Qwen3 Omni 30B A3B Thinking
Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking resonerar om text, bilder, ljud och video och returnerar text. Denna variant med enbart Thinker lämpar sig för visuell matematik, ljudanalys och frågor som kräver belägg från flera modaliteter; talgenerering hör till en annan Omni-utgåva.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsQwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesQwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking
Om modellen
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking är den resonemangsinriktade medlemmen i Qwen3-Omni. Den förstår text, bilder, ljud och video, även kombinationer i samma konversation, och producerar ett textresultat. Just Thinking-varianten innehåller Thinker-komponenten och är utrustad för resonemang; den inkluderar inte den Talker som används för talutmatning i Instruct-modellversionen. Denna skillnad är viktig när man väljer modell för en analytisk rapport i stället för en talad konversation.
Tillverkaren beskriver Qwen3-Omni som en flerspråkig modellfamilj med mixture-of-experts-arkitektur, 119 textspråk och 19 språk för talindata. Ryska finns i den publicerade listan över språk för talindata. Den exakta Thinking-konfigurationen innehåller 48 texttransformerlager, 128 experter och åtta experter valda per token. Den har också komponenter för ljud- och synbearbetning. Detta är egenskaper hos den namngivna modellversionen; dess multimodala förståelse bör inte ersättas med förmågorna hos en modell av typen Qwen3 för enbart text med en liknande storleksbeteckning.
Användningsguiderna omfattar taligenkänning och översättning, analys av musik och omgivningsljud, blandat ljud, bildfrågor, OCR, objektförankring, videobeskrivningar och audiovisuella frågor. För matematik i bilder lyfts Thinking-varianten särskilt fram. För en geometriuppgift ska du tillhandahålla hela diagrammet, läsbara etiketter och frågan och sedan be om en lösning som skiljer synliga givna uppgifter från antaganden. För en inspelad demonstration ska du identifiera den handling eller avvikelse som ska undersökas och be om observationer kopplade till relevanta delar av materialet. Den förväntade artefakten kan vara en skriftlig lösning, en strukturerad observationslista eller en förklaring av vad beläggen stöder.
Förbered indata som en multimodal konversation med den matchande processorn och chattmallen. Tillverkarens bearbetningsverktyg hanterar sammanflätad text, bilder, ljud och video. Qwen beskriver strömmande textsvar som en del av familjens interaktionsdesign och visar batchinferens för blandade medier med enbart textutmatning. I varje dialogomgång rekommenderar tillverkaren en uttrycklig textinstruktion vid sidan av mediet. En video utan instruktion gör uppgiften tvetydig: ange om modellen ska sammanfatta handlingar, jämföra två scener, förklara ett ljud eller lösa det visade problemet. Märk flera indata och deras inbördes relation så att den slutliga texten kan koppla rätt fråga till rätt material.
För video som innehåller tal eller händelseljud ska du avgöra om ljudet ingår i uppgiften. Det dokumenterade flödet använder use_audio_in_video konsekvent under förbearbetning och generering, och modellkortet varnar för att ändringar av inställningen mellan dialogomgångar kan ge oväntade resultat. En fråga som bara gäller scenen och en audiovisuell fråga behöver därför förberedas på olika sätt. Håll originalklippet tillgängligt, välj det relevanta tidsintervallet och undvik att utelämna ljudspåret när den begärda slutsatsen beror på vad som sades eller hördes.
Den publicerade textkonfigurationen sätter max_position_embeddings till 65,536. Modellkortets vLLM-exempel använder separat en inställning för modellängd på 32,768 token och en genereringsinställning på 16,384 token. Dessa visar ett konfigurerat inferensexempel snarare än en enda universell maxgräns för utmatning. Medier representeras genom processorn, så begärans storlek är inte bara antalet skrivna tecken. Reservera utrymme för textresultatet och använd ett avgränsat källsegment när en lång inspelning endast innehåller en kort händelse som är relevant för frågan.
Tillverkaren visar arbetsflöden med Transformers och vLLM, med processorstöd och medieavkodning som uttryckliga beroenden. Det gemensamma modellkortet dokumenterar också skillnader mellan gränssnitt, inklusive separat hantering av video och ljud i ett exempel på modellserverdrift. Välj just Thinking-modellversionen och dess stödda bearbetningsväg i stället för att anta att alla exempel i familjens modellkort har samma utmatningsbeteende. Talröster och Talker-kontroller på den sidan gäller Instruct, inte denna modell med enbart Thinker.
