Qwen-Plus (2025-04-28) es la versión del 28 de abril de Qwen3-Plus. Recibe texto y devuelve texto, integra los modos Thinking y Non-Thinking y permite cambiar de modo durante una conversación. La fecha identifica la edición seleccionada y la distingue de las versiones posteriores de Qwen-Plus y de los alias que se actualizan.
El modo Thinking sirve para tareas que requieren analizar condiciones y relaciones. Proporciona las pruebas pertinentes, define la pregunta e identifica los criterios que deben guiar la respuesta. Una comparación puede pedir las ventajas y las contrapartidas entre dos opciones bajo restricciones expresamente indicadas. Una tarea documental puede preguntar qué requisitos coinciden, cuáles entran en conflicto y cuáles necesitan aclaración.
El modo Non-Thinking sirve para una instrucción directa, como acortar un pasaje o redactar una respuesta a partir de los hechos proporcionados. Indica el lector previsto, la extensión requerida y la información que debe conservarse al reescribir. Una consigna concreta aclara el resultado esperado: un mensaje terminado, una sección revisada o una explicación concisa.
Separa el texto de referencia de las instrucciones para usarlo. Conserva las referencias de sección y los términos definidos para que la respuesta pueda seguir conectada con sus fuentes. Cuando falte información, especifica si el modelo debe hacer una pregunta o marcar el elemento correspondiente como no resuelto. Para una nota analítica, pide la conclusión y las condiciones que la respaldan; para la escritura, pide el texto revisado y una explicación breve de los cambios.
Una pregunta de seguimiento puede modificar un requisito y mantener el resto de la tarea. Por ejemplo, cambia el público de un pasaje seleccionado o introduce una restricción nueva en una comparación. Incluye la parte de la respuesta anterior que se está revisando para que la conversación siga anclada en un único resultado identificable.
El fabricante documenta la compatibilidad con las funciones según la configuración regional de despliegue. Las configuraciones enumeradas para esta versión admiten salidas estructuradas y continuación a partir de un prefijo, mientras que las llamadas a funciones solo están disponibles en algunas de ellas. Una aplicación que admite funciones define una acción y sus campos de entrada, ejecuta una llamada seleccionada y devuelve el resultado al modelo. La salida estructurada regula la forma de la respuesta, mientras que la continuación a partir de un prefijo prolonga el texto del asistente proporcionado. La integración determina cuáles de estos controles ofrece.
La versión de abril tiene un contexto documentado de 131 072 tokens, una longitud máxima de entrada de 98 304 tokens y una longitud de salida de 16 384 tokens. Usa el presupuesto de entrada para las instrucciones, los documentos pertinentes y el material de conversación necesarios para el encargo. Especifica el tamaño y la forma del resultado en lugar de solicitar una discusión sin límites. Un resultado final útil puede ser una comparación basada en las fuentes, una respuesta a un cliente o una sección documental revisada lista para contrastarse con los requisitos iniciales.
", "aboutText": "Qwen-Plus (2025-04-28) es la versión del 28 de abril de Qwen3-Plus. Recibe texto y devuelve texto, integra los modos Thinking y Non-Thinking y permite cambiar de modo durante una conversación. La fecha identifica la edición seleccionada y la distingue de las versiones posteriores de Qwen-Plus y de los alias que se actualizan.\n\n### Analiza condiciones o redacta una respuesta directa\n\nEl modo Thinking sirve para tareas que requieren analizar condiciones y relaciones. Proporciona las pruebas pertinentes, define la pregunta e identifica los criterios que deben guiar la respuesta. Una comparación puede pedir las ventajas y las contrapartidas entre dos opciones bajo restricciones expresamente indicadas. Una tarea documental puede preguntar qué requisitos coinciden, cuáles entran en conflicto y cuáles necesitan aclaración.\n\nEl modo Non-Thinking sirve para una instrucción directa, como acortar un pasaje o redactar una respuesta a partir de los hechos proporcionados. Indica el lector previsto, la extensión requerida y la información que debe conservarse al reescribir. Una consigna concreta aclara el resultado esperado: un mensaje terminado, una sección revisada o una explicación concisa.\n\n### Organiza una conversación en torno a un resultado\n\nSepara el texto de referencia de las instrucciones para usarlo. Conserva las referencias de sección y los términos definidos para que la respuesta pueda seguir conectada con sus fuentes. Cuando falte información, especifica si el modelo debe hacer una pregunta o marcar el elemento correspondiente como no resuelto. Para una nota analítica, pide la conclusión y las condiciones que la respaldan; para la escritura, pide el texto revisado y una explicación breve de los cambios.