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Qwen: Qwen3.7 Flash

Markdown · JSON

Qwen: Qwen3.7 Flash

Qwen3.7 Flash es la familia de modelos de visión y lenguaje de Qwen para texto, imágenes y vídeo, con salida textual. El desarrollador destaca mejoras en reconocimiento de objetos, comprensión espacial, trabajo de agentes multimodales y programación visual, con pensamiento habilitado de forma predeterminada y un modo opcional de respuesta directa.

Sobre el modelo

Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.

La versión Qwen3.7 Flash

Qwen3.7 Flash es una familia nativa de modelos de visión y lenguaje para comprensión de texto, imágenes y vídeo con respuestas textuales. La versión del desarrollador describe una percepción multimodal y una ejecución de agentes mejoradas frente a Qwen3.6 Flash. Su ámbito práctico de tareas incluye reconocer objetos, comprender una escena visual, razonar sobre relaciones espaciales y preparar código o explicaciones a partir de material visual.

La versión oficial identifica tanto qwen3.7-flash como el fechado qwen3.7-flash-2026-07-15. Conserva el nombre exacto del modelo al registrar un resultado: el nombre Flash sin fecha no identifica una instantánea fija del fabricante. La descripción de la versión utilizada aquí no establece un recuento de parámetros de punto de control abierto ni una representación numérica.

Reconocimiento de objetos, percepción del mundo real y espacio

Proporciona una imagen de escena con una pregunta concreta: qué objeto importa, qué relación se debe examinar y qué detalles visibles deben respaldar la respuesta. Para un diagrama, conserva las etiquetas y proporciona las definiciones necesarias para interpretarlas. Una salida útil separa las observaciones de las relaciones inferidas, facilitando la comparación de la explicación con la fuente.

Para varias imágenes, etiqueta cada entrada y pide una comparación organizada por esas etiquetas. Para vídeo, identifica el evento pertinente y conserva la secuencia o la información temporal. Revisa los recuentos exactos, las medidas espaciales y las observaciones a nivel de fotograma frente al material proporcionado.

Agentes multimodales

La versión destaca escenarios de Search Agent y agentes de intérprete de código, con una ejecución de varios pasos más estable. En ese flujo, la aplicación proporciona las herramientas permitidas, realiza sus acciones y devuelve sus observaciones. El modelo puede utilizar esos resultados para actualizar su plan. Describe el objetivo y la condición de finalización, y pide un artefacto final junto con cualquier prueba pendiente. El productor indica llamadas a funciones, salidas estructuradas, compleción de prefijos y almacenamiento en caché de contexto. La búsqueda web es compatible en Pekín y Singapur e incompatible en los demás ámbitos regionales indicados. La inferencia por lotes es compatible con el alias de Pekín e incompatible en otros lugares; el ajuste fino no es compatible.

La especialización de un modelo en agentes no debe confundirse con acceso integrado a fuentes actuales o a un entorno de ejecución en todas las interfaces. Cuando una tarea requiera recuperación o ejecución de código, distingue el resultado devuelto por una herramienta real de una acción propuesta en el texto del modelo. Esta descripción no establece qué herramientas expone otra aplicación.

Programación visual

Qwen describe una programación mejorada a partir de material visual. Una solicitud útil puede combinar una captura de pantalla o un diseño con requisitos funcionales y pedir código editable. Especifica el marco de trabajo o la forma de salida, los estados de interacción y las restricciones en la tarea proporcionada. Pide el artefacto generado por separado de la explicación para que el flujo de desarrollo pueda revisarlo o renderizarlo.

Para una interfaz existente, identifica el cambio previsto y el contexto de código fuente pertinente, en lugar de pedir un rediseño sin relación. El modelo puede conectar un requisito visual con una propuesta de programación; esa propuesta no demuestra que la interfaz se haya renderizado o se comporte correctamente. Estos ejemplos de tareas aplican el ámbito de programación visual del desarrollador sin añadir una garantía de ejecución.

