模型

Qwen: Qwen3.7 Flash

Markdown · JSON

Qwen: Qwen3.7 Flash

Qwen3.7 Flash 是 Qwen 的視覺語言模型系列,接受文字、影像及影片並傳回文字。原廠強調更強的物件辨識、空間理解、多模態代理工作及視覺程式設計;思考預設啟用,也可選用直接回答模式。

關於模型

此說明介紹模型的能力。Ailoot 可用的輸入、輸出與選項,依所選方法列於下方。

Qwen3.7 Flash 版本

Qwen3.7 Flash 是原生視覺語言模型系列,理解文字、影像及影片並以文字回應。原廠發布說明指出,相較 Qwen3.6 Flash,多模態感知與代理執行能力更強。實際任務範圍包含辨識物件、理解視覺場景、推理空間關係,以及依視覺資料準備程式碼或說明。

官方發布列出 qwen3.7-flash 及含日期的 qwen3.7-flash-2026-07-15。記錄結果時保留確切模型名稱:不含日期的 Flash 名稱不識別固定原廠快照。此處使用的發布描述未確立開放檢查點的參數數量或數值表示形式。

物件辨識、真實世界感知與空間

提供場景影像及具體問題:哪個物件重要、應檢視何種關係,以及哪些可見細節應支持答案。圖解應保留標籤,並提供解讀所需定義。實用輸出將觀察與推論關係分開,更容易將說明與來源比較。

多張影像應為各輸入加上標籤,要求依標籤組織比較。影片應指出相關事件,保留順序或時間資訊。將精確數量、空間量測及影格層級觀察同提供資料核對。

多模態代理

發布資料強調 Search Agent 與程式碼直譯器代理情境,以及更穩定的多步驟執行。此類工作流程由應用程式提供允許工具、執行動作並傳回觀察。模型可依結果更新計畫。描述目標及完成條件,要求最終產物及任何仍待釐清的證據。供應商列出函式呼叫、結構化輸出、前綴補全及上下文快取。北京與新加坡支援網頁搜尋,其他列出的區域範圍不支援。北京別名支援批次推論,其他區域不支援;微調不受支援。

模型的代理專長不應與每個介面內建存取最新來源或執行環境混淆。任務需要擷取或執行程式碼時,區分實際工具傳回的結果與模型文字中的建議動作。此說明不確立其他應用程式公開哪些工具。

視覺程式設計

Qwen 說明依視覺資料進行程式設計的能力有所提升。實用請求可結合螢幕截圖或版面與功能需求,要求可編輯程式碼。在提供的任務中指定框架或輸出形式、互動狀態及限制。將生成產物與說明分開要求,供開發工作流程審查或渲染。

既有介面應指出預定變更及相關原始碼上下文,而非要求無關重新設計。模型可將視覺需求連結至程式碼提案;提案不證明介面已渲染或行為正確。這些任務範例運用原廠視覺程式設計範圍,不加入執行保證。

思考與直接回應

原廠支援模型指南將 Qwen3.7 Flash 列為混合思考系列,預設啟用思考。文件記載的混合工作流程可停用思考以直接回答。介面同時提供推理與最終答案時,應區分兩者。不要僅因共用 Qwen 名稱,就套用另行具名的 Qwen-Omni 模型或開放密集模型的控制項。

連結多項觀察的視覺問題可使用深入分析;直接描述則要求直接結果。指定可檢查的最終結構,例如觀察表格、簡明結論或程式碼檔案,不要以答案長度作為品質指標。

限制與輸入準備

Alibaba 專屬 Qwen3.7-Flash 頁面列出1,000,000 token 上下文;直接回應輸入上限為991,808 token,思考模式為983,616;兩種模式輸出上限皆為131,072。頁面另列思維鏈長度上限262,144 token。保持相關視覺細節清晰可讀、刪減無關資料,並為所需結果預留空間。將物件標籤、空間推論、擷取文字及程式碼提案同所提供證據核對。實用描述應保留原廠具體的感知、代理與視覺程式設計範圍,以及其混合回應模式。

實用任務

實用任務

英文技術範例

Check a spatial claim from a text grid

Use this written grid description: the red box is at row 2, column 1; the blue box is at row 2, column 3; the green box is at row 1, column 3. Rows increase downward and columns increase rightward. Describe their relative positions and assess the claim that green is directly above red.

預期結果

A relative-position description and a supported assessment of the claim, citing grid coordinates.

