Inleiding: mogelijkheden van de Qwen3.8 Max-familie
Qwen3.8 Max Prime behoort tot de Qwen3.8 Max-familie. Qwen ontwikkelt deze familie voor programmeren, professioneel werk, onderzoek en taken met veel samenhangende stappen. Het praktische doel is de eisen in beeld te houden, nieuwe informatie te gebruiken naarmate het werk vordert en een voltooid tekstueel resultaat te produceren. De Prime-editie behoudt haar eigen identiteit; de familiebeschrijving legt geen afzonderlijke gewichten of een editiespecifieke garantie voor responstijd vast.
Kernwerk: programmeren, professionele taken en onderzoek
Lever voor een ontwikkeltaak de relevante projectbestanden of fragmenten, het te veranderen gedrag en het verwachte eindproduct aan. Vraag om een diagnose, een implementatievoorstel en controles die zouden aantonen of de wijziging aan de eis voldoet. Lever voor een onderzoekstaak het te vergelijken materiaal aan en vraag om een verslag dat bronbewijs van interpretatie onderscheidt. Specificeer voor een professioneel document de doelgroep, paragrafen en criteria voor een volledig resultaat. Gebruik het bronmateriaal en de voltooiingscriteria om de resulterende diagnose, het verslag of het document te beoordelen.
Uitvoering door agents en feedback
De maker benadrukt autonome planning en het vermogen feedback uit een omgeving te gebruiken. Een agenttaak kan worden geformuleerd als een doel, toegestane handelingen, relevante tools en een zichtbare voltooiingsvoorwaarde. Een toepassing kan het model bijvoorbeeld een repository laten inspecteren, een wijziging laten voorstellen, het resultaat van een toegestane controle laten ontvangen en de volgende stap laten herzien. Het model levert planning en redeneren; de toepassing koppelt tools en voert hun handelingen uit.
Vraag naast het eindproduct om een overzicht van voltooid werk en onopgeloste voorwaarden. Dit helpt een voorgestelde volgende stap te onderscheiden van een uitgevoerde handeling. Een taak met meerdere stappen heeft nog steeds expliciete invoer en feedback nodig; de planningsmogelijkheden van een model zijn geen bewijs dat het toegang heeft tot een computer, actuele bronnen of bedrijfssystemen.
Compatibiliteit en redeneerinstellingen
De familiedocumentatie van Qwen3.8 beschrijft integratie met ontwikkelhulpmiddelen voor het aansturen van agents en instellingen voor de redeneerdiepte via reasoning_effort. Ook beschrijft ze het bewaren van redeneercontext in de gespreksgeschiedenis via preserve_thinking. Dit zijn functies van de fabrikant waarvan de beschikbaarheid en exacte instellingen van de editie en interface afhangen. Houd correcties en toolresultaten gekoppeld aan de taak die ze bijwerken en vraag om een beknopte eindconclusie, ook wanneer het redeneerproces lang is.
De maker onderscheidt de beheerde Qwen3.8-Max-dienst van het open checkpoint Qwen3.8-2.4T-A95B. De Max-referentie omvat tekst-, afbeeldings- en video-invoer, tekstuitvoer en ondersteuning voor directe antwoorden; het open checkpoint gebruikt alleen tekst en denkt altijd. Die afspraken moeten gescheiden blijven. Lever voor visueel werk met de Max-familie leesbare documentpagina's, schema's of het relevante videofragment aan en geef aan welk bewijsmateriaal het antwoord moet bespreken.
Tools en gestructureerde resultaten
De beheerde Max-referentie van de fabrikant vermeldt function calling, gestructureerde uitvoer, retrieval en tools in de stijl van een code-interpreter, met ondersteuning afhankelijk van de interface. Een nuttige documentworkflow kan vragen om een tabel met bevindingen en ondersteunende pagina- of paragraafverwijzingen; een programmeerworkflow kan vragen om een patch en een afzonderlijke uitleg. Afgedwongen uitvoerschema's en externe uitvoering zijn functies van de gekoppelde workflow, geen gevolgen van het woord JSON of “uitvoeren” in een prompt. Deze familiebeschrijving belooft niet dat elke vermelde beheerde functie beschikbaar is via Prime of een andere toepassing.
