Qwen-Plus (2025-07-14) es la versión del 14 de julio de Qwen3-Plus. Acepta texto y produce texto, combinando los modos Thinking y Non-Thinking en el mismo modelo. El nombre fechado identifica esta edición por separado de los alias de Qwen-Plus que se actualizan y de otras versiones fechadas.
El modo Thinking sirve para trabajos que se benefician de un análisis antes de la respuesta final. Proporciónale las opciones, las condiciones y los criterios necesarios para una comparación, o los pasajes necesarios para resolver una pregunta. Pide la conclusión y la explicación que la respalda para que el lector pueda seguir cómo influye la información proporcionada en el resultado.
El modo Non-Thinking sirve para tareas directas, como revisar un pasaje o preparar una respuesta concisa. El fabricante describe mejoras de las capacidades en chino e inglés en este modo y una mejora de las llamadas a herramientas respecto a la edición anterior. Esas descripciones corresponden a esta versión de julio; no le atribuyen las propiedades de una versión posterior.
Una tarea documental puede comparar dos conjuntos de requisitos y devolver las condiciones compartidas, las contradicciones y las preguntas abiertas. Identifica los pasajes fuente y define cómo tratar un detalle que aparece solo en uno de ellos. Una tarea de escritura puede proporcionar un borrador, el público y los hechos necesarios y después pedir una revisión con una nota breve sobre los cambios. Mantén las fuentes separadas de las instrucciones para facilitar la comprobación del resultado.
Para continuar una conversación, conserva la conclusión seleccionada y la restricción que se está cambiando. Una pregunta de seguimiento puede perfeccionar una sección, añadir un ejemplo o reconsiderar una opción utilizando información recién aportada. Indica la forma deseada de la siguiente respuesta —una tabla, una explicación o un pasaje terminado— para que tenga un propósito claro.
La compatibilidad con las funciones varía entre las configuraciones regionales de despliegue del fabricante. Algunas de esas configuraciones admiten llamadas a funciones y salidas estructuradas. En una integración que admite funciones, la aplicación define las acciones disponibles, recibe los argumentos elegidos por el modelo, ejecuta la acción y proporciona su resultado. Una respuesta estructurada, en cambio, organiza la respuesta en los campos solicitados. La continuación a partir de un prefijo prolonga el texto del asistente proporcionado. Son funciones de interfaz separadas; su disponibilidad depende de la integración utilizada para la solicitud.
La ventana de contexto documentada es de 131 072 tokens, con hasta 98 304 tokens de entrada y 16 384 tokens de salida. Organiza un encargo largo en torno a los pasajes fuente pertinentes y deja espacio para la respuesta solicitada. Para un resultado estructurado, define los nombres de los campos y cómo tratar los valores ausentes, y después comprueba tanto la forma como el significado del contenido devuelto. La salida textual puede convertirse en una nota analítica, una sección documental revisada o una respuesta basada en el material proporcionado.
", "aboutText": "Qwen-Plus (2025-07-14) es la versión del 14 de julio de Qwen3-Plus. Acepta texto y produce texto, combinando los modos Thinking y Non-Thinking en el mismo modelo. El nombre fechado identifica esta edición por separado de los alias de Qwen-Plus que se actualizan y de otras versiones fechadas.\n\n### Elige la profundidad de la tarea\n\nEl modo Thinking sirve para trabajos que se benefician de un análisis antes de la respuesta final. Proporciónale las opciones, las condiciones y los criterios necesarios para una comparación, o los pasajes necesarios para resolver una pregunta. Pide la conclusión y la explicación que la respalda para que el lector pueda seguir cómo influye la información proporcionada en el resultado.\n\nEl modo Non-Thinking sirve para tareas directas, como revisar un pasaje o preparar una respuesta concisa. El fabricante describe mejoras de las capacidades en chino e inglés en este modo y una mejora de las llamadas a herramientas respecto a la edición anterior. Esas descripciones corresponden a esta versión de julio; no le atribuyen las propiedades de una versión posterior.\n\n### Convierte el texto fuente en un resultado útil\n\nUna tarea documental puede comparar dos conjuntos de requisitos y devolver las condiciones compartidas, las contradicciones y las preguntas abiertas. Identifica los pasajes fuente y define cómo tratar un detalle que aparece solo en uno de ellos. Una tarea de escritura puede proporcionar un borrador, el público y los hechos necesarios y después pedir una revisión con una nota breve sobre los cambios. Mantén las fuentes separadas de las instrucciones para facilitar la comprobación del resultado.\n\nPara continuar una conversación, conserva la conclusión seleccionada y la restricción que se está cambiando. Una pregunta de seguimiento puede perfeccionar una sección, añadir un ejemplo o reconsiderar una opción utilizando información recién aportada. Indica la forma deseada de la siguiente respuesta —una tabla, una explicación o un pasaje terminado— para que tenga un propósito claro.