Poudarki Qwen3-Next: neposredna besedilna navodila
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct je besedilna različica Qwen3-Next za sledenje navodilom brez razmišljanja. Sprejema besedilo in vrača besedilo, vključno s pojasnili, predlogi kode in zahtevanimi dokumentnimi izdelki. Ne ustvarja izrecnih blokov razmišljanja. Ločujte jo od različice Thinking in za programiranje specializiranega Qwen3-Coder-Next; skupna družinska arhitektura ne pomeni, da so njihova pravila odgovarjanja zamenljiva.
Družina uvaja hibridno pozornost, ki združuje Gated DeltaNet in pozornost z vrati, strokovnjake z visoko redkostjo aktivacije, optimizacije stabilnosti, vključno z normalizacijo plasti s središčem pri ničli in zmanjševanjem uteži, ter napovedovanje več žetonov. Te spremembe zadevajo predstavitev dolgih zaporedij in učenje na njih. Njihova učinkovitost pri sklepanju je odvisna od izvedbe, zato arhitekturne številke ne smejo postati fiksno zagotovilo zakasnitve ali prepustnosti.
Pregled modela
Kontrolna točka ima skupaj 80 milijard parametrov in aktivira tri milijarde. Ima 48 plasti v ponavljajočem se vzorcu strokovnjakov s tremi plastmi DeltaNet na eno plast pozornosti z vrati. Proizvajalec navaja 512 strokovnjakov, deset aktiviranih strokovnjakov in enega skupnega strokovnjaka, s predhodnim učenjem na 15 bilijonih žetonov in nadaljnjim učenjem. Aktivirani parametri niso velikost celotne kontrolne točke.
Izvorni kontekst obsega 262,144 žetonov z dokumentirano razširitvijo na 1,010,000. Proizvajalčevi primeri namestitve dopuščajo manjši kontekst, na primer 32,768, kadar omejitve virov preprečujejo delovanje večje nastavitve. Besedilo, zgodovina pogovora, opažanja orodij in ustvarjena vsebina si delijo nastavljeni obseg zaporedja. Razširitev je dodatna pot konfiguracije, ne privzet neomejen vhod.
Uporaba vmesnika za sledenje navodilom
Ta model podpira samo način sledenja navodilom brez razmišljanja. V običajnem besedilu lahko pojasni algoritem, prikaže izračune ali utemelji sklep, ne da bi ustvaril namenski blok razmišljanja. Zahtevajte obliko in meje izdelka: celotno funkcijo, jedrnato poročilo, preglednico dokazov ali odgovor s podpornimi koraki. Zahteva za dolgo pojasnilo ga ne spremeni v ločeno imenovano kontrolno točko Thinking.
Pri nalogi z dokumentom ohranite identifikatorje razdelkov in opredelite vprašanja, na katera mora poročilo odgovoriti. Pri kodi priložite ustrezno funkcijo ali modul, omejitve vhoda in pričakovani izhod. Pri matematiki podajte celotno besedilo naloge in zahtevajte jasno omejen končni rezultat. Vrnjene izračune, kodo ali pojasnilo primerjajte s podanimi pogoji in dejanskimi rezultati.
Izvedba in orodja
Proizvajalec dokumentira klicanje orodij ter za predloge in razčlenjevanje priporoča Qwen-Agent z nastavljenimi orodji ali orodji, povezanimi prek MCP. Povezan postopek lahko omogoči pridobivanje informacij, pregled ali dovoljeno izvajanje in vrne dejanska opažanja. Navedite orodja, dovoljena dejanja in vidne pogoje dokončanja, nato pa zahtevajte, da končno poročilo loči predloge od dejansko vrnjenih rezultatov.
Napovedovanje več žetonov je del učenja, vendar je njegova uporaba pri sklepanju odvisna od izvedbe in ni splošno na voljo v vsakem lahkem delovnem postopku. Predloga ali arhitekturna značilnost sama po sebi ne vzpostavlja dostopa do aktualnih virov, datotek ali okolja za kodo. Ohranite natančni model in obliko pogovora, ki ju uporablja izbrani vmesnik.
