Обзор: программирование с опорой на репозиторий
Qwen3-Coder-Flash — модель генерации кода на основе Qwen3. Производитель сообщает, что она наследует возможности агента программирования Qwen3-Coder-Plus и оптимизирована для понимания репозитория целиком, стабильных вызовов инструментов и взаимодействия в несколько ходов. Документированные вход и выход — текст. Используйте её для задачи программирования с предоставленным контекстом проекта и конкретным результатом: например, предлагаемым патчем, функцией или объяснением.
Сейчас производитель описывает qwen3-coder-flash как функционально эквивалентную qwen3-coder-flash-2025-07-28 и сохраняет этот датированный вариант как отдельную именованную версию. При фиксации выбранной модели сохраняйте запрошенную идентичность. Страница именно этой модели не устанавливает число параметров или идентичность весов открытого варианта Coder, поэтому имя Flash не следует превращать в недоказанное утверждение о размере или архитектуре.
Подготовка материалов репозитория
Предоставьте относящиеся к задаче модули, интерфейсы, требования и входные данные, демонстрирующие обсуждаемое поведение. Запросите предложение реализации, организованное по затрагиваемым компонентам, а затем редактируемый результат отдельно от пояснений. Для анализа дефекта включите наблюдаемую ошибку или выходные данные и ожидаемое поведение. Для новой функции опишите взаимодействия и условия, которым должен соответствовать результат.
Полезный ответ может показать диагноз, предлагаемое изменение и проверки для его рассмотрения. Если задача касается большого проекта, сохраните в предоставленных материалах идентификаторы файлов и функций, чтобы объяснение могло ссылаться на свои основания. Сопоставьте предлагаемые изменения с предоставленными файлами, ожидаемым поведением и результатами подключённых проверок.
Инструменты и обратная связь в несколько ходов
Производитель подчёркивает взаимодействие с инструментами в несколько ходов. Подключённый процесс может предоставить инструменты исследования или выполнения и возвращать модели реальные наблюдения. Укажите разрешённые действия и наблюдаемые критерии завершения. Если проверка не проходит, предоставьте реальную ошибку и относящийся к ней код вместо одной лишь просьбы повторить попытку. Модель может пересмотреть предложение с учётом этой обратной связи; действия выполняет приложение.
Матрица возможностей поддерживает Function Calling в профиле Alibaba China (Beijing) и отмечает отсутствие поддержки в Singapore, Germany (Frankfurt) и US (Virginia). Поэтому доступность инструментов зависит от условий и не гарантируется одним названием модели. В итоговом отчёте следует различать текстовое предложение, запрос инструмента и завершённую операцию. Возвращайте итоговый отчёт, отдельно показывающий предложение кода, запрошенные вызовы инструментов и реальные результаты инструментов.
Возможности и формат результата
На отдельной странице модели принудительное соблюдение структуры вывода и встроенный веб-поиск отмечены как неподдерживаемые. В запросе можно попросить таблицу или текст в форме JSON, но это не создаёт контракт принудительной проверки схемы. Агент программирования может получать актуальные сведения через инструмент, предоставленный приложением, даже если у самой модели нет встроенного поиска.
Prefix Completion не поддерживается в China (Beijing) и поддерживается в Singapore, Germany (Frankfurt) и US (Virginia). Context Caching поддерживается для недатированного псевдонима во всех четырёх профилях, тогда как отдельно указанный вариант от 28 июля отмечает отсутствие поддержки. Для обеих редакций пакетный инференс и дообучение отмечены как неподдерживаемые. Запрашивайте итоговый материал, который легко проверить, и сохраняйте реальные наблюдения инструментов, если отчёт утверждает, что что-то было проверено.
Контекст и пределы вывода
Спецификация устанавливает контекстное окно в 1 000 000 токенов, максимальную длину ввода 997 952 токена и максимальную длину вывода 65 536 токенов. Это разные пределы; не следует предполагать, что максимальный ввод и максимальный вывод одновременно поместятся в контекст. Текст проекта, история, результаты инструментов и генерируемый исходный код требуют места в фактическом бюджете запроса.
Большой контекст позволяет включить в задачу больше материалов репозитория. При этом полезно удалять посторонние сгенерированные файлы, повторы и нерелевантные модули, сохраняя определения и интерфейсы, от которых зависит изменение. Для объёмного результата явно запросите необходимые файлы или функции и оставьте достаточно места в ответе. Отделяйте файлы кода от объяснений, чтобы проверяющим было удобно рассматривать предлагаемые изменения.
Практический результат и существенные ограничения
Для изменения репозитория запросите патч с указанием затронутых файлов, допущений и реальных результатов подключённых проверок. Для алгоритма задайте ограничения входных данных и ожидаемый выход, прежде чем просить код. Документированный вход — текст, поэтому визуальному образцу или записи требуется подходящее отдельное представление, если задача должна использовать их как основания.
Проверяйте сгенерированный синтаксис, интерфейсы и крайние случаи в процессе разработки. Правдоподобное объяснение или описание модели как работающей с инструментами не доказывает, что код успешно выполнялся. Практический результат — пригодный для рассмотрения текст или код, связанный с предоставленными материалами репозитория и сохраняющий точную идентичность Flash, пределы производителя и условный контракт инструментов.
