Source: https://ailoot.ai/models/fr-be/qwq-plus-2025-03-05/
Canonical: https://ailoot.ai/models/fr-be/qwq-plus-2025-03-05/
Language: fr-be

# QwQ-Plus-2025-03-05

[Markdown](https://ailoot.ai/models/fr-be/qwq-plus-2025-03-05/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/fr-be/qwq-plus-2025-03-05/facts.json)

## [QwQ-Plus-2025-03-05](https://ailoot.ai/models/fr-be/qwq-plus-2025-03-05/)

QwQ-Plus — 2025-03-05 conserve une identité datée dans la famille de raisonnement textuel de Qwen. Son approche fondée sur Qwen2.5 et entraînée par renforcement vise les mathématiques, la programmation et les problèmes nécessitant un résultat justifié à partir de plusieurs conditions liées.

- [**Ailoot Ultra · Chat OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `qwq-plus-2025-03-05`](https://ailoot.ai/models/fr-be/qwq-plus-2025-03-05/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Messages Anthropic** `POST /v1/messages` `qwq-plus-2025-03-05`](https://ailoot.ai/models/fr-be/qwq-plus-2025-03-05/#method-1)

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.

QwQ-Plus — 2025-03-05 est une entrée datée de la famille de raisonnement textuel QwQ-Plus. Le fabricant décrit QwQ-Plus comme une gamme QwQ améliorée entraînée à partir de Qwen2.5, avec un apprentissage par renforcement destiné à développer le raisonnement. Ses orientations mises en avant sont les mathématiques, la programmation et les autres questions nécessitant de relier plusieurs conditions. Le résultat utile est une solution textuelle, une explication ou une implémentation fondée sur les éléments fournis par l’utilisateur.

Une tâche de raisonnement nécessite un objectif précis. Pour les mathématiques, donnez l’énoncé complet, les définitions, les plages de variables autorisées et la quantité ou l’affirmation à établir. Demandez un résultat final sous une forme précise et suffisamment d’explications pour vérifier les transitions. Pour évaluer une tentative de solution, incluez ensemble le problème d’origine et l’étape contestée. Le modèle peut ainsi traiter le véritable point en cause au lieu de reconstruire les hypothèses manquantes à partir d’un fragment partiel.

Pour la programmation, fournissez le code pertinent, le langage, le comportement attendu et une entrée qui révèle le problème. Une demande utile sollicite une fonction révisée, une explication de la condition modifiée et des exemples montrant le comportement visé. Préservez l’interface et indiquez quel comportement environnant doit rester inchangé. Pour comparer des algorithmes, définissez d’abord les critères — par exemple, l’exactitude sur les cas fournis et les hypothèses de complexité pertinentes — puis demandez un choix argumenté plutôt qu’une liste générale d’options.

La référence de conversation du fabricant recommande de placer les instructions QwQ dans la demande utilisateur plutôt que de s’appuyer sur un message système. Séparez les données sources de la tâche, y compris tout texte ou code cité pour analyse. Indiquez comment traiter les informations insuffisantes : nommer la condition manquante ou poser une question de suivi ciblée plutôt que supposer une valeur. Si l’application dispose déjà de résultats d’une calculatrice, d’un outil d’exécution de tests ou d’un outil de recherche, transmettez-les explicitement et demandez au modèle de les utiliser comme éléments probants.

Le parcours de service QwQ documenté renvoie la sortie en streaming. Gardez le raisonnement intermédiaire et la réponse achevée distincts, et assemblez les fragments renvoyés avant de considérer la réponse comme un livrable terminé. Un flux partiel peut contenir un calcul inachevé ou une approche abandonnée. Pour un résultat destiné à l’utilisateur, identifiez la conclusion finale et les vérifications qui l’étayent, tout en conservant suffisamment de contexte source pour revoir la demande réelle.

Pour une tâche de raisonnement reproductible, conservez le nom exact et daté du modèle avec la version d’entrée, le format de sortie demandé et les réglages de génération. Dans un suivi, identifiez l’étape particulière à changer et gardez les faits acceptés explicites. Fournissez les extraits pertinents plutôt qu’un contexte sans rapport, et définissez un objectif de réponse concis afin de laisser de la place à l’analyse comme au résultat final.