\n\nUna pregunta de seguimiento puede modificar un requisito y mantener el resto de la tarea. Por ejemplo, cambia el público de un pasaje seleccionado o introduce una restricción nueva en una comparación. Incluye la parte de la respuesta anterior que se está revisando para que la conversación siga anclada en un único resultado identificable.\n\n### Funciones, respuestas estructuradas y continuación\n\nEl fabricante documenta la compatibilidad con las funciones según la configuración regional de despliegue. Las configuraciones enumeradas para esta versión admiten salidas estructuradas y continuación a partir de un prefijo, mientras que las llamadas a funciones solo están disponibles en algunas de ellas. Una aplicación que admite funciones define una acción y sus campos de entrada, ejecuta una llamada seleccionada y devuelve el resultado al modelo. La salida estructurada regula la forma de la respuesta, mientras que la continuación a partir de un prefijo prolonga el texto del asistente proporcionado. La integración determina cuáles de estos controles ofrece.\n\n### Planifica dentro de los límites de esta versión\n\nLa versión de abril tiene un contexto documentado de 131 072 tokens, una longitud máxima de entrada de 98 304 tokens y una longitud de salida de 16 384 tokens. Usa el presupuesto de entrada para las instrucciones, los documentos pertinentes y el material de conversación necesarios para el encargo. Especifica el tamaño y la forma del resultado en lugar de solicitar una discusión sin límites. Un resultado final útil puede ser una comparación basada en las fuentes, una respuesta a un cliente o una sección documental revisada lista para contrastarse con los requisitos iniciales.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ejemplo técnico en inglés
Shorten a supplier message\n\nShorten this supplier message to at most 45 words for a busy warehouse manager: "Production of batch B-31 is complete. The 90 boxes are ready for pickup. Collection cannot occur before the quality report is approved. We will send the report tomorrow, but approval timing is not confirmed." Preserve the batch, quantity and pickup condition.A concise rewritten message that preserves the approval dependency and uncertain timing.Ensure ready for pickup is not interpreted as permission to collect before approval.qwen-plus-2025-04-28Qwen-Plus (2025-04-28) es una versión de texto fechada de Qwen3-Plus que combina los modos Thinking y Non-Thinking. Sus límites documentados son 131 072 tokens de contexto, 98 304 tokens de entrada y 16 384 tokens de salida; las funciones opcionales y los controles de respuesta dependen de la integración.
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
Qwen-Plus (2025-04-28) es la versión del 28 de abril de Qwen3-Plus. Recibe texto y devuelve texto, integra los modos Thinking y Non-Thinking y permite cambiar de modo durante una conversación. La fecha identifica la edición seleccionada y la distingue de las versiones posteriores de Qwen-Plus y de los alias que se actualizan.
El modo Thinking sirve para tareas que requieren analizar condiciones y relaciones. Proporciona las pruebas pertinentes, define la pregunta e identifica los criterios que deben guiar la respuesta. Una comparación puede pedir las ventajas y las contrapartidas entre dos opciones bajo restricciones expresamente indicadas. Una tarea documental puede preguntar qué requisitos coinciden, cuáles entran en conflicto y cuáles necesitan aclaración.
El modo Non-Thinking sirve para una instrucción directa, como acortar un pasaje o redactar una respuesta a partir de los hechos proporcionados. Indica el lector previsto, la extensión requerida y la información que debe conservarse al reescribir. Una consigna concreta aclara el resultado esperado: un mensaje terminado, una sección revisada o una explicación concisa.
Separa el texto de referencia de las instrucciones para usarlo. Conserva las referencias de sección y los términos definidos para que la respuesta pueda seguir conectada con sus fuentes. Cuando falte información, especifica si el modelo debe hacer una pregunta o marcar el elemento correspondiente como no resuelto. Para una nota analítica, pide la conclusión y las condiciones que la respaldan; para la escritura, pide el texto revisado y una explicación breve de los cambios.
Una pregunta de seguimiento puede modificar un requisito y mantener el resto de la tarea. Por ejemplo, cambia el público de un pasaje seleccionado o introduce una restricción nueva en una comparación. Incluye la parte de la respuesta anterior que se está revisando para que la conversación siga anclada en un único resultado identificable.