Pensamiento y respuestas directas

La guía de modelos compatibles del desarrollador indica Qwen3.7 Flash como una familia de pensamiento híbrido con pensamiento habilitado de forma predeterminada. Su flujo híbrido documentado puede desactivar el pensamiento para una respuesta directa. Mantén la salida de razonamiento separada de la respuesta final cuando una interfaz proporcione ambas. Los controles de un modelo Qwen-Omni con nombre propio o de un modelo denso abierto no deben importarse únicamente por compartir el nombre Qwen.

Utiliza un análisis más profundo para una pregunta visual que conecte varias observaciones; pide un resultado directo para una descripción sencilla. Especifica una estructura final comprobable, como una tabla de observaciones, una conclusión concisa o archivos de código, en lugar de confiar en la extensión de la respuesta como señal de calidad.

Límites y preparación de la entrada

La página específica de Qwen3.7-Flash de Alibaba indica un contexto de 1,000,000 tokens, una entrada máxima de 991,808 tokens para respuestas directas o de 983,616 para pensamiento y una salida máxima de 131,072 en ambos modos. Por separado, indica una longitud máxima de cadena de pensamiento de 262,144 tokens. Mantén legible el detalle visual pertinente, recorta el material no relacionado y reserva espacio para el resultado requerido. Comprueba las etiquetas de objetos, las inferencias espaciales, el texto extraído y las propuestas de código frente a las pruebas proporcionadas. La descripción útil es el ámbito específico de percepción, agentes y programación visual del desarrollador, conservando su modo de respuesta híbrido.

Tarea práctica

Tarea práctica

Ejemplo técnico en inglés

Check a spatial claim from a text grid

Use this written grid description: the red box is at row 2, column 1; the blue box is at row 2, column 3; the green box is at row 1, column 3. Rows increase downward and columns increase rightward. Describe their relative positions and assess the claim that green is directly above red.

Resultado esperado

A relative-position description and a supported assessment of the claim, citing grid coordinates.

Comprobar el resultado

Check that directly above requires the same column and that the stated row direction is respected.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen/qwen3.7-flash

qwen/qwen3.7-flash

Alibaba /qwen/qwen3.7-flash

Primeros pasos

Qwen3.7 Flash es la familia de modelos de visión y lenguaje de Qwen para texto, imágenes y vídeo, con salida textual. El desarrollador destaca mejoras en reconocimiento de objetos, comprensión espacial, trabajo de agentes multimodales y programación visual, con pensamiento habilitado de forma predeterminada y un modo opcional de respuesta directa.

Entradas aceptadas
Texto
Resultados
Texto

Disponible en Ailoot · entradas y métodos

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Tipos de entrada
text
Tipos de salida
text
Formato de salida
json o SSE
CampoTipoRequisitoValores y límitesPredeterminado
CampomodelTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
qwen/qwen3.7-flash
Predeterminado—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObligatorioValores y límites
Número mínimo de elementos: 1
Predeterminado—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObligatorioValores 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[].contentTipostring|content_part[]|nullRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].tool_callsTipotool_call[]RequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].tool_call_idTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Se aplica cuando: role=tool; utiliza el ID real devuelto
Predeterminado—
Campomessages[].nameTipostringRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].reasoning_contentTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Se aplica cuando: Devuelve en los turnos siguientes el razonamiento realmente recibido cuando este modelo lo utilice
Predeterminado—
Campomessages[].reasoning_detailsTipoobject|arrayRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoOpcionalValores y límites
Mínimo: 1
Depende del modelo
Predeterminado—
Campomax_completion_tokensTipointegerRequisitoOpcionalValores y límites
Mínimo: 1
Depende del modelo
Predeterminado—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminadofalse
Campostream_options.include_usageTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampotemperatureTiponumberRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campotop_pTiponumberRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampostopTipostring|string[]RequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampotoolsTipofunction_tool[]RequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campotools[].typeTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
function
Depende del modelo
Predeterminado—
Campotools[].function.nameTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
Se aplica cuando: herramienta de función proporcionada
Predeterminado—
Campotools[].function.descriptionTipostringRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campotools[].function.parametersTipoJSON_schemaRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campotool_choiceTipostring|objectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campoparallel_tool_callsTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Camporesponse_formatTipoobjectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Camporeasoning_effortTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CamporeasoningTipoobjectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Camposervice_tierTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampoinstructionsTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Campo de compatibilidad
Predeterminado—
CampofunctionsTipofunction[]RequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campofunction_callTipostring|objectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campoprompt_cache_optionsTipoobjectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampomodalitiesTipostring[]RequisitoOpcionalValores y límites
text
Predeterminado—
CampoproviderTipoobjectRequisitoOpcionalValores y límites
Condiciones: provider.options se rechaza en esta ruta de texto Ultra
Predeterminado—
Campocache_control.ttlTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Condiciones: 1h se rechaza en los campos reales de caché de instrucciones
Predeterminado—
Combinaciones de materiales de entrada

