ID-er

qwen/qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest, qwen3.8-flash, qwen3.8-flash

Ailoot · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen-flash-latest

qwen-flash-latest

Alibaba /qwen-flash-latest
Modell-ID
  • qwen3.8-flash
  • qwen-flash
  • qwen-flash-latest

Start

En multimodal modell for programvareagenter og kontoroppgaver med stor kontekst. I Ailoot analyserer den tekst og bilder og gir et tekstsvar.

Godkjente inndata
Tekst · Bilder
Resultater
Tekst

Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder

Ailoot · Anthropic Messages POST /v1/messages
Inndatatyper
text, image
Utdatatyper
text
Kontekst
991 808 tokens
Maksimale utdata
131 072 tokens
Utdataformat
json eller SSE
FeltTypeKravVerdier & grenserStandard
FeltmodelTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
qwen-flash-latest
Standard—
FeltmessagesTypemessage[]KravPåkrevdVerdier & grenser
Minste antall elementer: 1
Standard—
Feltmessages[].roleTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
user, assistant
Standard—
Feltmessages[].contentTypestring|content_block[]KravPåkrevdVerdier & grenserStandard—
FeltsystemTypestring|content_block[]KravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Feltmax_tokensTypeintegerKravPåkrevdVerdier & grenser
Minimum: 1
Grensen gjelder for: den eksakte øvre grensen for valgt modell/kort
Standard—
FeltstreamTypebooleanKravValgfrittVerdier & grenserStandardfalse
FelttemperatureTypenumberKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Felttop_pTypenumberKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltstop_sequencesTypestring[]KravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FelttoolsTypetool[]KravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Felttools[].nameTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Gjelder når: verktøy oppgitt
Standard—
Felttools[].descriptionTypestringKravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Felttools[].input_schemaTypeJSON_schemaKravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Felttool_choiceTypeobjectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltthinking.typeTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltthinking.budget_tokensTypeintegerKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltoutput_config.effortTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FeltmetadataTypeobjectKravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Feltcache_controlTypeobjectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Kombinasjoner av inngående materialer

Tekst · UTF8-tekst

messages[].content eller type=text-blokk

Tekst + bilde

{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} eller en kilde med type=url

Metodeparametere og livssyklus
ParameterAvtale
Parametermaterial_typesAvtaletext, image
ParameterrequiredAvtalemodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsAvtalenull
Parametercontent_typeAvtaleapplication/json
Parametertext_file_materialAvtalefaktisk UTF-8-innhold satt inn som tekst; fil-ID-er eller URL-adresser (URLs) trenger separat, eksakt støtte

Livssyklus: exact retained published method

Metodestrukturer og ID-er er eksakte; leverandørens evne er adskilt fra godkjenning av forespørselen.

Priser

Satser for Ailoot-metoder

Ailoot Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Inndata
0,00015 USD / 1K
Utdata
0,00047 USD / 1K
Lesing fra hurtigbuffer
0,000016 USD / 1K
Skriving til hurtigbuffer
0,0002 USD / 1K
Skriving til hurtigbuffer, 5 min
0,0002 USD / 1K tokens

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 →

Detaljer om referansetariffen

Referanseprisplaner på modellnivå endrer ikke metodevalg, prisoverslag eller kostnader. Aktive kostnader bruker satsene til den valgte Ailoot-metoden.

Modellens referanseprisplaner

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
KonfigurasjonOpenAI Chat · Grunnsatser for tokenerPrisplanGrunnsatsKonteksttokener, mer enn—Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonOpenAI Chat · Nivå 1 etter forespørselslengdePrisplan—Konteksttokener, mer enn0Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonAnthropic Messages · Grunnsatser for tokenerPrisplanGrunnsatsKonteksttokener, mer enn—Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonAnthropic Messages · Nivå 1 etter forespørselslengdePrisplan—Konteksttokener, mer enn0Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener

Eksempelforespørsler

Ailoot · Anthropic Messages

TeksteksempelInndata, bildePython SDKNode.js SDKPython-strømming
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen-flash-latest", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen-flash-latest", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="qwen-flash-latest",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(msg.to_dict(mode="json"))
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "qwen-flash-latest",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
import anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='qwen-flash-latest',max_tokens=1024,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_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Motta og lagre resultater

Ailoot · 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 qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest
Ailoot Ultra qwen3.8-flash, qwen/qwen3.8-flash

Aliaser for metodestier

/chat/completions

Tilknyttede anroper-ID-er

qwen/qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest, qwen3.8-flash, qwen3.8-flash

Ailoot · OpenAI Responses POST /v1/responses qwen-flash-latest

qwen-flash-latest

Alibaba /qwen-flash-latest
Modell-ID
  • qwen3.8-flash
  • qwen-flash
  • qwen-flash-latest

Start

En multimodal modell for programvareagenter og kontoroppgaver med stor kontekst. I Ailoot analyserer den tekst og bilder og gir et tekstsvar.