Context en editiespecifieke limieten
De beheerde Max-referentie beschrijft een context van één miljoen tokens, met afzonderlijke afgeronde hoeveelheden voor invoer, uitvoer en redeneren. Het open checkpoint documenteert daarentegen een native context van 262,144 tokens en een voorwaardelijke uitbreiding tot 1,010,000. Dit zijn verschillende producentspecificaties die niet tot één universele Prime-limiet mogen worden samengevoegd. De exacte Prime-specifieke uitvoergrens, medialimieten en afspraken over instellingen worden niet vastgesteld door de hier gebruikte familiebronnen.
Bereid alleen het materiaal voor dat de taak nodig heeft en reserveer ruimte voor de uitleg en het eindproduct. Behoud documentgrenzen en code-identificaties in lange invoer, zodat conclusies herleidbaar blijven. Controleer gegenereerde code, berekeningen en geciteerde passages aan de hand van het aangeleverde bewijs. Houd de uiteindelijke implementatie, het verslag of het document gekoppeld aan het aangeleverde bewijs en de voltooiingscriteria van de taak.
", "aboutText": "Inleiding: mogelijkheden van de Qwen3.8 Max-familie\n\nQwen3.8 Max Prime behoort tot de Qwen3.8 Max-familie. Qwen ontwikkelt deze familie voor programmeren, professioneel werk, onderzoek en taken met veel samenhangende stappen. Het praktische doel is de eisen in beeld te houden, nieuwe informatie te gebruiken naarmate het werk vordert en een voltooid tekstueel resultaat te produceren. De Prime-editie behoudt haar eigen identiteit; de familiebeschrijving legt geen afzonderlijke gewichten of een editiespecifieke garantie voor responstijd vast.\n\nKernwerk: programmeren, professionele taken en onderzoek\n\nLever voor een ontwikkeltaak de relevante projectbestanden of fragmenten, het te veranderen gedrag en het verwachte eindproduct aan. Vraag om een diagnose, een implementatievoorstel en controles die zouden aantonen of de wijziging aan de eis voldoet. Lever voor een onderzoekstaak het te vergelijken materiaal aan en vraag om een verslag dat bronbewijs van interpretatie onderscheidt. Specificeer voor een professioneel document de doelgroep, paragrafen en criteria voor een volledig resultaat. Gebruik het bronmateriaal en de voltooiingscriteria om de resulterende diagnose, het verslag of het document te beoordelen.\n\nUitvoering door agents en feedback\n\nDe maker benadrukt autonome planning en het vermogen feedback uit een omgeving te gebruiken. Een agenttaak kan worden geformuleerd als een doel, toegestane handelingen, relevante tools en een zichtbare voltooiingsvoorwaarde. Een toepassing kan het model bijvoorbeeld een repository laten inspecteren, een wijziging laten voorstellen, het resultaat van een toegestane controle laten ontvangen en de volgende stap laten herzien. Het model levert planning en redeneren; de toepassing koppelt tools en voert hun handelingen uit.\n\nVraag naast het eindproduct om een overzicht van voltooid werk en onopgeloste voorwaarden. Dit helpt een voorgestelde volgende stap te onderscheiden van een uitgevoerde handeling. Een taak met meerdere stappen heeft nog steeds expliciete invoer en feedback nodig; de planningsmogelijkheden van een model zijn geen bewijs dat het toegang heeft tot een computer, actuele bronnen of bedrijfssystemen.\n\nCompatibiliteit en redeneerinstellingen\n\nDe familiedocumentatie van Qwen3.8 beschrijft integratie met ontwikkelhulpmiddelen voor het aansturen van agents en instellingen voor de redeneerdiepte via reasoning_effort. Ook beschrijft ze het bewaren van redeneercontext in de gespreksgeschiedenis via preserve_thinking. Dit zijn functies van de fabrikant waarvan de beschikbaarheid en exacte instellingen van de editie en interface afhangen. Houd correcties en toolresultaten gekoppeld aan de taak die ze bijwerken en vraag om een beknopte eindconclusie, ook wanneer het redeneerproces lang is.\n\nDe maker onderscheidt de beheerde Qwen3.8-Max-dienst van het open checkpoint Qwen3.8-2.4T-A95B. De Max-referentie omvat tekst-, afbeeldings- en video-invoer, tekstuitvoer en ondersteuning voor directe antwoorden; het open checkpoint gebruikt alleen tekst en denkt altijd. Die afspraken moeten gescheiden blijven. Lever voor visueel werk met de Max-familie leesbare documentpagina's, schema's of het relevante videofragment aan en geef aan welk bewijsmateriaal het antwoord moet bespreken.