Source: https://ailoot.ai/models/da/qwen-qwen3-5-flash-02-23/ Canonical: https://ailoot.ai/models/da/qwen-qwen3-5-flash-02-23/ Language: da # Qwen: Qwen3.5-Flash [Markdown](https://ailoot.ai/models/da/qwen-qwen3-5-flash-02-23/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/da/qwen-qwen3-5-flash-02-23/facts.json) ## [Qwen: Qwen3.5-Flash](https://ailoot.ai/models/da/qwen-qwen3-5-flash-02-23/) Qwen3.5 Flash-udgivelsen fra 23. februar er en vision-sprogmodel til tekst, billeder og video med tekst som output. Den kombinerer hybrid attention og sparsomme eksperter med Flash-familiens forløb for tænkning og direkte svar til programmering, visuel analyse og værktøjsunderstøttede opgaver. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3.5-flash-02-23`](https://ailoot.ai/models/da/qwen-qwen3-5-flash-02-23/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3.5-flash-02-23`](https://ailoot.ai/models/da/qwen-qwen3-5-flash-02-23/#method-1) Om modellen Denne beskrivelse dækker modellens funktioner. Tilgængelige input, output og indstillinger i Ailoot står nedenfor for den valgte metode. Flash-udgivelsen fra 23. februar Qwen3.5 Flash er en modelfamilie med integreret billed- og sprogforståelse. Producentens udgivelse navngiver øjebliksbilledet fra 23. februar 2026 og beskriver en hybrid arkitektur, som kombinerer lineær attention med sparsom mixture-of-experts-beregning. Dens input er tekst, billeder og video, og resultatet er tekst. Udgivelsen fokuserer på balanceret inferens og opgaveevne på tværs af tekst- og multimodalt arbejde; den fastslår ikke en fast svartid for en bestemt applikation. Qwens åbne modelkort beskriver den administrerede Qwen3.5-Flash som svarende til Qwen3.5-35B-A3B med yderligere funktioner såsom en standardkontekst på en million tokens og indbyggede værktøjer. Det er en producentbeskrevet sammenhæng mellem tilbud, ikke en grund til at slå deres præcise navne, konfiguration eller grænsefladefunktioner sammen. Øjebliksbilledet fra 23. februar forbliver adskilt fra et løbende opdateret Flash-navn og fra senere Qwen-generationer. Tekst-, billed- og programmeringsopgaver Qwen3.5-familien er trænet med tidlig fusion af tekst og billeder og understøtter ræsonnementer, programmering, agenter og visuel forståelse. Til en programmeringsopgave baseret på et skærmbillede skal du levere den visuelle reference, relevant kode og krævet adfærd og derefter bede om en redigerbar leverance med en forklaring af de berørte betingelser. For et dokument eller diagram skal du bevare etiketter og enheder og bede om de specifikke felter eller konklusioner, der er nødvendige. Et nyttigt visuelt svar kan skelne mellem synlige fakta og udledte forhold og identificere det kildeområde eller den passage, der underbygger hver konklusion. For video skal du bevare rækkefølge og tidsangivelser og angive den relevante hændelse. Ved dokument- og videoanalyse skal de returnerede felter og påstande sammenlignes med de oprindelige etiketter, passager og tidsstempler. Modellen producerer tekstlig analyse eller kode; visuelt input indebærer ikke genererede billeder eller video. Tænkning og direkte svar Producentens modusvejledning identificerer Qwen3.5 Flash som hybridtænkende med tænkning aktiveret som standard. Det dokumenterede hybridforløb kan deaktivere tænkning for at give et direkte svar. Hold slutleverancen adskilt fra ræsonnementerne, når den valgte grænseflade leverer begge dele. Et kort svar kan passe til enkel udtrækning eller omskrivning, mens et spørgsmål, der forbinder flere betingelser, har gavn af en forklaring, som kan spores til kilden. Brug Flash-udgavens dokumenterede indstillinger frem for at overtage samplingforvalg, muligheder for tidligere ræsonnementer eller promptmarkører fra et andet Qwen-checkpoint. Det åbne Qwen3.5-35B-A3B-kort har sin egen historik- og genereringsopskrift; dets indstillinger er ikke automatisk en præcis kontrakt for en hostet Flash-grænseflade. Værktøjer og applikationsforløb Producenten beskriver yderligere værktøjer i det administrerede Flash-tilbud. Et tilsluttet forløb kan levere informationshentning, inspektion eller tilladt udførelse og returnere observationerne til modellen. Definér tilgængelige værktøjer, tilladte handlinger og den observerbare betingelse for færdiggørelse. Bed slutrapporten skelne mellem foreslået arbejde og resultater, som et faktisk værktøj har returneret. En models værktøjsorienterede evne fastslår ikke indbygget adgang til aktuelle kilder, filer eller et kodemiljø gennem enhver grænseflade. Et ønske om en tabel eller JSON-formet tekst skaber heller ikke i sig selv et håndhævet outputschema. Gør leverancen let at inspicere: kodefiler, en dokumentationstabel eller en kort konklusion knyttet til det leverede materiale. Kontekst og udgavespecifikke