Texto · Texto UTF8

messages[].content

Parámetros del método y ciclo de vida
ParámetroContrato
Parámetrocontent_typeContratoapplication/json
ParámetrorequiredContratomodel, messages
Parámetromaterial_typesContratotext
ParámetromessagesContratomatriz de mensajes con estructura role/content
Parámetrofile_materialContratodocumento real en UTF-8 insertado como texto literal; no se deduce ningún ID de archivo
Parámetrooptional_controlsContratostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parámetrocontrol_scopeContratodepende del modelo; las herramientas de funciones del usuario difieren de las herramientas alojadas
Parámetrooutput_modalitiesContratotext
Parámetrohosted_operationsContratofalse
Parámetromultimodal_input_bindingContratonull

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.

Planes

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo rápido
Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo rápido
Modo flex
Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo flex
Esfuerzo máximo de razonamiento
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (default)

Tarifas de Ailoot

Precios por configuración

Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.

ConfiguraciónTabla de tarifasTokens de contexto, más deTokens de contexto, hasta inclusiveCargo
ConfiguraciónTarifas base por tokenTabla de tarifasTarifa baseTokens de contexto, más de—Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.00006 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.00026 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.000012 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.000076 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraciónTramo 1 por longitud de la solicitudTabla de tarifas—Tokens de contexto, más de0Tokens de contexto, hasta inclusive32.000Cargo
Entrada · Tokens de entrada $0.00006 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.00026 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.000012 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.000076 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraciónTramo 2 por longitud de la solicitudTabla de tarifas—Tokens de contexto, más de32.000Tokens de contexto, hasta inclusive256.000Cargo
Entrada · Tokens de entrada $0.0002 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.0008 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.00004 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.00025 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraciónTramo 3 de longitud de solicitudTabla de tarifas—Tokens de contexto, más de256.000Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.0004 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.0016 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.00008 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.0005 / 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 →

Solicitudes de ejemplo

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKFlujo en Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen/qwen3.7-flash", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3.7-flash',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen3.7-flash',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")

Recibir y guardar resultados

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json o SSE

Conserva todos los resultados completados

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.

Si es necesario revisar la respuesta original

Conserva los ID de solicitud y respuesta y las cabeceras. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.

Campos de respuesta
CampoTipo
Campochoices[].indexTipointeger
Campochoices[].message.contentTipostring|null
Campochoices[].message.tool_callsTipotool_call[]
Campochoices[].message.reasoning_contentTipostring
Campochoices[].message.reasoning_detailsTipoobject|array
Campochoices[].finish_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errores y siguientes pasos
RespuestaCondiciónSiguiente paso
Respuesta400 · invalid_request_errorCondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidosSiguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación.

Alias

Alias del modelo

Ailoot Ultra qwen/qwen3.7-flash

Alias de rutas de métodos

Usa las rutas de método indicadas arriba.

