mô hình

Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507

Markdown · JSON

Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 là mô hình văn bản chỉ suy luận của Qwen dành cho toán học, khoa học, lập trình đòi hỏi cao và phân tích tài liệu dài. Ngữ cảnh gốc 262.144 token và suy luận kéo dài phù hợp với bài toán cần nhiều bước liên kết.

Về mô hình

Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 phát triển nhánh suy luận của Qwen3 cho tác vụ logic, toán học, khoa học và lập trình phức tạp. Qwen cũng xác định làm theo chỉ dẫn, dùng công cụ, tạo văn bản và hiểu ngữ cảnh dài là các lĩnh vực được cải thiện trong phiên bản này. Mô hình nhận hội thoại văn bản và tạo văn bản. Yêu cầu hữu ích cung cấp bài toán đầy đủ, bằng chứng liên quan, ràng buộc và dạng sản phẩm cuối chính xác: chứng minh, kế hoạch triển khai, chương trình đã sửa hoặc quyết định được các tài liệu cung cấp hỗ trợ.

Mô hình dùng kiến trúc mixture-of-experts với tổng cộng 235 tỷ tham số và 22 tỷ được kích hoạt cho mỗi token. Ngữ cảnh gốc là 262.144 token. Không gian đó hữu ích để đưa nhiều đặc tả liên quan, tệp nguồn hoặc đoạn nghiên cứu vào cùng hội thoại, đồng thời chừa chỗ cho suy luận và câu trả lời cuối. Gắn nhãn tài liệu và khối mã, nêu nguồn nào được ưu tiên và chỉ phần quan trọng. Ví dụ, yêu cầu phân tích phần mềm có thể cung cấp hành vi lỗi, hành vi mong đợi, hàm liên quan và ràng buộc, rồi yêu cầu đề xuất sửa với các giả định được liệt kê riêng.

Đây là phiên bản chỉ suy nghĩ. Mô hình không chuyển sang chế độ không suy nghĩ của Qwen3 ban đầu. Mẫu chat chính thức tự động bắt đầu phần suy luận, nên đầu ra có thể chứa dấu đóng </think> mà không có dấu mở trong văn bản được tạo. Ví dụ của nhà phát triển tách phần suy luận đó khỏi câu trả lời cuối. Với tác vụ toán học, Qwen khuyến nghị yêu cầu suy luận từng bước và câu trả lời cuối trong \boxed{}. Với trắc nghiệm, nhà phát triển đề xuất trường đáp án chỉ chứa chữ cái được chọn. Những chỉ dẫn này giúp đọc hoặc sử dụng kết quả dễ hơn sau khi suy luận hoàn tất.

Hướng dẫn tạo văn bản của Qwen khuyến nghị temperature 0,6, top-p 0,95, top-k 20 và min-p 0. Nhà phát triển khuyến nghị dung lượng đầu ra 32.768 token cho phần lớn câu hỏi và mô tả dung lượng 81.920 token cho bài toán toán học, lập trình đặc biệt khó. Các con số là khuyến nghị tạo văn bản của nhà phát triển, không phải giới hạn phản hồi được bảo đảm riêng. Suy luận dài cần không gian trước câu trả lời cuối: dung lượng quá nhỏ có thể kết thúc phản hồi trước kết luận được yêu cầu. Ở các lượt hội thoại sau, hướng dẫn chính thức giữ câu trả lời cuối trong lịch sử và bỏ nội dung suy nghĩ trước đó.

Với công việc kiểu agent, Qwen khuyến nghị Qwen-Agent, cung cấp mẫu và bộ phân tích lời gọi công cụ. Ví dụ kết hợp công cụ xác định như truy xuất thông tin và trình thông dịch mã với hội thoại của mô hình. Chuẩn bị mô tả công cụ khả dụng, điều kiện dừng tác vụ và kết quả cần có trước khi yêu cầu lập kế hoạch dùng công cụ. Yêu cầu nghiên cứu thực tế có thể đề nghị thu thập bằng chứng chỉ định, so sánh các giải thích cạnh tranh và trả về kết luận với bằng chứng tổ chức theo nguồn. Lời gọi công cụ mô tả công việc để ứng dụng thực thi; riêng văn bản của mô hình không phải hành động bên ngoài hay kết quả của nó.

