Introdução: capacidades da família Qwen3.8 Max
Qwen3.8 Max Prime pertence à família Qwen3.8 Max. A Qwen desenvolve esta família para programação, trabalho profissional, investigação e tarefas que abrangem muitas etapas ligadas. A finalidade prática é manter os requisitos presentes, utilizar nova informação à medida que o trabalho avança e produzir um artefacto textual concluído. A edição Prime mantém a sua própria identidade; a descrição da família não estabelece um conjunto distinto de pesos nem uma garantia de tempo de resposta específica desta edição.
Trabalho central: programação, tarefas profissionais e investigação
Numa tarefa de desenvolvimento, forneça os ficheiros ou excertos relevantes do projeto, o comportamento a alterar e o entregável esperado. Peça um diagnóstico, uma proposta de implementação e verificações que mostrem se a alteração satisfaz o requisito. Numa tarefa de investigação, forneça o material a comparar e peça um relatório que distinga as provas fornecidas pelas fontes da interpretação. Num documento profissional, especifique o público, as secções e os critérios de um resultado completo. Utilize o material de origem e os critérios de conclusão para rever o diagnóstico, relatório ou documento resultante.
Execução de agentes e retorno de resultados
O fabricante destaca o planeamento autónomo e a capacidade de utilizar o retorno de um ambiente. Uma tarefa de agente pode ser definida como um objetivo, ações permitidas, ferramentas relevantes e uma condição visível de conclusão. Por exemplo, uma aplicação pode permitir ao modelo inspecionar um repositório, propor uma alteração, receber o resultado de uma verificação permitida e rever a etapa seguinte. O modelo contribui com planeamento e raciocínio; a aplicação liga ferramentas e executa as suas ações.
Peça um registo do trabalho concluído e das condições por resolver, juntamente com o artefacto final. Isto ajuda a distinguir uma próxima etapa proposta de uma ação executada. Uma tarefa com várias etapas continua a precisar de entradas e retorno explícitos; a capacidade de planeamento do modelo não prova acesso a um computador, a fontes atuais ou a sistemas empresariais.
Compatibilidade e controlo do raciocínio
A documentação da família Qwen3.8 descreve integração com ambientes de desenvolvimento e controlos da profundidade de raciocínio através de reasoning_effort. Descreve também a preservação do contexto de raciocínio no histórico da conversa através de preserve_thinking. São características do fabricante cuja disponibilidade e definições exatas dependem da edição e da interface. Mantenha as correções e os resultados das ferramentas associados à tarefa que atualizam e peça uma conclusão final concisa mesmo quando o raciocínio é extenso.
O fabricante distingue a oferta gerida Qwen3.8-Max do checkpoint aberto Qwen3.8-2.4T-A95B. A referência Max inclui entrada de texto, imagem e vídeo, saída textual e suporte de respostas diretas; o checkpoint aberto é só de texto e usa sempre raciocínio. Esses contratos devem manter-se distintos. Para trabalho visual da família Max, forneça páginas de documentos legíveis, diagramas ou o segmento de vídeo relevante e identifique as provas que a resposta deve abordar.
Ferramentas e resultados estruturados
A referência Max gerida do fabricante indica chamadas de funções, saídas estruturadas, recuperação e ferramentas do tipo interpretador de código, com suporte dependente da interface. Um fluxo documental útil pode pedir uma tabela de conclusões com referências de suporte a páginas ou secções; um fluxo de programação pode pedir um patch e uma explicação separada. Esquemas de saída impostos e execução externa são características do fluxo ligado, não consequências de colocar JSON ou «executar» num pedido. Esta descrição da família não promete que todas as funcionalidades geridas listadas sejam expostas por Prime ou por outra aplicação.
Contexto e limites específicos da edição
A referência Max gerida descreve um contexto de um milhão de tokens, com limites separados e arredondados de entrada, saída e raciocínio. O checkpoint aberto documenta, em vez disso, contexto nativo de 262,144 tokens e extensão condicional até 1,010,000. São especificações diferentes do produtor e não devem ser reduzidas a um limite universal Prime. O limite máximo exato de saída específico de Prime, os limites de multimédia e o contrato dos controlos não ficam estabelecidos pelas fontes da família aqui utilizadas.