檢查結果

Check that directly above requires the same column and that the stated row direction is respected.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen/qwen3.7-flash

qwen/qwen3.7-flash

Alibaba /qwen/qwen3.7-flash

入門

Qwen3.7 Flash 是 Qwen 的視覺語言模型系列,接受文字、影像及影片並傳回文字。原廠強調更強的物件辨識、空間理解、多模態代理工作及視覺程式設計;思考預設啟用,也可選用直接回答模式。

接受的輸入
文字
結果
文字

Ailoot 可用 · 輸入與方法

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
輸入
text
輸出
text
輸出格式
json 或 SSE
欄位類型要求值與限制預設值
欄位model類型string要求必填值與限制
qwen/qwen3.7-flash
預設值—
欄位messages類型message[]要求必填值與限制
項目數下限: 1
預設值—
欄位messages[].role類型string要求必填值與限制
範例:system, user, assistant, tool, function
條件: 這些角色由 原始碼中的相容型別明確表示;確切角色集合仍依模型而定。
依模型而定
預設值—
欄位messages[].content類型string|content_part[]|null要求選填值與限制預設值—
欄位messages[].tool_calls類型tool_call[]要求選填值與限制預設值—
欄位messages[].tool_call_id類型string要求選填值與限制
適用條件: role=tool;使用實際回傳的 ID
預設值—
欄位messages[].name類型string要求選填值與限制預設值—
欄位messages[].reasoning_content類型string要求選填值與限制
適用條件: 此模型使用推理內容時,將實際回傳的推理內容帶回後續請求
預設值—
欄位messages[].reasoning_details類型object|array要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位max_tokens類型integer要求選填值與限制
最小值: 1
依模型而定
預設值—
欄位max_completion_tokens類型integer要求選填值與限制
最小值: 1
依模型而定
預設值—
欄位stream類型boolean要求選填值與限制預設值false
欄位stream_options.include_usage類型boolean要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位temperature類型number要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位top_p類型number要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位stop類型string|string[]要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位tools類型function_tool[]要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位tools[].type類型string要求選填值與限制
function
依模型而定
預設值—
欄位tools[].function.name類型string要求必填值與限制
適用條件: 已提供函式工具
預設值—
欄位tools[].function.description類型string要求選填值與限制預設值—
欄位tools[].function.parameters類型JSON_schema要求選填值與限制預設值—
欄位tool_choice類型string|object要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位parallel_tool_calls類型boolean要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位response_format類型object要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位reasoning_effort類型string要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位reasoning類型object要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位service_tier類型string要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位instructions類型string要求選填值與限制
相容性欄位
預設值—
欄位functions類型function[]要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位function_call類型string|object要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位prompt_cache_options類型object要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位modalities類型string[]要求選填值與限制
text
預設值—
欄位provider類型object要求選填值與限制
條件: 此 Ultra 文字路由拒絕 provider.options
預設值—
欄位cache_control.ttl類型string要求選填值與限制
條件: 實際提示詞快取位置拒絕 1h
預設值—
輸入素材組合

文字 · UTF8 文字

messages[].content

方法參數與生命週期
參數規格
參數content_type規格application/json
參數required規格model, messages
參數material_types規格text
參數messages規格具有 role/content 結構的訊息陣列
參數file_material規格實際 UTF-8 文件以原文文字插入;不推定檔案 ID
參數optional_controls規格stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
參數control_scope規格依模型而定;使用者函式工具與託管工具不同
參數output_modalities規格text
參數hosted_operations規格false
參數multimodal_input_binding規格null

生命週期: synchronous_or_streamed

將確切模型 ID 與 messages 一併送出。

上下文長度不是輸出上限。

文字檔案可提供原文文字;圖片/音訊/檔案物件輸入需要精確綁定。

方案

費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。

快速模式
標準費率 選取快速模式時
flex 模式
標準費率 選取 flex 模式時
最高推理強度
標準費率 最高推理強度採用 default 調整值時

Ailoot 費率

各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

設定費率表上下文 Token 數大於上下文 Token 數小於或等於費用
設定詞元基本費率費率表基本費率上下文 Token 數大於—上下文 Token 數小於或等於無上限費用
輸入 · 輸入 Token $0.00006 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.00026 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.000012 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 $0.000076 / 1K Token
輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token
設定請求長度級距 1費率表—上下文 Token 數大於0上下文 Token 數小於或等於32,000費用
輸入 · 輸入 Token $0.00006 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.00026 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.000012 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 $0.000076 / 1K Token
輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token
設定請求長度級距 2費率表—上下文 Token 數大於32,000上下文 Token 數小於或等於256,000費用
輸入 · 輸入 Token $0.0002 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.0008 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.00004 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 $0.00025 / 1K Token
輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token
設定請求長度級距 3費率表—上下文 Token 數大於256,000上下文 Token 數小於或等於無上限費用
輸入 · 輸入 Token $0.0004 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.0016 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.00008 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 $0.0005 / 1K Token
輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後,依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →

請求範例

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython 串流
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/qwen3.7-flash", "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/qwen3.7-flash',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/qwen3.7-flash',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")

