Source: https://ailoot.ai/models/pt-pt/qwen-qwen3-32b-fp8/ Canonical: https://ailoot.ai/models/pt-pt/qwen-qwen3-32b-fp8/ Language: pt-pt # Qwen3 32B FP8 [Markdown](https://ailoot.ai/models/pt-pt/qwen-qwen3-32b-fp8/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pt-pt/qwen-qwen3-32b-fp8/facts.json) ## [Qwen3 32B FP8](https://ailoot.ai/models/pt-pt/qwen-qwen3-32b-fp8/) Qwen3-32B-FP8 é a edição FP8 de granularidade fina do modelo textual denso Qwen3 de 32,8 mil milhões de parâmetros. Combina respostas diretas e thinking para escrita multilingue, código e análise, com detalhes de checkpoint e compatibilidade separados. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3-32b-fp8`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/qwen-qwen3-32b-fp8/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3-32b-fp8`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/qwen-qwen3-32b-fp8/#method-1) Sobre o modelo Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo. Qwen3-32B-FP8 é o checkpoint FP8 oficial do modelo de linguagem denso Qwen3-32B. O fabricante descreve matemática, raciocínio lógico, geração de código, escrita criativa, diálogo baseado em papéis e cumprimento de instruções em vários turnos. A família suporta mais de 100 idiomas e dialetos. A entrada e a saída são texto, e esta mesma versão fornece comportamento thinking e de resposta direta. O modelo tem 32,8 mil milhões de parâmetros, incluindo 31,2 mil milhões fora dos embeddings, e 64 camadas. A atenção com consultas agrupadas contém 64 cabeças de consulta e oito cabeças de chave/valor. É uma arquitetura densa, distinta das versões Qwen3 de mistura de especialistas com números de parâmetros totais e ativos. FP8 também faz parte da identidade exata da edição. Para um assistente de desenvolvimento, forneça uma função, uma especificação e várias entradas e peça uma explicação do comportamento atual e uma implementação revista que preserve a interface acordada. Para edição, forneça a fonte real, o leitor pretendido e a terminologia, em vez de depender de conhecimentos de contexto não especificados. O guia de início rápido do fabricante usa o template de conversação designado. Separe a tarefa dos materiais fornecidos e especifique a forma final. Um pedido útil de análise pode comparar duas abordagens de validação de dados com as mesmas regras de campos, identificar os casos que cada uma aceita e devolver uma função de validação proposta. Inclua regras de valores em falta, dados representativos e as mensagens de erro exigidas. Para conteúdo multilingue, forneça um glossário e peça uma tradução mais uma lista de termos a rever. Esta preparação permite verificar o resultado gerado face a uma entrada concreta. A integração publicada espera um ambiente de execução compatível com Qwen3; a ficha alerta que versões de Transformers inferiores a 4.51.0 não reconhecem a arquitetura necessária. A nota FP8 descreve quantização de granularidade fina com tamanho de bloco 128. A configuração do checkpoint também identifica a configuração de quantização FP8. O fabricante indica Transformers, SGLang e vLLM para inferência, mas assinala um problema de inferência distribuída com FP8 de granularidade fina em Transformers e nota que o uso de vários dispositivos pode precisar de CUDA\_LAUNCH\_BLOCKING=1. Mantenha esta ressalva de compatibilidade separada das capacidades textuais. A identidade quantizada não estabelece, por si só, uma latência medida, poupança de hardware ou equivalência das respostas face ao checkpoint original. Thinking está ativado por predefinição no template fornecido. Uma definição rígida de non-thinking suprime a secção de raciocínio. Quando thinking continua ativado, /think e /no\_think são controlos suaves para turnos sucessivos, aplicando-se a instrução mais recente; não podem sobrepor-se a uma desativação rígida. Peça raciocínio quando o modelo precisar de examinar condições contraditórias e use depois um seguimento direto para apresentar o resultado aceite de forma breve. Mantenha a resposta final separada e use-a, em vez do raciocínio anterior, como histórico para os turnos posteriores. Com thinking ativado, mesmo um pedido suave de non-thinking mantém um bloco de raciocínio; o seu conteúdo pode estar vazio. A desativação rígida remove esse bloco. A ficha inclui uso com agentes e recomenda Qwen-Agent para formatação e análise sintática de chamadas de ferramentas. Uma aplicação fornece as definições das ferramentas, verifica chamadas, executa-as e devolve resultados. No exemplo de validação, um executor de testes controlado pode avaliar o código proposto face aos casos fornecidos. Peça ao modelo que resuma resultados reais de aprovação ou falha e reveja uma condição identificada que falhou. A saída não deve tratar uma chamada proposta como prova de execução. Decida o âmbito permitido e os campos de saída da ferramenta antes de iniciar o fluxo. O guia Qwen3 também descreve chamadas de ferramentas paralelas e com vários passos, com argumentos representados como objetos e resultados devolvidos à conversa. A ficha exata indica 32 768 tokens de contexto nativo e 131 072 com YaRN. A expansão depende da configuração; o escalonamento estático pode afetar textos mais curtos. A entrada e o resultado gerado ocupam o orçamento da sequência. Identifique as secções longas de origem e atribua espaço suficiente ao código e à explicação pedidos. Os exemplos de saída publicados e as extensões recomendadas não estabelecem um limite rígido de saída universal. Para gerações mais longas, avalie se o resultado continua