Prepare apenas o material necessário para a tarefa e reserve espaço para a explicação e o artefacto final. Preserve as fronteiras dos documentos e os identificadores de código nas entradas longas para que as conclusões sejam rastreáveis. Confira código gerado, cálculos e passagens citadas com as provas fornecidas. Mantenha a implementação, o relatório ou o documento final ligado às provas fornecidas e aos critérios de conclusão da tarefa.
", "aboutText": "Introdução: capacidades da família Qwen3.8 Max\n\nQwen3.8 Max Prime pertence à família Qwen3.8 Max. A Qwen desenvolve esta família para programação, trabalho profissional, investigação e tarefas que abrangem muitas etapas ligadas. A finalidade prática é manter os requisitos presentes, utilizar nova informação à medida que o trabalho avança e produzir um artefacto textual concluído. A edição Prime mantém a sua própria identidade; a descrição da família não estabelece um conjunto distinto de pesos nem uma garantia de tempo de resposta específica desta edição.\n\nTrabalho central: programação, tarefas profissionais e investigação\n\nNuma tarefa de desenvolvimento, forneça os ficheiros ou excertos relevantes do projeto, o comportamento a alterar e o entregável esperado. Peça um diagnóstico, uma proposta de implementação e verificações que mostrem se a alteração satisfaz o requisito. Numa tarefa de investigação, forneça o material a comparar e peça um relatório que distinga as provas fornecidas pelas fontes da interpretação. Num documento profissional, especifique o público, as secções e os critérios de um resultado completo. Utilize o material de origem e os critérios de conclusão para rever o diagnóstico, relatório ou documento resultante.\n\nExecução de agentes e retorno de resultados\n\nO fabricante destaca o planeamento autónomo e a capacidade de utilizar o retorno de um ambiente. Uma tarefa de agente pode ser definida como um objetivo, ações permitidas, ferramentas relevantes e uma condição visível de conclusão. Por exemplo, uma aplicação pode permitir ao modelo inspecionar um repositório, propor uma alteração, receber o resultado de uma verificação permitida e rever a etapa seguinte. O modelo contribui com planeamento e raciocínio; a aplicação liga ferramentas e executa as suas ações.\n\nPeça um registo do trabalho concluído e das condições por resolver, juntamente com o artefacto final. Isto ajuda a distinguir uma próxima etapa proposta de uma ação executada. Uma tarefa com várias etapas continua a precisar de entradas e retorno explícitos; a capacidade de planeamento do modelo não prova acesso a um computador, a fontes atuais ou a sistemas empresariais.\n\nCompatibilidade e controlo do raciocínio\n\nA documentação da família Qwen3.8 descreve integração com ambientes de desenvolvimento e controlos da profundidade de raciocínio através de reasoning_effort. Descreve também a preservação do contexto de raciocínio no histórico da conversa através de preserve_thinking. São características do fabricante cuja disponibilidade e definições exatas dependem da edição e da interface. Mantenha as correções e os resultados das ferramentas associados à tarefa que atualizam e peça uma conclusão final concisa mesmo quando o raciocínio é extenso.\n\nO fabricante distingue a oferta gerida Qwen3.8-Max do checkpoint aberto Qwen3.8-2.4T-A95B. A referência Max inclui entrada de texto, imagem e vídeo, saída textual e suporte de respostas diretas; o checkpoint aberto é só de texto e usa sempre raciocínio. Esses contratos devem manter-se distintos. Para trabalho visual da família Max, forneça páginas de documentos legíveis, diagramas ou o segmento de vídeo relevante e identifique as provas que a resposta deve abordar.\n\nFerramentas e resultados estruturados\n\nA referência Max gerida do fabricante indica chamadas de funções, saídas estruturadas, recuperação e ferramentas do tipo interpretador de código, com suporte dependente da interface. Um fluxo documental útil pode pedir uma tabela de conclusões com referências de suporte a páginas ou secções; um fluxo de programação pode pedir um patch e uma explicação separada. Esquemas de saída impostos e execução externa são características do fluxo ligado, não consequências de colocar JSON ou «executar» num pedido. Esta descrição da família não promete que todas as funcionalidades geridas listadas sejam expostas por Prime ou por outra aplicação.