modellen

Qwen: Qwen3.8 27B

Markdown · JSON

Qwen: Qwen3.8 27B

Qwen3.8-27B is Qwens dichte visuele taalmodel voor tekst, afbeeldingen en video, met tekst als uitvoer. Het combineert programmeren en agentwerk met veel stappen met instelbaar denken, behoud van redeneercontext en een native context van 262,144 tokens, die via configuratie tot één miljoen kan worden uitgebreid.

Over het model

Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.

Belangrijkste kenmerken van Qwen3.8 in een dicht visueel taalmodel

Qwen3.8-27B brengt de verbeteringen van Qwen3.8 voor programmeren, professioneel werk, onderzoek en agenttaken naar een dicht model met 27 miljard parameters. Het accepteert tekst, afbeeldingen en video en retourneert tekst. Het gedocumenteerde visuele toepassingsgebied omvat STEM-schema's, documentpagina's en video's op uurschaal. Het is een ander checkpoint dan het veel grotere Qwen3.8-2.4T-A95B met alleen tekst, dus hun invoermogelijkheden en afspraken over denken moeten gescheiden blijven.

Qwen benadrukt autonome planning, het gebruik van feedback uit de omgeving en integratie met ontwikkelhulpmiddelen voor het aansturen van agents. Lever voor een agenttaak het doel, het relevante materiaal, toegestane tools en bewijs dat voltooiing zou aantonen aan. Een model kan op basis van geretourneerde resultaten handelingen voorstellen en herzien; gekoppelde software voert die handelingen uit. Vraag om het eindproduct en onopgeloste voorwaarden, in plaats van een plan als uitgevoerd resultaat te behandelen.

Modeloverzicht

Het 27B-model heeft 64 taalmodellagen. De hybride indeling groepeert drie Gated DeltaNet-lagen, gevolgd door één gated-attention-laag, met dichte feedforwardnetwerken. Het is getraind met multi-token prediction en bevat een vision-encoder. Deze architectuurkeuzes beschrijven het vrijgegeven model; ze betekenen niet dat elke implementatie identiek geheugengebruik of identieke latentie heeft.

De native context is 262,144 tokens, met een gedocumenteerde uitbreiding tot 1,000,000. Tekst, visuele representatie, gespreksgeschiedenis, denken en einduitvoer delen het geconfigureerde sequentiebudget. De maker bespreekt afzonderlijk een beheerde editie met aanvullende functies; die functies mogen niet automatisch aan het open checkpoint worden toegekend.

Tekst, afbeeldingen en video gebruiken

Lever voor een codetaak de relevante functie of module, foutveroorzakende invoer en het verwachte gedrag aan en vraag vervolgens om een patch met de betrokken aannames en controles. Behoud voor een schema de labels en geef de volledige vraag. Vraag voor een document om benoemde velden of conclusies met paginaverwijzingen. Benoem voor video de relevante gebeurtenis en behoud de timing.

Het videovoorbeeld van de maker gebruikt standaard twee frames per seconde in de ondersteunde bedieningsworkflow, met optionele instellingen voor bemonstering. Een globale scènesamenvatting en een korte gebeurtenis kunnen verschillende bemonstering vereisen. De richtlijnen voor lange video bevelen aan het budget van de videoprocessor uit te breiden om bemonstering met een hogere frequentie voor materiaal op uurschaal te ondersteunen, met een voorbeeld dat overeenkomt met ongeveer 224K videotokens. Dit vereist configuratie en concurreert met andere contextinhoud; het is geen universele garantie voor fragmentduur.

Denken en historische redeneercontext

Denken is standaard ingeschakeld en kan per verzoek worden uitgeschakeld via de instelling enable_thinking van de maker. reasoning_effort ondersteunt xhigh, medium en low, met xhigh als standaard. Een lagere intensiteit kan een afzonderlijke beurt verkorten, maar Qwen waarschuwt dat onvoldoende analyse bij agenttaken tot fouten en herhaald werk kan leiden, waardoor de totale voltooiingstijd toeneemt.

preserve_thinking is standaard ingeschakeld en bewaart redeneerblokken uit historische berichten voor continuïteit. Uitschakelen behoudt alleen de denkblokken die tijdens de afhandeling van het nieuwste gebruikersbericht zijn gegenereerd. Dit verschilt van oudere Qwen-richtlijnen die historische redeneercontext volledig verwijderen. Houd redeneren en eindinhoud gescheiden in de interface en behoud de exacte gespreksindeling die het checkpoint verwacht. Instellingen van de maker bepalen niet welke parameters een andere toepassing beschikbaar stelt.