", "aboutText": "Обзор: программирование с опорой на репозиторий\n\nQwen3-Coder-Flash — модель генерации кода на основе Qwen3. Производитель сообщает, что она наследует возможности агента программирования Qwen3-Coder-Plus и оптимизирована для понимания репозитория целиком, стабильных вызовов инструментов и взаимодействия в несколько ходов. Документированные вход и выход — текст. Используйте её для задачи программирования с предоставленным контекстом проекта и конкретным результатом: например, предлагаемым патчем, функцией или объяснением.\n\nСейчас производитель описывает qwen3-coder-flash как функционально эквивалентную qwen3-coder-flash-2025-07-28 и сохраняет этот датированный вариант как отдельную именованную версию. При фиксации выбранной модели сохраняйте запрошенную идентичность. Страница именно этой модели не устанавливает число параметров или идентичность весов открытого варианта Coder, поэтому имя Flash не следует превращать в недоказанное утверждение о размере или архитектуре.\n\nПодготовка материалов репозитория\n\nПредоставьте относящиеся к задаче модули, интерфейсы, требования и входные данные, демонстрирующие обсуждаемое поведение. Запросите предложение реализации, организованное по затрагиваемым компонентам, а затем редактируемый результат отдельно от пояснений. Для анализа дефекта включите наблюдаемую ошибку или выходные данные и ожидаемое поведение. Для новой функции опишите взаимодействия и условия, которым должен соответствовать результат.\n\nПолезный ответ может показать диагноз, предлагаемое изменение и проверки для его рассмотрения. Если задача касается большого проекта, сохраните в предоставленных материалах идентификаторы файлов и функций, чтобы объяснение могло ссылаться на свои основания. Сопоставьте предлагаемые изменения с предоставленными файлами, ожидаемым поведением и результатами подключённых проверок.\n\nИнструменты и обратная связь в несколько ходов\n\nПроизводитель подчёркивает взаимодействие с инструментами в несколько ходов. Подключённый процесс может предоставить инструменты исследования или выполнения и возвращать модели реальные наблюдения. Укажите разрешённые действия и наблюдаемые критерии завершения. Если проверка не проходит, предоставьте реальную ошибку и относящийся к ней код вместо одной лишь просьбы повторить попытку. Модель может пересмотреть предложение с учётом этой обратной связи; действия выполняет приложение.\n\nМатрица возможностей поддерживает Function Calling в профиле Alibaba China (Beijing) и отмечает отсутствие поддержки в Singapore, Germany (Frankfurt) и US (Virginia). Поэтому доступность инструментов зависит от условий и не гарантируется одним названием модели. В итоговом отчёте следует различать текстовое предложение, запрос инструмента и завершённую операцию. Возвращайте итоговый отчёт, отдельно показывающий предложение кода, запрошенные вызовы инструментов и реальные результаты инструментов.\n\nВозможности и формат результата\n\nНа отдельной странице модели принудительное соблюдение структуры вывода и встроенный веб-поиск отмечены как неподдерживаемые. В запросе можно попросить таблицу или текст в форме JSON, но это не создаёт контракт принудительной проверки схемы. Агент программирования может получать актуальные сведения через инструмент, предоставленный приложением, даже если у самой модели нет встроенного поиска.\n\nPrefix Completion не поддерживается в China (Beijing) и поддерживается в Singapore, Germany (Frankfurt) и US (Virginia). Context Caching поддерживается для недатированного псевдонима во всех четырёх профилях, тогда как отдельно указанный вариант от 28 июля отмечает отсутствие поддержки. Для обеих редакций пакетный инференс и дообучение отмечены как неподдерживаемые. Запрашивайте итоговый материал, который легко проверить, и сохраняйте реальные наблюдения инструментов, если отчёт утверждает, что что-то было проверено.\n\nКонтекст и пределы вывода\n\nСпецификация устанавливает контекстное окно в 1 000 000 токенов, максимальную длину ввода 997 952 токена и максимальную длину вывода 65 536 токенов. Это разные пределы; не следует предполагать, что максимальный ввод и максимальный вывод одновременно поместятся в контекст. Текст проекта, история, результаты инструментов и генерируемый исходный код требуют места в фактическом бюджете запроса.\n\nБольшой контекст позволяет включить в задачу больше материалов репозитория. При этом полезно удалять посторонние сгенерированные файлы, повторы и нерелевантные модули, сохраняя определения и интерфейсы, от которых зависит изменение. Для объёмного результата явно запросите необходимые файлы или функции и оставьте достаточно места в ответе. Отделяйте файлы кода от объяснений, чтобы проверяющим было удобно рассматривать предлагаемые изменения.\n\nПрактический результат и существенные ограничения\n\nДля изменения репозитория запросите патч с указанием затронутых файлов, допущений и реальных результатов подключённых проверок. Для алгоритма задайте ограничения входных данных и ожидаемый выход, прежде чем просить код. Документированный вход — текст, поэтому визуальному образцу или записи требуется подходящее отдельное представление, если задача должна использовать их как основания.\n\nПроверяйте сгенерированный синтаксис, интерфейсы и крайние случаи в процессе разработки. Правдоподобное объяснение или описание модели как работающей с инструментами не доказывает, что код успешно выполнялся. Практический результат — пригодный для рассмотрения текст или код, связанный с предоставленными материалами репозитория и сохраняющий точную идентичность Flash, пределы производителя и условный контракт инструментов.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Технический пример на английском
Keep repository paths portable\n\nIn config.py, DATA_PATH = 'data/items.csv'. In runner.py, open(DATA_PATH) fails when the CLI is launched outside the repository directory. Propose a focused fix that anchors the resource path to the module location rather than the current working directory. Preserve the public CLI arguments and include a regression scenario launched from another directory.A small coordinated code proposal for the named modules and a regression scenario for an unrelated working directory.The proposed path does not depend on the launch directory and does not change the public CLI arguments.qwen/qwen3-coder-flashQwen3-Coder-Flash — текстовая модель Qwen для работы с кодом, понимания репозиториев и взаимодействия с инструментами в несколько ходов. Спецификация указывает контекст в миллион токенов, максимум входа 997 952 токена и выхода 65 536 токенов; функции инструментов зависят от профиля развёртывания производителя.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Обзор: программирование с опорой на репозиторий
Qwen3-Coder-Flash — модель генерации кода на основе Qwen3. Производитель сообщает, что она наследует возможности агента программирования Qwen3-Coder-Plus и оптимизирована для понимания репозитория целиком, стабильных вызовов инструментов и взаимодействия в несколько ходов. Документированные вход и выход — текст. Используйте её для задачи программирования с предоставленным контекстом проекта и конкретным результатом: например, предлагаемым патчем, функцией или объяснением.
