{
  "aboutHtml": "<p>Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking เป็นสมาชิกของ Qwen3-Omni ที่เน้นการใช้เหตุผล เข้าใจข้อความ ภาพ เสียง และวิดีโอ รวมถึงการรวมสื่อเหล่านี้ในบทสนทนาเดียว และสร้างผลลัพธ์ข้อความ รุ่น Thinking นี้มีส่วนประกอบ Thinker และออกแบบให้ใช้เหตุผล แต่ไม่มี Talker ที่ใช้สร้างเอาต์พุตคำพูดในเช็กพอยต์ Instruct ความแตกต่างนี้สำคัญเมื่อเลือกโมเดลสำหรับรายงานวิเคราะห์แทนบทสนทนาที่มีเสียงพูด</p><p>ผู้ผลิตอธิบาย Qwen3-Omni ว่าเป็นตระกูลส่วนผสมผู้เชี่ยวชาญหลายภาษา รองรับข้อความ 119 ภาษาและอินพุตคำพูด 19 ภาษา ภาษารัสเซียอยู่ในรายชื่ออินพุตคำพูดที่เผยแพร่ การตั้งค่า Thinking นี้มีชั้นทรานส์ฟอร์เมอร์ข้อความ 48 ชั้น ผู้เชี่ยวชาญ 128 ตัว และเลือกผู้เชี่ยวชาญแปดตัวต่อโทเคน อีกทั้งมีส่วนประกอบประมวลผลเสียงและภาพ นี่เป็นคุณสมบัติของเช็กพอยต์ที่ระบุชื่อ ไม่ควรแทนความเข้าใจหลายสื่อของมันด้วยความสามารถของโมเดล Qwen3 ที่ใช้เฉพาะข้อความและมีป้ายขนาดใกล้เคียง</p><p>คู่มือวิธีใช้งานครอบคลุมการรู้จำและแปลคำพูด การวิเคราะห์ดนตรีและเสียงสิ่งแวดล้อม เสียงผสม คำถามภาพ OCR การระบุตำแหน่งวัตถุ คำอธิบายวิดีโอ และคำถามที่ใช้ภาพพร้อมเสียง งานคณิตศาสตร์จากภาพเน้นรุ่น Thinking โดยเฉพาะ สำหรับงานเรขาคณิต ให้แผนภาพครบถ้วน ป้ายกำกับที่อ่านได้ และคำถาม แล้วขอคำตอบที่แยกข้อมูลที่มองเห็นจากข้อสมมติ สำหรับการสาธิตที่บันทึกไว้ ให้ระบุการกระทำหรือความคลาดเคลื่อนที่จะตรวจสอบ และขอข้อสังเกตที่ผูกกับส่วนเกี่ยวข้องของสื่อ ชิ้นงานที่คาดหวังอาจเป็นคำตอบเขียน รายการข้อสังเกตแบบมีโครงสร้าง หรือคำอธิบายว่าหลักฐานรองรับอะไร</p><p>เตรียมอินพุตเป็นบทสนทนาหลายสื่อด้วยตัวประมวลผลและเทมเพลตแชตที่ตรงกัน ชุดเครื่องมือประมวลผลของผู้ผลิตจัดการข้อความ ภาพ เสียง และวิดีโอที่แทรกสลับกัน Qwen อธิบายคำตอบข้อความแบบสตรีมว่าเป็นส่วนหนึ่งของการออกแบบการโต้ตอบของตระกูล และสาธิตการอนุมานแบบแบตช์ด้วยสื่อผสมที่คืนเฉพาะข้อความ ผู้ผลิตแนะนำให้มีคำสั่งข้อความชัดเจนควบคู่กับสื่อในแต่ละรอบของบทสนทนา วิดีโออย่างเดียวทำให้งานกำกวม จึงควรระบุว่าจะสรุปการกระทำ เปรียบเทียบสองฉาก อธิบายเสียง หรือแก้โจทย์ที่แสดง ติดป้ายอินพุตหลายรายการและความสัมพันธ์ เพื่อให้ข้อความสุดท้ายเชื่อมคำถามกับสื่อที่ถูกต้อง</p><p>สำหรับวิดีโอที่มีคำพูดหรือเสียงเหตุการณ์ ให้ตัดสินใจว่าเสียงเป็นส่วนหนึ่งของงานหรือไม่ ขั้นตอนในเอกสารใช้ use_audio_in_video อย่างสอดคล้องกันระหว่างการประมวลผลล่วงหน้าและการสร้าง และการ์ดเตือนว่าการเปลี่ยนค่านี้ระหว่างรอบสนทนาอาจทำให้เกิดผลลัพธ์ที่ไม่คาดคิด คำถามเฉพาะฉากกับคำถามภาพพร้อมเสียงจึงต้องเตรียมต่างกัน เก็บคลิปต้นฉบับให้เข้าถึงได้ เลือกช่วงที่เกี่ยวข้อง และอย่าตัดแทร็กเสียงออกเมื่อข้อสรุปที่ขอขึ้นอยู่กับสิ่งที่พูดหรือได้ยิน</p><p>การตั้งค่าข้อความที่เผยแพร่กำหนด max_position_embeddings เป็น 65,536 ตัวอย่าง vLLM ของการ์ดใช้ค่าความยาวโมเดล 32,768 โทเคนและค่าการสร้าง 16,384 โทเคนแยกกัน นี่แสดงตัวอย่างการอนุมานที่ตั้งค่าไว้ ไม่ใช่ขีดจำกัดเอาต์พุตสูงสุดสากลค่าเดียว สื่อถูกแทนผ่านตัวประมวลผล ดังนั้นขนาดคำขอไม่ได้เป็นเพียงจำนวนตัวอักษรที่พิมพ์ เผื่อพื้นที่สำหรับผลลัพธ์ข้อความ และใช้ช่วงแหล่งที่มาที่จำกัดเมื่อบันทึกยาวมีเพียงเหตุการณ์สั้น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับคำถาม</p><p>ผู้ผลิตสาธิตกระบวนการ Transformers และ vLLM โดยระบุการรองรับตัวประมวลผลและการถอดรหัสสื่อเป็นองค์ประกอบที่ต้องใช้ การ์ดร่วมยังบันทึกความแตกต่างของอินเทอร์เฟซ รวมถึงการจัดการวิดีโอและเสียงแยกกันในตัวอย่างการให้บริการ เลือกเช็กพอยต์ Thinking และเส้นทางประมวลผลที่รองรับตรงรุ่น แทนการสมมติว่าทุกตัวอย่างในการ์ดตระกูลมีพฤติกรรมเอาต์พุตเหมือนกัน ตัวเลือกเสียงพูดและการควบคุม Talker บนหน้านั้นใช้กับ Instruct ไม่ใช่โมเดลที่มีเฉพาะ Thinker นี้</p><p>เพื่อผลลัพธ์สุดท้ายที่มีประโยชน์ ขอคำอธิบายตามหลักฐานและข้อสรุปที่แยกชัด ในโจทย์ภาพ ให้เก็บหน่วย สัญลักษณ์ และป้ายกำกับ ในเสียง ให้แยกเนื้อหาที่ได้ยินจากแหล่งกำเนิดที่อนุมาน ในวิดีโอ ให้แยกการกระทำที่สังเกตจากการตีความเจตนา ตรวจผลลัพธ์เทียบกับสื่อที่ให้ และระบุรายละเอียดที่ไม่แน่นอนหรืออ่านไม่ได้อย่างชัดเจน คำตอบข้อความของโมเดลช่วยการวิเคราะห์หรือขั้นตอนแอปพลิเคชันภายหลังได้ ส่วนการเรียกใช้เครื่องมือ การยืนยันข้อเท็จจริง หรือการแปลงสื่อยังเป็นการดำเนินการแยกที่ต้องมีอินพุตและผลลัพธ์ของตนเอง</p>",
  "aboutText": "Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking เป็นสมาชิกของ Qwen3-Omni ที่เน้นการใช้เหตุผล เข้าใจข้อความ ภาพ เสียง และวิดีโอ รวมถึงการรวมสื่อเหล่านี้ในบทสนทนาเดียว และสร้างผลลัพธ์ข้อความ รุ่น Thinking นี้มีส่วนประกอบ Thinker และออกแบบให้ใช้เหตุผล แต่ไม่มี Talker ที่ใช้สร้างเอาต์พุตคำพูดในเช็กพอยต์ Instruct ความแตกต่างนี้สำคัญเมื่อเลือกโมเดลสำหรับรายงานวิเคราะห์แทนบทสนทนาที่มีเสียงพูด\n\nผู้ผลิตอธิบาย Qwen3-Omni ว่าเป็นตระกูลส่วนผสมผู้เชี่ยวชาญหลายภาษา รองรับข้อความ 119 ภาษาและอินพุตคำพูด 19 ภาษา ภาษารัสเซียอยู่ในรายชื่ออินพุตคำพูดที่เผยแพร่ การตั้งค่า Thinking นี้มีชั้นทรานส์ฟอร์เมอร์ข้อความ 48 ชั้น ผู้เชี่ยวชาญ 128 ตัว และเลือกผู้เชี่ยวชาญแปดตัวต่อโทเคน อีกทั้งมีส่วนประกอบประมวลผลเสียงและภาพ นี่เป็นคุณสมบัติของเช็กพอยต์ที่ระบุชื่อ ไม่ควรแทนความเข้าใจหลายสื่อของมันด้วยความสามารถของโมเดล Qwen3 ที่ใช้เฉพาะข้อความและมีป้ายขนาดใกล้เคียง\n\nคู่มือวิธีใช้งานครอบคลุมการรู้จำและแปลคำพูด การวิเคราะห์ดนตรีและเสียงสิ่งแวดล้อม เสียงผสม คำถามภาพ OCR การระบุตำแหน่งวัตถุ คำอธิบายวิดีโอ และคำถามที่ใช้ภาพพร้อมเสียง งานคณิตศาสตร์จากภาพเน้นรุ่น Thinking โดยเฉพาะ สำหรับงานเรขาคณิต ให้แผนภาพครบถ้วน ป้ายกำกับที่อ่านได้ และคำถาม แล้วขอคำตอบที่แยกข้อมูลที่มองเห็นจากข้อสมมติ สำหรับการสาธิตที่บันทึกไว้ ให้ระบุการกระทำหรือความคลาดเคลื่อนที่จะตรวจสอบ และขอข้อสังเกตที่ผูกกับส่วนเกี่ยวข้องของสื่อ ชิ้นงานที่คาดหวังอาจเป็นคำตอบเขียน รายการข้อสังเกตแบบมีโครงสร้าง หรือคำอธิบายว่าหลักฐานรองรับอะไร\n\nเตรียมอินพุตเป็นบทสนทนาหลายสื่อด้วยตัวประมวลผลและเทมเพลตแชตที่ตรงกัน ชุดเครื่องมือประมวลผลของผู้ผลิตจัดการข้อความ ภาพ เสียง และวิดีโอที่แทรกสลับกัน Qwen อธิบายคำตอบข้อความแบบสตรีมว่าเป็นส่วนหนึ่งของการออกแบบการโต้ตอบของตระกูล และสาธิตการอนุมานแบบแบตช์ด้วยสื่อผสมที่คืนเฉพาะข้อความ ผู้ผลิตแนะนำให้มีคำสั่งข้อความชัดเจนควบคู่กับสื่อในแต่ละรอบของบทสนทนา วิดีโออย่างเดียวทำให้งานกำกวม จึงควรระบุว่าจะสรุปการกระทำ เปรียบเทียบสองฉาก อธิบายเสียง หรือแก้โจทย์ที่แสดง ติดป้ายอินพุตหลายรายการและความสัมพันธ์ เพื่อให้ข้อความสุดท้ายเชื่อมคำถามกับสื่อที่ถูกต้อง\n\nสำหรับวิดีโอที่มีคำพูดหรือเสียงเหตุการณ์ ให้ตัดสินใจว่าเสียงเป็นส่วนหนึ่งของงานหรือไม่ ขั้นตอนในเอกสารใช้ use_audio_in_video อย่างสอดคล้องกันระหว่างการประมวลผลล่วงหน้าและการสร้าง และการ์ดเตือนว่าการเปลี่ยนค่านี้ระหว่างรอบสนทนาอาจทำให้เกิดผลลัพธ์ที่ไม่คาดคิด คำถามเฉพาะฉากกับคำถามภาพพร้อมเสียงจึงต้องเตรียมต่างกัน เก็บคลิปต้นฉบับให้เข้าถึงได้ เลือกช่วงที่เกี่ยวข้อง และอย่าตัดแทร็กเสียงออกเมื่อข้อสรุปที่ขอขึ้นอยู่กับสิ่งที่พูดหรือได้ยิน\n\nการตั้งค่าข้อความที่เผยแพร่กำหนด max_position_embeddings เป็น 65,536 ตัวอย่าง vLLM ของการ์ดใช้ค่าความยาวโมเดล 32,768 โทเคนและค่าการสร้าง 16,384 โทเคนแยกกัน นี่แสดงตัวอย่างการอนุมานที่ตั้งค่าไว้ ไม่ใช่ขีดจำกัดเอาต์พุตสูงสุดสากลค่าเดียว สื่อถูกแทนผ่านตัวประมวลผล ดังนั้นขนาดคำขอไม่ได้เป็นเพียงจำนวนตัวอักษรที่พิมพ์ เผื่อพื้นที่สำหรับผลลัพธ์ข้อความ และใช้ช่วงแหล่งที่มาที่จำกัดเมื่อบันทึกยาวมีเพียงเหตุการณ์สั้น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับคำถาม\n\nผู้ผลิตสาธิตกระบวนการ Transformers และ vLLM โดยระบุการรองรับตัวประมวลผลและการถอดรหัสสื่อเป็นองค์ประกอบที่ต้องใช้ การ์ดร่วมยังบันทึกความแตกต่างของอินเทอร์เฟซ รวมถึงการจัดการวิดีโอและเสียงแยกกันในตัวอย่างการให้บริการ เลือกเช็กพอยต์ Thinking และเส้นทางประมวลผลที่รองรับตรงรุ่น แทนการสมมติว่าทุกตัวอย่างในการ์ดตระกูลมีพฤติกรรมเอาต์พุตเหมือนกัน ตัวเลือกเสียงพูดและการควบคุม Talker บนหน้านั้นใช้กับ Instruct ไม่ใช่โมเดลที่มีเฉพาะ Thinker นี้\n\nเพื่อผลลัพธ์สุดท้ายที่มีประโยชน์ ขอคำอธิบายตามหลักฐานและข้อสรุปที่แยกชัด ในโจทย์ภาพ ให้เก็บหน่วย สัญลักษณ์ และป้ายกำกับ ในเสียง ให้แยกเนื้อหาที่ได้ยินจากแหล่งกำเนิดที่อนุมาน ในวิดีโอ ให้แยกการกระทำที่สังเกตจากการตีความเจตนา ตรวจผลลัพธ์เทียบกับสื่อที่ให้ และระบุรายละเอียดที่ไม่แน่นอนหรืออ่านไม่ได้อย่างชัดเจน คำตอบข้อความของโมเดลช่วยการวิเคราะห์หรือขั้นตอนแอปพลิเคชันภายหลังได้ ส่วนการเรียกใช้เครื่องมือ การยืนยันข้อเท็จจริง หรือการแปลงสื่อยังเป็นการดำเนินการแยกที่ต้องมีอินพุตและผลลัพธ์ของตนเอง",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": {
      "practical_html": "<h3>งานตัวอย่างจริง</h3><p>ตัวอย่างทางเทคนิคภาษาอังกฤษ</p><pre><code>Reconcile demonstration annotations\n\nAnalyze these supplied text annotations of a demonstration. T0 visual note: valve indicator reads Closed. T1 speech transcript: &quot;I am opening the valve now.&quot; 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.</code></pre><h4>ผลลัพธ์ที่คาดหวัง</h4><pre><code>An evidence table separating visual notes from quoted speech, followed by a conclusion and one verification need.</code></pre><h4>ตรวจสอบผลลัพธ์</h4><pre><code>Check that a spoken intention is not treated as proof of the off-camera action or a faulty indicator.</code></pre>"
    },
    "copy_sha256": "d723fbefe8715095aceaed4e0d2d26ff62da599b6da313836a80cc30c3e46dec",
    "copy_source": {
      "locale": "th",
      "pack_sha256": "0f56d90ba41881e1134accf82e57338f246f8753ca4c0cee929aaffada5d10e7",
      "record_model_id": "Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking",
      "source_facts_sha256": "28ab5e099ff4b112b845eacb1112efdd8db0e7c07e5a648a88d09f530e47ca2d",
      "validation_sha256": "a2ac2f28056280fc0b2ea34a501bf156d5ce155406e57e708edf30bfdf6bfdc6"
    },
    "html_sha256": "65903ebca7ab85d155f92054aeddc83a1504d327991329fc8e62e9d228d960e6",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "th",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">Al</span><h2 id=\"sheet-title\">Qwen3 Omni 30B A3B Thinking</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"ปิด\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Alibaba /</span><code>Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">คัดลอก ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"ส่วนต่าง ๆ ของการ์ดโมเดล\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">เริ่มต้น</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">อินพุตและเมธอด</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">ราคา</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">ตัวอย่าง</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">ผลลัพธ์</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">ชื่ออื่น</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"เมธอด API\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|chat|/v1/chat/completions|Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Thinking\">Chat</button><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"-1\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"false\" id=\"card-method-tab-1\" data-card-method=\"Ultra|messages|/v1/messages|Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Thinking\">Messages</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-0\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">เริ่มต้น</h3><p class=\"mdesc-full\">Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking ใช้เหตุผลกับข้อความ ภาพ เสียง และวิดีโอ แล้วคืนข้อความ รุ่นที่มีเฉพาะ Thinker นี้เหมาะกับคณิตศาสตร์จากภาพ การวิเคราะห์เสียง และคำถามที่ต้องใช้หลักฐานหลายสื่อ ส่วนการสร้างคำพูดเป็นความสามารถของรุ่น Omni อื่น</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>อินพุตที่รองรับ</dt><dd>ข้อความ</dd></div><div><dt>ผลลัพธ์</dt><dd>ข้อความ</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>เกี่ยวกับโมเดล</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>คำอธิบายนี้ครอบคลุมความสามารถของโมเดล อินพุต เอาต์พุต และตัวเลือกที่ใช้ได้ใน Ailoot แสดงด้านล่างตามเมธอดที่เลือก</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking เป็นสมาชิกของ Qwen3-Omni ที่เน้นการใช้เหตุผล เข้าใจข้อความ ภาพ เสียง และวิดีโอ รวมถึงการรวมสื่อเหล่านี้ในบทสนทนาเดียว และสร้างผลลัพธ์ข้อความ รุ่น Thinking นี้มีส่วนประกอบ Thinker และออกแบบให้ใช้เหตุผล แต่ไม่มี Talker ที่ใช้สร้างเอาต์พุตคำพูดในเช็กพอยต์ Instruct ความแตกต่างนี้สำคัญเมื่อเลือกโมเดลสำหรับรายงานวิเคราะห์แทนบทสนทนาที่มีเสียงพูด</p><p>ผู้ผลิตอธิบาย Qwen3-Omni ว่าเป็นตระกูลส่วนผสมผู้เชี่ยวชาญหลายภาษา รองรับข้อความ 119 ภาษาและอินพุตคำพูด 19 ภาษา ภาษารัสเซียอยู่ในรายชื่ออินพุตคำพูดที่เผยแพร่ การตั้งค่า Thinking นี้มีชั้นทรานส์ฟอร์เมอร์ข้อความ 48 ชั้น ผู้เชี่ยวชาญ 128 ตัว และเลือกผู้เชี่ยวชาญแปดตัวต่อโทเคน อีกทั้งมีส่วนประกอบประมวลผลเสียงและภาพ นี่เป็นคุณสมบัติของเช็กพอยต์ที่ระบุชื่อ ไม่ควรแทนความเข้าใจหลายสื่อของมันด้วยความสามารถของโมเดล Qwen3 ที่ใช้เฉพาะข้อความและมีป้ายขนาดใกล้เคียง</p><p>คู่มือวิธีใช้งานครอบคลุมการรู้จำและแปลคำพูด การวิเคราะห์ดนตรีและเสียงสิ่งแวดล้อม เสียงผสม คำถามภาพ OCR การระบุตำแหน่งวัตถุ คำอธิบายวิดีโอ และคำถามที่ใช้ภาพพร้อมเสียง งานคณิตศาสตร์จากภาพเน้นรุ่น Thinking โดยเฉพาะ สำหรับงานเรขาคณิต ให้แผนภาพครบถ้วน ป้ายกำกับที่อ่านได้ และคำถาม แล้วขอคำตอบที่แยกข้อมูลที่มองเห็นจากข้อสมมติ สำหรับการสาธิตที่บันทึกไว้ ให้ระบุการกระทำหรือความคลาดเคลื่อนที่จะตรวจสอบ และขอข้อสังเกตที่ผูกกับส่วนเกี่ยวข้องของสื่อ ชิ้นงานที่คาดหวังอาจเป็นคำตอบเขียน รายการข้อสังเกตแบบมีโครงสร้าง หรือคำอธิบายว่าหลักฐานรองรับอะไร</p><p>เตรียมอินพุตเป็นบทสนทนาหลายสื่อด้วยตัวประมวลผลและเทมเพลตแชตที่ตรงกัน ชุดเครื่องมือประมวลผลของผู้ผลิตจัดการข้อความ ภาพ เสียง และวิดีโอที่แทรกสลับกัน Qwen อธิบายคำตอบข้อความแบบสตรีมว่าเป็นส่วนหนึ่งของการออกแบบการโต้ตอบของตระกูล และสาธิตการอนุมานแบบแบตช์ด้วยสื่อผสมที่คืนเฉพาะข้อความ ผู้ผลิตแนะนำให้มีคำสั่งข้อความชัดเจนควบคู่กับสื่อในแต่ละรอบของบทสนทนา วิดีโออย่างเดียวทำให้งานกำกวม จึงควรระบุว่าจะสรุปการกระทำ เปรียบเทียบสองฉาก อธิบายเสียง หรือแก้โจทย์ที่แสดง ติดป้ายอินพุตหลายรายการและความสัมพันธ์ เพื่อให้ข้อความสุดท้ายเชื่อมคำถามกับสื่อที่ถูกต้อง</p><p>สำหรับวิดีโอที่มีคำพูดหรือเสียงเหตุการณ์ ให้ตัดสินใจว่าเสียงเป็นส่วนหนึ่งของงานหรือไม่ ขั้นตอนในเอกสารใช้ use_audio_in_video อย่างสอดคล้องกันระหว่างการประมวลผลล่วงหน้าและการสร้าง และการ์ดเตือนว่าการเปลี่ยนค่านี้ระหว่างรอบสนทนาอาจทำให้เกิดผลลัพธ์ที่ไม่คาดคิด คำถามเฉพาะฉากกับคำถามภาพพร้อมเสียงจึงต้องเตรียมต่างกัน เก็บคลิปต้นฉบับให้เข้าถึงได้ เลือกช่วงที่เกี่ยวข้อง และอย่าตัดแทร็กเสียงออกเมื่อข้อสรุปที่ขอขึ้นอยู่กับสิ่งที่พูดหรือได้ยิน</p><p>การตั้งค่าข้อความที่เผยแพร่กำหนด max_position_embeddings เป็น 65,536 ตัวอย่าง vLLM ของการ์ดใช้ค่าความยาวโมเดล 32,768 โทเคนและค่าการสร้าง 16,384 โทเคนแยกกัน นี่แสดงตัวอย่างการอนุมานที่ตั้งค่าไว้ ไม่ใช่ขีดจำกัดเอาต์พุตสูงสุดสากลค่าเดียว สื่อถูกแทนผ่านตัวประมวลผล ดังนั้นขนาดคำขอไม่ได้เป็นเพียงจำนวนตัวอักษรที่พิมพ์ เผื่อพื้นที่สำหรับผลลัพธ์ข้อความ และใช้ช่วงแหล่งที่มาที่จำกัดเมื่อบันทึกยาวมีเพียงเหตุการณ์สั้น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับคำถาม</p><p>ผู้ผลิตสาธิตกระบวนการ Transformers และ vLLM โดยระบุการรองรับตัวประมวลผลและการถอดรหัสสื่อเป็นองค์ประกอบที่ต้องใช้ การ์ดร่วมยังบันทึกความแตกต่างของอินเทอร์เฟซ รวมถึงการจัดการวิดีโอและเสียงแยกกันในตัวอย่างการให้บริการ เลือกเช็กพอยต์ Thinking และเส้นทางประมวลผลที่รองรับตรงรุ่น แทนการสมมติว่าทุกตัวอย่างในการ์ดตระกูลมีพฤติกรรมเอาต์พุตเหมือนกัน ตัวเลือกเสียงพูดและการควบคุม Talker บนหน้านั้นใช้กับ Instruct ไม่ใช่โมเดลที่มีเฉพาะ Thinker นี้</p><p>เพื่อผลลัพธ์สุดท้ายที่มีประโยชน์ ขอคำอธิบายตามหลักฐานและข้อสรุปที่แยกชัด ในโจทย์ภาพ ให้เก็บหน่วย สัญลักษณ์ และป้ายกำกับ ในเสียง ให้แยกเนื้อหาที่ได้ยินจากแหล่งกำเนิดที่อนุมาน ในวิดีโอ ให้แยกการกระทำที่สังเกตจากการตีความเจตนา ตรวจผลลัพธ์เทียบกับสื่อที่ให้ และระบุรายละเอียดที่ไม่แน่นอนหรืออ่านไม่ได้อย่างชัดเจน คำตอบข้อความของโมเดลช่วยการวิเคราะห์หรือขั้นตอนแอปพลิเคชันภายหลังได้ ส่วนการเรียกใช้เครื่องมือ การยืนยันข้อเท็จจริง หรือการแปลงสื่อยังเป็นการดำเนินการแยกที่ต้องมีอินพุตและผลลัพธ์ของตนเอง</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">ใช้งานได้ใน Ailoot · อินพุตและเมธอด</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · OpenAI Chat</b> <code>POST /v1/chat/completions</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>ขาเข้า</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>ขาออก</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>รูปแบบเอาต์พุต</dt><dd>json หรือ SSE</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>ฟิลด์</th><th>ประเภท</th><th>ข้อกำหนด</th><th>ค่าและข้อจำกัด</th><th>ค่าเริ่มต้น</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>จำเป็น</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span><div>Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking</div></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">messages</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>message[]</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>จำเป็น</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span><div>จำนวนรายการขั้นต่ำ: 1</div></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">messages[].role</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>จำเป็น</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span><div>ตัวอย่าง: system, user, assistant, tool, function</div><div>เงื่อนไข: บทบาทเหล่านี้แทนอย่างชัดเจนด้วยชนิดข้อมูลเพื่อความเข้ากันได้ในซอร์สโค้ด แต่ชุดบทบาทที่แน่นอนยังขึ้นกับแต่ละโมเดล</div><div class=\"note-s\">ขึ้นอยู่กับโมเดล</div></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">messages[].content</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>string|content_part[]|null</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>ไม่บังคับ</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">messages[].tool_calls</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>tool_call[]</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>ไม่บังคับ</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">messages[].tool_call_id</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>ไม่บังคับ</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span><div>ใช้เมื่อ: role=tool โดยใช้ ID ที่ส่งกลับจริง</div></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">messages[].name</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>ไม่บังคับ</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">messages[].reasoning_content</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>ไม่บังคับ</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span><div>ใช้เมื่อ: ส่งเนื้อหาการใช้เหตุผลที่คืนจริงกลับในคำขอถัดไป เมื่อโมเดลนี้ใช้เนื้อหานั้น</div></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">messages[].reasoning_details</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>object|array</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>ไม่บังคับ</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span><div class=\"note-s\">ขึ้นอยู่กับโมเดล</div></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">max_tokens</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>ไม่บังคับ</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span><div>ขั้นต่ำ: 1</div><div class=\"note-s\">ขึ้นอยู่กับโมเดล</div></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">max_completion_tokens</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>ไม่บังคับ</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span><div>ขั้นต่ำ: 1</div><div class=\"note-s\">ขึ้นอยู่กับโมเดล</div></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">stream</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>boolean</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>ไม่บังคับ</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>false</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">stream_options.include_usage</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>boolean</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>ไม่บังคับ</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span><div class=\"note-s\">ขึ้นอยู่กับโมเดล</div></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">temperature</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>number</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>ไม่บังคับ</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span><div class=\"note-s\">ขึ้นอยู่กับโมเดล</div></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">top_p</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>number</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>ไม่บังคับ</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span><div class=\"note-s\">ขึ้นอยู่กับโมเดล</div></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">stop</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>string|string[]</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>ไม่บังคับ</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span><div class=\"note-s\">ขึ้นอยู่กับโมเดล</div></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">tools</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>function_tool[]</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>ไม่บังคับ</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span><div class=\"note-s\">ขึ้นอยู่กับโมเดล</div></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">tools[].type</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>ไม่บังคับ</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span><div>function</div><div class=\"note-s\">ขึ้นอยู่กับโมเดล</div></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">tools[].function.name</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>จำเป็น</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span><div>ใช้เมื่อ: มีเครื่องมือฟังก์ชันให้ใช้</div></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">tools[].function.description</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>ไม่บังคับ</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">tools[].function.parameters</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>JSON_schema</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>ไม่บังคับ</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">tool_choice</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>string|object</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>ไม่บังคับ</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span><div class=\"note-s\">ขึ้นอยู่กับโมเดล</div></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">parallel_tool_calls</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>boolean</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>ไม่บังคับ</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span><div class=\"note-s\">ขึ้นอยู่กับโมเดล</div></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">response_format</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>ไม่บังคับ</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span><div class=\"note-s\">ขึ้นอยู่กับโมเดล</div></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">reasoning_effort</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>ไม่บังคับ</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span><div class=\"note-s\">ขึ้นอยู่กับโมเดล</div></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">reasoning</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>ไม่บังคับ</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span><div class=\"note-s\">ขึ้นอยู่กับโมเดล</div></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">service_tier</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>ไม่บังคับ</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span><div class=\"note-s\">ขึ้นอยู่กับโมเดล</div></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_compatibility\"><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">instructions</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>ไม่บังคับ</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span><div class=\"note-s\">ฟิลด์เพื่อความเข้ากันได้</div></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">functions</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>function[]</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>ไม่บังคับ</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span><div class=\"note-s\">ขึ้นอยู่กับโมเดล</div></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">function_call</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>string|object</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>ไม่บังคับ</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span><div class=\"note-s\">ขึ้นอยู่กับโมเดล</div></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">prompt_cache_options</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>ไม่บังคับ</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span><div class=\"note-s\">ขึ้นอยู่กับโมเดล</div></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">modalities</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>string[]</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>ไม่บังคับ</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span><div>text</div></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">provider</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>ไม่บังคับ</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span><div>เงื่อนไข: เส้นทางข้อความ Ultra นี้ปฏิเสธ provider.options</div></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">cache_control.ttl</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>ไม่บังคับ</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span><div>เงื่อนไข: ตำแหน่งแคชพรอมป์ต์จริงปฏิเสธ 1h</div></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>ชุดผสมของสื่ออินพุต</summary><p class=\"note-s\"><b>ข้อความ</b> · ข้อความ UTF8</p><p class=\"note-s\"><code>messages[].content</code></p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>พารามิเตอร์และวงจรการทำงานของเมธอด</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>พารามิเตอร์</th><th>ข้อกำหนด</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"พารามิเตอร์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">พารามิเตอร์</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"พารามิเตอร์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">พารามิเตอร์</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>model, messages</td></tr><tr><th data-cell-label=\"พารามิเตอร์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">พารามิเตอร์</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>text</td></tr><tr><th data-cell-label=\"พารามิเตอร์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">พารามิเตอร์</span><code>messages</code></th><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>อาร์เรย์ข้อความที่มีโครงสร้าง role/content</td></tr><tr><th data-cell-label=\"พารามิเตอร์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">พารามิเตอร์</span><code>file_material</code></th><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>แทรกเอกสาร UTF-8 จริงเป็นข้อความตามต้นฉบับ โดยไม่อนุมาน ID ไฟล์</td></tr><tr><th data-cell-label=\"พารามิเตอร์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">พารามิเตอร์</span><code>optional_controls</code></th><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice</td></tr><tr><th data-cell-label=\"พารามิเตอร์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">พารามิเตอร์</span><code>control_scope</code></th><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>ขึ้นกับโมเดล เครื่องมือฟังก์ชันของผู้ใช้ต่างจากเครื่องมือที่โฮสต์จัดให้</td></tr><tr><th data-cell-label=\"พารามิเตอร์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">พารามิเตอร์</span><code>output_modalities</code></th><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>text</td></tr><tr><th data-cell-label=\"พารามิเตอร์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">พารามิเตอร์</span><code>hosted_operations</code></th><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"พารามิเตอร์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">พารามิเตอร์</span><code>multimodal_input_binding</code></th><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>null</td></tr></tbody></table></div><p>วงจรการทำงาน: <code>synchronous_or_streamed</code></p><p class=\"note-s\">ส่ง ID โมเดลที่ตรงทุกตัวพร้อม messages</p><p class=\"note-s\">ความยาวบริบทไม่ใช่เพดานผลลัพธ์</p><p class=\"note-s\">ไฟล์ข้อความให้ข้อความตามต้นฉบับได้ ส่วนข้อมูลเข้าภาพ/เสียง/ออบเจ็กต์ไฟล์ต้องมีการผูกที่ตรงตามจริง</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">ราคา</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>ข้อมูลอัตราราคาไม่ได้เพิ่มตัวเลือกคำขอ พารามิเตอร์ที่รองรับระบุไว้สำหรับเมธอดที่เลือก</p><dl data-price-conditions><dt>โหมดรวดเร็ว</dt><dd>ไม่ได้ระบุ <span class=\"note-s\">เมื่อเลือกโหมดรวดเร็ว</span></dd><dt>โหมดยืดหยุ่น</dt><dd>ไม่ได้ระบุ <span class=\"note-s\">เมื่อเลือกโหมด flex</span></dd><dt>ระดับการใช้เหตุผลสูงสุด</dt><dd>ไม่ได้ระบุ <span class=\"note-s\">เมื่อใช้การปรับตามค่าเริ่มต้น (default) สำหรับระดับการใช้เหตุผลสูงสุด</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>อัตราค่าบริการ Ailoot</h4><h4>ราคาตามการตั้งค่า</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>การตั้งค่า</th><th>ตารางอัตราค่าบริการ</th><th>ค่าบริการ</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"การตั้งค่า\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">การตั้งค่า</span>อัตราราคาพื้นฐานของโทเคน</th><td data-cell-label=\"ตารางอัตราค่าบริการ\"><span class=\"card-cell-label\">ตารางอัตราค่าบริการ</span>อัตราพื้นฐาน</td><td data-cell-label=\"ค่าบริการ\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าบริการ</span><div><span>ขาเข้า · โทเค็นอินพุต</span> <b>$0.0002</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K โทเค็น</span></div><div><span>ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต</span> <b>$0.0008</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K โทเค็น</span></div><div><span>ขาเข้า · การอ่านแคช</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K โทเค็น</span></div><div><span>ขาเข้า · การเขียนแคช</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K โทเค็น</span></div><div><span>ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K โทเค็น</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot กันยอดเงินประมาณการไว้ก่อนส่งคำขอ หลังได้ผลลัพธ์ จะคิดค่าบริการสุดท้ายตามการใช้งานที่วัดได้ การคิดค่าบริการแบบสตรีมใช้บันทึกการใช้งานสุดท้าย <a href=\"/docs/th/billing/reserve/\">วิธีกันยอดเงินและคิดค่าบริการสุดท้าย →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">ตัวอย่างคำขอ</h3><h4>Ailoot Ultra · OpenAI Chat</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"ตัวเลือกโค้ด\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-937-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-937-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-937-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-937-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python SDK</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-937-tab-2\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-937-panel-2\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">สตรีมด้วย Python</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"คัดลอกโค้ด\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-937-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-937-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;: &quot;Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking&quot;, &quot;messages&quot;: [{&quot;role&quot;: &quot;user&quot;, &quot;content&quot;: &quot;Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.&quot;}]}&#39;)\n\nPath(&quot;request.json&quot;).write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_RESULT&#39;\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(&quot;result.json&quot;).read_text())\nfor x in r.get(&quot;choices&quot;,[]):\n    if x.get(&quot;message&quot;,{}).get(&quot;content&quot;): print(x[&quot;message&quot;][&quot;content&quot;])\nPY_RESULT\n</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-937-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-937-tab-1\" hidden><pre data-lang=\"python\"><code>from openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get(&quot;AILOOT_API_KEY&quot;, &quot;&quot;).strip(): raise SystemExit(&quot;Set AILOOT_API_KEY before making a request&quot;)\nclient=OpenAI(base_url=&quot;https://api.ailoot.ai/v1&quot;,api_key=os.environ[&quot;AILOOT_API_KEY&quot;],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model=&#39;Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking&#39;,messages=[{&quot;role&quot;:&quot;user&quot;,&quot;content&quot;:&quot;Explain observations and hypotheses in three sentences.&quot;}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem=&quot;result&quot;):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + &quot;.json&quot;).write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding=&quot;utf-8&quot;)\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b&quot;-_&quot;, validate=True)\n        ext = &quot;png&quot; if raw.startswith(b&quot;\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n&quot;) else &quot;jpg&quot; if raw.startswith(b&quot;\\xff\\xd8&quot;) else &quot;webp&quot; if raw[:4] == b&quot;RIFF&quot; and raw[8:12] == b&quot;WEBP&quot; else suffix\n        file = Path(stem + &quot;-&quot; + label + &quot;.&quot; + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print(&quot;Saved&quot;, file)\n    for index, block in enumerate(data.get(&quot;content&quot;) or []):\n        print(&quot;Content&quot;, index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get(&quot;choices&quot;) or []:\n        print(&quot;Choice&quot;, choice.get(&quot;index&quot;), json.dumps(choice.get(&quot;message&quot;, choice.get(&quot;delta&quot;, {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get(&quot;output&quot;) or []):\n        print(&quot;Output&quot;, index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get(&quot;type&quot;) == &quot;image_generation_call&quot; and item.get(&quot;result&quot;):\n            save_blob(item[&quot;result&quot;], item.get(&quot;output_format&quot;) or &quot;bin&quot;, &quot;output-&quot; + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get(&quot;candidates&quot;) or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get(&quot;content&quot;) or {}).get(&quot;parts&quot;) or []):\n            print(&quot;Candidate/part&quot;, ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get(&quot;inlineData&quot;) or part.get(&quot;inline_data&quot;)\n            if blob and blob.get(&quot;data&quot;):\n                mime = blob.get(&quot;mimeType&quot;) or blob.get(&quot;mime_type&quot;)\n                suffix = {&quot;image/png&quot;:&quot;png&quot;, &quot;image/jpeg&quot;:&quot;jpg&quot;, &quot;image/webp&quot;:&quot;webp&quot;, &quot;audio/wav&quot;:&quot;wav&quot;, &quot;audio/mpeg&quot;:&quot;mp3&quot;, &quot;video/mp4&quot;:&quot;mp4&quot;}.get(mime, &quot;bin&quot;)\n                save_blob(blob[&quot;data&quot;], suffix, &quot;candidate-&quot; + str(ci) + &quot;-part-&quot; + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode=&quot;json&quot;))\n</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-937-panel-2\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-937-tab-2\" hidden><pre data-lang=\"python\"><code>from openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get(&quot;AILOOT_API_KEY&quot;, &quot;&quot;).strip(): raise SystemExit(&quot;Set AILOOT_API_KEY before making a request&quot;)\nclient=OpenAI(base_url=&quot;https://api.ailoot.ai/v1&quot;,api_key=os.environ[&quot;AILOOT_API_KEY&quot;],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem=&quot;result&quot;):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + &quot;.json&quot;).write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding=&quot;utf-8&quot;)\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b&quot;-_&quot;, validate=True)\n        ext = &quot;png&quot; if raw.startswith(b&quot;\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n&quot;) else &quot;jpg&quot; if raw.startswith(b&quot;\\xff\\xd8&quot;) else &quot;webp&quot; if raw[:4] == b&quot;RIFF&quot; and raw[8:12] == b&quot;WEBP&quot; else suffix\n        file = Path(stem + &quot;-&quot; + label + &quot;.&quot; + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print(&quot;Saved&quot;, file)\n    for index, block in enumerate(data.get(&quot;content&quot;) or []):\n        print(&quot;Content&quot;, index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get(&quot;choices&quot;) or []:\n        print(&quot;Choice&quot;, choice.get(&quot;index&quot;), json.dumps(choice.get(&quot;message&quot;, choice.get(&quot;delta&quot;, {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get(&quot;output&quot;) or []):\n        print(&quot;Output&quot;, index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get(&quot;type&quot;) == &quot;image_generation_call&quot; and item.get(&quot;result&quot;):\n            save_blob(item[&quot;result&quot;], item.get(&quot;output_format&quot;) or &quot;bin&quot;, &quot;output-&quot; + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get(&quot;candidates&quot;) or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get(&quot;content&quot;) or {}).get(&quot;parts&quot;) or []):\n            print(&quot;Candidate/part&quot;, ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get(&quot;inlineData&quot;) or part.get(&quot;inline_data&quot;)\n            if blob and blob.get(&quot;data&quot;):\n                mime = blob.get(&quot;mimeType&quot;) or blob.get(&quot;mime_type&quot;)\n                suffix = {&quot;image/png&quot;:&quot;png&quot;, &quot;image/jpeg&quot;:&quot;jpg&quot;, &quot;image/webp&quot;:&quot;webp&quot;, &quot;audio/wav&quot;:&quot;wav&quot;, &quot;audio/mpeg&quot;:&quot;mp3&quot;, &quot;video/mp4&quot;:&quot;mp4&quot;}.get(mime, &quot;bin&quot;)\n                save_blob(blob[&quot;data&quot;], suffix, &quot;candidate-&quot; + str(ci) + &quot;-part-&quot; + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model=&#39;Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking&#39;,messages=[{&quot;role&quot;:&quot;user&quot;,&quot;content&quot;:&quot;Explain observations and hypotheses in three sentences.&quot;}]) as stream:\n    with Path(&quot;stream-events.jsonl&quot;).open(&quot;w&quot;,encoding=&quot;utf-8&quot;) as log:\n        for event in stream:\n            payload=event.to_dict(mode=&quot;json&quot;)\n            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+&quot;\\n&quot;); log.flush()\n            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n    final=stream.get_final_completion()\n    save_result(final.to_dict(mode=&quot;json&quot;),&quot;stream-result&quot;)\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">รับและบันทึกผลลัพธ์</h3><h4>Ailoot Ultra · OpenAI Chat</h4><p class=\"note-s\">json หรือ SSE</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>เก็บผลลัพธ์ที่เสร็จสมบูรณ์ทั้งหมด</h5><p class=\"note-s\">เก็บทุกการตอบกลับ ไฟล์ และส่วนเนื้อหาที่ส่งกลับมาอย่างครบถ้วน</p><p class=\"note-s\">เก็บทุกตัวเลือกพร้อมเนื้อหา/การเรียกเครื่องมือ/การใช้เหตุผล ใน SSE ให้ประกอบส่วนเพิ่มตามดัชนีตัวเลือก/เครื่องมือ และเก็บเหตุผลสิ้นสุดกับข้อมูลการใช้งานสุดท้าย</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>เมื่อต้องตรวจสอบการตอบกลับต้นฉบับ</h5><p class=\"note-s\">เก็บ ID และส่วนหัวของคำขอ/คำตอบ ไม่มี URL ทั่วไปสำหรับดึงงานข้อความให้ใช้</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>ฟิลด์การตอบกลับ</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>ฟิลด์</th><th>ประเภท</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">choices[].index</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.content</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span>string|null</td></tr><tr><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.tool_calls</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span>tool_call[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.reasoning_content</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.reasoning_details</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span>object|array</td></tr><tr><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">choices[].finish_reason</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span>string|null</td></tr><tr><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>ข้อผิดพลาดและขั้นตอนถัดไป</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>การตอบกลับ</th><th>เงื่อนไข</th><th>ขั้นตอนถัดไป</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"การตอบกลับ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">การตอบกลับ</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"เงื่อนไข\"><span class=\"card-cell-label\">เงื่อนไข</span>ฟิลด์จำเป็น รูปแบบการแทนข้อมูล หรือค่าพารามิเตอร์ไม่ถูกต้อง</td><td data-cell-label=\"ขั้นตอนถัดไป\"><span class=\"card-cell-label\">ขั้นตอนถัดไป</span>แก้ฟิลด์ที่ระบุก่อนส่งคำขอสร้างครั้งใหม่</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">ชื่ออื่น</h3><h4>ชื่ออื่นของโมเดล</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Thinking&amp;route=Ultra&amp;caller=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Thinking&amp;fmt=chat\"><code>Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking</code></a></span></p><h4>ชื่อพาธเมธอดอื่น</h4><p class=\"note-s\">ใช้พาธเมธอดที่แสดงด้านบน</p><h4>ID ที่เกี่ยวข้องสำหรับเรียกใช้โมเดล</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Thinking&amp;route=Ultra&amp;caller=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Thinking&amp;fmt=chat\"><code>Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Thinking",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": 0,
        "cache_write": 0,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.",
            "authentication": {
              "api_key_source": "AILOOT_API_KEY",
              "header": "Authorization: Bearer"
            },
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "ฟิลด์จำเป็น รูปแบบการแทนข้อมูล หรือค่าพารามิเตอร์ไม่ถูกต้อง",
                "http_status": 400,
                "recovery": "แก้ฟิลด์ที่ระบุก่อนส่งคำขอสร้างครั้งใหม่",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [
              "Model context is not an output cap.",
              "A model-dependent field needs the exact published model profile; unspecified defaults/enums are not guessed.",
              "Tool calls propose actions; the client application returns actual observations with the returned call ID.",
              "Guarded canonical keys must occur once; duplicate or case-varied model/tools/cap fields are rejected."
