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Qwen: Qwen3.5 397B A17B

Markdown · JSON

Qwen: Qwen3.5 397B A17B

Qwen3.5-397B-A17B ist Qwens Vision-Language-Mixture-of-Experts-Modell mit insgesamt 397 Milliarden und 17 Milliarden aktivierten Parametern. Es akzeptiert Text, Bilder und Video und gibt Text für Schlussfolgerungs-, Programmier- und Agentenaufgaben zurück, 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 des Checkpoints 397B-A17B

Qwen3.5-397B-A17B ist das nachtrainierte Vision-Language-Mixture-of-Experts-Modell der Qwen3.5-Familie. Es akzeptiert Text, Bilder und Video und erzeugt Text: Erklärungen, Codevorschläge, Analysen und angeforderte Dokumentartefakte. Die Familie nutzt frühe Text-Bild-Fusion und Reinforcement Learning mit zunehmend komplexen Aufgaben, um Schlussfolgern, Programmierung, Agenten und visuelles Verständnis zu entwickeln. Ihre dokumentierte Sprachabdeckung umfasst 201 Sprachen und Dialekte und ist keine Zusage identischer Zuverlässigkeit für jede Sprache oder jedes Fachgebiet.

Der Hersteller beschreibt das verwaltete Qwen3.5-Plus separat als entsprechendes Angebot mit zusätzlichen Produktionsfunktionen. Erhalten Sie die eigene Identität, den Kontext und die Generierungsanleitung dieses offenen Checkpoints, statt jede verwaltete Funktion oder spätere Qwen-Option zu übernehmen. Die konkrete Ausgabe 397B-A17B bleibt von kleineren dichten und Expertenmodellen derselben Familie getrennt.

Modellübersicht

Das Modell besitzt insgesamt 397 Milliarden Parameter und aktiviert 17 Milliarden. Seine hybride Architektur mit 60 Schichten wiederholt jeweils drei Gated-DeltaNet-Expertenschichten und anschliessend eine Expertenschicht mit Gated Attention. Der Hersteller nennt 512 geroutete Experten, von denen zehn zusammen mit einem gemeinsamen Experten ausgewählt werden. Ein Vision-Encoder und Multi-Token Prediction sind Teil des Modells. Gesamtparameter, aktivierte Parameter und der Speicherumfang des vollständigen Checkpoints sind unterschiedliche Begriffe; diese Zahlen belegen keine feste Antwortzeit.

Der native Kontext beträgt 262,144 Token, mit einer bedingten Erweiterung auf bis zu 1,010,000. Text, repräsentierte Bilder oder Videos, Gesprächsverlauf, Denkverlauf und endgültige Antwort teilen sich das konfigurierte Sequenzbudget. Verwenden Sie das tatsächlich konfigurierte Budget für eine Aufgabe, statt anzunehmen, dass das grösste Dokument und die grösste Antwort automatisch zusammen hineinpassen.

Text und visuelle Belege vorbereiten

Liefern Sie für ein technisches Projekt die Spezifikation, relevanten Code und Diagramme und definieren Sie das zu erzeugende Artefakt. Verlangen Sie einen nach betroffenen Komponenten gegliederten Implementierungsvorschlag, der durch die gelieferten Anforderungen gestützt wird. Erhalten Sie bei einem Dokumentvergleich Abschnittskennungen, Tabellenbeschriftungen und Einheiten und verlangen Sie eine Erkenntnistabelle mit Belegen für jede Zeile. Geben Sie für einen mehrsprachigen Bericht die Zielsprache und die unverändert beizubehaltenden Begriffe an.

Erhalten Sie bei einer Bildfrage kleine Beschriftungen und liefern Sie Definitionen, die im Bild fehlen. Benennen Sie bei einer Videofrage das relevante Ereignis und erhalten Sie Bildreihenfolge und Zeitangaben. Vergleichen Sie die zurückgegebenen visuellen Details, Zitate und Ereignisbeschreibungen mit den ursprünglichen Bildern, Passagen und Zeitstempeln. Das Ergebnis bleibt Textanalyse oder Code; die visuelle Eingabe des Modells bedeutet keine Bild-, Video- oder Sprachgenerierung.

Denkmodus und Gesprächsverlauf

Der Denkmodus ist standardmässig aktiviert und geht der endgültigen Antwort voraus. Die Herstellereinstellung enable_thinking kann ihn für eine direkte Antwort deaktivieren. Die älteren Soft-Prompt-Schalter /think und /nothink werden für Qwen3.5 offiziell nicht unterstützt. Machen Sie das Endartefakt nach dem Denkverlauf leicht auffindbar, etwa als abgegrenzte Schlussfolgerung, Belegtabelle oder getrennten Codevorschlag.

Die Modellkarte empfiehlt, in früheren Assistentennachrichten endgültige Antworten ohne Denkinhalt zu behalten. Das unterscheidet sich von Optionen und Standardwerten zur Erhaltung früherer Denkverläufe, die in späteren Veröffentlichungen eingeführt wurden. Folgen Sie der Vorlage dieses konkreten Checkpoints und ordnen Sie Korrekturen oder Werkzeugbeobachtungen der Aufgabe zu, die sie aktualisieren.

