Điểm nổi bật: lập trình ở quy mô kho mã
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct là mô hình văn bản tập trung vào chỉ dẫn cho agent lập trình. Qwen công bố lập trình, sử dụng agent trình duyệt và hiểu ở quy mô kho mã, với định dạng gọi hàm chuyên biệt và tích hợp qua quy trình như Qwen Code. Đầu vào và đầu ra là văn bản. Giữ đúng checkpoint Coder này thay vì thay bằng Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 đa dụng hoặc Qwen3-Coder-Next, vốn có trọng tâm huấn luyện và hướng dẫn tạo văn bản khác.
Ngữ cảnh gốc là 262.144 token, với nhà phát triển mô tả mở rộng lên xấp xỉ một triệu bằng YaRN. Ngữ cảnh lớn có thể đặt nhiều bằng chứng kho mã cùng nhau, nhưng tác vụ rõ ràng vẫn cần mô-đun, giao diện và yêu cầu liên quan. Cung cấp sản phẩm mong đợi và hành vi có thể quan sát trước khi yêu cầu thay đổi mã.
Tổng quan mô hình
Mô hình mixture-of-experts có tổng cộng 30,5 tỷ tham số và kích hoạt 3,3 tỷ. Mô hình có 48 lớp, 128 chuyên gia và tám chuyên gia được chọn mỗi token. Tham số tổng và tham số kích hoạt có ý nghĩa khác nhau; con số kích hoạt không phải kích thước toàn bộ checkpoint. Cấu hình mô hình ngôn ngữ nhân quả là mô hình văn bản, không phải giao diện thị giác hay giọng nói.
Coder-30B-A3B-Instruct chỉ hỗ trợ chế độ không suy nghĩ và không tạo khối suy nghĩ rõ ràng. Đặt enable_thinking=False là không cần thiết trong ví dụ nhà phát triển. Mô hình vẫn có thể giải thích thuật toán hoặc biện minh cho bản vá bằng văn bản thường. Yêu cầu bước suy luận không nên nhầm với bật hành vi Thinking riêng của phiên bản Qwen khác.
Chuẩn bị yêu cầu phát triển
Cung cấp mã liên quan, đầu vào thể hiện hành vi hiện tại, kết quả quan sát được và thay đổi dự kiến. Với thuật toán, xác định ràng buộc đầu vào và đầu ra cần có trước khi hỏi cách tiếp cận. Với sửa kho mã, xác định tính năng bị ảnh hưởng và giao diện mà phần triển khai phải giữ. Yêu cầu bản vá chỉnh sửa được hoặc hàm hoàn chỉnh tách khỏi lời bình giải thích.
Phản hồi hữu ích có thể tổ chức chẩn đoán, thay đổi đề xuất và các phép kiểm tra cần để rà soát. Khi tác vụ dựa trên tham chiếu thị giác hoặc hành vi được ghi lại, cung cấp cách biểu diễn văn bản phù hợp và giữ mã định danh để đối chiếu kết quả với bản gốc. So sánh bản vá đề xuất với mã được cung cấp, hành vi mong đợi và kết quả do các phép kiểm tra được kết nối trả về.
Lập trình kiểu agent và quy trình trình duyệt
Nhà phát triển nhấn mạnh gọi công cụ và định dạng gọi hàm được thiết kế riêng. Quy trình agent được kết nối cung cấp mô tả công cụ, lược đồ đầu vào và quan sát, đồng thời thực hiện thao tác thực tế. Xác định hành động được phép và điều kiện hoàn thành, rồi đưa kết quả kiểm tra hoặc thực thi thực tế cho mô hình để cập nhật công việc đề xuất.
Khả năng agent trình duyệt nghĩa là tham gia quy trình với công cụ trình duyệt được kết nối, không phải tự động truy cập trình duyệt người dùng hay trang hiện tại. Phân biệt tương tự áp dụng cho xem kho mã và thực thi mã. Lệnh đề xuất, yêu cầu công cụ và thao tác hoàn thành cần riêng biệt trong báo cáo cuối. Giữ định dạng công cụ và cách phân tích của mô hình gốc thay vì giả định mẫu mô hình khác thay thế được.
