Qwen-Plus (2025-04-28) ist die Version von Qwen3-Plus vom 28. April. Sie nimmt Text entgegen und gibt Text zurück, integriert die Modi Thinking und Non-Thinking und ermöglicht einen Moduswechsel während eines Gesprächs. Das Datum kennzeichnet die gewählte Version und grenzt sie von späteren Qwen-Plus-Veröffentlichungen und dynamisch aktualisierten Aliasnamen ab.
Der Thinking-Modus unterstützt Aufgaben, die eine Analyse von Bedingungen und Zusammenhängen erfordern. Stellen Sie die relevanten Belege bereit, definieren Sie die Frage und benennen Sie die Kriterien, an denen sich die Antwort orientieren soll. Bei einem Vergleich können Sie nach den Abwägungen zwischen zwei Optionen unter vorgegebenen Einschränkungen fragen. Bei einer Dokumentaufgabe können Sie fragen, welche Anforderungen übereinstimmen, welche einander widersprechen und welche Klärung benötigen.
Der Non-Thinking-Modus unterstützt eine direkte Anweisung, etwa das Kürzen eines Abschnitts oder das Verfassen einer Antwort anhand bereitgestellter Fakten. Geben Sie den vorgesehenen Leser, die erforderliche Länge und die Informationen an, die bei der Überarbeitung erhalten bleiben müssen. Klare Vorgaben verdeutlichen das erwartete Ergebnis: eine fertige Nachricht, einen überarbeiteten Abschnitt oder eine knappe Erläuterung.
Trennen Sie den Referenztext von den Anweisungen zu seiner Verwendung. Bewahren Sie Abschnittsbezeichnungen und definierte Begriffe, damit die Antwort mit ihren Quellen verbunden bleibt. Legen Sie bei fehlenden Informationen fest, ob das Modell eine Frage stellen oder den betreffenden Punkt als ungeklärt kennzeichnen soll. Fordern Sie für eine analytische Notiz die Schlussfolgerung und die stützenden Bedingungen an; für eine Schreibaufgabe den überarbeiteten Text und eine kurze Darstellung der Änderungen.
Eine Folgefrage kann eine Anforderung ändern und den Rest der Aufgabe beibehalten. Ändern Sie beispielsweise die Zielgruppe für einen ausgewählten Abschnitt oder führen Sie eine neue Einschränkung in einen Vergleich ein. Fügen Sie den Teil der früheren Antwort bei, der überarbeitet werden soll, damit sich das Gespräch weiterhin auf ein eindeutig identifizierbares Ergebnis bezieht.
Der Hersteller dokumentiert die Unterstützung von Funktionen je nach regionaler Bereitstellungskonfiguration. Die für diese Version aufgeführten Konfigurationen unterstützen strukturierte Ausgaben und die Textfortsetzung ab einem Präfix, während Funktionsaufrufe nur in einigen davon verfügbar sind. Eine Anwendung mit Unterstützung für Funktionsaufrufe definiert eine Aktion und ihre Eingabefelder, führt einen ausgewählten Aufruf aus und gibt das Ergebnis an das Modell zurück. Strukturierte Ausgaben bestimmen die Form der Antwort, während die Textfortsetzung ab einem Präfix bereitgestellten Assistententext fortführt. Die Integration bestimmt, welche dieser Steuerungsmöglichkeiten sie bereitstellt.
Für die April-Version sind ein Kontext von 131.072 Tokens, eine maximale Eingabelänge von 98.304 Tokens und eine Ausgabelänge von 16.384 Tokens dokumentiert. Nutzen Sie das Eingabebudget für die Anweisungen, relevanten Dokumente und Gesprächsinhalte, die für die Aufgabe benötigt werden. Geben Sie Umfang und Form des Ergebnisses vor, statt eine unbegrenzte Erörterung anzufordern. Ein nützliches Endergebnis kann ein quellenbasierter Vergleich, eine Antwort an einen Kunden oder ein überarbeiteter Dokumentabschnitt sein, der anhand der ursprünglichen Anforderungen geprüft werden kann.
