modellar

Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507

Markdown · JSON

Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 — murakkab matematika, fan, dasturlash va uzun hujjat tahlili uchun Qwen’ning faqat fikr yuritadigan matn modeli. Asl 262 144 tokenli konteksti va kengaytirilgan mulohazasi bir nechta bog‘liq bosqichni talab qiladigan masalalarga mos keladi.

Model haqida

Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 murakkab mantiqiy, matematik, ilmiy va dasturlash vazifalari uchun Qwen3’ning fikr yuritish tarmog‘ini rivojlantiradi. Qwen ushbu versiyada ko‘rsatmalarga rioya qilish, vositalardan foydalanish, matn yaratish va uzun kontekstni anglash ham yaxshilanganini aytadi. U matnli suhbatlarni qabul qilib, matn yaratadi. Foydali topshiriq to‘liq masala, tegishli dalil, cheklovlar va yakuniy natijaning aniq shaklini beradi: isbot, amalga oshirish rejasi, tuzatilgan dastur yoki berilgan hujjatlar bilan asoslangan qaror.

Model jami 235 milliard parametrli ekspertlar aralashmasi arxitekturasidan foydalanadi, har token uchun 22 milliard faollashadi. Asl konteksti 262 144 token. Bu maydon bir nechta tegishli spetsifikatsiya, manba fayli yoki tadqiqot parchasini bitta suhbatga kiritishda foydali, shu bilan birga model mulohazasi va yakuniy javobiga joy qoldiradi. Hujjat va kod bloklarini belgilang, qaysi manbalar ustunligini ayting va muhim bo‘limlarni ko‘rsating. Masalan, dasturiy tahlil topshirig‘i nosoz xatti-harakat, kutilgan xatti-harakat, tegishli funksiyalar va cheklovlarni berib, farazlari alohida ro‘yxatlangan tuzatish taklifini so‘rashi mumkin.

Bu faqat fikrlash versiyasidir. U dastlabki Qwen3 modelining fikrlashsiz rejimiga o‘tmaydi. Rasmiy chat shabloni mulohaza bo‘limini avtomatik boshlaydi, shuning uchun yaratilgan matnda ochuvchi belgisisiz yopuvchi </think> belgisi bo‘lishi mumkin. Ishlab chiqaruvchi misoli shu mulohaza bo‘limini yakuniy javobdan ajratadi. Matematik vazifada Qwen bosqichma-bosqich fikr yuritish va \boxed{} ichida yakuniy javob so‘rashni tavsiya qiladi. Ko‘p variantli vazifada faqat tanlangan harf bor javob maydonini taklif qiladi. Bu yo‘riqnomalar mulohaza tugagach natijani o‘qish yoki ishlatishni osonlashtiradi.

Qwen yaratish ko‘rsatmalari temperature 0,6, top-p 0,95, top-k 20 va min-p 0 ni tavsiya qiladi. Ko‘pchilik so‘rovlar uchun 32 768 tokenli chiqish hajmi tavsiya etiladi, nihoyatda murakkab matematik va dasturlash masalalari uchun 81 920 tokenli hajm bayon qilinadi. Bu raqamlar alohida kafolatlangan javob chegarasi emas, ishlab chiqaruvchining yaratish tavsiyalaridir. Uzunroq mulohazaga yakuniy javobdan oldin joy kerak: juda kichik hajm so‘ralgan xulosaga yetmasdan javobni tugatishi mumkin. Keyingi suhbat navbatlarida rasmiy yo‘riqnoma yakuniy javobni tarixda saqlab, oldingi fikrlash mazmunini chiqarib tashlaydi.

Agent uslubidagi ish uchun Qwen vosita chaqirish shablonlari va tahlilni taqdim etadigan Qwen-Agent’ni tavsiya qiladi. Misollari ma’lumot qidirish va kod interpretatori kabi belgilangan vositalarni model suhbati bilan birlashtiradi. Vosita ishlatishni rejalashni so‘rashdan oldin mavjud vosita tavsiflari, vazifaning to‘xtash sharti va kerakli natijani tayyorlang. Amaliy tadqiqot topshirig‘i belgilangan dalilni yig‘ish, raqobatlashuvchi izohlarni taqqoslash va dalillari manba bo‘yicha tashkil qilingan xulosa qaytarishni so‘rashi mumkin. Vosita chaqiruvlari ilova bajaradigan ishni tasvirlaydi; modelning matni yolg‘iz o‘zi tashqi harakat yoki uning natijasi emas.