Izjemno dolgo besedilo
Proizvajalec z YaRN potrjuje kontekst s približno milijonom žetonov in podaja recept s faktorjem štiri na podlagi 262,144 izvornih položajev. Za obremenitve s 524,288 žetoni predlaga faktor dve. Statično skaliranje lahko zmanjša uspešnost pri krajšem besedilu, zato naj konfiguracija sledi dejanski potrebi po daljšem vhodu.
Dolgo gradivo ohranite urejeno po dokumentih, poteh kode ali razdelkih in odstranite nepovezana ponavljanja. Zahtevajte, da odgovor opredeli podporne odlomke ali pogoje. Rezervirajte prostor za odgovor, namesto da bi največji podatek o kontekstu enačili s popolnim priklicem vsake priložene podrobnosti. Objavljeni podatek o razširitvi 1,010,000 in preverjanje okoli milijona ostajata omejena na proizvajalčev postopek za dolg kontekst.
Navodila za ustvarjanje
Priporočila Best Practices navajajo temperaturo 0.7, top_p 0.8, top_k 20 in min_p 0. Kjer je podprta, lahko kazen za prisotnost v razponu od nič do dveh zmanjša ponavljajoče se besedilo, vendar lahko višje vrednosti pomešajo jezike ali nekoliko zmanjšajo kakovost. Proizvajalec za večino poizvedb priporoča izhodni obseg 16,384 žetonov. To je priporočen proračun ustvarjanja, ne neodvisna stroga zgornja meja; daljših obsegov različice Thinking ne prevzemajte.
Izrecno določite obliko rezultata, na primer matematični ločilnik ali polje z odgovorom. Končni izdelek naj bo enostaven za pregled, njegove izračune, navedke ali kodo pa preverite ob viru. Ta različica samo za besedilo kot lastnega vhoda ne sprejema slik, zvoka ali videa, zato ta gradiva potrebujejo ustrezno ločeno predstavitev, preden lahko podpirajo nalogo.
Praktični rezultat
Uporaben izhod je konkreten besedilni izdelek, utemeljen s podanimi pogoji: pojasnilo dokumenta, predlog kode ali neposreden odgovor z zahtevanimi podpornimi podrobnostmi. Dolg kontekst in klicanje orodij lahko skozi postopek preneseta več dokazov, pravila delovanja brez razmišljanja pa jasno določajo izhodni slog te natančne različice. Rezultat preverite v dejanskem okolju naloge, namesto da bi o pravilnosti sklepali iz njegove dolžine ali samozavestne ubeseditve.
", "aboutText": "Poudarki Qwen3-Next: neposredna besedilna navodila\n\nQwen3-Next-80B-A3B-Instruct je besedilna različica Qwen3-Next za sledenje navodilom brez razmišljanja. Sprejema besedilo in vrača besedilo, vključno s pojasnili, predlogi kode in zahtevanimi dokumentnimi izdelki. Ne ustvarja izrecnih blokov razmišljanja. Ločujte jo od različice Thinking in za programiranje specializiranega Qwen3-Coder-Next; skupna družinska arhitektura ne pomeni, da so njihova pravila odgovarjanja zamenljiva.\n\nDružina uvaja hibridno pozornost, ki združuje Gated DeltaNet in pozornost z vrati, strokovnjake z visoko redkostjo aktivacije, optimizacije stabilnosti, vključno z normalizacijo plasti s središčem pri ničli in zmanjševanjem uteži, ter napovedovanje več žetonov. Te spremembe zadevajo predstavitev dolgih zaporedij in učenje na njih. Njihova učinkovitost pri sklepanju je odvisna od izvedbe, zato arhitekturne številke ne smejo postati fiksno zagotovilo zakasnitve ali prepustnosti.\n\nPregled modela\n\nKontrolna točka ima skupaj 80 milijard parametrov in aktivira tri milijarde. Ima 48 plasti v ponavljajočem se vzorcu strokovnjakov s tremi plastmi DeltaNet na eno plast pozornosti z vrati. Proizvajalec navaja 512 strokovnjakov, deset aktiviranih strokovnjakov in enega skupnega strokovnjaka, s predhodnim učenjem na 15 bilijonih žetonov in nadaljnjim učenjem. Aktivirani parametri niso velikost celotne kontrolne točke.