El fabricante documenta la compatibilidad con las funciones según la configuración regional de despliegue. Las configuraciones enumeradas para esta versión admiten salidas estructuradas y continuación a partir de un prefijo, mientras que las llamadas a funciones solo están disponibles en algunas de ellas. Una aplicación que admite funciones define una acción y sus campos de entrada, ejecuta una llamada seleccionada y devuelve el resultado al modelo. La salida estructurada regula la forma de la respuesta, mientras que la continuación a partir de un prefijo prolonga el texto del asistente proporcionado. La integración determina cuáles de estos controles ofrece.
La versión de abril tiene un contexto documentado de 131 072 tokens, una longitud máxima de entrada de 98 304 tokens y una longitud de salida de 16 384 tokens. Usa el presupuesto de entrada para las instrucciones, los documentos pertinentes y el material de conversación necesarios para el encargo. Especifica el tamaño y la forma del resultado en lugar de solicitar una discusión sin límites. Un resultado final útil puede ser una comparación basada en las fuentes, una respuesta a un cliente o una sección documental revisada lista para contrastarse con los requisitos iniciales.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites qwen-plus-2025-04-28 | Predeterminado— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites Ejemplos: system, user, assistant, tool, function Condiciones: Estos roles están representados explícitamente por los tipos de compatibilidad del código fuente; el conjunto exacto de roles depende del modelo. Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomessages[].content | Tipostring|content_part[]|null | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].tool_calls | Tipotool_call[] | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].tool_call_id | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: role=tool; utiliza el ID real devuelto | Predeterminado— |
Campomessages[].name | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].reasoning_content | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: Devuelve en los turnos siguientes el razonamiento realmente recibido cuando este modelo lo utilice | Predeterminado— |
Campomessages[].reasoning_details | Tipoobject|array | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |
Campostream_options.include_usage | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campostop | Tipostring|string[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotools | Tipofunction_tool[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotools[].type | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites function Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotools[].function.name | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites Se aplica cuando: herramienta de función proporcionada | Predeterminado— |
Campotools[].function.description | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campotools[].function.parameters | TipoJSON_schema | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campotool_choice | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoparallel_tool_calls | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camporesponse_format | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camporeasoning_effort | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camporeasoning | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoinstructions | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Campo de compatibilidad | Predeterminado— |
Campofunctions | Tipofunction[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campofunction_call | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoprompt_cache_options | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomodalities | Tipostring[] | RequisitoOpcional | Valores y límites text | Predeterminado— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: provider.options se rechaza en esta ruta de texto Ultra | Predeterminado— |
Campocache_control.ttl | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: 1h se rechaza en los campos reales de caché de instrucciones | Predeterminado— |
Texto · Texto UTF8
messages[].content
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, messages |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetromessages | Contratomatriz de mensajes con estructura role/content |
Parámetrofile_material | Contratodocumento real en UTF-8 insertado como texto literal; no se deduce ningún ID de archivo |
Parámetrooptional_controls | Contratostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parámetrocontrol_scope | Contratodepende del modelo; las herramientas de funciones del usuario difieren de las herramientas alojadas |
Parámetrooutput_modalities | Contratotext |
Parámetrohosted_operations | Contratofalse |
Parámetromultimodal_input_binding | Contratonull |
Ciclo de vida: synchronous_or_streamed
Envía el ID exacto del modelo junto con messages.
La longitud del contexto no es un límite máximo de salida.
Un archivo de texto puede aportar texto literal; las entradas de imagen, audio u objetos de archivo requieren una vinculación exacta.
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
| Configuración | Tabla de tarifas | Cargo |
|---|---|---|
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.00024 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.0024 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché $0 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen-plus-2025-04-28", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='qwen-plus-2025-04-28',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='qwen-plus-2025-04-28',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson o SSE
Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.
Conserva cada alternativa y su contenido, llamadas de herramientas y razonamiento. En SSE, ensambla los fragmentos incrementales por índice de alternativa/herramienta y conserva el motivo final de terminación y el uso.
Conserva los ID de solicitud y respuesta y las cabeceras. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
|---|---|---|
Respuesta400 · invalid_request_error | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. |
Ailoot Ultra qwen-plus-2025-04-28
Usa las rutas de método indicadas arriba.
qwen-plus-2025-04-28Qwen-Plus (2025-04-28) es una versión de texto fechada de Qwen3-Plus que combina los modos Thinking y Non-Thinking. Sus límites documentados son 131 072 tokens de contexto, 98 304 tokens de entrada y 16 384 tokens de salida; las funciones opcionales y los controles de respuesta dependen de la integración.