coerente e cumpre os requisitos da tarefa. A documentação Qwen3 discute extensões de mensagens do assistente de 38 912 tokens em thinking e de 16 384 em non-thinking na explicação da extensão de treino e recomenda avaliar a qualidade de gerações mais longas. Estes valores são distintos da janela de contexto total e não são um limite rígido específico de endpoint. A ficha também explica a alocação posicional predefinida de 40 960 tokens como 8 192 para prompts típicos mais 32 768 para saída; são orientações de configuração do fabricante, separadas do contexto nativo de treino e de qualquer limite de endpoint. As definições de amostragem recomendadas são temperature de 0,6, top-p de 0,95, top-k de 20 e min-p de 0 para thinking, e 0,7, 0,8, 20 e 0 para modo direto. O fabricante alerta contra raciocínio guloso devido à repetição; penalizações de presença altas podem por vezes misturar idiomas. Exija uma resposta final verificável, como uma tabela de decisão, a função concluída e uma lista de casos. Valide os campos estruturados devolvidos, verifique cálculos face à fonte e execute código no ambiente pretendido, mantendo esta identidade FP8 exata ao registar os resultados. Tarefa prática ### Tarefa prática Exemplo técnico em inglês ``` Compare missing-value validators Compare two Python validators for an optional quantity: A uses if not value: return None; B uses if value is None: return None. Requirement: None means omitted, integer zero is valid, and negative quantities are invalid. Explain each validator's behavior for None, 0 and -1, then propose a complete function with explicit validation errors. ``` #### Resultado esperado ``` A three-input comparison table and a proposed function implementing the supplied rules. ``` #### Verificar o resultado ``` Check zero is preserved rather than treated as missing, and negatives are rejected explicitly. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3-32b-fp8` [`qwen/qwen3-32b-fp8`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=qwen%2Fqwen3-32b-fp8&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-32b-fp8&fmt=chat) Alibaba /`qwen/qwen3-32b-fp8` ### Introdução Qwen3-32B-FP8 é a edição FP8 de granularidade fina do modelo textual denso Qwen3 de 32,8 mil milhões de parâmetros. Combina respostas diretas e thinking para escrita multilingue, código e análise, com detalhes de checkpoint e compatibilidade separados. Entradas aceites Texto Resultados Texto ### Disponível no Ailoot · entradas e métodos **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Entrada `text` Saída `text` Formato de saída json ou SSE | Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites qwen/qwen3-32b-fp8 | Predefinição— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Número mínimo de elementos: 1 | Predefinição— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Exemplos: system, user, assistant, tool, function Condições: Estes papéis são representados explicitamente pelos tipos de compatibilidade do código-fonte; o conjunto exato de papéis continua específico do modelo. Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string\|content_part[]\|null` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`messages[].tool_calls` | Tipo`tool_call[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`messages[].tool_call_id` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: role=tool; use o ID realmente devolvido | Predefinição— | | Campo`messages[].name` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`messages[].reasoning_content` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: Reintroduza o raciocínio realmente devolvido quando este modelo o utiliza | Predefinição— | | Campo`messages[].reasoning_details` | Tipo`object\|array` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`max_completion_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse | | Campo`stream_options.include_usage` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`temperature` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`top_p` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`stop` | Tipo`string\|string[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`tools` | Tipo`function_tool[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`tools[].type` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites function Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`tools[].function.name` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Aplica-se quando: Função fornecida como ferramenta | Predefinição— | | Campo`tools[].function.description` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`tools[].function.parameters` | Tipo`JSON_schema` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`tool_choice` | Tipo`string\|object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`parallel_tool_calls` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`response_format` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`reasoning_effort` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`reasoning` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`service_tier` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`instructions` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Campo de compatibilidade | Predefinição— | | Campo`functions` | Tipo`function[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`function_call` | Tipo`string\|object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`prompt_cache_options` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`modalities` | Tipo`string[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites