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Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15

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Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15

Qwen3.5 Plus 2026-02-15 ist der feste Snapshot vom 15. Februar des nativen Vision-Language-Modells Plus von Qwen. Er verbindet das Verstehen von Text, Bildern und Videos mit Schlussfolgern, Programmieren und agentenorientierten Arbeitsabläufen und liefert Textantworten oder Artefakte im hybriden Denkmodus der Modellfamilie.

Über das Modell

Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.

Der Plus-Snapshot vom 15. Februar

Qwen3.5 Plus 2026-02-15 ist die feste Veröffentlichung vom 15. Februar 2026 aus Qwens nativer Vision-Language-Familie Plus. Die dokumentierte Architektur verbindet lineare Attention mit Mixture-of-Experts-Berechnung bei selektiver Expertenaktivierung und unterstützt sowohl Textaufgaben als auch multimodale Aufgaben. Als Eingaben dienen Text, Bilder und Videos; die Antwort ist Text, etwa eine Erklärung, ein Codevorschlag oder ein Dokumentartefakt. Der datierte Name verleiht dieser Ausgabe eine eindeutige Identität innerhalb der Plus-Familie.

Der Hersteller beschreibt das verwaltete Qwen3.5-Plus als Entsprechung des offenen Modells Qwen3.5-397B-A17B, ergänzt um Funktionen wie einen standardmäßigen Kontext von einer Million Tokens, integrierte Werkzeuge und adaptive Werkzeugnutzung. Die beiden Angebote behalten eigenständige Namen und Schnittstellenverträge. Die genauen Expertenzahlen, die numerische Darstellung und der native Kontext des offenen Checkpoints dürfen nicht stillschweigend als vollständige Spezifikation dieser datierten Plus-Veröffentlichung übernommen werden.

Gemeinsame Arbeit mit Text und visuellen Inhalten

Die Qwen3.5-Familie entwickelt Fähigkeiten zum Schlussfolgern, Programmieren, für Agenten und zum visuellen Verstehen durch frühe Fusion von Text und Bild sowie Reinforcement Learning anhand zunehmend komplexer Aufgaben. Ihre Familienbeschreibung umfasst 201 Sprachen und Dialekte. Geben Sie bei mehrsprachigen Aufgaben die Zielsprache, die Zielgruppe und beizubehaltende Begriffe an; erhalten Sie bei visuellen Aufgaben jene Beschriftungen, Tabellenüberschriften oder Diagrammdefinitionen, die für die Frage benötigt werden.

Eine hilfreiche Dokumentanfrage kann einen Vergleich verlangen, der nach denselben Abschnitten wie die Quelle gegliedert ist und zu jeder Feststellung belegende Textstellen enthält. Eine Programmieranfrage kann einen Screenshot, den relevanten bestehenden Code und funktionale Anforderungen verbinden und anschließend bearbeitbaren Quellcode sowie eine separate Erklärung des Verhaltens verlangen. Benennen Sie bei Videos das maßgebliche Ereignis oder die relevante Abfolge und erhalten Sie die Zeitangaben. Prüfen Sie die ausgegebenen Textstellen, visuellen Details und Codevorschläge anhand des bereitgestellten Materials.

Schlussfolgern und direkte Antworten

Der Modusleitfaden des Herstellers führt die Qwen3.5 Plus-Familie und den Snapshot vom 15. Februar als Hybrid-Thinking-Modelle an; der Denkmodus ist standardmäßig aktiviert. Im dokumentierten hybriden Arbeitsablauf lässt sich das Denken für eine direkte Antwort deaktivieren. Halten Sie den Gedankengang vom fertigen Artefakt getrennt, wenn die gewählte Schnittstelle beides bereitstellt. Legen Sie eine klare Endform fest, etwa eine Ergebnistabelle, eine durch Trennzeichen abgegrenzte Antwort oder Codedateien, damit sich das Ergebnis leicht prüfen lässt.

Der offene Qwen3.5-Checkpoint hat eigene Vorgaben für den Gesprächsverlauf und das Sampling. Spätere Qwen-Generationen führen zudem andere Standardwerte und Steuerungsmöglichkeiten für das Beibehalten von Gedankengängen ein. Befolgen Sie die Anleitung der konkreten Plus-Schnittstelle, statt anzunehmen, dass ein Prompt-Marker, ein Parametercontainer oder das Verhalten des Gesprächsverlaufs für jede Ausgabe mit dem Namen Qwen gilt.

Werkzeuge und adaptive Arbeit

Die Plus-Referenz des Anbieters beschreibt integrierte und adaptive Werkzeugnutzung. Eine Aufgabe kann einem angebundenen Arbeitsablauf erlauben, Belege abzurufen, bereitgestelltes Material zu prüfen oder Ergebnisse zulässiger Vorgänge zurückzugeben. Geben Sie die verfügbaren Werkzeuge, die erlaubten Aktionen und die beobachtbare Abschlussbedingung an. Das Modell kann tatsächliche Rückmeldungen nutzen, um seine Analyse zu überarbeiten und den nächsten Schritt zu wählen; die Anwendung führt externe Aktionen aus und liefert deren Ergebnisse.

