Source: https://ailoot.ai/models/pl/qwen3-4b/
Canonical: https://ailoot.ai/models/pl/qwen3-4b/
Language: pl

# Qwen3-4B

[Markdown](https://ailoot.ai/models/pl/qwen3-4b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pl/qwen3-4b/facts.json)

## [Qwen3-4B](https://ailoot.ai/models/pl/qwen3-4b/)

Qwen3-4B to czteromiliardowy model tekstowy do wykonywania instrukcji, wielojęzycznego dialogu i kodu. Jego hybrydowa konstrukcja obsługuje zarówno bezpośrednie odpowiedzi, jak i tryb rozumowania, z właściwymi dla wersji wskazówkami dotyczącymi kontrolowania powtórzeń.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen3-4b`](https://ailoot.ai/models/pl/qwen3-4b/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen3-4b`](https://ailoot.ai/models/pl/qwen3-4b/#method-1)

O modelu

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

Qwen3-4B stosuje hybrydowy sposób odpowiadania Qwen3 w kompaktowym, gęstym modelu językowym. Producent opisuje rozumowanie matematyczne i logiczne, generowanie kodu, twórcze pisanie, interakcje oparte na rolach i dialog wieloturowy, a także wykonywanie instrukcji w ponad 100 językach i dialektach. Dobrym zastosowaniem jest konkretne zadanie redakcyjne lub techniczne: dostarcz określony fragment źródłowy i poproś o jedno jasno zdefiniowane przekształcenie zamiast otwartego przeglądu tematu.

Wydanie ma cztery miliardy parametrów, z czego 3,6 miliarda poza osadzeniami, oraz 36 warstw. Uwaga typu grouped-query wykorzystuje 32 głowy zapytań i osiem głów kluczy/wartości. Zarówno wejściem, jak i wyjściem jest tekst. Ta karta opisuje pierwotne hybrydowe wydanie Qwen3-4B, a nie późniejszy datowany model Thinking lub Instruct. Praktyczny przykład to przekształcenie krótkiej notatki o incydencie w przekazanie operacyjne zawierające zaobserwowany błąd, znany wpływ i następny krok analizy. Dostarcz te fakty jako osobne pola i wymagaj oznaczania brakujących informacji zamiast ich uzupełniania domysłami.

Przygotuj instrukcję i źródło jako odrębne części wiadomości rozmowy. Przy programowaniu dołącz małą funkcję, reprezentatywne wejście i oczekiwaną wartość zwracaną, a następnie poproś o wyjaśnienie lub wąsko określoną zmianę. W wyniku poproś o przypadek zwykły i brzegowy. Przy pisaniu wskaż odbiorców, długość i słownictwo, które musi pozostać niezmienione. Przy klasyfikacji podaj dopuszczalne etykiety, ich definicje i przykładowe wyjście, a zwrócony wybór sprawdź względem tej listy. Opublikowana integracja wymaga środowiska wykonawczego rozpoznającego Qwen3; karta ostrzega, że wersje Transformers poniżej 4.51.0 nie rozpoznają wymaganej architektury.

Tryby z rozumowaniem i bez rozumowania są wbudowane w to samo wydanie. W szablonie producenta rozumowanie jest domyślnie włączone, a twardy przełącznik je wyłącza. Gdy rozumowanie jest włączone, /think i /no\_think są miękkimi instrukcjami pozwalającymi zmieniać zachowanie między turami; obowiązuje najnowsza instrukcja. Nie włączają ponownie trybu wyłączonego twardym ustawieniem. Krótkie przekształcenie tekstu może wymagać bezpośredniej odpowiedzi, a wyjaśnienie sprzecznych warunków może korzystać z rozumowania. Jako użyteczny wynik tury zapisuj odpowiedź końcową, a nie wcześniejszy tekst rozumowania. Przy włączonym rozumowaniu nawet miękkie żądanie odpowiedzi bez rozumowania zachowuje blok rozumowania, którego zawartość może być pusta. Twarde wyłączenie usuwa ten blok.

Karta modelu obejmuje zastosowania agentowe i zaleca Qwen-Agent do definicji narzędzi oraz parsowania. W asystencie, który klasyfikuje zgłoszenie, a następnie wyszukuje opis kategorii, aplikacja udostępniałaby narzędzie wyszukiwania, wykonywała zaakceptowane wywołanie i dostarczała wynik. Wcześniej zdefiniuj argumenty i oczekiwane pola. Poproś o końcowy zapis zgłoszenia z wybraną kategorią, krótkim uzasadnieniem i nieznanymi polami. Zweryfikuj zapis i zachowaj wynik narzędzia użyty do jego utworzenia. Przewodnik Qwen3 opisuje również równoległe i wieloetapowe wywołania narzędzi, z argumentami przedstawianymi jako obiekty i wynikami zwracanymi do rozmowy.