text | Predefinição— | | Campo`provider` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: provider.options é rejeitado nesta rota textual Ultra | Predefinição— | | Campo`cache_control.ttl` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: 1h é rejeitado nos locais efetivos da cache de prompts | Predefinição— | Combinações de materiais de entrada **Texto** · Texto UTF8 `messages[].content` Parâmetros e ciclo de vida do método | Parâmetro | Contrato | | --- | --- | | Parâmetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parâmetro`required` | Contratomodel, messages | | Parâmetro`material_types` | Contratotext | | Parâmetro`messages` | ContratoLista de mensagens com estrutura role/content | | Parâmetro`file_material` | ContratoDocumento UTF-8 real inserido como texto literal; nenhum ID de ficheiro inferido | | Parâmetro`optional_controls` | Contratostream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parâmetro`control_scope` | ContratoEspecífico do modelo; as ferramentas de funções do utilizador diferem das ferramentas alojadas | | Parâmetro`output_modalities` | Contratotext | | Parâmetro`hosted_operations` | Contratofalse | | Parâmetro`multimodal_input_binding` | Contratonull | Ciclo de vida: `synchronous_or_streamed` Envie o ID exato do modelo com messages. O comprimento do contexto não é um limite de saída. Um ficheiro de texto pode fornecer texto literal; as entradas de imagem/áudio/objeto de ficheiro exigem uma associação exata. ### Tarifários As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado. Modo rápido Não especificado Quando o modo rápido está selecionado Modo flex Não especificado Quando o modo flex está selecionado Esforço máximo de raciocínio Não especificado Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default) #### Tarifas Ailoot #### Preços por configuração | Configuração | Tabela de tarifas | Custo | | --- | --- | --- | | ConfiguraçãoTarifas base dos tokens | Tabela de tarifasTarifa base | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0002** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.001** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. [Como funcionam a reserva e a liquidação →](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/reserve/) ### Exemplos de pedidos #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKStreaming em Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "qwen/qwen3-32b-fp8", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3-32b-fp8',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) with client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen3-32b-fp8',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") ``` ### Receber e guardar os resultados #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json ou SSE ##### Guardar todos os resultados concluídos Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra. Conserve cada opção com o conteúdo, as chamadas de ferramentas e o raciocínio. Em SSE, junte os deltas por índice de opção e ferramenta e mantenha o motivo final de conclusão e os dados de utilização. ##### Se for necessário verificar a resposta original Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual. Campos da resposta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`choices[].index` | Tipointeger | | Campo`choices[].message.content` | Tipostring\|null | | Campo`choices[].message.tool_calls` | Tipotool\_call\[\] | | Campo`choices[].message.reasoning_content` | Tipostring | | Campo`choices[].message.reasoning_details` | Tipoobject\|array | | Campo`choices[].finish_reason` | Tipostring\|null | | Campo`usage` | Tipoobject | Erros e passos seguintes | Resposta | Condição | Passo seguinte | | --- | --- | --- | | Resposta400 · `invalid_request_error` | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. | ### Aliases #### Aliases do modelo **Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3-32b-fp8`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=qwen%2Fqwen3-32b-fp8&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-32b-fp8&fmt=chat) #### Aliases dos caminhos dos métodos Use os caminhos dos métodos indicados acima. #### IDs de chamada relacionados [`qwen/qwen3-32b-fp8`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=qwen%2Fqwen3-32b-fp8&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-32b-fp8&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3-32b-fp8` [`qwen/qwen3-32b-fp8`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=qwen%2Fqwen3-32b-fp8&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-32b-fp8&fmt=messages) Alibaba /`qwen/qwen3-32b-fp8` ### Introdução Qwen3-32B-FP8 é a edição FP8 de granularidade fina do modelo textual denso Qwen3 de 32,8 mil milhões de parâmetros. Combina respostas diretas e thinking para escrita multilingue, código e análise, com detalhes de checkpoint e compatibilidade separados. Entradas aceites Texto Resultados json · sse ### Disponível no Ailoot · entradas e métodos **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Entrada `text` Saída `json`, `sse` Formato de saída JSON ou SSE | Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites qwen/qwen3-32b-fp8 | Predefinição— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites user, assistant | Predefinição— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse | Combinações de materiais de entrada **Texto** · Texto UTF-8 `Cadeia de caracteres messages[].content` Parâmetros e ciclo de vida do método | Parâmetro | Contrato | | --- | --- | | Parâmetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parâmetro`required` | Contratomodel, messages, max\_tokens | | Parâmetro`optional_controls` | Contratostream | | Parâmetro`material_types` | Contratotext | | Parâmetro`text_file_material` | ContratoLeia o documento UTF-8 real e coloque o texto na entrada indicada ou na cadeia de conteúdo da mensagem. | Ciclo de vida: `synchronous_or_streamed` ### Tarifários As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado. Modo rápido Não especificado Quando o modo rápido está selecionado Modo flex Não especificado Quando o modo flex está selecionado Esforço máximo de raciocínio Não especificado Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default) #### Tarifas Ailoot #### Preços por configuração | Configuração | Tabela de tarifas | Custo | | --- | --- | --- | | ConfiguraçãoTarifas base dos tokens | Tabela de tarifasTarifa base | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0002** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.001** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. [Como funcionam a reserva e a liquidação →](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/reserve/) ### Exemplos de pedidos #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Corpo JSON mínimo completocurl · use o seu documento UTF-8Python · guarde o resultado completo ```json { "model": "qwen/qwen3-32b-fp8", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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/qwen3-32b-fp8', '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/qwen3-32b-fp8', '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)) ``` ### Receber e guardar os resultados #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON ou SSE ##### Guardar todos os resultados concluídos Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra. Conserve todos os blocos de conteúdo, as assinaturas de raciocínio e os ID reais de utilização de ferramentas. Junte todos os deltas de blocos SSE; o primeiro bloco de texto não é a saída completa. ##### Se for necessário verificar a resposta original Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual. Campos da resposta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`id` | Tipostring | | Campo`model` | Tipostring | | Campo`content[]` | Tipotext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Campo`stop_reason` | Tipostring\|null | | Campo`usage` | Tipoobject | Erros e passos seguintes | Resposta | Condição | Passo seguinte | | --- | --- | --- | | Resposta400 · `invalid_request_error` | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. | ### Aliases #### Aliases do modelo **Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3-32b-fp8`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=qwen%2Fqwen3-32b-fp8&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-32b-fp8&fmt=messages) #### Aliases dos caminhos dos métodos Use os caminhos dos métodos indicados acima. #### IDs de chamada relacionados [`qwen/qwen3-32b-fp8`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=qwen%2Fqwen3-32b-fp8&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-32b-fp8&fmt=messages) FAQ · qwen/qwen3-32b-fp8 Que entradas e resultados estão disponíveis? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-32b-fp8`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3-32b-fp8`: `text` → `json`, `sse` Que campos utiliza o pedido? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-32b-fp8`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3-32b-fp8`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Que limites se aplicam? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-32b-fp8`: `messages.min_items`: `1` Ligue o Ailoot ao Claude Code, OpenCode, Hermes ou à sua aplicação. ## A empresa e a sua carteira de projetos A empresa e a sua carteira de projetos: milhões de clientes; vendas mensais na ordem dos milhares de milhões. ## Compre tokens com desconto. Desconto por subscrição para trabalho regular. Códigos promocionais — até 50% na compra de tokens. Subscrição Escolha um plano com desconto para os pedidos regulares. Código promocional até 50% Introduza o código na compra. O preço é recalculado conforme a campanha em vigor. Custos no histórico O modelo, os tokens e o montante são guardados para cada pedido. [Escolher subscrição](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/subscriptions/) · [Ver preços dos modelos](https://ailoot.ai/models/pt-pt/) ## Ligue a API ao produto que vende. SaaS, aplicações e bots — ao abrigo da oferta e do contrato de licença Ailoot. Para revenda, peça uma licença de revendedor. Aplicação comercial Integre geração de texto, imagens, vídeo e som nas funcionalidades pagas do seu serviço. Licença de revendedor Envie uma descrição do projeto e do modelo de acesso. Peça condições escritas de utilização e revenda. Documentos no site A oferta, o contrato de licença e a política de tratamento de dados estão disponíveis antes da ligação. [Pedir licença de revendedor](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta e contrato de licença](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=pt-pt) ## Ailoot · A empresa e a sua carteira de projetos A Ailoot assenta numa experiência operacional consolidada, numa ampla base de clientes, num serviço estável e no acompanhamento contínuo dos KPI. A empresa e a sua carteira de projetos: milhões de clientes; vendas mensais na ordem dos milhares de milhões. A Ailoot aplica essa experiência operacional ao acesso por API a funcionalidades de IA nos produtos dos clientes, agentes, aplicações e automatizações.