Сейчас производитель описывает qwen3-coder-flash как функционально эквивалентную qwen3-coder-flash-2025-07-28 и сохраняет этот датированный вариант как отдельную именованную версию. При фиксации выбранной модели сохраняйте запрошенную идентичность. Страница именно этой модели не устанавливает число параметров или идентичность весов открытого варианта Coder, поэтому имя Flash не следует превращать в недоказанное утверждение о размере или архитектуре.
Подготовка материалов репозитория
Предоставьте относящиеся к задаче модули, интерфейсы, требования и входные данные, демонстрирующие обсуждаемое поведение. Запросите предложение реализации, организованное по затрагиваемым компонентам, а затем редактируемый результат отдельно от пояснений. Для анализа дефекта включите наблюдаемую ошибку или выходные данные и ожидаемое поведение. Для новой функции опишите взаимодействия и условия, которым должен соответствовать результат.
Полезный ответ может показать диагноз, предлагаемое изменение и проверки для его рассмотрения. Если задача касается большого проекта, сохраните в предоставленных материалах идентификаторы файлов и функций, чтобы объяснение могло ссылаться на свои основания. Сопоставьте предлагаемые изменения с предоставленными файлами, ожидаемым поведением и результатами подключённых проверок.
Инструменты и обратная связь в несколько ходов
Производитель подчёркивает взаимодействие с инструментами в несколько ходов. Подключённый процесс может предоставить инструменты исследования или выполнения и возвращать модели реальные наблюдения. Укажите разрешённые действия и наблюдаемые критерии завершения. Если проверка не проходит, предоставьте реальную ошибку и относящийся к ней код вместо одной лишь просьбы повторить попытку. Модель может пересмотреть предложение с учётом этой обратной связи; действия выполняет приложение.
Матрица возможностей поддерживает Function Calling в профиле Alibaba China (Beijing) и отмечает отсутствие поддержки в Singapore, Germany (Frankfurt) и US (Virginia). Поэтому доступность инструментов зависит от условий и не гарантируется одним названием модели. В итоговом отчёте следует различать текстовое предложение, запрос инструмента и завершённую операцию. Возвращайте итоговый отчёт, отдельно показывающий предложение кода, запрошенные вызовы инструментов и реальные результаты инструментов.
Возможности и формат результата
На отдельной странице модели принудительное соблюдение структуры вывода и встроенный веб-поиск отмечены как неподдерживаемые. В запросе можно попросить таблицу или текст в форме JSON, но это не создаёт контракт принудительной проверки схемы. Агент программирования может получать актуальные сведения через инструмент, предоставленный приложением, даже если у самой модели нет встроенного поиска.
Prefix Completion не поддерживается в China (Beijing) и поддерживается в Singapore, Germany (Frankfurt) и US (Virginia). Context Caching поддерживается для недатированного псевдонима во всех четырёх профилях, тогда как отдельно указанный вариант от 28 июля отмечает отсутствие поддержки. Для обеих редакций пакетный инференс и дообучение отмечены как неподдерживаемые. Запрашивайте итоговый материал, который легко проверить, и сохраняйте реальные наблюдения инструментов, если отчёт утверждает, что что-то было проверено.
Контекст и пределы вывода
Спецификация устанавливает контекстное окно в 1 000 000 токенов, максимальную длину ввода 997 952 токена и максимальную длину вывода 65 536 токенов. Это разные пределы; не следует предполагать, что максимальный ввод и максимальный вывод одновременно поместятся в контекст. Текст проекта, история, результаты инструментов и генерируемый исходный код требуют места в фактическом бюджете запроса.
Большой контекст позволяет включить в задачу больше материалов репозитория. При этом полезно удалять посторонние сгенерированные файлы, повторы и нерелевантные модули, сохраняя определения и интерфейсы, от которых зависит изменение. Для объёмного результата явно запросите необходимые файлы или функции и оставьте достаточно места в ответе. Отделяйте файлы кода от объяснений, чтобы проверяющим было удобно рассматривать предлагаемые изменения.
Практический результат и существенные ограничения
Для изменения репозитория запросите патч с указанием затронутых файлов, допущений и реальных результатов подключённых проверок. Для алгоритма задайте ограничения входных данных и ожидаемый выход, прежде чем просить код. Документированный вход — текст, поэтому визуальному образцу или записи требуется подходящее отдельное представление, если задача должна использовать их как основания.
Проверяйте сгенерированный синтаксис, интерфейсы и крайние случаи в процессе разработки. Правдоподобное объяснение или описание модели как работающей с инструментами не доказывает, что код успешно выполнялся. Практический результат — пригодный для рассмотрения текст или код, связанный с предоставленными материалами репозитория и сохраняющий точную идентичность Flash, пределы производителя и условный контракт инструментов.