Dokładna karta podaje 32 768 tokenów natywnego kontekstu i dokumentuje rozszerzenie do 131 072 przez YaRN. Wartość rozszerzona zależy od konfiguracji; statyczne skalowanie może wpływać na krótsze wejścia. Planuj łącznie całe żądanie i odpowiedź. W zbiorze krótkich notatek oznacz każdą pozycję, poproś o odpowiadający jej identyfikator wyjścia i zastosuj zwięzły schemat, aby wygenerowany wynik nadal się mieścił. Przykłady i zalecenia długości wyjścia w karcie nie stanowią uniwersalnego twardego limitu generowania. Dokumentacja Qwen3 w wyjaśnieniu długości treningu omawia wiadomości asystenta o długości 38 912 tokenów w trybie rozumowania i 16 384 bez rozumowania oraz zaleca ocenianie jakości dłuższych odpowiedzi. To wartości odrębne od całego okna kontekstu, a nie twarde limity konkretnego punktu końcowego. Karta wyjaśnia też domyślny przydział 40 960 pozycji jako 8192 na typowe polecenia i 32 768 na wyjście; są to wskazówki konfiguracyjne producenta, odrębne od natywnego kontekstu treningu i limitów punktu końcowego.

To wydanie zawiera dodatkowe ostrzeżenie o uporczywych powtórzeniach. Producent odsyła do zalecanych ustawień próbkowania i sugeruje presence\_penalty 1.5 przy znaczących powtórzeniach. W ogólnych wskazówkach zaznacza, że silniejsze kary mogą powodować mieszanie języków lub obniżać jakość, dlatego jest to ustawienie celowane, a nie gwarancja. Tryb rozumowania używa temperature 0.6, top-p 0.95, top-k 20 i min-p 0; tryb bez rozumowania odpowiednio 0.7, 0.8, 20 i 0. Unikaj zachłannego dekodowania przy rozumowaniu, wymagaj wyraźnie wydzielonej odpowiedzi końcowej i sprawdzaj powtarzające się fragmenty, brakujące pola oraz zmienioną terminologię.

Zadanie praktyczne

### Zadanie praktyczne

Przykład techniczny po angielsku

```
Turn an incident note into a handoff

Turn these facts into an operational handoff. Observed failure: report export stops with Disk full. Known impact: exports for Team C failed; other teams were not checked. Last completed step: temporary files listed, none deleted. Next step: identify approved cleanup candidates. Use four labelled lines and do not invent a restoration time or wider impact.
```

#### Oczekiwany wynik

```
Four labelled lines: Failure, Confirmed impact, Completed work and Next step.
```

#### Sprawdź wynik

```
Check that listing files is not reported as deleting them and untested teams remain outside confirmed impact.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen3-4b`

[`qwen3-4b`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen3-4b&route=Ultra&caller=qwen3-4b&fmt=chat)

Alibaba /`qwen3-4b`

### Start

Qwen3-4B to czteromiliardowy model tekstowy do wykonywania instrukcji, wielojęzycznego dialogu i kodu. Jego hybrydowa konstrukcja obsługuje zarówno bezpośrednie odpowiedzi, jak i tryb rozumowania, z właściwymi dla wersji wskazówkami dotyczącymi kontrolowania powtórzeń.

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 qwen3-4b | 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": "qwen3-4b", "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='qwen3-4b',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='qwen3-4b',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** [`qwen3-4b`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen3-4b&route=Ultra&caller=qwen3-4b&fmt=chat)

#### Aliasy ścieżek metod

Użyj ścieżek metod podanych powyżej.

#### Powiązane ID modeli

[`qwen3-4b`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen3-4b&route=Ultra&caller=qwen3-4b&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen3-4b`

[`qwen3-4b`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen3-4b&route=Ultra&caller=qwen3-4b&fmt=messages)

Alibaba /`qwen3-4b`

### Start

Qwen3-4B to czteromiliardowy model tekstowy do wykonywania instrukcji, wielojęzycznego dialogu i kodu. Jego hybrydowa konstrukcja obsługuje zarówno bezpośrednie odpowiedzi, jak i tryb rozumowania, z właściwymi dla wersji wskazówkami dotyczącymi kontrolowania powtórzeń.

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 qwen3-4b | 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": "qwen3-4b",
  "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': 'qwen3-4b', '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': 'qwen3-4b', '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** [`qwen3-4b`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen3-4b&route=Ultra&caller=qwen3-4b&fmt=messages)

#### Aliasy ścieżek metod

Użyj ścieżek metod podanych powyżej.

#### Powiązane ID modeli

[`qwen3-4b`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen3-4b&route=Ultra&caller=qwen3-4b&fmt=messages)

FAQ · Qwen3-4B

Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen3-4b`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen3-4b`: `text` → `json`, `sse`

Jakich pól używa żądanie?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen3-4b`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen3-4b`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Jakie limity obowiązują?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen3-4b`: `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.