Source: https://ailoot.ai/models/de-ch/qwen-qwen3-6-35b-a3b/ Canonical: https://ailoot.ai/models/de-ch/qwen-qwen3-6-35b-a3b/ Language: de-ch # Qwen: Qwen3.6 35B A3B [Markdown](https://ailoot.ai/models/de-ch/qwen-qwen3-6-35b-a3b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/de-ch/qwen-qwen3-6-35b-a3b/facts.json) ## [Qwen: Qwen3.6 35B A3B](https://ailoot.ai/models/de-ch/qwen-qwen3-6-35b-a3b/) Qwen3.6-35B-A3B ist Qwens Vision-Language-Mixture-of-Experts-Modell mit insgesamt 35 Milliarden und 3 Milliarden aktivierten Parametern. Es konzentriert sich auf Frontend- und repositoryweite Programmierung, ergänzt eine optionale Erhaltung früherer Denkverläufe und akzeptiert Text, Bilder und Video mit Textausgabe. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3.6-35b-a3b`](https://ailoot.ai/models/de-ch/qwen-qwen3-6-35b-a3b/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3.6-35b-a3b`](https://ailoot.ai/models/de-ch/qwen-qwen3-6-35b-a3b/#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. Qwen3.6: Stärken bei Programmierung und Kontinuität des Denkverlaufs Qwen3.6-35B-A3B ist ein Vision-Language-Modell mit Schwerpunkt auf nützlicher Programmierung und Agentenarbeit. Qwen hebt verbesserte Frontend-Abläufe und repositoryweites Schlussfolgern sowie eine neue Option zum Erhalten von Denkverläufen früherer Nachrichten hervor. Es akzeptiert Text, Bilder und Video und gibt Text zurück: eine Erklärung, einen Codevorschlag, eine strukturierte Analyse oder ein anderes angefordertes Textartefakt. Behalten Sie diese konkrete Ausgabe 35B-A3B bei, statt sie als dichtes Qwen3.6-27B oder als ihr früheres Qwen3.5-Gegenstück zu behandeln. Liefern Sie für eine Frontend-Aufgabe den relevanten Screenshot, funktionale Anforderungen und bestehenden Codekontext. Verlangen Sie bearbeitbaren Quellcode und eine Beschreibung der vorgesehenen Zustände und Interaktionen. Benennen Sie für eine Repository-Aufgabe die betroffene Funktion, die Eingabe, die ein Problem sichtbar macht, und das erwartete Verhalten. Verlangen Sie einen vorgeschlagenen Patch mit seinen Annahmen und relevanten Prüfungen. Modellübersicht Das Mixture-of-Experts-Modell besitzt insgesamt 35 Milliarden Parameter und aktiviert drei Milliarden. Seine hybride Architektur mit 40 Schichten wiederholt jeweils drei Gated-DeltaNet-Expertenschichten und anschliessend eine Expertenschicht mit Gated Attention. Es hat 256 geroutete Experten und wählt acht geroutete Experten mit einem gemeinsamen Experten aus; Multi-Token Prediction ist Teil des Trainings. Die geringere Zahl aktivierter Parameter beschreibt nicht die vollständige Checkpoint-Grösse. Ein Vision-Encoder liefert den visuellen Teil des Modells. Der native Kontext beträgt 262,144 Token, mit einer bedingten Erweiterung auf 1,010,000. Der Hersteller empfiehlt für komplexe Denkaufgaben nach Möglichkeit einen Kontext von mindestens 128K beizubehalten, selbst wenn eine Verringerung den Speicherdruck mindern würde. Quelltext, visuelle Repräsentationen, frühere Nachrichten, Denkverlauf und endgültige Antwort teilen sich das konfigurierte Sequenzbudget. Eingaben und Antwortmodi verwenden Die Modellkarte zeigt Fragen zu Text, Bildern und Video. Erhalten Sie bei einem Diagramm oder einer Seite die Beschriftungen und definieren Sie die genaue Frage. Bewahren Sie bei einem Clip Zeitangaben auf und benennen Sie das gesuchte Ereignis. Das unterstützte Videobeispiel des Herstellers verwendet standardmässig zwei Bilder pro Sekunde und erlaubt die Konfiguration der Abtastung. Die Best-Practice-Anleitung erweitert das Budget des Videoprozessors auf ungefähr 224K Video-Token für eine Analyse im Stundenbereich mit höherer Abtastrate; dies ist ein Konfigurationsbeispiel und keine harte allgemeingültige Grenze der Cliplänge. Der Denkmodus ist standardmässig aktiviert. Die Herstelleroption enable\_thinking kann ihn für eine direkte Antwort deaktivieren. Qwen3.6 unterstützt die älteren Soft-Prompt-Schalter /think und /nothink von Qwen3 offiziell nicht. Trennen Sie bei der Darstellung eines