Thẻ chính thức cũng mô tả phần mở rộng ngữ cảnh tùy chọn lên xấp xỉ một triệu token bằng cấu hình riêng, Dual Chunk Attention và cơ chế chú ý thưa. Phần này khác cửa sổ gốc 262.144 token và phụ thuộc cách triển khai được chỉ định cùng tài nguyên bộ nhớ đáng kể. Nhà phát triển cảnh báo hạn chế ngữ cảnh và bộ nhớ có thể yêu cầu chuỗi ngắn hơn. Với công việc tài liệu dài thông thường, tổ chức đầu vào quanh câu hỏi thực tế, giữ ranh giới tài liệu và yêu cầu tổng hợp cuối ngắn gọn, xác định bằng chứng chưa giải quyết. Cách này giữ kết quả hữu ích tách khỏi quá trình suy luận có thể kéo dài.

Tác vụ thực tế

Tác vụ thực tế

Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh

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.

Kết quả mong đợi

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

Kiểm tra kết quả

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

Bắt đầu

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 là mô hình văn bản chỉ suy luận của Qwen dành cho toán học, khoa học, lập trình đòi hỏi cao và phân tích tài liệu dài. Ngữ cảnh gốc 262.144 token và suy luận kéo dài phù hợp với bài toán cần nhiều bước liên kết.

Đầu vào được chấp nhận
Văn bản
Kết quả
Văn bản

Có trên Ailoot · đầu vào & phương thức

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Đầu vào
text
Đầu ra
text
Định dạng đầu ra
json hoặc SSE
TrườngLoạiYêu cầuGiá trị & giới hạnMặc định
TrườngmodelLoạistringYêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạn
qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507
Mặc định—
TrườngmessagesLoạimessage[]Yêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạn
Số mục tối thiểu: 1
Mặc định—
Trườngmessages[].roleLoạistringYêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạn
Ví dụ: system, user, assistant, tool, function
Điều kiện: Các vai trò này được biểu diễn rõ trong các kiểu tương thích của mã nguồn; tập vai trò chính xác vẫn tùy từng mô hình.
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
Trườngmessages[].contentLoạistring|content_part[]|nullYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạnMặc định—
Trườngmessages[].tool_callsLoạitool_call[]Yêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạnMặc định—
Trườngmessages[].tool_call_idLoạistringYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Áp dụng khi: role=tool; dùng ID thực tế được trả về
Mặc định—
Trườngmessages[].nameLoạistringYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạnMặc định—
Trườngmessages[].reasoning_contentLoạistringYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Áp dụng khi: Gửi lại dữ liệu suy luận thực tế đã được trả về khi mô hình này sử dụng dữ liệu đó
Mặc định—
Trườngmessages[].reasoning_detailsLoạiobject|arrayYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
Trườngmax_tokensLoạiintegerYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tối thiểu: 1
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
Trườngmax_completion_tokensLoạiintegerYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tối thiểu: 1
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
TrườngstreamLoạibooleanYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạnMặc địnhfalse
Trườngstream_options.include_usageLoạibooleanYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
TrườngtemperatureLoạinumberYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
Trườngtop_pLoạinumberYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
TrườngstopLoạistring|string[]Yêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
TrườngtoolsLoạifunction_tool[]Yêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
Trườngtools[].typeLoạistringYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
function
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
Trườngtools[].function.nameLoạistringYêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạn
Áp dụng khi: Có cung cấp công cụ hàm
Mặc định—
Trườngtools[].function.descriptionLoạistringYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạnMặc định—
Trườngtools[].function.parametersLoạiJSON_schemaYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạnMặc định—
Trườngtool_choiceLoạistring|objectYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
Trườngparallel_tool_callsLoạibooleanYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
Trườngresponse_formatLoạiobjectYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
Trườngreasoning_effortLoạistringYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
TrườngreasoningLoạiobjectYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
Trườngservice_tierLoạistringYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
TrườnginstructionsLoạistringYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Trường tương thích
Mặc định—
TrườngfunctionsLoạifunction[]Yêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
Trườngfunction_callLoạistring|objectYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
Trườngprompt_cache_optionsLoạiobjectYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
TrườngmodalitiesLoạistring[]Yêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
text
Mặc định—
TrườngproviderLoạiobjectYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Điều kiện: provider.options bị từ chối trên tuyến văn bản Ultra này
Mặc định—
Trườngcache_control.ttlLoạistringYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Điều kiện: 1h bị từ chối tại các vị trí lưu đệm prompt thực tế
Mặc định—
Tổ hợp tư liệu đầu vào

Văn bản · Văn bản UTF8

messages[].content

Tham số phương thức và vòng đời
Tham sốHợp đồng
Tham sốcontent_typeHợp đồngapplication/json
Tham sốrequiredHợp đồngmodel, messages
Tham sốmaterial_typesHợp đồngtext
Tham sốmessagesHợp đồngMảng thông điệp có cấu trúc role/content
Tham sốfile_materialHợp đồngTài liệu UTF-8 thực tế được chèn nguyên dạng văn bản; không suy ra ID tệp
Tham sốoptional_controlsHợp đồngstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Tham sốcontrol_scopeHợp đồngTùy từng mô hình; công cụ hàm của người dùng khác với công cụ do dịch vụ cung cấp
Tham sốoutput_modalitiesHợp đồngtext
Tham sốhosted_operationsHợp đồngfalse
Tham sốmultimodal_input_bindingHợp đồngnull

Vòng đời: synchronous_or_streamed

Gửi ID mô hình chính xác cùng messages.

