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Qwen: Qwen3.5-35B-A3B

Markdown · JSON

Qwen: Qwen3.5-35B-A3B

Qwen3.5-35B-A3B est le modèle vision-langage de Qwen à mélange d’experts, avec 35 milliards de paramètres au total et 3 milliards activés. Il accepte le texte, les images et la vidéo pour le raisonnement, la programmation et les tâches assistées par outils, avec des modes réflexion et réponse directe et un contexte natif de 262 144 jetons.

À propos du modèle

Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.

Points forts de Qwen3.5 : un checkpoint vision-langage clairsemé

Qwen3.5-35B-A3B est un modèle vision-langage post-entraîné associant la compréhension du texte, des images et de la vidéo à des réponses textuelles. La famille est entraînée par fusion précoce texte–vision et apprentissage par renforcement sur des tâches progressivement complexes, pour le raisonnement, la programmation, les agents et l’analyse visuelle. Elle décrit aussi une couverture de 201 langues et dialectes. Cette couverture est une capacité de famille plutôt qu’une promesse de qualité égale pour chaque langue ou tâche.

Le checkpoint ouvert exact est distinct de Qwen3.5-35B-A3B-Base et de la version ultérieure Qwen3.6. Le concepteur décrit aussi une offre Flash gérée avec des fonctions supplémentaires ; ces fonctions d’interface ne doivent pas être automatiquement attribuées à ce checkpoint ouvert. Préservez l’identité 35B-A3B demandée lors de comparaisons de résultats ou d’une sélection reproductible du modèle.

Vue d’ensemble du modèle

Le modèle à mélange d’experts compte 35 milliards de paramètres au total et en active trois milliards. Sa structure hybride de 40 couches répète trois couches d’experts Gated DeltaNet suivies d’une couche d’experts à attention à porte. Il comporte 256 experts routés, dont huit experts routés et un expert partagé actifs dans la structure documentée. Un encodeur visuel et la prédiction multi-jetons font partie du modèle. Le nombre activé ne décrit pas la taille complète du checkpoint, et l’architecture seule ne garantit pas la latence d’une application particulière.

Le contexte natif est de 262 144 jetons, avec une extension conditionnelle à 1 010 000. Qwen conseille de conserver si possible au moins 128K de contexte pour les tâches de réflexion complexes, même si une fenêtre plus petite réduirait la pression mémoire. Le texte, le contenu visuel représenté, l’historique, le raisonnement et la réponse finale ont tous besoin d’espace dans la séquence configurée.

Utiliser les entrées et modes de réponse

Pour une requête de programmation fondée sur une capture, fournissez la référence visuelle, le contexte source existant, les exigences d’interaction et le livrable modifiable attendu. Pour un graphique ou document, conservez les libellés et unités et demandez un tableau de valeurs avec des éléments d’appui. Pour une explication multilingue, précisez la langue cible et les termes à préserver.

La réflexion est activée par défaut et produit un bloc de raisonnement avant la réponse finale. Le contrôle enable_thinking peut la désactiver pour une réponse directe. Qwen3.5 ne prend pas officiellement en charge les anciennes commandes textuelles de prompt /think et /nothink. Ses indications d’historique conservent les réponses finales sans réflexion. Cela doit rester distinct des options de conservation de Qwen3.6 ultérieur et du maintien par défaut du raisonnement historique dans Qwen3.8.

Usage d’agent

Le concepteur documente l’appel d’outils et recommande Qwen-Agent avec des outils configurés ou connectés par MCP, ainsi que Qwen Code pour le travail orienté dépôt. Définissez les opérations autorisées, les éléments pertinents et le livrable final. L’application exécute les outils et fournit leurs observations ; le modèle peut utiliser ces retours pour réviser son analyse. Une commande planifiée ou un correctif généré n’est pas une action exécutée, et le seul nom du modèle n’établit pas un accès aux informations actuelles ou aux fichiers.

Contexte ultra-long

La recette d’extension du concepteur utilise YaRN avec les réglages positionnels entrelacés du checkpoint. Un facteur de quatre vise le flux d’environ un million de jetons ; un facteur de deux est suggéré pour les tâches de 524 288 jetons. La mise à l’échelle statique peut réduire les performances sur les textes plus courts ; elle doit donc être configurée lorsque le contexte plus grand est nécessaire. Organisez les contenus longs avec les limites entre documents, les identifiants de code et une question claire, au lieu de remplir la fenêtre d’éléments sans rapport.

