Qwen-Plus (2025-07-14) ist die Version von Qwen3-Plus vom 14. Juli. Sie nimmt Text entgegen und erzeugt Text und verbindet die Modi Thinking und Non-Thinking in einem Modell. Der datierte Name unterscheidet diese Version von den dynamisch aktualisierten Qwen-Plus-Aliasnamen und anderen datierten Versionen.
Der Thinking-Modus eignet sich für Aufgaben, bei denen vor der abschliessenden Antwort eine Analyse hilfreich ist. Geben Sie die Optionen, Bedingungen und Kriterien für einen Vergleich oder die Passagen zur Klärung einer Frage an. Fordern Sie die Schlussfolgerung und die stützende Erläuterung an, damit der Leser nachvollziehen kann, wie die bereitgestellten Informationen das Ergebnis beeinflussen.
Der Non-Thinking-Modus dient direkten Aufgaben wie der Überarbeitung eines Abschnitts oder dem Verfassen einer knappen Antwort. Der Hersteller beschreibt verbesserte Fähigkeiten im Chinesischen und Englischen in diesem Modus sowie verbesserte Werkzeugaufrufe gegenüber der vorherigen Version. Diese Angaben beziehen sich auf die Juli-Version; sie schreiben ihr keine Eigenschaften einer späteren Veröffentlichung zu.
Bei einer Dokumentaufgabe können Sie zwei Anforderungssätze vergleichen und gemeinsame Bedingungen, Widersprüche und offene Fragen erhalten. Kennzeichnen Sie die Quellpassagen und legen Sie fest, wie mit einem Detail umzugehen ist, das nur in einer davon vorkommt. Stellen Sie für eine Schreibaufgabe einen Entwurf, die Zielgruppe und erforderliche Fakten bereit und fordern Sie anschliessend eine Überarbeitung mit einer kurzen Änderungsnotiz an. Trennen Sie Quellenmaterial von Anweisungen, damit das Ergebnis leichter überprüft werden kann.
Übernehmen Sie bei der Fortsetzung eines Gesprächs die gewählte Schlussfolgerung und die Bedingung, die geändert werden soll. Eine Folgefrage kann einen Abschnitt verfeinern, ein Beispiel ergänzen oder eine Option anhand neuer Informationen erneut betrachten. Geben Sie die gewünschte Form der nächsten Antwort an — eine Tabelle, eine Erläuterung oder einen fertigen Abschnitt —, damit die Antwort einen klaren Zweck hat.
Die Unterstützung von Funktionen unterscheidet sich zwischen den regionalen Bereitstellungskonfigurationen des Herstellers. Einige dieser Konfigurationen unterstützen Funktionsaufrufe und strukturierte Ausgaben. Bei einer Integration mit Unterstützung für Funktionsaufrufe definiert die Anwendung die verfügbaren Aktionen, empfängt die vom Modell gewählten Argumente, führt die Aktion aus und liefert deren Ergebnis. Eine strukturierte Antwort ordnet die Antwort dagegen in die angeforderten Felder ein. Die Textfortsetzung ab einem Präfix führt bereitgestellten Assistententext fort. Dies sind getrennte Schnittstellenfunktionen; ihre Bereitstellung hängt von der für die Anfrage verwendeten Integration ab.
Das dokumentierte Kontextfenster umfasst 131’072 Tokens, mit bis zu 98’304 Eingabe-Tokens und 16’384 Ausgabe-Tokens. Richten Sie einen langen Auftrag an seinen relevanten Quellpassagen aus und lassen Sie Platz für die angeforderte Antwort. Definieren Sie für ein strukturiertes Ergebnis die Feldnamen und den Umgang mit fehlenden Werten und prüfen Sie anschliessend sowohl die Form als auch die Bedeutung der zurückgegebenen Inhalte. Die Textausgabe kann zu einer analytischen Notiz, einem überarbeiteten Dokumentabschnitt oder einer Antwort auf Grundlage des bereitgestellten Materials werden.