            ],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/chat/completions"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_or_streamed",
              "unknown": "เก็บ ID และส่วนหัวของคำขอ/คำตอบ ไม่มี URL ทั่วไปสำหรับดึงงานข้อความให้ใช้"
            },
            "material_combinations": [
              {
                "mode": "text",
                "representation": "messages[].content",
                "required_material": "ข้อความ UTF8"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "conversation",
              "function_tool_continuation",
              "streaming"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "เก็บทุกตัวเลือกพร้อมเนื้อหา/การเรียกเครื่องมือ/การใช้เหตุผล ใน SSE ให้ประกอบส่วนเพิ่มตามดัชนีตัวเลือก/เครื่องมือ และเก็บเหตุผลสิ้นสุดกับข้อมูลการใช้งานสุดท้าย",
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.content",
                  "type": "string|null"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.tool_calls",
                  "type": "tool_call[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.reasoning_content",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.reasoning_details",
                  "type": "object|array"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].finish_reason",
                  "type": "string|null"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json หรือ SSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "message[]"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "conditions": "บทบาทเหล่านี้แทนอย่างชัดเจนด้วยชนิดข้อมูลเพื่อความเข้ากันได้ในซอร์สโค้ด แต่ชุดบทบาทที่แน่นอนยังขึ้นกับแต่ละโมเดล",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "system",
                  "user",
                  "assistant",
                  "tool",
                  "function"
                ],
                "enum_exhaustive": false,
                "enum_known": true,
                "name": "messages[].role",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].content",
                "required": false,
                "type": "string|content_part[]|null"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].tool_calls",
                "required": false,
                "type": "tool_call[]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].tool_call_id",
                "required": false,
                "type": "string",
                "when": "role=tool โดยใช้ ID ที่ส่งกลับจริง"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].name",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].reasoning_content",
                "required": false,
                "type": "string",
                "when": "ส่งเนื้อหาการใช้เหตุผลที่คืนจริงกลับในคำขอถัดไป เมื่อโมเดลนี้ใช้เนื้อหานั้น"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].reasoning_details",
                "required": false,
                "type": "object|array"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "max_tokens",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "max_completion_tokens",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "stream_options.include_usage",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "temperature",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "top_p",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "stop",
                "required": false,
                "type": "string|string[]"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "tools",
                "required": false,
                "type": "function_tool[]"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "function"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "tools[].type",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "tools[].function.name",
                "required": true,
                "type": "string",
                "when": "มีเครื่องมือฟังก์ชันให้ใช้"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "tools[].function.description",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "tools[].function.parameters",
                "required": false,
                "type": "JSON_schema"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "tool_choice",
                "required": false,
                "type": "string|object"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "parallel_tool_calls",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "response_format",
                "required": false,
                "type": "object"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "reasoning_effort",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "reasoning",
                "required": false,
                "type": "object"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "service_tier",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_compatibility",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "instructions",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "functions",
                "required": false,
                "type": "function[]"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "function_call",
                "required": false,
                "type": "string|object"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "prompt_cache_options",
                "required": false,
                "type": "object"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "text"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "modalities",
                "required": false,
                "type": "string[]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "เส้นทางข้อความ Ultra นี้ปฏิเสธ provider.options",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "ตำแหน่งแคชพรอมป์ต์จริงปฏิเสธ 1h",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "cache_control.ttl",
                "required": false,
                "type": "string"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "additional models/models list",
              "plugins",
              "route",
              "hosted tools; ordinary client function tools remain separate",
              "non-text output modalities",
              "provider.options overrides",
              "one-hour prompt-cache TTL"
            ]
          },
          "hints": [
            "ส่ง ID โมเดลที่ตรงทุกตัวพร้อม messages",
            "ความยาวบริบทไม่ใช่เพดานผลลัพธ์",
            "ไฟล์ข้อความให้ข้อความตามต้นฉบับได้ ส่วนข้อมูลเข้าภาพ/เสียง/ออบเจ็กต์ไฟล์ต้องมีการผูกที่ตรงตามจริง"
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "control_scope": "ขึ้นกับโมเดล เครื่องมือฟังก์ชันของผู้ใช้ต่างจากเครื่องมือที่โฮสต์จัดให้",
            "file_material": "แทรกเอกสาร UTF-8 จริงเป็นข้อความตามต้นฉบับ โดยไม่อนุมาน ID ไฟล์",
            "hosted_operations": false,
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "messages": "อาร์เรย์ข้อความที่มีโครงสร้าง role/content",
            "multimodal_input_binding": null,
            "optional_controls": [
              "stream",
              "temperature",
              "top_p",
              "stop",
              "max_tokens",
              "max_completion_tokens",
              "reasoning",
              "response_format",
              "tools",
              "tool_choice"
            ],
            "output_modalities": [
              "text"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_or_streamed",
            "unknown": "preserve original request id; no generic chat job retrieval path"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/chat/completions"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_chat"
          ],
          "output": {
            "content": "choices[].message.content or stream delta",
            "family": "text",
            "format": "json or supported SSE",
            "tool_calls": "retain actual returned function calls"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "อัตราราคาพื้นฐานของโทเคน",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0.0008000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000008",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.\"}]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"choices\",[]):\n    if x.get(\"message\",{}).get(\"content\"): print(x[\"message\"][\"content\"])\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get(\"AILOOT_API_KEY\", \"\").strip(): raise SystemExit(\"Set AILOOT_API_KEY before making a request\")\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking',messages=[{\"role\":\"user\",\"content\":\"Explain observations and hypotheses in three sentences.\"}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem=\"result\"):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + \".json\").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding=\"utf-8\")\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b\"-_\", validate=True)\n        ext = \"png\" if raw.startswith(b\"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n\") else \"jpg\" if raw.startswith(b\"\\xff\\xd8\") else \"webp\" if raw[:4] == b\"RIFF\" and raw[8:12] == b\"WEBP\" else suffix\n        file = Path(stem + \"-\" + label + \".\" + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print(\"Saved\", file)\n    for index, block in enumerate(data.get(\"content\") or []):\n        print(\"Content\", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get(\"choices\") or []:\n        print(\"Choice\", choice.get(\"index\"), json.dumps(choice.get(\"message\", choice.get(\"delta\", {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get(\"output\") or []):\n        print(\"Output\", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get(\"type\") == \"image_generation_call\" and item.get(\"result\"):\n            save_blob(item[\"result\"], item.get(\"output_format\") or \"bin\", \"output-\" + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get(\"candidates\") or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get(\"content\") or {}).get(\"parts\") or []):\n            print(\"Candidate/part\", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get(\"inlineData\") or part.get(\"inline_data\")\n            if blob and blob.get(\"data\"):\n                mime = blob.get(\"mimeType\") or blob.get(\"mime_type\")\n                suffix = {\"image/png\":\"png\", \"image/jpeg\":\"jpg\", \"image/webp\":\"webp\", \"audio/wav\":\"wav\", \"audio/mpeg\":\"mp3\", \"video/mp4\":\"mp4\"}.get(mime, \"bin\")\n                save_blob(blob[\"data\"], suffix, \"candidate-\" + str(ci) + \"-part-\" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode=\"json\"))\n",
            "label": "Python SDK · all choices",
            "language": "python"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get(\"AILOOT_API_KEY\", \"\").strip(): raise SystemExit(\"Set AILOOT_API_KEY before making a request\")\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem=\"result\"):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + \".json\").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding=\"utf-8\")\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b\"-_\", validate=True)\n        ext = \"png\" if raw.startswith(b\"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n\") else \"jpg\" if raw.startswith(b\"\\xff\\xd8\") else \"webp\" if raw[:4] == b\"RIFF\" and raw[8:12] == b\"WEBP\" else suffix\n        file = Path(stem + \"-\" + label + \".\" + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print(\"Saved\", file)\n    for index, block in enumerate(data.get(\"content\") or []):\n        print(\"Content\", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get(\"choices\") or []:\n        print(\"Choice\", choice.get(\"index\"), json.dumps(choice.get(\"message\", choice.get(\"delta\", {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get(\"output\") or []):\n        print(\"Output\", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get(\"type\") == \"image_generation_call\" and item.get(\"result\"):\n            save_blob(item[\"result\"], item.get(\"output_format\") or \"bin\", \"output-\" + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get(\"candidates\") or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get(\"content\") or {}).get(\"parts\") or []):\n            print(\"Candidate/part\", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get(\"inlineData\") or part.get(\"inline_data\")\n            if blob and blob.get(\"data\"):\n                mime = blob.get(\"mimeType\") or blob.get(\"mime_type\")\n                suffix = {\"image/png\":\"png\", \"image/jpeg\":\"jpg\", \"image/webp\":\"webp\", \"audio/wav\":\"wav\", \"audio/mpeg\":\"mp3\", \"video/mp4\":\"mp4\"}.get(mime, \"bin\")\n                save_blob(blob[\"data\"], suffix, \"candidate-\" + str(ci) + \"-part-\" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking',messages=[{\"role\":\"user\",\"content\":\"Explain observations and hypotheses in three sentences.\"}]) as stream:\n    with Path(\"stream-events.jsonl\").open(\"w\",encoding=\"utf-8\") as log:\n        for event in stream:\n            payload=event.to_dict(mode=\"json\")\n            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+\"\\n\"); log.flush()\n            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n    final=stream.get_final_completion()\n    save_result(final.to_dict(mode=\"json\"),\"stream-result\")\n",
            "label": "Python SDK streaming · all events",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "chat",
        "hints": [
          "Send exact model ID with messages.",
          "Context length is not an output cap.",
          "A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.2,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": 0.8,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0.0008000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000008",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.0002000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0.0008000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000008",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    },