För ett användbart slutresultat ska du be om en förklaring grundad på belägg och en tydligt avskild slutsats. I ett visuellt problem ska du behålla enheter, symboler och etiketter; i ljud ska du skilja hörbart innehåll från en antagen källa; i video ska du skilja observerade handlingar från en tolkning av avsikten. Granska resultatet mot det tillhandahållna materialet och ange osäkra eller oläsbara detaljer uttryckligen. Modellens textsvar kan stödja analys eller ett senare applikationssteg, medan verktygsexekvering, faktabekräftelse och medieomvandling förblir separata åtgärder som behöver egna indata och resultat.
Praktisk uppgift
Praktisk uppgift
Tekniskt exempel på engelska
Reconcile demonstration annotations
Analyze these supplied text annotations of a demonstration. T0 visual note: valve indicator reads Closed. T1 speech transcript: "I am opening the valve now." T2 visual note: indicator still reads Closed; valve mechanism is off camera. State what each source establishes, whether successful opening is confirmed and what evidence would resolve the discrepancy.Förväntat resultat
An evidence table separating visual notes from quoted speech, followed by a conclusion and one verification need.Kontrollera resultatet
Check that a spoken intention is not treated as proof of the off-camera action or a faulty indicator.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking
Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking
Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-ThinkingStart
Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking resonerar om text, bilder, ljud och video och returnerar text. Denna variant med enbart Thinker lämpar sig för visuell matematik, ljudanalys och frågor som kräver belägg från flera modaliteter; talgenerering hör till en annan Omni-utgåva.
- Godkända indata
- Text
- Resultat
- Text
Tillgängligt i Ailoot · indata & metoder
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- Indatatyper
text- Utdatatyper
text- Utdataformat
- json eller SSE
| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser Minsta antal objekt: 1 | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser Exempel: system, user, assistant, tool, function Villkor: Dessa roller representeras uttryckligen av källkodens kompatibilitetstyper; den exakta rolluppsättningen är fortfarande modellspecifik. Beror på modellen | Standard— |
Fältmessages[].content | Typstring|content_part[]|null | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].tool_calls | Typtool_call[] | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].tool_call_id | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: role=tool; använd det faktiska returnerade ID:t | Standard— |
Fältmessages[].name | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].reasoning_content | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: Skicka tillbaka det faktiska returnerade resonemanget när modellen använder det | Standard— |
Fältmessages[].reasoning_details | Typobject|array | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältmax_tokens | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
Fältmax_completion_tokens | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Fältstream_options.include_usage | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttemperature | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttop_p | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältstop | Typstring|string[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools | Typfunction_tool[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools[].type | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser function Beror på modellen | Standard— |
Fälttools[].function.name | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser Gäller när: verktyg av typen funktion har tillhandahållits | Standard— |
Fälttools[].function.description | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fälttools[].function.parameters | TypJSON_schema | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fälttool_choice | Typstring|object | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältparallel_tool_calls | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältresponse_format | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältreasoning_effort | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältreasoning | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältservice_tier | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältinstructions | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Kompatibilitetsfält | Standard— |
Fältfunctions | Typfunction[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältfunction_call | Typstring|object | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältprompt_cache_options | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältmodalities | Typstring[] | KravValfritt | Värden & gränser text | Standard— |
Fältprovider | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: provider.options avvisas på denna Ultra-textrutt | Standard— |
Fältcache_control.ttl | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: 1h avvisas på de faktiska platserna för promptcache | Standard— |
Kombinationer av indatamaterial
Text · UTF8-text
messages[].content
Metodparametrar och livscykel
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parameterrequired | Avtalmodel, messages |
Parametermaterial_types | Avtaltext |
Parametermessages | Avtalmeddelandearray med strukturen role/content |
Parameterfile_material | Avtaldet faktiska UTF-8-dokumentet infogat som bokstavlig text; inget fil-ID härleds |
Parameteroptional_controls | Avtalstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Avtalmodellspecifikt; användarens funktionsverktyg skiljer sig från värdbaserade verktyg |
Parameteroutput_modalities | Avtaltext |
Parameterhosted_operations | Avtalfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Avtalnull |
Livscykel: synchronous_or_streamed
Skicka det exakta modell-ID:t tillsammans med messages.
Kontextlängden är inte en utdatagräns.
En textfil kan tillhandahålla bokstavlig text; bild-/ljud-/filobjektsindata kräver exakt bindning.
