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.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsqwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507 - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesqwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507
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
qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507Boshlash
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
| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507 | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar 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[].content | Turstring|content_part[]|null | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_calls | Turtool_call[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_call_id | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: role=tool; haqiqatan qaytarilgan IDdan foydalaning | Standart— |
Maydonmessages[].name | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_content | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Ushbu model foydalanganda, haqiqatan qaytarilgan fikrlash ma’lumotlarini keyingi so‘rovda qayta yuboring | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_details | Turobject|array | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_completion_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Maydonstream_options.include_usage | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontemperature | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontop_p | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstop | Turstring|string[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools | Turfunction_tool[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].type | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar function Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].function.name | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Funksiya vositasi taqdim etilgan | Standart— |
Maydontools[].function.description | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontools[].function.parameters | TurJSON_schema | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontool_choice | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonparallel_tool_calls | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonresponse_format | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning_effort | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonservice_tier | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydoninstructions | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Moslik maydoni | Standart— |
Maydonfunctions | Turfunction[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonfunction_call | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonprompt_cache_options | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmodalities | Turstring[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar text | Standart— |
Maydonprovider | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Ushbu Ultra matn marshrutida provider.options rad etiladi | Standart— |
Maydoncache_control.ttl | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Haqiqiy prompt-kesh joylarida 1h rad etiladi | Standart— |
Kirish materiallari birikmalari
Matn · UTF8 matni
messages[].content
Usul parametrlari va hayot sikli
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrmessages | Parametr talablarirole/content tuzilishidagi xabarlar massivi |
Parametrfile_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjati aynan matn sifatida kiritiladi; fayl IDsi faraz qilinmaydi |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrcontrol_scope | Parametr talablariModelga xos; foydalanuvchi funksiya vositalari hostingdagi vositalardan farq qiladi |
Parametroutput_modalities | Parametr talablaritext |
Parametrhosted_operations | Parametr talablarifalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Parametr 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.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘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-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0009 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.007 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
So‘rov namunalari
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${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
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonchoices[].index | Turinteger |
Maydonchoices[].message.content | Turstring|null |
Maydonchoices[].message.tool_calls | Turtool_call[] |
Maydonchoices[].message.reasoning_content | Turstring |
Maydonchoices[].message.reasoning_details | Turobject|array |
Maydonchoices[].finish_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
Xatolar va keyingi qadamlar
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi 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
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507
qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507
qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507Boshlash
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
| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507 | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar user, assistant | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Kirish materiallari birikmalari
Matn · UTF-8 matni
messages[].content satri
Usul parametrlari va hayot sikli
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrtext_file_material | Parametr 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.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘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-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0009 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.007 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
So‘rov namunalari
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonid | Turstring |
Maydonmodel | Turstring |
Maydoncontent[] | Turtext|thinking|tool_use|other content block |
Maydonstop_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
Xatolar va keyingi qadamlar
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi 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
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→textPOST /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,providerPOST /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