begrænsninger Qwen beskriver en standardkontekst på en million tokens til sin administrerede Flash-version. Det tilsvarende åbne checkpoint har en anden indbygget kontekst og en udtrykkelig udvidelsesprocedure, så disse talbeskrivelser bør forblive afgrænset til deres egne tilbud. Tekst, repræsenterede medier, samtalehistorik, ræsonnementer og svaret skal kunne rummes i det relevante konfigurerede sekvensbudget. Udvælg relevante tekst-, billed- eller videosegmenter, bevar dokument- og kodeidentifikatorer, og reservér plads til resultatet i arbejdssekvensen. Praktisk klargøring og gennemgang Til en iterativ programmeringsopgave skal du levere faktisk fejl- eller gennemgangsfeedback sammen med næste spørgsmål, så modellen kan opdatere sit ændringsforslag. Til dokumentanalyse skal du bede om understøttende passager og identificere manglende dokumentation udtrykkeligt. Kontrollér udtrukket tekst, beregninger og genereret kode mod kilden. Brug denne faste udgivelse til tekst-, billed- eller videoanalyse, der returnerer en konkret tekstleverance. Praktisk opgave ### Praktisk opgave Teknisk eksempel på engelsk ``` Refine a patch using test feedback A first patch changes deduplicate(values) to list(set(values)). The returned test observation is: input [3,1,3,2] expected [3,1,2], but order was not preserved. Propose a replacement that retains first occurrences and works on integers. Include a regression assertion and explain the one behavior the failed patch overlooked. Do not claim to run the test. ``` #### Forventet resultat ``` A revised Python function, a regression assertion and a short explanation tied to the supplied test observation. ``` #### Kontrollér resultatet ``` The duplicate 3 is removed while the order 3,1,2 survives; test execution remains a proposed check. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3.5-flash-02-23` [`qwen/qwen3.5-flash-02-23`](https://ailoot.ai/models/da/#m=qwen%2Fqwen3.5-flash-02-23&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-flash-02-23&fmt=chat) Alibaba /`qwen/qwen3.5-flash-02-23` ### Start Qwen3.5 Flash-udgivelsen fra 23. februar er en vision-sprogmodel til tekst, billeder og video med tekst som output. Den kombinerer hybrid attention og sparsomme eksperter med Flash-familiens forløb for tænkning og direkte svar til programmering, visuel analyse og værktøjsunderstøttede opgaver. Accepterede input Tekst Resultater Tekst ### Tilgængelig i Ailoot · input og metoder **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Inputtyper `text` Outputtyper `text` Outputformat json eller SSE | Felt | Type | Krav | Værdier og grænser | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Felt`model` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser qwen/qwen3.5-flash-02-23 | Standard— | | Felt`messages` | Type`message[]` | KravPåkrævet | Værdier og grænser Minimumsantal elementer: 1 | Standard— | | Felt`messages[].role` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser Eksempler: system, user, assistant, tool, function Betingelser: Disse roller er eksplicit repræsenteret i kildekodens kompatibilitetstyper; modellens præcise rollesæt er fortsat modelspecifikt. Afhænger af modellen | Standard— | | Felt`messages[].content` | Type`string\|content_part[]\|null` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— | | Felt`messages[].tool_calls` | Type`tool_call[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— | | Felt`messages[].tool_call_id` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Gælder når: role=tool; brug det faktisk returnerede ID | Standard— | | Felt`messages[].name` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— | | Felt`messages[].reasoning_content` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Gælder når: Send det faktisk returnerede ræsonnement tilbage, når modellen bruger det | Standard— | | Felt`messages[].reasoning_details` | Type`object\|array` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— | | Felt`max_tokens` | Type`integer` | KravValgfrit | Værdier og grænser Minimum: 1 Afhænger af modellen | Standard— | | Felt`max_completion_tokens` | Type`integer` | KravValgfrit | Værdier og grænser Minimum: 1 Afhænger af modellen | Standard— | | Felt`stream` | Type`boolean` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standardfalse | | Felt`stream_options.include_usage` | Type`boolean` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— | | Felt`temperature` | Type`number` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— | | Felt`top_p` | Type`number` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— | | Felt`stop` | Type`string\|string[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— | | Felt`tools` | Type`function_tool[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— | | Felt`tools[].type` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser function Afhænger af modellen | Standard— | | Felt`tools[].function.name` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser Gælder når: funktionsværktøj angivet | Standard— | | Felt`tools[].function.description` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— | | Felt`tools[].function.parameters` | Type`JSON_schema` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— | | Felt`tool_choice` | Type`string\|object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— | | Felt`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— | | Felt`response_format` | Type`object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— | | Felt`reasoning_effort` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— | | Felt`reasoning` | Type`object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— | | Felt`service_tier` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— | | Felt`instructions` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Kompatibilitetsfelt | Standard— | | Felt`functions` | Type`function[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— | | Felt`function_call` | Type`string\|object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— | | Felt`prompt_cache_options` | Type`object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— | | Felt`modalities` | Type`string[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser text | Standard— | | Felt`provider` | Type`object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Betingelser: provider.options afvises på denne Ultra-tekstrute | Standard— | | Felt`cache_control.ttl` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Betingelser: 1h afvises på de faktiske placeringer for promptcaching | Standard— | Kombinationer af inputmaterialer **Tekst** · UTF8-tekst `messages[].content` Metodeparametre og livscyklus | Parameter | Kontrakt | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Kontraktapplication/json | | Parameter`required` | Kontraktmodel, messages | | Parameter`material_types` | Kontrakttext | | Parameter`messages` | Kontraktbeskedarray med strukturen role/content | | Parameter`file_material` | Kontraktfaktisk UTF-8-dokument indsat som bogstavelig tekst; intet fil-ID udledes | | Parameter`optional_controls` | Kontraktstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parameter`control_scope` | Kontraktmodelspecifikt; brugerens funktionsværktøjer er forskellige fra hostede værktøjer | | Parameter`output_modalities` | Kontrakttext | | Parameter`hosted_operations` | Kontraktfalse | | Parameter`multimodal_input_binding` | Kontraktnull | Livscyklus: `synchronous_or_streamed` Send det præcise model-ID med messages. Kontekstlængde er ikke et outputloft. En tekstfil kan levere bogstavelig tekst; billed-, lyd- og filobjektinput kræver en præcis binding. ### Priser Tarifoplysninger tilføjer ikke anmodningsmuligheder. Understøttede parametre står ved den valgte metode. Hurtig tilstand Standardpris Når hurtig tilstand er valgt flex-tilstand Standardpris Når flex-tilstanden er valgt Maksimal ræsonneringsindsats Standardpris Når default-justeringen anvendes ved maksimal ræsonneringsindsats #### Ailoot-takster #### Priser efter konfiguration Knyt hver omkostning til de viste betingelser. Brug én takst for hver gruppe af alternative konfigurationer. | Konfiguration | Takstplan | Konteksttokens, mere end | Konteksttokens, op til og med | Beløb | | --- | --- | --- | --- | --- | | KonfigurationGrundtakster for tokens | TakstplanGrundtakst | Konteksttokens, mere end— | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.00013** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.00052** / 1K tokens Input · Cachelæsning **—** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **—** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens | | KonfigurationAnmodningslængde · niveau 1 | Takstplan— | Konteksttokens, mere end0 | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.00013** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.00052** / 1K tokens Input · Cachelæsning **—** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **—** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens | Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. [Sådan fungerer reservation og afregning →](https://ailoot.ai/docs/da/billing/reserve/) ### Eksempelanmodninger #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKPython-stream ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "qwen/qwen3.5-flash-02-23", "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 ``` ```python 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/qwen3.5-flash-02-23',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")) ``` ```python 