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qwen3.5-omni-plus

Markdown · JSON

qwen3.5-omni-plus

Qwen3.5-Omni-Plus versteht Text, Bilder, Audio und Video gemeinsam und gibt Text oder gesprochene Antworten zurück. Sein multimodaler Ablauf eignet sich für Sprachassistenten und detaillierte Medienanalyse, mit Anweisungen zum Sprechstil und einem Kontext von 262.144 Token.

Über das Modell

Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.

Qwen3.5-Omni-Plus ist Alibabas multimodales Qwen-Modell für Texterstellung, Sprachassistenten und Multimedia-Analyse. Es nimmt Text, Bilder, Audio und Video einschließlich gemischter Eingaben entgegen und erzeugt Text oder Text mit Sprache. Der undatierte Plus-Name ist ein Familienalias; der Hersteller beschreibt ihn derzeit als funktional gleichwertig mit Qwen3.5-Omni-Plus 2026-03-15. Der Alias und der benannte Snapshot bleiben unterschiedliche Modelloptionen.

Die Eingabe kann ein Bild mit einer gesprochenen Frage verbinden oder Bild und Ton eines Videos mit schriftlichen Anweisungen kombinieren. Das ist nützlich, wenn eine reine Textzusammenfassung den Zusammenhang zwischen dem Sichtbaren und dem Hörbaren verlieren würde. Fordern Sie für einen Medienauftrag die sichtbare Abfolge, den eingeblendeten Wortlaut und die gesprochenen Inhalte getrennt an sowie quellbezogene Zeitstempel, wenn die Reihenfolge der Ereignisse wichtig ist. Geräuscheffekte und andere nichtsprachliche Audiosignale können neben Sprache in die Analyse einfließen.

Legen Sie für eine Sprachantwort Sprache, Zielgruppe und Vortragsweise fest. Qwens Leitfaden dokumentiert Anweisungen zu Lautstärke, Sprechtempo und Emotion. Er nennt 113 Sprachen und Dialekte für Audioeingaben sowie 36 Sprachen und Dialekte für Sprachausgaben, darunter Englisch, Französisch, Deutsch und Russisch. Der Stimmenkatalog führt Tina als Standard auf und enthält Optionen wie Serena und Ethan. Wählen Sie die Stimme und fordern Sie eine knappe Erklärung in ruhigem Tempo an, statt darauf zu vertrauen, dass die Eingangsstimme den Ausgabestil bestimmt.

Der dokumentierte HTTP-Workflow für Sprachausgabe liefert gestreamten Text und Base64-kodierte Audioblöcke zurück. Sein WAV-Beispiel verwendet 24 kHz, mono und 16-Bit-PCM; eine Anwendung kann die Blöcke zu einer Audiodatei zusammenführen oder sie beim Eintreffen für die Wiedergabe dekodieren. Dies ist eine gestreamte Generierung aus einer eingereichten Anfrage. Die Erkennung von Gesprächswechseln in Echtzeit, der Umgang mit Unterbrechungen und Mikrofon-Gespräche gehören zu separat benannten Realtime-Modellen. Die Familientabelle von Qwen3.5-Omni bietet keinen Deep-Thinking-Modus.

Die Modellkarte führt Websuche auf. Function Calling ist für Alibabas Beijing-Chat-Completions-Bereitstellung mit Textausgabe dokumentiert, während die Tabelle für Singapur es als nicht unterstützt kennzeichnet. JSON-Object-Ausgabe ist für Beijing aufgeführt und für Singapur nicht unterstützt. Ein Modell kann einen Werkzeugaufruf vorschlagen, während die Anwendung die Aktion ausführt und das Ergebnis zurückgibt. Die Plus-Tabellen kennzeichnen Prefix Completion, Context Caching und Fine-Tuning als nicht unterstützt; Batch-Inferenz wird in der Alias-Tabelle für Beijing unterstützt und in der Tabelle für Singapur nicht unterstützt.

Das veröffentlichte Kontextfenster beträgt 262.144 Tokens, die maximale Eingabe 196.608 Tokens und die maximale Ausgabe 65.536 Tokens. Gemischte Medien und Text teilen sich das Kontextbudget. Alibabas HTTP-Leitfaden erlaubt für diese Serie bis zu drei Stunden Audio oder eine Stunde Video; er führt AMR, WAV, 3GP, 3GPP, AAC und MP3 für Audio sowie MP4, AVI, MKV, MOV, FLV und WMV für Video auf. Über URLs bereitgestellte Audio- oder Videodateien dürfen bis zu 2 GB groß sein, während Base64-kodierte Medien kleiner als 10 MB sein müssen. Dies sind Dateiverarbeitungsgrenzen des Herstellers. Sie sind von der Beschreibung in der Modelleinführung zu unterscheiden, nach der mehr als zehn Stunden Audio oder mehr als 400 Sekunden 720p-Video bei einer Abtastung mit 1 FPS verstanden werden können.