Ngữ cảnh dài và cấu hình
Nhà phát triển mô tả mở rộng YaRN từ ngữ cảnh gốc 262.144 token lên khoảng một triệu cho tác vụ quy mô kho mã. Dùng cấu hình ngữ cảnh phù hợp tài liệu kho mã, đồng thời chừa không gian cho quan sát công cụ và kết quả. Hướng dẫn bắt đầu nhanh cũng đề xuất ngữ cảnh nhỏ hơn, như 32.768, khi áp lực bộ nhớ khiến thiết lập lớn hơn không hoạt động.
Giữ đường dẫn mã, tên hàm và định nghĩa liên quan trong đầu vào dài. Bỏ tệp được tạo không liên quan hoặc tài liệu lặp và chừa chỗ cho câu trả lời. Văn bản nguồn, lịch sử, quan sát công cụ và mã được tạo dùng chung dung lượng chuỗi cấu hình; đầu vào lớn nhất có thể không nên được coi là ghi nhớ hoàn hảo mọi phần phụ thuộc.
Hướng dẫn tạo văn bản
Các khuyến nghị thực hành tốt đề xuất temperature 0,7, top_p 0,8, top_k 20 và repetition penalty 1,05. Khuyến nghị repetition-penalty cụ thể khác nhiều mô hình Qwen khác và vẫn là một phần cách dùng phiên bản Coder này. Qwen khuyến nghị dung lượng sinh 65.536 token cho phần lớn câu hỏi, là khuyến nghị thay vì mức tối đa cứng được xác lập độc lập.
Nêu ngôn ngữ và dạng đầu ra, như bản vá, hàm hoàn chỉnh hoặc giải thích, và kiểm tra cú pháp cùng giao diện sản phẩm trong quy trình phát triển thực. Ví dụ hàm của nhà phát triển minh họa cơ chế công cụ; hợp đồng công cụ vẫn cần tên đối số và ngữ nghĩa trả về nhất quán nội bộ trong ứng dụng sử dụng.
Hạn chế đáng kể và kết quả hữu ích
Đầu vào được công bố của checkpoint này là văn bản. Nó không trực tiếp xác lập khả năng hiểu ảnh, âm thanh hay video. Mã được tạo và giải thích tự tin vẫn là sản phẩm dự thảo cho tới khi phép kiểm tra hoặc quan sát liên quan thực sự được môi trường kết nối trả về. Kết quả hữu ích là đề xuất triển khai có thể xem xét, gắn với điều kiện kho mã được cung cấp, giữ đúng định danh Coder, chế độ không suy nghĩ và hướng dẫn tạo văn bản của nhà phát triển.
", "aboutText": "Điểm nổi bật: lập trình ở quy mô kho mã\n\nQwen3-Coder-30B-A3B-Instruct là mô hình văn bản tập trung vào chỉ dẫn cho agent lập trình. Qwen công bố lập trình, sử dụng agent trình duyệt và hiểu ở quy mô kho mã, với định dạng gọi hàm chuyên biệt và tích hợp qua quy trình như Qwen Code. Đầu vào và đầu ra là văn bản. Giữ đúng checkpoint Coder này thay vì thay bằng Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 đa dụng hoặc Qwen3-Coder-Next, vốn có trọng tâm huấn luyện và hướng dẫn tạo văn bản khác.\n\nNgữ cảnh gốc là 262.144 token, với nhà phát triển mô tả mở rộng lên xấp xỉ một triệu bằng YaRN. Ngữ cảnh lớn có thể đặt nhiều bằng chứng kho mã cùng nhau, nhưng tác vụ rõ ràng vẫn cần mô-đun, giao diện và yêu cầu liên quan. Cung cấp sản phẩm mong đợi và hành vi có thể quan sát trước khi yêu cầu thay đổi mã.\n\nTổng quan mô hình\n\nMô hình mixture-of-experts có tổng cộng 30,5 tỷ tham số và kích hoạt 3,3 tỷ. Mô hình có 48 lớp, 128 chuyên gia và tám chuyên gia được chọn mỗi token. Tham số tổng và tham số kích hoạt có ý nghĩa khác nhau; con số kích hoạt không phải kích thước toàn bộ checkpoint. Cấu hình mô hình ngôn ngữ nhân quả là mô hình văn bản, không phải giao diện thị giác hay giọng nói.