POST /v1/chat/completionstexttext| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения qwen/qwen3-coder-flash | По умолчанию— |
Полеmessages | Типmessage[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Минимум элементов: 1 | По умолчанию— |
Полеmessages[].role | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Примеры: system, user, assistant, tool, function Условия: Эти роли явно представлены типами совместимости исходного кода; точный набор ролей зависит от модели. Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmessages[].content | Типstring|content_part[]|null | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].tool_calls | Типtool_call[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].tool_call_id | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: role=tool; используйте фактически возвращённый ID | По умолчанию— |
Полеmessages[].name | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].reasoning_content | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: Передавайте обратно фактически возвращённые рассуждения, если эта модель их использует | По умолчанию— |
Полеmessages[].reasoning_details | Типobject|array | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmax_tokens | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmax_completion_tokens | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеstream | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse |
Полеstream_options.include_usage | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtemperature | Типnumber | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtop_p | Типnumber | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеstop | Типstring|string[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools | Типfunction_tool[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools[].type | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения function Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools[].function.name | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: передан инструмент-функция | По умолчанию— |
Полеtools[].function.description | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеtools[].function.parameters | ТипJSON_schema | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеtool_choice | Типstring|object | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеparallel_tool_calls | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеresponse_format | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеreasoning_effort | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеreasoning | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеservice_tier | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеinstructions | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Поле совместимости | По умолчанию— |
Полеfunctions | Типfunction[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеfunction_call | Типstring|object | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеprompt_cache_options | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmodalities | Типstring[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения text | По умолчанию— |
Полеprovider | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: provider.options отклоняется на этом текстовом маршруте Ultra | По умолчанию— |
Полеcache_control.ttl | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: 1h отклоняется в фактических местах настройки кэша запросов | По умолчанию— |
Текст · Текст UTF8
messages[].content
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрrequired | Контрактmodel, messages |
Параметрmaterial_types | Контрактtext |
Параметрmessages | Контрактмассив сообщений со структурой role/content |
Параметрfile_material | Контрактфактический документ UTF-8 вставляется как буквальный текст; ID файла не выводится из него |
Параметрoptional_controls | Контрактstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Параметрcontrol_scope | Контрактзависит от модели; пользовательские инструменты-функции отличаются от инструментов, выполняемых на стороне сервиса |
Параметрoutput_modalities | Контрактtext |
Параметрhosted_operations | Контрактfalse |
Параметрmultimodal_input_binding | Контрактnull |
Жизненный цикл: synchronous_or_streamed
Отправляйте точный ID модели вместе с messages.
Длина контекста не является пределом выхода.
Текстовый файл может передавать буквальный текст; входные изображения, аудио и файловые объекты требуют точной привязки.
Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.
Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.
| Конфигурация | Шкала ставок | Токенов контекста больше | Токенов контекста не более, включительно | Плата |
|---|---|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Токенов контекста больше— | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.00039 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.00195 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.000078 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0004875 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
| КонфигурацияУровень 1 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше0 | Токенов контекста не более, включительно32 000 | Плата Вход · Входные токены $0.00039 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.00195 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.000078 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0004875 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
| КонфигурацияУровень 2 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше32 000 | Токенов контекста не более, включительно128 000 | Плата Вход · Входные токены $0.00065 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.00325 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00013 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0008125 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
| КонфигурацияУровень 3 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше128 000 | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.00104 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0052 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.000208 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0013 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen/qwen3-coder-flash", "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-coder-flash',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-coder-flash',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 или SSE
Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.
Сохраняйте каждый вариант ответа с его содержимым, вызовами инструментов и рассуждениями. В SSE собирайте изменения по индексам варианта и инструмента, сохраняйте итоговую причину завершения и данные использования.
Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен.
| Поле | Тип |
|---|---|
Полеchoices[].index | Типinteger |
Полеchoices[].message.content | Типstring|null |
Полеchoices[].message.tool_calls | Типtool_call[] |
Полеchoices[].message.reasoning_content | Типstring |
Полеchoices[].message.reasoning_details | Типobject|array |
Полеchoices[].finish_reason | Типstring|null |
Полеusage | Типobject |
| Ответ | Условие | Следующий шаг |
|---|---|---|
Ответ400 · invalid_request_error | УсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра | Следующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3-coder-flash, qwen3-coder-flash
/chat/completions
qwen/qwen3-coder-flashQwen3-Coder-Flash — текстовая модель Qwen для работы с кодом, понимания репозиториев и взаимодействия с инструментами в несколько ходов. Спецификация указывает контекст в миллион токенов, максимум входа 997 952 токена и выхода 65 536 токенов; функции инструментов зависят от профиля развёртывания производителя.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Обзор: программирование с опорой на репозиторий
Qwen3-Coder-Flash — модель генерации кода на основе Qwen3. Производитель сообщает, что она наследует возможности агента программирования Qwen3-Coder-Plus и оптимизирована для понимания репозитория целиком, стабильных вызовов инструментов и взаимодействия в несколько ходов. Документированные вход и выход — текст. Используйте её для задачи программирования с предоставленным контекстом проекта и конкретным результатом: например, предлагаемым патчем, функцией или объяснением.
Сейчас производитель описывает qwen3-coder-flash как функционально эквивалентную qwen3-coder-flash-2025-07-28 и сохраняет этот датированный вариант как отдельную именованную версию. При фиксации выбранной модели сохраняйте запрошенную идентичность. Страница именно этой модели не устанавливает число параметров или идентичность весов открытого варианта Coder, поэтому имя Flash не следует превращать в недоказанное утверждение о размере или архитектуре.
Подготовка материалов репозитория
Предоставьте относящиеся к задаче модули, интерфейсы, требования и входные данные, демонстрирующие обсуждаемое поведение. Запросите предложение реализации, организованное по затрагиваемым компонентам, а затем редактируемый результат отдельно от пояснений. Для анализа дефекта включите наблюдаемую ошибку или выходные данные и ожидаемое поведение. Для новой функции опишите взаимодействия и условия, которым должен соответствовать результат.