\n\nIzvorni kontekst obsega 262,144 žetonov z dokumentirano razširitvijo na 1,010,000. Proizvajalčevi primeri namestitve dopuščajo manjši kontekst, na primer 32,768, kadar omejitve virov preprečujejo delovanje večje nastavitve. Besedilo, zgodovina pogovora, opažanja orodij in ustvarjena vsebina si delijo nastavljeni obseg zaporedja. Razširitev je dodatna pot konfiguracije, ne privzet neomejen vhod.\n\nUporaba vmesnika za sledenje navodilom\n\nTa model podpira samo način sledenja navodilom brez razmišljanja. V običajnem besedilu lahko pojasni algoritem, prikaže izračune ali utemelji sklep, ne da bi ustvaril namenski blok razmišljanja. Zahtevajte obliko in meje izdelka: celotno funkcijo, jedrnato poročilo, preglednico dokazov ali odgovor s podpornimi koraki. Zahteva za dolgo pojasnilo ga ne spremeni v ločeno imenovano kontrolno točko Thinking.\n\nPri nalogi z dokumentom ohranite identifikatorje razdelkov in opredelite vprašanja, na katera mora poročilo odgovoriti. Pri kodi priložite ustrezno funkcijo ali modul, omejitve vhoda in pričakovani izhod. Pri matematiki podajte celotno besedilo naloge in zahtevajte jasno omejen končni rezultat. Vrnjene izračune, kodo ali pojasnilo primerjajte s podanimi pogoji in dejanskimi rezultati.\n\nIzvedba in orodja\n\nProizvajalec dokumentira klicanje orodij ter za predloge in razčlenjevanje priporoča Qwen-Agent z nastavljenimi orodji ali orodji, povezanimi prek MCP. Povezan postopek lahko omogoči pridobivanje informacij, pregled ali dovoljeno izvajanje in vrne dejanska opažanja. Navedite orodja, dovoljena dejanja in vidne pogoje dokončanja, nato pa zahtevajte, da končno poročilo loči predloge od dejansko vrnjenih rezultatov.\n\nNapovedovanje več žetonov je del učenja, vendar je njegova uporaba pri sklepanju odvisna od izvedbe in ni splošno na voljo v vsakem lahkem delovnem postopku. Predloga ali arhitekturna značilnost sama po sebi ne vzpostavlja dostopa do aktualnih virov, datotek ali okolja za kodo. Ohranite natančni model in obliko pogovora, ki ju uporablja izbrani vmesnik.\n\nIzjemno dolgo besedilo\n\nProizvajalec z YaRN potrjuje kontekst s približno milijonom žetonov in podaja recept s faktorjem štiri na podlagi 262,144 izvornih položajev. Za obremenitve s 524,288 žetoni predlaga faktor dve. Statično skaliranje lahko zmanjša uspešnost pri krajšem besedilu, zato naj konfiguracija sledi dejanski potrebi po daljšem vhodu.\n\nDolgo gradivo ohranite urejeno po dokumentih, poteh kode ali razdelkih in odstranite nepovezana ponavljanja. Zahtevajte, da odgovor opredeli podporne odlomke ali pogoje. Rezervirajte prostor za odgovor, namesto da bi največji podatek o kontekstu enačili s popolnim priklicem vsake priložene podrobnosti. Objavljeni podatek o razširitvi 1,010,000 in preverjanje okoli milijona ostajata omejena na proizvajalčev postopek za dolg kontekst.\n\nNavodila za ustvarjanje\n\nPriporočila Best Practices navajajo temperaturo 0.7, top_p 0.8, top_k 20 in min_p 0. Kjer je podprta, lahko kazen za prisotnost v razponu od nič do dveh zmanjša ponavljajoče se besedilo, vendar lahko višje vrednosti pomešajo jezike ali nekoliko zmanjšajo kakovost. Proizvajalec za večino poizvedb priporoča izhodni obseg 16,384 žetonov. To je priporočen proračun ustvarjanja, ne neodvisna stroga zgornja meja; daljših obsegov različice Thinking ne prevzemajte.\n\nIzrecno določite obliko rezultata, na primer matematični ločilnik ali polje z odgovorom. Končni izdelek naj bo enostaven za pregled, njegove izračune, navedke ali kodo pa preverite ob viru. Ta različica samo za besedilo kot lastnega vhoda ne sprejema slik, zvoka ali videa, zato ta gradiva potrebujejo ustrezno ločeno predstavitev, preden lahko podpirajo nalogo.