Source: https://ailoot.ai/models/pl/qwen-qwen3-omni-30b-a3b-instruct/
Canonical: https://ailoot.ai/models/pl/qwen-qwen3-omni-30b-a3b-instruct/
Language: pl

# Qwen3 Omni 30B A3B Instruct

[Markdown](https://ailoot.ai/models/pl/qwen-qwen3-omni-30b-a3b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pl/qwen-qwen3-omni-30b-a3b-instruct/facts.json)

## [Qwen3 Omni 30B A3B Instruct](https://ailoot.ai/models/pl/qwen-qwen3-omni-30b-a3b-instruct/)

Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct rozumie tekst, obrazy, audio i wideo oraz może odpowiadać tekstem i naturalną mową. Jego architektura Thinker–Talker obsługuje dialog multimodalny z jawną kontrolą nad tym, czy zwracana jest mowa i który udokumentowany głos jest używany.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct`](https://ailoot.ai/models/pl/qwen-qwen3-omni-30b-a3b-instruct/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct`](https://ailoot.ai/models/pl/qwen-qwen3-omni-30b-a3b-instruct/#method-1)

O modelu

Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.

Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct to model z rodziny Qwen3-Omni, który wykonuje instrukcje i generuje mowę. Rozumie tekst, obrazy, audio i wideo, w tym mieszane dane wejściowe, i może zwracać zarówno tekst, jak i naturalną mowę. Qwen opisuje architekturę rodziny jako obsługującą strumieniowe odpowiedzi tekstowe i głosowe. Konkretny checkpoint Instruct zawiera komponenty Thinker i Talker: rozumienie i tworzenie odpowiedzi tekstowej są połączone ze ścieżką generowania mowy. Checkpointy Thinking i Captioner mają inne role komponentów i wyjść, dlatego pozostają odrębnymi wyborami modelu.

Opublikowany zakres wielojęzyczny rodziny obejmuje 119 języków tekstowych, 19 języków wejściowej mowy i 10 języków wyjściowej mowy. Rosyjski znajduje się na obu listach języków mowy. Producent opisuje konstrukcję Thinker–Talker z architekturą mieszaniny ekspertów, z przetwarzaniem audio i obrazu na potrzeby rozumienia multimodalnego oraz generowaniem mowy z wykorzystaniem wielu słowników kodowych. Polecenia systemowe mogą kształtować rolę asystenta i styl odpowiedzi. Odpowiednim zadaniem jest wyjaśnienie głosowe zależne od widocznego obiektu i wypowiedzianego pytania użytkownika, a nie niezwiązana z nimi konwersja tekstu na mowę.

Zbiory przykładów obejmują rozpoznawanie mowy, tłumaczenie mowy, analizę muzyki i dźwięków, mieszane audio, pytania o obrazy, OCR, lokalizowanie obiektów, opisy wideo i dialog audiowizualny. Dla asystenta szkoleniowego dostarcz klip demonstracyjny i poproś o objaśnienie widocznej procedury początkującej osobie. W pytaniu o produkt połącz zdjęcie z wypowiedzianym żądaniem i wskaż szczegół do omówienia. Określ docelowego słuchacza i pożądany wynik: krótką odpowiedź głosową, podsumowanie tekstowe lub oba. Zachowaj nazwy źródeł i pomiary, które muszą pozostać bez zmian.

Przepływ wejściowy producenta wykorzystuje odpowiedni procesor, szablon czatu i narzędzia przetwarzania mediów. Media mogą być przeplatane tekstem, a dekodowanie jest jawną częścią przygotowania żądania. Gdy korzystasz z audio towarzyszącego wideo, zachowaj spójne ustawienie use\_audio\_in\_video w przetwarzaniu wstępnym, generowaniu i kolejnych turach dialogu. Pytanie audiowizualne wymaga uwzględnienia ścieżki dźwiękowej; zadanie wyłącznie wizualne powinno jasno określać ten zakres. Wybierz odpowiedni klip i użyj czytelnych obrazów, aby asystent otrzymał szczegóły potrzebne do odpowiedzi na pytanie.

Wyjściem głosowym można sterować. Opublikowany interfejs generowania pozwala zażądać samego tekstu przez return\_audio=False, a wyłączenie Talker usuwa ten komponent ze ścieżki wyjściowej mowy załadowanego modelu. Przykład wsadowy producenta zwraca tekst zamiast audio. Checkpoint Instruct dokumentuje trzy głosy — Ethan, Chelsie i Aiden — z Ethan jako domyślnym. Przykład zapisuje przebieg sygnału z częstotliwością próbkowania 24,000 Hz. Wybór głosu i format wyjściowy z tego przykładu opisują opublikowany przepływ pracy modelu, a nie każdy możliwy interfejs otaczającej usługi.

