Source: https://ailoot.ai/models/sv/qwen3-1-7b/
Canonical: https://ailoot.ai/models/sv/qwen3-1-7b/
Language: sv

# Qwen3-1.7B

[Markdown](https://ailoot.ai/models/sv/qwen3-1-7b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/sv/qwen3-1-7b/facts.json)

## [Qwen3-1.7B](https://ailoot.ai/models/sv/qwen3-1-7b/)

Qwen3-1.7B är en kompakt tät textmodell med både direktläge och resonemangsläge. Den stöder flerspråkig dialog, skrivande, kod och verktygsorienterade instruktioner, med en dokumenterad kontext på 32,768 token för exakt denna utgåva.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen3-1.7b`](https://ailoot.ai/models/sv/qwen3-1-7b/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen3-1.7b`](https://ailoot.ai/models/sv/qwen3-1-7b/#method-1)

Om modellen

Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.

Qwen3-1.7B kombinerar direkta svar och resonemang i en liten tät språkmodell. Tillverkaren beskriver instruktionsföljning, kreativt skrivande, rollbaserade samtal, matematik, logiska problem och kod, med stöd för fler än 100 språk och dialekter. Den tar emot text och producerar text. En användbar startuppgift är en noggrant specificerad omvandling: gör ett kort kundmeddelande till ett artigt svar, förklara en term för en viss läsare eller omvandla en mötesanteckning till en åtgärdslista.

Den specifika utgåvan har 1.7 miljarder parametrar, varav 1.4 miljarder utanför inbäddningarna, och 28 lager. Grouped-query attention använder 16 frågehuvuden och åtta nyckel-/värdehuvuden. Modellens eget kort anger en kontextlängd på 32,768 token. Det är utgåvans dokumenterade fönster; större kontextsiffror från andra Qwen3-storlekar ska vara knutna till deras separata modellkort. Håll källtext, instruktioner, samtalshistorik och begärt svar inom relevant sekvensbudget. För en svarsassistent ska mottaget meddelande, verifierade bakgrundsfakta, målgrupp och önskad längd anges i stället för ett helt ovidkommande korrespondensarkiv.

Tillverkarens snabbstart formaterar ett samtal med modellens chattmall. Förbered en liten fullständig uppgift som kan kontrolleras mot sin källa. För ett exempel med åtgärdslista ska en anteckning med namn, datum och beslut ges; be om en post per åtgärd och kräv ett uttryckligt okänt värde där ansvarig inte angavs. För ett programmeringsexempel ska en funktion och representativa indata tillhandahållas; be sedan modellen förklara den gren som avgör resultatet. En returnerad förklaring ska hänvisa till verkliga variabler och villkor i stället för att introducera hypotetiskt beteende. Den publicerade integrationen förutsätter en Qwen3-kompatibel körmiljö; modellkortet varnar för att Transformers-versioner under 4.51.0 inte känner igen den nödvändiga arkitekturen.

Resonemang är aktiverat som standard i den medföljande mallen. En hård omkopplare väljer direkt utdata utan resonemangsdel. När resonemang är aktiverat fungerar /think och /no\_think som instruktioner per tur, där den senaste styr valet; de kan inte åsidosätta ett hårt avstängt läge. Använd direktinställningen för en kort omskrivning och resonemangsinställningen när svaret måste förena flera villkor. Håll mellanliggande resonemang åtskilt från slutsvaret och behåll slutsvaret i senare dialoghistorik. När resonemang är aktiverat behåller även en mjuk begäran om direkt svar ett resonemangsblock; innehållet kan vara tomt. Hård avstängning tar bort blocket.

Agentanvändning ingår i den publicerade uppsättningen förmågor. Tillverkaren rekommenderar Qwen-Agent för verktygsformatering och parsning, medan applikationen tillhandahåller och kör verktygen. En avgränsad assistent kan begära ett ordboksuppslag för en produktterm, få den bekräftade definitionen och sedan skriva om användarens mening. Definiera tillåtna argument och returnerade fält; kontrollera båda innan resultatet används. Sluttexten ska skilja mellan tillhandahållna fakta, returnerad information och frågor som förblir obesvarade. Qwen3-guiden beskriver även parallella verktygsanrop och anrop i flera steg, med argument representerade som objekt och resultat återförda till samtalet.