Generatierichtlijnen

Voor denken beveelt Qwen temperature 1.0, top_p 0.95, top_k 20, min_p 0, presence penalty 0 en repetition penalty 1.0 aan. Voor directe antwoorden beveelt het respectievelijk 0.7, 0.8, 20, 0, 1.5 en 1.0 aan. Een hogere presence penalty kan herhaling verminderen, maar ook talen mengen of de kwaliteit enigszins verlagen.

Binnen een geconfigureerde workflow met één miljoen tokens die afzonderlijke limieten ondersteunt, beveelt de maker ruimte van 262,144 tokens voor redeneren en 131,072 voor het eindantwoord aan. Dit zijn voorwaardelijke budgetaanbevelingen, geen onafhankelijke harde uitvoergrenzen of hoeveelheden die tegelijk binnen de native context passen.

Ultralange context en beperkingen

De gedocumenteerde uitbreiding gebruikt YaRN met de eigen verweven positie-instellingen van het model. Een factor vier is gericht op de workflow met één miljoen tokens; voor een werklast rond 524,288 tokens stelt de maker een factor twee voor. Statische schaling kan de kwaliteit bij kortere tekst beïnvloeden, dus Qwen adviseert die in te schakelen wanneer de langere context nodig is. Neem geen extrapolatiefactor van een andere Qwen-VL-editie over zonder de eigen procedure te volgen.

Orden lange invoer op document, pagina of code-identificatie en vraag om een controleerbaar resultaat. Controleer berekeningen, kleine visuele labels en gegenereerde patches aan de hand van de bron. Lange context, bewaarde redeneercontext en grotere videobudgetten helpen meer bewijs door een taak heen mee te nemen; ze bewijzen op zichzelf geen volledige herinnering, correct redeneren of een voltooide externe handeling.

Praktische taak

Praktische taak

Technisch voorbeeld in het Engels

Analyze a circuit described in text

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

Verwacht resultaat

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

Resultaat controleren

Equivalent resistance is 3 ohms and the two equal branch currents sum to the derived total current.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen/qwen3.8-27b

qwen/qwen3.8-27b

Alibaba /qwen/qwen3.8-27b

Aan de slag

Qwen3.8-27B is Qwens dichte visuele taalmodel voor tekst, afbeeldingen en video, met tekst als uitvoer. Het combineert programmeren en agentwerk met veel stappen met instelbaar denken, behoud van redeneercontext en een native context van 262,144 tokens, die via configuratie tot één miljoen kan worden uitgebreid.