", "aboutText": "Qwen-Plus (2025-04-28) ist die Version von Qwen3-Plus vom 28. April. Sie nimmt Text entgegen und gibt Text zurück, integriert die Modi Thinking und Non-Thinking und ermöglicht einen Moduswechsel während eines Gesprächs. Das Datum kennzeichnet die gewählte Version und grenzt sie von späteren Qwen-Plus-Veröffentlichungen und dynamisch aktualisierten Aliasnamen ab.\n\n### Analysieren Sie Bedingungen oder verfassen Sie eine direkte Antwort\n\nDer Thinking-Modus unterstützt Aufgaben, die eine Analyse von Bedingungen und Zusammenhängen erfordern. Stellen Sie die relevanten Belege bereit, definieren Sie die Frage und benennen Sie die Kriterien, an denen sich die Antwort orientieren soll. Bei einem Vergleich können Sie nach den Abwägungen zwischen zwei Optionen unter vorgegebenen Einschränkungen fragen. Bei einer Dokumentaufgabe können Sie fragen, welche Anforderungen übereinstimmen, welche einander widersprechen und welche Klärung benötigen.\n\nDer Non-Thinking-Modus unterstützt eine direkte Anweisung, etwa das Kürzen eines Abschnitts oder das Verfassen einer Antwort anhand bereitgestellter Fakten. Geben Sie den vorgesehenen Leser, die erforderliche Länge und die Informationen an, die bei der Überarbeitung erhalten bleiben müssen. Klare Vorgaben verdeutlichen das erwartete Ergebnis: eine fertige Nachricht, einen überarbeiteten Abschnitt oder eine knappe Erläuterung.\n\n### Richten Sie ein Gespräch auf ein Ergebnis aus\n\nTrennen Sie den Referenztext von den Anweisungen zu seiner Verwendung. Bewahren Sie Abschnittsbezeichnungen und definierte Begriffe, damit die Antwort mit ihren Quellen verbunden bleibt. Legen Sie bei fehlenden Informationen fest, ob das Modell eine Frage stellen oder den betreffenden Punkt als ungeklärt kennzeichnen soll. Fordern Sie für eine analytische Notiz die Schlussfolgerung und die stützenden Bedingungen an; für eine Schreibaufgabe den überarbeiteten Text und eine kurze Darstellung der Änderungen.\n\nEine Folgefrage kann eine Anforderung ändern und den Rest der Aufgabe beibehalten. Ändern Sie beispielsweise die Zielgruppe für einen ausgewählten Abschnitt oder führen Sie eine neue Einschränkung in einen Vergleich ein. Fügen Sie den Teil der früheren Antwort bei, der überarbeitet werden soll, damit sich das Gespräch weiterhin auf ein eindeutig identifizierbares Ergebnis bezieht.\n\n### Funktionen, strukturierte Antworten und Fortsetzung\n\nDer Hersteller dokumentiert die Unterstützung von Funktionen je nach regionaler Bereitstellungskonfiguration. Die für diese Version aufgeführten Konfigurationen unterstützen strukturierte Ausgaben und die Textfortsetzung ab einem Präfix, während Funktionsaufrufe nur in einigen davon verfügbar sind. Eine Anwendung mit Unterstützung für Funktionsaufrufe definiert eine Aktion und ihre Eingabefelder, führt einen ausgewählten Aufruf aus und gibt das Ergebnis an das Modell zurück. Strukturierte Ausgaben bestimmen die Form der Antwort, während die Textfortsetzung ab einem Präfix bereitgestellten Assistententext fortführt. Die Integration bestimmt, welche dieser Steuerungsmöglichkeiten sie bereitstellt.\n\n### Planen Sie innerhalb der Grenzen dieser Version\n\nFür die April-Version sind ein Kontext von 131.072 Tokens, eine maximale Eingabelänge von 98.304 Tokens und eine Ausgabelänge von 16.384 Tokens dokumentiert. Nutzen Sie das Eingabebudget für die Anweisungen, relevanten Dokumente und Gesprächsinhalte, die für die Aufgabe benötigt werden. Geben Sie Umfang und Form des Ergebnisses vor, statt eine unbegrenzte Erörterung anzufordern. Ein nützliches Endergebnis kann ein quellenbasierter Vergleich, eine Antwort an einen Kunden oder ein überarbeiteter Dokumentabschnitt sein, der anhand der ursprünglichen Anforderungen geprüft werden kann.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technisches Beispiel auf Englisch
Shorten a supplier message\n\nShorten this supplier message to at most 45 words for a busy warehouse manager: "Production of batch B-31 is complete. The 90 boxes are ready for pickup. Collection cannot occur before the quality report is approved. We will send the report tomorrow, but approval timing is not confirmed." Preserve the batch, quantity and pickup condition.A concise rewritten message that preserves the approval dependency and uncertain timing.Ensure ready for pickup is not interpreted as permission to collect before approval.qwen-plus-2025-04-28Qwen-Plus (2025-04-28) ist eine Textmodellversion von Qwen3-Plus, die die Modi Thinking und Non-Thinking verbindet. Dokumentiert sind 131.072 Kontext-Tokens, 98.304 Eingabe-Tokens und 16.384 Ausgabe-Tokens; optionale Funktionen und Antwortsteuerung hängen von der Integration ab.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Qwen-Plus (2025-04-28) ist die Version von Qwen3-Plus vom 28. April. Sie nimmt Text entgegen und gibt Text zurück, integriert die Modi Thinking und Non-Thinking und ermöglicht einen Moduswechsel während eines Gesprächs. Das Datum kennzeichnet die gewählte Version und grenzt sie von späteren Qwen-Plus-Veröffentlichungen und dynamisch aktualisierten Aliasnamen ab.
