Qwen3 Coder API by Alibaba
Qwen3-Coder is the code version of Qwen3.
कोड उदाहरण
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("ATLASCLOUD_API_KEY"),
base_url="https://api.atlascloud.ai/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="Qwen/Qwen3-Coder",
messages=[
{
"role": "user",
"content": "hello"
}
],
max_tokens=1024,
temperature=0.7
)
print(response.choices[0].message.content)इंस्टॉल करें
अपनी प्रोग्रामिंग भाषा के लिए आवश्यक पैकेज इंस्टॉल करें।
pip install requestsप्रमाणीकरण
सभी API अनुरोधों के लिए API कुंजी के माध्यम से प्रमाणीकरण आवश्यक है। आप अपनी API कुंजी Atlas Cloud डैशबोर्ड से प्राप्त कर सकते हैं।
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"HTTP हेडर
import os
API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}क्लाइंट-साइड कोड या सार्वजनिक रिपॉज़िटरी में अपनी API कुंजी कभी उजागर न करें। इसके बजाय एनवायरनमेंट वेरिएबल या बैकएंड प्रॉक्सी का उपयोग करें।
अनुरोध सबमिट करें
import requests
url = "https://api.atlascloud.ai/v1/chat/completions"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
"model": "your-model",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"max_tokens": 1024
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())Input Schema
अनुरोध बॉडी में निम्नलिखित पैरामीटर स्वीकार किए जाते हैं।
अनुरोध बॉडी का उदाहरण
{
"model": "Qwen/Qwen3-Coder",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
],
"max_tokens": 1024,
"temperature": 0.7,
"stream": false
}Output Schema
API एक ChatCompletion-संगत प्रतिक्रिया लौटाता है।
प्रतिक्रिया का उदाहरण
{
"id": "chatcmpl-abc123",
"object": "chat.completion",
"created": 1700000000,
"model": "model-name",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "Hello! How can I assist you today?"
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 10,
"completion_tokens": 20,
"total_tokens": 30
}
}Atlas Cloud Skills
Atlas Cloud Skills 300+ AI मॉडल को सीधे आपके AI कोडिंग असिस्टेंट में इंटीग्रेट करता है। इंस्टॉल करने के लिए एक कमांड, फिर इमेज, वीडियो जनरेट करने और LLM के साथ चैट करने के लिए प्राकृतिक भाषा का उपयोग करें।
समर्थित क्लाइंट
इंस्टॉल करें
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skillsAPI कुंजी सेटअप करें
Atlas Cloud डैशबोर्ड से अपनी API कुंजी प्राप्त करें और इसे एनवायरनमेंट वेरिएबल के रूप में सेट करें।
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"क्षमताएँ
एक बार इंस्टॉल होने के बाद, आप सभी Atlas Cloud मॉडल तक पहुँचने के लिए अपने AI असिस्टेंट में प्राकृतिक भाषा का उपयोग कर सकते हैं।
MCP Server
Atlas Cloud MCP Server आपके IDE को Model Context Protocol के माध्यम से 300+ AI मॉडल से जोड़ता है। किसी भी MCP-संगत क्लाइंट के साथ काम करता है।
समर्थित क्लाइंट
इंस्टॉल करें
npx -y atlascloud-mcpकॉन्फ़िगरेशन
अपने IDE की MCP सेटिंग्स फ़ाइल में निम्नलिखित कॉन्फ़िगरेशन जोड़ें।
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atlascloud-mcp"
],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}उपलब्ध टूल
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
Highlights
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct. featuring the following key enhancements:
- Significant Performance among open models on Agentic Coding, Agentic Browser-Use, and other foundational coding tasks, achieving results comparable to Claude Sonnet.
- Long-context Capabilities with native support for 256K tokens, extendable up to 1M tokens using Yarn, optimized for repository-scale understanding.
- Agentic Coding supporting for most platform such as Qwen Code, CLINE, featuring a specially designed function call format.
Model Overview
Qwen3-480B-A35B-Instruct has the following features:
- Type: Causal Language Models
- Training Stage: Pretraining & Post-training
- Number of Parameters: 480B in total and 35B activated
- Number of Layers: 62
- Number of Attention Heads (GQA): 96 for Q and 8 for KV
- Number of Experts: 160
- Number of Activated Experts: 8
- Context Length: 262,144 natively.
NOTE: This model supports only non-thinking mode and does not generate <think></think> blocks in its output. Meanwhile, specifying enable_thinking=False is no longer required.
