Source: https://ailoot.ai/models/uz/qwen-qwen3-8-27b/ Canonical: https://ailoot.ai/models/uz/qwen-qwen3-8-27b/ Language: uz # Qwen: Qwen3.8 27B [Markdown](https://ailoot.ai/models/uz/qwen-qwen3-8-27b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/uz/qwen-qwen3-8-27b/facts.json) ## [Qwen: Qwen3.8 27B](https://ailoot.ai/models/uz/qwen-qwen3-8-27b/) Qwen3.8-27B — Qwen’ning matn, tasvir va videoni qabul qilib, matn qaytaradigan zich ko‘rish-til modeli. U dasturlash va ko‘p bosqichli agent ishlarini tanlanadigan fikrlash rejimi, mulohazalarni saqlash va sozlash orqali bir milliongacha kengayadigan 262,144 tokenli asosiy kontekst bilan birlashtiradi. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3.8-27b`](https://ailoot.ai/models/uz/qwen-qwen3-8-27b/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3.8-27b`](https://ailoot.ai/models/uz/qwen-qwen3-8-27b/#method-1) Model haqida Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan. Zich ko‘rish-til modelidagi Qwen3.8 yangiliklari Qwen3.8-27B Qwen3.8’ning dasturlash, kasbiy ishlar, tadqiqot va agent vazifalaridagi yaxshilanishlarini 27 milliard parametrli zich modelga olib kiradi. U matn, tasvir va videoni qabul qiladi va matn qaytaradi. Hujjatlashtirilgan vizual imkoniyatlari STEM diagrammalari, hujjat sahifalari va soatlab davom etadigan videolarni qamrab oladi. Bu ancha yirik, faqat matn bilan ishlaydigan Qwen3.8-2.4T-A95B’dan alohida model nusxasi, shu sababli ularning kirish imkoniyatlari va fikrlash qoidalarini alohida saqlash kerak. Qwen mustaqil rejalashtirish, muhitdan qaytgan natijalardan foydalanish va ishlab chiqish ish muhitlari bilan integratsiyani ta’kidlaydi. Agent vazifasi uchun maqsad, tegishli material, ruxsat etilgan vositalar va ish tugaganini ko‘rsatadigan dalillarni bering. Model qaytarilgan natijalarga qarab amallarni taklif qilishi va qayta ko‘rib chiqishi mumkin; ularni ulangan dastur bajaradi. Rejani bajarilgan natija deb qabul qilish o‘rniga, yakuniy ish mahsuli va hal etilmagan shartlarni so‘rang. Model haqida 27B modelda til modelining 64 qatlami bor. Uning gibrid tuzilishida uchta Gated DeltaNet qatlamidan keyin bitta darvozali diqqat qatlami keladi va zich oldinga uzatuvchi tarmoqlar ishlatiladi. U bir nechta tokenni bashorat qilish orqali o‘qitilgan va ko‘rish enkoderini o‘z ichiga oladi. Bu arxitektura tanlovlari chiqarilgan modelni tavsiflaydi; ular barcha joylashtirishlarda xotira sarfi yoki kechikish bir xil bo‘lishini anglatmaydi. Asosiy kontekst 262,144 token, hujjatlarda esa uni 1,000,000 gacha kengaytirish ko‘rsatilgan. Matn, vizual ifoda, suhbat tarixi, fikrlash va yakuniy chiqish sozlangan ketma-ketlik budjetidan birgalikda foydalanadi. Ishlab chiqaruvchi qo‘shimcha imkoniyatlarga ega boshqariladigan nashrni alohida muhokama qiladi; bu imkoniyatlarni ochiq model nusxasiga avtomatik ravishda nisbat berish kerak emas. Matn, tasvir va videodan foydalanish Dasturlash vazifasida tegishli funksiya yoki modul, xatoni yuzaga chiqaradigan kirish va kutilayotgan xatti-harakatni bering, so‘ng ta’sirlanadigan taxminlar va tekshiruvlar bilan birga tuzatish so‘rang. Diagrammada yorliqlarni saqlang va savolni to‘liq bering. Hujjat uchun sahifa havolalari bilan nomlangan maydonlar yoki xulosalarni so‘rang. Video uchun qiziqtirayotgan hodisani ayting va uning vaqt ma’lumotlarini saqlang. Ishlab chiqaruvchining video misolida qo‘llab-quvvatlanadigan xizmat ko‘rsatish jarayoni sukut bo‘yicha soniyasiga ikki kadrdan foydalanadi, kadr tanlash sozlamalari esa ixtiyoriy. Umumiy sahna xulosasi va qisqa hodisa uchun turli tanlash tezligi kerak bo‘lishi mumkin. Uzun video bo‘yicha yo‘riqnoma soatlab davom etadigan materialni yuqoriroq tezlikda tanlash uchun video protsessor budjetini kengaytirishni tavsiya qiladi; misol taxminan 224K video tokeniga mos keladi. Buning uchun sozlash kerak va u boshqa kontekst mazmuni bilan budjetni bo‘lishadi; bu barcha videolar uchun umumiy davomiylik kafolati emas. Fikrlash va avvalgi mulohazalar Fikrlash sukut bo‘yicha yoqilgan va ishlab chiqaruvchining enable\_thinking boshqaruvi orqali har bir so‘rovda o‘chirilishi mumkin. reasoning\_effort xhigh, medium va low qiymatlarini qo‘llaydi, sukutdagi qiymat xhigh. Kamroq kuch sarflash bitta navbatni qisqartirishi mumkin, lekin Qwen agent vazifalaridagi yetarli bo‘lmagan tahlil xatolar va ishni takrorlashga olib kelib, jami bajarish vaqtini uzaytirishi mumkinligini ogohlantiradi. preserve\_thinking sukut bo‘yicha yoqilgan va izchillik uchun avvalgi xabarlardagi mulohaza bloklarini saqlaydi. Uni o‘chirish faqat foydalanuvchining eng so‘nggi xabarini qayta ishlash vaqtida yaratilgan fikrlash bloklarini saqlab qoladi. Bu avvalgi mulohazalarni butunlay tashlab yuboradigan eski Qwen yo‘riqnomasidan farq qiladi. Interfeysda mulohaza va yakuniy mazmunni ajrating, model nusxasi kutadigan aniq suhbat formatini esa saqlang. Ishlab chiqaruvchi boshqaruvlari boshqa ilova qaysi parametrlarni taqdim etishini belgilamaydi. Generatsiya