\n\nCoder-30B-A3B-Instruct chỉ hỗ trợ chế độ không suy nghĩ và không tạo khối suy nghĩ rõ ràng. Đặt enable_thinking=False là không cần thiết trong ví dụ nhà phát triển. Mô hình vẫn có thể giải thích thuật toán hoặc biện minh cho bản vá bằng văn bản thường. Yêu cầu bước suy luận không nên nhầm với bật hành vi Thinking riêng của phiên bản Qwen khác.\n\nChuẩn bị yêu cầu phát triển\n\nCung cấp mã liên quan, đầu vào thể hiện hành vi hiện tại, kết quả quan sát được và thay đổi dự kiến. Với thuật toán, xác định ràng buộc đầu vào và đầu ra cần có trước khi hỏi cách tiếp cận. Với sửa kho mã, xác định tính năng bị ảnh hưởng và giao diện mà phần triển khai phải giữ. Yêu cầu bản vá chỉnh sửa được hoặc hàm hoàn chỉnh tách khỏi lời bình giải thích.\n\nPhản hồi hữu ích có thể tổ chức chẩn đoán, thay đổi đề xuất và các phép kiểm tra cần để rà soát. Khi tác vụ dựa trên tham chiếu thị giác hoặc hành vi được ghi lại, cung cấp cách biểu diễn văn bản phù hợp và giữ mã định danh để đối chiếu kết quả với bản gốc. So sánh bản vá đề xuất với mã được cung cấp, hành vi mong đợi và kết quả do các phép kiểm tra được kết nối trả về.\n\nLập trình kiểu agent và quy trình trình duyệt\n\nNhà phát triển nhấn mạnh gọi công cụ và định dạng gọi hàm được thiết kế riêng. Quy trình agent được kết nối cung cấp mô tả công cụ, lược đồ đầu vào và quan sát, đồng thời thực hiện thao tác thực tế. Xác định hành động được phép và điều kiện hoàn thành, rồi đưa kết quả kiểm tra hoặc thực thi thực tế cho mô hình để cập nhật công việc đề xuất.\n\nKhả năng agent trình duyệt nghĩa là tham gia quy trình với công cụ trình duyệt được kết nối, không phải tự động truy cập trình duyệt người dùng hay trang hiện tại. Phân biệt tương tự áp dụng cho xem kho mã và thực thi mã. Lệnh đề xuất, yêu cầu công cụ và thao tác hoàn thành cần riêng biệt trong báo cáo cuối. Giữ định dạng công cụ và cách phân tích của mô hình gốc thay vì giả định mẫu mô hình khác thay thế được.\n\nNgữ cảnh dài và cấu hình\n\nNhà phát triển mô tả mở rộng YaRN từ ngữ cảnh gốc 262.144 token lên khoảng một triệu cho tác vụ quy mô kho mã. Dùng cấu hình ngữ cảnh phù hợp tài liệu kho mã, đồng thời chừa không gian cho quan sát công cụ và kết quả. Hướng dẫn bắt đầu nhanh cũng đề xuất ngữ cảnh nhỏ hơn, như 32.768, khi áp lực bộ nhớ khiến thiết lập lớn hơn không hoạt động.\n\nGiữ đường dẫn mã, tên hàm và định nghĩa liên quan trong đầu vào dài. Bỏ tệp được tạo không liên quan hoặc tài liệu lặp và chừa chỗ cho câu trả lời. Văn bản nguồn, lịch sử, quan sát công cụ và mã được tạo dùng chung dung lượng chuỗi cấu hình; đầu vào lớn nhất có thể không nên được coi là ghi nhớ hoàn hảo mọi phần phụ thuộc.\n\nHướng dẫn tạo văn bản\n\nCác khuyến nghị thực hành tốt đề xuất temperature 0,7, top_p 0,8, top_k 20 và repetition penalty 1,05. Khuyến nghị repetition-penalty cụ thể khác nhiều mô hình Qwen khác và vẫn là một phần cách dùng phiên bản Coder này. Qwen khuyến nghị dung lượng sinh 65.536 token cho phần lớn câu hỏi, là khuyến nghị thay vì mức tối đa cứng được xác lập độc lập.\n\nNêu ngôn ngữ và dạng đầu ra, như bản vá, hàm hoàn chỉnh hoặc giải thích, và kiểm tra cú pháp cùng giao diện sản phẩm trong quy trình phát triển thực. Ví dụ hàm của nhà phát triển minh họa cơ chế công cụ; hợp đồng công cụ vẫn cần tên đối số và ngữ nghĩa trả về nhất quán nội bộ trong ứng dụng sử dụng.