\n\nPraktični rezultat\n\nUporaben izhod je konkreten besedilni izdelek, utemeljen s podanimi pogoji: pojasnilo dokumenta, predlog kode ali neposreden odgovor z zahtevanimi podpornimi podrobnostmi. Dolg kontekst in klicanje orodij lahko skozi postopek preneseta več dokazov, pravila delovanja brez razmišljanja pa jasno določajo izhodni slog te natančne različice. Rezultat preverite v dejanskem okolju naloge, namesto da bi o pravilnosti sklepali iz njegove dolžine ali samozavestne ubeseditve.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
Explain a section-specific decision\n\nAnswer only from these procedure sections. Section 2: standard purchases need a manager's approval. Section 4: emergency safety purchases may proceed first, but must be reported to that manager within one day. Case: a broken emergency exit light needs replacement today. Give a concise recommendation with section references and identify the follow-up obligation. Do not invent an approval already granted.A direct recommendation with supporting sections and the one-day reporting obligation.The emergency exception retains its reporting condition and is not generalised to all purchases.qwen/qwen3-next-80b-a3b-instructQwen3-Next-80B-A3B-Instruct je Qwenova besedilna različica brez razmišljanja s skupno 80 milijardami parametrov in 3 milijardami aktiviranih parametrov. Združuje hibridno pozornost, redko aktivirane strokovnjake in klicanje orodij z izvornim kontekstom 262,144 žetonov, ki ga je s konfiguracijo mogoče razširiti na 1,010,000.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Poudarki Qwen3-Next: neposredna besedilna navodila
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct je besedilna različica Qwen3-Next za sledenje navodilom brez razmišljanja. Sprejema besedilo in vrača besedilo, vključno s pojasnili, predlogi kode in zahtevanimi dokumentnimi izdelki. Ne ustvarja izrecnih blokov razmišljanja. Ločujte jo od različice Thinking in za programiranje specializiranega Qwen3-Coder-Next; skupna družinska arhitektura ne pomeni, da so njihova pravila odgovarjanja zamenljiva.
Družina uvaja hibridno pozornost, ki združuje Gated DeltaNet in pozornost z vrati, strokovnjake z visoko redkostjo aktivacije, optimizacije stabilnosti, vključno z normalizacijo plasti s središčem pri ničli in zmanjševanjem uteži, ter napovedovanje več žetonov. Te spremembe zadevajo predstavitev dolgih zaporedij in učenje na njih. Njihova učinkovitost pri sklepanju je odvisna od izvedbe, zato arhitekturne številke ne smejo postati fiksno zagotovilo zakasnitve ali prepustnosti.
Pregled modela
Kontrolna točka ima skupaj 80 milijard parametrov in aktivira tri milijarde. Ima 48 plasti v ponavljajočem se vzorcu strokovnjakov s tremi plastmi DeltaNet na eno plast pozornosti z vrati. Proizvajalec navaja 512 strokovnjakov, deset aktiviranih strokovnjakov in enega skupnega strokovnjaka, s predhodnim učenjem na 15 bilijonih žetonov in nadaljnjim učenjem. Aktivirani parametri niso velikost celotne kontrolne točke.
Izvorni kontekst obsega 262,144 žetonov z dokumentirano razširitvijo na 1,010,000. Proizvajalčevi primeri namestitve dopuščajo manjši kontekst, na primer 32,768, kadar omejitve virov preprečujejo delovanje večje nastavitve. Besedilo, zgodovina pogovora, opažanja orodij in ustvarjena vsebina si delijo nastavljeni obseg zaporedja. Razširitev je dodatna pot konfiguracije, ne privzet neomejen vhod.