Полезный ответ может показать диагноз, предлагаемое изменение и проверки для его рассмотрения. Если задача касается большого проекта, сохраните в предоставленных материалах идентификаторы файлов и функций, чтобы объяснение могло ссылаться на свои основания. Сопоставьте предлагаемые изменения с предоставленными файлами, ожидаемым поведением и результатами подключённых проверок.
Инструменты и обратная связь в несколько ходов
Производитель подчёркивает взаимодействие с инструментами в несколько ходов. Подключённый процесс может предоставить инструменты исследования или выполнения и возвращать модели реальные наблюдения. Укажите разрешённые действия и наблюдаемые критерии завершения. Если проверка не проходит, предоставьте реальную ошибку и относящийся к ней код вместо одной лишь просьбы повторить попытку. Модель может пересмотреть предложение с учётом этой обратной связи; действия выполняет приложение.
Матрица возможностей поддерживает Function Calling в профиле Alibaba China (Beijing) и отмечает отсутствие поддержки в Singapore, Germany (Frankfurt) и US (Virginia). Поэтому доступность инструментов зависит от условий и не гарантируется одним названием модели. В итоговом отчёте следует различать текстовое предложение, запрос инструмента и завершённую операцию. Возвращайте итоговый отчёт, отдельно показывающий предложение кода, запрошенные вызовы инструментов и реальные результаты инструментов.
Возможности и формат результата
На отдельной странице модели принудительное соблюдение структуры вывода и встроенный веб-поиск отмечены как неподдерживаемые. В запросе можно попросить таблицу или текст в форме JSON, но это не создаёт контракт принудительной проверки схемы. Агент программирования может получать актуальные сведения через инструмент, предоставленный приложением, даже если у самой модели нет встроенного поиска.
Prefix Completion не поддерживается в China (Beijing) и поддерживается в Singapore, Germany (Frankfurt) и US (Virginia). Context Caching поддерживается для недатированного псевдонима во всех четырёх профилях, тогда как отдельно указанный вариант от 28 июля отмечает отсутствие поддержки. Для обеих редакций пакетный инференс и дообучение отмечены как неподдерживаемые. Запрашивайте итоговый материал, который легко проверить, и сохраняйте реальные наблюдения инструментов, если отчёт утверждает, что что-то было проверено.
Контекст и пределы вывода
Спецификация устанавливает контекстное окно в 1 000 000 токенов, максимальную длину ввода 997 952 токена и максимальную длину вывода 65 536 токенов. Это разные пределы; не следует предполагать, что максимальный ввод и максимальный вывод одновременно поместятся в контекст. Текст проекта, история, результаты инструментов и генерируемый исходный код требуют места в фактическом бюджете запроса.
Большой контекст позволяет включить в задачу больше материалов репозитория. При этом полезно удалять посторонние сгенерированные файлы, повторы и нерелевантные модули, сохраняя определения и интерфейсы, от которых зависит изменение. Для объёмного результата явно запросите необходимые файлы или функции и оставьте достаточно места в ответе. Отделяйте файлы кода от объяснений, чтобы проверяющим было удобно рассматривать предлагаемые изменения.
Практический результат и существенные ограничения
Для изменения репозитория запросите патч с указанием затронутых файлов, допущений и реальных результатов подключённых проверок. Для алгоритма задайте ограничения входных данных и ожидаемый выход, прежде чем просить код. Документированный вход — текст, поэтому визуальному образцу или записи требуется подходящее отдельное представление, если задача должна использовать их как основания.
Проверяйте сгенерированный синтаксис, интерфейсы и крайние случаи в процессе разработки. Правдоподобное объяснение или описание модели как работающей с инструментами не доказывает, что код успешно выполнялся. Практический результат — пригодный для рассмотрения текст или код, связанный с предоставленными материалами репозитория и сохраняющий точную идентичность Flash, пределы производителя и условный контракт инструментов.
POST /v1/messagestextjson, sse| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения qwen/qwen3-coder-flash | По умолчанию— |
Полеmessages | Типmessage[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].role | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения user, assistant | По умолчанию— |
Полеmessages[].content | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmax_tokens | Типinteger | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеstream | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse |
Текст · Текст UTF-8
строка messages[].content
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрrequired | Контрактmodel, messages, max_tokens |
Параметрoptional_controls | Контрактstream |
Параметрmaterial_types | Контрактtext |
Параметрtext_file_material | КонтрактПрочитайте фактический документ UTF-8 и поместите его текст в указанную строку входа или содержимого сообщения. |
Жизненный цикл: synchronous_or_streamed
Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.
Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.
| Конфигурация | Шкала ставок | Токенов контекста больше | Токенов контекста не более, включительно | Плата |
|---|---|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Токенов контекста больше— | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.00039 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.00195 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.000078 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0004875 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
| КонфигурацияУровень 1 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше0 | Токенов контекста не более, включительно32 000 | Плата Вход · Входные токены $0.00039 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.00195 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.000078 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0004875 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
| КонфигурацияУровень 2 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше32 000 | Токенов контекста не более, включительно128 000 | Плата Вход · Входные токены $0.00065 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.00325 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00013 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0008125 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
| КонфигурацияУровень 3 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше128 000 | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.00104 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0052 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.000208 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0013 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
{\n "model": "qwen/qwen3-coder-flash",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-coder-flash', '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-coder-flash', '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 или SSE
Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.
Сохраняйте все блоки содержимого, подписи рассуждений и фактические ID обращений к инструментам. Собирайте все изменения блоков SSE; первый текстовый блок не является полным выходом.
Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен.
| Поле | Тип |
|---|---|
Полеid | Типstring |
Полеmodel | Типstring |
Полеcontent[] | Типtext|thinking|tool_use|other content block |
Полеstop_reason | Типstring|null |
Полеusage | Типobject |
| Ответ | Условие | Следующий шаг |
|---|---|---|
Ответ400 · invalid_request_error | УсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра | Следующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3-coder-flash, qwen3-coder-flash
/chat/completions
qwen3-coder-flashQwen3-Coder-Flash — текстовая модель Qwen для работы с кодом, понимания репозиториев и взаимодействия с инструментами в несколько ходов. Спецификация указывает контекст в миллион токенов, максимум входа 997 952 токена и выхода 65 536 токенов; функции инструментов зависят от профиля развёртывания производителя.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Обзор: программирование с опорой на репозиторий
Qwen3-Coder-Flash — модель генерации кода на основе Qwen3. Производитель сообщает, что она наследует возможности агента программирования Qwen3-Coder-Plus и оптимизирована для понимания репозитория целиком, стабильных вызовов инструментов и взаимодействия в несколько ходов. Документированные вход и выход — текст. Используйте её для задачи программирования с предоставленным контекстом проекта и конкретным результатом: например, предлагаемым патчем, функцией или объяснением.
Сейчас производитель описывает qwen3-coder-flash как функционально эквивалентную qwen3-coder-flash-2025-07-28 и сохраняет этот датированный вариант как отдельную именованную версию. При фиксации выбранной модели сохраняйте запрошенную идентичность. Страница именно этой модели не устанавливает число параметров или идентичность весов открытого варианта Coder, поэтому имя Flash не следует превращать в недоказанное утверждение о размере или архитектуре.
Подготовка материалов репозитория
Предоставьте относящиеся к задаче модули, интерфейсы, требования и входные данные, демонстрирующие обсуждаемое поведение. Запросите предложение реализации, организованное по затрагиваемым компонентам, а затем редактируемый результат отдельно от пояснений. Для анализа дефекта включите наблюдаемую ошибку или выходные данные и ожидаемое поведение. Для новой функции опишите взаимодействия и условия, которым должен соответствовать результат.
Полезный ответ может показать диагноз, предлагаемое изменение и проверки для его рассмотрения. Если задача касается большого проекта, сохраните в предоставленных материалах идентификаторы файлов и функций, чтобы объяснение могло ссылаться на свои основания. Сопоставьте предлагаемые изменения с предоставленными файлами, ожидаемым поведением и результатами подключённых проверок.
Инструменты и обратная связь в несколько ходов
Производитель подчёркивает взаимодействие с инструментами в несколько ходов. Подключённый процесс может предоставить инструменты исследования или выполнения и возвращать модели реальные наблюдения. Укажите разрешённые действия и наблюдаемые критерии завершения. Если проверка не проходит, предоставьте реальную ошибку и относящийся к ней код вместо одной лишь просьбы повторить попытку. Модель может пересмотреть предложение с учётом этой обратной связи; действия выполняет приложение.
Матрица возможностей поддерживает Function Calling в профиле Alibaba China (Beijing) и отмечает отсутствие поддержки в Singapore, Germany (Frankfurt) и US (Virginia). Поэтому доступность инструментов зависит от условий и не гарантируется одним названием модели. В итоговом отчёте следует различать текстовое предложение, запрос инструмента и завершённую операцию. Возвращайте итоговый отчёт, отдельно показывающий предложение кода, запрошенные вызовы инструментов и реальные результаты инструментов.
Возможности и формат результата
На отдельной странице модели принудительное соблюдение структуры вывода и встроенный веб-поиск отмечены как неподдерживаемые. В запросе можно попросить таблицу или текст в форме JSON, но это не создаёт контракт принудительной проверки схемы. Агент программирования может получать актуальные сведения через инструмент, предоставленный приложением, даже если у самой модели нет встроенного поиска.
Prefix Completion не поддерживается в China (Beijing) и поддерживается в Singapore, Germany (Frankfurt) и US (Virginia). Context Caching поддерживается для недатированного псевдонима во всех четырёх профилях, тогда как отдельно указанный вариант от 28 июля отмечает отсутствие поддержки. Для обеих редакций пакетный инференс и дообучение отмечены как неподдерживаемые. Запрашивайте итоговый материал, который легко проверить, и сохраняйте реальные наблюдения инструментов, если отчёт утверждает, что что-то было проверено.
Контекст и пределы вывода
Спецификация устанавливает контекстное окно в 1 000 000 токенов, максимальную длину ввода 997 952 токена и максимальную длину вывода 65 536 токенов. Это разные пределы; не следует предполагать, что максимальный ввод и максимальный вывод одновременно поместятся в контекст. Текст проекта, история, результаты инструментов и генерируемый исходный код требуют места в фактическом бюджете запроса.
Большой контекст позволяет включить в задачу больше материалов репозитория. При этом полезно удалять посторонние сгенерированные файлы, повторы и нерелевантные модули, сохраняя определения и интерфейсы, от которых зависит изменение. Для объёмного результата явно запросите необходимые файлы или функции и оставьте достаточно места в ответе. Отделяйте файлы кода от объяснений, чтобы проверяющим было удобно рассматривать предлагаемые изменения.
Практический результат и существенные ограничения
Для изменения репозитория запросите патч с указанием затронутых файлов, допущений и реальных результатов подключённых проверок. Для алгоритма задайте ограничения входных данных и ожидаемый выход, прежде чем просить код. Документированный вход — текст, поэтому визуальному образцу или записи требуется подходящее отдельное представление, если задача должна использовать их как основания.