\n\nHạn chế đáng kể và kết quả hữu ích\n\nĐầu vào được công bố của checkpoint này là văn bản. Nó không trực tiếp xác lập khả năng hiểu ảnh, âm thanh hay video. Mã được tạo và giải thích tự tin vẫn là sản phẩm dự thảo cho tới khi phép kiểm tra hoặc quan sát liên quan thực sự được môi trường kết nối trả về. Kết quả hữu ích là đề xuất triển khai có thể xem xét, gắn với điều kiện kho mã được cung cấp, giữ đúng định danh Coder, chế độ không suy nghĩ và hướng dẫn tạo văn bản của nhà phát triển.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Implement interval overlap correctly\n\nImplement overlaps(a, b) for two half-open intervals [start, end), using numeric endpoints. Intervals touching at an endpoint do not overlap. Reject intervals with start greater than end; empty intervals never overlap. Return a complete Python function and tests for genuine overlap, touching, empty and reversed intervals. Keep the interface limited to two pairs.A complete Python function and four focused tests expressing the interval contract.Check that [1, 3) and [3, 5) return false and an empty interval cannot overlap a containing interval.qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instructQwen3-Coder-30B-A3B-Instruct là mô hình lập trình văn bản không suy nghĩ của Qwen, với tổng cộng 30,5 tỷ tham số và 3,3 tỷ được kích hoạt. Mô hình hướng tới phát triển ở quy mô kho mã, lập trình và quy trình agent trình duyệt, với ngữ cảnh gốc 262.144 token và định dạng gọi hàm chuyên biệt.
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.
Điểm nổi bật: lập trình ở quy mô kho mã
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct là mô hình văn bản tập trung vào chỉ dẫn cho agent lập trình. Qwen công bố lập trình, sử dụng agent trình duyệt và hiểu ở quy mô kho mã, với định dạng gọi hàm chuyên biệt và tích hợp qua quy trình như Qwen Code. Đầu vào và đầu ra là văn bản. Giữ đúng checkpoint Coder này thay vì thay bằng Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 đa dụng hoặc Qwen3-Coder-Next, vốn có trọng tâm huấn luyện và hướng dẫn tạo văn bản khác.
Ngữ cảnh gốc là 262.144 token, với nhà phát triển mô tả mở rộng lên xấp xỉ một triệu bằng YaRN. Ngữ cảnh lớn có thể đặt nhiều bằng chứng kho mã cùng nhau, nhưng tác vụ rõ ràng vẫn cần mô-đun, giao diện và yêu cầu liên quan. Cung cấp sản phẩm mong đợi và hành vi có thể quan sát trước khi yêu cầu thay đổi mã.
Tổng quan mô hình
Mô hình mixture-of-experts có tổng cộng 30,5 tỷ tham số và kích hoạt 3,3 tỷ. Mô hình có 48 lớp, 128 chuyên gia và tám chuyên gia được chọn mỗi token. Tham số tổng và tham số kích hoạt có ý nghĩa khác nhau; con số kích hoạt không phải kích thước toàn bộ checkpoint. Cấu hình mô hình ngôn ngữ nhân quả là mô hình văn bản, không phải giao diện thị giác hay giọng nói.
Coder-30B-A3B-Instruct chỉ hỗ trợ chế độ không suy nghĩ và không tạo khối suy nghĩ rõ ràng. Đặt enable_thinking=False là không cần thiết trong ví dụ nhà phát triển. Mô hình vẫn có thể giải thích thuật toán hoặc biện minh cho bản vá bằng văn bản thường. Yêu cầu bước suy luận không nên nhầm với bật hành vi Thinking riêng của phiên bản Qwen khác.