\n\nContexto e limites específicos da edição\n\nA referência Max gerida descreve um contexto de um milhão de tokens, com limites separados e arredondados de entrada, saída e raciocínio. O checkpoint aberto documenta, em vez disso, contexto nativo de 262,144 tokens e extensão condicional até 1,010,000. São especificações diferentes do produtor e não devem ser reduzidas a um limite universal Prime. O limite máximo exato de saída específico de Prime, os limites de multimédia e o contrato dos controlos não ficam estabelecidos pelas fontes da família aqui utilizadas.\n\nPrepare apenas o material necessário para a tarefa e reserve espaço para a explicação e o artefacto final. Preserve as fronteiras dos documentos e os identificadores de código nas entradas longas para que as conclusões sejam rastreáveis. Confira código gerado, cálculos e passagens citadas com as provas fornecidas. Mantenha a implementação, o relatório ou o documento final ligado às provas fornecidas e aos critérios de conclusão da tarefa.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Exemplo técnico em inglês
Produce an evidence-based readiness memo\n\nPrepare a release-readiness memo from supplied feedback. [REQUIREMENTS] New exports must preserve column order and empty headings. [CHECK A] Column order passed. [CHECK B] Empty headings were dropped. [REVIEW] Preserve all header cells, including blank ones. Give the decision, a focused correction proposal and the exact follow-up check needed. Do not report unexecuted work as complete.A short readiness decision with evidence, proposed correction and a targeted recheck definition.Check the memo treats the failed header case as unresolved despite the passing order check.qwen/qwen3.8-max-primeQwen3.8 Max Prime pertence à família Max da Qwen para programação, trabalho profissional, investigação e tarefas prolongadas de agentes. O seu âmbito útil inclui interpretar requisitos, trabalhar a partir de retorno de resultados e preparar entregáveis textuais completos com base no material de projeto fornecido.
Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.
Introdução: capacidades da família Qwen3.8 Max
Qwen3.8 Max Prime pertence à família Qwen3.8 Max. A Qwen desenvolve esta família para programação, trabalho profissional, investigação e tarefas que abrangem muitas etapas ligadas. A finalidade prática é manter os requisitos presentes, utilizar nova informação à medida que o trabalho avança e produzir um artefacto textual concluído. A edição Prime mantém a sua própria identidade; a descrição da família não estabelece um conjunto distinto de pesos nem uma garantia de tempo de resposta específica desta edição.
Trabalho central: programação, tarefas profissionais e investigação
Numa tarefa de desenvolvimento, forneça os ficheiros ou excertos relevantes do projeto, o comportamento a alterar e o entregável esperado. Peça um diagnóstico, uma proposta de implementação e verificações que mostrem se a alteração satisfaz o requisito. Numa tarefa de investigação, forneça o material a comparar e peça um relatório que distinga as provas fornecidas pelas fontes da interpretação. Num documento profissional, especifique o público, as secções e os critérios de um resultado completo. Utilize o material de origem e os critérios de conclusão para rever o diagnóstico, relatório ou documento resultante.
Execução de agentes e retorno de resultados
O fabricante destaca o planeamento autónomo e a capacidade de utilizar o retorno de um ambiente. Uma tarefa de agente pode ser definida como um objetivo, ações permitidas, ferramentas relevantes e uma condição visível de conclusão. Por exemplo, uma aplicação pode permitir ao modelo inspecionar um repositório, propor uma alteração, receber o resultado de uma verificação permitida e rever a etapa seguinte. O modelo contribui com planeamento e raciocínio; a aplicação liga ferramentas e executa as suas ações.