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/qwen3.5-flash-02-23',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") ``` ### Hent og gem resultater #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json eller SSE ##### Behold alle færdige resultater Gem hvert fuldstændigt returneret svar, hver fil og hver indholdsdel. Bevar hvert valg og dets indhold, værktøjskald og ræsonnement. Saml i SSE deltaer efter valg-/værktøjsindeks, og bevar den endelige afslutningsårsag og forbrugsoplysningerne. ##### Hvis det oprindelige svar skal kontrolleres Bevar anmodnings-/svar-ID’er og headere. Der leveres ingen generel URL til at hente tekstjob. Svarfelter | Felt | Type | | --- | --- | | Felt`choices[].index` | Typeinteger | | Felt`choices[].message.content` | Typestring\|null | | Felt`choices[].message.tool_calls` | Typetool\_call\[\] | | Felt`choices[].message.reasoning_content` | Typestring | | Felt`choices[].message.reasoning_details` | Typeobject\|array | | Felt`choices[].finish_reason` | Typestring\|null | | Felt`usage` | Typeobject | Fejl og næste trin | Svar | Betingelse | Næste trin | | --- | --- | --- | | Svar400 · `invalid_request_error` | BetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdi | Næste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning. | ### Aliaser #### Modelaliaser **Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3.5-flash-02-23`](https://ailoot.ai/models/da/#m=qwen%2Fqwen3.5-flash-02-23&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-flash-02-23&fmt=chat) #### Aliaser for metodestier Brug metodestierne vist ovenfor. #### Relaterede kalder-ID’er [`qwen/qwen3.5-flash-02-23`](https://ailoot.ai/models/da/#m=qwen%2Fqwen3.5-flash-02-23&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-flash-02-23&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3.5-flash-02-23` [`qwen/qwen3.5-flash-02-23`](https://ailoot.ai/models/da/#m=qwen%2Fqwen3.5-flash-02-23&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-flash-02-23&fmt=messages) Alibaba /`qwen/qwen3.5-flash-02-23` ### Start Qwen3.5 Flash-udgivelsen fra 23. februar er en vision-sprogmodel til tekst, billeder og video med tekst som output. Den kombinerer hybrid attention og sparsomme eksperter med Flash-familiens forløb for tænkning og direkte svar til programmering, visuel analyse og værktøjsunderstøttede opgaver. Accepterede input Tekst Resultater json · sse ### Tilgængelig i Ailoot · input og metoder **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Inputtyper `text` Outputtyper `json`, `sse` Outputformat JSON eller SSE | Felt | Type | Krav | Værdier og grænser | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Felt`model` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser qwen/qwen3.5-flash-02-23 | Standard— | | Felt`messages` | Type`message[]` | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— | | Felt`messages[].role` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser user, assistant | Standard— | | Felt`messages[].content` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— | | Felt`max_tokens` | Type`integer` | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— | | Felt`stream` | Type`boolean` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standardfalse | Kombinationer af inputmaterialer **Tekst** · UTF-8-tekst `messages[].content som streng` Metodeparametre og livscyklus | Parameter | Kontrakt | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Kontraktapplication/json | | Parameter`required` | Kontraktmodel, messages, max\_tokens | | Parameter`optional_controls` | Kontraktstream | | Parameter`material_types` | Kontrakttext | | Parameter`text_file_material` | KontraktLæs det faktiske UTF-8-dokument, og indsæt teksten i det angivne input eller beskedens indholdsstreng. | Livscyklus: `synchronous_or_streamed` ### Priser Tarifoplysninger tilføjer ikke anmodningsmuligheder. Understøttede parametre står ved den valgte metode. Hurtig tilstand Standardpris Når hurtig tilstand er valgt flex-tilstand Standardpris Når flex-tilstanden er valgt Maksimal ræsonneringsindsats Standardpris Når default-justeringen anvendes ved maksimal ræsonneringsindsats #### Ailoot-takster #### Priser efter konfiguration Knyt hver omkostning til de viste betingelser. Brug én takst for hver gruppe af alternative konfigurationer. | Konfiguration | Takstplan | Konteksttokens, mere end | Konteksttokens, op til og med | Beløb | | --- | --- | --- | --- | --- | | KonfigurationGrundtakster for tokens | TakstplanGrundtakst | Konteksttokens, mere end— | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.00013** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.00052** / 1K tokens Input · Cachelæsning **—** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **—** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens | | KonfigurationAnmodningslængde · niveau 1 | Takstplan— | Konteksttokens, mere end0 | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.00013** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.00052** / 1K tokens Input · Cachelæsning **—** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **—** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens | Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. [Sådan fungerer reservation og afregning →](https://ailoot.ai/docs/da/billing/reserve/) ### Eksempelanmodninger #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Komplet minimalt requestbody i JSONcurl · brug dit UTF-8-dokumentPython · gem hele resultatet ```json { "model": "qwen/qwen3.5-flash-02-23", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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/qwen3.5-flash-02-23', '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 ``` ```python 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/qwen3.5-flash-02-23', '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)) ``` ### Hent og gem resultater #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON eller SSE ##### Behold alle færdige resultater Gem hvert fuldstændigt returneret svar, hver fil og hver indholdsdel. Bevar alle indholdsblokke, ræsonnementssignaturer og faktiske værktøjsbrugs-ID’er. Saml alle SSE-blokdeltaer; den første tekstblok er ikke hele outputtet. ##### Hvis det oprindelige svar skal kontrolleres Bevar anmodnings-/svar-ID’er og headere. Der leveres ingen generel URL til at hente tekstjob. Svarfelter | Felt | Type | | --- | --- | | Felt`id` | Typestring | | Felt`model` | Typestring | | Felt`content[]` | Typetext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Felt`stop_reason` | Typestring\|null | | Felt`usage` | Typeobject | Fejl og næste trin | Svar | Betingelse | Næste trin | | --- | --- | --- | | Svar400 · `invalid_request_error` | BetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdi | Næste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning. | ### Aliaser #### Modelaliaser **Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3.5-flash-02-23`](https://ailoot.ai/models/da/#m=qwen%2Fqwen3.5-flash-02-23&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-flash-02-23&fmt=messages) #### Aliaser for metodestier Brug metodestierne vist ovenfor. #### Relaterede kalder-ID’er [`qwen/qwen3.5-flash-02-23`](https://ailoot.ai/models/da/#m=qwen%2Fqwen3.5-flash-02-23&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-flash-02-23&fmt=messages) FAQ · Qwen: Qwen3.5-Flash Hvilke input og resultater er tilgængelige? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.5-flash-02-23`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3.5-flash-02-23`: `text` → `json`, `sse` Hvilke felter bruger anmodningen? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.5-flash-02-23`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3.5-flash-02-23`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Hvilke grænser gælder? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.5-flash-02-23`: `messages.min_items`: `1` Tilslut Ailoot til Claude Code, OpenCode, Hermes eller din egen applikation. ## Virksomheden og dens projektportefølje Virksomheden og dens projektportefølje: millioner af kunder; månedligt salg for milliarder. ## Køb tokens med rabat. Abonnementsrabat til regelmæssigt arbejde. Rabatkoder giver op til 50% på tokenkøb. Abonnement Vælg et abonnement med rabat til dine regelmæssige anmodninger. Rabatkode på op til 50% Indtast koden ved købet. Prisen genberegnes efter den aktuelle kampagne. Udgifter i historikken Model, tokens og beløb gemmes for hver anmodning. [Vælg abonnement](https://ailoot.ai/docs/da/billing/subscriptions/) · [Se modelpriser](https://ailoot.ai/models/da/) ## Tilslut API’et til produktet, du sælger. SaaS, apps og bots efter Ailoots tilbudsvilkår og licensaftale. Anmod om en forhandlerlicens til videresalg. Kommerciel applikation Byg generering af tekst, billeder, video og lyd ind i tjenestens betalte funktioner. Licens til forhandlere Send projektbeskrivelse og adgangsmodel. Bed om skriftlige vilkår for anvendelse og videresalg. Dokumenter på websitet Tilbudsvilkår, licensaftale og politik for behandling af data kan læses før tilslutning. [Anmod om forhandlerlicens](mailto:support@ailoot.ai) · [Tilbudsvilkår og licensaftale](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=da) ## Ailoot · Virksomheden og dens projektportefølje Ailoot bygger på solid driftserfaring, en stor kundebase, stabil service og løbende kontrol af KPI. Virksomheden og dens projektportefølje: millioner af kunder; månedligt salg for milliarder. Ailoot bruger denne driftserfaring til API-adgang til AI-funktioner i kundernes produkter, agenter, applikationer og automatiseringer.