mô hình

Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Instruct

Markdown · JSON

Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Instruct

Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct là bản thị giác-ngôn ngữ hỗn hợp chuyên gia của Qwen, tập trung vào chỉ dẫn cho văn bản, hình ảnh và video. Mô hình trả về văn bản hoặc mã cho quy trình tác nhân thị giác, đọc tài liệu, câu hỏi không gian và viết mã từ hình ảnh, với OCR cho 32 ngôn ngữ và ngữ cảnh gốc 262.144 token.

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.

Bản 30B-A3B Instruct

Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct là bản hỗn hợp chuyên gia, tập trung vào chỉ dẫn của Qwen3-VL. Mô hình kết hợp văn bản với hình ảnh hoặc video và tạo văn bản, gồm mã. Giữ đúng danh tính Instruct này thay vì thay bằng bản Thinking tăng cường suy luận hoặc kích thước khác trong họ mô hình. Yêu cầu hữu ích xác định bằng chứng thị giác, câu hỏi và sản phẩm cụ thể mong đợi trong câu trả lời.

Tác nhân thị giác và viết mã từ hình ảnh

Nhà sản xuất mô tả việc nhận diện thành phần giao diện máy tính hoặc thiết bị di động, hiểu chức năng của chúng và gọi công cụ trong quy trình tác nhân thị giác. Cung cấp ảnh chụp màn hình cùng mục tiêu dự kiến, rồi hỏi điều khiển nhìn thấy nào tương ứng với nhiệm vụ và điều gì hỗ trợ lựa chọn. Ứng dụng được kết nối thực hiện hành động và trả về kết quả; chỉ nhận dạng hình ảnh không điều khiển thiết bị.

Viết mã từ hình ảnh gồm nội dung sơ đồ và HTML, CSS hoặc JavaScript được tạo từ hình ảnh hay video. Cung cấp bố cục tham chiếu kèm ràng buộc chức năng và yêu cầu mã nguồn có thể chỉnh sửa. Với thay đổi trên giao diện hiện có, đưa vào mã liên quan và trạng thái tương tác mong đợi. Tách sản phẩm khỏi giải thích để quy trình phát triển có thể kết xuất và kiểm tra. Mã nguồn được tạo là đề xuất cần xem xét, không phải bằng chứng ứng dụng hoạt động.

Nhận thức không gian, ngữ cảnh và video

Qwen ghi nhận đánh giá về vị trí đối tượng, góc nhìn và sự che khuất, với định vị hai chiều và hỗ trợ định vị ba chiều. Xác định đối tượng mục tiêu và hỏi các dấu hiệu nhìn thấy hỗ trợ quan hệ. Quan hệ dựa trên hình ảnh nên được giữ khác biệt với phép đo vật lý đã hiệu chuẩn.

Ngữ cảnh gốc là 262.144 token. Họ mô hình mô tả việc xử lý sách và video dài nhiều giờ, với lập chỉ mục sự kiện ở mức giây và mở rộng tới khoảng một triệu token qua cấu hình. Giữ thời gian và thứ tự khung hình khi hỏi về một chuỗi. Ngân sách biểu diễn đã cấu hình quyết định tài liệu nào được xử lý, nên mô tả rộng của họ mô hình về video dài không nên trở thành lời hứa nhớ hoàn hảo từng khung hình.

Suy luận đa phương thức, nhận dạng và OCR

Mô hình hỗ trợ câu hỏi thị giác về STEM và toán học, phân tích nhân quả và giải thích dựa trên bằng chứng. Cung cấp toàn bộ đề bài cùng nhãn sơ đồ và yêu cầu các giá trị được dùng trước khi kết luận cuối. Họ mô hình cũng mở rộng nhận dạng sang người, sản phẩm, địa danh, cây cối, động vật và nhân vật trong nội dung truyền thông. Kiểm tra kết quả nhận dạng khi danh tính chính xác là quan trọng.

OCR bao quát 32 ngôn ngữ và được thiết kế để cải thiện việc đọc trong điều kiện thiếu sáng, nhòe hoặc nghiêng, gồm từ vựng chuyên ngành và cấu trúc tài liệu. Cung cấp trang đọc được và yêu cầu trường, trích dẫn hoặc bảng có thể kiểm tra với nguồn. Khả năng hiểu văn bản và thị giác được kết hợp, nên câu hỏi có thể nối một đoạn với hình minh họa của nó và chỉ dẫn của người dùng.

Kiến trúc

Cấu hình được công bố xác định mô hình thị giác-ngôn ngữ hỗn hợp chuyên gia với 48 lớp văn bản, 128 chuyên gia và tám chuyên gia được chọn cho mỗi token. Interleaved-MRoPE biểu diễn thời gian, chiều rộng và chiều cao; DeepStack kết hợp đặc trưng từ nhiều tầng bộ mã hóa thị giác; căn chỉnh văn bản–mốc thời gian gắn sự kiện với tham chiếu thời gian. Dùng bản 30B-A3B Instruct này nhất quán khi chuẩn bị nhiệm vụ thị giác và so sánh kết quả.

