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Qwen: Qwen3.5-27B

Markdown · JSON

Qwen: Qwen3.5-27B

Qwen3.5-27B ist Qwens dichtes Vision-Language-Modell mit 27 Milliarden Parametern für Text, Bilder und Video mit Textausgabe. Es unterstützt Schlussfolgern, Programmierung, werkzeuggestützte Arbeit und mehrsprachige Aufgaben, mit wählbarem Denkmodus und einem nativen Kontext von 262,144 Token.

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.

Qwen3.5: Stärken in der dichten 27B-Ausgabe

Qwen3.5-27B ist ein nachtrainiertes dichtes Vision-Language-Modell. Text, Bilder und Video können an einer Aufgabe beteiligt sein, während das Ergebnis Text ist: eine Erklärung, ein Codevorschlag, extrahierte Informationen oder ein anderes angefordertes Artefakt. Die frühe Fusion von Text- und Bildtraining in der Familie entwickelt Schlussfolgerungs-, Programmier-, Agenten- und visuelle Fähigkeiten, mit Reinforcement Learning über zunehmend komplexe Aufgaben und Unterstützung für 201 Sprachen und Dialekte.

Diese Sprachabdeckung hilft, mehrsprachige Aufgaben zu formulieren, garantiert aber keine identische Zuverlässigkeit für jeden Dialekt oder Fachwortschatz. Geben Sie Zielsprache, Zielgruppe und unverändert beizubehaltende Begriffe an. Kennzeichnen Sie für einen sprachübergreifenden Dokumentvergleich jede Quelle und verlangen Sie ein nach den zu vergleichenden Fakten oder Fragen gegliedertes Ergebnis.

Modellübersicht

Die konkrete 27B-Ausgabe ist dicht, mit 64 Sprachmodellschichten und einem Vision-Encoder. Ihre hybride Architektur wechselt zwischen Gruppen aus drei Gated-DeltaNet-Schichten und einer Schicht mit Gated Attention und verwendet dichte Feedforward-Netze. Multi-Token Prediction ist im Training enthalten. Die für andere Qwen3.5-Grössen beschriebene dünn besetzte Mixture-of-Experts-Architektur darf diesem Modell nicht zugeschrieben werden; seine Identität mit 27 Milliarden Parametern ist seine eigene Checkpoint-Spezifikation.

Der native Kontext beträgt 262,144 Token, mit einer bedingten Erweiterung auf 1,010,000. Qwen empfiehlt für komplexe Denkaufgaben nach Möglichkeit mindestens einen 128K-Kontext beizubehalten, erlaubt aber kleinere Einstellungen, wenn Speicherbeschränkungen dies erfordern. Dies ist eine Konfigurationsempfehlung und kein Beleg dafür, dass jede Oberfläche den vollen Kontext anbietet. Quelltext, visuelle Token, Verlauf, Denkverlauf und Antwort teilen sich das Sequenzbudget.

Text und visuelle Inhalte vorbereiten

Erhalten Sie bei einem technischen Dokument Abschnittskennungen und verlangen Sie eine Anforderungstabelle oder eine durch diese Abschnitte gestützte Erklärung. Erhalten Sie bei einem Diagramm die Beschriftungen und liefern Sie Definitionen, die im Bild fehlen. Geben Sie für eine Programmieraufgabe die relevante Funktion, beobachtetes Verhalten und das erforderliche Ergebnis an. Eine nützliche Antwort sollte verwendete Belege benennen, Annahmen abgrenzen und das Endartefakt in einer überprüfbaren Form zurückgeben.

Benennen Sie bei einer Videofrage das relevante Ereignis oder die Abfolge und erhalten Sie Zeitangaben und Bildreihenfolge. Das Beispiel des Herstellers verwendet im unterstützten Ablauf zwei Bilder pro Sekunde. Seine Anleitung für lange Videos empfiehlt ein grösseres Prozessorbudget, das ungefähr 224K Video-Token entspricht, für Analysen im Stundenbereich mit höherer Abtastrate. Diese Einstellungen erfordern Konfiguration und belegen keine allgemeingültige Garantie für Dauer oder genaue Ereigniszeitstempel.

Denkmodus und direkte Antworten

Der Denkmodus ist standardmässig aktiviert und geht der endgültigen Antwort voraus. enable_thinking kann ihn für eine direkte Antwort deaktivieren. Qwen3.5 unterstützt die älteren Soft-Schalter /think und /nothink offiziell nicht. Der Hersteller empfiehlt, in früheren Assistentennachrichten nur den endgültigen Antworttext statt des Denkinhalts zu bewahren. Dies sind die Vorgaben für Qwen3.5; sie sollten vom für spätere Veröffentlichungen dokumentierten Verhalten zur Erhaltung früherer Denkverläufe getrennt bleiben.

Wählen Sie vor dem Absenden der Aufgabe eine Endform: eine kurze Schlussfolgerung mit stützenden Werten, eine Tabelle extrahierter Felder oder einen erläuterten Code-Patch. Auch eine direkte Antwort ist eine zu prüfende generierte Antwort; ein langes Denkprotokoll ist kein unabhängiger Beleg für die Richtigkeit seiner Schlussfolgerung.