\n\nTools en gestructureerde resultaten\n\nDe beheerde Max-referentie van de fabrikant vermeldt function calling, gestructureerde uitvoer, retrieval en tools in de stijl van een code-interpreter, met ondersteuning afhankelijk van de interface. Een nuttige documentworkflow kan vragen om een tabel met bevindingen en ondersteunende pagina- of paragraafverwijzingen; een programmeerworkflow kan vragen om een patch en een afzonderlijke uitleg. Afgedwongen uitvoerschema's en externe uitvoering zijn functies van de gekoppelde workflow, geen gevolgen van het woord JSON of “uitvoeren” in een prompt. Deze familiebeschrijving belooft niet dat elke vermelde beheerde functie beschikbaar is via Prime of een andere toepassing.\n\nContext en editiespecifieke limieten\n\nDe beheerde Max-referentie beschrijft een context van één miljoen tokens, met afzonderlijke afgeronde hoeveelheden voor invoer, uitvoer en redeneren. Het open checkpoint documenteert daarentegen een native context van 262,144 tokens en een voorwaardelijke uitbreiding tot 1,010,000. Dit zijn verschillende producentspecificaties die niet tot één universele Prime-limiet mogen worden samengevoegd. De exacte Prime-specifieke uitvoergrens, medialimieten en afspraken over instellingen worden niet vastgesteld door de hier gebruikte familiebronnen.\n\nBereid alleen het materiaal voor dat de taak nodig heeft en reserveer ruimte voor de uitleg en het eindproduct. Behoud documentgrenzen en code-identificaties in lange invoer, zodat conclusies herleidbaar blijven. Controleer gegenereerde code, berekeningen en geciteerde passages aan de hand van het aangeleverde bewijs. Houd de uiteindelijke implementatie, het verslag of het document gekoppeld aan het aangeleverde bewijs en de voltooiingscriteria van de taak.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technisch voorbeeld in het Engels
Produce an evidence-based readiness memo\n\nPrepare a release-readiness memo from supplied feedback. [REQUIREMENTS] New exports must preserve column order and empty headings. [CHECK A] Column order passed. [CHECK B] Empty headings were dropped. [REVIEW] Preserve all header cells, including blank ones. Give the decision, a focused correction proposal and the exact follow-up check needed. Do not report unexecuted work as complete.A short readiness decision with evidence, proposed correction and a targeted recheck definition.Check the memo treats the failed header case as unresolved despite the passing order check.qwen/qwen3.8-max-primeQwen3.8 Max Prime behoort tot Qwens Max-familie voor programmeren, professioneel werk, onderzoek en langdurige agenttaken. Het bruikbare takengebied omvat eisen interpreteren, feedback verwerken en volledige tekstuele eindproducten voorbereiden op basis van aangeleverd projectmateriaal.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Inleiding: mogelijkheden van de Qwen3.8 Max-familie
Qwen3.8 Max Prime behoort tot de Qwen3.8 Max-familie. Qwen ontwikkelt deze familie voor programmeren, professioneel werk, onderzoek en taken met veel samenhangende stappen. Het praktische doel is de eisen in beeld te houden, nieuwe informatie te gebruiken naarmate het werk vordert en een voltooid tekstueel resultaat te produceren. De Prime-editie behoudt haar eigen identiteit; de familiebeschrijving legt geen afzonderlijke gewichten of een editiespecifieke garantie voor responstijd vast.
Kernwerk: programmeren, professionele taken en onderzoek
Lever voor een ontwikkeltaak de relevante projectbestanden of fragmenten, het te veranderen gedrag en het verwachte eindproduct aan. Vraag om een diagnose, een implementatievoorstel en controles die zouden aantonen of de wijziging aan de eis voldoet. Lever voor een onderzoekstaak het te vergelijken materiaal aan en vraag om een verslag dat bronbewijs van interpretatie onderscheidt. Specificeer voor een professioneel document de doelgroep, paragrafen en criteria voor een volledig resultaat. Gebruik het bronmateriaal en de voltooiingscriteria om de resulterende diagnose, het verslag of het document te beoordelen.
Uitvoering door agents en feedback
De maker benadrukt autonome planning en het vermogen feedback uit een omgeving te gebruiken. Een agenttaak kan worden geformuleerd als een doel, toegestane handelingen, relevante tools en een zichtbare voltooiingsvoorwaarde. Een toepassing kan het model bijvoorbeeld een repository laten inspecteren, een wijziging laten voorstellen, het resultaat van een toegestane controle laten ontvangen en de volgende stap laten herzien. Het model levert planning en redeneren; de toepassing koppelt tools en voert hun handelingen uit.