Toegestane invoer
Tekst
Resultaten
Tekst

Beschikbaar in Ailoot · invoer en methoden

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Invoertypen
text
Uitvoertypen
text
Uitvoerformaat
json of SSE
VeldTypeVereisteWaarden en limietenStandaard
VeldmodelTypestringVereisteVereistWaarden en limieten
qwen/qwen3.8-27b
Standaard—
VeldmessagesTypemessage[]VereisteVereistWaarden en limieten
Minimumaantal items: 1
Standaard—
Veldmessages[].roleTypestringVereisteVereistWaarden en limieten
Voorbeelden: system, user, assistant, tool, function
Voorwaarden: Deze rollen worden expliciet weergegeven door compatibiliteitstypen in de broncode; de exacte rollenverzameling van het model blijft modelspecifiek.
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldmessages[].contentTypestring|content_part[]|nullVereisteOptioneelWaarden en limietenStandaard—
Veldmessages[].tool_callsTypetool_call[]VereisteOptioneelWaarden en limietenStandaard—
Veldmessages[].tool_call_idTypestringVereisteOptioneelWaarden en limieten
Geldt wanneer: role=tool; gebruik het werkelijk teruggegeven ID
Standaard—
Veldmessages[].nameTypestringVereisteOptioneelWaarden en limietenStandaard—
Veldmessages[].reasoning_contentTypestringVereisteOptioneelWaarden en limieten
Geldt wanneer: Stuur de werkelijk teruggegeven redeneringen terug wanneer dit model ze gebruikt
Standaard—
Veldmessages[].reasoning_detailsTypeobject|arrayVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldmax_tokensTypeintegerVereisteOptioneelWaarden en limieten
Minimum: 1
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldmax_completion_tokensTypeintegerVereisteOptioneelWaarden en limieten
Minimum: 1
Afhankelijk van het model
Standaard—
VeldstreamTypebooleanVereisteOptioneelWaarden en limietenStandaardfalse
Veldstream_options.include_usageTypebooleanVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
VeldtemperatureTypenumberVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldtop_pTypenumberVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
VeldstopTypestring|string[]VereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
VeldtoolsTypefunction_tool[]VereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldtools[].typeTypestringVereisteOptioneelWaarden en limieten
function
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldtools[].function.nameTypestringVereisteVereistWaarden en limieten
Geldt wanneer: functietool opgegeven
Standaard—
Veldtools[].function.descriptionTypestringVereisteOptioneelWaarden en limietenStandaard—
Veldtools[].function.parametersTypeJSON_schemaVereisteOptioneelWaarden en limietenStandaard—
Veldtool_choiceTypestring|objectVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldparallel_tool_callsTypebooleanVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldresponse_formatTypeobjectVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldreasoning_effortTypestringVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
VeldreasoningTypeobjectVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldservice_tierTypestringVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
VeldinstructionsTypestringVereisteOptioneelWaarden en limieten
Compatibiliteitsveld
Standaard—
VeldfunctionsTypefunction[]VereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldfunction_callTypestring|objectVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldprompt_cache_optionsTypeobjectVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
VeldmodalitiesTypestring[]VereisteOptioneelWaarden en limieten
text
Standaard—
VeldproviderTypeobjectVereisteOptioneelWaarden en limieten
Voorwaarden: provider.options wordt op deze Ultra-tekstroute geweigerd
Standaard—
Veldcache_control.ttlTypestringVereisteOptioneelWaarden en limieten
Voorwaarden: 1h wordt op de daadwerkelijke locaties voor promptcaching geweigerd
Standaard—
Combinaties van invoermaterialen

Tekst · UTF8-tekst

messages[].content

Methodeparameters en levenscyclus
ParameterContract
Parametercontent_typeContractapplication/json
ParameterrequiredContractmodel, messages
Parametermaterial_typesContracttext
ParametermessagesContractberichtenarray met de structuur role/content
Parameterfile_materialContractwerkelijk UTF-8-document ingevoegd als letterlijke tekst; er wordt geen bestands-ID afgeleid
Parameteroptional_controlsContractstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeContractmodelspecifiek; functietools van de gebruiker verschillen van gehoste tools
Parameteroutput_modalitiesContracttext
Parameterhosted_operationsContractfalse
Parametermultimodal_input_bindingContractnull

Levenscyclus: synchronous_or_streamed

Stuur het exacte model-ID mee met messages.

Contextlengte is geen uitvoerlimiet.

Een tekstbestand kan letterlijke tekst aanleveren; beeld-, audio- en bestandsobjectinvoer vereisen een exacte koppeling.

Tarieven

Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.

Snelle modus
Standaardtarief Wanneer de snelle modus is geselecteerd
Flexmodus
Standaardtarief Wanneer de modus flex is geselecteerd
Maximale redeneerinspanning
Standaardtarief Wanneer bij maximale redeneerinspanning de default-aanpassing wordt gebruikt
Redeneerinspanning · low
Standaardtarief Wanneer de redeneerinspanning op low staat
Redeneerinspanning · medium
Standaardtarief Wanneer de redeneerinspanning op medium staat
Redeneerinspanning · xhigh
Standaardtarief Wanneer de redeneerinspanning op xhigh staat

Ailoot-tarieven

Prijzen per configuratie

Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.

