Source: https://ailoot.ai/models/pl/qwen3-1-7b/
Canonical: https://ailoot.ai/models/pl/qwen3-1-7b/
Language: pl

# Qwen3-1.7B

[Markdown](https://ailoot.ai/models/pl/qwen3-1-7b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pl/qwen3-1-7b/facts.json)

## [Qwen3-1.7B](https://ailoot.ai/models/pl/qwen3-1-7b/)

Qwen3-1.7B to kompaktowy gęsty model tekstowy z trybami odpowiedzi bezpośredniej i rozumowania. Obsługuje wielojęzyczny dialog, pisanie, kod i instrukcje ukierunkowane na narzędzia, z kontekstem o długości 32,768 tokenów udokumentowanym dla dokładnie tego wydania.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen3-1.7b`](https://ailoot.ai/models/pl/qwen3-1-7b/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen3-1.7b`](https://ailoot.ai/models/pl/qwen3-1-7b/#method-1)

O modelu

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

Qwen3-1.7B łączy bezpośrednie odpowiedzi i rozumowanie w małym gęstym modelu językowym. Producent opisuje wykonywanie instrukcji, twórcze pisanie, rozmowy oparte na rolach, matematykę, problemy logiczne i kod, z obsługą ponad 100 języków i dialektów. Przyjmuje tekst i tworzy tekst. Użytecznym zadaniem początkowym jest ściśle określone przekształcenie: zmień krótką wiadomość klienta w uprzejmą odpowiedź, wyjaśnij termin określonemu odbiorcy lub przekształć notatkę ze spotkania w listę działań.

To konkretne wydanie ma 1.7 miliarda parametrów, w tym 1.4 miliarda poza embeddingami, i 28 warstw. Mechanizm grouped-query attention wykorzystuje 16 głów zapytań i osiem głów kluczy/wartości. Własna karta modelu podaje kontekst o długości 32,768 tokenów. Jest to udokumentowane okno tej wersji; większe wartości kontekstu innych rozmiarów Qwen3 powinny pozostać przypisane do ich osobnych kart. Zachowaj tekst źródłowy, instrukcje, historię rozmowy i żądaną odpowiedź w odpowiednim budżecie sekwencji. W przypadku asystenta odpowiedzi podaj otrzymaną wiadomość, zweryfikowane informacje kontekstowe, odbiorców i żądaną długość zamiast całego archiwum niepowiązanej korespondencji.

Szybki start producenta formatuje rozmowę przy użyciu szablonu czatu modelu. Przygotuj małe, kompletne zadanie, które można sprawdzić względem źródła. W przykładzie listy działań podaj notatkę zawierającą nazwiska, daty i decyzje, poproś o jedną pozycję na działanie i wymagaj jawnej wartości nieznanej tam, gdzie nie wskazano odpowiedzialności. W przykładzie programistycznym podaj jedną funkcję i reprezentatywne dane wejściowe, a następnie poproś model o wyjaśnienie gałęzi decydującej o wyniku. Zwrócone wyjaśnienie powinno odwoływać się do rzeczywistych zmiennych i warunków zamiast wprowadzać hipotetyczne zachowanie. Opublikowana integracja wymaga środowiska wykonawczego rozpoznającego Qwen3; karta ostrzega, że wersje Transformers poniżej 4.51.0 nie rozpoznają wymaganej architektury.

W dostarczonym szablonie rozumowanie jest domyślnie włączone. Twardy przełącznik wybiera wynik bez rozumowania i bez jego sekcji. Gdy rozumowanie pozostaje włączone, /think i /no\_think działają jako instrukcje dla poszczególnych tur, przy czym wybór kontroluje najnowsza; nie mogą zastąpić trybu wyłączonego twardym przełącznikiem. Używaj ustawienia bezpośredniego do krótkiego przeredagowania, a ustawienia rozumowania, gdy odpowiedź wymaga pogodzenia kilku warunków. Oddzielaj rozumowanie pośrednie od odpowiedzi końcowej i zachowuj odpowiedź końcową w późniejszej historii dialogu. Przy włączonym rozumowaniu nawet miękka prośba o brak rozumowania zachowuje blok rozumowania; jego treść może być pusta. Twarde wyłączenie usuwa ten blok.

Zastosowania agentowe należą do opublikowanego zestawu możliwości. Producent zaleca Qwen-Agent do formatowania narzędzi i parsowania, a aplikacja dostarcza i wykonuje narzędzia. Wąsko wyspecjalizowany asystent może poprosić o sprawdzenie terminu produktowego w słowniku, otrzymać potwierdzoną definicję, a następnie przeredagować zdanie użytkownika. Zdefiniuj dozwolony argument i zwracane pola; sprawdź oba przed użyciem wyniku. Końcowy tekst powinien odróżniać dostarczone fakty, zwrócone informacje i pytania pozostające bez odpowiedzi. Przewodnik Qwen3 opisuje również równoległe i wieloetapowe wywołania narzędzi, z argumentami reprezentowanymi jako obiekty i wynikami zwracanymi do rozmowy.