Chuẩn bị yêu cầu phát triển
Cung cấp mã liên quan, đầu vào thể hiện hành vi hiện tại, kết quả quan sát được và thay đổi dự kiến. Với thuật toán, xác định ràng buộc đầu vào và đầu ra cần có trước khi hỏi cách tiếp cận. Với sửa kho mã, xác định tính năng bị ảnh hưởng và giao diện mà phần triển khai phải giữ. Yêu cầu bản vá chỉnh sửa được hoặc hàm hoàn chỉnh tách khỏi lời bình giải thích.
Phản hồi hữu ích có thể tổ chức chẩn đoán, thay đổi đề xuất và các phép kiểm tra cần để rà soát. Khi tác vụ dựa trên tham chiếu thị giác hoặc hành vi được ghi lại, cung cấp cách biểu diễn văn bản phù hợp và giữ mã định danh để đối chiếu kết quả với bản gốc. So sánh bản vá đề xuất với mã được cung cấp, hành vi mong đợi và kết quả do các phép kiểm tra được kết nối trả về.
Lập trình kiểu agent và quy trình trình duyệt
Nhà phát triển nhấn mạnh gọi công cụ và định dạng gọi hàm được thiết kế riêng. Quy trình agent được kết nối cung cấp mô tả công cụ, lược đồ đầu vào và quan sát, đồng thời thực hiện thao tác thực tế. Xác định hành động được phép và điều kiện hoàn thành, rồi đưa kết quả kiểm tra hoặc thực thi thực tế cho mô hình để cập nhật công việc đề xuất.
Khả năng agent trình duyệt nghĩa là tham gia quy trình với công cụ trình duyệt được kết nối, không phải tự động truy cập trình duyệt người dùng hay trang hiện tại. Phân biệt tương tự áp dụng cho xem kho mã và thực thi mã. Lệnh đề xuất, yêu cầu công cụ và thao tác hoàn thành cần riêng biệt trong báo cáo cuối. Giữ định dạng công cụ và cách phân tích của mô hình gốc thay vì giả định mẫu mô hình khác thay thế được.
Ngữ cảnh dài và cấu hình
Nhà phát triển mô tả mở rộng YaRN từ ngữ cảnh gốc 262.144 token lên khoảng một triệu cho tác vụ quy mô kho mã. Dùng cấu hình ngữ cảnh phù hợp tài liệu kho mã, đồng thời chừa không gian cho quan sát công cụ và kết quả. Hướng dẫn bắt đầu nhanh cũng đề xuất ngữ cảnh nhỏ hơn, như 32.768, khi áp lực bộ nhớ khiến thiết lập lớn hơn không hoạt động.
Giữ đường dẫn mã, tên hàm và định nghĩa liên quan trong đầu vào dài. Bỏ tệp được tạo không liên quan hoặc tài liệu lặp và chừa chỗ cho câu trả lời. Văn bản nguồn, lịch sử, quan sát công cụ và mã được tạo dùng chung dung lượng chuỗi cấu hình; đầu vào lớn nhất có thể không nên được coi là ghi nhớ hoàn hảo mọi phần phụ thuộc.
Hướng dẫn tạo văn bản
Các khuyến nghị thực hành tốt đề xuất temperature 0,7, top_p 0,8, top_k 20 và repetition penalty 1,05. Khuyến nghị repetition-penalty cụ thể khác nhiều mô hình Qwen khác và vẫn là một phần cách dùng phiên bản Coder này. Qwen khuyến nghị dung lượng sinh 65.536 token cho phần lớn câu hỏi, là khuyến nghị thay vì mức tối đa cứng được xác lập độc lập.
Nêu ngôn ngữ và dạng đầu ra, như bản vá, hàm hoàn chỉnh hoặc giải thích, và kiểm tra cú pháp cùng giao diện sản phẩm trong quy trình phát triển thực. Ví dụ hàm của nhà phát triển minh họa cơ chế công cụ; hợp đồng công cụ vẫn cần tên đối số và ngữ nghĩa trả về nhất quán nội bộ trong ứng dụng sử dụng.
