Source: https://ailoot.ai/models/de-ch/qwen-qwen3-5-397b-a17b/ Canonical: https://ailoot.ai/models/de-ch/qwen-qwen3-5-397b-a17b/ Language: de-ch # Qwen: Qwen3.5 397B A17B [Markdown](https://ailoot.ai/models/de-ch/qwen-qwen3-5-397b-a17b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/de-ch/qwen-qwen3-5-397b-a17b/facts.json) ## [Qwen: Qwen3.5 397B A17B](https://ailoot.ai/models/de-ch/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. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3.5-397b-a17b`](https://ailoot.ai/models/de-ch/qwen-qwen3-5-397b-a17b/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3.5-397b-a17b`](https://ailoot.ai/models/de-ch/qwen-qwen3-5-397b-a17b/#method-1) 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`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=qwen%2Fqwen3.5-397b-a17b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-397b-a17b&fmt=chat) 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 | Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits qwen/qwen3.5-397b-a17b | Standard— | | Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— | | Feld`messages[].role` | Typ`string` | 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— | | Feld`messages[].content` | Typ`string\|content_part[]\|null` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`messages[].tool_calls` | Typ`tool_call[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`messages[].tool_call_id` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden | Standard— | | Feld`messages[].name` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`messages[].reasoning_content` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet | Standard— | | Feld`messages[].reasoning_details` | Typ`object\|array` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— | | Feld`max_completion_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— | | Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse | | Feld`stream_options.include_usage` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`temperature` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`top_p` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`stop` | Typ`string\|string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`tools` | Typ`function_tool[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`tools[].type` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits function Modellabhängig | Standard— | | Feld`tools[].function.name` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt | Standard— | | Feld`tools[].function.description` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`tools[].function.parameters` | Typ`JSON_schema` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`tool_choice` | Typ`string\|object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`response_format` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`reasoning_effort` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`reasoning` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`service_tier` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`instructions` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Kompatibilitätsfeld | Standard— | | Feld`functions` | Typ`function[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`function_call` | Typ`string\|object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`prompt_cache_options` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`modalities` | Typ`string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits text | Standard— | | Feld`provider` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt | Standard— | | Feld`cache_control.ttl` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt | Standard— | Kombinationen von Eingabematerialien **Text** · UTF8-Text `messages[].content` Methodenparameter und Lebenszyklus | Parameter | Vertrag | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Vertragapplication/json | | Parameter`required` | Vertragmodel, messages | | Parameter`material_types` | Vertragtext | | Parameter`messages` | VertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur | | Parameter`file_material` | VertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet | | Parameter`optional_controls` | Vertragstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parameter`control_scope` | VertragModellspezifisch; benutzerseitige Funktionswerkzeuge unterscheiden sich von gehosteten Werkzeugen | | Parameter`output_modalities` | Vertragtext | | Parameter`hosted_operations` | Vertragfalse | | Parameter`multimodal_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. ### 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. | Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschliesslich | Gebühr | | --- | --- | --- | --- | --- | | KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Gebühr 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 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00078** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.00468** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben **$0** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-ch/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKPython-Stream ```bash set -eu : "${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 ``` ```python 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")) ``` ```python 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 | Feld | Typ | | --- | --- | | Feld`choices[].index` | Typinteger | | Feld`choices[].message.content` | Typstring\|null | | Feld`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] | | Feld`choices[].message.reasoning_content` | Typstring | | Feld`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array | | Feld`choices[].finish_reason` | Typstring\|null | | Feld`usage` | Typobject | Fehler und nächste Schritte | Antwort | Bedingung | Nächster Schritt | | --- | --- | --- | | Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. | ### Aliasnamen #### Modellaliasnamen **Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3.5-397b-a17b`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=qwen%2Fqwen3.5-397b-a17b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-397b-a17b&fmt=chat) #### Aliasnamen für Methodenpfade Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade. #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`qwen/qwen3.5-397b-a17b`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=qwen%2Fqwen3.5-397b-a17b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-397b-a17b&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3.5-397b-a17b` [`qwen/qwen3.5-397b-a17b`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=qwen%2Fqwen3.5-397b-a17b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-397b-a17b&fmt=messages) 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 | Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits qwen/qwen3.5-397b-a17b | Standard— | | Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— | | Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits user, assistant | Standard— | | Feld`messages[].content` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— | | Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— | | Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse | Kombinationen von Eingabematerialien **Text** · UTF-8-Text `Zeichenfolge messages[].content` Methodenparameter und Lebenszyklus | Parameter | Vertrag | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Vertragapplication/json | | Parameter`required` | Vertragmodel, messages, max\_tokens | | Parameter`optional_controls` | Vertragstream | | Parameter`material_types` | Vertragtext | | Parameter`text_file_material` | VertragDas 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. | Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschliesslich | Gebühr | | --- | --- | --- | --- | --- | | KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Gebühr 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 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00078** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.00468** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben **$0** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-ch/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern ```json { "model": "qwen/qwen3.5-397b-a17b", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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 ``` ```python 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 | Feld | Typ | | --- | --- | | Feld`id` | Typstring | | Feld`model` | Typstring | | Feld`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Feld`stop_reason` | Typstring\|null | | Feld`usage` | Typobject | Fehler und nächste Schritte | Antwort | Bedingung | Nächster Schritt | | --- | --- | --- | | Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. | ### Aliasnamen #### Modellaliasnamen **Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3.5-397b-a17b`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=qwen%2Fqwen3.5-397b-a17b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-397b-a17b&fmt=messages) #### Aliasnamen für Methodenpfade Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade. #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`qwen/qwen3.5-397b-a17b`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=qwen%2Fqwen3.5-397b-a17b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-397b-a17b&fmt=messages) 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` Verbinden Sie Ailoot mit Claude Code, OpenCode, Hermes oder Ihrer eigenen Anwendung. ## Das Unternehmen und sein Projektportfolio Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe. ## Tokens mit Rabatt kaufen. Aborabatt für regelmäßige Arbeit. Aktionscodes bieten bis 50% beim Tokenkauf. Abo Wählen Sie einen Tarif mit Rabatt für Ihre regelmäßigen Anfragen. Aktionscode bis 50% Geben Sie den Code beim Kauf ein. Der Preis wird nach den gültigen Aktionsbedingungen berechnet. Ausgaben in der Historie Modell, Tokens und Betrag werden für jede Anfrage gespeichert. [Abo wählen](https://ailoot.ai/docs/de-ch/billing/subscriptions/) · [Modellpreise ansehen](https://ailoot.ai/models/de-ch/) ## Verbinden Sie die API mit dem Produkt, das Sie verkaufen. SaaS, Anwendungen und Bots nach dem offiziellen Angebot und Lizenzvertrag von Ailoot. Fordern Sie für den Weiterverkauf eine Reseller-Lizenz an. Kommerzielle Anwendung Integrieren Sie Text-, Bild-, Video- und Audioerzeugung in kostenpflichtige Funktionen Ihres Dienstes. Reseller-Lizenz Senden Sie Projektbeschreibung und Zugangsmodell. Fordern Sie schriftliche Nutzungs- und Weiterverkaufsbedingungen an. Dokumente auf der Website Offizielles Angebot, Lizenzvertrag und Datenschutzerklärung sind vor der Verbindung zugänglich. [Reseller-Lizenz anfordern](mailto:support@ailoot.ai) · [Offizielles Angebot und Lizenzvertrag](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=de-ch) ## Ailoot · Das Unternehmen und sein Projektportfolio Ailoot baut auf bewährte Betriebserfahrung, einen großen Kundenstamm, stabilen Service und kontinuierliche KPI-Kontrolle. Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe. Ailoot nutzt diese Betriebserfahrung für den API-Zugang zu KI-Funktionen in Kundenprodukten, Agenten, Anwendungen und Automatisierungen.