Source: https://ailoot.ai/models/sv/tencent-hy3-preview/
Canonical: https://ailoot.ai/models/sv/tencent-hy3-preview/
Language: sv

# Tencent: Hy3 preview

[Markdown](https://ailoot.ai/models/sv/tencent-hy3-preview/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/sv/tencent-hy3-preview/facts.json)

## [Tencent: Hy3 preview](https://ailoot.ai/models/sv/tencent-hy3-preview/)

Tencents Hy3 preview är en MoE-textmodell med 295 miljarder parametrar, varav 21 miljarder är aktiva, och en kontext på 256K. Den riktar sig till STEM-resonemang, kontextinlärning, instruktioner, kodning och agenter, med alternativ för direkta svar och tänkande i tillverkarens exempel.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `tencent/hy3-preview`](https://ailoot.ai/models/sv/tencent-hy3-preview/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `tencent/hy3-preview`](https://ailoot.ai/models/sv/tencent-hy3-preview/#method-1)

Om modellen

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

Hy3 preview är Tencent Hys första Hy3-modell tränad på dess ombyggda infrastruktur. Tillverkaren anger en mixture-of-experts-arkitektur med totalt 295 miljarder parametrar, 21 miljarder aktiva parametrar och ett lager för förutsägelse av flera token med 3,8 miljarder parametrar. Modellen tar skriftliga promptar och konversationer och genererar text för resonemang, kodning och instruktionsbaserade uppgifter.

Den publicerade basarkitekturen har 80 lager, grouped-query attention med 64 frågehuvuden och åtta nyckel/värde-huvuden samt 192 experter, varav åtta aktiveras per token. Kontextfönstret är 256K. Dessa specifikationer tillhör förhandsutgåvan, medan den senare Hy3-utgåvan ändrar efterträning och produktbeteende och är en annan namngiven modell.

Tillverkarens framhävda områden börjar med STEM och resonemang. För ett analytiskt problem anger du premisserna, observationerna och svarets form. Be om slutsatsen tillsammans med de steg som behövs för att bedöma den. En koduppgift bör innehålla den aktuella implementationen, det förväntade beteendet och den faktiska felinformationen, så att en föreslagen ändring löser ett definierat problem.

Kontextinlärning och instruktionsföljning är också centrala i denna utgåva. Förbered långt material med reglerna som modellen måste använda och avsnitten som är relevanta för frågan. Be om resultat kopplade till källan och håll viktiga begränsningar synliga genom följdfrågor. Det hjälper till att skilja en korrekt tillämpning av den tillhandahållna kontexten från ett svar som bygger på ett outtalat antagande.

För ett kodnings- eller sökagentflöde tillhandahåller applikationen verktygen och returnerar deras resultat. Modellen föreslår nästa interaktion och använder de observationer som blir resultatet för nästa steg. Ett användbart slutresultat anger den föreslagna ändringen eller undersökningsfyndet och vilka belägg som fortfarande behöver kontrolleras innan applikationen använder det.

Tillverkarens exempel anger no\_think som standardval för direkta svar, tillsammans med low och high; den förklarande vägledningen rekommenderar high för komplexa resonemang. Samplingsvägledningen använder temperature 0.9 och top-p 1.0. Det är tillverkarinställningar, ingen garanti för valfria kontroller i en viss integration. Den separat namngivna förtränade basen, instruct-förhandsutgåvan och konverterade artefakter behåller sina egna identiteter.

Praktisk uppgift

### Praktisk uppgift

Tekniskt exempel på engelska

```
Calculate a two-stage mixture

A tank contains 40 liters of a 10% salt solution. Remove 10 liters of well-mixed solution, then add 10 liters of pure water. Calculate the final salt concentration. Show salt and total volume after each stage and state the uniform-mixing assumption. Finish with the concentration as a percentage rather than an unlabeled decimal.
```

#### Förväntat resultat

```
A two-stage mass-balance table and a final percentage with the mixing assumption stated.
```