bo‘yicha tavsiyalar Fikrlash uchun Qwen temperature 1.0, top\_p 0.95, top\_k 20, min\_p 0, presence penalty 0 va repetition penalty 1.0 ni tavsiya qiladi. Bevosita javoblar uchun mos ravishda 0.7, 0.8, 20, 0, 1.5 va 1.0 ni tavsiya qiladi. Yuqoriroq presence penalty takrorlanishni kamaytirishi mumkin, lekin tillarni aralashtirishi yoki sifatni biroz pasaytirishi ehtimoli bor. Alohida limitlarni qo‘llaydigan, bir million token uchun sozlangan ish jarayonida ishlab chiqaruvchi mulohaza uchun 262,144 token va yakuniy javob uchun 131,072 token ajratishni tavsiya qiladi. Bular shartli budjet tavsiyalari bo‘lib, mustaqil qat’iy chiqish chegaralari yoki asosiy kontekstga bir vaqtda sig‘adigan ajratmalar emas. Juda uzun kontekst va cheklovlar Hujjatlashtirilgan kengaytirish modelning o‘ziga xos almashinuvchi pozitsion sozlamalari bilan YaRN’dan foydalanadi. To‘rt koeffitsiyenti bir million tokenli ish jarayoniga mo‘ljallangan; taxminan 524,288 tokenli yuklama uchun ishlab chiqaruvchi ikki koeffitsiyentini taklif qiladi. Statik masshtablash qisqaroq matn sifatiga ta’sir qilishi mumkin, shuning uchun Qwen uni uzunroq kontekst zarur bo‘lganda yoqishni maslahat beradi. Boshqa Qwen-VL nashrining ekstrapolyatsiya koeffitsiyentini o‘sha nashrning retseptisiz ko‘chirmang. Uzun kirishni hujjat, sahifa yoki kod identifikatori bo‘yicha tartiblang va tekshiriladigan natija so‘rang. Hisob-kitoblar, mayda vizual yorliqlar va yaratilgan tuzatishlarni manbaga solishtirib tekshiring. Uzun kontekst, saqlangan mulohazalar va kengroq video budjetlari vazifa davomida ko‘proq dalilni olib yurishga yordam beradi; ular o‘z-o‘zidan to‘liq eslab qolish, to‘g‘ri mulohaza yuritish yoki tashqi amal bajarilganini tasdiqlamaydi. Amaliy vazifa ### Amaliy vazifa Ingliz tilidagi texnik misol ``` Analyze a circuit described in text A written circuit description gives two 6-ohm resistors connected in parallel across an ideal 12-volt source. Assume ideal wires and constant resistance. Derive the equivalent resistance, total current and current through each branch. Show the formulas and verify that branch currents add to the total. No circuit image or execution tool is provided. ``` #### Kutiladigan natija ``` A short derivation with units, three requested quantities and a current-sum check. ``` #### Natijani tekshirish ``` Equivalent resistance is 3 ohms and the two equal branch currents sum to the derived total current. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3.8-27b` [`qwen/qwen3.8-27b`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=qwen%2Fqwen3.8-27b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.8-27b&fmt=chat) Alibaba /`qwen/qwen3.8-27b` ### Boshlash Qwen3.8-27B — Qwen’ning matn, tasvir va videoni qabul qilib, matn qaytaradigan zich ko‘rish-til modeli. U dasturlash va ko‘p bosqichli agent ishlarini tanlanadigan fikrlash rejimi, mulohazalarni saqlash va sozlash orqali bir milliongacha kengayadigan 262,144 tokenli asosiy kontekst bilan birlashtiradi. 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 | | --- | --- | --- | --- | --- | | Maydon`model` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar qwen/qwen3.8-27b | Standart— | | Maydon`messages` | Tur`message[]` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— | | Maydon`messages[].role` | Tur`string` | 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— | | Maydon`messages[].content` | Tur`string\|content_part[]\|null` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— | | Maydon`messages[].tool_calls` | Tur`tool_call[]` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— | | Maydon`messages[].tool_call_id` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: role=tool; haqiqatan qaytarilgan IDdan foydalaning | Standart— | | Maydon`messages[].name` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— | | Maydon`messages[].reasoning_content` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Ushbu model foydalanganda, haqiqatan qaytarilgan fikrlash ma’lumotlarini keyingi so‘rovda qayta yuboring | Standart— | | Maydon`messages[].reasoning_details` | Tur`object\|array` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`max_tokens` | Tur`integer` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`max_completion_tokens` | Tur`integer` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`stream` | Tur`boolean` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse | | Maydon`stream_options.include_usage` | Tur`boolean` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`temperature` | Tur`number` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`top_p` | Tur`number` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`stop` | Tur`string\|string[]` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`tools` | Tur`function_tool[]` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`tools[].type` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar function Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`tools[].function.name` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Funksiya vositasi taqdim etilgan | Standart— | | Maydon`tools[].function.description` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— | | Maydon`tools[].function.parameters` | Tur`JSON_schema` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— | | Maydon`tool_choice` | Tur`string\|object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`parallel_tool_calls` | Tur`boolean` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`response_format` | Tur`object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`reasoning_effort` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`reasoning` | Tur`object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`service_tier` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`instructions` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Moslik maydoni | Standart— | | Maydon`functions` | Tur`function[]` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`function_call` | Tur`string\|object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`prompt_cache_options` | Tur`object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`modalities` | Tur`string[]` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar text | Standart— | | Maydon`provider` | Tur`object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Ushbu Ultra matn marshrutida provider.options rad etiladi | Standart— | | Maydon`cache_control.ttl` | Tur`string` | 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 | | --- | --- | | Parametr`content_type` | Parametr talablariapplication/json | | Parametr`required` | Parametr talablarimodel, messages | | Parametr`material_types` | Parametr talablaritext | | Parametr`messages` | Parametr talablarirole/content tuzilishidagi xabarlar massivi | | Parametr`file_material` | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjati aynan matn sifatida kiritiladi; fayl IDsi faraz qilinmaydi | | Parametr`optional_controls` | Parametr talablaristream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parametr`control_scope` | Parametr talablariModelga xos; foydalanuvchi funksiya vositalari hostingdagi vositalardan farq qiladi | | Parametr`output_modalities` | Parametr talablaritext | | Parametr`hosted_operations` | Parametr talablarifalse | | Parametr`multimodal_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 Fikrlash darajasi · past Standart tarif Fikrlash darajasi past bo‘lganda Fikrlash darajasi · o‘rtacha Standart tarif Fikrlash darajasi o‘rtacha bo‘lganda Fikrlash darajasi · xhigh Standart tarif Fikrlash darajasi xhigh bo‘lganda #### 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 **$0.00085** / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari **$0.0051** / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish **$0.00017** / 1K token Kirish · Keshga yozish **$0.0010625** / 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 **$0.00085** / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari **$0.0051** / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish **$0.00017** / 1K token Kirish · Keshga yozish **$0.0010625** / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat **—** / 1K token | Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. [Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →](https://ailoot.ai/docs/uz/billing/reserve/) ### So‘rov namunalari #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKPython oqimi ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "qwen/qwen3.8-27b", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3.8-27b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) with client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen3.8-27b',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 | | --- | --- | | Maydon`choices[].index` | Turinteger | | Maydon`choices[].message.content` | Turstring\|null | | Maydon`choices[].message.tool_calls` | Turtool\_call\[\] | | Maydon`choices[].message.reasoning_content` | Turstring | | Maydon`choices[].message.reasoning_details` | Turobject\|array | | Maydon`choices[].finish_reason` | Turstring\|null | | Maydon`usage` | 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/qwen3.8-27b`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=qwen%2Fqwen3.8-27b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.8-27b&fmt=chat) #### Usul yo‘llari taxalluslari Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning. #### Chaqirish uchun tegishli ID lar [`qwen/qwen3.8-27b`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=qwen%2Fqwen3.8-27b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.8-27b&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3.8-27b` [`qwen/qwen3.8-27b`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=qwen%2Fqwen3.8-27b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.8-27b&fmt=messages) Alibaba /`qwen/qwen3.8-27b` ### Boshlash Qwen3.8-27B — Qwen’ning matn, tasvir va videoni qabul qilib, matn qaytaradigan zich ko‘rish-til modeli. U dasturlash va ko‘p bosqichli agent ishlarini tanlanadigan fikrlash rejimi, mulohazalarni saqlash va sozlash orqali bir milliongacha kengayadigan 262,144 tokenli asosiy kontekst bilan birlashtiradi. 