", "aboutText": "Qwen-Plus (2025-07-14) ist die Version von Qwen3-Plus vom 14. Juli. Sie nimmt Text entgegen und erzeugt Text und verbindet die Modi Thinking und Non-Thinking in einem Modell. Der datierte Name unterscheidet diese Version von den dynamisch aktualisierten Qwen-Plus-Aliasnamen und anderen datierten Versionen.\n\n### Wählen Sie die Bearbeitungstiefe der Aufgabe\n\nDer Thinking-Modus eignet sich für Aufgaben, bei denen vor der abschliessenden Antwort eine Analyse hilfreich ist. Geben Sie die Optionen, Bedingungen und Kriterien für einen Vergleich oder die Passagen zur Klärung einer Frage an. Fordern Sie die Schlussfolgerung und die stützende Erläuterung an, damit der Leser nachvollziehen kann, wie die bereitgestellten Informationen das Ergebnis beeinflussen.\n\nDer Non-Thinking-Modus dient direkten Aufgaben wie der Überarbeitung eines Abschnitts oder dem Verfassen einer knappen Antwort. Der Hersteller beschreibt verbesserte Fähigkeiten im Chinesischen und Englischen in diesem Modus sowie verbesserte Werkzeugaufrufe gegenüber der vorherigen Version. Diese Angaben beziehen sich auf die Juli-Version; sie schreiben ihr keine Eigenschaften einer späteren Veröffentlichung zu.\n\n### Machen Sie aus Quelltext ein nützliches Ergebnis\n\nBei einer Dokumentaufgabe können Sie zwei Anforderungssätze vergleichen und gemeinsame Bedingungen, Widersprüche und offene Fragen erhalten. Kennzeichnen Sie die Quellpassagen und legen Sie fest, wie mit einem Detail umzugehen ist, das nur in einer davon vorkommt. Stellen Sie für eine Schreibaufgabe einen Entwurf, die Zielgruppe und erforderliche Fakten bereit und fordern Sie anschliessend eine Überarbeitung mit einer kurzen Änderungsnotiz an. Trennen Sie Quellenmaterial von Anweisungen, damit das Ergebnis leichter überprüft werden kann.\n\nÜbernehmen Sie bei der Fortsetzung eines Gesprächs die gewählte Schlussfolgerung und die Bedingung, die geändert werden soll. Eine Folgefrage kann einen Abschnitt verfeinern, ein Beispiel ergänzen oder eine Option anhand neuer Informationen erneut betrachten. Geben Sie die gewünschte Form der nächsten Antwort an — eine Tabelle, eine Erläuterung oder einen fertigen Abschnitt —, damit die Antwort einen klaren Zweck hat.\n\n### Optionale Funktionen und Antwortstruktur\n\nDie Unterstützung von Funktionen unterscheidet sich zwischen den regionalen Bereitstellungskonfigurationen des Herstellers. Einige dieser Konfigurationen unterstützen Funktionsaufrufe und strukturierte Ausgaben. Bei einer Integration mit Unterstützung für Funktionsaufrufe definiert die Anwendung die verfügbaren Aktionen, empfängt die vom Modell gewählten Argumente, führt die Aktion aus und liefert deren Ergebnis. Eine strukturierte Antwort ordnet die Antwort dagegen in die angeforderten Felder ein. Die Textfortsetzung ab einem Präfix führt bereitgestellten Assistententext fort. Dies sind getrennte Schnittstellenfunktionen; ihre Bereitstellung hängt von der für die Anfrage verwendeten Integration ab.\n\n### Eingabe- und Ausgabegrenzen\n\nDas dokumentierte Kontextfenster umfasst 131’072 Tokens, mit bis zu 98’304 Eingabe-Tokens und 16’384 Ausgabe-Tokens. Richten Sie einen langen Auftrag an seinen relevanten Quellpassagen aus und lassen Sie Platz für die angeforderte Antwort. Definieren Sie für ein strukturiertes Ergebnis die Feldnamen und den Umgang mit fehlenden Werten und prüfen Sie anschliessend sowohl die Form als auch die Bedeutung der zurückgegebenen Inhalte. Die Textausgabe kann zu einer analytischen Notiz, einem überarbeiteten Dokumentabschnitt oder einer Antwort auf Grundlage des bereitgestellten Materials werden.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technisches Beispiel auf Englisch
Compare changed acceptance requirements\n\nCompare specification A with revision B. A: exports contain every active account and use comma-separated columns. B: exports contain active accounts updated in the last 30 days and use tab-separated columns; account IDs remain unchanged. Return shared conditions, changed conditions and questions needing clarification. Treat B as the newer source without inventing a timezone or cutoff boundary.A three-part comparison with source labels and explicit unresolved cutoff details.The answer preserves unchanged IDs and flags the undefined 30-day boundary instead of supplying one.qwen-plus-2025-07-14Qwen-Plus (2025-07-14) ist eine Textmodellversion von Qwen3-Plus mit den Modi Thinking und Non-Thinking. Sie unterstützt Analyseaufgaben und direkte Schreibaufgaben; dokumentiert sind ein Kontext von 131’072 Tokens, eine Eingabegrenze von 98’304 Tokens und eine Ausgabegrenze von 16’384 Tokens.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Qwen-Plus (2025-07-14) ist die Version von Qwen3-Plus vom 14. Juli. Sie nimmt Text entgegen und erzeugt Text und verbindet die Modi Thinking und Non-Thinking in einem Modell. Der datierte Name unterscheidet diese Version von den dynamisch aktualisierten Qwen-Plus-Aliasnamen und anderen datierten Versionen.