Độ dài ngữ cảnh không phải giới hạn đầu ra.

Tệp văn bản có thể cung cấp nguyên văn nội dung; đầu vào hình ảnh, âm thanh hoặc đối tượng tệp cần có liên kết chính xác.

Bảng giá

Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.

Chế độ nhanh
Mức giá tiêu chuẩn Khi chọn chế độ nhanh
Chế độ Flex
Mức giá tiêu chuẩn Khi chọn chế độ flex
Mức độ suy luận tối đa
Mức giá tiêu chuẩn Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa

Mức phí Ailoot

Giá theo cấu hình

Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.

Cấu hìnhBiểu mức phíToken ngữ cảnh, lớn hơnToken ngữ cảnh, tối đa và bao gồmPhí
Cấu hìnhGiá cơ sở cho tokenBiểu mức phíMức phí cơ bảnToken ngữ cảnh, lớn hơn—Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trênPhí
Đầu vào · Token đầu vào $0.0009 / 1K token
Đầu ra · Token đầu ra $0.007 / 1K token
Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm — / 1K token
Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token
Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token
Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầuBiểu mức phí—Token ngữ cảnh, lớn hơn0Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trênPhí
Đầu vào · Token đầu vào $0.0009 / 1K token
Đầu ra · Token đầu ra $0.007 / 1K token
Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm — / 1K token
Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token
Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token

Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →

Ví dụ yêu cầu

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKLuồng Python
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")

Nhận và lưu kết quả

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json hoặc SSE

Lưu tất cả kết quả đã hoàn tất

Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.

Giữ mọi phương án trả lời cùng nội dung, lệnh gọi công cụ và dữ liệu suy luận của phương án đó. Với SSE, ghép các phần thay đổi theo chỉ số phương án và công cụ, giữ lý do kết thúc cuối cùng cùng dữ liệu sử dụng.

Nếu cần kiểm tra phản hồi gốc

Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.

Trường phản hồi
TrườngLoại
Trườngchoices[].indexLoạiinteger
Trườngchoices[].message.contentLoạistring|null
Trườngchoices[].message.tool_callsLoạitool_call[]
Trườngchoices[].message.reasoning_contentLoạistring
Trườngchoices[].message.reasoning_detailsLoạiobject|array
Trườngchoices[].finish_reasonLoạistring|null
TrườngusageLoạiobject
Lỗi và bước tiếp theo
Phản hồiĐiều kiệnBước tiếp theo
Phản hồi400 · invalid_request_errorĐiều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệBước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới.

Bí danh

Bí danh mô hình

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

Bí danh đường dẫn phương thức

Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.

ID gọi liên quan

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

Bắt đầu

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 là mô hình văn bản chỉ suy luận của Qwen dành cho toán học, khoa học, lập trình đòi hỏi cao và phân tích tài liệu dài. Ngữ cảnh gốc 262.144 token và suy luận kéo dài phù hợp với bài toán cần nhiều bước liên kết.

Đầu vào được chấp nhận
Văn bản
Kết quả
json · sse

Có trên Ailoot · đầu vào & phương thức

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Đầu vào
text
Đầu ra
json, sse
Định dạng đầu ra
JSON hoặc SSE
TrườngLoạiYêu cầuGiá trị & giới hạnMặc định
TrườngmodelLoạistringYêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạn
qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507
Mặc định—
TrườngmessagesLoạimessage[]Yêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạnMặc định—
Trườngmessages[].roleLoạistringYêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạn
user, assistant
Mặc định—
Trườngmessages[].contentLoạistringYêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạnMặc định—
Trườngmax_tokensLoạiintegerYêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạnMặc định—
TrườngstreamLoạibooleanYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạnMặc địnhfalse
Tổ hợp tư liệu đầu vào

Văn bản · Văn bản UTF-8

Chuỗi messages[].content

Tham số phương thức và vòng đời
Tham sốHợp đồng
Tham sốcontent_typeHợp đồngapplication/json
Tham sốrequiredHợp đồngmodel, messages, max_tokens
Tham sốoptional_controlsHợp đồngstream
Tham sốmaterial_typesHợp đồngtext
Tham sốtext_file_materialHợp đồngĐọc tài liệu UTF-8 thực tế và đặt nội dung văn bản vào chuỗi đầu vào hoặc nội dung thông điệp được chỉ định.