Recommandations de génération

Dans les bonnes pratiques, la réflexion générale utilise temperature 1.0, top_p 0.95, top_k 20, min_p 0, une pénalité de présence de 1.5 et une pénalité de répétition de 1.0. La programmation précise utilise temperature 0.6 et une pénalité de présence de zéro. Les réponses directes générales utilisent temperature 0.7, top_p 0.8 et une pénalité de présence de 1.5 ; top_k vaut 20, min_p 0 et la pénalité de répétition 1.0. Pour le raisonnement en mode direct, les bonnes pratiques donnent temperature 1.0, top_p 1.0, top_k 40 et une pénalité de présence de 2.0. Gardez ces préréglages propres aux tâches distincts ; des pénalités de présence accrues peuvent mélanger les langues ou légèrement réduire la qualité.

Les allocations de génération recommandées sont de 32 768 jetons pour la plupart des questions et de 81 920 pour les mathématiques ou la programmation exceptionnellement complexes. Ce ne sont pas des plafonds stricts de sortie établis séparément. Définissez explicitement la forme de réponse finale et vérifiez les calculs ou le code généré par rapport aux conditions fournies.

Vidéo et limites de fond

L’exemple vidéo compatible utilise deux images par seconde par défaut. Les indications pour les vidéos de l’ordre d’une heure étendent le budget du processeur à environ 224K jetons vidéo pour un échantillonnage plus fréquent. Cela exige une configuration et consomme du contexte en plus de la tâche et de la réponse ; ce n’est pas une garantie inconditionnelle de durée ou de rappel parfait des événements. Préservez les transitions de scène pertinentes et les petits textes, et demandez un résultat lié aux éléments visibles. La valeur pratique est le périmètre conjoint texte/visuel du checkpoint et son mode de réponse réglable, avec un livrable concret vérifiable.

Cas pratique

Cas pratique

Exemple technique en anglais

Audit a transcribed experiment table

Use this transcribed experiment table: baseline, 100 trials, 12 failures; revision A, 80 trials, 8 failures; revision B, 40 trials, 2 failures. Calculate the observed failure rates and compare them. Explain what these counts establish and what would require additional statistical analysis; do not claim that the smallest observed rate proves the best underlying system.

Résultat attendu

A rate table and a qualified comparison separating observed proportions from unperformed statistical inference.

Vérifier le résultat

Each rate uses its own trial count, and the conclusion does not treat unequal sample sizes as equivalent proof.
Ailoot Ultra · Chat OpenAI POST /v1/chat/completions qwen/qwen3.5-35b-a3b

qwen/qwen3.5-35b-a3b

Alibaba /qwen/qwen3.5-35b-a3b

Premiers pas

Qwen3.5-35B-A3B est le modèle vision-langage de Qwen à mélange d’experts, avec 35 milliards de paramètres au total et 3 milliards activés. Il accepte le texte, les images et la vidéo pour le raisonnement, la programmation et les tâches assistées par outils, avec des modes réflexion et réponse directe et un contexte natif de 262 144 jetons.