Priser
Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.
- Snabbt läge
- Ej angivet När snabbt läge är valt
- Flex-läge
- Ej angivet När läget flex är valt
- Högsta resonemangsnivå
- Ej angivet När den högsta resonemangsnivån använder standardjusteringen (default)
Ailoot-priser
Priser efter konfiguration
| Konfiguration | Prislista | Avgift |
|---|---|---|
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Avgift Indata · Indatatoken $0.0002 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.0008 / 1K token Indata · Cacheläsning $0 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
Exempelbegäranden
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
with client.chat.completions.stream(model='Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
for event in stream:
payload=event.to_dict(mode="json")
log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
final=stream.get_final_completion()
save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
Ta emot och spara resultat
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json eller SSE
Behåll alla färdiga resultat
Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.
Behåll varje svarsalternativ och dess innehåll/verktygsanrop/resonemang. Sätt i SSE samman deltauppdateringar efter svarsalternativets/verktygets index och behåll den slutliga avslutsorsaken och användningsuppgifterna.
Om det ursprungliga svaret behöver kontrolleras
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
Svarsfält
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältchoices[].index | Typinteger |
Fältchoices[].message.content | Typstring|null |
Fältchoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Fältchoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Fältchoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Fältchoices[].finish_reason | Typstring|null |
Fältusage | Typobject |
Fel och nästa steg
| Svar | Villkor | Nästa steg |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |
Alias
Modellalias
Ailoot Ultra Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking
Alias för metodsökvägar
Använd metodsökvägarna som visas ovan.
Relaterade anropar-ID:n
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking
Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking
Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-ThinkingStart
Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking resonerar om text, bilder, ljud och video och returnerar text. Denna variant med enbart Thinker lämpar sig för visuell matematik, ljudanalys och frågor som kräver belägg från flera modaliteter; talgenerering hör till en annan Omni-utgåva.
- Godkända indata
- Text
- Resultat
- json · sse
Tillgängligt i Ailoot · indata & metoder
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
- Indatatyper
text- Utdatatyper
json,sse- Utdataformat
- JSON eller SSE
| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser user, assistant | Standard— |
Fältmessages[].content | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmax_tokens | Typinteger | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Kombinationer av indatamaterial
Text · UTF-8-text
sträng i messages[].content
Metodparametrar och livscykel
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parameterrequired | Avtalmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Avtalstream |
Parametermaterial_types | Avtaltext |
Parametertext_file_material | AvtalLäs det faktiska UTF-8-dokumentet och placera texten i det angivna input-fältet eller i strängen för meddelandets innehåll. |
Livscykel: synchronous_or_streamed
Priser
Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.
- Snabbt läge
- Ej angivet När snabbt läge är valt
- Flex-läge
- Ej angivet När läget flex är valt
- Högsta resonemangsnivå
- Ej angivet När den högsta resonemangsnivån använder standardjusteringen (default)
Ailoot-priser
Priser efter konfiguration
| Konfiguration | Prislista | Avgift |
|---|---|---|
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Avgift Indata · Indatatoken $0.0002 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.0008 / 1K token Indata · Cacheläsning $0 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
Exempelbegäranden
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError
api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
with urlopen(request, timeout=120) as response:
raw = response.read()
Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
Path('result.json').write_bytes(error.read())
Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
Ta emot och spara resultat
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON eller SSE
Behåll alla färdiga resultat
Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.
Behåll alla innehållsblock, resonemangssignaturer och faktiska ID:n för verktygsanvändning. Sätt samman alla SSE-deltauppdateringar för blocken; ett första textblock är inte hela utdata.
Om det ursprungliga svaret behöver kontrolleras
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
Svarsfält
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältid | Typstring |
Fältmodel | Typstring |
Fältcontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Fältstop_reason | Typstring|null |
Fältusage | Typobject |
Fel och nästa steg
| Svar | Villkor | Nästa steg |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |
Alias
Modellalias
Ailoot Ultra Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking
Alias för metodsökvägar
Använd metodsökvägarna som visas ovan.
Relaterade anropar-ID:n
FAQ · Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking
- Vilka indata och resultat finns?
POST /v1/chat/completions·Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking:text→textPOST /v1/messages·Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking:text→json,sse- Vilka fält använder begäran?
POST /v1/chat/completions·Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking:model,messages,max_tokens,stream- Vilka gränser gäller?
POST /v1/chat/completions·Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking:messages.min_items:1