ConfiguratieTariefstaffelContexttokens, meer danContexttokens, tot en metKosten
ConfiguratieBasistarieven voor tokensTariefstaffelBasistariefContexttokens, meer dan—Contexttokens, tot en metGeen bovengrensKosten
Invoer · Invoertokens $0.00085 / 1K tokens
Uitvoer · Uitvoertokens $0.0051 / 1K tokens
Invoer · Cache lezen $0.00017 / 1K tokens
Invoer · Cache schrijven $0.0010625 / 1K tokens
Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens
ConfiguratieNiveau 1 voor aanvraaglengteTariefstaffel—Contexttokens, meer dan0Contexttokens, tot en metGeen bovengrensKosten
Invoer · Invoertokens $0.00085 / 1K tokens
Uitvoer · Uitvoertokens $0.0051 / 1K tokens
Invoer · Cache lezen $0.00017 / 1K tokens
Invoer · Cache schrijven $0.0010625 / 1K tokens
Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens

Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →

Voorbeeldverzoeken

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-stream
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen/qwen3.8-27b", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3.8-27b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen3.8-27b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Resultaten ophalen en opslaan

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json of SSE

Alle voltooide resultaten bewaren

Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.

Bewaar elke keuze en de bijbehorende inhoud, toolaanroepen en redeneringen. Voeg in SSE delta’s samen per keuze-/toolindex en bewaar de uiteindelijke reden van beëindiging en de verbruiksgegevens.

Als het oorspronkelijke antwoord moet worden gecontroleerd

Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.

Antwoordvelden
VeldType
Veldchoices[].indexTypeinteger
Veldchoices[].message.contentTypestring|null
Veldchoices[].message.tool_callsTypetool_call[]
Veldchoices[].message.reasoning_contentTypestring
Veldchoices[].message.reasoning_detailsTypeobject|array
Veldchoices[].finish_reasonTypestring|null
VeldusageTypeobject
Fouten en vervolgstappen
AntwoordVoorwaardeVolgende stap
Antwoord400 · invalid_request_errorVoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldigVolgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag.

Aliasnamen

Modelaliasnamen

Ailoot Ultra qwen/qwen3.8-27b

Aliasnamen voor methodepaden

Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.

Gerelateerde aanroeper-ID’s

qwen/qwen3.8-27b

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

qwen/qwen3.8-27b

Alibaba /qwen/qwen3.8-27b

Aan de slag

Qwen3.8-27B is Qwens dichte visuele taalmodel voor tekst, afbeeldingen en video, met tekst als uitvoer. Het combineert programmeren en agentwerk met veel stappen met instelbaar denken, behoud van redeneercontext en een native context van 262,144 tokens, die via configuratie tot één miljoen kan worden uitgebreid.

Toegestane invoer
Tekst
Resultaten
json · sse

Beschikbaar in Ailoot · invoer en methoden

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Invoertypen
text
Uitvoertypen
json, sse
Uitvoerformaat
JSON of SSE
VeldTypeVereisteWaarden en limietenStandaard
VeldmodelTypestringVereisteVereistWaarden en limieten
qwen/qwen3.8-27b
Standaard—
VeldmessagesTypemessage[]VereisteVereistWaarden en limietenStandaard—
Veldmessages[].roleTypestringVereisteVereistWaarden en limieten
user, assistant
Standaard—
Veldmessages[].contentTypestringVereisteVereistWaarden en limietenStandaard—
Veldmax_tokensTypeintegerVereisteVereistWaarden en limietenStandaard—
VeldstreamTypebooleanVereisteOptioneelWaarden en limietenStandaardfalse
Combinaties van invoermaterialen

Tekst · UTF-8-tekst

messages[].content als tekenreeks

Methodeparameters en levenscyclus
ParameterContract
Parametercontent_typeContractapplication/json
ParameterrequiredContractmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsContractstream
Parametermaterial_typesContracttext
Parametertext_file_materialContractLees het werkelijke UTF-8-document en plaats de tekst ervan in de aangegeven invoer of in de inhoudstekenreeks van een bericht.

Levenscyclus: synchronous_or_streamed

Tarieven

Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.

Snelle modus
Standaardtarief Wanneer de snelle modus is geselecteerd
Flexmodus
Standaardtarief Wanneer de modus flex is geselecteerd
Maximale redeneerinspanning
Standaardtarief Wanneer bij maximale redeneerinspanning de default-aanpassing wordt gebruikt
Redeneerinspanning · low
Standaardtarief Wanneer de redeneerinspanning op low staat
Redeneerinspanning · medium
Standaardtarief Wanneer de redeneerinspanning op medium staat
Redeneerinspanning · xhigh
Standaardtarief Wanneer de redeneerinspanning op xhigh staat

Ailoot-tarieven

Prijzen per configuratie

Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.