Uporaba vmesnika za sledenje navodilom
Ta model podpira samo način sledenja navodilom brez razmišljanja. V običajnem besedilu lahko pojasni algoritem, prikaže izračune ali utemelji sklep, ne da bi ustvaril namenski blok razmišljanja. Zahtevajte obliko in meje izdelka: celotno funkcijo, jedrnato poročilo, preglednico dokazov ali odgovor s podpornimi koraki. Zahteva za dolgo pojasnilo ga ne spremeni v ločeno imenovano kontrolno točko Thinking.
Pri nalogi z dokumentom ohranite identifikatorje razdelkov in opredelite vprašanja, na katera mora poročilo odgovoriti. Pri kodi priložite ustrezno funkcijo ali modul, omejitve vhoda in pričakovani izhod. Pri matematiki podajte celotno besedilo naloge in zahtevajte jasno omejen končni rezultat. Vrnjene izračune, kodo ali pojasnilo primerjajte s podanimi pogoji in dejanskimi rezultati.
Izvedba in orodja
Proizvajalec dokumentira klicanje orodij ter za predloge in razčlenjevanje priporoča Qwen-Agent z nastavljenimi orodji ali orodji, povezanimi prek MCP. Povezan postopek lahko omogoči pridobivanje informacij, pregled ali dovoljeno izvajanje in vrne dejanska opažanja. Navedite orodja, dovoljena dejanja in vidne pogoje dokončanja, nato pa zahtevajte, da končno poročilo loči predloge od dejansko vrnjenih rezultatov.
Napovedovanje več žetonov je del učenja, vendar je njegova uporaba pri sklepanju odvisna od izvedbe in ni splošno na voljo v vsakem lahkem delovnem postopku. Predloga ali arhitekturna značilnost sama po sebi ne vzpostavlja dostopa do aktualnih virov, datotek ali okolja za kodo. Ohranite natančni model in obliko pogovora, ki ju uporablja izbrani vmesnik.
Izjemno dolgo besedilo
Proizvajalec z YaRN potrjuje kontekst s približno milijonom žetonov in podaja recept s faktorjem štiri na podlagi 262,144 izvornih položajev. Za obremenitve s 524,288 žetoni predlaga faktor dve. Statično skaliranje lahko zmanjša uspešnost pri krajšem besedilu, zato naj konfiguracija sledi dejanski potrebi po daljšem vhodu.
Dolgo gradivo ohranite urejeno po dokumentih, poteh kode ali razdelkih in odstranite nepovezana ponavljanja. Zahtevajte, da odgovor opredeli podporne odlomke ali pogoje. Rezervirajte prostor za odgovor, namesto da bi največji podatek o kontekstu enačili s popolnim priklicem vsake priložene podrobnosti. Objavljeni podatek o razširitvi 1,010,000 in preverjanje okoli milijona ostajata omejena na proizvajalčev postopek za dolg kontekst.
Navodila za ustvarjanje
Priporočila Best Practices navajajo temperaturo 0.7, top_p 0.8, top_k 20 in min_p 0. Kjer je podprta, lahko kazen za prisotnost v razponu od nič do dveh zmanjša ponavljajoče se besedilo, vendar lahko višje vrednosti pomešajo jezike ali nekoliko zmanjšajo kakovost. Proizvajalec za večino poizvedb priporoča izhodni obseg 16,384 žetonov. To je priporočen proračun ustvarjanja, ne neodvisna stroga zgornja meja; daljših obsegov različice Thinking ne prevzemajte.
Izrecno določite obliko rezultata, na primer matematični ločilnik ali polje z odgovorom. Končni izdelek naj bo enostaven za pregled, njegove izračune, navedke ali kodo pa preverite ob viru. Ta različica samo za besedilo kot lastnega vhoda ne sprejema slik, zvoka ali videa, zato ta gradiva potrebujejo ustrezno ločeno predstavitev, preden lahko podpirajo nalogo.