Ergebnisses den Denkverlauf vom Endartefakt und folgen Sie der eigenen Schnittstelle dieses Checkpoints, statt anzunehmen, dass Prompt-Marker oder Optionen einer anderen Generation gelten. Frühere Denkverläufe erhalten Standardmässig bewahrt die Vorlage Denkblöcke auf, die der jüngsten Nutzernachricht zugeordnet sind. Qwen3.6 wurde zusätzlich darauf trainiert, frühere Denkverläufe zu nutzen, wenn preserve\_thinking aktiviert ist. Sein ausdrückliches Beispiel setzt diese Option auf true. Dies kann einer iterativen Agentenaufgabe helfen, Entscheidungskontext zu bewahren, statt frühere Entscheidungen wiederholt neu herzuleiten; es verändert auch den Umfang des mitgeführten Verlaufs. Ob die Option verfügbar ist, hängt davon ab, ob die Oberfläche die Anleitung des Herstellers anbietet. Agenteneinsatz Qwen dokumentiert Tool Calling und empfiehlt Qwen-Agent zum Konfigurieren von Werkzeugen, einschliesslich über MCP angebundener Werkzeuge. Qwen Code ist ein weiterer vom Hersteller dokumentierter Ablauf für Programmieragenten. Definieren Sie die erlaubten Werkzeuge, das Aufgabenziel und das erwartete Ergebnis und liefern Sie dem Modell anschliessend tatsächliche Werkzeugbeobachtungen zurück. Das Modell kann über ein Ergebnis nachdenken und einen Plan anpassen; der Zugriff auf Dateien oder Ausführungsumgebungen kommt von der angebundenen Anwendung, nicht vom Modellnamen. Sehr langer Text Die dokumentierte Kontexterweiterung verwendet YaRN mit den verschachtelten Positionseinstellungen des Checkpoints. Ein Faktor von vier zielt auf den Ablauf mit ungefähr einer Million Token; für Arbeitslasten mit 524,288 Token schlägt Qwen einen Faktor von zwei vor. Statische Skalierung kann die Leistung bei kürzeren Texten beeinträchtigen. Der Hersteller empfiehlt deshalb, sie bei Bedarf an längerem Kontext zu ändern. Erhalten Sie Abschnitts- und Codekennungen in einer grossen Eingabe und verlangen Sie, dass das Ergebnis zeigt, welche Belege jede Schlussfolgerung stützen. Empfehlungen zur Generierung und Grenzen Für allgemeines Schlussfolgern empfiehlt der Hersteller 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. Für präzise Programmierung wird temperature auf 0.6 und die Presence Penalty auf null gesetzt. Für direkte Antworten empfiehlt er temperature 0.7, top\_p 0.8 und eine Presence Penalty von 1.5; die übrigen Werte bleiben unverändert. Höhere Presence Penalties können Wiederholungen verringern, aber auch Sprachen vermischen oder die Qualität leicht mindern. Qwen empfiehlt ein Generierungsbudget von 32,768 Token für die meisten Fragen und 81,920 für ungewöhnlich komplexe Mathematik- oder Programmieraufgaben. Dies sind Empfehlungen und keine separat festgelegten harten Ausgabeobergrenzen. Geben Sie das Endformat ausdrücklich an und prüfen Sie Code, Berechnungen und extrahierte visuelle Details anhand der Quelle. Kontinuität des Denkverlaufs und langer Kontext helfen, die Belege einer Aufgabe mitzunehmen; ein überprüfbares Endartefakt macht das Ergebnis nützlich. Praktische Aufgabe ### Praktische Aufgabe Technisches Beispiel auf Englisch ``` Correct a button loading state Propose a small JavaScript change for a save form. Current handler sets button.disabled = true, awaits saveDraft(), then reenables the button. When saveDraft rejects, the button stays disabled. Preserve the save operation and show pseudocode for displaying an error and always restoring the button. Add success and failure acceptance checks. ``` #### Erwartetes Ergebnis ``` A focused async handler or pseudocode plus two checks covering button and error states. ``` #### Ergebnis prüfen ``` Verify the cleanup happens on rejection and success without converting a failed save into a success message. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3.6-35b-a3b` [`qwen/qwen3.6-35b-a3b`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=qwen%2Fqwen3.6-35b-a3b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.6-35b-a3b&fmt=chat) Alibaba /`qwen/qwen3.6-35b-a3b` ### Einstieg Qwen3.6-35B-A3B ist Qwens Vision-Language-Mixture-of-Experts-Modell mit insgesamt 35 Milliarden und 3 Milliarden aktivierten Parametern. Es konzentriert sich auf Frontend- und repositoryweite Programmierung, ergänzt eine optionale Erhaltung früherer Denkverläufe und akzeptiert Text, Bilder und Video mit Textausgabe. 