Für Bilder nennt dieser Leitfaden eigene Vorbereitungsgrenzen: bis zu 20 MB je über eine URL bereitgestelltem Bild, mehr als 10 Pixel je Seite und ein Seitenverhältnis von höchstens 200:1. Der Leitfaden erlaubt bis zu 2.048 URL-basierte Bilder oder Audiodateien und 512 URL-basierte Videodateien; bei Base64-Eingaben sind bis zu 250 Dateien erlaubt. Diese Übertragungsgrenzen unterliegen weiterhin dem gemeinsamen Eingabe-Tokenbudget. Die Serie kann mehrere Medientypen in einer Anfrage kombinieren. Wählen Sie den relevanten Ausschnitt, machen Sie kleine Beschriftungen lesbar und erläutern Sie, wie separate Eingaben zusammenhängen. Die dokumentierten Obergrenzen der Dateianzahl unterscheiden sich nach Modalität und Übertragungsverfahren; jede Eingabe muss dennoch innerhalb des gemeinsamen Tokenbudgets bleiben.

Individuelles Stimmenklonen ist für das undatierte Plus-Modell über einen separaten Workflow zur Stimmenerstellung und anschließenden Verwendung dokumentiert. Die Referenz muss mindestens drei Sekunden ununterbrochene, klare Sprache enthalten, mit Pausen von höchstens zwei Sekunden; verwenden Sie normale Sprache ohne Musik, Gesang, Rauschen oder einen weiteren Sprecher. Verwenden Sie für WAV 16-Bit-Audio. Aus einem Referenzclip wird eine Stimme für ein benanntes Zielmodell erstellt, und dieses Ziel muss mit dem für die Sprachausgabe verwendeten Modell übereinstimmen. Der Hersteller empfiehlt 10–20 Sekunden saubere Mono-Sprache mit mindestens 24 kHz, höchstens 60 Sekunden und eine Datei unter 10 MB. WAV, MP3 und M4A sind als Referenzformate dokumentiert. Der Snapshot vom 15. März unterstützt das Klonen nicht, sodass die Wahl eines datierten Modells diesen Teil des Workflows verändert.

Stellen Sie für einen praktischen Lernassistenten eine Abbildung, die aufgezeichnete Frage des Lernenden und einen kurzen schriftlichen Auftrag bereit: „Erklären Sie, wie die beschrifteten Teile zusammenhängen, beantworten Sie die gesprochene Frage auf Englisch und verwenden Sie eine ruhige, langsamere Vortragsweise. Geben Sie die Textantwort ebenso wie Sprache aus.“ Definieren Sie für einen Medienbericht getrennte Abschnitte zu Ereignissen, sichtbarem Text und Sprache und fordern Sie für jeden Abschnitt Zeitstempel an. Bereiten Sie Namen oder Fachbegriffe im schriftlichen Kontext vor und legen Sie fest, ob das Ergebnis ein wörtliches Transkript, eine Erklärung oder eine zielgruppengerechte Zusammenfassung sein soll.

Praktische Aufgabe

Praktische Aufgabe

Technisches Beispiel auf Englisch

Create a media brief from a transcript

Create a compact media brief from this text record. 00:00 title card: 'Refill station'. 00:04 demonstrator opens a bottle. 00:08 speech: 'Fill only to the marked line.' 00:12 demonstrator closes the bottle. Separate visible events, on-screen wording and spoken instruction, retaining timestamps. Do not infer audio effects or actions absent from the record.

Erwartetes Ergebnis

Three labelled sections with timestamped entries for visible events, visible wording and speech.

Ergebnis prüfen

The spoken fill-line instruction remains distinct from what is explicitly described as visible.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen3.5-omni-plus

qwen3.5-omni-plus

Alibaba /qwen3.5-omni-plus

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Qwen3.5-Omni-Plus versteht Text, Bilder, Audio und Video gemeinsam und gibt Text oder gesprochene Antworten zurück. Sein multimodaler Ablauf eignet sich für Sprachassistenten und detaillierte Medienanalyse, mit Anweisungen zum Sprechstil und einem Kontext von 262.144 Token.

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
qwen3.5-omni-plus
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
Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

KonfigurationTarifstaffelGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.0022 / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0.012584 / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen $0 / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben $0 / 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": "qwen3.5-omni-plus", "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='qwen3.5-omni-plus',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='qwen3.5-omni-plus',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 qwen3.5-omni-plus

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

qwen3.5-omni-plus

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen3.5-omni-plus

qwen3.5-omni-plus

Alibaba /qwen3.5-omni-plus

Start

Qwen3.5-Omni-Plus versteht Text, Bilder, Audio und Video gemeinsam und gibt Text oder gesprochene Antworten zurück. Sein multimodaler Ablauf eignet sich für Sprachassistenten und detaillierte Medienanalyse, mit Anweisungen zum Sprechstil und einem Kontext von 262.144 Token.

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
qwen3.5-omni-plus
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
Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

KonfigurationTarifstaffelGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.0022 / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0.012584 / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen $0 / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben $0 / 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": "qwen3.5-omni-plus",
  "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': 'qwen3.5-omni-plus', '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': 'qwen3.5-omni-plus', '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 qwen3.5-omni-plus

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

qwen3.5-omni-plus

FAQ · qwen3.5-omni-plus
Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

POST /v1/chat/completions · qwen3.5-omni-plus: text → text

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

Welche Felder verwendet die Anfrage?

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

POST /v1/messages · qwen3.5-omni-plus: model, messages, max_tokens, stream

Welche Grenzen gelten?

POST /v1/chat/completions · qwen3.5-omni-plus: messages.min_items: 1

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