W odpowiedziach głosowych producent zaleca styl konwersacyjny, łatwy do wypowiedzenia, zamiast skomplikowanego formatowania. Polecenie może wymagać zwięzłego wyjaśnienia w języku słuchacza przy zachowaniu osobnego czytelnego wyniku tekstowego do oceny. Jeśli źródło zawiera nazwę, wzór lub nieznany skrót, podaj jego znaczenie i preferowane sformułowanie. Poproś, aby odpowiedź odróżniała obserwowaną treść od założeń, tak aby płynny głos nie usuwał niepewności.

Konfiguracje tekstowe Thinker i Talker ustawiają max\_position\_embeddings na 65,536. Przykłady vLLM ze wspólnej karty osobno wybierają ustawienie długości modelu 32,768 tokenów i ustawienie generowania 16,384 tokenów; pozostają przykładami, a nie niezależnymi uniwersalnymi limitami. Przetwarzanie obrazu i audio wpływa na efektywny rozmiar żądania. Obsługa interfejsów również się różni: przykład Transformers z karty może zwracać mowę, natomiast omówienie udostępniania modelu opisuje ścieżkę ukierunkowaną na Thinker i odrębną obsługę wideo oraz audio. Oddzielaj możliwości generowania mowy na poziomie modelu od obsługiwanej ścieżki wyjściowej konkretnego środowiska wykonawczego.

Przydatny wynik łączy odpowiedź z materiałem źródłowym potrzebnym do jej oceny. W demonstracji sprawdź opisane działanie względem klipu; w pytaniu o audio porównaj odpowiedź ze słyszalnymi słowami lub dźwiękami; w obliczeniu wizualnym zweryfikuj jednostki i etykiety. Rodzina obejmuje zbiór przykładów wywoływania funkcji na podstawie audio, lecz aplikacja nadal definiuje i wykonuje każde zewnętrzne działanie narzędzia. Wygenerowane żądanie działania różni się od potwierdzonego wyniku. Atutem tej edycji jest interakcja multimodalna z opcjonalną odpowiedzią głosową, natomiast weryfikacja faktów, dalsze działania i edycja mediów wymagają własnych dowodów i przepływu pracy.

Zadanie praktyczne

### Zadanie praktyczne

Przykład techniczny po angielsku

```
Explain a supplied procedure to a novice

Write a text-only explanation for a novice using this supplied procedure: turn the dial to zero; insert the sample tray until it clicks; close the cover; press Start once; wait for the green completion light before opening. Keep the sequence and stopping condition exact. Use short conversational sentences and explain only what the supplied procedure establishes.
```

#### Oczekiwany wynik

```
A concise, easy-to-read textual procedure with the original action order and completion condition.
```

