Source: https://ailoot.ai/models/pl/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-thinking/ Canonical: https://ailoot.ai/models/pl/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-thinking/ Language: pl # Qwen3 VL 235B A22B Thinking [Markdown](https://ailoot.ai/models/pl/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-thinking/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pl/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-thinking/facts.json) ## [Qwen3 VL 235B A22B Thinking](https://ailoot.ai/models/pl/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-thinking/) Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking to wizualno-językowy model Qwen o architekturze mixture-of-experts do rozumowania na podstawie tekstu, obrazów i wideo. Używaj wersji Thinking do pytań STEM, analizy dowodów w dokumentach, relacji przestrzennych, programowania na podstawie obrazu i analizy wideo ze znacznikami czasu, z natywnym kontekstem o długości 262,144 tokenów. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/pl/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-thinking/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/pl/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-thinking/#method-1) - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/pl/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-thinking/#method-2) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/pl/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-thinking/#method-3) O modelu Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody. Wprowadzenie: multimodalna wersja Thinking Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking to skoncentrowana na rozumowaniu wersja Qwen3-VL o architekturze mixture-of-experts. Łączy tekst z obrazami i wideo, tworząc odpowiedzi tekstowe lub kod. Stała wersja Thinking jest odrębna od Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct i osobno nazwanych kompilacji FP8. Wybierz ją do pytania wymagającego powiązania dowodów wizualnych z dłuższym wyjaśnieniem, zamiast zakładać, że każda wersja Qwen3-VL ma ten sam styl odpowiedzi. Agenci wizualni i programowanie na podstawie obrazu Qwen opisuje proces agenta wizualnego, który rozpoznaje elementy interfejsów komputerowych lub mobilnych, interpretuje ich funkcje i współpracuje z narzędziami, aby wykonywać zadania. Model zapewnia percepcję i rozumowanie; aplikacja musi podłączyć i wykonać działania. Do oceny interfejsu dostarcz aktualny zrzut ekranu i konkretny cel, a następnie poproś o wskazanie odpowiednich elementów sterujących i wyjaśnienie następnego działania. Sam obraz nie daje kontroli nad urządzeniem. Programowanie na podstawie obrazu obejmuje generowanie treści diagramów oraz HTML, CSS lub JavaScript z obrazów i filmów. Dostarcz zrzut ekranu wraz z wymaganym układem, zachowaniem i edytowalnym formatem wyjściowym. Poproś o strukturę strony i style jako osobne rezultaty, jeśli ułatwi to ocenę. Wygenerowany kod jest tekstem do wykorzystania w procesie programistycznym; nie stanowi dowodu, że witrynę wyrenderowano lub że obraz źródłowy stał się działającą aplikacją. Percepcja przestrzenna Producent dokumentuje rozumowanie o pozycjach obiektów, punktach widzenia i przesłonięciach, z lokalizowaniem dwuwymiarowym i obsługą lokalizowania trójwymiarowego. Zadaj konkretne pytanie o relację i wskaż interesujący obiekt: na przykład który element jest przesłonięty, co znajduje się przed nim i jakie wskazówki wizualne uzasadniają tę interpretację. Możliwości lokalizowania nie należy traktować jako skalibrowanego pomiaru fizycznego na podstawie dowolnego zdjęcia. Długi kontekst i wideo Natywny kontekst wynosi 262,144 tokenów. Qwen opisuje rozszerzenie do około miliona przez konfigurację YaRN oraz procesy rodziny obejmujące książki lub wielogodzinne wideo z indeksowaniem zdarzeń z dokładnością do sekundy. Możliwości te zależą od reprezentacji, próbkowania klatek i konfiguracji kontekstu; ogólny opis producenta nie gwarantuje doskonałego odtworzenia każdej klatki. W swoim repozytorium Qwen zaleca dla tego przeplatanego schematu pozycyjnego współczynnik ekstrapolacji dwa lub trzy przy rozszerzaniu 256K do około 1M, zamiast automatycznie kopiować współczynnik cztery z innego modelu. Multimodalne rozumowanie i rozpoznawanie Wersja Thinking jest ukierunkowana na rozumowanie STEM i matematyczne oparte na dowodach, analizę przyczynową oraz logiczne odpowiedzi łączące tekst z materiałem wizualnym. Podaj diagram wraz z definicjami albo wykres i precyzyjne pytanie liczbowe. Poproś o wskazanie wykorzystanych etykiet i wartości przed wnioskiem. Qwen opisuje także szersze rozpoznawanie wizualne osób, anime, produktów, punktów orientacyjnych, roślin i zwierząt. Odpowiedź rozpoznająca pozostaje wnioskowaniem z dostarczonego obrazu, a nie gwarancją nazwania każdego obiektu lub ustalenia każdej tożsamości. OCR obejmuje 32 języki i ma poprawiać odczyt przy słabym oświetleniu, rozmyciu lub pochyleniu, w tym specjalistycznego słownictwa i struktury długich dokumentów. Zachowaj czytelne obrazy źródłowe i poproś o pola, cytaty lub ustrukturyzowaną tabelę, którą można sprawdzić. Rozumienie tekstu i obrazu połączono w jednym modelu, dzięki czemu pytanie może odnosić się jednocześnie do fragmentu dokumentu, ilustracji i instrukcji użytkownika. Zmiany architektury Interleaved-MRoPE rozkłada reprezentację pozycyjną między czas, szerokość i wysokość na potrzeby rozumowania o wideo. DeepStack łączy cechy wizualne z kilku poziomów enkodera, aby uchwycić drobniejsze szczegóły