\n\n### Funciones opcionales y estructura de respuesta\n\nLa compatibilidad con las funciones varía entre las configuraciones regionales de despliegue del fabricante. Algunas de esas configuraciones admiten llamadas a funciones y salidas estructuradas. En una integración que admite funciones, la aplicación define las acciones disponibles, recibe los argumentos elegidos por el modelo, ejecuta la acción y proporciona su resultado. Una respuesta estructurada, en cambio, organiza la respuesta en los campos solicitados. La continuación a partir de un prefijo prolonga el texto del asistente proporcionado. Son funciones de interfaz separadas; su disponibilidad depende de la integración utilizada para la solicitud.\n\n### Límites de entrada y salida\n\nLa ventana de contexto documentada es de 131 072 tokens, con hasta 98 304 tokens de entrada y 16 384 tokens de salida. Organiza un encargo largo en torno a los pasajes fuente pertinentes y deja espacio para la respuesta solicitada. Para un resultado estructurado, define los nombres de los campos y cómo tratar los valores ausentes, y después comprueba tanto la forma como el significado del contenido devuelto. La salida textual puede convertirse en una nota analítica, una sección documental revisada o una respuesta basada en el material proporcionado.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ejemplo técnico en inglés
Compare changed acceptance requirements\n\nCompare specification A with revision B. A: exports contain every active account and use comma-separated columns. B: exports contain active accounts updated in the last 30 days and use tab-separated columns; account IDs remain unchanged. Return shared conditions, changed conditions and questions needing clarification. Treat B as the newer source without inventing a timezone or cutoff boundary.A three-part comparison with source labels and explicit unresolved cutoff details.The answer preserves unchanged IDs and flags the undefined 30-day boundary instead of supplying one.qwen-plus-2025-07-14Qwen-Plus (2025-07-14) es una versión de texto fechada de Qwen3-Plus con los modos Thinking y Non-Thinking. Admite tareas analíticas y de escritura directa, con un contexto documentado de 131 072 tokens, un límite de entrada de 98 304 tokens y un límite de salida de 16 384 tokens.
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 (2025-07-14) es la versión del 14 de julio de Qwen3-Plus. Acepta texto y produce texto, combinando los modos Thinking y Non-Thinking en el mismo modelo. El nombre fechado identifica esta edición por separado de los alias de Qwen-Plus que se actualizan y de otras versiones fechadas.
El modo Thinking sirve para trabajos que se benefician de un análisis antes de la respuesta final. Proporciónale las opciones, las condiciones y los criterios necesarios para una comparación, o los pasajes necesarios para resolver una pregunta. Pide la conclusión y la explicación que la respalda para que el lector pueda seguir cómo influye la información proporcionada en el resultado.
El modo Non-Thinking sirve para tareas directas, como revisar un pasaje o preparar una respuesta concisa. El fabricante describe mejoras de las capacidades en chino e inglés en este modo y una mejora de las llamadas a herramientas respecto a la edición anterior. Esas descripciones corresponden a esta versión de julio; no le atribuyen las propiedades de una versión posterior.
Una tarea documental puede comparar dos conjuntos de requisitos y devolver las condiciones compartidas, las contradicciones y las preguntas abiertas. Identifica los pasajes fuente y define cómo tratar un detalle que aparece solo en uno de ellos. Una tarea de escritura puede proporcionar un borrador, el público y los hechos necesarios y después pedir una revisión con una nota breve sobre los cambios. Mantén las fuentes separadas de las instrucciones para facilitar la comprobación del resultado.
Para continuar una conversación, conserva la conclusión seleccionada y la restricción que se está cambiando. Una pregunta de seguimiento puede perfeccionar una sección, añadir un ejemplo o reconsiderar una opción utilizando información recién aportada. Indica la forma deseada de la siguiente respuesta —una tabla, una explicación o un pasaje terminado— para que tenga un propósito claro.
La compatibilidad con las funciones varía entre las configuraciones regionales de despliegue del fabricante. Algunas de esas configuraciones admiten llamadas a funciones y salidas estructuradas. En una integración que admite funciones, la aplicación define las acciones disponibles, recibe los argumentos elegidos por el modelo, ejecuta la acción y proporciona su resultado. Una respuesta estructurada, en cambio, organiza la respuesta en los campos solicitados. La continuación a partir de un prefijo prolonga el texto del asistente proporcionado. Son funciones de interfaz separadas; su disponibilidad depende de la integración utilizada para la solicitud.