#### Sprawdź wynik

```
Check opening the cover is never instructed before the green completion light.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct`

[`Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Instruct&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Instruct&fmt=chat)

Alibaba /`Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct`

### Start

Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct rozumie tekst, obrazy, audio i wideo oraz może odpowiadać tekstem i naturalną mową. Jego architektura Thinker–Talker obsługuje dialog multimodalny z jawną kontrolą nad tym, czy zwracana jest mowa i który udokumentowany głos jest używany.

Akceptowane dane wejściowe

Tekst

Wyniki

Tekst

### Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Wejście

`text`

Wyjście

`text`

Format wyjściowy

json lub SSE

| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Pole`model` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct | Domyślnie— |
| Pole`messages` | Typ`message[]` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Minimalna liczba elementów: 1 | Domyślnie— |
| Pole`messages[].role` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Przykłady: system, user, assistant, tool, function Warunki: Te role są jawnie reprezentowane przez typy zgodności w kodzie źródłowym; dokładny zestaw ról pozostaje właściwy dla danego modelu. Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`messages[].content` | Typ`string\|content_part[]\|null` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`messages[].tool_calls` | Typ`tool_call[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`messages[].tool_call_id` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: role=tool; użyj rzeczywiście zwróconego ID | Domyślnie— |
| Pole`messages[].name` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`messages[].reasoning_content` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: Przekazuj z powrotem rzeczywiście zwróconą treść rozumowania, gdy ten model jej używa | Domyślnie— |
| Pole`messages[].reasoning_details` | Typ`object\|array` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`max_tokens` | Typ`integer` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`max_completion_tokens` | Typ`integer` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`stream` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse |
| Pole`stream_options.include_usage` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`temperature` | Typ`number` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`top_p` | Typ`number` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`stop` | Typ`string\|string[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`tools` | Typ`function_tool[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`tools[].type` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity function Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`tools[].function.name` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: udostępnione narzędzie funkcji | Domyślnie— |
| Pole`tools[].function.description` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`tools[].function.parameters` | Typ`JSON_schema` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`tool_choice` | Typ`string\|object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`response_format` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`reasoning_effort` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`reasoning` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`service_tier` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`instructions` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Pole zgodności | Domyślnie— |
| Pole`functions` | Typ`function[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`function_call` | Typ`string\|object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`prompt_cache_options` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`modalities` | Typ`string[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity text | Domyślnie— |
| Pole`provider` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Warunki: provider.options jest odrzucane na tej tekstowej trasie Ultra | Domyślnie— |
| Pole`cache_control.ttl` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Warunki: 1h jest odrzucane w rzeczywistych miejscach pamięci podręcznej promptów | Domyślnie— |

Kombinacje materiałów wejściowych

**Tekst** · tekst UTF8

`messages[].content`

Parametry i cykl życia metody

| Parametr | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parametr`required` | Kontraktmodel, messages |
| Parametr`material_types` | Kontrakttext |
| Parametr`messages` | Kontrakttablica wiadomości o strukturze role/content |
| Parametr`file_material` | Kontraktrzeczywisty dokument UTF-8 wstawiony jako dosłowny tekst; bez wywnioskowanego ID pliku |
| Parametr`optional_controls` | Kontraktstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parametr`control_scope` | Kontraktwłaściwe dla modelu; narzędzia funkcji użytkownika różnią się od narzędzi hostowanych |
| Parametr`output_modalities` | Kontrakttext |
| Parametr`hosted_operations` | Kontraktfalse |
| Parametr`multimodal_input_binding` | Kontraktnull |

Cykl życia: `synchronous_or_streamed`

Wyślij dokładne ID modelu wraz z messages.

Długość kontekstu nie jest limitem wyjścia.

Plik tekstowy może dostarczyć dosłowny tekst; wejścia obrazowe/dźwiękowe/obiekty plików wymagają dokładnego powiązania.

### Cennik

Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.

Tryb szybki

Nie określono Gdy wybrany jest tryb szybki

Tryb flex

Nie określono Gdy wybrany jest tryb flex

Maksymalna intensywność rozumowania

Nie określono Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default)

#### Stawki Ailoot

#### Ceny według konfiguracji

| Konfiguracja | Tabela stawek | Opłata |
| --- | --- | --- |
| KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.0002** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.0008** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów |

Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. [Jak działają rezerwacja i rozliczenie →](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/reserve/)

### Przykładowe żądania

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKStrumień w Pythonie

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

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

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(result.to_dict(mode="json"))
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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

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

with client.chat.completions.stream(model='Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct',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")
```

### Odbieranie i zapisywanie wyników

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json lub SSE

##### Zachowaj wszystkie ukończone wyniki

Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.

Zachowaj każdy wariant i jego treść/wywołania narzędzi/rozumowanie. W SSE składaj przyrosty według indeksu wariantu/narzędzia, zachowując końcowy powód zakończenia i dane użycia.

##### Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź

Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego.

Pola odpowiedzi

| Pole | Typ |
| --- | --- |
| Pole`choices[].index` | Typinteger |
| Pole`choices[].message.content` | Typstring\|null |
| Pole`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] |
| Pole`choices[].message.reasoning_content` | Typstring |
| Pole`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array |
| Pole`choices[].finish_reason` | Typstring\|null |
| Pole`usage` | Typobject |

Błędy i dalsze kroki

| Odpowiedź | Warunek | Następny krok |
| --- | --- | --- |
| Odpowiedź400 · `invalid_request_error` | WarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametru | Następny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia. |

### Aliasy

#### Aliasy modelu

**Ailoot Ultra** [`Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Instruct&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Instruct&fmt=chat)

#### Aliasy ścieżek metod

Użyj ścieżek metod podanych powyżej.

#### Powiązane ID modeli

[`Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Instruct&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Instruct&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct`

[`Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Instruct&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Instruct&fmt=messages)

Alibaba /`Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct`

### Start

Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct rozumie tekst, obrazy, audio i wideo oraz może odpowiadać tekstem i naturalną mową. Jego architektura Thinker–Talker obsługuje dialog multimodalny z jawną kontrolą nad tym, czy zwracana jest mowa i który udokumentowany głos jest używany.