Rasmiy karta alohida konfiguratsiya, Dual Chunk Attention va siyrak diqqat orqali kontekstni taxminan bir million tokengacha ixtiyoriy kengaytirishni ham bayon qiladi. Bu asl 262 144 tokenli oynadan farq qiladi va belgilangan amalga oshirish hamda katta xotira resurslariga bog‘liq. Ishlab chiqaruvchi kontekst va xotira cheklovlari qisqaroq ketma-ketliklarni talab qilishi mumkinligini aytadi. Oddiy uzun hujjat ishida kirishni haqiqiy savol atrofida tashkil qiling, hujjat chegaralarini saqlang va hal qilinmagan dalil ko‘rsatilgan qisqa yakuniy xulosani so‘rang. Bu foydali natijani ehtimol uzoq mulohaza jarayonidan ajratadi.

Amaliy vazifa

Amaliy vazifa

Ingliz tilidagi texnik misol

Check a constrained allocation

Allocate 17 identical work units to two teams. Team A must receive at least 6 and an even number; Team B must receive at least 5. Minimize the difference between team totals. List the valid allocations nearest equality, select the best and explain why no smaller difference is possible under the parity rule.

Kutiladigan natija

A compact allocation analysis with feasible candidates, selected totals and a checkable optimality argument.

Natijani tekshirish

Verify the totals sum to 17, A is even, both minimums hold and the comparison includes both sides of equality.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507

qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507

Alibaba /qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507

Boshlash

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 — murakkab matematika, fan, dasturlash va uzun hujjat tahlili uchun Qwen’ning faqat fikr yuritadigan matn modeli. Asl 262 144 tokenli konteksti va kengaytirilgan mulohazasi bir nechta bog‘liq bosqichni talab qiladigan masalalarga mos keladi.

Qabul qilinadigan kirish ma’lumotlari
Matn
Natijalar
Matn

Ailoot da mavjud · kirish ma’lumotlari va usullar

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Kirish
text
Chiqish
text
Chiqish formati
json yoki SSE
MaydonTurTalabQiymatlar va cheklovlarStandart
MaydonmodelTurstringTalabMajburiyQiymatlar va cheklovlar
qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507
Standart—
MaydonmessagesTurmessage[]TalabMajburiyQiymatlar va cheklovlar
Elementlarning eng kam soni: 1
Standart—
Maydonmessages[].roleTurstringTalabMajburiyQiymatlar va cheklovlar
Namunalar: system, user, assistant, tool, function
Shartlar: Bu rollar manba kodining moslik turlarida ochiq ifodalangan; aniq rollar to‘plami har bir modelga xos bo‘lib qoladi.
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydonmessages[].contentTurstring|content_part[]|nullTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlarStandart—
Maydonmessages[].tool_callsTurtool_call[]TalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlarStandart—
Maydonmessages[].tool_call_idTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Quyidagi holatda qo‘llanadi: role=tool; haqiqatan qaytarilgan IDdan foydalaning
Standart—
Maydonmessages[].nameTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlarStandart—
Maydonmessages[].reasoning_contentTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Quyidagi holatda qo‘llanadi: Ushbu model foydalanganda, haqiqatan qaytarilgan fikrlash ma’lumotlarini keyingi so‘rovda qayta yuboring
Standart—
Maydonmessages[].reasoning_detailsTurobject|arrayTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydonmax_tokensTurintegerTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Eng kam: 1
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydonmax_completion_tokensTurintegerTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Eng kam: 1
Modelga bogʻliq
Standart—
MaydonstreamTurbooleanTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlarStandartfalse
Maydonstream_options.include_usageTurbooleanTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
MaydontemperatureTurnumberTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydontop_pTurnumberTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
MaydonstopTurstring|string[]TalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
MaydontoolsTurfunction_tool[]TalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydontools[].typeTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
function
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydontools[].function.nameTurstringTalabMajburiyQiymatlar va cheklovlar
Quyidagi holatda qo‘llanadi: Funksiya vositasi taqdim etilgan
Standart—
Maydontools[].function.descriptionTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlarStandart—
Maydontools[].function.parametersTurJSON_schemaTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlarStandart—
Maydontool_choiceTurstring|objectTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydonparallel_tool_callsTurbooleanTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydonresponse_formatTurobjectTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydonreasoning_effortTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
MaydonreasoningTurobjectTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydonservice_tierTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
MaydoninstructionsTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Moslik maydoni
Standart—
MaydonfunctionsTurfunction[]TalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydonfunction_callTurstring|objectTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydonprompt_cache_optionsTurobjectTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
MaydonmodalitiesTurstring[]TalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
text
Standart—
MaydonproviderTurobjectTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Shartlar: Ushbu Ultra matn marshrutida provider.options rad etiladi
Standart—
Maydoncache_control.ttlTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Shartlar: Haqiqiy prompt-kesh joylarida 1h rad etiladi
Standart—
Kirish materiallari birikmalari