Budżet wyjściowy powinien obejmować całe zadanie. Karta modelu zawiera przykłady generowania i zalecenia długości wyjścia; różnią się one od potwierdzonego maksimum po stronie usługi. Krótkie żądane wyniki łatwo zweryfikować: określ pola, kolejność i język oraz zachowaj oryginalną wiadomość do porównania. Oceń rezultat na rzeczywistej klasie danych wejściowych, zanim zaczniesz polegać na generowaniu długich tekstów. Dokumentacja Qwen3 omawia długości wiadomości asystenta wynoszące 38,912 tokenów w trybie rozumowania i 16,384 w trybie bez rozumowania w wyjaśnieniu długości treningowych oraz zaleca ocenę jakości dłuższego generowania. Liczby te różnią się od całego okna kontekstu i nie są sztywnym limitem konkretnego endpointu.

Ten rozmiar ma specjalną uwagę dotyczącą uporczywych powtórzeń: karta sugeruje zalecane ustawienia próbkowania i presence\_penalty 1.5 przy znacznych powtórzeniach. Wyższe kary mogą czasem mieszać języki lub obniżać skuteczność. Dla rozumowania sugerowane temperature wynosi 0.6 przy top-p 0.95, top-k 20 i min-p 0; dla trybu bez rozumowania temperature wynosi 0.7 przy top-p 0.8, top-k 20 i min-p 0. Unikaj dekodowania zachłannego w trybie rozumowania. Sprawdź nazwiska, daty, etykiety i powtarzane zdania oraz zweryfikuj każdy ustrukturyzowany wynik przed przekazaniem go do innej części aplikacji.

Zadanie praktyczne

### Zadanie praktyczne

Przykład techniczny po angielsku

```
Convert a short note into actions

Turn this note into an action list: 'Mina will order six folders by Thursday. Leo will check the cupboard today. Someone must print the welcome sheets before Friday, but we have not assigned that task.' Return one row per action with owner, task and deadline; use 'unassigned' where needed.
```

#### Oczekiwany wynik

```
Three action rows retaining names, deadlines and the unassigned printing owner.
```

#### Sprawdź wynik

```
Do not assign the printing task to Mina or Leo without evidence in the note.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen3-1.7b`

[`qwen3-1.7b`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen3-1.7b&route=Ultra&caller=qwen3-1.7b&fmt=chat)

Alibaba /`qwen3-1.7b`

### Start

Qwen3-1.7B to kompaktowy gęsty model tekstowy z trybami odpowiedzi bezpośredniej i rozumowania. Obsługuje wielojęzyczny dialog, pisanie, kod i instrukcje ukierunkowane na narzędzia, z kontekstem o długości 32,768 tokenów udokumentowanym dla dokładnie tego wydania.

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 qwen3-1.7b | 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 **$0.0001** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.001** / 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": "qwen3-1.7b", "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='qwen3-1.7b',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='qwen3-1.7b',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** [`qwen3-1.7b`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen3-1.7b&route=Ultra&caller=qwen3-1.7b&fmt=chat)

#### Aliasy ścieżek metod

Użyj ścieżek metod podanych powyżej.

#### Powiązane ID modeli

[`qwen3-1.7b`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen3-1.7b&route=Ultra&caller=qwen3-1.7b&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen3-1.7b`

[`qwen3-1.7b`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen3-1.7b&route=Ultra&caller=qwen3-1.7b&fmt=messages)

Alibaba /`qwen3-1.7b`

### Start

Qwen3-1.7B to kompaktowy gęsty model tekstowy z trybami odpowiedzi bezpośredniej i rozumowania. Obsługuje wielojęzyczny dialog, pisanie, kod i instrukcje ukierunkowane na narzędzia, z kontekstem o długości 32,768 tokenów udokumentowanym dla dokładnie tego wydania.

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 qwen3-1.7b | 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 **$0.0001** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.001** / 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": "qwen3-1.7b",
  "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': 'qwen3-1.7b', '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': 'qwen3-1.7b', '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** [`qwen3-1.7b`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen3-1.7b&route=Ultra&caller=qwen3-1.7b&fmt=messages)

#### Aliasy ścieżek metod

Użyj ścieżek metod podanych powyżej.

#### Powiązane ID modeli

[`qwen3-1.7b`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen3-1.7b&route=Ultra&caller=qwen3-1.7b&fmt=messages)

FAQ · Qwen3-1.7B

Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen3-1.7b`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen3-1.7b`: `text` → `json`, `sse`

Jakich pól używa żądanie?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen3-1.7b`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen3-1.7b`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Jakie limity obowiązują?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen3-1.7b`: `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.