Praktični rezultat
Uporaben izhod je konkreten besedilni izdelek, utemeljen s podanimi pogoji: pojasnilo dokumenta, predlog kode ali neposreden odgovor z zahtevanimi podpornimi podrobnostmi. Dolg kontekst in klicanje orodij lahko skozi postopek preneseta več dokazov, pravila delovanja brez razmišljanja pa jasno določajo izhodni slog te natančne različice. Rezultat preverite v dejanskem okolju naloge, namesto da bi o pravilnosti sklepali iz njegove dolžine ali samozavestne ubeseditve.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Najmanjše število elementov: 1 | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Primeri: system, user, assistant, tool, function Pogoji: Te vloge so izrecno predstavljene s tipi združljivosti v izvorni kodi; natančen nabor vlog ostaja odvisen od modela. Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring|content_part[]|null | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].tool_calls | Vrstatool_call[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].tool_call_id | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: role=tool; uporabite dejansko vrnjeni ID | Privzeto— |
Poljemessages[].name | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].reasoning_content | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: Pošljite nazaj dejansko vrnjeno sklepanje, kadar ga ta model uporablja | Privzeto— |
Poljemessages[].reasoning_details | Vrstaobject|array | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemax_completion_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Poljestream_options.include_usage | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetemperature | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetop_p | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestop | Vrstastring|string[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools | Vrstafunction_tool[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].type | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve function Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].function.name | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: podano je funkcijsko orodje | Privzeto— |
Poljetools[].function.description | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetools[].function.parameters | VrstaJSON_schema | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetool_choice | Vrstastring|object | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeparallel_tool_calls | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeresponse_format | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljereasoning_effort | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljereasoning | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeservice_tier | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeinstructions | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Polje združljivosti | Privzeto— |
Poljefunctions | Vrstafunction[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljefunction_call | Vrstastring|object | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeprompt_cache_options | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemodalities | Vrstastring[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve text | Privzeto— |
Poljeprovider | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: provider.options je na tej besedilni poti Ultra zavrnjen | Privzeto— |
Poljecache_control.ttl | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: 1h je zavrnjen na dejanskih mestih za predpomnjenje pozivov | Privzeto— |
Besedilo · Besedilo UTF8
messages[].content
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parametermessages | Specifikacijapolje sporočil s strukturo role/content |
Parameterfile_material | Specifikacijadejanski dokument UTF-8 je vstavljen kot dobesedno besedilo; ID datoteke se ne izpeljuje |
Parameteroptional_controls | Specifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Specifikacijaodvisno od modela; uporabniška funkcijska orodja se razlikujejo od orodij, ki jih izvaja storitev |
Parameteroutput_modalities | Specifikacijatext |
Parameterhosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametermultimodal_input_binding | Specifikacijanull |
Življenjski cikel: synchronous_or_streamed
Pošljite natančen ID modela skupaj z messages.
Dolžina konteksta ni zgornja meja izhoda.
Besedilna datoteka lahko poda dobesedno besedilo; slikovni, zvočni vhodi in vhodi z datotečnimi objekti potrebujejo natančno vezavo.
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Žetonov konteksta več kot | Žetonov konteksta do vključno | Strošek |
|---|---|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.000286 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0022 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00014 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
| NastavitevRazred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.000286 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0022 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00014 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct", "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-next-80b-a3b-instruct',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-next-80b-a3b-instruct',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 ali SSE
Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.
Ohranite vsako možnost odgovora ter njeno vsebino, klice orodij in sklepanje. V SSE sestavite delne spremembe po indeksu možnosti/orodja ter ohranite končni razlog zaključka in podatke o porabi.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljechoices[].index | Vrstainteger |
Poljechoices[].message.content | Vrstastring|null |
Poljechoices[].message.tool_calls | Vrstatool_call[] |
Poljechoices[].message.reasoning_content | Vrstastring |
Poljechoices[].message.reasoning_details | Vrstaobject|array |
Poljechoices[].finish_reason | Vrstastring|null |
Poljeusage | Vrstaobject |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
qwen/qwen3-next-80b-a3b-instructQwen3-Next-80B-A3B-Instruct je Qwenova besedilna različica brez razmišljanja s skupno 80 milijardami parametrov in 3 milijardami aktiviranih parametrov. Združuje hibridno pozornost, redko aktivirane strokovnjake in klicanje orodij z izvornim kontekstom 262,144 žetonov, ki ga je s konfiguracijo mogoče razširiti na 1,010,000.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Poudarki Qwen3-Next: neposredna besedilna navodila
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct je besedilna različica Qwen3-Next za sledenje navodilom brez razmišljanja. Sprejema besedilo in vrača besedilo, vključno s pojasnili, predlogi kode in zahtevanimi dokumentnimi izdelki. Ne ustvarja izrecnih blokov razmišljanja. Ločujte jo od različice Thinking in za programiranje specializiranega Qwen3-Coder-Next; skupna družinska arhitektura ne pomeni, da so njihova pravila odgovarjanja zamenljiva.