Matn · UTF8 matni

messages[].content

Usul parametrlari va hayot sikli
ParametrParametr talablari
Parametrcontent_typeParametr talablariapplication/json
ParametrrequiredParametr talablarimodel, messages
Parametrmaterial_typesParametr talablaritext
ParametrmessagesParametr talablarirole/content tuzilishidagi xabarlar massivi
Parametrfile_materialParametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjati aynan matn sifatida kiritiladi; fayl IDsi faraz qilinmaydi
Parametroptional_controlsParametr talablaristream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametrcontrol_scopeParametr talablariModelga xos; foydalanuvchi funksiya vositalari hostingdagi vositalardan farq qiladi
Parametroutput_modalitiesParametr talablaritext
Parametrhosted_operationsParametr talablarifalse
Parametrmultimodal_input_bindingParametr talablarinull

Hayot sikli: synchronous_or_streamed

Aniq model IDsini messages bilan yuboring.

Kontekst uzunligi chiqishning yuqori chegarasi emas.

Matn fayli aynan matnni taqdim etishi mumkin; tasvir, audio va fayl obyekti kirishlari aniq bog‘lashni talab qiladi.

Tariflar

Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.

Tezkor rejim
Standart tarif Tezkor rejim tanlanganda
Flex rejimi
Standart tarif flex rejimi tanlanganda
Maksimal fikrlash darajasi
Standart tarif Maksimal fikrlash darajasi uchun standart (default) tuzatish qo‘llanganda

Ailoot tariflari

Sozlamalar bo‘yicha narxlar

Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.

SozlamaTariflar jadvaliKontekst tokenlari soni bundan ko‘pKontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiTo‘lov
SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflarTariflar jadvaliAsosiy tarifKontekst tokenlari soni bundan ko‘p—Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘qTo‘lov
Kirish · Kirish tokenlari $0.0009 / 1K token
Chiqish · Chiqish tokenlari $0.007 / 1K token
Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token
Kirish · Keshga yozish — / 1K token
Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token
SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-darajaTariflar jadvali—Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘qTo‘lov
Kirish · Kirish tokenlari $0.0009 / 1K token
Chiqish · Chiqish tokenlari $0.007 / 1K token
Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token
Kirish · Keshga yozish — / 1K token
Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token

Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →

So‘rov namunalari

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython oqimi
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Natijalarni olish va saqlash

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json yoki SSE

Barcha tayyor natijalarni saqlash

Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.

Har bir javob variantini va uning kontenti, vosita chaqiruvlari hamda fikrlash ma’lumotlarini saqlang. SSEda o‘zgarish qismlarini variant va vosita indeksi bo‘yicha yig‘ing, yakuniy tugash sababi va sarf ma’lumotlarini saqlang.

Asl javobni tekshirish kerak bo‘lsa

So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.

Javob maydonlari
MaydonTur
Maydonchoices[].indexTurinteger
Maydonchoices[].message.contentTurstring|null
Maydonchoices[].message.tool_callsTurtool_call[]
Maydonchoices[].message.reasoning_contentTurstring
Maydonchoices[].message.reasoning_detailsTurobject|array
Maydonchoices[].finish_reasonTurstring|null
MaydonusageTurobject
Xatolar va keyingi qadamlar
JavobShartKeyingi qadam
Javob400 · invalid_request_errorShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘riKeyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating.

Taxalluslar

Model taxalluslari

Ailoot Ultra qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507

Usul yo‘llari taxalluslari

Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.

Chaqirish uchun tegishli ID lar

qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507

qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507

Alibaba /qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507

Boshlash

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 — murakkab matematika, fan, dasturlash va uzun hujjat tahlili uchun Qwen’ning faqat fikr yuritadigan matn modeli. Asl 262 144 tokenli konteksti va kengaytirilgan mulohazasi bir nechta bog‘liq bosqichni talab qiladigan masalalarga mos keladi.

Qabul qilinadigan kirish ma’lumotlari
Matn
Natijalar
json · sse

Ailoot da mavjud · kirish ma’lumotlari va usullar

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Kirish
text
Chiqish
json, sse
Chiqish formati
JSON yoki SSE
MaydonTurTalabQiymatlar va cheklovlarStandart
MaydonmodelTurstringTalabMajburiyQiymatlar va cheklovlar
qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507
Standart—
MaydonmessagesTurmessage[]TalabMajburiyQiymatlar va cheklovlarStandart—
Maydonmessages[].roleTurstringTalabMajburiyQiymatlar va cheklovlar
user, assistant
Standart—
Maydonmessages[].contentTurstringTalabMajburiyQiymatlar va cheklovlarStandart—
Maydonmax_tokensTurintegerTalabMajburiyQiymatlar va cheklovlarStandart—
MaydonstreamTurbooleanTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlarStandartfalse
Kirish materiallari birikmalari

Matn · UTF-8 matni

messages[].content satri

Usul parametrlari va hayot sikli
ParametrParametr talablari
Parametrcontent_typeParametr talablariapplication/json
ParametrrequiredParametr talablarimodel, messages, max_tokens
Parametroptional_controlsParametr talablaristream
Parametrmaterial_typesParametr talablaritext
Parametrtext_file_materialParametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjatini o‘qing va uning matnini ko‘rsatilgan kirish yoki xabar kontenti satriga joylashtiring.