La ventana de contexto documentada es de 131 072 tokens, con hasta 98 304 tokens de entrada y 16 384 tokens de salida. Organiza un encargo largo en torno a los pasajes fuente pertinentes y deja espacio para la respuesta solicitada. Para un resultado estructurado, define los nombres de los campos y cómo tratar los valores ausentes, y después comprueba tanto la forma como el significado del contenido devuelto. La salida textual puede convertirse en una nota analítica, una sección documental revisada o una respuesta basada en el material proporcionado.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites qwen-plus-2025-07-14 | 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-2025-07-14", "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-2025-07-14',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-2025-07-14',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-2025-07-14
Usa las rutas de método indicadas arriba.
qwen-plus-2025-07-14Qwen-Plus (2025-07-14) es una versión de texto fechada de Qwen3-Plus con los modos Thinking y Non-Thinking. Admite tareas analíticas y de escritura directa, con un contexto documentado de 131 072 tokens, un límite de entrada de 98 304 tokens y un límite de salida de 16 384 tokens.
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 (2025-07-14) es la versión del 14 de julio de Qwen3-Plus. Acepta texto y produce texto, combinando los modos Thinking y Non-Thinking en el mismo modelo. El nombre fechado identifica esta edición por separado de los alias de Qwen-Plus que se actualizan y de otras versiones fechadas.
El modo Thinking sirve para trabajos que se benefician de un análisis antes de la respuesta final. Proporciónale las opciones, las condiciones y los criterios necesarios para una comparación, o los pasajes necesarios para resolver una pregunta. Pide la conclusión y la explicación que la respalda para que el lector pueda seguir cómo influye la información proporcionada en el resultado.
El modo Non-Thinking sirve para tareas directas, como revisar un pasaje o preparar una respuesta concisa. El fabricante describe mejoras de las capacidades en chino e inglés en este modo y una mejora de las llamadas a herramientas respecto a la edición anterior. Esas descripciones corresponden a esta versión de julio; no le atribuyen las propiedades de una versión posterior.
Una tarea documental puede comparar dos conjuntos de requisitos y devolver las condiciones compartidas, las contradicciones y las preguntas abiertas. Identifica los pasajes fuente y define cómo tratar un detalle que aparece solo en uno de ellos. Una tarea de escritura puede proporcionar un borrador, el público y los hechos necesarios y después pedir una revisión con una nota breve sobre los cambios. Mantén las fuentes separadas de las instrucciones para facilitar la comprobación del resultado.
Para continuar una conversación, conserva la conclusión seleccionada y la restricción que se está cambiando. Una pregunta de seguimiento puede perfeccionar una sección, añadir un ejemplo o reconsiderar una opción utilizando información recién aportada. Indica la forma deseada de la siguiente respuesta —una tabla, una explicación o un pasaje terminado— para que tenga un propósito claro.
La compatibilidad con las funciones varía entre las configuraciones regionales de despliegue del fabricante. Algunas de esas configuraciones admiten llamadas a funciones y salidas estructuradas. En una integración que admite funciones, la aplicación define las acciones disponibles, recibe los argumentos elegidos por el modelo, ejecuta la acción y proporciona su resultado. Una respuesta estructurada, en cambio, organiza la respuesta en los campos solicitados. La continuación a partir de un prefijo prolonga el texto del asistente proporcionado. Son funciones de interfaz separadas; su disponibilidad depende de la integración utilizada para la solicitud.
La ventana de contexto documentada es de 131 072 tokens, con hasta 98 304 tokens de entrada y 16 384 tokens de salida. Organiza un encargo largo en torno a los pasajes fuente pertinentes y deja espacio para la respuesta solicitada. Para un resultado estructurado, define los nombres de los campos y cómo tratar los valores ausentes, y después comprueba tanto la forma como el significado del contenido devuelto. La salida textual puede convertirse en una nota analítica, una sección documental revisada o una respuesta basada en el material proporcionado.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites qwen-plus-2025-07-14 | 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 $0 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
{\n "model": "qwen-plus-2025-07-14",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-2025-07-14', '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-2025-07-14', '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-2025-07-14
Usa las rutas de método indicadas arriba.
Ejemplo técnico en inglés
Compare changed acceptance requirements\n\nCompare specification A with revision B. A: exports contain every active account and use comma-separated columns. B: exports contain active accounts updated in the last 30 days and use tab-separated columns; account IDs remain unchanged. Return shared conditions, changed conditions and questions needing clarification. Treat B as the newer source without inventing a timezone or cutoff boundary.A three-part comparison with source labels and explicit unresolved cutoff details.The answer preserves unchanged IDs and flags the undefined 30-day boundary instead of supplying one.