Družina uvaja hibridno pozornost, ki združuje Gated DeltaNet in pozornost z vrati, strokovnjake z visoko redkostjo aktivacije, optimizacije stabilnosti, vključno z normalizacijo plasti s središčem pri ničli in zmanjševanjem uteži, ter napovedovanje več žetonov. Te spremembe zadevajo predstavitev dolgih zaporedij in učenje na njih. Njihova učinkovitost pri sklepanju je odvisna od izvedbe, zato arhitekturne številke ne smejo postati fiksno zagotovilo zakasnitve ali prepustnosti.
Pregled modela
Kontrolna točka ima skupaj 80 milijard parametrov in aktivira tri milijarde. Ima 48 plasti v ponavljajočem se vzorcu strokovnjakov s tremi plastmi DeltaNet na eno plast pozornosti z vrati. Proizvajalec navaja 512 strokovnjakov, deset aktiviranih strokovnjakov in enega skupnega strokovnjaka, s predhodnim učenjem na 15 bilijonih žetonov in nadaljnjim učenjem. Aktivirani parametri niso velikost celotne kontrolne točke.
Izvorni kontekst obsega 262,144 žetonov z dokumentirano razširitvijo na 1,010,000. Proizvajalčevi primeri namestitve dopuščajo manjši kontekst, na primer 32,768, kadar omejitve virov preprečujejo delovanje večje nastavitve. Besedilo, zgodovina pogovora, opažanja orodij in ustvarjena vsebina si delijo nastavljeni obseg zaporedja. Razširitev je dodatna pot konfiguracije, ne privzet neomejen vhod.
Uporaba vmesnika za sledenje navodilom
Ta model podpira samo način sledenja navodilom brez razmišljanja. V običajnem besedilu lahko pojasni algoritem, prikaže izračune ali utemelji sklep, ne da bi ustvaril namenski blok razmišljanja. Zahtevajte obliko in meje izdelka: celotno funkcijo, jedrnato poročilo, preglednico dokazov ali odgovor s podpornimi koraki. Zahteva za dolgo pojasnilo ga ne spremeni v ločeno imenovano kontrolno točko Thinking.
Pri nalogi z dokumentom ohranite identifikatorje razdelkov in opredelite vprašanja, na katera mora poročilo odgovoriti. Pri kodi priložite ustrezno funkcijo ali modul, omejitve vhoda in pričakovani izhod. Pri matematiki podajte celotno besedilo naloge in zahtevajte jasno omejen končni rezultat. Vrnjene izračune, kodo ali pojasnilo primerjajte s podanimi pogoji in dejanskimi rezultati.
Izvedba in orodja
Proizvajalec dokumentira klicanje orodij ter za predloge in razčlenjevanje priporoča Qwen-Agent z nastavljenimi orodji ali orodji, povezanimi prek MCP. Povezan postopek lahko omogoči pridobivanje informacij, pregled ali dovoljeno izvajanje in vrne dejanska opažanja. Navedite orodja, dovoljena dejanja in vidne pogoje dokončanja, nato pa zahtevajte, da končno poročilo loči predloge od dejansko vrnjenih rezultatov.
Napovedovanje več žetonov je del učenja, vendar je njegova uporaba pri sklepanju odvisna od izvedbe in ni splošno na voljo v vsakem lahkem delovnem postopku. Predloga ali arhitekturna značilnost sama po sebi ne vzpostavlja dostopa do aktualnih virov, datotek ali okolja za kodo. Ohranite natančni model in obliko pogovora, ki ju uporablja izbrani vmesnik.
