Source: https://ailoot.ai/models/sv/qwen-qwen3-omni-30b-a3b-thinking/ Canonical: https://ailoot.ai/models/sv/qwen-qwen3-omni-30b-a3b-thinking/ Language: sv # Qwen3 Omni 30B A3B Thinking [Markdown](https://ailoot.ai/models/sv/qwen-qwen3-omni-30b-a3b-thinking/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/sv/qwen-qwen3-omni-30b-a3b-thinking/facts.json) ## [Qwen3 Omni 30B A3B Thinking](https://ailoot.ai/models/sv/qwen-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/completions` `Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking`](https://ailoot.ai/models/sv/qwen-qwen3-omni-30b-a3b-thinking/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking`](https://ailoot.ai/models/sv/qwen-qwen3-omni-30b-a3b-thinking/#method-1) 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`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Thinking&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Thinking&fmt=chat) Alibaba /`Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking` ### Start 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 | | --- | --- | --- | --- | --- | | Fält`model` | Typ`string` | KravObligatoriskt | Värden & gränser Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking | Standard— | | Fält`messages` | Typ`message[]` | KravObligatoriskt | Värden & gränser Minsta antal objekt: 1 | Standard— | | Fält`messages[].role` | Typ`string` | 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— | | Fält`messages[].content` | Typ`string\|content_part[]\|null` | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— | | Fält`messages[].tool_calls` | Typ`tool_call[]` | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— | | Fält`messages[].tool_call_id` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: role=tool; använd det faktiska returnerade ID:t | Standard— | | Fält`messages[].name` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— | | Fält`messages[].reasoning_content` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: Skicka tillbaka det faktiska returnerade resonemanget när modellen använder det | Standard— | | Fält`messages[].reasoning_details` | Typ`object\|array` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`max_tokens` | Typ`integer` | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— | | Fält`max_completion_tokens` | Typ`integer` | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— | | Fält`stream` | Typ`boolean` | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse | | Fält`stream_options.include_usage` | Typ`boolean` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`temperature` | Typ`number` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`top_p` | Typ`number` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`stop` | Typ`string\|string[]` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`tools` | Typ`function_tool[]` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`tools[].type` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser function Beror på modellen | Standard— | | Fält`tools[].function.name` | Typ`string` | KravObligatoriskt | Värden & gränser Gäller när: verktyg av typen funktion har tillhandahållits | Standard— | | Fält`tools[].function.description` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— | | Fält`tools[].function.parameters` | Typ`JSON_schema` | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— | | Fält`tool_choice` | Typ`string\|object` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`response_format` | Typ`object` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`reasoning_effort` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`reasoning` | Typ`object` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`service_tier` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`instructions` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser Kompatibilitetsfält | Standard— | | Fält`functions` | Typ`function[]` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`function_call` | Typ`string\|object` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`prompt_cache_options` | Typ`object` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`modalities` | Typ`string[]` | KravValfritt | Värden & gränser text | Standard— | | Fält`provider` | Typ`object` | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: provider.options avvisas på denna Ultra-textrutt | Standard— | | Fält`cache_control.ttl` | Typ`string` | 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 | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Avtalapplication/json | | Parameter`required` | Avtalmodel, messages | | Parameter`material_types` | Avtaltext | | Parameter`messages` | Avtalmeddelandearray med strukturen role/content | | Parameter`file_material` | Avtaldet faktiska UTF-8-dokumentet infogat som bokstavlig text; inget fil-ID härleds | | Parameter`optional_controls` | Avtalstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parameter`control_scope` | Avtalmodellspecifikt; användarens funktionsverktyg skiljer sig från värdbaserade verktyg | | Parameter`output_modalities` | Avtaltext | | Parameter`hosted_operations` | Avtalfalse | | Parameter`multimodal_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 **$0** / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim **—** / 1K token | Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. [Så fungerar reservation och slutreglering →](https://ailoot.ai/docs/sv/billing/reserve/) ### Exempelbegäranden #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKPython-strömning ```bash set -eu : "${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 ``` ```python 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")) ``` ```python 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 | | --- | --- | | Fält`choices[].index` | Typinteger | | Fält`choices[].message.content` | Typstring\|null | | Fält`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] | | Fält`choices[].message.reasoning_content` | Typstring | | Fält`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array | | Fält`choices[].finish_reason` | Typstring\|null | | Fält`usage` | 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`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Thinking&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Thinking&fmt=chat) #### Alias för metodsökvägar Använd metodsökvägarna som visas ovan. #### Relaterade anropar-ID:n [`Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Thinking&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Thinking&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking` [`Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Thinking&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Thinking&fmt=messages) Alibaba /`Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking` ### Start 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 | | --- | --- | --- | --- | --- | | Fält`model` | Typ`string` | KravObligatoriskt | Värden & gränser Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking | Standard— | | Fält`messages` | Typ`message[]` | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— | | Fält`messages[].role` | Typ`string` | KravObligatoriskt | Värden & gränser user, assistant | Standard— | | Fält`messages[].content` | Typ`string` | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— | | Fält`max_tokens` | Typ`integer` | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— | | Fält`stream` | Typ`boolean` | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse | Kombinationer av indatamaterial **Text** · UTF-8-text `sträng i messages[].content` Metodparametrar och livscykel | Parameter | Avtal | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Avtalapplication/json | | Parameter`required` | Avtalmodel, messages, max\_tokens | | Parameter`optional_controls` | Avtalstream | | Parameter`material_types` | Avtaltext | | Parameter`text_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 **$0** / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim **—** / 1K token | Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. [Så fungerar reservation och slutreglering →](https://ailoot.ai/docs/sv/billing/reserve/) ### Exempelbegäranden #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Komplett minimal JSON-kroppcurl · använd ditt UTF-8-dokumentPython · spara hela resultatet ```json { "model": "Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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 ``` ```python 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 | | --- | --- | | Fält`id` | Typstring | | Fält`model` | Typstring | | Fält`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Fält`stop_reason` | Typstring\|null | | Fält`usage` | 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`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Thinking&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Thinking&fmt=messages) #### Alias för metodsökvägar Använd metodsökvägarna som visas ovan. #### Relaterade anropar-ID:n [`Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Thinking&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Thinking&fmt=messages) FAQ · Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking Vilka indata och resultat finns? `POST /v1/chat/completions` · `Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking`: `text` → `text` `POST /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`, `provider` `POST /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` Anslut Ailoot till Claude Code, OpenCode, Hermes eller din app. ## Företaget och dess projektportfölj Företaget och dess projektportfölj: miljontals kunder; månatlig försäljning för miljarder. ## Köp token med rabatt. Prenumerationsrabatt för återkommande arbete. Kampanjkoder ger upp till 50% vid tokenköp. Prenumeration Välj en rabatterad plan för återkommande anrop. Kampanjkod upp till 50% Ange koden vid köpet. Priset räknas om enligt kampanjen. Kostnader i historiken Modell, token och belopp sparas för varje anrop. [Välj prenumeration](https://ailoot.ai/docs/sv/billing/subscriptions/) · [Se modellpriser](https://ailoot.ai/models/sv/) ## Anslut API till produkten som du säljer. SaaS, appar och botar enligt Ailoots officiella villkor och licensavtal. Begär återförsäljarlicens för vidareförsäljning. Kommersiell applikation Bygg text-, bild-, video- och ljudgenerering i tjänstens betalda funktioner. Återförsäljarlicens Skicka projektbeskrivning och åtkomstupplägg. Begär skriftliga villkor för användning och vidareförsäljning. Dokument på webbplatsen Officiella villkor, licensavtal och databehandlingspolicy finns tillgängliga före anslutning. [Begär återförsäljarlicens](mailto:support@ailoot.ai) · [Officiella villkor och licensavtal](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=sv) ## Ailoot · Företaget och dess projektportfölj Ailoot bygger på etablerad driftserfarenhet, en stor kundbas, stabil service och löpande KPI-kontroll. Företaget och dess projektportfölj: miljontals kunder; månatlig försäljning för miljarder. Ailoot använder denna driftserfarenhet för API-åtkomst till AI-funktioner i kundernas produkter, agenter, applikationer och automatiseringar.