Entrées acceptées
Texte
Résultats
Texte

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot Ultra · Chat OpenAI POST /v1/chat/completions
Entrée
text
Sortie
text
Format de sortie
json ou SSE
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
qwen/qwen3.5-35b-a3b
Par défaut—
ChampmessagesTypemessage[]ExigenceObligatoireValeurs et limites
Nombre minimal d’éléments: 1
Par défaut—
Champmessages[].roleTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
Exemples : system, user, assistant, tool, function
Conditions: Ces rôles sont explicitement représentés par les types de compatibilité du code source ; l’ensemble exact des rôles reste propre à chaque modèle.
Selon le modèle
Par défaut—
Champmessages[].contentTypestring|content_part[]|nullExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].tool_callsTypetool_call[]ExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].tool_call_idTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’identifiant réellement renvoyé
Par défaut—
Champmessages[].nameTypestringExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].reasoning_contentTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise
Par défaut—
Champmessages[].reasoning_detailsTypeobject|arrayExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champmax_tokensTypeintegerExigenceFacultatifValeurs et limites
Minimum: 1
Selon le modèle
Par défaut—
Champmax_completion_tokensTypeintegerExigenceFacultatifValeurs et limites
Minimum: 1
Selon le modèle
Par défaut—
ChampstreamTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défautfalse
Champstream_options.include_usageTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChamptemperatureTypenumberExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champtop_pTypenumberExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampstopTypestring|string[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChamptoolsTypefunction_tool[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champtools[].typeTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
function
Selon le modèle
Par défaut—
Champtools[].function.nameTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
S’applique lorsque: outil de fonction fourni
Par défaut—
Champtools[].function.descriptionTypestringExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champtools[].function.parametersTypeJSON_schemaExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champtool_choiceTypestring|objectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champparallel_tool_callsTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champresponse_formatTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champreasoning_effortTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampreasoningTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champservice_tierTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampinstructionsTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Champ de compatibilité
Par défaut—
ChampfunctionsTypefunction[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champfunction_callTypestring|objectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champprompt_cache_optionsTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampmodalitiesTypestring[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
text
Par défaut—
ChampproviderTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Conditions: provider.options est rejeté sur cette route textuelle Ultra
Par défaut—
Champcache_control.ttlTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Conditions: 1h est rejeté dans les emplacements réels du cache de prompt
Par défaut—
Combinaisons d’éléments d’entrée

Texte · Texte UTF8

messages[].content

Paramètres et cycle de vie de la méthode
ParamètreContrat
Paramètrecontent_typeContratapplication/json
ParamètrerequiredContratmodel, messages
Paramètrematerial_typesContrattext
ParamètremessagesContrattableau de messages avec une structure role/content
Paramètrefile_materialContratdocument UTF-8 réel inséré sous forme de texte littéral ; aucun identifiant de fichier déduit
Paramètreoptional_controlsContratstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Paramètrecontrol_scopeContratpropre au modèle ; les outils de fonctions de l’utilisateur diffèrent des outils hébergés
Paramètreoutput_modalitiesContrattext
Paramètrehosted_operationsContratfalse
Paramètremultimodal_input_bindingContratnull

Cycle de vie : synchronous_or_streamed

Envoyez l’identifiant exact du modèle avec messages.

La longueur du contexte n’est pas un plafond de sortie.

Un fichier texte peut fournir du texte littéral ; les entrées image/audio/objets fichier nécessitent une liaison exacte.

Tarifs

Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.

Mode rapide
Tarif standard Lorsque le mode rapide est sélectionné
Mode Flex
Tarif standard Lorsque le mode flex est sélectionné
Effort de raisonnement maximal
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)

Tarifs Ailoot

Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

ConfigurationBarème tarifaireTokens de contexte, plus deTokens de contexte, jusqu’à la limite incluseCoût
ConfigurationTarifs de base des tokensBarème tarifaireTarif de baseTokens de contexte, plus de—Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.00046 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.00366 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens
ConfigurationPalier 1 de longueur de requêteBarème tarifaire—Tokens de contexte, plus de0Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.00046 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.00366 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens

Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →

Exemples de requêtes

Ailoot Ultra · Chat OpenAI

curlPython SDKStreaming 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/qwen3.5-35b-a3b", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

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

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3.5-35b-a3b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

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

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

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

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

with client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen3.5-35b-a3b',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")

Recevoir et enregistrer les résultats

Ailoot Ultra · Chat OpenAI

json ou SSE

Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Conservez chaque choix avec son contenu, ses appels d’outils et son raisonnement. En SSE, assemblez les deltas par index de choix et d’outil, puis conservez le motif final de terminaison et les données d’utilisation.

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.

Champs de la réponse
ChampType
Champchoices[].indexTypeinteger
Champchoices[].message.contentTypestring|null
Champchoices[].message.tool_callsTypetool_call[]
Champchoices[].message.reasoning_contentTypestring
Champchoices[].message.reasoning_detailsTypeobject|array
Champchoices[].finish_reasonTypestring|null
ChampusageTypeobject
Erreurs et étapes suivantes
RéponseConditionÉtape suivante
Réponse400 · invalid_request_errorConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non validesÉtape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.