Проверяйте сгенерированный синтаксис, интерфейсы и крайние случаи в процессе разработки. Правдоподобное объяснение или описание модели как работающей с инструментами не доказывает, что код успешно выполнялся. Практический результат — пригодный для рассмотрения текст или код, связанный с предоставленными материалами репозитория и сохраняющий точную идентичность Flash, пределы производителя и условный контракт инструментов.
POST /v1/chat/completionstexttext| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения qwen3-coder-flash | По умолчанию— |
Полеmessages | Типmessage[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Минимум элементов: 1 | По умолчанию— |
Полеmessages[].role | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmessages[].content | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: Текстовая беседа | По умолчанию— |
Полеstream | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse |
Текст · Текст UTF8
messages[].content
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрrequired | Контрактmodel, messages |
Параметрmaterial_types | Контрактtext |
Параметрmessages | Контрактмассив сообщений со структурой role/content |
Параметрfile_material | Контрактфактический документ UTF-8 вставляется как буквальный текст; ID файла не выводится из него |
Параметрoptional_controls | Контрактstream |
Параметрcontrol_scope | КонтрактТекстовая беседа; stream — логическое значение, по умолчанию false. |
Параметрoutput_modalities | Контрактtext |
Параметрhosted_operations | Контрактfalse |
Параметрmultimodal_input_binding | Контрактnull |
Псевдонимы метода: /chat/completions
Жизненный цикл: synchronous_or_streamed
Отправляйте точный ID модели вместе с messages.
Длина контекста не является пределом выхода.
Текстовый файл может передавать буквальный текст; входные изображения, аудио и файловые объекты требуют точной привязки.
Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.
Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.
| Конфигурация | Шкала ставок | Токенов контекста больше | Токенов контекста не более, включительно | Плата |
|---|---|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Токенов контекста больше— | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.00039 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.00195 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.000078 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0004875 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
| КонфигурацияУровень 1 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше0 | Токенов контекста не более, включительно32 000 | Плата Вход · Входные токены $0.00039 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.00195 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.000078 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0004875 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
| КонфигурацияУровень 2 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше32 000 | Токенов контекста не более, включительно128 000 | Плата Вход · Входные токены $0.00065 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.00325 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00013 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0008125 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
| КонфигурацияУровень 3 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше128 000 | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.00104 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0052 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.000208 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0013 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"qwen3-coder-flash","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\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="qwen3-coder-flash", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\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"))\njson или SSE
Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.
Сохраняйте каждый вариант ответа с его содержимым, вызовами инструментов и рассуждениями. В SSE собирайте изменения по индексам варианта и инструмента, сохраняйте итоговую причину завершения и данные использования.
Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен.
| Поле | Тип |
|---|---|
Полеchoices[].index | Типinteger |
Полеchoices[].message.content | Типstring|null |
Полеchoices[].message.tool_calls | Типtool_call[] |
Полеchoices[].message.reasoning_content | Типstring |
Полеchoices[].message.reasoning_details | Типobject|array |
Полеchoices[].finish_reason | Типstring|null |
Полеusage | Типobject |
| Ответ | Условие | Следующий шаг |
|---|---|---|
Ответ400 · invalid_request_error | УсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра | Следующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3-coder-flash, qwen3-coder-flash
/chat/completions
qwen3-coder-flashQwen3-Coder-Flash — текстовая модель Qwen для работы с кодом, понимания репозиториев и взаимодействия с инструментами в несколько ходов. Спецификация указывает контекст в миллион токенов, максимум входа 997 952 токена и выхода 65 536 токенов; функции инструментов зависят от профиля развёртывания производителя.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Обзор: программирование с опорой на репозиторий
Qwen3-Coder-Flash — модель генерации кода на основе Qwen3. Производитель сообщает, что она наследует возможности агента программирования Qwen3-Coder-Plus и оптимизирована для понимания репозитория целиком, стабильных вызовов инструментов и взаимодействия в несколько ходов. Документированные вход и выход — текст. Используйте её для задачи программирования с предоставленным контекстом проекта и конкретным результатом: например, предлагаемым патчем, функцией или объяснением.
Сейчас производитель описывает qwen3-coder-flash как функционально эквивалентную qwen3-coder-flash-2025-07-28 и сохраняет этот датированный вариант как отдельную именованную версию. При фиксации выбранной модели сохраняйте запрошенную идентичность. Страница именно этой модели не устанавливает число параметров или идентичность весов открытого варианта Coder, поэтому имя Flash не следует превращать в недоказанное утверждение о размере или архитектуре.
Подготовка материалов репозитория
Предоставьте относящиеся к задаче модули, интерфейсы, требования и входные данные, демонстрирующие обсуждаемое поведение. Запросите предложение реализации, организованное по затрагиваемым компонентам, а затем редактируемый результат отдельно от пояснений. Для анализа дефекта включите наблюдаемую ошибку или выходные данные и ожидаемое поведение. Для новой функции опишите взаимодействия и условия, которым должен соответствовать результат.
Полезный ответ может показать диагноз, предлагаемое изменение и проверки для его рассмотрения. Если задача касается большого проекта, сохраните в предоставленных материалах идентификаторы файлов и функций, чтобы объяснение могло ссылаться на свои основания. Сопоставьте предлагаемые изменения с предоставленными файлами, ожидаемым поведением и результатами подключённых проверок.
Инструменты и обратная связь в несколько ходов
Производитель подчёркивает взаимодействие с инструментами в несколько ходов. Подключённый процесс может предоставить инструменты исследования или выполнения и возвращать модели реальные наблюдения. Укажите разрешённые действия и наблюдаемые критерии завершения. Если проверка не проходит, предоставьте реальную ошибку и относящийся к ней код вместо одной лишь просьбы повторить попытку. Модель может пересмотреть предложение с учётом этой обратной связи; действия выполняет приложение.