Der Thinking-Modus unterstützt Aufgaben, die eine Analyse von Bedingungen und Zusammenhängen erfordern. Stellen Sie die relevanten Belege bereit, definieren Sie die Frage und benennen Sie die Kriterien, an denen sich die Antwort orientieren soll. Bei einem Vergleich können Sie nach den Abwägungen zwischen zwei Optionen unter vorgegebenen Einschränkungen fragen. Bei einer Dokumentaufgabe können Sie fragen, welche Anforderungen übereinstimmen, welche einander widersprechen und welche Klärung benötigen.
Der Non-Thinking-Modus unterstützt eine direkte Anweisung, etwa das Kürzen eines Abschnitts oder das Verfassen einer Antwort anhand bereitgestellter Fakten. Geben Sie den vorgesehenen Leser, die erforderliche Länge und die Informationen an, die bei der Überarbeitung erhalten bleiben müssen. Klare Vorgaben verdeutlichen das erwartete Ergebnis: eine fertige Nachricht, einen überarbeiteten Abschnitt oder eine knappe Erläuterung.
Trennen Sie den Referenztext von den Anweisungen zu seiner Verwendung. Bewahren Sie Abschnittsbezeichnungen und definierte Begriffe, damit die Antwort mit ihren Quellen verbunden bleibt. Legen Sie bei fehlenden Informationen fest, ob das Modell eine Frage stellen oder den betreffenden Punkt als ungeklärt kennzeichnen soll. Fordern Sie für eine analytische Notiz die Schlussfolgerung und die stützenden Bedingungen an; für eine Schreibaufgabe den überarbeiteten Text und eine kurze Darstellung der Änderungen.
Eine Folgefrage kann eine Anforderung ändern und den Rest der Aufgabe beibehalten. Ändern Sie beispielsweise die Zielgruppe für einen ausgewählten Abschnitt oder führen Sie eine neue Einschränkung in einen Vergleich ein. Fügen Sie den Teil der früheren Antwort bei, der überarbeitet werden soll, damit sich das Gespräch weiterhin auf ein eindeutig identifizierbares Ergebnis bezieht.
Der Hersteller dokumentiert die Unterstützung von Funktionen je nach regionaler Bereitstellungskonfiguration. Die für diese Version aufgeführten Konfigurationen unterstützen strukturierte Ausgaben und die Textfortsetzung ab einem Präfix, während Funktionsaufrufe nur in einigen davon verfügbar sind. Eine Anwendung mit Unterstützung für Funktionsaufrufe definiert eine Aktion und ihre Eingabefelder, führt einen ausgewählten Aufruf aus und gibt das Ergebnis an das Modell zurück. Strukturierte Ausgaben bestimmen die Form der Antwort, während die Textfortsetzung ab einem Präfix bereitgestellten Assistententext fortführt. Die Integration bestimmt, welche dieser Steuerungsmöglichkeiten sie bereitstellt.
Für die April-Version sind ein Kontext von 131.072 Tokens, eine maximale Eingabelänge von 98.304 Tokens und eine Ausgabelänge von 16.384 Tokens dokumentiert. Nutzen Sie das Eingabebudget für die Anweisungen, relevanten Dokumente und Gesprächsinhalte, die für die Aufgabe benötigt werden. Geben Sie Umfang und Form des Ergebnisses vor, statt eine unbegrenzte Erörterung anzufordern. Ein nützliches Endergebnis kann ein quellenbasierter Vergleich, eine Antwort an einen Kunden oder ein überarbeiteter Dokumentabschnitt sein, der anhand der ursprünglichen Anforderungen geprüft werden kann.