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
Qwen-Plus (2025-04-28) es la versión del 28 de abril de Qwen3-Plus. Recibe texto y devuelve texto, integra los modos Thinking y Non-Thinking y permite cambiar de modo durante una conversación. La fecha identifica la edición seleccionada y la distingue de las versiones posteriores de Qwen-Plus y de los alias que se actualizan.
El modo Thinking sirve para tareas que requieren analizar condiciones y relaciones. Proporciona las pruebas pertinentes, define la pregunta e identifica los criterios que deben guiar la respuesta. Una comparación puede pedir las ventajas y las contrapartidas entre dos opciones bajo restricciones expresamente indicadas. Una tarea documental puede preguntar qué requisitos coinciden, cuáles entran en conflicto y cuáles necesitan aclaración.
El modo Non-Thinking sirve para una instrucción directa, como acortar un pasaje o redactar una respuesta a partir de los hechos proporcionados. Indica el lector previsto, la extensión requerida y la información que debe conservarse al reescribir. Una consigna concreta aclara el resultado esperado: un mensaje terminado, una sección revisada o una explicación concisa.
Separa el texto de referencia de las instrucciones para usarlo. Conserva las referencias de sección y los términos definidos para que la respuesta pueda seguir conectada con sus fuentes. Cuando falte información, especifica si el modelo debe hacer una pregunta o marcar el elemento correspondiente como no resuelto. Para una nota analítica, pide la conclusión y las condiciones que la respaldan; para la escritura, pide el texto revisado y una explicación breve de los cambios.
Una pregunta de seguimiento puede modificar un requisito y mantener el resto de la tarea. Por ejemplo, cambia el público de un pasaje seleccionado o introduce una restricción nueva en una comparación. Incluye la parte de la respuesta anterior que se está revisando para que la conversación siga anclada en un único resultado identificable.
El fabricante documenta la compatibilidad con las funciones según la configuración regional de despliegue. Las configuraciones enumeradas para esta versión admiten salidas estructuradas y continuación a partir de un prefijo, mientras que las llamadas a funciones solo están disponibles en algunas de ellas. Una aplicación que admite funciones define una acción y sus campos de entrada, ejecuta una llamada seleccionada y devuelve el resultado al modelo. La salida estructurada regula la forma de la respuesta, mientras que la continuación a partir de un prefijo prolonga el texto del asistente proporcionado. La integración determina cuáles de estos controles ofrece.
La versión de abril tiene un contexto documentado de 131 072 tokens, una longitud máxima de entrada de 98 304 tokens y una longitud de salida de 16 384 tokens. Usa el presupuesto de entrada para las instrucciones, los documentos pertinentes y el material de conversación necesarios para el encargo. Especifica el tamaño y la forma del resultado en lugar de solicitar una discusión sin límites. Un resultado final útil puede ser una comparación basada en las fuentes, una respuesta a un cliente o una sección documental revisada lista para contrastarse con los requisitos iniciales.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites qwen-plus-2025-04-28 | Predeterminado— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites user, assistant | Predeterminado— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |
Texto · Texto UTF-8
cadena messages[].content
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, messages, max_tokens |
Parámetrooptional_controls | Contratostream |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetrotext_file_material | ContratoLee el documento real en UTF-8 y coloca su texto en el campo input indicado o en la cadena de contenido del mensaje. |
Ciclo de vida: synchronous_or_streamed
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
| Configuración | Tabla de tarifas | Cargo |
|---|---|---|
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.00024 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.0024 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché $0 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
{\n "model": "qwen-plus-2025-04-28",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen-plus-2025-04-28', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen-plus-2025-04-28', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON o SSE
Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.
Conserva todos los bloques de contenido, las firmas de razonamiento y los ID reales de uso de herramientas. Ensambla todos los fragmentos incrementales de los bloques SSE; el primer bloque de texto no constituye la salida completa.
Conserva los ID de solicitud y respuesta y las cabeceras. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
|---|---|---|
Respuesta400 · invalid_request_error | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. |
Ailoot Ultra qwen-plus-2025-04-28
Usa las rutas de método indicadas arriba.
Ejemplo técnico en inglés
Shorten a supplier message\n\nShorten this supplier message to at most 45 words for a busy warehouse manager: "Production of batch B-31 is complete. The 90 boxes are ready for pickup. Collection cannot occur before the quality report is approved. We will send the report tomorrow, but approval timing is not confirmed." Preserve the batch, quantity and pickup condition.A concise rewritten message that preserves the approval dependency and uncertain timing.Ensure ready for pickup is not interpreted as permission to collect before approval.