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Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15

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Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15

Qwen3.5 Plus 2026-02-15 ist der feste Stand von Qwens nativem Vision-Language-Modell Plus vom 15. Februar. Er verbindet das Verstehen von Text, Bildern und Video mit Schlussfolgern, Programmierung und agentenorientierten Abläufen und liefert textliche Antworten oder Arbeitsergebnisse im hybriden Denkmodus der Familie.

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.

Der Plus-Stand vom 15. Februar

Qwen3.5 Plus 2026-02-15 ist die feste Veröffentlichung von Qwens nativer Vision-Language-Familie Plus vom 15. Februar 2026. Ihre dokumentierte Architektur verbindet lineare Aufmerksamkeit mit Berechnungen über spärlich aktivierte Mixture of Experts und unterstützt sowohl Text- als auch multimodale Aufgaben. Die Eingaben umfassen Text, Bilder und Video; die Antwort ist Text, etwa eine Erklärung, ein Codevorschlag oder ein Dokument. Der datierte Name gibt dieser Edition eine spezifische Identität innerhalb der Plus-Familie.

Der Hersteller beschreibt das verwaltete Qwen3.5-Plus als Entsprechung des offenen Modells Qwen3.5-397B-A17B mit zusätzlichen Funktionen, darunter ein standardmäßiger Kontext mit einer Million Token, integrierte Werkzeuge und adaptive Werkzeugnutzung. Beide Angebote behalten getrennte Namen und Schnittstellenvorgaben. Die genauen Expertenzahlen, das numerische Darstellungsformat und der native Kontext des offenen Checkpoints sollten nicht stillschweigend in eine vollständige Spezifikation dieser datierten Plus-Veröffentlichung umgewandelt werden.

Gemeinsame Arbeit mit Text und visuellen Inhalten

Die Qwen3.5-Familie entwickelt Schlussfolgern, Programmierung, Agenten und visuelles Verständnis durch frühe Fusion von Text und visuellen Informationen sowie Reinforcement Learning mit zunehmend komplexen Aufgaben. Ihre Familienbeschreibung nennt 201 Sprachen und Dialekte. Geben Sie für mehrsprachige Arbeit die Zielsprache, Zielgruppe und die beizubehaltenden Begriffe an; bewahren Sie für visuelle Arbeit die Beschriftungen, Tabellenüberschriften oder Diagrammdefinitionen, die für die Frage benötigt werden.

Eine nützliche Dokumentanfrage kann einen Vergleich verlangen, der nach denselben Abschnitten wie die Quelle gegliedert ist und für jede Erkenntnis unterstützende Passagen enthält. Eine Programmieranfrage kann einen Screenshot, den relevanten bestehenden Code und funktionale Anforderungen verbinden und anschließend editierbaren Quellcode sowie eine getrennte Verhaltenserklärung verlangen. Benennen Sie bei Video das relevante Ereignis oder die Abfolge und erhalten Sie die Zeitinformationen. Prüfen Sie die zurückgegebenen Passagen, visuellen Details und den vorgeschlagenen Code anhand des bereitgestellten Materials.

Schlussfolgern und direkte Antworten

Der Modusleitfaden des Herstellers führt die Familie Qwen3.5 Plus und den Stand vom 15. Februar mit hybridem Denkmodus auf; das Denken ist standardmäßig aktiviert. Im dokumentierten hybriden Ablauf lässt sich der Denkmodus für eine direkte Antwort deaktivieren. Halten Sie den Denkprozess vom fertigen Arbeitsergebnis getrennt, wenn die gewählte Oberfläche beides bereitstellt. Definieren Sie eine klare endgültige Form, etwa eine Tabelle mit Erkenntnissen, eine abgegrenzte Antwort oder Codedateien, damit das Ergebnis leicht zu prüfen ist.

Für den offenen Qwen3.5-Checkpoint gelten eigene Empfehlungen zum Verlauf und zur Abtastung. Spätere Qwen-Generationen führen zudem andere Voreinstellungen und Steuerungsmöglichkeiten für die Beibehaltung von Schlussfolgerungen ein. Folgen Sie der genauen Anleitung zur Plus-Schnittstelle, statt anzunehmen, dass eine Prompt-Markierung, ein Parametercontainer oder ein Verlaufsverhalten für jede Edition mit dem Namen Qwen gilt.

Werkzeuge und adaptive Arbeit

Die Plus-Referenz des Herstellers beschreibt integrierte und adaptive Werkzeugnutzung. Eine Aufgabe kann einem angeschlossenen Ablauf erlauben, Belege abzurufen, bereitgestelltes Material zu prüfen oder Ergebnisse erlaubter Operationen zurückzuliefern. Benennen Sie die verfügbaren Werkzeuge, erlaubten Aktionen und die beobachtbare Bedingung für die Erledigung. Das Modell kann tatsächliche Rückmeldungen verwenden, um seine Analyse zu überarbeiten und den nächsten Schritt auszuwählen; die Anwendung führt externe Aktionen aus und stellt deren Ergebnisse bereit.