Hayot sikli: synchronous_or_streamed

Tariflar

Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.

Tezkor rejim
Standart tarif Tezkor rejim tanlanganda
Flex rejimi
Standart tarif flex rejimi tanlanganda
Maksimal fikrlash darajasi
Standart tarif Maksimal fikrlash darajasi uchun standart (default) tuzatish qo‘llanganda

Ailoot tariflari

Sozlamalar bo‘yicha narxlar

Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.

SozlamaTariflar jadvaliKontekst tokenlari soni bundan ko‘pKontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiTo‘lov
SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflarTariflar jadvaliAsosiy tarifKontekst tokenlari soni bundan ko‘p—Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘qTo‘lov
Kirish · Kirish tokenlari $0.0009 / 1K token
Chiqish · Chiqish tokenlari $0.007 / 1K token
Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token
Kirish · Keshga yozish — / 1K token
Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token
SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-darajaTariflar jadvali—Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘qTo‘lov
Kirish · Kirish tokenlari $0.0009 / 1K token
Chiqish · Chiqish tokenlari $0.007 / 1K token
Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token
Kirish · Keshga yozish — / 1K token
Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token

Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →

So‘rov namunalari

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

To‘liq minimal JSON so‘rov tanasicurl · O‘zingizning UTF-8 hujjatingizdan foydalaningPython · Natijani to‘liq saqlang
{
  "model": "qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Natijalarni olish va saqlash

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON yoki SSE

Barcha tayyor natijalarni saqlash

Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.

Barcha kontent bloklari, fikrlash imzolari va haqiqiy vosita ishlatish IDlarini saqlang. SSE bloklarining barcha o‘zgarish qismlarini yig‘ing; birinchi matn bloki to‘liq chiqish emas.

Asl javobni tekshirish kerak bo‘lsa

So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.

Javob maydonlari
MaydonTur
MaydonidTurstring
MaydonmodelTurstring
Maydoncontent[]Turtext|thinking|tool_use|other content block
Maydonstop_reasonTurstring|null
MaydonusageTurobject
Xatolar va keyingi qadamlar
JavobShartKeyingi qadam
Javob400 · invalid_request_errorShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘riKeyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating.

Taxalluslar

Model taxalluslari

Ailoot Ultra qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507

Usul yo‘llari taxalluslari

Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.

Chaqirish uchun tegishli ID lar

qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507

FAQ · Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507
Qanday kirish ma’lumotlari va natijalar mavjud?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507: text → text

POST /v1/messages · qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507: text → json, sse

So‘rov qaysi maydonlardan foydalanadi?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507: model, messages, max_tokens, stream

Qanday cheklovlar amal qiladi?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507: messages.min_items: 1

Batafsil

Ailoot’ni Claude Code, OpenCode, Hermes yoki ilovangizga ulang.

Kompaniya va uning loyihalar portfeli

Kompaniya va uning loyihalar portfeli: millionlab mijozlar; oylik sotuvlar hajmi milliardlarda.

Tokenlarni chegirma bilan xarid qiling.

Muntazam ish uchun obuna chegirmasi. Token xaridiga promokodlar — 50% gacha.

Obuna
Muntazam so‘rovlaringiz uchun chegirmali tarif tanlang.
50% gacha promokod
Xaridda kod kiriting. Narx amaldagi aksiya bilan qayta hisoblanadi.
Tarixdagi xarajatlar
Har so‘rov uchun model, token va summa saqlanadi.

Obuna tanlash · Model narxlarini ko‘rish

API’ni sotadigan mahsulotingizga ulang.

SaaS, ilova va botlar Ailoot ofertasi hamda litsenziya shartnomasiga muvofiq. Qayta sotishga reseller litsenziyasi so‘rang.

Tijorat ilovasi
Xizmatingizning pullik funksiyalariga matn, rasm, video va ovoz yaratishni qo‘shing.
Reseller litsenziyasi
Loyiha tavsifi va kirish sxemasini yuboring. Foydalanish va qayta sotishga yozma shartlarni so‘rang.
Saytdagi hujjatlar
Oferta, litsenziya shartnomasi va ma’lumotlar siyosati ulashdan oldin ochiq.

Reseller litsenziyasini so‘rash · Oferta va litsenziya shartnomasi