Godkjente inndata
Tekst · Bilder
Resultater
Tekst

Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder

Ailoot · OpenAI Responses POST /v1/responses
Inndatatyper
text, image
Utdatatyper
text
Kontekst
991 808 tokens
Maksimale utdata
131 072 tokens
Utdataformat
json eller SSE
FeltTypeKravVerdier & grenserStandard
FeltmodelTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
qwen-flash-latest
Standard—
FeltinputTypestring|input_item[]KravPåkrevdVerdier & grenserStandard—
FeltinstructionsTypestringKravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Feltinput[].typeTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
message, reasoning, function_call, function_call_output
Standard—
Feltinput[].contentTypestring|content_part[]KravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Feltinput[].call_idTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Gjelder når: function_call_output; behold faktisk returnert call_id
Standard—
Feltinput[].outputTypestring|content_part[]KravValgfrittVerdier & grenser
Gjelder når: function_call_output
Standard—
Feltmax_output_tokensTypeintegerKravValgfrittVerdier & grenser
Minimum: 1
Avhenger av modellen
Standard—
FeltstreamTypebooleanKravValgfrittVerdier & grenserStandardfalse
FelttemperatureTypenumberKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Felttop_pTypenumberKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FelttoolsTypetool[]KravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Felttool_choiceTypestring|objectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltparallel_tool_callsTypebooleanKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltreasoning.effortTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltreasoning.summaryTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Felttext.formatTypeobjectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Felttext.verbosityTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FeltincludeTypestring[]KravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FeltstoreTypebooleanKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltprevious_response_idTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
ID-krav: Bare en faktisk svar-ID fra en støttet videreføring
Avhenger av modellen
Standard—
Feltservice_tierTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltprompt_cache_keyTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltprompt_cache_optionsTypeobjectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Kombinasjoner av inngående materialer

Tekst · UTF8-tekst

inputtekst eller input_text-del

Tekst + bilde

{type:input_image,image_url}

Metodeparametere og livssyklus
ParameterAvtale
Parametermaterial_typesAvtaletext, image
ParameterrequiredAvtalemodel, input
Parameteroptional_controlsAvtalenull
Parametercontent_typeAvtaleapplication/json
Parametertext_file_materialAvtalefaktisk UTF-8-innhold satt inn som tekst; fil-ID-er eller URL-adresser (URLs) trenger separat, eksakt støtte

Livssyklus: exact retained published method

Metodestrukturer og ID-er er eksakte; leverandørens evne er adskilt fra godkjenning av forespørselen.

Priser

Satser for Ailoot-metoder

Ailoot OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Tekstinndata
0,00015 USD / 1K
Tekstutdata
0,00047 USD / 1K
Inndata, bilde
0,00015 USD / 1K tokens
Lesing fra hurtigbuffer
0,000016 USD / 1K
Skriving til hurtigbuffer
0,0002 USD / 1K
Skriving til hurtigbuffer, 5 min
0,0002 USD / 1K tokens

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 →

Detaljer om referansetariffen

Referanseprisplaner på modellnivå endrer ikke metodevalg, prisoverslag eller kostnader. Aktive kostnader bruker satsene til den valgte Ailoot-metoden.

Modellens referanseprisplaner

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
KonfigurasjonOpenAI Chat · Grunnsatser for tokenerPrisplanGrunnsatsKonteksttokener, mer enn—Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonOpenAI Chat · Nivå 1 etter forespørselslengdePrisplan—Konteksttokener, mer enn0Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonAnthropic Messages · Grunnsatser for tokenerPrisplanGrunnsatsKonteksttokener, mer enn—Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonAnthropic Messages · Nivå 1 etter forespørselslengdePrisplan—Konteksttokener, mer enn0Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener

Eksempelforespørsler

Ailoot · OpenAI Responses

TeksteksempelInndata, bildePython SDKNode.js SDKPython-strømming
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen-flash-latest", "input": ""}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text
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/responses \
  -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen-flash-latest", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})
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/responses \
  -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
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)
resp = client.responses.create(model="qwen-flash-latest", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.responses.create({ model: "qwen-flash-latest", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
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))

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)
with client.responses.stream(model="qwen-flash-latest", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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_response()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Motta og lagre resultater

Ailoot · OpenAI Responses

json eller SSE

Behold alle ferdige resultater

Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler.