Alias

Alias du modèle

Ailoot Ultra qwen/qwen3.5-35b-a3b

Alias des chemins de méthode

Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.

ID d’appel associés

qwen/qwen3.5-35b-a3b

Ailoot Ultra · Messages Anthropic POST /v1/messages qwen/qwen3.5-35b-a3b

qwen/qwen3.5-35b-a3b

Alibaba /qwen/qwen3.5-35b-a3b

Premiers pas

Qwen3.5-35B-A3B est le modèle vision-langage de Qwen à mélange d’experts, avec 35 milliards de paramètres au total et 3 milliards activés. Il accepte le texte, les images et la vidéo pour le raisonnement, la programmation et les tâches assistées par outils, avec des modes réflexion et réponse directe et un contexte natif de 262 144 jetons.

Entrées acceptées
Texte
Résultats
json · sse

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot Ultra · Messages Anthropic POST /v1/messages
Entrée
text
Sortie
json, sse
Format de sortie
JSON ou SSE
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
qwen/qwen3.5-35b-a3b
Par défaut—
ChampmessagesTypemessage[]ExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].roleTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
user, assistant
Par défaut—
Champmessages[].contentTypestringExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
Champmax_tokensTypeintegerExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
ChampstreamTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défautfalse
Combinaisons d’éléments d’entrée

Texte · Texte UTF-8

chaîne messages[].content

Paramètres et cycle de vie de la méthode
ParamètreContrat
Paramètrecontent_typeContratapplication/json
ParamètrerequiredContratmodel, messages, max_tokens
Paramètreoptional_controlsContratstream
Paramètrematerial_typesContrattext
Paramètretext_file_materialContratLisez le document UTF-8 réel et placez son texte dans l’entrée indiquée ou dans la chaîne de contenu du message.

Cycle de vie : synchronous_or_streamed

Tarifs

Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.

Mode rapide
Tarif standard Lorsque le mode rapide est sélectionné
Mode Flex
Tarif standard Lorsque le mode flex est sélectionné
Effort de raisonnement maximal
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)

Tarifs Ailoot

Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

ConfigurationBarème tarifaireTokens de contexte, plus deTokens de contexte, jusqu’à la limite incluseCoût
ConfigurationTarifs de base des tokensBarème tarifaireTarif de baseTokens de contexte, plus de—Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.00046 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.00366 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens
ConfigurationPalier 1 de longueur de requêteBarème tarifaire—Tokens de contexte, plus de0Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.00046 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.00366 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens

Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →

Exemples de requêtes

Ailoot Ultra · Messages Anthropic

Corps JSON minimal completcurl · utilisez votre document UTF-8Python · enregistrez le résultat complet
{
  "model": "qwen/qwen3.5-35b-a3b",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen/qwen3.5-35b-a3b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

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

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen/qwen3.5-35b-a3b', '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))

Recevoir et enregistrer les résultats

Ailoot Ultra · Messages Anthropic

JSON ou SSE

Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Conservez tous les blocs de contenu, les signatures de raisonnement et les identifiants réels d’utilisation d’outils. Assemblez tous les deltas de blocs SSE ; un premier bloc de texte ne constitue pas la sortie complète.

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.

Champs de la réponse
ChampType
ChampidTypestring
ChampmodelTypestring
Champcontent[]Typetext|thinking|tool_use|other content block
Champstop_reasonTypestring|null
ChampusageTypeobject
Erreurs et étapes suivantes
RéponseConditionÉtape suivante
Réponse400 · invalid_request_errorConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non validesÉtape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.

Alias

Alias du modèle

Ailoot Ultra qwen/qwen3.5-35b-a3b

Alias des chemins de méthode

Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.

ID d’appel associés

qwen/qwen3.5-35b-a3b

FAQ · Qwen: Qwen3.5-35B-A3B
Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3.5-35b-a3b: text → text

POST /v1/messages · qwen/qwen3.5-35b-a3b: text → json, sse

Quels champs la requête utilise-t-elle ?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3.5-35b-a3b: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · qwen/qwen3.5-35b-a3b: model, messages, max_tokens, stream

Quelles limites s’appliquent ?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3.5-35b-a3b: messages.min_items: 1

Plus de détails

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