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">Al</span><h2 id=\"sheet-title\">Qwen3 Omni 30B A3B Thinking</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"ปิด\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Alibaba /</span><code>Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">คัดลอก ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"ส่วนต่าง ๆ ของการ์ดโมเดล\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">เริ่มต้น</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">อินพุตและเมธอด</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">ราคา</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">ตัวอย่าง</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">ผลลัพธ์</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">ชื่ออื่น</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"เมธอด API\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"-1\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"false\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|chat|/v1/chat/completions|Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Thinking\">Chat</button><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-1\" data-card-method=\"Ultra|messages|/v1/messages|Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Thinking\">Messages</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-1\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">เริ่มต้น</h3><p class=\"mdesc-full\">Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking ใช้เหตุผลกับข้อความ ภาพ เสียง และวิดีโอ แล้วคืนข้อความ รุ่นที่มีเฉพาะ Thinker นี้เหมาะกับคณิตศาสตร์จากภาพ การวิเคราะห์เสียง และคำถามที่ต้องใช้หลักฐานหลายสื่อ ส่วนการสร้างคำพูดเป็นความสามารถของรุ่น Omni อื่น</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>อินพุตที่รองรับ</dt><dd>ข้อความ</dd></div><div><dt>ผลลัพธ์</dt><dd>json · sse</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>เกี่ยวกับโมเดล</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>คำอธิบายนี้ครอบคลุมความสามารถของโมเดล อินพุต เอาต์พุต และตัวเลือกที่ใช้ได้ใน Ailoot แสดงด้านล่างตามเมธอดที่เลือก</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking เป็นสมาชิกของ Qwen3-Omni ที่เน้นการใช้เหตุผล เข้าใจข้อความ ภาพ เสียง และวิดีโอ รวมถึงการรวมสื่อเหล่านี้ในบทสนทนาเดียว และสร้างผลลัพธ์ข้อความ รุ่น Thinking นี้มีส่วนประกอบ Thinker และออกแบบให้ใช้เหตุผล แต่ไม่มี Talker ที่ใช้สร้างเอาต์พุตคำพูดในเช็กพอยต์ Instruct ความแตกต่างนี้สำคัญเมื่อเลือกโมเดลสำหรับรายงานวิเคราะห์แทนบทสนทนาที่มีเสียงพูด</p><p>ผู้ผลิตอธิบาย Qwen3-Omni ว่าเป็นตระกูลส่วนผสมผู้เชี่ยวชาญหลายภาษา รองรับข้อความ 119 ภาษาและอินพุตคำพูด 19 ภาษา ภาษารัสเซียอยู่ในรายชื่ออินพุตคำพูดที่เผยแพร่ การตั้งค่า Thinking นี้มีชั้นทรานส์ฟอร์เมอร์ข้อความ 48 ชั้น ผู้เชี่ยวชาญ 128 ตัว และเลือกผู้เชี่ยวชาญแปดตัวต่อโทเคน อีกทั้งมีส่วนประกอบประมวลผลเสียงและภาพ นี่เป็นคุณสมบัติของเช็กพอยต์ที่ระบุชื่อ ไม่ควรแทนความเข้าใจหลายสื่อของมันด้วยความสามารถของโมเดล Qwen3 ที่ใช้เฉพาะข้อความและมีป้ายขนาดใกล้เคียง</p><p>คู่มือวิธีใช้งานครอบคลุมการรู้จำและแปลคำพูด การวิเคราะห์ดนตรีและเสียงสิ่งแวดล้อม เสียงผสม คำถามภาพ OCR การระบุตำแหน่งวัตถุ คำอธิบายวิดีโอ และคำถามที่ใช้ภาพพร้อมเสียง งานคณิตศาสตร์จากภาพเน้นรุ่น Thinking โดยเฉพาะ สำหรับงานเรขาคณิต ให้แผนภาพครบถ้วน ป้ายกำกับที่อ่านได้ และคำถาม แล้วขอคำตอบที่แยกข้อมูลที่มองเห็นจากข้อสมมติ สำหรับการสาธิตที่บันทึกไว้ ให้ระบุการกระทำหรือความคลาดเคลื่อนที่จะตรวจสอบ และขอข้อสังเกตที่ผูกกับส่วนเกี่ยวข้องของสื่อ ชิ้นงานที่คาดหวังอาจเป็นคำตอบเขียน รายการข้อสังเกตแบบมีโครงสร้าง หรือคำอธิบายว่าหลักฐานรองรับอะไร</p><p>เตรียมอินพุตเป็นบทสนทนาหลายสื่อด้วยตัวประมวลผลและเทมเพลตแชตที่ตรงกัน ชุดเครื่องมือประมวลผลของผู้ผลิตจัดการข้อความ ภาพ เสียง และวิดีโอที่แทรกสลับกัน Qwen อธิบายคำตอบข้อความแบบสตรีมว่าเป็นส่วนหนึ่งของการออกแบบการโต้ตอบของตระกูล และสาธิตการอนุมานแบบแบตช์ด้วยสื่อผสมที่คืนเฉพาะข้อความ ผู้ผลิตแนะนำให้มีคำสั่งข้อความชัดเจนควบคู่กับสื่อในแต่ละรอบของบทสนทนา วิดีโออย่างเดียวทำให้งานกำกวม จึงควรระบุว่าจะสรุปการกระทำ เปรียบเทียบสองฉาก อธิบายเสียง หรือแก้โจทย์ที่แสดง ติดป้ายอินพุตหลายรายการและความสัมพันธ์ เพื่อให้ข้อความสุดท้ายเชื่อมคำถามกับสื่อที่ถูกต้อง</p><p>สำหรับวิดีโอที่มีคำพูดหรือเสียงเหตุการณ์ ให้ตัดสินใจว่าเสียงเป็นส่วนหนึ่งของงานหรือไม่ ขั้นตอนในเอกสารใช้ use_audio_in_video อย่างสอดคล้องกันระหว่างการประมวลผลล่วงหน้าและการสร้าง และการ์ดเตือนว่าการเปลี่ยนค่านี้ระหว่างรอบสนทนาอาจทำให้เกิดผลลัพธ์ที่ไม่คาดคิด คำถามเฉพาะฉากกับคำถามภาพพร้อมเสียงจึงต้องเตรียมต่างกัน เก็บคลิปต้นฉบับให้เข้าถึงได้ เลือกช่วงที่เกี่ยวข้อง และอย่าตัดแทร็กเสียงออกเมื่อข้อสรุปที่ขอขึ้นอยู่กับสิ่งที่พูดหรือได้ยิน</p><p>การตั้งค่าข้อความที่เผยแพร่กำหนด max_position_embeddings เป็น 65,536 ตัวอย่าง vLLM ของการ์ดใช้ค่าความยาวโมเดล 32,768 โทเคนและค่าการสร้าง 16,384 โทเคนแยกกัน นี่แสดงตัวอย่างการอนุมานที่ตั้งค่าไว้ ไม่ใช่ขีดจำกัดเอาต์พุตสูงสุดสากลค่าเดียว สื่อถูกแทนผ่านตัวประมวลผล ดังนั้นขนาดคำขอไม่ได้เป็นเพียงจำนวนตัวอักษรที่พิมพ์ เผื่อพื้นที่สำหรับผลลัพธ์ข้อความ และใช้ช่วงแหล่งที่มาที่จำกัดเมื่อบันทึกยาวมีเพียงเหตุการณ์สั้น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับคำถาม</p><p>ผู้ผลิตสาธิตกระบวนการ Transformers และ vLLM โดยระบุการรองรับตัวประมวลผลและการถอดรหัสสื่อเป็นองค์ประกอบที่ต้องใช้ การ์ดร่วมยังบันทึกความแตกต่างของอินเทอร์เฟซ รวมถึงการจัดการวิดีโอและเสียงแยกกันในตัวอย่างการให้บริการ เลือกเช็กพอยต์ Thinking และเส้นทางประมวลผลที่รองรับตรงรุ่น แทนการสมมติว่าทุกตัวอย่างในการ์ดตระกูลมีพฤติกรรมเอาต์พุตเหมือนกัน ตัวเลือกเสียงพูดและการควบคุม Talker บนหน้านั้นใช้กับ Instruct ไม่ใช่โมเดลที่มีเฉพาะ Thinker นี้</p><p>เพื่อผลลัพธ์สุดท้ายที่มีประโยชน์ ขอคำอธิบายตามหลักฐานและข้อสรุปที่แยกชัด ในโจทย์ภาพ ให้เก็บหน่วย สัญลักษณ์ และป้ายกำกับ ในเสียง ให้แยกเนื้อหาที่ได้ยินจากแหล่งกำเนิดที่อนุมาน ในวิดีโอ ให้แยกการกระทำที่สังเกตจากการตีความเจตนา ตรวจผลลัพธ์เทียบกับสื่อที่ให้ และระบุรายละเอียดที่ไม่แน่นอนหรืออ่านไม่ได้อย่างชัดเจน คำตอบข้อความของโมเดลช่วยการวิเคราะห์หรือขั้นตอนแอปพลิเคชันภายหลังได้ ส่วนการเรียกใช้เครื่องมือ การยืนยันข้อเท็จจริง หรือการแปลงสื่อยังเป็นการดำเนินการแยกที่ต้องมีอินพุตและผลลัพธ์ของตนเอง</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">ใช้งานได้ใน Ailoot · อินพุตและเมธอด</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Anthropic Messages</b> <code>POST /v1/messages</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>ขาเข้า</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>ขาออก</dt><dd><code>json</code>, <code>sse</code></dd></div><div><dt>รูปแบบเอาต์พุต</dt><dd>JSON หรือ SSE</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>ฟิลด์</th><th>ประเภท</th><th>ข้อกำหนด</th><th>ค่าและข้อจำกัด</th><th>ค่าเริ่มต้น</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>จำเป็น</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span><div>Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking</div></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">messages</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>message[]</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>จำเป็น</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">messages[].role</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>จำเป็น</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span><div>user, assistant</div></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">messages[].content</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>จำเป็น</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">max_tokens</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>จำเป็น</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">stream</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span><code>boolean</code></td><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>ไม่บังคับ</td><td data-cell-label=\"ค่าและข้อจำกัด\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าและข้อจำกัด</span></td><td data-cell-label=\"ค่าเริ่มต้น\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าเริ่มต้น</span>false</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>ชุดผสมของสื่ออินพุต</summary><p class=\"note-s\"><b>ข้อความ</b> · ข้อความ UTF-8</p><p class=\"note-s\"><code>สตริง messages[].content</code></p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>พารามิเตอร์และวงจรการทำงานของเมธอด</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>พารามิเตอร์</th><th>ข้อกำหนด</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"พารามิเตอร์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">พารามิเตอร์</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"พารามิเตอร์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">พารามิเตอร์</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>model, messages, max_tokens</td></tr><tr><th data-cell-label=\"พารามิเตอร์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">พารามิเตอร์</span><code>optional_controls</code></th><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>stream</td></tr><tr><th data-cell-label=\"พารามิเตอร์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">พารามิเตอร์</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>text</td></tr><tr><th data-cell-label=\"พารามิเตอร์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">พารามิเตอร์</span><code>text_file_material</code></th><td data-cell-label=\"ข้อกำหนด\"><span class=\"card-cell-label\">ข้อกำหนด</span>อ่านเอกสาร UTF-8 จริง แล้วใส่ข้อความใน input หรือสตริงเนื้อหาข้อความที่ระบุ</td></tr></tbody></table></div><p>วงจรการทำงาน: <code>synchronous_or_streamed</code></p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">ราคา</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>ข้อมูลอัตราราคาไม่ได้เพิ่มตัวเลือกคำขอ พารามิเตอร์ที่รองรับระบุไว้สำหรับเมธอดที่เลือก</p><dl data-price-conditions><dt>โหมดรวดเร็ว</dt><dd>ไม่ได้ระบุ <span class=\"note-s\">เมื่อเลือกโหมดรวดเร็ว</span></dd><dt>โหมดยืดหยุ่น</dt><dd>ไม่ได้ระบุ <span class=\"note-s\">เมื่อเลือกโหมด flex</span></dd><dt>ระดับการใช้เหตุผลสูงสุด</dt><dd>ไม่ได้ระบุ <span class=\"note-s\">เมื่อใช้การปรับตามค่าเริ่มต้น (default) สำหรับระดับการใช้เหตุผลสูงสุด</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>อัตราค่าบริการ Ailoot</h4><h4>ราคาตามการตั้งค่า</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>การตั้งค่า</th><th>ตารางอัตราค่าบริการ</th><th>ค่าบริการ</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"การตั้งค่า\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">การตั้งค่า</span>อัตราราคาพื้นฐานของโทเคน</th><td data-cell-label=\"ตารางอัตราค่าบริการ\"><span class=\"card-cell-label\">ตารางอัตราค่าบริการ</span>อัตราพื้นฐาน</td><td data-cell-label=\"ค่าบริการ\"><span class=\"card-cell-label\">ค่าบริการ</span><div><span>ขาเข้า · โทเค็นอินพุต</span> <b>$0.0002</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K โทเค็น</span></div><div><span>ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต</span> <b>$0.0008</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K โทเค็น</span></div><div><span>ขาเข้า · การอ่านแคช</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K โทเค็น</span></div><div><span>ขาเข้า · การเขียนแคช</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K โทเค็น</span></div><div><span>ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K โทเค็น</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot กันยอดเงินประมาณการไว้ก่อนส่งคำขอ หลังได้ผลลัพธ์ จะคิดค่าบริการสุดท้ายตามการใช้งานที่วัดได้ การคิดค่าบริการแบบสตรีมใช้บันทึกการใช้งานสุดท้าย <a href=\"/docs/th/billing/reserve/\">วิธีกันยอดเงินและคิดค่าบริการสุดท้าย →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">ตัวอย่างคำขอ</h3><h4>Ailoot Ultra · Anthropic Messages</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"ตัวเลือกโค้ด\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-938-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-938-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">เนื้อหาคำขอ JSON ขั้นต่ำที่ครบถ้วน</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-938-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-938-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">curl · ใช้เอกสาร UTF-8 ของคุณ</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-938-tab-2\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-938-panel-2\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python · บันทึกผลลัพธ์ให้ครบถ้วน</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"คัดลอกโค้ด\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-938-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-938-tab-0\"><pre data-lang=\"json\"><code>{\n  &quot;model&quot;: &quot;Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking&quot;,\n  &quot;max_tokens&quot;: 128,\n  &quot;messages&quot;: [\n    {\n      &quot;role&quot;: &quot;user&quot;,\n      &quot;content&quot;: &quot;Summarize the incident report.&quot;\n    }\n  ],\n  &quot;stream&quot;: false\n}</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-938-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-938-tab-1\" hidden><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\n: &quot;${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}&quot;\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ[&#39;AILOOT_TEXT_FILE&#39;])\nif not source_file.is_file():\n    raise SystemExit(&#39;Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document&#39;)\ntext = source_file.read_text(encoding=&#39;utf-8&#39;)\nif not text.strip():\n    raise SystemExit(&#39;Choose a document containing text&#39;)\npayload = {&#39;model&#39;: &#39;Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking&#39;, &#39;max_tokens&#39;: 128, &#39;messages&#39;: [{&#39;role&#39;: &#39;user&#39;, &#39;content&#39;: &#39;Summarize the incident report.