POST /v1/chat/completionstexttext| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits qwen-plus-2025-04-28 | Standard— |
Feldmessages | Typmessage[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
Feldmessages[].role | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Beispiele: system, user, assistant, tool, function Bedingungen: Diese Rollen sind in den Kompatibilitätstypen des Quellcodes ausdrücklich dargestellt; der genaue Rollenumfang bleibt modellspezifisch. Modellabhängig | Standard— |
Feldmessages[].content | Typstring|content_part[]|null | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].tool_calls | Typtool_call[] | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].tool_call_id | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden | Standard— |
Feldmessages[].name | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].reasoning_content | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet | Standard— |
Feldmessages[].reasoning_details | Typobject|array | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldmax_tokens | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
Feldmax_completion_tokens | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
Feldstream_options.include_usage | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtemperature | Typnumber | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtop_p | Typnumber | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldstop | Typstring|string[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtools | Typfunction_tool[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtools[].type | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits function Modellabhängig | Standard— |
Feldtools[].function.name | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt | Standard— |
Feldtools[].function.description | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldtools[].function.parameters | TypJSON_schema | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldtool_choice | Typstring|object | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldparallel_tool_calls | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldresponse_format | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldreasoning_effort | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldreasoning | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldservice_tier | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldinstructions | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Kompatibilitätsfeld | Standard— |
Feldfunctions | Typfunction[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldfunction_call | Typstring|object | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldprompt_cache_options | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldmodalities | Typstring[] | AnforderungOptional | Werte und Limits text | Standard— |
Feldprovider | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt | Standard— |
Feldcache_control.ttl | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt | Standard— |
Text · UTF8-Text
messages[].content
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, messages |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parametermessages | VertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur |
Parameterfile_material | VertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet |
Parameteroptional_controls | Vertragstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | VertragModellspezifisch; benutzerseitige Funktionswerkzeuge unterscheiden sich von gehosteten Werkzeugen |
Parameteroutput_modalities | Vertragtext |
Parameterhosted_operations | Vertragfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Vertragnull |
Lebenszyklus: synchronous_or_streamed
Die genaue Modell-ID zusammen mit messages senden.
Die Kontextlänge ist keine Ausgabeobergrenze.
Eine Textdatei kann wörtlichen Text liefern; Bild-, Audio- und Dateiobjekteingaben benötigen eine exakte Zuordnung.
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr |
|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.00024 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.0024 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben $0 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen-plus-2025-04-28", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='qwen-plus-2025-04-28',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='qwen-plus-2025-04-28',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson oder SSE
Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.
Alle Antwortvarianten mit ihren Inhalten, Werkzeugaufrufen und Reasoning-Daten beibehalten. In SSE die Deltas nach Varianten- und Werkzeugindex zusammensetzen; endgültigen Beendigungsgrund und Verbrauchsdaten beibehalten.
Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldchoices[].index | Typinteger |
Feldchoices[].message.content | Typstring|null |
Feldchoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Feldchoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Feldchoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Feldchoices[].finish_reason | Typstring|null |
Feldusage | Typobject |
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Ailoot Ultra qwen-plus-2025-04-28
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.
qwen-plus-2025-04-28Qwen-Plus (2025-04-28) ist eine Textmodellversion von Qwen3-Plus, die die Modi Thinking und Non-Thinking verbindet. Dokumentiert sind 131.072 Kontext-Tokens, 98.304 Eingabe-Tokens und 16.384 Ausgabe-Tokens; optionale Funktionen und Antwortsteuerung hängen von der Integration ab.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Qwen-Plus (2025-04-28) ist die Version von Qwen3-Plus vom 28. April. Sie nimmt Text entgegen und gibt Text zurück, integriert die Modi Thinking und Non-Thinking und ermöglicht einen Moduswechsel während eines Gesprächs. Das Datum kennzeichnet die gewählte Version und grenzt sie von späteren Qwen-Plus-Veröffentlichungen und dynamisch aktualisierten Aliasnamen ab.
Der Thinking-Modus unterstützt Aufgaben, die eine Analyse von Bedingungen und Zusammenhängen erfordern. Stellen Sie die relevanten Belege bereit, definieren Sie die Frage und benennen Sie die Kriterien, an denen sich die Antwort orientieren soll. Bei einem Vergleich können Sie nach den Abwägungen zwischen zwei Optionen unter vorgegebenen Einschränkungen fragen. Bei einer Dokumentaufgabe können Sie fragen, welche Anforderungen übereinstimmen, welche einander widersprechen und welche Klärung benötigen.