Akceptowane dane wejściowe

Tekst

Wyniki

json · sse

### Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Wejście

`text`

Wyjście

`json`, `sse`

Format wyjściowy

JSON lub SSE

| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Pole`model` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct | Domyślnie— |
| Pole`messages` | Typ`message[]` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`messages[].role` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity user, assistant | Domyślnie— |
| Pole`messages[].content` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`max_tokens` | Typ`integer` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`stream` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse |

Kombinacje materiałów wejściowych

**Tekst** · tekst UTF-8

`ciąg messages[].content`

Parametry i cykl życia metody

| Parametr | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parametr`required` | Kontraktmodel, messages, max\_tokens |
| Parametr`optional_controls` | Kontraktstream |
| Parametr`material_types` | Kontrakttext |
| Parametr`text_file_material` | KontraktOdczytaj rzeczywisty dokument UTF-8 i umieść jego tekst we wskazanym polu input lub w ciągu treści wiadomości. |

Cykl życia: `synchronous_or_streamed`

### Cennik

Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.

Tryb szybki

Nie określono Gdy wybrany jest tryb szybki

Tryb flex

Nie określono Gdy wybrany jest tryb flex

Maksymalna intensywność rozumowania

Nie określono Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default)

#### Stawki Ailoot

#### Ceny według konfiguracji

| Konfiguracja | Tabela stawek | Opłata |
| --- | --- | --- |
| KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.0002** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.0008** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów |

Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. [Jak działają rezerwacja i rozliczenie →](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/reserve/)

### Przykładowe żądania

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Kompletna minimalna treść żądania JSONcurl · użyj swojego dokumentu UTF-8Python · zapisz kompletny wynik

```json
{
  "model": "Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

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

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct', '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))
```

### Odbieranie i zapisywanie wyników

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON lub SSE

##### Zachowaj wszystkie ukończone wyniki

Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.

Zachowaj wszystkie bloki treści, sygnatury myślenia i rzeczywiste ID użycia narzędzi. Złóż wszystkie przyrosty bloków SSE; pierwszy blok tekstowy nie jest pełnym wyjściem.

##### Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź

Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego.

Pola odpowiedzi

| Pole | Typ |
| --- | --- |
| Pole`id` | Typstring |
| Pole`model` | Typstring |
| Pole`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Pole`stop_reason` | Typstring\|null |
| Pole`usage` | Typobject |

Błędy i dalsze kroki

| Odpowiedź | Warunek | Następny krok |
| --- | --- | --- |
| Odpowiedź400 · `invalid_request_error` | WarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametru | Następny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia. |

### Aliasy

#### Aliasy modelu

**Ailoot Ultra** [`Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Instruct&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Instruct&fmt=messages)

#### Aliasy ścieżek metod

Użyj ścieżek metod podanych powyżej.

#### Powiązane ID modeli

[`Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Instruct&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Instruct&fmt=messages)

FAQ · Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct

Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne?

`POST /v1/chat/completions` · `Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct`: `text` → `json`, `sse`

Jakich pól używa żądanie?

`POST /v1/chat/completions` · `Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Jakie limity obowiązują?

`POST /v1/chat/completions` · `Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct`: `messages.min_items`: `1`

Połącz Ailoot z Claude Code, OpenCode, Hermes albo własną aplikacją.

## Firma i jej portfel projektów

Firma i jej portfel projektów: miliony klientów; miesięczna sprzedaż liczona w miliardach.

## Kupuj tokeny z rabatem.

Rabat subskrypcji do regularnej pracy. Kody promocyjne — do 50% na tokeny.

Subskrypcja

Wybierz plan z rabatem do regularnych żądań.

Kod promocyjny do 50%

Wpisz kod przy zakupie. Cena zostanie przeliczona według aktualnej promocji.

Koszty w historii

Model, tokeny i kwota są zapisywane dla każdego żądania.

[Wybierz subskrypcję](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/subscriptions/) · [Sprawdź ceny modeli](https://ailoot.ai/models/pl/)

## Połącz API z produktem, który sprzedajesz.

SaaS, aplikacje i boty na warunkach oferty i umowy licencyjnej Ailoot. Do odsprzedaży poproś o licencję resellerską.

Aplikacja komercyjna

Wbuduj generowanie tekstu, obrazów, wideo i dźwięku w płatne funkcje usługi.

Licencja resellerska

Prześlij opis projektu i schemat dostępu. Poproś o pisemne warunki używania i odsprzedaży.

Dokumenty na stronie

Oferta, umowa licencyjna i polityka przetwarzania danych są dostępne przed połączeniem.

[Poproś o licencję resellerską](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta i umowa licencyjna](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=pl)

## Ailoot · Firma i jej portfel projektów





Ailoot opiera się na zgromadzonym doświadczeniu operacyjnym, szerokiej bazie klientów, stabilnej usłudze i stałej kontroli KPI.





Firma i jej portfel projektów: miliony klientów; miesięczna sprzedaż liczona w miliardach.





Ailoot wykorzystuje to doświadczenie operacyjne, zapewniając dostęp przez API do funkcji AI w produktach klientów, agentach, aplikacjach i automatyzacjach.