&#39;}]}\npayload[&#39;messages&#39;][0][&#39;content&#39;] = &#39;Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n&#39; + text\nPath(&#39;request.json&#39;).write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding=&#39;utf-8&#39;)\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n  -H &quot;x-api-key: $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;anthropic-version: 2023-06-01&#39; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_RESULT&#39;\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path(&#39;result.json&#39;).read_text(encoding=&#39;utf-8&#39;))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\n</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-938-panel-2\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-938-tab-2\" hidden><pre data-lang=\"python\"><code>import json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ[&#39;AILOOT_TEXT_FILE&#39;])\nif not source_file.is_file():\n    raise SystemExit(&#39;Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document&#39;)\ntext = source_file.read_text(encoding=&#39;utf-8&#39;)\nif not text.strip():\n    raise SystemExit(&#39;Choose a document containing text&#39;)\npayload = {&#39;model&#39;: &#39;Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking&#39;, &#39;max_tokens&#39;: 128, &#39;messages&#39;: [{&#39;role&#39;: &#39;user&#39;, &#39;content&#39;: &#39;Summarize the incident report.&#39;}]}\npayload[&#39;messages&#39;][0][&#39;content&#39;] = &#39;Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n&#39; + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ[&#39;AILOOT_API_KEY&#39;]\nif not api_key.strip():\n    raise SystemExit(&#39;Set AILOOT_API_KEY before making a request&#39;)\nheaders = {&#39;x-api-key&#39;: &#39;PLACEHOLDER_KEY&#39;, &#39;anthropic-version&#39;: &#39;2023-06-01&#39;, &#39;Content-Type&#39;: &#39;application/json&#39;}\nheaders[&#39;x-api-key&#39;] = api_key\nrequest = Request(&#39;https://api.ailoot.ai/v1/messages&#39;, data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode(&#39;utf-8&#39;), headers=headers, method=&#39;POST&#39;)\ntry:\n    with urlopen(request, timeout=120) as response:\n        raw = response.read()\n        Path(&#39;response-headers.txt&#39;).write_text(str(response.headers), encoding=&#39;utf-8&#39;)\nexcept HTTPError as error:\n    Path(&#39;result.json&#39;).write_bytes(error.read())\n    Path(&#39;response-headers.txt&#39;).write_text(str(error.headers), encoding=&#39;utf-8&#39;)\n    raise\nPath(&#39;result.json&#39;).write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path(&#39;result.json&#39;).read_text(encoding=&#39;utf-8&#39;))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">รับและบันทึกผลลัพธ์</h3><h4>Ailoot Ultra · Anthropic Messages</h4><p class=\"note-s\">JSON หรือ SSE</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>เก็บผลลัพธ์ที่เสร็จสมบูรณ์ทั้งหมด</h5><p class=\"note-s\">เก็บทุกการตอบกลับ ไฟล์ และส่วนเนื้อหาที่ส่งกลับมาอย่างครบถ้วน</p><p class=\"note-s\">เก็บทุกบล็อกเนื้อหา ลายเซ็นการคิด และ ID การใช้เครื่องมือจริง ประกอบส่วนเพิ่มของบล็อก SSE ทั้งหมด บล็อกข้อความแรกไม่ใช่ผลลัพธ์ทั้งหมด</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>เมื่อต้องตรวจสอบการตอบกลับต้นฉบับ</h5><p class=\"note-s\">เก็บ ID และส่วนหัวของคำขอ/คำตอบ ไม่มี URL ทั่วไปสำหรับดึงงานข้อความให้ใช้</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>ฟิลด์การตอบกลับ</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>ฟิลด์</th><th>ประเภท</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">id</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">content[]</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span>text|thinking|tool_use|other content block</td></tr><tr><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">stop_reason</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span>string|null</td></tr><tr><th data-cell-label=\"ฟิลด์\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">ฟิลด์</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"ประเภท\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">ประเภท</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>ข้อผิดพลาดและขั้นตอนถัดไป</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>การตอบกลับ</th><th>เงื่อนไข</th><th>ขั้นตอนถัดไป</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"การตอบกลับ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">การตอบกลับ</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"เงื่อนไข\"><span class=\"card-cell-label\">เงื่อนไข</span>ฟิลด์จำเป็น รูปแบบการแทนข้อมูล หรือค่าพารามิเตอร์ไม่ถูกต้อง</td><td data-cell-label=\"ขั้นตอนถัดไป\"><span class=\"card-cell-label\">ขั้นตอนถัดไป</span>แก้ฟิลด์ที่ระบุก่อนส่งคำขอสร้างครั้งใหม่</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">ชื่ออื่น</h3><h4>ชื่ออื่นของโมเดล</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Thinking&amp;route=Ultra&amp;caller=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Thinking&amp;fmt=messages\"><code>Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking</code></a></span></p><h4>ชื่อพาธเมธอดอื่น</h4><p class=\"note-s\">ใช้พาธเมธอดที่แสดงด้านบน</p><h4>ID ที่เกี่ยวข้องสำหรับเรียกใช้โมเดล</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Thinking&amp;route=Ultra&amp;caller=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Thinking&amp;fmt=messages\"><code>Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking",
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/messages",
        "request_model_id": "Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Thinking",
      "ordinal": 1,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": 0,
        "cache_write": 0,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "authentication": {
              "api_key_source": "AILOOT_API_KEY",
              "headers": [
                "Authorization: Bearer",
                "x-api-key",
                "anthropic-version"
              ],
              "version_example": "2023-06-01"
            },
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "ฟิลด์จำเป็น รูปแบบการแทนข้อมูล หรือค่าพารามิเตอร์ไม่ถูกต้อง",
                "http_status": 400,
                "recovery": "แก้ฟิลด์ที่ระบุก่อนส่งคำขอสร้างครั้งใหม่",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "example_body": {
              "max_tokens": 128,
              "messages": [
                {
                  "content": "Summarize the incident report.",
                  "role": "user"
                }
              ],
              "model": "Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking",
              "stream": false
            },
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/messages"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_or_streamed",
              "unknown": "เก็บ ID และส่วนหัวของคำขอ/คำตอบ ไม่มี URL ทั่วไปสำหรับดึงงานข้อความให้ใช้"
            },
            "material_combinations": [
              {
                "mode": "text",
                "representation": "สตริง messages[].content",
                "required_material": "ข้อความ UTF-8"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "synchronous_json",
              "streamed_SSE"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "เก็บทุกบล็อกเนื้อหา ลายเซ็นการคิด และ ID การใช้เครื่องมือจริง ประกอบส่วนเพิ่มของบล็อก SSE ทั้งหมด บล็อกข้อความแรกไม่ใช่ผลลัพธ์ทั้งหมด",
              "family": "protocol",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "id",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "content[]",
                  "type": "text|thinking|tool_use|other content block"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "stop_reason",
                  "type": "string|null"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "JSON หรือ SSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "message[]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "user",
                  "assistant"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "messages[].role",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].content",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "max_tokens",
                "required": true,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              }
            ],
            "profile_binding": "Documented current stock Messages bridge; optional model capabilities are separate from this minimal text request.",
            "request_schema": {
              "additionalProperties": false,
              "properties": {
                "max_tokens": {
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "messages": {
                  "items": {
                    "additionalProperties": false,
                    "properties": {
                      "content": {
                        "oneOf": [
                          {
                            "type": "string"
                          },
                          {
                            "items": {
                              "oneOf": [
                                {
                                  "properties": {
                                    "text": {
                                      "type": "string"
                                    },
                                    "type": {
                                      "const": "text"
                                    }
                                  },
                                  "required": [
                                    "type",
                                    "text"
                                  ],
                                  "type": "object"
                                },
                                {
                                  "properties": {
                                    "source": {
                                      "oneOf": [
                                        {
                                          "properties": {
                                            "type": {
                                              "const": "url"
                                            },
                                            "url": {
                                              "type": "string"
                                            }
                                          },
                                          "required": [
                                            "type",
                                            "url"
                                          ],
                                          "type": "object"
                                        },
                                        {
                                          "properties": {
                                            "data": {
                                              "type": "string"
                                            },
                                            "media_type": {
                                              "type": "string"
                                            },
                                            "type": {
                                              "const": "base64"
                                            }
                                          },
                                          "required": [
                                            "type",
                                            "media_type",
                                            "data"
                                          ],
                                          "type": "object"
                                        }
                                      ]
                                    },
                                    "type": {
                                      "const": "image"
                                    }
                                  },
                                  "required": [
                                    "type",
                                    "source"
                                  ],
                                  "type": "object"
                                }
                              ]
                            },
                            "type": "array"
                          }
                        ]
                      },
                      "role": {
                        "enum": [
                          "user",
                          "assistant"
                        ],
                        "type": "string"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "role",
                      "content"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "stream": {
                  "default": false,
                  "type": "boolean"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "messages",
                "max_tokens"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "max_tokens": 128,
              "messages": [
                {
                  "content": "Summarize the incident report.",
                  "role": "user"
                }
              ],
              "model": "Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking",
              "stream": false
            },
            "unsupported": [
              "No query API key.",
              "Hosted/server-side tools and model-specific optional controls are not part of this minimal family example."
            ]
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional_controls": [
              "stream"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages",
              "max_tokens"
            ],
            "text_file_material": "อ่านเอกสาร UTF-8 จริง แล้วใส่ข้อความใน input หรือสตริงเนื้อหาข้อความที่ระบุ"
          },
          "lifecycle": {
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/messages"
            },
            "job_read": null,
            "mode": "synchronous_or_streamed",
            "unknown": "Keep request/response IDs and headers. No generic text job retrieval URL is supplied."