Utdatabudgeten ska passa hela uppgiften. Modellkortet ger genereringsexempel och rekommendationer om utdatalängd; dessa skiljer sig från en bevisad maximal tjänstegräns. Korta begärda utdata är lätta att verifiera: ange fält, ordning och språk, och håll ursprungsmeddelandet tillgängligt för jämförelse. Utvärdera resultatet på den faktiska typen av indata innan lång textgenerering används. Qwen3-dokumentationen diskuterar assistentmeddelanden på 38,912 token i resonemangsläge och 16,384 i direktläge i sin förklaring av träningslängder och rekommenderar att kvaliteten hos längre generering utvärderas. Dessa siffror skiljer sig från det totala kontextfönstret och är ingen endpointspecifik hård gräns.

Denna storlek har en särskild anmärkning om ihållande upprepning: modellkortet föreslår de rekommenderade samplingsinställningarna och presence\_penalty 1.5 när betydande upprepning uppstår. Högre straff kan ibland blanda språk eller försämra prestandan. För resonemang föreslås temperature 0.6 med top-p 0.95, top-k 20 och min-p 0; för direktläge är temperature 0.7 med top-p 0.8, top-k 20 och min-p 0. Undvik greedy-avkodning i resonemangsläge. Kontrollera namn, datum, etiketter och upprepade satser och validera strukturerade utdata innan de förs vidare till en annan del av applikationen.

Praktisk uppgift

### Praktisk uppgift

Tekniskt exempel på engelska

```
Convert a short note into actions

Turn this note into an action list: 'Mina will order six folders by Thursday. Leo will check the cupboard today. Someone must print the welcome sheets before Friday, but we have not assigned that task.' Return one row per action with owner, task and deadline; use 'unassigned' where needed.
```

#### Förväntat resultat

```
Three action rows retaining names, deadlines and the unassigned printing owner.
```

#### Kontrollera resultatet

```
Do not assign the printing task to Mina or Leo without evidence in the note.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen3-1.7b`

[`qwen3-1.7b`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=qwen3-1.7b&route=Ultra&caller=qwen3-1.7b&fmt=chat)

Alibaba /`qwen3-1.7b`

### Start

Qwen3-1.7B är en kompakt tät textmodell med både direktläge och resonemangsläge. Den stöder flerspråkig dialog, skrivande, kod och verktygsorienterade instruktioner, med en dokumenterad kontext på 32,768 token för exakt denna 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 qwen3-1.7b | 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 **$0.0001** / 1K token Utdata · Utdatatoken **$0.001** / 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": "qwen3-1.7b", "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='qwen3-1.7b',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='qwen3-1.7b',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** [`qwen3-1.7b`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=qwen3-1.7b&route=Ultra&caller=qwen3-1.7b&fmt=chat)

#### Alias för metodsökvägar

Använd metodsökvägarna som visas ovan.

#### Relaterade anropar-ID:n

[`qwen3-1.7b`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=qwen3-1.7b&route=Ultra&caller=qwen3-1.7b&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen3-1.7b`

[`qwen3-1.7b`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=qwen3-1.7b&route=Ultra&caller=qwen3-1.7b&fmt=messages)

Alibaba /`qwen3-1.7b`

### Start

Qwen3-1.7B är en kompakt tät textmodell med både direktläge och resonemangsläge. Den stöder flerspråkig dialog, skrivande, kod och verktygsorienterade instruktioner, med en dokumenterad kontext på 32,768 token för exakt denna 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 qwen3-1.7b | 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 **$0.0001** / 1K token Utdata · Utdatatoken **$0.001** / 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": "qwen3-1.7b",
  "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': 'qwen3-1.7b', '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': 'qwen3-1.7b', '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** [`qwen3-1.7b`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=qwen3-1.7b&route=Ultra&caller=qwen3-1.7b&fmt=messages)

#### Alias för metodsökvägar

Använd metodsökvägarna som visas ovan.

#### Relaterade anropar-ID:n

[`qwen3-1.7b`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=qwen3-1.7b&route=Ultra&caller=qwen3-1.7b&fmt=messages)

FAQ · Qwen3-1.7B

Vilka indata och resultat finns?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen3-1.7b`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen3-1.7b`: `text` → `json`, `sse`

Vilka fält använder begäran?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen3-1.7b`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen3-1.7b`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Vilka gränser gäller?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen3-1.7b`: `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.
