Qwen3 VL 235B-A22B-Instruct API by Alibaba
Qwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct
Powerful multimodal model for image understanding, visual reasoning, and intelligent AI assistants.
Powerful multimodal model for image understanding, visual reasoning, and intelligent AI assistants.
Join the Discord community for the latest model updates, prompts, and support.
import os
from openai import OpenAI
# Vision Understanding Example
# Image: Use base64 encoding (data:image/png;base64,...)
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("ATLASCLOUD_API_KEY"),
base_url="https://api.atlascloud.ai/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="Qwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": "data:image/png;base64,<BASE64_IMAGE_DATA>"
}
},
{
"type": "text",
"text": "Please describe the content of this image"
}
]
}
],
max_tokens=1024,
temperature=0.7
)
print(response.choices[0].message.content)Programlama diliniz için gerekli paketi kurun.
pip install requestsTüm API istekleri, API anahtarı ile kimlik doğrulama gerektirir. API anahtarınızı Atlas Cloud kontrol panelinden alabilirsiniz.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"import os
API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}API anahtarınızı asla istemci tarafı kodunda veya herkese açık depolarda ifşa etmeyin. Bunun yerine ortam değişkenleri veya arka uç proxy kullanın.
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())İstek gövdesinde aşağıdaki parametreler kabul edilir.
{
"model": "Qwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
],
"max_tokens": 1024,
"temperature": 0.7,
"stream": false
}API, ChatCompletion uyumlu bir yanıt döndürür.
{
"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, 300'den fazla AI modelini doğrudan AI kodlama asistanınıza entegre eder. Kurmak için tek bir komut, ardından görüntü, video oluşturmak ve LLM ile sohbet etmek için doğal dil kullanın.
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skillsAPI anahtarınızı Atlas Cloud kontrol panelinden alın ve ortam değişkeni olarak ayarlayın.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"Kurulduktan sonra, tüm Atlas Cloud modellerine erişmek için AI asistanınızda doğal dil kullanabilirsiniz.
Atlas Cloud MCP Server, IDE'nizi Model Context Protocol aracılığıyla 300'den fazla AI modeline bağlar. Herhangi bir MCP uyumlu istemci ile çalışır.
npx -y atlascloud-mcpAşağıdaki yapılandırmayı IDE'nizin MCP ayarları dosyasına ekleyin.
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atlascloud-mcp"
],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}