Izjemno dolgo besedilo
Proizvajalec z YaRN potrjuje kontekst s približno milijonom žetonov in podaja recept s faktorjem štiri na podlagi 262,144 izvornih položajev. Za obremenitve s 524,288 žetoni predlaga faktor dve. Statično skaliranje lahko zmanjša uspešnost pri krajšem besedilu, zato naj konfiguracija sledi dejanski potrebi po daljšem vhodu.
Dolgo gradivo ohranite urejeno po dokumentih, poteh kode ali razdelkih in odstranite nepovezana ponavljanja. Zahtevajte, da odgovor opredeli podporne odlomke ali pogoje. Rezervirajte prostor za odgovor, namesto da bi največji podatek o kontekstu enačili s popolnim priklicem vsake priložene podrobnosti. Objavljeni podatek o razširitvi 1,010,000 in preverjanje okoli milijona ostajata omejena na proizvajalčev postopek za dolg kontekst.
Navodila za ustvarjanje
Priporočila Best Practices navajajo temperaturo 0.7, top_p 0.8, top_k 20 in min_p 0. Kjer je podprta, lahko kazen za prisotnost v razponu od nič do dveh zmanjša ponavljajoče se besedilo, vendar lahko višje vrednosti pomešajo jezike ali nekoliko zmanjšajo kakovost. Proizvajalec za večino poizvedb priporoča izhodni obseg 16,384 žetonov. To je priporočen proračun ustvarjanja, ne neodvisna stroga zgornja meja; daljših obsegov različice Thinking ne prevzemajte.
Izrecno določite obliko rezultata, na primer matematični ločilnik ali polje z odgovorom. Končni izdelek naj bo enostaven za pregled, njegove izračune, navedke ali kodo pa preverite ob viru. Ta različica samo za besedilo kot lastnega vhoda ne sprejema slik, zvoka ali videa, zato ta gradiva potrebujejo ustrezno ločeno predstavitev, preden lahko podpirajo nalogo.
Praktični rezultat
Uporaben izhod je konkreten besedilni izdelek, utemeljen s podanimi pogoji: pojasnilo dokumenta, predlog kode ali neposreden odgovor z zahtevanimi podpornimi podrobnostmi. Dolg kontekst in klicanje orodij lahko skozi postopek preneseta več dokazov, pravila delovanja brez razmišljanja pa jasno določajo izhodni slog te natančne različice. Rezultat preverite v dejanskem okolju naloge, namesto da bi o pravilnosti sklepali iz njegove dolžine ali samozavestne ubeseditve.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve user, assistant | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Besedilo · Besedilo UTF-8
niz messages[].content
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Specifikacijastream |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parametertext_file_material | SpecifikacijaPreberite dejanski dokument UTF-8 in njegovo besedilo vstavite v navedeni vhodni niz ali niz vsebine sporočila. |
Življenjski cikel: synchronous_or_streamed
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Žetonov konteksta več kot | Žetonov konteksta do vključno | Strošek |
|---|---|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.000286 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0022 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00014 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
| NastavitevRazred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.000286 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0022 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00014 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-next-80b-a3b-instruct', '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-next-80b-a3b-instruct', '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 ali SSE
Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.
Ohranite vse vsebinske bloke, podpise sklepanja in dejanske ID uporabe orodij. Sestavite vse delne spremembe blokov SSE; prvi besedilni blok ni celoten izhod.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljeid | Vrstastring |
Poljemodel | Vrstastring |
Poljecontent[] | Vrstatext|thinking|tool_use|other content block |
Poljestop_reason | Vrstastring|null |
Poljeusage | Vrstaobject |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
Explain a section-specific decision\n\nAnswer only from these procedure sections. Section 2: standard purchases need a manager's approval. Section 4: emergency safety purchases may proceed first, but must be reported to that manager within one day. Case: a broken emergency exit light needs replacement today. Give a concise recommendation with section references and identify the follow-up obligation. Do not invent an approval already granted.A direct recommendation with supporting sections and the one-day reporting obligation.The emergency exception retains its reporting condition and is not generalised to all purchases.