Peça um registo do trabalho concluído e das condições por resolver, juntamente com o artefacto final. Isto ajuda a distinguir uma próxima etapa proposta de uma ação executada. Uma tarefa com várias etapas continua a precisar de entradas e retorno explícitos; a capacidade de planeamento do modelo não prova acesso a um computador, a fontes atuais ou a sistemas empresariais.
Compatibilidade e controlo do raciocínio
A documentação da família Qwen3.8 descreve integração com ambientes de desenvolvimento e controlos da profundidade de raciocínio através de reasoning_effort. Descreve também a preservação do contexto de raciocínio no histórico da conversa através de preserve_thinking. São características do fabricante cuja disponibilidade e definições exatas dependem da edição e da interface. Mantenha as correções e os resultados das ferramentas associados à tarefa que atualizam e peça uma conclusão final concisa mesmo quando o raciocínio é extenso.
O fabricante distingue a oferta gerida Qwen3.8-Max do checkpoint aberto Qwen3.8-2.4T-A95B. A referência Max inclui entrada de texto, imagem e vídeo, saída textual e suporte de respostas diretas; o checkpoint aberto é só de texto e usa sempre raciocínio. Esses contratos devem manter-se distintos. Para trabalho visual da família Max, forneça páginas de documentos legíveis, diagramas ou o segmento de vídeo relevante e identifique as provas que a resposta deve abordar.
Ferramentas e resultados estruturados
A referência Max gerida do fabricante indica chamadas de funções, saídas estruturadas, recuperação e ferramentas do tipo interpretador de código, com suporte dependente da interface. Um fluxo documental útil pode pedir uma tabela de conclusões com referências de suporte a páginas ou secções; um fluxo de programação pode pedir um patch e uma explicação separada. Esquemas de saída impostos e execução externa são características do fluxo ligado, não consequências de colocar JSON ou «executar» num pedido. Esta descrição da família não promete que todas as funcionalidades geridas listadas sejam expostas por Prime ou por outra aplicação.
Contexto e limites específicos da edição
A referência Max gerida descreve um contexto de um milhão de tokens, com limites separados e arredondados de entrada, saída e raciocínio. O checkpoint aberto documenta, em vez disso, contexto nativo de 262,144 tokens e extensão condicional até 1,010,000. São especificações diferentes do produtor e não devem ser reduzidas a um limite universal Prime. O limite máximo exato de saída específico de Prime, os limites de multimédia e o contrato dos controlos não ficam estabelecidos pelas fontes da família aqui utilizadas.
Prepare apenas o material necessário para a tarefa e reserve espaço para a explicação e o artefacto final. Preserve as fronteiras dos documentos e os identificadores de código nas entradas longas para que as conclusões sejam rastreáveis. Confira código gerado, cálculos e passagens citadas com as provas fornecidas. Mantenha a implementação, o relatório ou o documento final ligado às provas fornecidas e aos critérios de conclusão da tarefa.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites qwen/qwen3.8-max-prime | Predefinição— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObrigatório | Valores e limites Número mínimo de elementos: 1 | Predefinição— |
Campomessages[].role | Tipostring | 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— |
Campomessages[].content | Tipostring|content_part[]|null | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campomessages[].tool_calls | Tipotool_call[] | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campomessages[].tool_call_id | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: role=tool; use o ID realmente devolvido | Predefinição— |
Campomessages[].name | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campomessages[].reasoning_content | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: Reintroduza o raciocínio realmente devolvido quando este modelo o utiliza | Predefinição— |
Campomessages[].reasoning_details | Tipoobject|array | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse |
Campostream_options.include_usage | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campostop | Tipostring|string[] | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campotools | Tipofunction_tool[] | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campotools[].type | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites function Depende do modelo | Predefinição— |
Campotools[].function.name | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites Aplica-se quando: Função fornecida como ferramenta | Predefinição— |
Campotools[].function.description | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campotools[].function.parameters | TipoJSON_schema | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campotool_choice | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campoparallel_tool_calls | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Camporesponse_format | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Camporeasoning_effort | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Camporeasoning | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campoinstructions | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Campo de compatibilidade | Predefinição— |
Campofunctions | Tipofunction[] | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campofunction_call | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campoprompt_cache_options | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campomodalities | Tipostring[] | RequisitoOpcional | Valores e limites text | Predefinição— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: provider.options é rejeitado nesta rota textual Ultra | Predefinição— |
Campocache_control.ttl | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: 1h é rejeitado nos locais efetivos da cache de prompts | Predefinição— |
Texto · Texto UTF8
messages[].content
| Parâmetro | Contrato |
|---|---|
Parâmetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parâmetrorequired | Contratomodel, messages |
Parâmetromaterial_types | Contratotext |
Parâmetromessages | ContratoLista de mensagens com estrutura role/content |
Parâmetrofile_material | ContratoDocumento UTF-8 real inserido como texto literal; nenhum ID de ficheiro inferido |
Parâmetrooptional_controls | Contratostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parâmetrocontrol_scope | ContratoEspecífico do modelo; as ferramentas de funções do utilizador diferem das ferramentas alojadas |
Parâmetrooutput_modalities | Contratotext |
Parâmetrohosted_operations | Contratofalse |
Parâmetromultimodal_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.