Verlangen Sie bei einer Agentenaufgabe, dass der Abschlussbericht das entstandene Artefakt, unterstützende Belege und ungeklärte Bedingungen zeigt. Unterscheiden Sie einen vorgeschlagenen Patch oder eine Suchabfrage von einem tatsächlich zurückgegebenen Werkzeugergebnis. Die Anforderung von Text in JSON-Form begründet für sich allein keinen Vertrag zur Schemaerzwingung, und die Aufforderung, Code auszuführen, schafft nicht eigenständig eine Ausführungsumgebung.

Vorbereitung für lange Kontexte

Qwens Referenz für das verwaltete Plus beschreibt einen standardmäßigen Kontext von einer Million Tokens. Halten Sie in umfangreichen Eingaben Dokumentgrenzen, Codebezeichner und Definitionen sichtbar und reservieren Sie Platz für den Gedankengang und die endgültige Antwort. Verwenden Sie für diesen Arbeitsablauf das Kontextbudget des verwalteten Plus; der offene 397B-Checkpoint hat eigene native und erweiterte Grenzen.

Grenzen Sie bei einem umfangreichen Vergleich die Frage auf die benötigten Entscheidungen oder Zusammenhänge ein und verlangen Sie, dass das Modell zu jeder Schlussfolgerung den belegenden Abschnitt nennt. Das Kontextbudget kann mehr Belege gemeinsam aufnehmen; eine klare Quellenstruktur macht die Antwort jedoch nachvollziehbar. Behalten Sie den datierten Ausgabenamen bei, wenn Reproduzierbarkeit wichtig ist.

Praktisches Ergebnis und Grenzen

Verwenden Sie diesen Snapshot für ein konkretes Textergebnis auf Grundlage bereitgestellter Projektunterlagen oder visuellen Materials: einen Implementierungsvorschlag, einen Dokumentvergleich oder eine begründete Antwort. Prüfen Sie kleine Bildbeschriftungen, Berechnungen, Zitate und Codeänderungen anhand der ursprünglichen Belege. Der dokumentierte Modellumfang umfasst Text- und Bildverständnis mit Textausgabe; daraus folgt keine Erzeugung von Bildern, Videos oder Sprache. Die konkreten Werkzeuge, Uploadregeln und Ausgabebudgets sollten sich nach der gewählten Schnittstelle richten und nicht nach einer angenommenen Gleichwertigkeit mit einem anderen Checkpoint.

Praktische Aufgabe

Praktische Aufgabe

Technisches Beispiel auf Englisch

Compare document retention clauses

Compare sections A and B. A: 'Keep delivery logs for 30 days; retain disputed deliveries until resolution.' B: 'Delete every delivery log after 30 days.' Return the shared rule, the conflict and a revised B that preserves A's dispute exception. Cite the section label beside each finding and leave other retention categories unspecified.

Erwartetes Ergebnis

A section-linked comparison and a revised clause preserving the dispute condition.

Ergebnis prüfen

The revised clause must not delete an unresolved disputed-delivery log merely because 30 days passed.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen/qwen3.5-plus-02-15

qwen/qwen3.5-plus-02-15

Alibaba /qwen/qwen3.5-plus-02-15

Einstieg

Qwen3.5 Plus 2026-02-15 ist der feste Snapshot vom 15. Februar des nativen Vision-Language-Modells Plus von Qwen. Er verbindet das Verstehen von Text, Bildern und Videos mit Schlussfolgern, Programmieren und agentenorientierten Arbeitsabläufen und liefert Textantworten oder Artefakte im hybriden Denkmodus der Modellfamilie.

Zulässige Eingaben
Text
Ergebnisse
Text

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Eingabe
text
Ausgabe
text
Ausgabeformat
json oder SSE
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
qwen/qwen3.5-plus-02-15
Standard—
FeldmessagesTypmessage[]AnforderungErforderlichWerte und Limits
Mindestanzahl Elemente: 1
Standard—
Feldmessages[].roleTypstringAnforderungErforderlichWerte 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[].contentTypstring|content_part[]|nullAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].tool_callsTyptool_call[]AnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].tool_call_idTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden
Standard—
Feldmessages[].nameTypstringAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].reasoning_contentTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet
Standard—
Feldmessages[].reasoning_detailsTypobject|arrayAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldmax_tokensTypintegerAnforderungOptionalWerte und Limits
Minimum: 1
Modellabhängig
Standard—
Feldmax_completion_tokensTypintegerAnforderungOptionalWerte und Limits
Minimum: 1
Modellabhängig
Standard—
FeldstreamTypbooleanAnforderungOptionalWerte und LimitsStandardfalse
Feldstream_options.include_usageTypbooleanAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldtemperatureTypnumberAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldtop_pTypnumberAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldstopTypstring|string[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldtoolsTypfunction_tool[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldtools[].typeTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
function
Modellabhängig
Standard—
Feldtools[].function.nameTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt
Standard—
Feldtools[].function.descriptionTypstringAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldtools[].function.parametersTypJSON_schemaAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldtool_choiceTypstring|objectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldparallel_tool_callsTypbooleanAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldresponse_formatTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldreasoning_effortTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldreasoningTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldservice_tierTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldinstructionsTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Kompatibilitätsfeld
Standard—
FeldfunctionsTypfunction[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldfunction_callTypstring|objectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldprompt_cache_optionsTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldmodalitiesTypstring[]AnforderungOptionalWerte und Limits
text
Standard—
FeldproviderTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt
Standard—
Feldcache_control.ttlTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt
Standard—
Kombinationen von Eingabematerialien