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 | | --- | --- | --- | --- | --- | | Maydon`model` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar qwen/qwen3.8-27b | Standart— | | Maydon`messages` | Tur`message[]` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— | | Maydon`messages[].role` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar user, assistant | Standart— | | Maydon`messages[].content` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— | | Maydon`max_tokens` | Tur`integer` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— | | Maydon`stream` | Tur`boolean` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse | Kirish materiallari birikmalari **Matn** · UTF-8 matni `messages[].content satri` Usul parametrlari va hayot sikli | Parametr | Parametr talablari | | --- | --- | | Parametr`content_type` | Parametr talablariapplication/json | | Parametr`required` | Parametr talablarimodel, messages, max\_tokens | | Parametr`optional_controls` | Parametr talablaristream | | Parametr`material_types` | Parametr talablaritext | | Parametr`text_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 Fikrlash darajasi · past Standart tarif Fikrlash darajasi past bo‘lganda Fikrlash darajasi · o‘rtacha Standart tarif Fikrlash darajasi o‘rtacha bo‘lganda Fikrlash darajasi · xhigh Standart tarif Fikrlash darajasi xhigh bo‘lganda #### 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 **$0.00085** / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari **$0.0051** / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish **$0.00017** / 1K token Kirish · Keshga yozish **$0.0010625** / 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 **$0.00085** / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari **$0.0051** / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish **$0.00017** / 1K token Kirish · Keshga yozish **$0.0010625** / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat **—** / 1K token | Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. [Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →](https://ailoot.ai/docs/uz/billing/reserve/) ### So‘rov namunalari #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages To‘liq minimal JSON so‘rov tanasicurl · O‘zingizning UTF-8 hujjatingizdan foydalaningPython · Natijani to‘liq saqlang ```json { "model": "qwen/qwen3.8-27b", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'qwen/qwen3.8-27b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) PY_RESULT ``` ```python import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'qwen/qwen3.8-27b', '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 | | --- | --- | | Maydon`id` | Turstring | | Maydon`model` | Turstring | | Maydon`content[]` | Turtext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Maydon`stop_reason` | Turstring\|null | | Maydon`usage` | 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/qwen3.8-27b`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=qwen%2Fqwen3.8-27b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.8-27b&fmt=messages) #### Usul yo‘llari taxalluslari Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning. #### Chaqirish uchun tegishli ID lar [`qwen/qwen3.8-27b`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=qwen%2Fqwen3.8-27b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.8-27b&fmt=messages) FAQ · Qwen: Qwen3.8 27B Qanday kirish ma’lumotlari va natijalar mavjud? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.8-27b`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3.8-27b`: `text` → `json`, `sse` So‘rov qaysi maydonlardan foydalanadi? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.8-27b`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3.8-27b`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Qanday cheklovlar amal qiladi? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.8-27b`: `messages.min_items`: `1` 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](https://ailoot.ai/docs/uz/billing/subscriptions/) · [Model narxlarini ko‘rish](https://ailoot.ai/models/uz/) ## 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](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta va litsenziya shartnomasi](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=uz) ## Ailoot · Kompaniya va uning loyihalar portfeli Ailoot to‘plangan faoliyat tajribasi, keng mijozlar bazasi, barqaror xizmat va doimiy KPI nazoratiga tayanadi. Kompaniya va uning loyihalar portfeli: millionlab mijozlar; oylik sotuvlar hajmi milliardlarda. Ailoot bu faoliyat tajribasini mijozlar mahsulotlari, agentlar, ilovalar va avtomatlashtirishlarda AI imkoniyatlariga API orqali kirishni ta’minlashda qo‘llaydi.