Source: https://ailoot.ai/models/pl/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-instruct/
Canonical: https://ailoot.ai/models/pl/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-instruct/
Language: pl

# Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct

[Markdown](https://ailoot.ai/models/pl/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pl/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-instruct/facts.json)

## [Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct](https://ailoot.ai/models/pl/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-instruct/)

Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct to wizyjno-językowe wydanie Qwen typu mixture-of-experts, ukierunkowane na instrukcje i przyjmujące tekst, obrazy oraz wideo. Zwraca tekst lub kod do pracy z obrazem, dokumentami, pytaniami przestrzennymi i zadaniami STEM, z OCR w 32 językach i natywnym kontekstem 262 144 tokenów.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct`](https://ailoot.ai/models/pl/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-instruct/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct`](https://ailoot.ai/models/pl/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-instruct/#method-1)

O modelu

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

Edycja 235B-A22B Instruct

Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct to model z rodziny Qwen3-VL z architekturą mieszaniny ekspertów, ukierunkowany na wykonywanie instrukcji. Przyjmuje tekst, obrazy i wideo oraz generuje tekst, w tym kod lub zamówiony artefakt dokumentowy. Zachowaj konkretną edycję Instruct, zamiast przypisywać jej kontrakt odpowiedzi checkpointu Thinking lub instrukcję dla innego rozmiaru. Przydatne zadanie przedstawia modelowi konkretne pytanie i wynik, który można porównać z dostarczonymi dowodami.

Agenci wizualni i programowanie

Producent opisuje przepływy pracy agentów wizualnych, które rozpoznają elementy interfejsu, rozumieją ich funkcje i wywołują narzędzia do zadań komputerowych lub mobilnych. Dostarcz zrzut ekranu i cel, a następnie poproś o odpowiedni element sterujący oraz dowody uzasadniające wybór. Połączona aplikacja wykonuje działania i dostarcza wyniki; samo rozpoznanie interfejsu nie steruje urządzeniem.

Programowanie na podstawie materiałów wizualnych obejmuje treści diagramów oraz HTML, CSS lub JavaScript tworzone z obrazów lub wideo. Dostarcz wzorzec układu, ograniczenia funkcjonalne i wymagany edytowalny wynik. W przypadku zmiany istniejącej strony uwzględnij odpowiedni kod źródłowy i stany interakcji. Poproś o artefakt oddzielnie od wyjaśnienia, aby można go było wyrenderować i ocenić w procesie programistycznym. Wygenerowany kod źródłowy pozostaje propozycją, a nie dowodem działania aplikacji.

Percepcja przestrzenna i długie materiały

Qwen dokumentuje ocenę pozycji, punktów widzenia i przesłaniania, w tym lokalizowanie obiektów w dwóch wymiarach oraz obsługę lokalizowania w trzech wymiarach. Wskaż istotne obiekty i zależność, a następnie zapytaj, jakie widoczne wskazówki uzasadniają wniosek. Zależności wynikającej z obrazu nie należy traktować jako skalibrowanego pomiaru fizycznego.

Natywny kontekst wynosi 262,144 tokenów. Rodzina opisuje książki i wielogodzinne wideo, z indeksowaniem zdarzeń na poziomie sekund oraz rozszerzeniem do około miliona tokenów przez konfigurację. Zachowaj informacje o czasie i identyfikatory źródeł, gdy prosisz o opis zdarzeń. Reprezentacja i próbkowanie określają, jaki materiał trafia do żądania; duży kontekst nie gwarantuje idealnego odtworzenia każdej strony lub klatki.

Rozumowanie, rozpoznawanie i OCR

Rodzina obsługuje wizualne pytania STEM, matematyczne, przyczynowe i logiczne. Podaj pełną treść zadania i etykiety diagramu oraz poproś model o wskazanie wartości lub zależności wykorzystanych przed sformułowaniem wniosku. Tekst i obraz są połączone, dlatego jedno pytanie może wiązać akapit z jego ilustracją i instrukcjami użytkownika.

Rozpoznawanie obejmuje osoby, produkty, charakterystyczne miejsca, rośliny, zwierzęta i postacie z mediów. OCR obejmuje 32 języki i jest ukierunkowany na słabe oświetlenie, rozmycie i przechylenie, w tym specjalistyczne słownictwo i strukturę długich dokumentów. Dostarcz czytelne strony i poproś o nazwane pola, cytaty lub tabelę, którą można sprawdzić względem obrazu. Te zastosowania odzwierciedlają udokumentowany zakres, a nie gwarantują dokładnej identyfikacji, transkrypcji lub obliczeń.

Aktualizacje architektury

Opublikowana konfiguracja tekstowa z architekturą mieszaniny ekspertów ma 94 warstwy, 128 ekspertów i ośmiu ekspertów wybieranych na token. Interleaved-MRoPE reprezentuje czas, szerokość i wysokość na potrzeby rozumowania o wideo. DeepStack łączy cechy wizualne z wielu poziomów enkodera, a dopasowanie tekstu do znaczników czasu osadza zdarzenia w odniesieniach czasowych. Konsekwentnie stosuj tę edycję 235B-A22B Instruct podczas przygotowywania zadań wizualnych i porównywania ich wyników.