Verlangen Sie bei einer Agentenaufgabe im Abschlussbericht das entstandene Arbeitsergebnis, unterstützende Belege und noch offene Bedingungen. Unterscheiden Sie einen Patchvorschlag oder eine Suchanfrage von einem tatsächlich zurückgelieferten Werkzeugergebnis. Eine Anfrage nach Text in JSON-Form begründet für sich genommen keine Vorgabe zur Schemaerzwingung, und die Bitte, Code auszuführen, schafft nicht eigenständig eine Ausführungsumgebung.

Langen Kontext vorbereiten

Qwens Referenz zum verwalteten Plus-Angebot beschreibt einen standardmäßigen Kontext mit einer Million Token. Halten Sie Dokumentgrenzen, Codekennungen und Definitionen in einer umfangreichen Eingabe sichtbar und reservieren Sie Platz für den Denkprozess und die endgültige Antwort. Verwenden Sie für diesen Ablauf das Kontextbudget des verwalteten Plus-Angebots; der offene 397B-Checkpoint hat eigene native und erweiterte Grenzen.

Grenzen Sie bei einem langen Vergleich die Frage auf die erforderlichen Entscheidungen oder Beziehungen ein und bitten Sie das Modell, für jede Schlussfolgerung den unterstützenden Abschnitt zu nennen. Das Kontextbudget kann mehr Belege zusammenführen, doch erst eine klare Quellenstruktur macht die Antwort nachvollziehbar. Bewahren Sie den datierten Editionsnamen, wenn Reproduzierbarkeit wichtig ist.

Praktisches Ergebnis und Grenzen

Verwenden Sie diesen Stand für ein konkretes textliches Arbeitsergebnis auf Grundlage bereitgestellter Projekt- oder visueller Materialien: einen Implementierungsvorschlag, einen Dokumentvergleich oder eine erläuterte Antwort. Prüfen Sie kleine visuelle Beschriftungen, Berechnungen, zitierten Text und Codeänderungen anhand der ursprünglichen Belege. Der dokumentierte Modellbereich umfasst das Verstehen von Text und visuellen Inhalten mit Textausgabe; daraus folgt keine Erzeugung von Bildern, Video oder Sprache. Die genauen Werkzeuge, Upload-Regeln und Ausgabebudgets sollten sich nach der gewählten Schnittstelle richten, statt nach einer angenommenen Gleichwertigkeit mit einem anderen Checkpoint.

Praktische Aufgabe

Praktische Aufgabe

Technisches Beispiel auf Englisch

Compare document retention clauses

Compare sections A and B. A: 'Keep delivery logs for 30 days; retain disputed deliveries until resolution.' B: 'Delete every delivery log after 30 days.' Return the shared rule, the conflict and a revised B that preserves A's dispute exception. Cite the section label beside each finding and leave other retention categories unspecified.

Erwartetes Ergebnis

A section-linked comparison and a revised clause preserving the dispute condition.

Ergebnis prüfen

The revised clause must not delete an unresolved disputed-delivery log merely because 30 days passed.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen/qwen3.5-plus-02-15

qwen/qwen3.5-plus-02-15

Alibaba /qwen/qwen3.5-plus-02-15

Start

Qwen3.5 Plus 2026-02-15 ist der feste Stand von Qwens nativem Vision-Language-Modell Plus vom 15. Februar. Er verbindet das Verstehen von Text, Bildern und Video mit Schlussfolgern, Programmierung und agentenorientierten Abläufen und liefert textliche Antworten oder Arbeitsergebnisse im hybriden Denkmodus der Familie.

Zulässige Eingaben
Text
Ergebnisse
Text

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Eingabetypen
text
Ausgabetypen
text
Ausgabeformat
json oder SSE
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
qwen/qwen3.5-plus-02-15
Standard—
FeldmessagesTypmessage[]AnforderungErforderlichWerte und Limits
Mindestanzahl Elemente: 1
Standard—
Feldmessages[].roleTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
Beispiele: system, user, assistant, tool, function
Bedingungen: Diese Rollen sind in den Kompatibilitätstypen des Quellcodes ausdrücklich dargestellt; der genaue Rollenumfang bleibt modellspezifisch.
Modellabhängig
Standard—
Feldmessages[].contentTypstring|content_part[]|nullAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].tool_callsTyptool_call[]AnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].tool_call_idTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden
Standard—
Feldmessages[].nameTypstringAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].reasoning_contentTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet
Standard—
Feldmessages[].reasoning_detailsTypobject|arrayAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldmax_tokensTypintegerAnforderungOptionalWerte und Limits
Minimum: 1
Modellabhängig
Standard—
Feldmax_completion_tokensTypintegerAnforderungOptionalWerte und Limits
Minimum: 1
Modellabhängig
Standard—
FeldstreamTypbooleanAnforderungOptionalWerte und LimitsStandardfalse
Feldstream_options.include_usageTypbooleanAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldtemperatureTypnumberAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldtop_pTypnumberAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldstopTypstring|string[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldtoolsTypfunction_tool[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldtools[].typeTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
function
Modellabhängig
Standard—
Feldtools[].function.nameTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt
Standard—
Feldtools[].function.descriptionTypstringAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldtools[].function.parametersTypJSON_schemaAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldtool_choiceTypstring|objectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldparallel_tool_callsTypbooleanAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldresponse_formatTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldreasoning_effortTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldreasoningTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldservice_tierTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldinstructionsTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Kompatibilitätsfeld
Standard—
FeldfunctionsTypfunction[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldfunction_callTypstring|objectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldprompt_cache_optionsTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldmodalitiesTypstring[]AnforderungOptionalWerte und Limits
text
Standard—
FeldproviderTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt
Standard—
Feldcache_control.ttlTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt
Standard—
Kombinationen von Eingabematerialien