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/qwen3.6-35b-a3b | 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 **$0.000566** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.00341** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.0001** / 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 **$0.000566** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.00341** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.0001** / 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/qwen3.6-35b-a3b", "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/qwen3.6-35b-a3b',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/qwen3.6-35b-a3b',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/qwen3.6-35b-a3b`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=qwen%2Fqwen3.6-35b-a3b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.6-35b-a3b&fmt=chat) #### Aliasnamen für Methodenpfade Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade. #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`qwen/qwen3.6-35b-a3b`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=qwen%2Fqwen3.6-35b-a3b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.6-35b-a3b&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3.6-35b-a3b` [`qwen/qwen3.6-35b-a3b`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=qwen%2Fqwen3.6-35b-a3b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.6-35b-a3b&fmt=messages) Alibaba /`qwen/qwen3.6-35b-a3b` ### Einstieg Qwen3.6-35B-A3B ist Qwens Vision-Language-Mixture-of-Experts-Modell mit insgesamt 35 Milliarden und 3 Milliarden aktivierten Parametern. Es konzentriert sich auf Frontend- und repositoryweite Programmierung, ergänzt eine optionale Erhaltung früherer Denkverläufe und akzeptiert Text, Bilder und Video mit Textausgabe. 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/qwen3.6-35b-a3b | 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 **$0.000566** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.00341** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.0001** / 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 **$0.000566** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.00341** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.0001** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben **$0** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-ch/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern ```json { "model": "qwen/qwen3.6-35b-a3b", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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/qwen3.6-35b-a3b', '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/qwen3.6-35b-a3b', '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/qwen3.6-35b-a3b`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=qwen%2Fqwen3.6-35b-a3b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.6-35b-a3b&fmt=messages) #### Aliasnamen für Methodenpfade Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade. #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`qwen/qwen3.6-35b-a3b`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=qwen%2Fqwen3.6-35b-a3b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.6-35b-a3b&fmt=messages) FAQ · Qwen: Qwen3.6 35B A3B Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.6-35b-a3b`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3.6-35b-a3b`: `text` → `json`, `sse` Welche Felder verwendet die Anfrage? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.6-35b-a3b`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3.6-35b-a3b`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Welche Grenzen gelten? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.6-35b-a3b`: `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.