#### Kontrollera resultatet

```
The removal subtracts salt in the original concentration, while adding pure water changes volume but not salt mass.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `tencent/hy3-preview`

[`tencent/hy3-preview`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=tencent%2Fhy3-preview&route=Ultra&caller=tencent%2Fhy3-preview&fmt=chat)

Tencent /`tencent/hy3-preview`

### Start

Tencents Hy3 preview är en MoE-textmodell med 295 miljarder parametrar, varav 21 miljarder är aktiva, och en kontext på 256K. Den riktar sig till STEM-resonemang, kontextinlärning, instruktioner, kodning och agenter, med alternativ för direkta svar och tänkande i tillverkarens exempel.

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 tencent/hy3-preview | 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

Standardpris När snabbt läge är valt

Flex-läge

Standardpris När läget flex är valt

Högsta resonemangsnivå

Standardpris När den högsta resonemangsnivån använder standardjusteringen (default)

Resonemangsnivå · hög

Standardpris När resonemangsnivån är hög

Resonemangsnivå · låg

Standardpris När resonemangsnivån är låg

Resonemangsnivå · ingen

Standardpris När resonemangsnivån är inställd på ”ingen”

#### Ailoot-priser

#### Priser efter konfiguration

Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.

| Konfiguration | Prislista | Kontexttoken, fler än | Kontexttoken, upp till och med | Avgift |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken **$0.00036** / 1K token Utdata · Utdatatoken **$0.0012** / 1K token Indata · Cacheläsning **$0.00012** / 1K token Indata · Skrivning till cache **—** / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim **—** / 1K token |
| KonfigurationNivå 1 för förfrågans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken **$0.00036** / 1K token Utdata · Utdatatoken **$0.0012** / 1K token Indata · Cacheläsning **$0.00012** / 1K token Indata · Skrivning till cache **—** / 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": "tencent/hy3-preview", "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='tencent/hy3-preview',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='tencent/hy3-preview',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** [`tencent/hy3-preview`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=tencent%2Fhy3-preview&route=Ultra&caller=tencent%2Fhy3-preview&fmt=chat)

#### Alias för metodsökvägar

Använd metodsökvägarna som visas ovan.

#### Relaterade anropar-ID:n

[`tencent/hy3-preview`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=tencent%2Fhy3-preview&route=Ultra&caller=tencent%2Fhy3-preview&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `tencent/hy3-preview`

[`tencent/hy3-preview`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=tencent%2Fhy3-preview&route=Ultra&caller=tencent%2Fhy3-preview&fmt=messages)

Tencent /`tencent/hy3-preview`

### Start

Tencents Hy3 preview är en MoE-textmodell med 295 miljarder parametrar, varav 21 miljarder är aktiva, och en kontext på 256K. Den riktar sig till STEM-resonemang, kontextinlärning, instruktioner, kodning och agenter, med alternativ för direkta svar och tänkande i tillverkarens exempel.

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 tencent/hy3-preview | 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

Standardpris När snabbt läge är valt

Flex-läge

Standardpris När läget flex är valt

Högsta resonemangsnivå

Standardpris När den högsta resonemangsnivån använder standardjusteringen (default)

Resonemangsnivå · hög

Standardpris När resonemangsnivån är hög

Resonemangsnivå · låg

Standardpris När resonemangsnivån är låg

Resonemangsnivå · ingen

Standardpris När resonemangsnivån är inställd på ”ingen”

#### Ailoot-priser

#### Priser efter konfiguration

Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.

| Konfiguration | Prislista | Kontexttoken, fler än | Kontexttoken, upp till och med | Avgift |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken **$0.00036** / 1K token Utdata · Utdatatoken **$0.0012** / 1K token Indata · Cacheläsning **$0.00012** / 1K token Indata · Skrivning till cache **—** / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim **—** / 1K token |
| KonfigurationNivå 1 för förfrågans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken **$0.00036** / 1K token Utdata · Utdatatoken **$0.0012** / 1K token Indata · Cacheläsning **$0.00012** / 1K token Indata · Skrivning till cache **—** / 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": "tencent/hy3-preview",
  "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': 'tencent/hy3-preview', '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': 'tencent/hy3-preview', '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** [`tencent/hy3-preview`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=tencent%2Fhy3-preview&route=Ultra&caller=tencent%2Fhy3-preview&fmt=messages)

#### Alias för metodsökvägar

Använd metodsökvägarna som visas ovan.

#### Relaterade anropar-ID:n

[`tencent/hy3-preview`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=tencent%2Fhy3-preview&route=Ultra&caller=tencent%2Fhy3-preview&fmt=messages)

FAQ · Tencent: Hy3 preview

Vilka indata och resultat finns?

`POST /v1/chat/completions` · `tencent/hy3-preview`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `tencent/hy3-preview`: `text` → `json`, `sse`

Vilka fält använder begäran?

`POST /v1/chat/completions` · `tencent/hy3-preview`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `tencent/hy3-preview`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Vilka gränser gäller?

`POST /v1/chat/completions` · `tencent/hy3-preview`: `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.