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/messages"
          },
          "output": {
            "all_results": "Keep all content blocks, thinking signatures and actual tool-use IDs. Assemble all SSE block deltas; a first text block is not the complete output.",
            "family": "protocol",
            "format": "JSON or SSE"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "อัตราราคาพื้นฐานของโทเคน",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0.0008000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000008",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "{\n  \"model\": \"Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking\",\n  \"max_tokens\": 128,\n  \"messages\": [\n    {\n      \"role\": \"user\",\n      \"content\": \"Summarize the incident report.\"\n    }\n  ],\n  \"stream\": false\n}",
            "label": "Complete minimal JSON body",
            "language": "json"
          },
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}\"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n    raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n  -H \"x-api-key: $AILOOT_API_KEY\" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · use your UTF-8 document",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "import json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n    raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n    with urlopen(request, timeout=120) as response:\n        raw = response.read()\n        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n    Path('result.json').write_bytes(error.read())\n    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n    raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\n",
            "label": "Python · save the complete result",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "anthropic",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "in": 0.2,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Anthropic Messages",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": 0.8,
        "output": [
          "json",
          "sse"
        ],
        "path": "/v1/messages",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0.0008000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000008",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.0002000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0.0008000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000008",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "21e6b16e1a9bd5415a5a7e88d614c2a914cfd27f4d7e5aa3d14d22498512643c",
    "input_html_sha256": "2c924ffcc81ac2d60fff51dea66c2a91d7292377d8c4522c7d437687d5ecc710",
    "private_audit_sha256": "3103028456d9e172765fe0efd0fcb0cbb5775d64876703608474b76ca012fa10",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/th/qwen-qwen3-omni-30b-a3b-thinking/",
    "description": "Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking ใช้เหตุผลกับข้อความ ภาพ เสียง และวิดีโอ แล้วคืนข้อความ รุ่นที่มีเฉพาะ Thinker นี้เหมาะกับคณิตศาสตร์จากภาพ การวิเคราะห์เสียง และคำถามที่ต้องใช้หลักฐานหลายสื่อ ส่วนการสร้างคำพูดเป็นความสามารถของรุ่น Omni อื่น",
    "locale": "th",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/th/qwen-qwen3-omni-30b-a3b-thinking/index.md",
    "title": "Qwen3 Omni 30B A3B Thinking — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/th/qwen-qwen3-omni-30b-a3b-thinking/"
  },
  "practicalHtml": "<h3>งานตัวอย่างจริง</h3><p>ตัวอย่างทางเทคนิคภาษาอังกฤษ</p><pre><code>Reconcile demonstration annotations\n\nAnalyze these supplied text annotations of a demonstration. T0 visual note: valve indicator reads Closed. T1 speech transcript: &quot;I am opening the valve now.&quot; 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.</code></pre><h4>ผลลัพธ์ที่คาดหวัง</h4><pre><code>An evidence table separating visual notes from quoted speech, followed by a conclusion and one verification need.</code></pre><h4>ตรวจสอบผลลัพธ์</h4><pre><code>Check that a spoken intention is not treated as proof of the off-camera action or a faulty indicator.</code></pre>",
  "practicalText": "งานตัวอย่างจริง ตัวอย่างทางเทคนิคภาษาอังกฤษ 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. ผลลัพธ์ที่คาดหวัง An evidence table separating visual notes from quoted speech, followed by a conclusion and one verification need. ตรวจสอบผลลัพธ์ Check that a spoken intention is not treated as proof of the off-camera action or a faulty indicator.",
  "rawModel": {
    "about": "Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking เป็นสมาชิกของ Qwen3-Omni ที่เน้นการใช้เหตุผล เข้าใจข้อความ ภาพ เสียง และวิดีโอ รวมถึงการรวมสื่อเหล่านี้ในบทสนทนาเดียว และสร้างผลลัพธ์ข้อความ รุ่น Thinking นี้มีส่วนประกอบ Thinker และออกแบบให้ใช้เหตุผล แต่ไม่มี Talker ที่ใช้สร้างเอาต์พุตคำพูดในเช็กพอยต์ Instruct ความแตกต่างนี้สำคัญเมื่อเลือกโมเดลสำหรับรายงานวิเคราะห์แทนบทสนทนาที่มีเสียงพูด\n\nผู้ผลิตอธิบาย Qwen3-Omni ว่าเป็นตระกูลส่วนผสมผู้เชี่ยวชาญหลายภาษา รองรับข้อความ 119 ภาษาและอินพุตคำพูด 19 ภาษา ภาษารัสเซียอยู่ในรายชื่ออินพุตคำพูดที่เผยแพร่ การตั้งค่า Thinking นี้มีชั้นทรานส์ฟอร์เมอร์ข้อความ 48 ชั้น ผู้เชี่ยวชาญ 128 ตัว และเลือกผู้เชี่ยวชาญแปดตัวต่อโทเคน อีกทั้งมีส่วนประกอบประมวลผลเสียงและภาพ นี่เป็นคุณสมบัติของเช็กพอยต์ที่ระบุชื่อ ไม่ควรแทนความเข้าใจหลายสื่อของมันด้วยความสามารถของโมเดล Qwen3 ที่ใช้เฉพาะข้อความและมีป้ายขนาดใกล้เคียง\n\nคู่มือวิธีใช้งานครอบคลุมการรู้จำและแปลคำพูด การวิเคราะห์ดนตรีและเสียงสิ่งแวดล้อม เสียงผสม คำถามภาพ OCR การระบุตำแหน่งวัตถุ คำอธิบายวิดีโอ และคำถามที่ใช้ภาพพร้อมเสียง งานคณิตศาสตร์จากภาพเน้นรุ่น Thinking โดยเฉพาะ สำหรับงานเรขาคณิต ให้แผนภาพครบถ้วน ป้ายกำกับที่อ่านได้ และคำถาม แล้วขอคำตอบที่แยกข้อมูลที่มองเห็นจากข้อสมมติ สำหรับการสาธิตที่บันทึกไว้ ให้ระบุการกระทำหรือความคลาดเคลื่อนที่จะตรวจสอบ และขอข้อสังเกตที่ผูกกับส่วนเกี่ยวข้องของสื่อ ชิ้นงานที่คาดหวังอาจเป็นคำตอบเขียน รายการข้อสังเกตแบบมีโครงสร้าง หรือคำอธิบายว่าหลักฐานรองรับอะไร\n\nเตรียมอินพุตเป็นบทสนทนาหลายสื่อด้วยตัวประมวลผลและเทมเพลตแชตที่ตรงกัน ชุดเครื่องมือประมวลผลของผู้ผลิตจัดการข้อความ ภาพ เสียง และวิดีโอที่แทรกสลับกัน Qwen อธิบายคำตอบข้อความแบบสตรีมว่าเป็นส่วนหนึ่งของการออกแบบการโต้ตอบของตระกูล และสาธิตการอนุมานแบบแบตช์ด้วยสื่อผสมที่คืนเฉพาะข้อความ ผู้ผลิตแนะนำให้มีคำสั่งข้อความชัดเจนควบคู่กับสื่อในแต่ละรอบของบทสนทนา วิดีโออย่างเดียวทำให้งานกำกวม จึงควรระบุว่าจะสรุปการกระทำ เปรียบเทียบสองฉาก อธิบายเสียง หรือแก้โจทย์ที่แสดง ติดป้ายอินพุตหลายรายการและความสัมพันธ์ เพื่อให้ข้อความสุดท้ายเชื่อมคำถามกับสื่อที่ถูกต้อง\n\nสำหรับวิดีโอที่มีคำพูดหรือเสียงเหตุการณ์ ให้ตัดสินใจว่าเสียงเป็นส่วนหนึ่งของงานหรือไม่ ขั้นตอนในเอกสารใช้ use_audio_in_video อย่างสอดคล้องกันระหว่างการประมวลผลล่วงหน้าและการสร้าง และการ์ดเตือนว่าการเปลี่ยนค่านี้ระหว่างรอบสนทนาอาจทำให้เกิดผลลัพธ์ที่ไม่คาดคิด คำถามเฉพาะฉากกับคำถามภาพพร้อมเสียงจึงต้องเตรียมต่างกัน เก็บคลิปต้นฉบับให้เข้าถึงได้ เลือกช่วงที่เกี่ยวข้อง และอย่าตัดแทร็กเสียงออกเมื่อข้อสรุปที่ขอขึ้นอยู่กับสิ่งที่พูดหรือได้ยิน\n\nการตั้งค่าข้อความที่เผยแพร่กำหนด max_position_embeddings เป็น 65,536 ตัวอย่าง vLLM ของการ์ดใช้ค่าความยาวโมเดล 32,768 โทเคนและค่าการสร้าง 16,384 โทเคนแยกกัน นี่แสดงตัวอย่างการอนุมานที่ตั้งค่าไว้ ไม่ใช่ขีดจำกัดเอาต์พุตสูงสุดสากลค่าเดียว สื่อถูกแทนผ่านตัวประมวลผล ดังนั้นขนาดคำขอไม่ได้เป็นเพียงจำนวนตัวอักษรที่พิมพ์ เผื่อพื้นที่สำหรับผลลัพธ์ข้อความ และใช้ช่วงแหล่งที่มาที่จำกัดเมื่อบันทึกยาวมีเพียงเหตุการณ์สั้น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับคำถาม\n\nผู้ผลิตสาธิตกระบวนการ Transformers และ vLLM โดยระบุการรองรับตัวประมวลผลและการถอดรหัสสื่อเป็นองค์ประกอบที่ต้องใช้ การ์ดร่วมยังบันทึกความแตกต่างของอินเทอร์เฟซ รวมถึงการจัดการวิดีโอและเสียงแยกกันในตัวอย่างการให้บริการ เลือกเช็กพอยต์ Thinking และเส้นทางประมวลผลที่รองรับตรงรุ่น แทนการสมมติว่าทุกตัวอย่างในการ์ดตระกูลมีพฤติกรรมเอาต์พุตเหมือนกัน ตัวเลือกเสียงพูดและการควบคุม Talker บนหน้านั้นใช้กับ Instruct ไม่ใช่โมเดลที่มีเฉพาะ Thinker นี้\n\nเพื่อผลลัพธ์สุดท้ายที่มีประโยชน์ ขอคำอธิบายตามหลักฐานและข้อสรุปที่แยกชัด ในโจทย์ภาพ ให้เก็บหน่วย สัญลักษณ์ และป้ายกำกับ ในเสียง ให้แยกเนื้อหาที่ได้ยินจากแหล่งกำเนิดที่อนุมาน ในวิดีโอ ให้แยกการกระทำที่สังเกตจากการตีความเจตนา ตรวจผลลัพธ์เทียบกับสื่อที่ให้ และระบุรายละเอียดที่ไม่แน่นอนหรืออ่านไม่ได้อย่างชัดเจน คำตอบข้อความของโมเดลช่วยการวิเคราะห์หรือขั้นตอนแอปพลิเคชันภายหลังได้ ส่วนการเรียกใช้เครื่องมือ การยืนยันข้อเท็จจริง หรือการแปลงสื่อยังเป็นการดำเนินการแยกที่ต้องมีอินพุตและผลลัพธ์ของตนเอง",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Alibaba",
    "available": null,
    "canonical_model": "Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking",
    "capabilities": {
      "context_length": 64000,
      "manufacturer_input": [],
      "manufacturer_output": []
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.0002000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0.0008000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000008",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          }
        ],
        "summary": "ดูราคาตามการกำหนดค่าแบบครบถ้วนในรายละเอียด"
      }
    ],
    "ctx": null,
    "display_name": "Qwen3 Omni 30B A3B Thinking",
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "chat",
      "messages"
    ],
    "id": "Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking",
    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "text",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": 0,
        "cache_write": 0,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.",
            "authentication": {
              "api_key_source": "AILOOT_API_KEY",
              "header": "Authorization: Bearer"
            },
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "ฟิลด์จำเป็น รูปแบบการแทนข้อมูล หรือค่าพารามิเตอร์ไม่ถูกต้อง",
                "http_status": 400,
                "recovery": "แก้ฟิลด์ที่ระบุก่อนส่งคำขอสร้างครั้งใหม่",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [
              "Model context is not an output cap.",
              "A model-dependent field needs the exact published model profile; unspecified defaults/enums are not guessed.",
              "Tool calls propose actions; the client application returns actual observations with the returned call ID.",
              "Guarded canonical keys must occur once; duplicate or case-varied model/tools/cap fields are rejected."