Agenteneinsatz

Qwen dokumentiert Tool Calling und empfiehlt Qwen-Agent mit konfigurierten oder über MCP angebundenen Werkzeugen sowie Qwen Code für Programmieragentenabläufe. Geben Sie erlaubte Operationen, verfügbare Belege und beobachtbare Abschlusskriterien an. Eine Anwendung führt Werkzeuge aus und liefert ihre Ergebnisse; das Modell kann diese Beobachtungen nutzen, um seinen Plan oder seine Erklärung anzupassen. Ein vorgeschlagener Befehl oder Patch bleibt von einer tatsächlich in der Umgebung abgeschlossenen Aktion getrennt.

Sehr langer Text und Video

Die Erweiterung des Herstellers verwendet YaRN mit den eigenen verschachtelten Positionseinstellungen des Checkpoints. Ein Faktor von vier zielt auf den Ablauf mit ungefähr einer Million Token; für Arbeitslasten mit 524,288 Token wird ein Faktor von zwei vorgeschlagen. Statische Skalierung kann die Leistung bei kürzeren Texten beeinträchtigen und sollte deshalb einem tatsächlichen Bedarf an grösserem Kontext folgen. Ordnen Sie eine lange Eingabe nach Dokument, Seite oder Codekennung und lassen Sie Platz für das Ergebnis.

Das unterstützte Videobeispiel verwendet standardmässig zwei Bilder pro Sekunde. Für Material im Stundenbereich empfiehlt der Hersteller ein grösseres Prozessorbudget, das ungefähr 224K Video-Token entspricht, für eine höhere Abtastrate. Dies ist eine konfigurationsabhängige Anleitung, keine allgemeingültige Garantie für Mediendauer, vollständige Erinnerung oder Zeitstempelpräzision.

Empfehlungen zur Generierung und inhaltliche Grenzen

Die Best Practices dieses Checkpoints empfehlen für den Denkmodus temperature 0.6, top_p 0.95, top_k 20 und min_p 0 und für direkte Antworten temperature 0.7, top_p 0.8, top_k 20 und min_p 0. Diese konkreten Empfehlungen unterscheiden sich von manchen kleineren Qwen3.5-Ausgaben. Soweit unterstützt, kann eine Presence Penalty zwischen null und zwei Wiederholungen verringern; höhere Werte können jedoch Sprachen vermischen oder die Qualität leicht mindern.

Empfohlene Generierungsbudgets sind 32,768 Token für die meisten Anfragen und 81,920 für ungewöhnlich komplexe Mathematik- oder Programmierarbeit. Es sind Empfehlungen, keine unabhängigen harten Ausgabeobergrenzen. Geben Sie das erforderliche Antwortformat an und prüfen Sie Berechnungen, extrahierte Details und vorgeschlagenen Code anhand der Quelle. Die nützliche Ausgabe ist ein konkretes Textartefakt, dessen Belege und Annahmen überprüfbar sind.

Praktische Aufgabe

Praktische Aufgabe

Technisches Beispiel auf Englisch

Reconcile a specification and implementation plan

Compare spec S1: users may delete only their own drafts, and published records cannot be deleted. Plan P1: show Delete for every record owned by the user, regardless of status. Return the exact mismatch, a corrected eligibility rule and test cases for an owned draft, owned published record and another user’s draft.

Erwartetes Ergebnis

An evidence-linked mismatch, a corrected rule and three acceptance-test descriptions.

Ergebnis prüfen

Check that both ownership and draft status are required rather than treating either condition as sufficient.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen/qwen3.5-397b-a17b

qwen/qwen3.5-397b-a17b

Alibaba /qwen/qwen3.5-397b-a17b

Einstieg

Qwen3.5-397B-A17B ist Qwens Vision-Language-Mixture-of-Experts-Modell mit insgesamt 397 Milliarden und 17 Milliarden aktivierten Parametern. Es akzeptiert Text, Bilder und Video und gibt Text für Schlussfolgerungs-, Programmier- und Agentenaufgaben zurück, 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/qwen3.5-397b-a17b
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 $0.00078 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.00468 / 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 $0.00078 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.00468 / 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/qwen3.5-397b-a17b", "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/qwen3.5-397b-a17b',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/qwen3.5-397b-a17b',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/qwen3.5-397b-a17b

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

qwen/qwen3.5-397b-a17b

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen/qwen3.5-397b-a17b

qwen/qwen3.5-397b-a17b

Alibaba /qwen/qwen3.5-397b-a17b

Einstieg

Qwen3.5-397B-A17B ist Qwens Vision-Language-Mixture-of-Experts-Modell mit insgesamt 397 Milliarden und 17 Milliarden aktivierten Parametern. Es akzeptiert Text, Bilder und Video und gibt Text für Schlussfolgerungs-, Programmier- und Agentenaufgaben zurück, 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/qwen3.5-397b-a17b
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 $0.00078 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.00468 / 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 $0.00078 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.00468 / 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/qwen3.5-397b-a17b",
  "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/qwen3.5-397b-a17b', '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/qwen3.5-397b-a17b', '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/qwen3.5-397b-a17b

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

qwen/qwen3.5-397b-a17b

FAQ · Qwen: Qwen3.5 397B A17B
Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3.5-397b-a17b: text → text

POST /v1/messages · qwen/qwen3.5-397b-a17b: text → json, sse

Welche Felder verwendet die Anfrage?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3.5-397b-a17b: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · qwen/qwen3.5-397b-a17b: model, messages, max_tokens, stream

Welche Grenzen gelten?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3.5-397b-a17b: messages.min_items: 1

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