As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.
Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas.
| Configuração | Tabela de tarifas | Tokens de contexto, mais de | Tokens de contexto, até ao limite inclusive | Custo |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguraçãoTarifas base dos tokens | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.008 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.024 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.001 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
| ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.008 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.024 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.001 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen/qwen3.8-max-prime", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3.8-max-prime',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen3.8-max-prime',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson ou SSE
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.
Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| 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. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3.8-max-prime
Use os caminhos dos métodos indicados acima.
qwen/qwen3.8-max-primeQwen3.8 Max Prime pertence à família Max da Qwen para programação, trabalho profissional, investigação e tarefas prolongadas de agentes. O seu âmbito útil inclui interpretar requisitos, trabalhar a partir de retorno de resultados e preparar entregáveis textuais completos com base no material de projeto fornecido.
Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.
Introdução: capacidades da família Qwen3.8 Max
Qwen3.8 Max Prime pertence à família Qwen3.8 Max. A Qwen desenvolve esta família para programação, trabalho profissional, investigação e tarefas que abrangem muitas etapas ligadas. A finalidade prática é manter os requisitos presentes, utilizar nova informação à medida que o trabalho avança e produzir um artefacto textual concluído. A edição Prime mantém a sua própria identidade; a descrição da família não estabelece um conjunto distinto de pesos nem uma garantia de tempo de resposta específica desta edição.
Trabalho central: programação, tarefas profissionais e investigação
Numa tarefa de desenvolvimento, forneça os ficheiros ou excertos relevantes do projeto, o comportamento a alterar e o entregável esperado. Peça um diagnóstico, uma proposta de implementação e verificações que mostrem se a alteração satisfaz o requisito. Numa tarefa de investigação, forneça o material a comparar e peça um relatório que distinga as provas fornecidas pelas fontes da interpretação. Num documento profissional, especifique o público, as secções e os critérios de um resultado completo. Utilize o material de origem e os critérios de conclusão para rever o diagnóstico, relatório ou documento resultante.
Execução de agentes e retorno de resultados
O fabricante destaca o planeamento autónomo e a capacidade de utilizar o retorno de um ambiente. Uma tarefa de agente pode ser definida como um objetivo, ações permitidas, ferramentas relevantes e uma condição visível de conclusão. Por exemplo, uma aplicação pode permitir ao modelo inspecionar um repositório, propor uma alteração, receber o resultado de uma verificação permitida e rever a etapa seguinte. O modelo contribui com planeamento e raciocínio; a aplicação liga ferramentas e executa as suas ações.
Peça um registo do trabalho concluído e das condições por resolver, juntamente com o artefacto final. Isto ajuda a distinguir uma próxima etapa proposta de uma ação executada. Uma tarefa com várias etapas continua a precisar de entradas e retorno explícitos; a capacidade de planeamento do modelo não prova acesso a um computador, a fontes atuais ou a sistemas empresariais.