            ],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/chat/completions"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_or_streamed",
              "unknown": "เก็บ ID และส่วนหัวของคำขอ/คำตอบ ไม่มี URL ทั่วไปสำหรับดึงงานข้อความให้ใช้"
            },
            "material_combinations": [
              {
                "mode": "text",
                "representation": "messages[].content",
                "required_material": "ข้อความ UTF8"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "conversation",
              "function_tool_continuation",
              "streaming"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "เก็บทุกตัวเลือกพร้อมเนื้อหา/การเรียกเครื่องมือ/การใช้เหตุผล ใน SSE ให้ประกอบส่วนเพิ่มตามดัชนีตัวเลือก/เครื่องมือ และเก็บเหตุผลสิ้นสุดกับข้อมูลการใช้งานสุดท้าย",
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.content",
                  "type": "string|null"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.tool_calls",
                  "type": "tool_call[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.reasoning_content",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.reasoning_details",
                  "type": "object|array"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].finish_reason",
                  "type": "string|null"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json หรือ SSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "message[]"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "conditions": "บทบาทเหล่านี้แทนอย่างชัดเจนด้วยชนิดข้อมูลเพื่อความเข้ากันได้ในซอร์สโค้ด แต่ชุดบทบาทที่แน่นอนยังขึ้นกับแต่ละโมเดล",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "system",
                  "user",
                  "assistant",
                  "tool",
                  "function"
                ],
                "enum_exhaustive": false,
                "enum_known": true,
                "name": "messages[].role",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].content",
                "required": false,
                "type": "string|content_part[]|null"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].tool_calls",
                "required": false,
                "type": "tool_call[]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].tool_call_id",
                "required": false,
                "type": "string",
                "when": "role=tool โดยใช้ ID ที่ส่งกลับจริง"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].name",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].reasoning_content",
                "required": false,
                "type": "string",
                "when": "ส่งเนื้อหาการใช้เหตุผลที่คืนจริงกลับในคำขอถัดไป เมื่อโมเดลนี้ใช้เนื้อหานั้น"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].reasoning_details",
                "required": false,
                "type": "object|array"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "max_tokens",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "max_completion_tokens",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "stream_options.include_usage",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "temperature",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "top_p",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "stop",
                "required": false,
                "type": "string|string[]"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "tools",
                "required": false,
                "type": "function_tool[]"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "function"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "tools[].type",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "tools[].function.name",
                "required": true,
                "type": "string",
                "when": "มีเครื่องมือฟังก์ชันให้ใช้"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "tools[].function.description",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "tools[].function.parameters",
                "required": false,
                "type": "JSON_schema"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "tool_choice",
                "required": false,
                "type": "string|object"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "parallel_tool_calls",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "response_format",
                "required": false,
                "type": "object"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "reasoning_effort",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "reasoning",
                "required": false,
                "type": "object"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "service_tier",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_compatibility",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "instructions",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "functions",
                "required": false,
                "type": "function[]"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "function_call",
                "required": false,
                "type": "string|object"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "prompt_cache_options",
                "required": false,
                "type": "object"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "text"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "modalities",
                "required": false,
                "type": "string[]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "เส้นทางข้อความ Ultra นี้ปฏิเสธ provider.options",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "ตำแหน่งแคชพรอมป์ต์จริงปฏิเสธ 1h",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "cache_control.ttl",
                "required": false,
                "type": "string"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "additional models/models list",
              "plugins",
              "route",
              "hosted tools; ordinary client function tools remain separate",
              "non-text output modalities",
              "provider.options overrides",
              "one-hour prompt-cache TTL"
            ]
          },
          "hints": [
            "ส่ง ID โมเดลที่ตรงทุกตัวพร้อม messages",
            "ความยาวบริบทไม่ใช่เพดานผลลัพธ์",
            "ไฟล์ข้อความให้ข้อความตามต้นฉบับได้ ส่วนข้อมูลเข้าภาพ/เสียง/ออบเจ็กต์ไฟล์ต้องมีการผูกที่ตรงตามจริง"
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "control_scope": "ขึ้นกับโมเดล เครื่องมือฟังก์ชันของผู้ใช้ต่างจากเครื่องมือที่โฮสต์จัดให้",
            "file_material": "แทรกเอกสาร UTF-8 จริงเป็นข้อความตามต้นฉบับ โดยไม่อนุมาน ID ไฟล์",
            "hosted_operations": false,
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "messages": "อาร์เรย์ข้อความที่มีโครงสร้าง role/content",
            "multimodal_input_binding": null,
            "optional_controls": [
              "stream",
              "temperature",
              "top_p",
              "stop",
              "max_tokens",
              "max_completion_tokens",
              "reasoning",
              "response_format",
              "tools",
              "tool_choice"
            ],
            "output_modalities": [
              "text"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_or_streamed",
            "unknown": "preserve original request id; no generic chat job retrieval path"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/chat/completions"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_chat"
          ],
          "output": {
            "content": "choices[].message.content or stream delta",
            "family": "text",
            "format": "json or supported SSE",
            "tool_calls": "retain actual returned function calls"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "อัตราราคาพื้นฐานของโทเคน",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0.0008000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000008",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.\"}]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"choices\",[]):\n    if x.get(\"message\",{}).get(\"content\"): print(x[\"message\"][\"content\"])\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get(\"AILOOT_API_KEY\", \"\").strip(): raise SystemExit(\"Set AILOOT_API_KEY before making a request\")\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking',messages=[{\"role\":\"user\",\"content\":\"Explain observations and hypotheses in three sentences.\"}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem=\"result\"):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + \".json\").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding=\"utf-8\")\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b\"-_\", validate=True)\n        ext = \"png\" if raw.startswith(b\"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n\") else \"jpg\" if raw.startswith(b\"\\xff\\xd8\") else \"webp\" if raw[:4] == b\"RIFF\" and raw[8:12] == b\"WEBP\" else suffix\n        file = Path(stem + \"-\" + label + \".\" + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print(\"Saved\", file)\n    for index, block in enumerate(data.get(\"content\") or []):\n        print(\"Content\", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get(\"choices\") or []:\n        print(\"Choice\", choice.get(\"index\"), json.dumps(choice.get(\"message\", choice.get(\"delta\", {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get(\"output\") or []):\n        print(\"Output\", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get(\"type\") == \"image_generation_call\" and item.get(\"result\"):\n            save_blob(item[\"result\"], item.get(\"output_format\") or \"bin\", \"output-\" + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get(\"candidates\") or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get(\"content\") or {}).get(\"parts\") or []):\n            print(\"Candidate/part\", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get(\"inlineData\") or part.get(\"inline_data\")\n            if blob and blob.get(\"data\"):\n                mime = blob.get(\"mimeType\") or blob.get(\"mime_type\")\n                suffix = {\"image/png\":\"png\", \"image/jpeg\":\"jpg\", \"image/webp\":\"webp\", \"audio/wav\":\"wav\", \"audio/mpeg\":\"mp3\", \"video/mp4\":\"mp4\"}.get(mime, \"bin\")\n                save_blob(blob[\"data\"], suffix, \"candidate-\" + str(ci) + \"-part-\" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode=\"json\"))\n",
            "label": "Python SDK · all choices",
            "language": "python"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get(\"AILOOT_API_KEY\", \"\").strip(): raise SystemExit(\"Set AILOOT_API_KEY before making a request\")\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem=\"result\"):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + \".json\").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding=\"utf-8\")\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b\"-_\", validate=True)\n        ext = \"png\" if raw.startswith(b\"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n\") else \"jpg\" if raw.startswith(b\"\\xff\\xd8\") else \"webp\" if raw[:4] == b\"RIFF\" and raw[8:12] == b\"WEBP\" else suffix\n        file = Path(stem + \"-\" + label + \".\" + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print(\"Saved\", file)\n    for index, block in enumerate(data.get(\"content\") or []):\n        print(\"Content\", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get(\"choices\") or []:\n        print(\"Choice\", choice.get(\"index\"), json.dumps(choice.get(\"message\", choice.get(\"delta\", {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get(\"output\") or []):\n        print(\"Output\", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get(\"type\") == \"image_generation_call\" and item.get(\"result\"):\n            save_blob(item[\"result\"], item.get(\"output_format\") or \"bin\", \"output-\" + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get(\"candidates\") or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get(\"content\") or {}).get(\"parts\") or []):\n            print(\"Candidate/part\", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get(\"inlineData\") or part.get(\"inline_data\")\n            if blob and blob.get(\"data\"):\n                mime = blob.get(\"mimeType\") or blob.get(\"mime_type\")\n                suffix = {\"image/png\":\"png\", \"image/jpeg\":\"jpg\", \"image/webp\":\"webp\", \"audio/wav\":\"wav\", \"audio/mpeg\":\"mp3\", \"video/mp4\":\"mp4\"}.get(mime, \"bin\")\n                save_blob(blob[\"data\"], suffix, \"candidate-\" + str(ci) + \"-part-\" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking',messages=[{\"role\":\"user\",\"content\":\"Explain observations and hypotheses in three sentences.\"}]) as stream:\n    with Path(\"stream-events.jsonl\").open(\"w\",encoding=\"utf-8\") as log:\n        for event in stream:\n            payload=event.to_dict(mode=\"json\")\n            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+\"\\n\"); log.flush()\n            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n    final=stream.get_final_completion()\n    save_result(final.to_dict(mode=\"json\"),\"stream-result\")\n",
            "label": "Python SDK streaming · all events",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "chat",
        "hints": [
          "Send exact model ID with messages.",
          "Context length is not an output cap.",
          "A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.2,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": 0.8,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0.0008000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000008",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.0002000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0.0008000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000008",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      },
      {
        "available": null,
        "cache_read": 0,
        "cache_write": 0,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "authentication": {
              "api_key_source": "AILOOT_API_KEY",
              "headers": [
                "Authorization: Bearer",
                "x-api-key",
                "anthropic-version"
              ],
              "version_example": "2023-06-01"
            },
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "ฟิลด์จำเป็น รูปแบบการแทนข้อมูล หรือค่าพารามิเตอร์ไม่ถูกต้อง",
                "http_status": 400,
                "recovery": "แก้ฟิลด์ที่ระบุก่อนส่งคำขอสร้างครั้งใหม่",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "example_body": {
              "max_tokens": 128,
              "messages": [
                {
                  "content": "Summarize the incident report.",
                  "role": "user"
                }
              ],
              "model": "Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking",
              "stream": false
            },
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/messages"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_or_streamed",
              "unknown": "เก็บ ID และส่วนหัวของคำขอ/คำตอบ ไม่มี URL ทั่วไปสำหรับดึงงานข้อความให้ใช้"
            },
            "material_combinations": [
              {
                "mode": "text",
                "representation": "สตริง messages[].content",
                "required_material": "ข้อความ UTF-8"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "synchronous_json",
              "streamed_SSE"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "เก็บทุกบล็อกเนื้อหา ลายเซ็นการคิด และ ID การใช้เครื่องมือจริง ประกอบส่วนเพิ่มของบล็อก SSE ทั้งหมด บล็อกข้อความแรกไม่ใช่ผลลัพธ์ทั้งหมด",
              "family": "protocol",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "id",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "content[]",
                  "type": "text|thinking|tool_use|other content block"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "stop_reason",
                  "type": "string|null"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "JSON หรือ SSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "message[]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "user",
                  "assistant"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "messages[].role",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].content",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "max_tokens",
                "required": true,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              }
            ],
            "profile_binding": "Documented current stock Messages bridge; optional model capabilities are separate from this minimal text request.",
            "request_schema": {
              "additionalProperties": false,
              "properties": {
                "max_tokens": {
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "messages": {
                  "items": {
                    "additionalProperties": false,
                    "properties": {
                      "content": {
                        "oneOf": [
                          {
                            "type": "string"
                          },
                          {
                            "items": {
                              "oneOf": [
                                {
                                  "properties": {
                                    "text": {
                                      "type": "string"
                                    },
                                    "type": {
                                      "const": "text"
                                    }
                                  },
                                  "required": [
                                    "type",
                                    "text"
                                  ],
                                  "type": "object"
                                },
                                {
                                  "properties": {
                                    "source": {
                                      "oneOf": [
                                        {
                                          "properties": {
                                            "type": {
                                              "const": "url"
                                            },
                                            "url": {
                                              "type": "string"
                                            }
                                          },
                                          "required": [
                                            "type",
                                            "url"
                                          ],
                                          "type": "object"
                                        },
                                        {
                                          "properties": {
                                            "data": {
                                              "type": "string"
                                            },
                                            "media_type": {
                                              "type": "string"
                                            },
                                            "type": {
                                              "const": "base64"
                                            }
                                          },
                                          "required": [
                                            "type",
                                            "media_type",
                                            "data"
                                          ],
                                          "type": "object"
                                        }
                                      ]
                                    },
                                    "type": {
                                      "const": "image"
                                    }
                                  },
                                  "required": [
                                    "type",
                                    "source"
                                  ],
                                  "type": "object"
                                }
                              ]
                            },
                            "type": "array"
                          }
                        ]
                      },
                      "role": {
                        "enum": [
                          "user",
                          "assistant"
                        ],
                        "type": "string"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "role",
                      "content"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "stream": {
                  "default": false,
                  "type": "boolean"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "messages",
                "max_tokens"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "max_tokens": 128,
              "messages": [
                {
                  "content": "Summarize the incident report.",
                  "role": "user"
                }
              ],
              "model": "Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking",
              "stream": false
            },
            "unsupported": [
              "No query API key.",
              "Hosted/server-side tools and model-specific optional controls are not part of this minimal family example."
            ]
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional_controls": [
              "stream"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages",
              "max_tokens"
            ],
            "text_file_material": "อ่านเอกสาร UTF-8 จริง แล้วใส่ข้อความใน input หรือสตริงเนื้อหาข้อความที่ระบุ"
          },
          "lifecycle": {
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/messages"
            },
            "job_read": null,
            "mode": "synchronous_or_streamed",
            "unknown": "Keep request/response IDs and headers. No generic text job retrieval URL is supplied."
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/messages"
          },
          "output": {
            "all_results": "Keep all content blocks, thinking signatures and actual tool-use IDs. Assemble all SSE block deltas; a first text block is not the complete output.",
            "family": "protocol",
            "format": "JSON or SSE"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "อัตราราคาพื้นฐานของโทเคน",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0.0008000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000008",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "{\n  \"model\": \"Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking\",\n  \"max_tokens\": 128,\n  \"messages\": [\n    {\n      \"role\": \"user\",\n      \"content\": \"Summarize the incident report.\"\n    }\n  ],\n  \"stream\": false\n}",
            "label": "Complete minimal JSON body",
            "language": "json"
          },
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}\"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n    raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n  -H \"x-api-key: $AILOOT_API_KEY\" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · use your UTF-8 document",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "import json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n    raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n    with urlopen(request, timeout=120) as response:\n        raw = response.read()\n        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n    Path('result.json').write_bytes(error.read())\n    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n    raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\n",
            "label": "Python · save the complete result",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "anthropic",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "in": 0.2,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Anthropic Messages",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": 0.8,
        "output": [
          "json",
          "sse"
        ],
        "path": "/v1/messages",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0.0008000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000008",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.0002000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0.0008000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000008",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking",
        "request_model_id": "Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking",
    "price": {
      "in": 0.2,
      "in_label": null,
      "out": 0.8,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.2,
      "sort_out": 0.8,
      "varies": false
    },
    "public_id": "Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking",
    "short": "Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking ใช้เหตุผลกับข้อความ ภาพ เสียง และวิดีโอ แล้วคืนข้อความ รุ่นที่มีเฉพาะ Thinker นี้เหมาะกับคณิตศาสตร์จากภาพ การวิเคราะห์เสียง และคำถามที่ต้องใช้หลักฐานหลายสื่อ ส่วนการสร้างคำพูดเป็นความสามารถของรุ่น Omni อื่น"
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.",
    "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers."
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "representationNotes": {
    "current_reference": {
      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
      "methods": [
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/0/html",
          "method_ordinal": 0
        },
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/1/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/1/html",
          "method_ordinal": 1
        }
      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod",
        "/methods/1/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking ใช้เหตุผลกับข้อความ ภาพ เสียง และวิดีโอ แล้วคืนข้อความ รุ่นที่มีเฉพาะ Thinker นี้เหมาะกับคณิตศาสตร์จากภาพ การวิเคราะห์เสียง และคำถามที่ต้องใช้หลักฐานหลายสื่อ ส่วนการสร้างคำพูดเป็นความสามารถของรุ่น Omni อื่น",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "876873e2244ec2de91d67006101c34ad8e57c3730baa13ef70f7a6a41d263942",
    "renderer_sha256": "890edb706fafafdd4f598bb324acf65fada58918b0911b97eb80e68be2ef65d9"
  },
  "sourceRevision": "83d34b5a06216ce046c3507607bd623d5f94f6b7f474981129253c854a577edc"
}