Hạn chế đáng kể và kết quả hữu ích
Đầu vào được công bố của checkpoint này là văn bản. Nó không trực tiếp xác lập khả năng hiểu ảnh, âm thanh hay video. Mã được tạo và giải thích tự tin vẫn là sản phẩm dự thảo cho tới khi phép kiểm tra hoặc quan sát liên quan thực sự được môi trường kết nối trả về. Kết quả hữu ích là đề xuất triển khai có thể xem xét, gắn với điều kiện kho mã được cung cấp, giữ đúng định danh Coder, chế độ không suy nghĩ và hướng dẫn tạo văn bản của nhà phát triển.
POST /v1/chat/completionstexttext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct | Mặc định— |
Trườngmessages | Loạimessage[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Số mục tối thiểu: 1 | Mặc định— |
Trườngmessages[].role | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá 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[].content | Loạistring|content_part[]|null | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].tool_calls | Loạitool_call[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].tool_call_id | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: role=tool; dùng ID thực tế được trả về | Mặc định— |
Trườngmessages[].name | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].reasoning_content | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá 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_details | Loạiobject|array | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmax_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmax_completion_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngstream | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
Trườngstream_options.include_usage | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtemperature | Loạinumber | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtop_p | Loạinumber | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngstop | Loạistring|string[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools | Loạifunction_tool[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools[].type | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn function Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools[].function.name | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Có cung cấp công cụ hàm | Mặc định— |
Trườngtools[].function.description | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngtools[].function.parameters | LoạiJSON_schema | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngtool_choice | Loạistring|object | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngparallel_tool_calls | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngresponse_format | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngreasoning_effort | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngreasoning | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngservice_tier | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườnginstructions | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Trường tương thích | Mặc định— |
Trườngfunctions | Loạifunction[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngfunction_call | Loạistring|object | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngprompt_cache_options | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmodalities | Loạistring[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn text | Mặc định— |
Trườngprovider | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: provider.options bị từ chối trên tuyến văn bản Ultra này | Mặc định— |
Trườngcache_control.ttl | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: 1h bị từ chối tại các vị trí lưu đệm prompt thực tế | Mặc định— |
Văn bản · Văn bản UTF8
messages[].content
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốrequired | Hợp đồngmodel, messages |
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext |
Tham sốmessages | Hợp đồngMảng thông điệp có cấu trúc role/content |
Tham sốfile_material | Hợp đồngTài liệu UTF-8 thực tế được chèn nguyên dạng văn bản; không suy ra ID tệp |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Tham sốcontrol_scope | Hợp đồngTùy từng mô hình; công cụ hàm của người dùng khác với công cụ do dịch vụ cung cấp |
Tham sốoutput_modalities | Hợp đồngtext |
Tham sốhosted_operations | Hợp đồngfalse |
Tham sốmultimodal_input_binding | Hợp 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.
Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.
Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Token ngữ cảnh, lớn hơn | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồm | Phí |
|---|---|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Token ngữ cảnh, lớn hơn— | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.0002 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0008 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
| Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn0 | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.0002 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0008 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson hoặc SSE
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.
Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngchoices[].index | Loạiinteger |
Trườngchoices[].message.content | Loạistring|null |
Trườngchoices[].message.tool_calls | Loạitool_call[] |
Trườngchoices[].message.reasoning_content | Loạistring |
Trườngchoices[].message.reasoning_details | Loạiobject|array |
Trườngchoices[].finish_reason | Loạistring|null |
Trườngusage | Loạiobject |
| Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo |
|---|---|---|
Phản hồi400 · invalid_request_error | Điều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ | Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instructQwen3-Coder-30B-A3B-Instruct là mô hình lập trình văn bản không suy nghĩ của Qwen, với tổng cộng 30,5 tỷ tham số và 3,3 tỷ được kích hoạt. Mô hình hướng tới phát triển ở quy mô kho mã, lập trình và quy trình agent trình duyệt, với ngữ cảnh gốc 262.144 token và định dạng gọi hàm chuyên biệt.