Chuẩn bị đầu vào

Các ví dụ của họ mô hình bao gồm nhiệm vụ chỉ có văn bản, một hoặc nhiều hình ảnh và video. Gắn nhãn đầu vào thị giác và giữ mối quan hệ giữa chúng. Ngân sách pixel của hình ảnh và video tách biệt, với video tính pixel trên các khung hình được lấy mẫu. Kích thước hình ảnh được chỉ định rõ được căn theo bội số của 32. Mặc định video được ghi trong tài liệu là hai khung hình mỗi giây, có điều khiển tốc độ hoặc số khung hình trong những quy trình được hỗ trợ.

Tiện ích hỗ trợ nội dung đa phương tiện có thể giữ siêu dữ liệu video và khuyên tránh đổi kích thước lần hai khi đã đổi kích thước tài liệu. Với so sánh tài liệu, tổ chức câu trả lời theo nhãn trang. Với đoạn video, yêu cầu sự kiện, khoảng liên quan và bằng chứng hỗ trợ. So sánh trường, đoạn và thời điểm sự kiện được trả về với trang gốc hoặc đoạn gốc.

Hướng dẫn tạo đầu ra và giới hạn

Tệp tạo đầu ra của checkpoint mặc định dùng temperature 0,7, top_p 0,8, top_k 20 và repetition penalty 1,0. Bộ thiết lập Instruct của họ mô hình còn dùng presence penalty 1,5 và ngân sách đầu ra 32.768 token. Ngân sách đó thuộc bộ thiết lập của nhà sản xuất, không phải mức đầu ra tối đa cứng được xác lập độc lập. Không nên tự động gán ngân sách theo nhiệm vụ riêng của thẻ 8B Instruct cho bản này.

Quy trình mở rộng của họ mô hình dùng YaRN, đề xuất hệ số hai hoặc ba khi mở rộng cơ chế vị trí xen kẽ từ 256K lên khoảng 1M. Dành chỗ cho kết quả bên cạnh văn bản và nội dung thị giác được biểu diễn, rồi xác minh OCR, kết luận tính toán và mã được tạo với bằng chứng gốc. Giữ quy ước tạo đầu ra của Instruct khác biệt với thiết lập của checkpoint Thinking; chỉ tên bản không xác lập công tắc chế độ lai riêng cho ứng dụng.

Tác vụ thực tế

Tác vụ thực tế

Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh

Generate source from a written layout

Produce self-contained HTML and CSS from this written layout: a heading “Upload report”, a file input and a status line below it. On screens narrower than 480 pixels, controls fill the available width. Include empty, selected-file and error text examples, accessible labels and no external assets. Return editable source with a short state explanation.

Kết quả mong đợi

An HTML/CSS source artifact and a short explanation of the three requested states.

Kiểm tra kết quả

Check that the file input has an associated label, narrow layouts fit their container and every requested state has distinct text.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct

qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct

Alibaba /qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct

Bắt đầu

Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct là bản thị giác-ngôn ngữ hỗn hợp chuyên gia của Qwen, tập trung vào chỉ dẫn cho văn bản, hình ảnh và video. Mô hình trả về văn bản hoặc mã cho quy trình tác nhân thị giác, đọc tài liệu, câu hỏi không gian và viết mã từ hình ảnh, với OCR cho 32 ngôn ngữ và ngữ cảnh gốc 262.144 token.

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-vl-30b-a3b-instruct
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 $0.0003 / 1K token
Đầu ra · Token đầu ra $0.0012 / 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 cầuBiểu mức phí—Token ngữ cảnh, lớn hơn0Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trênPhí
Đầu vào · Token đầu vào $0.0003 / 1K token
Đầu ra · Token đầu ra $0.0012 / 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 →

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-vl-30b-a3b-instruct", "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-vl-30b-a3b-instruct',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-vl-30b-a3b-instruct',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-vl-30b-a3b-instruct

Bí danh đường dẫn phương thức

Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.

ID gọi liên quan

qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct

qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct

Alibaba /qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct

Bắt đầu

Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct là bản thị giác-ngôn ngữ hỗn hợp chuyên gia của Qwen, tập trung vào chỉ dẫn cho văn bản, hình ảnh và video. Mô hình trả về văn bản hoặc mã cho quy trình tác nhân thị giác, đọc tài liệu, câu hỏi không gian và viết mã từ hình ảnh, với OCR cho 32 ngôn ngữ và ngữ cảnh gốc 262.144 token.

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-vl-30b-a3b-instruct
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 $0.0003 / 1K token
Đầu ra · Token đầu ra $0.0012 / 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 cầuBiểu mức phí—Token ngữ cảnh, lớn hơn0Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trênPhí
Đầu vào · Token đầu vào $0.0003 / 1K token
Đầu ra · Token đầu ra $0.0012 / 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 →

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-vl-30b-a3b-instruct",
  "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-vl-30b-a3b-instruct', '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-vl-30b-a3b-instruct', '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-vl-30b-a3b-instruct

Bí danh đường dẫn phương thức

Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.

ID gọi liên quan

qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct

FAQ · Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Instruct
Có những đầu vào và kết quả nào?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct: text → text

POST /v1/messages · qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct: text → json, sse

Yêu cầu sử dụng những trường nào?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct: model, messages, max_tokens, stream

Áp dụng những giới hạn nào?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct: 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