Der Thinking-Modus eignet sich für Aufgaben, bei denen vor der abschliessenden Antwort eine Analyse hilfreich ist. Geben Sie die Optionen, Bedingungen und Kriterien für einen Vergleich oder die Passagen zur Klärung einer Frage an. Fordern Sie die Schlussfolgerung und die stützende Erläuterung an, damit der Leser nachvollziehen kann, wie die bereitgestellten Informationen das Ergebnis beeinflussen.
Der Non-Thinking-Modus dient direkten Aufgaben wie der Überarbeitung eines Abschnitts oder dem Verfassen einer knappen Antwort. Der Hersteller beschreibt verbesserte Fähigkeiten im Chinesischen und Englischen in diesem Modus sowie verbesserte Werkzeugaufrufe gegenüber der vorherigen Version. Diese Angaben beziehen sich auf die Juli-Version; sie schreiben ihr keine Eigenschaften einer späteren Veröffentlichung zu.
Bei einer Dokumentaufgabe können Sie zwei Anforderungssätze vergleichen und gemeinsame Bedingungen, Widersprüche und offene Fragen erhalten. Kennzeichnen Sie die Quellpassagen und legen Sie fest, wie mit einem Detail umzugehen ist, das nur in einer davon vorkommt. Stellen Sie für eine Schreibaufgabe einen Entwurf, die Zielgruppe und erforderliche Fakten bereit und fordern Sie anschliessend eine Überarbeitung mit einer kurzen Änderungsnotiz an. Trennen Sie Quellenmaterial von Anweisungen, damit das Ergebnis leichter überprüft werden kann.
Übernehmen Sie bei der Fortsetzung eines Gesprächs die gewählte Schlussfolgerung und die Bedingung, die geändert werden soll. Eine Folgefrage kann einen Abschnitt verfeinern, ein Beispiel ergänzen oder eine Option anhand neuer Informationen erneut betrachten. Geben Sie die gewünschte Form der nächsten Antwort an — eine Tabelle, eine Erläuterung oder einen fertigen Abschnitt —, damit die Antwort einen klaren Zweck hat.
Die Unterstützung von Funktionen unterscheidet sich zwischen den regionalen Bereitstellungskonfigurationen des Herstellers. Einige dieser Konfigurationen unterstützen Funktionsaufrufe und strukturierte Ausgaben. Bei einer Integration mit Unterstützung für Funktionsaufrufe definiert die Anwendung die verfügbaren Aktionen, empfängt die vom Modell gewählten Argumente, führt die Aktion aus und liefert deren Ergebnis. Eine strukturierte Antwort ordnet die Antwort dagegen in die angeforderten Felder ein. Die Textfortsetzung ab einem Präfix führt bereitgestellten Assistententext fort. Dies sind getrennte Schnittstellenfunktionen; ihre Bereitstellung hängt von der für die Anfrage verwendeten Integration ab.
Das dokumentierte Kontextfenster umfasst 131’072 Tokens, mit bis zu 98’304 Eingabe-Tokens und 16’384 Ausgabe-Tokens. Richten Sie einen langen Auftrag an seinen relevanten Quellpassagen aus und lassen Sie Platz für die angeforderte Antwort. Definieren Sie für ein strukturiertes Ergebnis die Feldnamen und den Umgang mit fehlenden Werten und prüfen Sie anschliessend sowohl die Form als auch die Bedeutung der zurückgegebenen Inhalte. Die Textausgabe kann zu einer analytischen Notiz, einem überarbeiteten Dokumentabschnitt oder einer Antwort auf Grundlage des bereitgestellten Materials werden.
POST /v1/chat/completionstexttext| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits qwen-plus-2025-07-14 | 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 · Cache schreiben $0 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen-plus-2025-07-14", "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-2025-07-14',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-2025-07-14',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-2025-07-14
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.
qwen-plus-2025-07-14Qwen-Plus (2025-07-14) ist eine Textmodellversion von Qwen3-Plus mit den Modi Thinking und Non-Thinking. Sie unterstützt Analyseaufgaben und direkte Schreibaufgaben; dokumentiert sind ein Kontext von 131’072 Tokens, eine Eingabegrenze von 98’304 Tokens und eine Ausgabegrenze von 16’384 Tokens.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Qwen-Plus (2025-07-14) ist die Version von Qwen3-Plus vom 14. Juli. Sie nimmt Text entgegen und erzeugt Text und verbindet die Modi Thinking und Non-Thinking in einem Modell. Der datierte Name unterscheidet diese Version von den dynamisch aktualisierten Qwen-Plus-Aliasnamen und anderen datierten Versionen.