Vòng đời: synchronous_or_streamed

Bảng giá

Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.

Chế độ nhanh
Mức giá tiêu chuẩn Khi chọn chế độ nhanh
Chế độ Flex
Mức giá tiêu chuẩn Khi chọn chế độ flex
Mức độ suy luận tối đa
Mức giá tiêu chuẩn Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa

Mức phí Ailoot

Giá theo cấu hình

Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.

Cấu hìnhBiểu mức phíToken ngữ cảnh, lớn hơnToken ngữ cảnh, tối đa và bao gồmPhí
Cấu hìnhGiá cơ sở cho tokenBiểu mức phíMức phí cơ bảnToken ngữ cảnh, lớn hơn—Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trênPhí
Đầu vào · Token đầu vào $0.0009 / 1K token
Đầu ra · Token đầu ra $0.007 / 1K token
Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm — / 1K token
Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token
Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token
Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầuBiểu mức phí—Token ngữ cảnh, lớn hơn0Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trênPhí
Đầu vào · Token đầu vào $0.0009 / 1K token
Đầu ra · Token đầu ra $0.007 / 1K token
Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm — / 1K token
Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token
Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token

Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →

Ví dụ yêu cầu

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Nội dung yêu cầu JSON tối thiểu, đầy đủcurl · dùng tài liệu UTF-8 của bạnPython · lưu kết quả đầy đủ
{
  "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))

Nhận và lưu kết quả

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON hoặc SSE

Lưu tất cả kết quả đã hoàn tất

Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.

Giữ mọi khối nội dung, chữ ký suy nghĩ và ID sử dụng công cụ thực tế. Ghép tất cả các phần thay đổi của khối SSE; khối văn bản đầu tiên không phải toàn bộ đầu ra.

Nếu cần kiểm tra phản hồi gốc

Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.

Trường phản hồi
TrườngLoại
TrườngidLoạistring
TrườngmodelLoạistring
Trườngcontent[]Loạitext|thinking|tool_use|other content block
Trườngstop_reasonLoạistring|null
TrườngusageLoạiobject
Lỗi và bước tiếp theo
Phản hồiĐiều kiệnBước tiếp theo
Phản hồi400 · invalid_request_errorĐiều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệBước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới.

Bí danh

Bí danh mô hình

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

Bí danh đường dẫn phương thức

Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.

ID gọi liên quan

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

FAQ · Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507
Có những đầu vào và kết quả nào?

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

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

Yêu cầu sử dụng những trường nào?

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

Áp dụng những giới hạn nào?

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

Xem thêm chi tiết

Kết nối Ailoot với Claude Code, OpenCode, Hermes hoặc ứng dụng của bạn.

Công ty và danh mục dự án của công ty

Công ty và danh mục dự án của công ty: hàng triệu khách hàng; doanh số hàng tỷ mỗi tháng.

Mua token với giá ưu đãi.

Ưu đãi thuê bao cho nhu cầu thường xuyên. Mã khuyến mãi giảm đến 50% khi mua token.

Thuê bao
Chọn gói ưu đãi cho các yêu cầu thường xuyên của bạn.
Mã giảm đến 50%
Nhập mã khi mua. Giá được tính lại theo chương trình đang áp dụng.
Chi phí trong lịch sử
Mô hình, token và số tiền được lưu cho mỗi yêu cầu.

Chọn gói thuê bao · Xem giá mô hình

Kết nối API vào sản phẩm bạn đang bán.

SaaS, ứng dụng và bot — theo đề nghị giao kết chính thức và thỏa thuận cấp phép Ailoot. Muốn bán lại, hãy yêu cầu giấy phép bán lại.

Ứng dụng thương mại
Tích hợp tạo văn bản, ảnh, video và âm thanh vào các tính năng trả phí của dịch vụ.
Giấy phép bán lại
Gửi mô tả dự án và cách cung cấp quyền truy cập. Yêu cầu điều khoản sử dụng và bán lại bằng văn bản.
Tài liệu trên website
Đề nghị giao kết, thỏa thuận cấp phép và chính sách xử lý dữ liệu có sẵn trước khi kết nối.

Yêu cầu giấy phép bán lại · Đề nghị giao kết và thỏa thuận cấp phép