QwQ-32B-Preview
QwQ 32B Preview é o modelo experimental de raciocínio textual da equipa Qwen para tarefas analíticas. O fabricante indica 32,5 mil milhões de parâmetros e um contexto de 32 768 tokens; esta variante alojada indica 32 000 tokens. Apresente-lhe um problema delimitado e uma condição clara para uma resposta conclusiva.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsqwq-32b-preview - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesqwq-32b-preview
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.
QwQ 32B Preview é um modelo experimental de raciocínio desenvolvido pela equipa Qwen. O fabricante indica 32,5 mil milhões de parâmetros e um contexto de 32 768 tokens. A variante alojada com este nome, nesta ficha, indica um comprimento de contexto de 32 000 tokens. O identificador Preview mantém esta edição distinta dos lançamentos QwQ posteriores.
Prepare um problema com uma condição de conclusão
Indique a pergunta, os pressupostos e os elementos de prova necessários para responder. Para uma tarefa matemática, inclua as unidades e a precisão exigida. Peça o resultado juntamente com as relações necessárias para o verificar. Para trabalho de programação, forneça a função relevante, a entrada que desencadeia o comportamento e o comportamento esperado; peça depois uma correção focada e um teste que permita distingui-la.
Defina o que conta como uma resposta concluída: um valor com os seus pressupostos, um argumento que demonstre uma afirmação identificada ou código que cumpra os exemplos fornecidos. Mantenha o pedido ligado a esse artefacto, para que uma análise longa possa ser revista face a um objetivo concreto.
Mantenha o raciocínio ligado aos elementos de prova
Para uma comparação, identifique as alternativas e indique os aspetos a examinar. Peça as observações de suporte juntamente com a conclusão. Uma tarefa baseada em fontes pode fornecer excertos numerados e pedir uma resposta que conserve essas etiquetas.
O fabricante descreve a mistura de línguas e os ciclos recursivos de raciocínio entre as limitações desta versão de antevisão. Indique a língua pretendida para a resposta e mantenha explícito o pedido de resposta final. Se uma resposta se repetir sem alcançar o resultado pedido, use o problema original e uma pergunta mais restrita na revisão seguinte, em vez de tratar o comprimento como prova de conclusão.
Use o contexto da variante identificada
Selecione as passagens, o código e as decisões anteriores relevantes para o problema imediato. Deixe espaço para a resposta pedida dentro do contexto indicado da variante alojada. O comprimento de resposta do exemplo publicado do modelo é um exemplo, não um máximo rígido independente para todas as tarefas.
Os pontos fortes e as limitações documentados desta versão de antevisão são específicos desta edição. Reveja os resultados matemáticos, as propostas de código e as interpretações face aos elementos de prova reais da tarefa antes de os incorporar noutro fluxo de trabalho.
Tarefa prática
Tarefa prática
Exemplo técnico em inglês
Find the minimum number of boxes
Four indivisible parcels weigh 4, 4, 2 and 2 kg. Each box may hold at most 6 kg, with no limit on parcel count. Find the minimum number of boxes, give a packing assignment and justify why fewer boxes cannot work. Return the final result in English with total weights for every box.Resultado esperado
A minimum-box count, a parcel assignment and a short lower-bound argument using the total weight and capacity.Verificar o resultado
Check that every parcel is assigned once, each box is within 6 kg and the lower bound matches the proposed packing.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwq-32b-preview
qwq-32b-previewIntrodução
QwQ 32B Preview é o modelo experimental de raciocínio textual da equipa Qwen para tarefas analíticas. O fabricante indica 32,5 mil milhões de parâmetros e um contexto de 32 768 tokens; esta variante alojada indica 32 000 tokens. Apresente-lhe um problema delimitado e uma condição clara para uma resposta conclusiva.
- 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 |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites qwq-32b-preview | 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— |
Combinações de materiais de entrada
Texto · Texto UTF8
messages[].content
Parâmetros e ciclo de vida do método
| 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.
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 $0.00058 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.00172 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
Exemplos de pedidos
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwq-32b-preview", "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
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='qwq-32b-preview',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"))
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='qwq-32b-preview',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 |
|---|---|
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 |
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 qwq-32b-preview
Aliases dos caminhos dos métodos
Use os caminhos dos métodos indicados acima.
IDs de chamada relacionados
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwq-32b-preview
qwq-32b-previewIntrodução
QwQ 32B Preview é o modelo experimental de raciocínio textual da equipa Qwen para tarefas analíticas. O fabricante indica 32,5 mil milhões de parâmetros e um contexto de 32 768 tokens; esta variante alojada indica 32 000 tokens. Apresente-lhe um problema delimitado e uma condição clara para uma resposta conclusiva.
- 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 |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites qwq-32b-preview | 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 |
Combinações de materiais de entrada
Texto · Texto UTF-8
Cadeia de caracteres messages[].content
Parâmetros e ciclo de vida do método
| 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
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 $0.00058 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.00172 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
Exemplos de pedidos
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "qwq-32b-preview",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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': 'qwq-32b-preview', '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
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': 'qwq-32b-preview', '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 |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | 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 qwq-32b-preview
Aliases dos caminhos dos métodos
Use os caminhos dos métodos indicados acima.
IDs de chamada relacionados
FAQ · QwQ-32B-Preview
- Que entradas e resultados estão disponíveis?
POST /v1/chat/completions·qwq-32b-preview:text→textPOST /v1/messages·qwq-32b-preview:text→json,sse- Que campos utiliza o pedido?
POST /v1/chat/completions·qwq-32b-preview:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·qwq-32b-preview:model,messages,max_tokens,stream- Que limites se aplicam?
POST /v1/chat/completions·qwq-32b-preview:messages.min_items:1