Compatibilidade e controlo do raciocínio
A documentação da família Qwen3.8 descreve integração com ambientes de desenvolvimento e controlos da profundidade de raciocínio através de reasoning_effort. Descreve também a preservação do contexto de raciocínio no histórico da conversa através de preserve_thinking. São características do fabricante cuja disponibilidade e definições exatas dependem da edição e da interface. Mantenha as correções e os resultados das ferramentas associados à tarefa que atualizam e peça uma conclusão final concisa mesmo quando o raciocínio é extenso.
O fabricante distingue a oferta gerida Qwen3.8-Max do checkpoint aberto Qwen3.8-2.4T-A95B. A referência Max inclui entrada de texto, imagem e vídeo, saída textual e suporte de respostas diretas; o checkpoint aberto é só de texto e usa sempre raciocínio. Esses contratos devem manter-se distintos. Para trabalho visual da família Max, forneça páginas de documentos legíveis, diagramas ou o segmento de vídeo relevante e identifique as provas que a resposta deve abordar.
Ferramentas e resultados estruturados
A referência Max gerida do fabricante indica chamadas de funções, saídas estruturadas, recuperação e ferramentas do tipo interpretador de código, com suporte dependente da interface. Um fluxo documental útil pode pedir uma tabela de conclusões com referências de suporte a páginas ou secções; um fluxo de programação pode pedir um patch e uma explicação separada. Esquemas de saída impostos e execução externa são características do fluxo ligado, não consequências de colocar JSON ou «executar» num pedido. Esta descrição da família não promete que todas as funcionalidades geridas listadas sejam expostas por Prime ou por outra aplicação.
Contexto e limites específicos da edição
A referência Max gerida descreve um contexto de um milhão de tokens, com limites separados e arredondados de entrada, saída e raciocínio. O checkpoint aberto documenta, em vez disso, contexto nativo de 262,144 tokens e extensão condicional até 1,010,000. São especificações diferentes do produtor e não devem ser reduzidas a um limite universal Prime. O limite máximo exato de saída específico de Prime, os limites de multimédia e o contrato dos controlos não ficam estabelecidos pelas fontes da família aqui utilizadas.
Prepare apenas o material necessário para a tarefa e reserve espaço para a explicação e o artefacto final. Preserve as fronteiras dos documentos e os identificadores de código nas entradas longas para que as conclusões sejam rastreáveis. Confira código gerado, cálculos e passagens citadas com as provas fornecidas. Mantenha a implementação, o relatório ou o documento final ligado às provas fornecidas e aos critérios de conclusão da tarefa.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites qwen/qwen3.8-max-prime | Predefinição— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites user, assistant | Predefinição— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse |
Texto · Texto UTF-8
Cadeia de caracteres messages[].content
| Parâmetro | Contrato |
|---|---|
Parâmetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parâmetrorequired | Contratomodel, messages, max_tokens |
Parâmetrooptional_controls | Contratostream |
Parâmetromaterial_types | Contratotext |
Parâmetrotext_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
As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.
Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas.
| Configuração | Tabela de tarifas | Tokens de contexto, mais de | Tokens de contexto, até ao limite inclusive | Custo |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguraçãoTarifas base dos tokens | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.008 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.024 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.001 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
| ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.008 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.024 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.001 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
{\n "model": "qwen/qwen3.8-max-prime",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen/qwen3.8-max-prime', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen/qwen3.8-max-prime', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON ou SSE
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.
Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| 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. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3.8-max-prime
Use os caminhos dos métodos indicados acima.
Exemplo técnico em inglês
Produce an evidence-based readiness memo\n\nPrepare a release-readiness memo from supplied feedback. [REQUIREMENTS] New exports must preserve column order and empty headings. [CHECK A] Column order passed. [CHECK B] Empty headings were dropped. [REVIEW] Preserve all header cells, including blank ones. Give the decision, a focused correction proposal and the exact follow-up check needed. Do not report unexecuted work as complete.A short readiness decision with evidence, proposed correction and a targeted recheck definition.Check the memo treats the failed header case as unresolved despite the passing order check.