Text · UTF8-Text

messages[].content

Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, messages
Parametermaterial_typesVertragtext
ParametermessagesVertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur
Parameterfile_materialVertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet
Parameteroptional_controlsVertragstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeVertragModellspezifisch; benutzerseitige Funktionswerkzeuge unterscheiden sich von gehosteten Werkzeugen
Parameteroutput_modalitiesVertragtext
Parameterhosted_operationsVertragfalse
Parametermultimodal_input_bindingVertragnull

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.

Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus
Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

KonfigurationTarifstaffelKontexttoken, mehr alsKontexttoken, bis einschließlichGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifKontexttoken, mehr als—Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.00052 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.00312 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben — / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens
KonfigurationAnfragelängenstufe 1Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als0Kontexttoken, bis einschließlich256 000Gebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.00052 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.00312 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben — / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens
KonfigurationAnfragelängenstufe 2Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als256 000Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.00065 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.0039 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben — / 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 →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-Stream
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-plus-02-15", "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/qwen3.5-plus-02-15',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/qwen3.5-plus-02-15',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")

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json oder SSE

Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

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.

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.

Antwortfelder
FeldTyp
Feldchoices[].indexTypinteger
Feldchoices[].message.contentTypstring|null
Feldchoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Feldchoices[].message.reasoning_contentTypstring
Feldchoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Feldchoices[].finish_reasonTypstring|null
FeldusageTypobject
Fehler und nächste Schritte
AntwortBedingungNächster Schritt
Antwort400 · invalid_request_errorBedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültigNächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren.

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra qwen/qwen3.5-plus-02-15

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

qwen/qwen3.5-plus-02-15

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen/qwen3.5-plus-02-15

qwen/qwen3.5-plus-02-15

Alibaba /qwen/qwen3.5-plus-02-15

Einstieg

Qwen3.5 Plus 2026-02-15 ist der feste Snapshot vom 15. Februar des nativen Vision-Language-Modells Plus von Qwen. Er verbindet das Verstehen von Text, Bildern und Videos mit Schlussfolgern, Programmieren und agentenorientierten Arbeitsabläufen und liefert Textantworten oder Artefakte im hybriden Denkmodus der Modellfamilie.

Zulässige Eingaben
Text
Ergebnisse
json · sse

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Eingabe
text
Ausgabe
json, sse
Ausgabeformat
JSON oder SSE
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
qwen/qwen3.5-plus-02-15
Standard—
FeldmessagesTypmessage[]AnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].roleTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
user, assistant
Standard—
Feldmessages[].contentTypstringAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldmax_tokensTypintegerAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
FeldstreamTypbooleanAnforderungOptionalWerte und LimitsStandardfalse
Kombinationen von Eingabematerialien

Text · UTF-8-Text

Zeichenfolge messages[].content

Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsVertragstream
Parametermaterial_typesVertragtext
Parametertext_file_materialVertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen.

Lebenszyklus: synchronous_or_streamed

Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus
Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

KonfigurationTarifstaffelKontexttoken, mehr alsKontexttoken, bis einschließlichGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifKontexttoken, mehr als—Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.00052 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.00312 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben — / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens
KonfigurationAnfragelängenstufe 1Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als0Kontexttoken, bis einschließlich256 000Gebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.00052 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.00312 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben — / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens
KonfigurationAnfragelängenstufe 2Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als256 000Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.00065 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.0039 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben — / 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 →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern
{
  "model": "qwen/qwen3.5-plus-02-15",
  "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/qwen3.5-plus-02-15', '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/qwen3.5-plus-02-15', '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))

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON oder SSE

Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

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.

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.

Antwortfelder
FeldTyp
FeldidTypstring
FeldmodelTypstring
Feldcontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Feldstop_reasonTypstring|null
FeldusageTypobject
Fehler und nächste Schritte
AntwortBedingungNächster Schritt
Antwort400 · invalid_request_errorBedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültigNächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren.

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra qwen/qwen3.5-plus-02-15

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

qwen/qwen3.5-plus-02-15

FAQ · Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15
Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3.5-plus-02-15: text → text

POST /v1/messages · qwen/qwen3.5-plus-02-15: text → json, sse

Welche Felder verwendet die Anfrage?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3.5-plus-02-15: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · qwen/qwen3.5-plus-02-15: model, messages, max_tokens, stream

Welche Grenzen gelten?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3.5-plus-02-15: messages.min_items: 1

Weitere Details

Verbinden Sie Ailoot mit Claude Code, OpenCode, Hermes oder Ihrer eigenen Anwendung.

Das Unternehmen und sein Projektportfolio

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