接收並儲存結果

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json 或 SSE

保留所有已完成的結果

請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。

保留每個候選項及其內容/工具呼叫/推理。SSE 中依候選項/工具索引組合增量,保留最終完成原因與用量。

需要檢查原始回應時

保留請求/回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。

回應欄位
欄位類型
欄位choices[].index類型integer
欄位choices[].message.content類型string|null
欄位choices[].message.tool_calls類型tool_call[]
欄位choices[].message.reasoning_content類型string
欄位choices[].message.reasoning_details類型object|array
欄位choices[].finish_reason類型string|null
欄位usage類型object
錯誤與後續步驟
回應條件下一步
回應400 · invalid_request_error條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效下一步提出新的建立請求前,先修正指定欄位。

別名

模型別名

Ailoot Ultra qwen/qwen3.7-flash

方法路徑別名

請使用上方列出的 API 方法路徑。

相關呼叫用 ID

qwen/qwen3.7-flash

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen/qwen3.7-flash

qwen/qwen3.7-flash

Alibaba /qwen/qwen3.7-flash

入門

Qwen3.7 Flash 是 Qwen 的視覺語言模型系列,接受文字、影像及影片並傳回文字。原廠強調更強的物件辨識、空間理解、多模態代理工作及視覺程式設計;思考預設啟用,也可選用直接回答模式。

接受的輸入
文字
結果
json · sse

Ailoot 可用 · 輸入與方法

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
輸入
text
輸出
json, sse
輸出格式
JSON 或 SSE
欄位類型要求值與限制預設值
欄位model類型string要求必填值與限制
qwen/qwen3.7-flash
預設值—
欄位messages類型message[]要求必填值與限制預設值—
欄位messages[].role類型string要求必填值與限制
user, assistant
預設值—
欄位messages[].content類型string要求必填值與限制預設值—
欄位max_tokens類型integer要求必填值與限制預設值—
欄位stream類型boolean要求選填值與限制預設值false
輸入素材組合

文字 · UTF-8 文字

messages[].content 字串

方法參數與生命週期
參數規格
參數content_type規格application/json
參數required規格model, messages, max_tokens
參數optional_controls規格stream
參數material_types規格text
參數text_file_material規格讀取實際 UTF-8 文件,將文字放入指定的 input 或訊息內容字串。

生命週期: synchronous_or_streamed

方案

費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。

快速模式
標準費率 選取快速模式時
flex 模式
標準費率 選取 flex 模式時
最高推理強度
標準費率 最高推理強度採用 default 調整值時

Ailoot 費率

各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

設定費率表上下文 Token 數大於上下文 Token 數小於或等於費用
設定詞元基本費率費率表基本費率上下文 Token 數大於—上下文 Token 數小於或等於無上限費用
輸入 · 輸入 Token $0.00006 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.00026 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.000012 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 $0.000076 / 1K Token
輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token
設定請求長度級距 1費率表—上下文 Token 數大於0上下文 Token 數小於或等於32,000費用
輸入 · 輸入 Token $0.00006 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.00026 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.000012 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 $0.000076 / 1K Token
輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token
設定請求長度級距 2費率表—上下文 Token 數大於32,000上下文 Token 數小於或等於256,000費用
輸入 · 輸入 Token $0.0002 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.0008 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.00004 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 $0.00025 / 1K Token
輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token
設定請求長度級距 3費率表—上下文 Token 數大於256,000上下文 Token 數小於或等於無上限費用
輸入 · 輸入 Token $0.0004 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.0016 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.00008 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 $0.0005 / 1K Token
輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後,依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →

請求範例

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

完整的最小 JSON 請求主體curl · 使用您的 UTF-8 文件Python · 儲存完整結果
{
  "model": "qwen/qwen3.7-flash",
  "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/qwen3.7-flash', '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/qwen3.7-flash', '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))

接收並儲存結果

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON 或 SSE

保留所有已完成的結果

請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。

保留所有內容區塊、思考簽章與實際工具使用 ID。組合所有 SSE 區塊增量;第一個文字區塊不是完整輸出。

需要檢查原始回應時

保留請求/回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。

回應欄位
欄位類型
欄位id類型string
欄位model類型string
欄位content[]類型text|thinking|tool_use|other content block
欄位stop_reason類型string|null
欄位usage類型object
錯誤與後續步驟
回應條件下一步
回應400 · invalid_request_error條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效下一步提出新的建立請求前,先修正指定欄位。

別名

模型別名

Ailoot Ultra qwen/qwen3.7-flash

方法路徑別名

請使用上方列出的 API 方法路徑。

相關呼叫用 ID

qwen/qwen3.7-flash

FAQ · Qwen: Qwen3.7 Flash
可以使用哪些輸入與結果?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3.7-flash: text → text

POST /v1/messages · qwen/qwen3.7-flash: text → json, sse

請求使用哪些欄位?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3.7-flash: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · qwen/qwen3.7-flash: model, messages, max_tokens, stream

適用哪些限制?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3.7-flash: messages.min_items: 1

更多詳情

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