i poprawić dopasowanie obrazu do tekstu. Powiązanie tekstu ze znacznikami czasu osadza zdarzenia w odniesieniach czasowych. Udostępniona konfiguracja tekstowa ma 94 warstwy, 128 ekspertów i ośmiu ekspertów wybieranych na token. Te szczegóły architektury wyjaśniają multimodalną reprezentację modelu; nie stanowią gwarancji czasu odpowiedzi. Przygotowanie wejścia wizualnego i wyniku Przykłady producenta obejmują jeden lub kilka obrazów, wideo i żądania wyłącznie tekstowe. Oznacz każde wejście wizualne, aby pytanie mogło jednoznacznie się do niego odwoływać. Procesory obrazu i wideo korzystają z oddzielnych budżetów pikseli: budżet obrazu ogranicza liczbę jego pikseli, a budżet wideo uwzględnia piksele we wszystkich próbkowanych klatkach. Jawne wymiary obrazów są wyrównywane do wielokrotności 32. Próbkowaniem wideo można sterować przez częstotliwość lub liczbę klatek; udokumentowane ustawienie domyślne to dwie klatki na sekundę. Zachowaj znaczniki czasu, gdy pytasz o oś zdarzeń. W przypadku długiego klipu pytaj o zdarzenie, jego przedział czasowy i widoczne dowody zamiast o ogólne podsumowanie bez podziału. W przypadku kilku stron poproś o wynik uporządkowany według identyfikatora strony. Te przykłady przygotowania wykorzystują udokumentowane możliwości i pomagają ujawnić pominięcia lub błędy ekstrakcji. Wskazówki i limity generowania Plik generowania tej wersji domyślnie ustawia temperature 0.8, top\_p 0.95 i top\_k 20. Oddzielna procedura oceny Thinking firmy Qwen używa temperature 0.6, presence penalty równego zero, repetition penalty 1.0 i limitu wyjścia 40,960 tokenów. Są to różne ustawienia producenta, a nie jeden sztywny limit wyjściowy. Pozostaw miejsce na rozumowanie i końcowy tekst obok tokenów wizualnych oraz sprawdź wyodrębniony tekst, obliczone odpowiedzi i wygenerowany kod względem źródła przed ich użyciem. Zadanie praktyczne ### Zadanie praktyczne Przykład techniczny po angielsku ``` Reason from a textual circuit description Use this textual circuit description: an ideal 12 V source powers two series resistors, R1 = 2 Ω and R2 = 4 Ω. Calculate total resistance, current and voltage across each resistor. State the ideal-component assumptions and verify that the voltage drops sum to the source voltage. Return a compact worked solution using the labels R1 and R2. ``` #### Oczekiwany wynik ``` A labeled worked calculation and a voltage-sum consistency check. ``` #### Sprawdź wynik ``` The same series current is used for both resistors and the stated voltage drops sum to 12 V. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking` [`qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=chat) Alibaba /`qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking` ID modelu - `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking` - `qwen3-vl-235b-a22b-thinking` ### Start Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking to wizualno-językowy model Qwen o architekturze mixture-of-experts do rozumowania na podstawie tekstu, obrazów i wideo. Używaj wersji Thinking do pytań STEM, analizy dowodów w dokumentach, relacji przestrzennych, programowania na podstawie obrazu i analizy wideo ze znacznikami czasu, z natywnym kontekstem o długości 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-thinking | Domyślnie— | | Pole`messages` | Typ`message[]` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Minimalna liczba elementów: 1 | Domyślnie— | | Pole`messages[].role` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`messages[].content` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: Rozmowa tekstowa | Domyślnie— | | Pole`stream` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse | 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 | | Parametr`control_scope` | KontraktRozmowa tekstowa; stream jest wartością logiczną i domyślnie wynosi false. | | Parametr`output_modalities` | Kontrakttext | | Parametr`hosted_operations` | Kontraktfalse | | Parametr`multimodal_input_binding` | Kontraktnull | Aliasy metody: `/chat/completions` 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 **$0.000572** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.00572** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów | Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. [Jak działają rezerwacja i rozliczenie →](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/reserve/) ### Przykładowe żądania #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDK ```bash set -eu : "${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-thinking","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```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-thinking", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ### 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-thinking`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=chat), [`qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=chat) #### Aliasy ścieżek metod `/chat/completions` #### Powiązane ID modeli [`qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=chat), [`qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking` [`qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=messages) Alibaba /`qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking` ID modelu - `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking` - `qwen3-vl-235b-a22b-thinking` ### Start Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking to wizualno-językowy model Qwen o architekturze mixture-of-experts do rozumowania na podstawie tekstu, obrazów i wideo. Używaj wersji