Behold hvert outputelement og hver innholdsdel, faktisk call_id for funksjonen, kryptert resonnering og bruksdata. Ved strømming beholder du fullstendig hendelses-/elementidentitet.

Hvis det opprinnelige svaret må kontrolleres

Behold forespørsels-/svar-ID-er og headere. Ingen generell URL for henting av tekstjobber oppgis.

Svarfelter
FeltType
FeltidTypestring
FeltstatusTypestring
Feltoutput[]Typemessage|reasoning|function_call|other item
Feltoutput[].content[]Typecontent part
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 qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest
Ailoot Ultra qwen3.8-flash, qwen/qwen3.8-flash

Aliaser for metodestier

/chat/completions

Tilknyttede anroper-ID-er

qwen/qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest, qwen3.8-flash, qwen3.8-flash

Ailoot · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen-flash-latest

qwen-flash-latest

Alibaba /qwen-flash-latest
Modell-ID
  • qwen3.8-flash
  • qwen-flash
  • qwen-flash-latest

Start

En multimodal modell for programvareagenter og kontoroppgaver med stor kontekst. I Ailoot analyserer den tekst og bilder og gir et tekstsvar.

Godkjente inndata
Tekst · Bilder
Resultater
Tekst

Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder

Ailoot · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Inndatatyper
text, image
Utdatatyper
text
Kontekst
991 808 tokens
Maksimale utdata
131 072 tokens
Utdataformat
json eller SSE
FeltTypeKravVerdier & grenserStandard
FeltmodelTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
qwen-flash-latest
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
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—
Kombinasjoner av inngående materialer

Tekst · UTF8-tekst

messages[].content

Tekst + bilde

{type:image_url,image_url:{url,detail}}

Metodeparametere og livssyklus
ParameterAvtale
Parametermaterial_typesAvtaletext, image
ParameterrequiredAvtalemodel, messages
Parameteroptional_controlsAvtalenull
Parametercontent_typeAvtaleapplication/json
Parametertext_file_materialAvtalefaktisk UTF-8-innhold satt inn som tekst; fil-ID-er eller URL-adresser (URLs) trenger separat, eksakt støtte

Livssyklus: exact retained published method

Metodestrukturer og ID-er er eksakte; leverandørens evne er adskilt fra godkjenning av forespørselen.

Priser

Satser for Ailoot-metoder

Ailoot OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Tekstinndata
0,00015 USD / 1K
Tekstutdata
0,00047 USD / 1K
Inndata, bilde
0,00015 USD / 1K tokens
Lesing fra hurtigbuffer
0,000016 USD / 1K
Skriving til hurtigbuffer
0,0002 USD / 1K
Skriving til hurtigbuffer, 5 min
0,0002 USD / 1K tokens

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 →

Detaljer om referansetariffen

Referanseprisplaner på modellnivå endrer ikke metodevalg, prisoverslag eller kostnader. Aktive kostnader bruker satsene til den valgte Ailoot-metoden.

Modellens referanseprisplaner

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
KonfigurasjonOpenAI Chat · Grunnsatser for tokenerPrisplanGrunnsatsKonteksttokener, mer enn—Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonOpenAI Chat · Nivå 1 etter forespørselslengdePrisplan—Konteksttokener, mer enn0Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonAnthropic Messages · Grunnsatser for tokenerPrisplanGrunnsatsKonteksttokener, mer enn—Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonAnthropic Messages · Nivå 1 etter forespørselslengdePrisplan—Konteksttokener, mer enn0Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener

Eksempelforespørsler

Ailoot · OpenAI Chat

TeksteksempelInndata, bildePython SDKNode.js SDKPython-strømming
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen-flash-latest", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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 $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen-flash-latest", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
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)
resp = client.chat.completions.create(
    model="qwen-flash-latest",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "qwen-flash-latest",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
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-flash-latest',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 · 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 qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest
Ailoot Ultra qwen3.8-flash, qwen/qwen3.8-flash

Aliaser for metodestier

/chat/completions

Tilknyttede anroper-ID-er

qwen/qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest, qwen3.8-flash, qwen3.8-flash

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen/qwen3.8-flash

qwen/qwen3.8-flash

Alibaba /qwen/qwen3.8-flash
Modell-ID
  • qwen3.8-flash
  • qwen/qwen3.8-flash

Start

En multimodal modell for programvareagenter og kontoroppgaver med stor kontekst. I Ailoot analyserer den tekst og bilder og gir et tekstsvar.