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.
Điểm nổi bật: lập trình ở quy mô kho mã
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct là mô hình văn bản tập trung vào chỉ dẫn cho agent lập trình. Qwen công bố lập trình, sử dụng agent trình duyệt và hiểu ở quy mô kho mã, với định dạng gọi hàm chuyên biệt và tích hợp qua quy trình như Qwen Code. Đầu vào và đầu ra là văn bản. Giữ đúng checkpoint Coder này thay vì thay bằng Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 đa dụng hoặc Qwen3-Coder-Next, vốn có trọng tâm huấn luyện và hướng dẫn tạo văn bản khác.
Ngữ cảnh gốc là 262.144 token, với nhà phát triển mô tả mở rộng lên xấp xỉ một triệu bằng YaRN. Ngữ cảnh lớn có thể đặt nhiều bằng chứng kho mã cùng nhau, nhưng tác vụ rõ ràng vẫn cần mô-đun, giao diện và yêu cầu liên quan. Cung cấp sản phẩm mong đợi và hành vi có thể quan sát trước khi yêu cầu thay đổi mã.
Tổng quan mô hình
Mô hình mixture-of-experts có tổng cộng 30,5 tỷ tham số và kích hoạt 3,3 tỷ. Mô hình có 48 lớp, 128 chuyên gia và tám chuyên gia được chọn mỗi token. Tham số tổng và tham số kích hoạt có ý nghĩa khác nhau; con số kích hoạt không phải kích thước toàn bộ checkpoint. Cấu hình mô hình ngôn ngữ nhân quả là mô hình văn bản, không phải giao diện thị giác hay giọng nói.
Coder-30B-A3B-Instruct chỉ hỗ trợ chế độ không suy nghĩ và không tạo khối suy nghĩ rõ ràng. Đặt enable_thinking=False là không cần thiết trong ví dụ nhà phát triển. Mô hình vẫn có thể giải thích thuật toán hoặc biện minh cho bản vá bằng văn bản thường. Yêu cầu bước suy luận không nên nhầm với bật hành vi Thinking riêng của phiên bản Qwen khác.
Chuẩn bị yêu cầu phát triển
Cung cấp mã liên quan, đầu vào thể hiện hành vi hiện tại, kết quả quan sát được và thay đổi dự kiến. Với thuật toán, xác định ràng buộc đầu vào và đầu ra cần có trước khi hỏi cách tiếp cận. Với sửa kho mã, xác định tính năng bị ảnh hưởng và giao diện mà phần triển khai phải giữ. Yêu cầu bản vá chỉnh sửa được hoặc hàm hoàn chỉnh tách khỏi lời bình giải thích.
Phản hồi hữu ích có thể tổ chức chẩn đoán, thay đổi đề xuất và các phép kiểm tra cần để rà soát. Khi tác vụ dựa trên tham chiếu thị giác hoặc hành vi được ghi lại, cung cấp cách biểu diễn văn bản phù hợp và giữ mã định danh để đối chiếu kết quả với bản gốc. So sánh bản vá đề xuất với mã được cung cấp, hành vi mong đợi và kết quả do các phép kiểm tra được kết nối trả về.
Lập trình kiểu agent và quy trình trình duyệt
Nhà phát triển nhấn mạnh gọi công cụ và định dạng gọi hàm được thiết kế riêng. Quy trình agent được kết nối cung cấp mô tả công cụ, lược đồ đầu vào và quan sát, đồng thời thực hiện thao tác thực tế. Xác định hành động được phép và điều kiện hoàn thành, rồi đưa kết quả kiểm tra hoặc thực thi thực tế cho mô hình để cập nhật công việc đề xuất.
Khả năng agent trình duyệt nghĩa là tham gia quy trình với công cụ trình duyệt được kết nối, không phải tự động truy cập trình duyệt người dùng hay trang hiện tại. Phân biệt tương tự áp dụng cho xem kho mã và thực thi mã. Lệnh đề xuất, yêu cầu công cụ và thao tác hoàn thành cần riêng biệt trong báo cáo cuối. Giữ định dạng công cụ và cách phân tích của mô hình gốc thay vì giả định mẫu mô hình khác thay thế được.