ID de modelo relacionados

qwen/qwen3.7-flash

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen/qwen3.7-flash

qwen/qwen3.7-flash

Alibaba /qwen/qwen3.7-flash

Primeros pasos

Qwen3.7 Flash es la familia de modelos de visión y lenguaje de Qwen para texto, imágenes y vídeo, con salida textual. El desarrollador destaca mejoras en reconocimiento de objetos, comprensión espacial, trabajo de agentes multimodales y programación visual, con pensamiento habilitado de forma predeterminada y un modo opcional de respuesta directa.

Entradas aceptadas
Texto
Resultados
json · sse

Disponible en Ailoot · entradas y métodos

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Tipos de entrada
text
Tipos de salida
json, sse
Formato de salida
JSON o SSE
CampoTipoRequisitoValores y límitesPredeterminado
CampomodelTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
qwen/qwen3.7-flash
Predeterminado—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
user, assistant
Predeterminado—
Campomessages[].contentTipostringRequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminadofalse
Combinaciones de materiales de entrada

Texto · Texto UTF-8

cadena messages[].content

Parámetros del método y ciclo de vida
ParámetroContrato
Parámetrocontent_typeContratoapplication/json
ParámetrorequiredContratomodel, messages, max_tokens
Parámetrooptional_controlsContratostream
Parámetromaterial_typesContratotext
Parámetrotext_file_materialContratoLee 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

Planes

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo rápido
Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo rápido
Modo flex
Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo flex
Esfuerzo máximo de razonamiento
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (default)

Tarifas de Ailoot

Precios por configuración

Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.

ConfiguraciónTabla de tarifasTokens de contexto, más deTokens de contexto, hasta inclusiveCargo
ConfiguraciónTarifas base por tokenTabla de tarifasTarifa baseTokens de contexto, más de—Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.00006 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.00026 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.000012 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.000076 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraciónTramo 1 por longitud de la solicitudTabla de tarifas—Tokens de contexto, más de0Tokens de contexto, hasta inclusive32.000Cargo
Entrada · Tokens de entrada $0.00006 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.00026 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.000012 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.000076 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraciónTramo 2 por longitud de la solicitudTabla de tarifas—Tokens de contexto, más de32.000Tokens de contexto, hasta inclusive256.000Cargo
Entrada · Tokens de entrada $0.0002 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.0008 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.00004 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.00025 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraciónTramo 3 de longitud de solicitudTabla de tarifas—Tokens de contexto, más de256.000Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.0004 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.0016 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.00008 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.0005 / 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 →

Solicitudes de ejemplo

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Cuerpo JSON mínimo completocurl · usa tu documento en UTF-8Python · guarda el resultado completo
{
  "model": "qwen/qwen3.7-flash",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen/qwen3.7-flash', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen/qwen3.7-flash', '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))

Recibir y guardar resultados

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON o SSE

Conserva todos los resultados completados

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.

Si es necesario revisar la respuesta original

Conserva los ID de solicitud y respuesta y las cabeceras. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.

Campos de respuesta
CampoTipo
CampoidTipostring
CampomodelTipostring
Campocontent[]Tipotext|thinking|tool_use|other content block
Campostop_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errores y siguientes pasos
RespuestaCondiciónSiguiente paso
Respuesta400 · invalid_request_errorCondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidosSiguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación.

Alias

Alias del modelo

Ailoot Ultra qwen/qwen3.7-flash

Alias de rutas de métodos

Usa las rutas de método indicadas arriba.

ID de modelo relacionados

qwen/qwen3.7-flash

FAQ · Qwen: Qwen3.7 Flash
¿Qué entradas y resultados están disponibles?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3.7-flash: text → text

POST /v1/messages · qwen/qwen3.7-flash: text → json, sse

¿Qué campos utiliza la solicitud?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3.7-flash: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · qwen/qwen3.7-flash: model, messages, max_tokens, stream

¿Qué límites se aplican?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3.7-flash: messages.min_items: 1

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