Przygotowanie wizualnych danych wejściowych

Przykłady rodziny obejmują żądania wyłącznie tekstowe, pojedyncze lub liczne obrazy i wideo. Oznacz wizualne dane wejściowe i określ ich powiązania. Budżety pikseli obrazu i wideo są odrębne, a jawnie podane wymiary obrazu są wyrównywane do wielokrotności 32. Udokumentowane ustawienie domyślne wideo to dwie klatki na sekundę, z regulacją częstotliwości lub liczby klatek tam, gdzie jest obsługiwana. Zachowuj metadane wideo i unikaj dwukrotnego skalowania, gdy narzędzie pomocnicze już zmieniło rozmiar materiału.

W przypadku kilku stron dokumentu porządkuj odpowiedź według oznaczeń stron i poproś o pola lub fragmenty uzasadniające ustalenia. W przypadku klipu poproś o odpowiednie zdarzenie, przedział czasu i widoczne dowody. Porównaj zwrócony przedział zdarzenia i uzasadniające szczegóły z oryginalnym klipem oraz jego informacjami o czasie.

Zalecenia dotyczące generowania i ograniczenia

Plik generowania checkpointu domyślnie ustawia temperature 0.7, top\_p 0.8, top\_k 20 i karę za powtórzenia 1.0. Instrukcja Instruct dla tej rodziny dodatkowo wykorzystuje karę za obecność 1.5 i limit wyjścia 32,768 tokenów. Ten limit jest budżetem z instrukcji producenta, a nie niezależnie ustanowionym twardym limitem długości wyjścia. Limity zadań właściwe dla karty 8B oraz zestawy ustawień edycji Thinking pozostają odrębne.

Rozszerzenie kontekstu tej rodziny wykorzystuje YaRN i sugeruje współczynnik dwa lub trzy przy przejściu jej przeplatanego schematu pozycyjnego z 256K do około 1M. Zarezerwuj miejsce na odpowiedź obok tekstu i reprezentowanych materiałów wizualnych oraz sprawdź cytaty, wyodrębnione liczby i wygenerowany kod względem źródła. Przydatny wynik to konkretny artefakt tekstowy z zachowaniem uzasadniających go dowodów wizualnych i dokładnej tożsamości Instruct.

Zadanie praktyczne

### Zadanie praktyczne

Przykład techniczny po angielsku

```
Translate a layout description to HTML

Create a semantic HTML fragment from this text layout specification: a product section contains heading "Travel mug", a paragraph "350 ml, steel", and a list of features "Sealed lid" and "Hand wash". Return editable HTML only, with no scripts or styles. Preserve exact wording and use a heading, paragraph and unordered list.
```

#### Oczekiwany wynik

```
One semantic HTML fragment using the requested heading, paragraph and two-item list.
```

#### Sprawdź wynik

```
Inspect the element hierarchy and exact text; do not add a product image or unprovided features.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct`

[`qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-instruct&fmt=chat)

Alibaba /`qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct`

### Start

Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct to wizyjno-językowe wydanie Qwen typu mixture-of-experts, ukierunkowane na instrukcje i przyjmujące tekst, obrazy oraz wideo. Zwraca tekst lub kod do pracy z obrazem, dokumentami, pytaniami przestrzennymi i zadaniami STEM, z OCR w 32 językach i natywnym kontekstem 262 144 tokenów.

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-vl-235b-a22b-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

Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb szybki

Tryb flex

Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb flex

Maksymalna intensywność rozumowania

Stawka standardowa Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default)

#### Stawki Ailoot

#### Ceny według konfiguracji

Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji.

| Konfiguracja | Tabela stawek | Tokeny kontekstu, więcej niż | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie | Opłata |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.000572** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.0038** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.0002** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.000572** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.0038** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.0002** / 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-vl-235b-a22b-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-vl-235b-a22b-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-vl-235b-a22b-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-vl-235b-a22b-instruct`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-instruct&fmt=chat)

#### Aliasy ścieżek metod

Użyj ścieżek metod podanych powyżej.

#### Powiązane ID modeli

[`qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-instruct&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct`

[`qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-instruct&fmt=messages)

Alibaba /`qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct`

### Start

Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct to wizyjno-językowe wydanie Qwen typu mixture-of-experts, ukierunkowane na instrukcje i przyjmujące tekst, obrazy oraz wideo. Zwraca tekst lub kod do pracy z obrazem, dokumentami, pytaniami przestrzennymi i zadaniami STEM, z OCR w 32 językach i natywnym kontekstem 262 144 tokenów.

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-vl-235b-a22b-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

Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb szybki

Tryb flex

Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb flex

Maksymalna intensywność rozumowania

Stawka standardowa Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default)

#### Stawki Ailoot

#### Ceny według konfiguracji

Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji.

| Konfiguracja | Tabela stawek | Tokeny kontekstu, więcej niż | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie | Opłata |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.000572** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.0038** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.0002** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.000572** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.0038** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.0002** / 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-vl-235b-a22b-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-vl-235b-a22b-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-vl-235b-a22b-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-vl-235b-a22b-instruct`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-instruct&fmt=messages)

#### Aliasy ścieżek metod

Użyj ścieżek metod podanych powyżej.

#### Powiązane ID modeli

[`qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-instruct&fmt=messages)

FAQ · Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct

Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct`: `text` → `json`, `sse`

Jakich pól używa żądanie?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Jakie limity obowiązują?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-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.