Thinking do pytań STEM, analizy dowodów w dokumentach, relacji przestrzennych, programowania na podstawie obrazu i analizy wideo ze znacznikami czasu, z natywnym kontekstem o długości 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-thinking | 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 **$0.000572** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.00572** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów | Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. [Jak działają rezerwacja i rozliczenie →](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/reserve/) ### Przykładowe żądania #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Kompletna minimalna treść żądania JSONcurl · użyj swojego dokumentu UTF-8Python · zapisz kompletny wynik ```json { "model": "qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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-thinking', '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-thinking', '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-thinking`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=messages), [`qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=messages) #### Aliasy ścieżek metod `/chat/completions` #### Powiązane ID modeli [`qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=messages), [`qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=messages) **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen3-vl-235b-a22b-thinking` [`qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=chat) Alibaba /`qwen3-vl-235b-a22b-thinking` ID modelu - `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking` - `qwen3-vl-235b-a22b-thinking` ### Start Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking to wizualno-językowy model Qwen o architekturze mixture-of-experts do rozumowania na podstawie tekstu, obrazów i wideo. Używaj wersji Thinking do pytań STEM, analizy dowodów w dokumentach, relacji przestrzennych, programowania na podstawie obrazu i analizy wideo ze znacznikami czasu, z natywnym kontekstem o długości 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 qwen3-vl-235b-a22b-thinking | 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 **$0.000572** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.00572** / 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": "qwen3-vl-235b-a22b-thinking", "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='qwen3-vl-235b-a22b-thinking',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='qwen3-vl-235b-a22b-thinking',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-thinking`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=chat), [`qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=chat) #### Aliasy ścieżek metod `/chat/completions` #### Powiązane ID modeli [`qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=chat), [`qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen3-vl-235b-a22b-thinking` [`qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=messages) Alibaba /`qwen3-vl-235b-a22b-thinking` ID modelu - `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking` - `qwen3-vl-235b-a22b-thinking` ### Start Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking to wizualno-językowy model Qwen o architekturze mixture-of-experts do rozumowania na podstawie tekstu, obrazów i wideo. Używaj wersji Thinking do pytań STEM, analizy dowodów w dokumentach, relacji przestrzennych, programowania na podstawie obrazu i analizy wideo ze znacznikami czasu, z natywnym kontekstem o długości 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 qwen3-vl-235b-a22b-thinking | 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 **$0.000572** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.00572** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów | Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. [Jak działają rezerwacja i rozliczenie →](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/reserve/) ### Przykładowe żądania #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Kompletna minimalna treść żądania JSONcurl · użyj swojego dokumentu UTF-8Python · zapisz kompletny wynik ```json { "model": "qwen3-vl-235b-a22b-thinking", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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': 'qwen3-vl-235b-a22b-thinking', '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': 'qwen3-vl-235b-a22b-thinking', '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-thinking`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=messages), [`qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=messages) #### Aliasy ścieżek metod `/chat/completions` #### Powiązane ID modeli [`qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=messages), [`qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=messages) FAQ · qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking`: `text` → `json`, `sse` `POST /v1/chat/completions` · `qwen3-vl-235b-a22b-thinking`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen3-vl-235b-a22b-thinking`: `text` → `json`, `sse` Jakich pól używa żądanie? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `qwen3-vl-235b-a22b-thinking`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen3-vl-235b-a22b-thinking`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Jakie limity obowiązują? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking`: `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `qwen3-vl-235b-a22b-thinking`: `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.