Der Thinking-Modus eignet sich für Aufgaben, bei denen vor der abschliessenden Antwort eine Analyse hilfreich ist. Geben Sie die Optionen, Bedingungen und Kriterien für einen Vergleich oder die Passagen zur Klärung einer Frage an. Fordern Sie die Schlussfolgerung und die stützende Erläuterung an, damit der Leser nachvollziehen kann, wie die bereitgestellten Informationen das Ergebnis beeinflussen.
Der Non-Thinking-Modus dient direkten Aufgaben wie der Überarbeitung eines Abschnitts oder dem Verfassen einer knappen Antwort. Der Hersteller beschreibt verbesserte Fähigkeiten im Chinesischen und Englischen in diesem Modus sowie verbesserte Werkzeugaufrufe gegenüber der vorherigen Version. Diese Angaben beziehen sich auf die Juli-Version; sie schreiben ihr keine Eigenschaften einer späteren Veröffentlichung zu.
Bei einer Dokumentaufgabe können Sie zwei Anforderungssätze vergleichen und gemeinsame Bedingungen, Widersprüche und offene Fragen erhalten. Kennzeichnen Sie die Quellpassagen und legen Sie fest, wie mit einem Detail umzugehen ist, das nur in einer davon vorkommt. Stellen Sie für eine Schreibaufgabe einen Entwurf, die Zielgruppe und erforderliche Fakten bereit und fordern Sie anschliessend eine Überarbeitung mit einer kurzen Änderungsnotiz an. Trennen Sie Quellenmaterial von Anweisungen, damit das Ergebnis leichter überprüft werden kann.
Übernehmen Sie bei der Fortsetzung eines Gesprächs die gewählte Schlussfolgerung und die Bedingung, die geändert werden soll. Eine Folgefrage kann einen Abschnitt verfeinern, ein Beispiel ergänzen oder eine Option anhand neuer Informationen erneut betrachten. Geben Sie die gewünschte Form der nächsten Antwort an — eine Tabelle, eine Erläuterung oder einen fertigen Abschnitt —, damit die Antwort einen klaren Zweck hat.
Die Unterstützung von Funktionen unterscheidet sich zwischen den regionalen Bereitstellungskonfigurationen des Herstellers. Einige dieser Konfigurationen unterstützen Funktionsaufrufe und strukturierte Ausgaben. Bei einer Integration mit Unterstützung für Funktionsaufrufe definiert die Anwendung die verfügbaren Aktionen, empfängt die vom Modell gewählten Argumente, führt die Aktion aus und liefert deren Ergebnis. Eine strukturierte Antwort ordnet die Antwort dagegen in die angeforderten Felder ein. Die Textfortsetzung ab einem Präfix führt bereitgestellten Assistententext fort. Dies sind getrennte Schnittstellenfunktionen; ihre Bereitstellung hängt von der für die Anfrage verwendeten Integration ab.
Das dokumentierte Kontextfenster umfasst 131’072 Tokens, mit bis zu 98’304 Eingabe-Tokens und 16’384 Ausgabe-Tokens. Richten Sie einen langen Auftrag an seinen relevanten Quellpassagen aus und lassen Sie Platz für die angeforderte Antwort. Definieren Sie für ein strukturiertes Ergebnis die Feldnamen und den Umgang mit fehlenden Werten und prüfen Sie anschliessend sowohl die Form als auch die Bedeutung der zurückgegebenen Inhalte. Die Textausgabe kann zu einer analytischen Notiz, einem überarbeiteten Dokumentabschnitt oder einer Antwort auf Grundlage des bereitgestellten Materials werden.
POST /v1/messagestextjson, sse| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits qwen-plus-2025-07-14 | 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 · Cache schreiben $0 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
{\n "model": "qwen-plus-2025-07-14",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-2025-07-14', '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-2025-07-14', '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-2025-07-14
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Technisches Beispiel auf Englisch
Compare changed acceptance requirements\n\nCompare specification A with revision B. A: exports contain every active account and use comma-separated columns. B: exports contain active accounts updated in the last 30 days and use tab-separated columns; account IDs remain unchanged. Return shared conditions, changed conditions and questions needing clarification. Treat B as the newer source without inventing a timezone or cutoff boundary.A three-part comparison with source labels and explicit unresolved cutoff details.The answer preserves unchanged IDs and flags the undefined 30-day boundary instead of supplying one.