Der Non-Thinking-Modus unterstützt eine direkte Anweisung, etwa das Kürzen eines Abschnitts oder das Verfassen einer Antwort anhand bereitgestellter Fakten. Geben Sie den vorgesehenen Leser, die erforderliche Länge und die Informationen an, die bei der Überarbeitung erhalten bleiben müssen. Klare Vorgaben verdeutlichen das erwartete Ergebnis: eine fertige Nachricht, einen überarbeiteten Abschnitt oder eine knappe Erläuterung.
Trennen Sie den Referenztext von den Anweisungen zu seiner Verwendung. Bewahren Sie Abschnittsbezeichnungen und definierte Begriffe, damit die Antwort mit ihren Quellen verbunden bleibt. Legen Sie bei fehlenden Informationen fest, ob das Modell eine Frage stellen oder den betreffenden Punkt als ungeklärt kennzeichnen soll. Fordern Sie für eine analytische Notiz die Schlussfolgerung und die stützenden Bedingungen an; für eine Schreibaufgabe den überarbeiteten Text und eine kurze Darstellung der Änderungen.
Eine Folgefrage kann eine Anforderung ändern und den Rest der Aufgabe beibehalten. Ändern Sie beispielsweise die Zielgruppe für einen ausgewählten Abschnitt oder führen Sie eine neue Einschränkung in einen Vergleich ein. Fügen Sie den Teil der früheren Antwort bei, der überarbeitet werden soll, damit sich das Gespräch weiterhin auf ein eindeutig identifizierbares Ergebnis bezieht.
Der Hersteller dokumentiert die Unterstützung von Funktionen je nach regionaler Bereitstellungskonfiguration. Die für diese Version aufgeführten Konfigurationen unterstützen strukturierte Ausgaben und die Textfortsetzung ab einem Präfix, während Funktionsaufrufe nur in einigen davon verfügbar sind. Eine Anwendung mit Unterstützung für Funktionsaufrufe definiert eine Aktion und ihre Eingabefelder, führt einen ausgewählten Aufruf aus und gibt das Ergebnis an das Modell zurück. Strukturierte Ausgaben bestimmen die Form der Antwort, während die Textfortsetzung ab einem Präfix bereitgestellten Assistententext fortführt. Die Integration bestimmt, welche dieser Steuerungsmöglichkeiten sie bereitstellt.
Für die April-Version sind ein Kontext von 131.072 Tokens, eine maximale Eingabelänge von 98.304 Tokens und eine Ausgabelänge von 16.384 Tokens dokumentiert. Nutzen Sie das Eingabebudget für die Anweisungen, relevanten Dokumente und Gesprächsinhalte, die für die Aufgabe benötigt werden. Geben Sie Umfang und Form des Ergebnisses vor, statt eine unbegrenzte Erörterung anzufordern. Ein nützliches Endergebnis kann ein quellenbasierter Vergleich, eine Antwort an einen Kunden oder ein überarbeiteter Dokumentabschnitt sein, der anhand der ursprünglichen Anforderungen geprüft werden kann.
POST /v1/messagestextjson, sse| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits qwen-plus-2025-04-28 | Standard— |
Feldmessages | Typmessage[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].role | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits user, assistant | Standard— |
Feldmessages[].content | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldmax_tokens | Typinteger | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
Text · UTF-8-Text
Zeichenfolge messages[].content
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Vertragstream |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parametertext_file_material | VertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen. |
Lebenszyklus: synchronous_or_streamed
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr |
|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.00024 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.0024 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben $0 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
{\n "model": "qwen-plus-2025-04-28",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen-plus-2025-04-28', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen-plus-2025-04-28', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON oder SSE
Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.
Alle Inhaltsblöcke, Thinking-Signaturen und tatsächlichen Werkzeugaufruf-IDs beibehalten. Alle SSE-Blockdeltas zusammensetzen; der erste Textblock ist nicht die vollständige Ausgabe.
Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldid | Typstring |
Feldmodel | Typstring |
Feldcontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Feldstop_reason | Typstring|null |
Feldusage | Typobject |
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Ailoot Ultra qwen-plus-2025-04-28
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Technisches Beispiel auf Englisch
Shorten a supplier message\n\nShorten this supplier message to at most 45 words for a busy warehouse manager: "Production of batch B-31 is complete. The 90 boxes are ready for pickup. Collection cannot occur before the quality report is approved. We will send the report tomorrow, but approval timing is not confirmed." Preserve the batch, quantity and pickup condition.A concise rewritten message that preserves the approval dependency and uncertain timing.Ensure ready for pickup is not interpreted as permission to collect before approval.