Ngữ cảnh dài và cấu hình
Nhà phát triển mô tả mở rộng YaRN từ ngữ cảnh gốc 262.144 token lên khoảng một triệu cho tác vụ quy mô kho mã. Dùng cấu hình ngữ cảnh phù hợp tài liệu kho mã, đồng thời chừa không gian cho quan sát công cụ và kết quả. Hướng dẫn bắt đầu nhanh cũng đề xuất ngữ cảnh nhỏ hơn, như 32.768, khi áp lực bộ nhớ khiến thiết lập lớn hơn không hoạt động.
Giữ đường dẫn mã, tên hàm và định nghĩa liên quan trong đầu vào dài. Bỏ tệp được tạo không liên quan hoặc tài liệu lặp và chừa chỗ cho câu trả lời. Văn bản nguồn, lịch sử, quan sát công cụ và mã được tạo dùng chung dung lượng chuỗi cấu hình; đầu vào lớn nhất có thể không nên được coi là ghi nhớ hoàn hảo mọi phần phụ thuộc.
Hướng dẫn tạo văn bản
Các khuyến nghị thực hành tốt đề xuất temperature 0,7, top_p 0,8, top_k 20 và repetition penalty 1,05. Khuyến nghị repetition-penalty cụ thể khác nhiều mô hình Qwen khác và vẫn là một phần cách dùng phiên bản Coder này. Qwen khuyến nghị dung lượng sinh 65.536 token cho phần lớn câu hỏi, là khuyến nghị thay vì mức tối đa cứng được xác lập độc lập.
Nêu ngôn ngữ và dạng đầu ra, như bản vá, hàm hoàn chỉnh hoặc giải thích, và kiểm tra cú pháp cùng giao diện sản phẩm trong quy trình phát triển thực. Ví dụ hàm của nhà phát triển minh họa cơ chế công cụ; hợp đồng công cụ vẫn cần tên đối số và ngữ nghĩa trả về nhất quán nội bộ trong ứng dụng sử dụng.
Hạn chế đáng kể và kết quả hữu ích
Đầu vào được công bố của checkpoint này là văn bản. Nó không trực tiếp xác lập khả năng hiểu ảnh, âm thanh hay video. Mã được tạo và giải thích tự tin vẫn là sản phẩm dự thảo cho tới khi phép kiểm tra hoặc quan sát liên quan thực sự được môi trường kết nối trả về. Kết quả hữu ích là đề xuất triển khai có thể xem xét, gắn với điều kiện kho mã được cung cấp, giữ đúng định danh Coder, chế độ không suy nghĩ và hướng dẫn tạo văn bản của nhà phát triển.
POST /v1/messagestextjson, sse| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct | Mặc định— |
Trườngmessages | Loạimessage[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].role | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn user, assistant | Mặc định— |
Trườngmessages[].content | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmax_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngstream | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
Văn bản · Văn bản UTF-8
Chuỗi messages[].content
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốrequired | Hợp đồngmodel, messages, max_tokens |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngstream |
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext |
Tham sốtext_file_material | Hợp 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
Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.
Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Token ngữ cảnh, lớn hơn | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồm | Phí |
|---|---|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Token ngữ cảnh, lớn hơn— | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.0002 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0008 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
| Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn0 | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.0002 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0008 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON hoặc SSE
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.
Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngid | Loạistring |
Trườngmodel | Loạistring |
Trườngcontent[] | Loạitext|thinking|tool_use|other content block |
Trườngstop_reason | Loạistring|null |
Trườngusage | Loạiobject |
| Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo |
|---|---|---|
Phản hồi400 · invalid_request_error | Điều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ | Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Implement interval overlap correctly\n\nImplement overlaps(a, b) for two half-open intervals [start, end), using numeric endpoints. Intervals touching at an endpoint do not overlap. Reject intervals with start greater than end; empty intervals never overlap. Return a complete Python function and tests for genuine overlap, touching, empty and reversed intervals. Keep the interface limited to two pairs.A complete Python function and four focused tests expressing the interval contract.Check that [1, 3) and [3, 5) return false and an empty interval cannot overlap a containing interval.