Agenteneinsatz

Der Hersteller unterstützt Tool Calling und empfiehlt Qwen-Agent mit konfigurierten oder über MCP angebundenen Werkzeugen sowie Qwen Code für Programmieragentenabläufe. Geben Sie den Werkzeugen der Anwendung eine klare Rolle und liefern Sie ihre tatsächlichen Beobachtungen an das Modell zurück. Das Modell kann mit diesen Rückmeldungen planen und anpassen, während die Anwendung die Aktionen ausführt. Werkzeugunterstützung belegt für sich keinen integrierten Zugriff auf Internet, Dateien oder eine Codeausführungsumgebung über jede Oberfläche.

Sehr langer Text

Die Erweiterung verwendet YaRN mit der eigenen Positionskonfiguration des Checkpoints. Ein Faktor von vier zielt auf den Ablauf mit ungefähr einer Million Token; für 524,288 Token wird ein Faktor von zwei vorgeschlagen. Statische Skalierung kann die Qualität bei kürzeren Texten mindern. Der Hersteller empfiehlt sie deshalb, wenn der grössere Kontext tatsächlich benötigt wird. Ordnen Sie langes Material und reservieren Sie Platz für die erforderliche Antwort, statt die grösste Kontextzahl als unbegrenzte Dokumenterinnerung zu interpretieren.

Empfehlungen zur Generierung und Grenzen

Die Best Practices empfehlen für allgemeines Schlussfolgern temperature 1.0, top_p 0.95, top_k 20, min_p 0, eine Presence Penalty von 1.5 und eine Repetition Penalty von 1.0. Präzise Programmierung verwendet temperature 0.6 und eine Presence Penalty von null. Allgemeine direkte Antworten verwenden temperature 0.7, top_p 0.8 und eine Presence Penalty von 1.5; top_k beträgt 20, min_p 0 und die Repetition Penalty 1.0. Schlussfolgern mit direkter Antwort verwendet die separate Best-Practice-Voreinstellung temperature 1.0, top_p 1.0, top_k 40 und Presence Penalty 2.0. Höhere Presence Penalties können Sprachen vermischen oder die Qualität leicht mindern.

Empfohlene Generierungsbudgets sind 32,768 Token für die meisten Aufgaben und 81,920 für ungewöhnlich komplexe Mathematik oder Programmierung. Sie sind keine unabhängigen harten Ausgabeobergrenzen. Geben Sie Antwortschema oder Trennzeichen ausdrücklich an und prüfen Sie Code, Berechnungen, Zitate und visuelle Details anhand der Quelle. Das nützliche Ergebnis ist ein konkretes Textartefakt, bei dem die genaue dichte 27B-Identität, Eingaben und Antwortmodus erhalten bleiben.

Praktische Aufgabe

Praktische Aufgabe

Technisches Beispiel auf Englisch

Compare a multilingual specification

Compare these two product notes and write the finding in English. [EN] "Store at 5-25 C. Keep the lid closed." [FR] "Conserver entre 5 et 20 C. Garder le couvercle fermé." Identify matching instructions, the temperature discrepancy and a clarification question for the author. Preserve both source ranges without deciding which is correct.

Erwartetes Ergebnis

A source-labelled English comparison with matching lid guidance, differing ranges and one unresolved question.

Ergebnis prüfen

Check that 20 C and 25 C remain distinct and neither language is assumed authoritative.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen/qwen3.5-27b

qwen/qwen3.5-27b

Alibaba /qwen/qwen3.5-27b

Einstieg

Qwen3.5-27B ist Qwens dichtes Vision-Language-Modell mit 27 Milliarden Parametern für Text, Bilder und Video mit Textausgabe. Es unterstützt Schlussfolgern, Programmierung, werkzeuggestützte Arbeit und mehrsprachige Aufgaben, mit wählbarem Denkmodus und einem nativen Kontext von 262,144 Token.

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/qwen3.5-27b
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 $0.00412 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben $0 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens
KonfigurationAnfragelängenstufe 1Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als0Kontexttoken, bis einschliesslichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.00052 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.00412 / 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 →

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/qwen3.5-27b", "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/qwen3.5-27b',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/qwen3.5-27b',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/qwen3.5-27b

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

qwen/qwen3.5-27b

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen/qwen3.5-27b

qwen/qwen3.5-27b

Alibaba /qwen/qwen3.5-27b

Einstieg

Qwen3.5-27B ist Qwens dichtes Vision-Language-Modell mit 27 Milliarden Parametern für Text, Bilder und Video mit Textausgabe. Es unterstützt Schlussfolgern, Programmierung, werkzeuggestützte Arbeit und mehrsprachige Aufgaben, mit wählbarem Denkmodus und einem nativen Kontext von 262,144 Token.

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/qwen3.5-27b
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 $0.00412 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben $0 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens
KonfigurationAnfragelängenstufe 1Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als0Kontexttoken, bis einschliesslichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.00052 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.00412 / 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 →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern
{
  "model": "qwen/qwen3.5-27b",
  "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/qwen3.5-27b', '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/qwen3.5-27b', '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/qwen3.5-27b

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

qwen/qwen3.5-27b

FAQ · Qwen: Qwen3.5-27B
Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3.5-27b: text → text

POST /v1/messages · qwen/qwen3.5-27b: text → json, sse

Welche Felder verwendet die Anfrage?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3.5-27b: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · qwen/qwen3.5-27b: model, messages, max_tokens, stream

Welche Grenzen gelten?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3.5-27b: messages.min_items: 1

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Das Unternehmen und sein Projektportfolio

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