Vraag naast het eindproduct om een overzicht van voltooid werk en onopgeloste voorwaarden. Dit helpt een voorgestelde volgende stap te onderscheiden van een uitgevoerde handeling. Een taak met meerdere stappen heeft nog steeds expliciete invoer en feedback nodig; de planningsmogelijkheden van een model zijn geen bewijs dat het toegang heeft tot een computer, actuele bronnen of bedrijfssystemen.
Compatibiliteit en redeneerinstellingen
De familiedocumentatie van Qwen3.8 beschrijft integratie met ontwikkelhulpmiddelen voor het aansturen van agents en instellingen voor de redeneerdiepte via reasoning_effort. Ook beschrijft ze het bewaren van redeneercontext in de gespreksgeschiedenis via preserve_thinking. Dit zijn functies van de fabrikant waarvan de beschikbaarheid en exacte instellingen van de editie en interface afhangen. Houd correcties en toolresultaten gekoppeld aan de taak die ze bijwerken en vraag om een beknopte eindconclusie, ook wanneer het redeneerproces lang is.
De maker onderscheidt de beheerde Qwen3.8-Max-dienst van het open checkpoint Qwen3.8-2.4T-A95B. De Max-referentie omvat tekst-, afbeeldings- en video-invoer, tekstuitvoer en ondersteuning voor directe antwoorden; het open checkpoint gebruikt alleen tekst en denkt altijd. Die afspraken moeten gescheiden blijven. Lever voor visueel werk met de Max-familie leesbare documentpagina's, schema's of het relevante videofragment aan en geef aan welk bewijsmateriaal het antwoord moet bespreken.
Tools en gestructureerde resultaten
De beheerde Max-referentie van de fabrikant vermeldt function calling, gestructureerde uitvoer, retrieval en tools in de stijl van een code-interpreter, met ondersteuning afhankelijk van de interface. Een nuttige documentworkflow kan vragen om een tabel met bevindingen en ondersteunende pagina- of paragraafverwijzingen; een programmeerworkflow kan vragen om een patch en een afzonderlijke uitleg. Afgedwongen uitvoerschema's en externe uitvoering zijn functies van de gekoppelde workflow, geen gevolgen van het woord JSON of “uitvoeren” in een prompt. Deze familiebeschrijving belooft niet dat elke vermelde beheerde functie beschikbaar is via Prime of een andere toepassing.
Context en editiespecifieke limieten
De beheerde Max-referentie beschrijft een context van één miljoen tokens, met afzonderlijke afgeronde hoeveelheden voor invoer, uitvoer en redeneren. Het open checkpoint documenteert daarentegen een native context van 262,144 tokens en een voorwaardelijke uitbreiding tot 1,010,000. Dit zijn verschillende producentspecificaties die niet tot één universele Prime-limiet mogen worden samengevoegd. De exacte Prime-specifieke uitvoergrens, medialimieten en afspraken over instellingen worden niet vastgesteld door de hier gebruikte familiebronnen.
Bereid alleen het materiaal voor dat de taak nodig heeft en reserveer ruimte voor de uitleg en het eindproduct. Behoud documentgrenzen en code-identificaties in lange invoer, zodat conclusies herleidbaar blijven. Controleer gegenereerde code, berekeningen en geciteerde passages aan de hand van het aangeleverde bewijs. Houd de uiteindelijke implementatie, het verslag of het document gekoppeld aan het aangeleverde bewijs en de voltooiingscriteria van de taak.