Матрица возможностей поддерживает Function Calling в профиле Alibaba China (Beijing) и отмечает отсутствие поддержки в Singapore, Germany (Frankfurt) и US (Virginia). Поэтому доступность инструментов зависит от условий и не гарантируется одним названием модели. В итоговом отчёте следует различать текстовое предложение, запрос инструмента и завершённую операцию. Возвращайте итоговый отчёт, отдельно показывающий предложение кода, запрошенные вызовы инструментов и реальные результаты инструментов.
Возможности и формат результата
На отдельной странице модели принудительное соблюдение структуры вывода и встроенный веб-поиск отмечены как неподдерживаемые. В запросе можно попросить таблицу или текст в форме JSON, но это не создаёт контракт принудительной проверки схемы. Агент программирования может получать актуальные сведения через инструмент, предоставленный приложением, даже если у самой модели нет встроенного поиска.
Prefix Completion не поддерживается в China (Beijing) и поддерживается в Singapore, Germany (Frankfurt) и US (Virginia). Context Caching поддерживается для недатированного псевдонима во всех четырёх профилях, тогда как отдельно указанный вариант от 28 июля отмечает отсутствие поддержки. Для обеих редакций пакетный инференс и дообучение отмечены как неподдерживаемые. Запрашивайте итоговый материал, который легко проверить, и сохраняйте реальные наблюдения инструментов, если отчёт утверждает, что что-то было проверено.
Контекст и пределы вывода
Спецификация устанавливает контекстное окно в 1 000 000 токенов, максимальную длину ввода 997 952 токена и максимальную длину вывода 65 536 токенов. Это разные пределы; не следует предполагать, что максимальный ввод и максимальный вывод одновременно поместятся в контекст. Текст проекта, история, результаты инструментов и генерируемый исходный код требуют места в фактическом бюджете запроса.
Большой контекст позволяет включить в задачу больше материалов репозитория. При этом полезно удалять посторонние сгенерированные файлы, повторы и нерелевантные модули, сохраняя определения и интерфейсы, от которых зависит изменение. Для объёмного результата явно запросите необходимые файлы или функции и оставьте достаточно места в ответе. Отделяйте файлы кода от объяснений, чтобы проверяющим было удобно рассматривать предлагаемые изменения.
Практический результат и существенные ограничения
Для изменения репозитория запросите патч с указанием затронутых файлов, допущений и реальных результатов подключённых проверок. Для алгоритма задайте ограничения входных данных и ожидаемый выход, прежде чем просить код. Документированный вход — текст, поэтому визуальному образцу или записи требуется подходящее отдельное представление, если задача должна использовать их как основания.
Проверяйте сгенерированный синтаксис, интерфейсы и крайние случаи в процессе разработки. Правдоподобное объяснение или описание модели как работающей с инструментами не доказывает, что код успешно выполнялся. Практический результат — пригодный для рассмотрения текст или код, связанный с предоставленными материалами репозитория и сохраняющий точную идентичность Flash, пределы производителя и условный контракт инструментов.
POST /v1/messagestextjson, sse| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения qwen3-coder-flash | По умолчанию— |
Полеmessages | Типmessage[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].role | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения user, assistant | По умолчанию— |
Полеmessages[].content | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmax_tokens | Типinteger | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеstream | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse |
Текст · Текст UTF-8
строка messages[].content
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрrequired | Контрактmodel, messages, max_tokens |
Параметрoptional_controls | Контрактstream |
Параметрmaterial_types | Контрактtext |
Параметрtext_file_material | КонтрактПрочитайте фактический документ UTF-8 и поместите его текст в указанную строку входа или содержимого сообщения. |
Жизненный цикл: synchronous_or_streamed
Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.
Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.
| Конфигурация | Шкала ставок | Токенов контекста больше | Токенов контекста не более, включительно | Плата |
|---|---|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Токенов контекста больше— | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.00039 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.00195 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.000078 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0004875 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
| КонфигурацияУровень 1 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше0 | Токенов контекста не более, включительно32 000 | Плата Вход · Входные токены $0.00039 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.00195 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.000078 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0004875 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
| КонфигурацияУровень 2 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше32 000 | Токенов контекста не более, включительно128 000 | Плата Вход · Входные токены $0.00065 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.00325 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00013 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0008125 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
| КонфигурацияУровень 3 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше128 000 | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.00104 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0052 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.000208 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0013 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
{\n "model": "qwen3-coder-flash",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'qwen3-coder-flash', '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': 'qwen3-coder-flash', '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 или SSE
Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.
Сохраняйте все блоки содержимого, подписи рассуждений и фактические ID обращений к инструментам. Собирайте все изменения блоков SSE; первый текстовый блок не является полным выходом.
Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен.
| Поле | Тип |
|---|---|
Полеid | Типstring |
Полеmodel | Типstring |
Полеcontent[] | Типtext|thinking|tool_use|other content block |
Полеstop_reason | Типstring|null |
Полеusage | Типobject |
| Ответ | Условие | Следующий шаг |
|---|---|---|
Ответ400 · invalid_request_error | УсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра | Следующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3-coder-flash, qwen3-coder-flash
/chat/completions
Технический пример на английском
Keep repository paths portable\n\nIn config.py, DATA_PATH = 'data/items.csv'. In runner.py, open(DATA_PATH) fails when the CLI is launched outside the repository directory. Propose a focused fix that anchors the resource path to the module location rather than the current working directory. Preserve the public CLI arguments and include a regression scenario launched from another directory.A small coordinated code proposal for the named modules and a regression scenario for an unrelated working directory.The proposed path does not depend on the launch directory and does not change the public CLI arguments.