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/qwen3.8-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 $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonNivå 1 for forespørselslengdePrisplan—Konteksttokener, mer enn0Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 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/qwen3.8-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/qwen3.8-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/qwen3.8-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 qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest
Ailoot Ultra qwen3.8-flash, qwen/qwen3.8-flash

Aliaser for metodestier

/chat/completions

Tilknyttede anroper-ID-er

qwen/qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest, qwen3.8-flash, qwen3.8-flash

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen/qwen3.8-flash

qwen/qwen3.8-flash

Alibaba /qwen/qwen3.8-flash
Modell-ID
  • qwen3.8-flash
  • qwen/qwen3.8-flash

Start

En multimodal modell for programvareagenter og kontoroppgaver med stor kontekst. I Ailoot analyserer den tekst og bilder og gir et tekstsvar.

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/qwen3.8-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 $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonNivå 1 for forespørselslengdePrisplan—Konteksttokener, mer enn0Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00094 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.000032 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0004 / 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/qwen3.8-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/qwen3.8-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/qwen3.8-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 qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest
Ailoot Ultra qwen3.8-flash, qwen/qwen3.8-flash

Aliaser for metodestier

/chat/completions

Tilknyttede anroper-ID-er

qwen/qwen3.8-flash, qwen-flash, qwen-flash-latest, qwen3.8-flash, qwen3.8-flash

FAQ · Qwen: Qwen3.8 Flash
Hvilke inndata og resultater er tilgjengelige?

POST /v1/messages · qwen3.8-flash: text, image → text

POST /v1/responses · qwen3.8-flash: text, image → text

POST /v1/chat/completions · qwen3.8-flash: text, image → text

POST /v1/chat/completions · qwen3.8-flash: text → text

POST /v1/messages · qwen3.8-flash: text → json, sse

POST /v1/messages · qwen-flash: text, image → text

POST /v1/responses · qwen-flash: text, image → text

POST /v1/chat/completions · qwen-flash: text, image → text

POST /v1/messages · qwen-flash-latest: text, image → text

POST /v1/responses · qwen-flash-latest: text, image → text

POST /v1/chat/completions · qwen-flash-latest: text, image → text

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3.8-flash: text → text

POST /v1/messages · qwen/qwen3.8-flash: text → json, sse

Hvilke felt bruker forespørselen?

POST /v1/messages · qwen3.8-flash: model, messages, system, max_tokens, stream, metadata

POST /v1/responses · qwen3.8-flash: model, input, instructions, stream

POST /v1/chat/completions · qwen3.8-flash: model, messages, stream

POST /v1/chat/completions · qwen3.8-flash: model, messages, stream

POST /v1/messages · qwen3.8-flash: model, messages, max_tokens, stream

POST /v1/messages · qwen-flash: model, messages, system, max_tokens, stream, metadata

POST /v1/responses · qwen-flash: model, input, instructions, stream

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

POST /v1/messages · qwen-flash-latest: model, messages, system, max_tokens, stream, metadata

POST /v1/responses · qwen-flash-latest: model, input, instructions, stream

POST /v1/chat/completions · qwen-flash-latest: model, messages, stream

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3.8-flash: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · qwen/qwen3.8-flash: model, messages, max_tokens, stream

Hvilke grenser gjelder?

POST /v1/messages · qwen3.8-flash: ctx: 991808; max_out: 131072; messages.min_items: 1; max_tokens.minimum: 1

POST /v1/responses · qwen3.8-flash: ctx: 991808; max_out: 131072

POST /v1/chat/completions · qwen3.8-flash: ctx: 991808; max_out: 131072; messages.min_items: 1

POST /v1/chat/completions · qwen3.8-flash: messages.min_items: 1

POST /v1/messages · qwen-flash: ctx: 991808; max_out: 131072; messages.min_items: 1; max_tokens.minimum: 1

POST /v1/responses · qwen-flash: ctx: 991808; max_out: 131072

POST /v1/chat/completions · qwen-flash: ctx: 991808; max_out: 131072; messages.min_items: 1

POST /v1/messages · qwen-flash-latest: ctx: 991808; max_out: 131072; messages.min_items: 1; max_tokens.minimum: 1

POST /v1/responses · qwen-flash-latest: ctx: 991808; max_out: 131072

POST /v1/chat/completions · qwen-flash-latest: ctx: 991808; max_out: 131072; messages.min_items: 1

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3.8-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