ConfiguratieTariefstaffelContexttokens, meer danContexttokens, tot en metKosten
ConfiguratieBasistarieven voor tokensTariefstaffelBasistariefContexttokens, meer dan—Contexttokens, tot en metGeen bovengrensKosten
Invoer · Invoertokens $0.00085 / 1K tokens
Uitvoer · Uitvoertokens $0.0051 / 1K tokens
Invoer · Cache lezen $0.00017 / 1K tokens
Invoer · Cache schrijven $0.0010625 / 1K tokens
Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens
ConfiguratieNiveau 1 voor aanvraaglengteTariefstaffel—Contexttokens, meer dan0Contexttokens, tot en metGeen bovengrensKosten
Invoer · Invoertokens $0.00085 / 1K tokens
Uitvoer · Uitvoertokens $0.0051 / 1K tokens
Invoer · Cache lezen $0.00017 / 1K tokens
Invoer · Cache schrijven $0.0010625 / 1K tokens
Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens

Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →

Voorbeeldverzoeken

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Volledige minimale JSON-bodycurl · gebruik je UTF-8-documentPython · sla het volledige resultaat op
{
  "model": "qwen/qwen3.8-27b",
  "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/qwen3.8-27b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen/qwen3.8-27b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Resultaten ophalen en opslaan

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON of SSE

Alle voltooide resultaten bewaren

Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.

Bewaar alle inhoudsblokken, handtekeningen van redeneringen en werkelijke toolgebruik-ID’s. Voeg alle SSE-blokdelta’s samen; het eerste tekstblok is niet de volledige uitvoer.

Als het oorspronkelijke antwoord moet worden gecontroleerd

Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.

Antwoordvelden
VeldType
VeldidTypestring
VeldmodelTypestring
Veldcontent[]Typetext|thinking|tool_use|other content block
Veldstop_reasonTypestring|null
VeldusageTypeobject
Fouten en vervolgstappen
AntwoordVoorwaardeVolgende stap
Antwoord400 · invalid_request_errorVoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldigVolgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag.

Aliasnamen

Modelaliasnamen

Ailoot Ultra qwen/qwen3.8-27b

Aliasnamen voor methodepaden

Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.

Gerelateerde aanroeper-ID’s

qwen/qwen3.8-27b

FAQ · Qwen: Qwen3.8 27B
Welke invoer en resultaten zijn beschikbaar?

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

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

Welke velden gebruikt het verzoek?

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

POST /v1/messages · qwen/qwen3.8-27b: model, messages, max_tokens, stream

Welke limieten gelden?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3.8-27b: messages.min_items: 1

Meer details

Verbind Ailoot met Claude Code, OpenCode, Hermes of je eigen applicatie.

Het bedrijf en zijn projectenportefeuille

Het bedrijf en zijn projectenportefeuille: miljoenen klanten; maandelijkse verkopen in de miljarden.

Koop tokens met korting.

Abonnementsvoordeel voor regelmatig gebruik. Promotiecodes geven tot 50% korting op tokens.

Abonnement
Kies een abonnement met korting voor je terugkerende verzoeken.
Promotiecode tot 50%
Vul de code bij aankoop in. De prijs wordt volgens de lopende actie herberekend.
Kosten in de geschiedenis
Model, tokens en bedrag worden per verzoek bewaard.

Kies een abonnement · Bekijk modelprijzen

Verbind de API met het product dat je verkoopt.

SaaS, apps en bots volgens de openbare aanbodvoorwaarden en licentieovereenkomst van Ailoot. Vraag voor doorverkoop een resellerlicentie aan.

Commerciële applicatie
Voeg tekst-, beeld-, video- en geluidsgeneratie aan betaalde functies van je service toe.
Resellerlicentie
Stuur een projectbeschrijving en toegangsschema. Vraag schriftelijke voorwaarden voor gebruik en doorverkoop.
Documenten op de site
Aanbodvoorwaarden, licentieovereenkomst en gegevensbeleid zijn vóór het verbinden beschikbaar.

Vraag een resellerlicentie aan · Aanbodvoorwaarden en licentieovereenkomst