POST /v1/chat/completionstexttext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten qwen/qwen3.8-max-prime | Standaard— |
Veldmessages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten Minimumaantal items: 1 | Standaard— |
Veldmessages[].role | Typestring | VereisteVereist | Waarden 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[].content | Typestring|content_part[]|null | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].tool_call_id | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: role=tool; gebruik het werkelijk teruggegeven ID | Standaard— |
Veldmessages[].name | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].reasoning_content | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: Stuur de werkelijk teruggegeven redeneringen terug wanneer dit model ze gebruikt | Standaard— |
Veldmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmax_tokens | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmax_completion_tokens | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |
Veldstream_options.include_usage | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtemperature | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtop_p | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldstop | Typestring|string[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools | Typefunction_tool[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools[].type | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten function Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools[].function.name | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten Geldt wanneer: functietool opgegeven | Standaard— |
Veldtools[].function.description | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldtools[].function.parameters | TypeJSON_schema | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldtool_choice | Typestring|object | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldparallel_tool_calls | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldresponse_format | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldreasoning_effort | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldreasoning | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldservice_tier | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldinstructions | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Compatibiliteitsveld | Standaard— |
Veldfunctions | Typefunction[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldfunction_call | Typestring|object | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldprompt_cache_options | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmodalities | Typestring[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten text | Standaard— |
Veldprovider | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: provider.options wordt op deze Ultra-tekstroute geweigerd | Standaard— |
Veldcache_control.ttl | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: 1h wordt op de daadwerkelijke locaties voor promptcaching geweigerd | Standaard— |
Tekst · UTF8-tekst
messages[].content
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parametermessages | Contractberichtenarray met de structuur role/content |
Parameterfile_material | Contractwerkelijk UTF-8-document ingevoegd als letterlijke tekst; er wordt geen bestands-ID afgeleid |
Parameteroptional_controls | Contractstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Contractmodelspecifiek; functietools van de gebruiker verschillen van gehoste tools |
Parameteroutput_modalities | Contracttext |
Parameterhosted_operations | Contractfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Contractnull |
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.
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Kosten |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.008 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.024 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.001 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieNiveau 1 voor aanvraaglengte | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.008 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.024 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.001 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen/qwen3.8-max-prime", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3.8-max-prime',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen3.8-max-prime',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson of SSE
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.
Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldchoices[].index | Typeinteger |
Veldchoices[].message.content | Typestring|null |
Veldchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Veldchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Veldchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Veldchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Veldusage | Typeobject |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3.8-max-prime
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
qwen/qwen3.8-max-primeQwen3.8 Max Prime behoort tot Qwens Max-familie voor programmeren, professioneel werk, onderzoek en langdurige agenttaken. Het bruikbare takengebied omvat eisen interpreteren, feedback verwerken en volledige tekstuele eindproducten voorbereiden op basis van aangeleverd projectmateriaal.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Inleiding: mogelijkheden van de Qwen3.8 Max-familie
Qwen3.8 Max Prime behoort tot de Qwen3.8 Max-familie. Qwen ontwikkelt deze familie voor programmeren, professioneel werk, onderzoek en taken met veel samenhangende stappen. Het praktische doel is de eisen in beeld te houden, nieuwe informatie te gebruiken naarmate het werk vordert en een voltooid tekstueel resultaat te produceren. De Prime-editie behoudt haar eigen identiteit; de familiebeschrijving legt geen afzonderlijke gewichten of een editiespecifieke garantie voor responstijd vast.
Kernwerk: programmeren, professionele taken en onderzoek
Lever voor een ontwikkeltaak de relevante projectbestanden of fragmenten, het te veranderen gedrag en het verwachte eindproduct aan. Vraag om een diagnose, een implementatievoorstel en controles die zouden aantonen of de wijziging aan de eis voldoet. Lever voor een onderzoekstaak het te vergelijken materiaal aan en vraag om een verslag dat bronbewijs van interpretatie onderscheidt. Specificeer voor een professioneel document de doelgroep, paragrafen en criteria voor een volledig resultaat. Gebruik het bronmateriaal en de voltooiingscriteria om de resulterende diagnose, het verslag of het document te beoordelen.
Uitvoering door agents en feedback
De maker benadrukt autonome planning en het vermogen feedback uit een omgeving te gebruiken. Een agenttaak kan worden geformuleerd als een doel, toegestane handelingen, relevante tools en een zichtbare voltooiingsvoorwaarde. Een toepassing kan het model bijvoorbeeld een repository laten inspecteren, een wijziging laten voorstellen, het resultaat van een toegestane controle laten ontvangen en de volgende stap laten herzien. Het model levert planning en redeneren; de toepassing koppelt tools en voert hun handelingen uit.
Vraag naast het eindproduct om een overzicht van voltooid werk en onopgeloste voorwaarden. Dit helpt een voorgestelde volgende stap te onderscheiden van een uitgevoerde handeling. Een taak met meerdere stappen heeft nog steeds expliciete invoer en feedback nodig; de planningsmogelijkheden van een model zijn geen bewijs dat het toegang heeft tot een computer, actuele bronnen of bedrijfssystemen.