Text · UTF8-Text

messages[].content

Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, messages
Parametermaterial_typesVertragtext
ParametermessagesVertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur
Parameterfile_materialVertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet
Parameteroptional_controlsVertragstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeVertragModellspezifisch; benutzerseitige Funktionswerkzeuge unterscheiden sich von gehosteten Werkzeugen
Parameteroutput_modalitiesVertragtext
Parameterhosted_operationsVertragfalse
Parametermultimodal_input_bindingVertragnull

Lebenszyklus: synchronous_or_streamed

Die genaue Modell-ID zusammen mit messages senden.

Die Kontextlänge ist keine Ausgabeobergrenze.

Eine Textdatei kann wörtlichen Text liefern; Bild-, Audio- und Dateiobjekteingaben benötigen eine exakte Zuordnung.

Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus
Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

KonfigurationTarifstaffelKontexttoken, mehr alsKontexttoken, bis einschließlichGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifKontexttoken, mehr als—Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.00052 / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0.00312 / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token
KonfigurationAnfragelängenstufe 1Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als0Kontexttoken, bis einschließlich256.000Gebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.00052 / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0.00312 / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token
KonfigurationAnfragelängenstufe 2Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als256.000Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.00065 / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0.0039 / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token

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-plus-02-15", "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-plus-02-15',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-plus-02-15',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-plus-02-15

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

qwen/qwen3.5-plus-02-15

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen/qwen3.5-plus-02-15

qwen/qwen3.5-plus-02-15

Alibaba /qwen/qwen3.5-plus-02-15

Start

Qwen3.5 Plus 2026-02-15 ist der feste Stand von Qwens nativem Vision-Language-Modell Plus vom 15. Februar. Er verbindet das Verstehen von Text, Bildern und Video mit Schlussfolgern, Programmierung und agentenorientierten Abläufen und liefert textliche Antworten oder Arbeitsergebnisse im hybriden Denkmodus der Familie.

Zulässige Eingaben
Text
Ergebnisse
json · sse

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Eingabetypen
text
Ausgabetypen
json, sse
Ausgabeformat
JSON oder SSE
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
qwen/qwen3.5-plus-02-15
Standard—
FeldmessagesTypmessage[]AnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].roleTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
user, assistant
Standard—
Feldmessages[].contentTypstringAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldmax_tokensTypintegerAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
FeldstreamTypbooleanAnforderungOptionalWerte und LimitsStandardfalse
Kombinationen von Eingabematerialien

Text · UTF-8-Text

Zeichenfolge messages[].content

Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsVertragstream
Parametermaterial_typesVertragtext
Parametertext_file_materialVertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen.

Lebenszyklus: synchronous_or_streamed

Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus
Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

KonfigurationTarifstaffelKontexttoken, mehr alsKontexttoken, bis einschließlichGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifKontexttoken, mehr als—Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.00052 / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0.00312 / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token
KonfigurationAnfragelängenstufe 1Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als0Kontexttoken, bis einschließlich256.000Gebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.00052 / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0.00312 / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token
KonfigurationAnfragelängenstufe 2Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als256.000Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.00065 / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0.0039 / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token

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-plus-02-15",
  "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-plus-02-15', '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-plus-02-15', '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-plus-02-15

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

qwen/qwen3.5-plus-02-15

FAQ · Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15
Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3.5-plus-02-15: text → text

POST /v1/messages · qwen/qwen3.5-plus-02-15: text → json, sse

Welche Felder verwendet die Anfrage?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3.5-plus-02-15: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · qwen/qwen3.5-plus-02-15: model, messages, max_tokens, stream

Welche Grenzen gelten?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3.5-plus-02-15: messages.min_items: 1

Weitere Details

Verbinden Sie Ailoot mit Claude Code, OpenCode, Hermes oder Ihrer eigenen Anwendung.

Das Unternehmen und sein Projektportfolio

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Dokumente auf der Website
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