Compatibiliteit en redeneerinstellingen
De familiedocumentatie van Qwen3.8 beschrijft integratie met ontwikkelhulpmiddelen voor het aansturen van agents en instellingen voor de redeneerdiepte via reasoning_effort. Ook beschrijft ze het bewaren van redeneercontext in de gespreksgeschiedenis via preserve_thinking. Dit zijn functies van de fabrikant waarvan de beschikbaarheid en exacte instellingen van de editie en interface afhangen. Houd correcties en toolresultaten gekoppeld aan de taak die ze bijwerken en vraag om een beknopte eindconclusie, ook wanneer het redeneerproces lang is.
De maker onderscheidt de beheerde Qwen3.8-Max-dienst van het open checkpoint Qwen3.8-2.4T-A95B. De Max-referentie omvat tekst-, afbeeldings- en video-invoer, tekstuitvoer en ondersteuning voor directe antwoorden; het open checkpoint gebruikt alleen tekst en denkt altijd. Die afspraken moeten gescheiden blijven. Lever voor visueel werk met de Max-familie leesbare documentpagina's, schema's of het relevante videofragment aan en geef aan welk bewijsmateriaal het antwoord moet bespreken.
Tools en gestructureerde resultaten
De beheerde Max-referentie van de fabrikant vermeldt function calling, gestructureerde uitvoer, retrieval en tools in de stijl van een code-interpreter, met ondersteuning afhankelijk van de interface. Een nuttige documentworkflow kan vragen om een tabel met bevindingen en ondersteunende pagina- of paragraafverwijzingen; een programmeerworkflow kan vragen om een patch en een afzonderlijke uitleg. Afgedwongen uitvoerschema's en externe uitvoering zijn functies van de gekoppelde workflow, geen gevolgen van het woord JSON of “uitvoeren” in een prompt. Deze familiebeschrijving belooft niet dat elke vermelde beheerde functie beschikbaar is via Prime of een andere toepassing.
Context en editiespecifieke limieten
De beheerde Max-referentie beschrijft een context van één miljoen tokens, met afzonderlijke afgeronde hoeveelheden voor invoer, uitvoer en redeneren. Het open checkpoint documenteert daarentegen een native context van 262,144 tokens en een voorwaardelijke uitbreiding tot 1,010,000. Dit zijn verschillende producentspecificaties die niet tot één universele Prime-limiet mogen worden samengevoegd. De exacte Prime-specifieke uitvoergrens, medialimieten en afspraken over instellingen worden niet vastgesteld door de hier gebruikte familiebronnen.
Bereid alleen het materiaal voor dat de taak nodig heeft en reserveer ruimte voor de uitleg en het eindproduct. Behoud documentgrenzen en code-identificaties in lange invoer, zodat conclusies herleidbaar blijven. Controleer gegenereerde code, berekeningen en geciteerde passages aan de hand van het aangeleverde bewijs. Houd de uiteindelijke implementatie, het verslag of het document gekoppeld aan het aangeleverde bewijs en de voltooiingscriteria van de taak.
POST /v1/messagestextjson, sse| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten qwen/qwen3.8-max-prime | Standaard— |
Veldmessages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].role | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten user, assistant | Standaard— |
Veldmessages[].content | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmax_tokens | Typeinteger | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |
Tekst · UTF-8-tekst
messages[].content als tekenreeks
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Contractstream |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parametertext_file_material | ContractLees 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
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Kosten |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.008 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.024 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.001 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieNiveau 1 voor aanvraaglengte | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.008 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.024 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.001 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
{\n "model": "qwen/qwen3.8-max-prime",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen/qwen3.8-max-prime', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen/qwen3.8-max-prime', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON of SSE
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.
Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldid | Typestring |
Veldmodel | Typestring |
Veldcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Veldstop_reason | Typestring|null |
Veldusage | Typeobject |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3.8-max-prime
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
Technisch voorbeeld in het Engels
Produce an evidence-based readiness memo\n\nPrepare a release-readiness memo from supplied feedback. [REQUIREMENTS] New exports must preserve column order and empty headings. [CHECK A] Column order passed. [CHECK B] Empty headings were dropped. [REVIEW] Preserve all header cells, including blank ones. Give the decision, a focused correction proposal and the exact follow-up check needed. Do not report unexecuted work as complete.A short readiness decision with evidence, proposed correction and a targeted recheck definition.Check the memo treats the failed header case as unresolved despite the passing order check.