Pour une tâche analytique, étiquetez les options comparées et indiquez la règle de décision. Pour une preuve, distinguez les prémisses de l’affirmation ; pour un programme, distinguez un échec observé d’une cause proposée. Demandez à la réponse finale d’identifier la conclusion qui découle des faits fournis et la partie qui dépend d’une hypothèse. Vérifiez l’arithmétique avec les nombres d’origine, testez le code proposé sur les cas réels et examinez toute sortie d’apparence structurée avant qu’une application ne la consomme. Un tableau demandé ou une disposition de type JSON est une instruction de sortie, pas une garantie de génération structurée contrainte.

Choisissez ce format de tâche orienté raisonnement lorsque la démarche menant au résultat doit être expliquée et vérifiée. Un livrable final utile peut être une solution vérifiée, une modification de code accompagnée d’exemples pertinents ou une comparaison qui explicite la condition décisive. Les actions externes nécessitent toujours un outil d’application défini et un résultat renvoyé ; le texte de raisonnement ne suffit pas à établir qu’un calcul a été exécuté ou qu’une modification proposée a été appliquée.

Cas pratique

### Cas pratique

Exemple technique en anglais

```
Check a batch-capacity claim

A processor handles 18 records per minute and must finish 1,000 records within one hour. Each run also needs a fixed seven-minute setup, during which no records are processed. Determine whether one run can meet the deadline under these assumptions. Show the available processing time, capacity and minimum rate needed, rounding only where required.
```

#### Résultat attendu

```
A feasibility calculation with processing time, attainable capacity and the rate required to meet the deadline.
```

#### Vérifier le résultat

```
The seven-minute setup is deducted before applying the processing rate, and units remain consistent.
```

**Ailoot Ultra · Chat OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `qwq-plus-2025-03-05`

[`qwq-plus-2025-03-05`](https://ailoot.ai/models/fr-be/#m=qwq-plus-2025-03-05&route=Ultra&caller=qwq-plus-2025-03-05&fmt=chat)

Alibaba /`qwq-plus-2025-03-05`

### Premiers pas

QwQ-Plus — 2025-03-05 conserve une identité datée dans la famille de raisonnement textuel de Qwen. Son approche fondée sur Qwen2.5 et entraînée par renforcement vise les mathématiques, la programmation et les problèmes nécessitant un résultat justifié à partir de plusieurs conditions liées.

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

| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites qwq-plus-2025-03-05 | Par défaut— |
| Champ`messages` | Type`message[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— |
| Champ`messages[].role` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs 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— |
| Champ`messages[].content` | Type`string\|content_part[]\|null` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`messages[].tool_calls` | Type`tool_call[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`messages[].tool_call_id` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’identifiant réellement renvoyé | Par défaut— |
| Champ`messages[].name` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`messages[].reasoning_content` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise | Par défaut— |
| Champ`messages[].reasoning_details` | Type`object\|array` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`max_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`max_completion_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
| Champ`stream_options.include_usage` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`temperature` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`top_p` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stop` | Type`string\|string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools` | Type`function_tool[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools[].type` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites function Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools[].function.name` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites S’applique lorsque: outil de fonction fourni | Par défaut— |
| Champ`tools[].function.description` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tools[].function.parameters` | Type`JSON_schema` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tool_choice` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`response_format` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`reasoning_effort` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`reasoning` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`service_tier` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`instructions` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Champ de compatibilité | Par défaut— |
| Champ`functions` | Type`function[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`function_call` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`prompt_cache_options` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`modalities` | Type`string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites text | Par défaut— |
| Champ`provider` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: provider.options est rejeté sur cette route textuelle Ultra | Par défaut— |
| Champ`cache_control.ttl` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs 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

| Paramètre | Contrat |
| --- | --- |
| Paramètre`content_type` | Contratapplication/json |
| Paramètre`required` | Contratmodel, messages |
| Paramètre`material_types` | Contrattext |
| Paramètre`messages` | Contrattableau de messages avec une structure role/content |
| Paramètre`file_material` | Contratdocument UTF-8 réel inséré sous forme de texte littéral ; aucun identifiant de fichier déduit |
| Paramètre`optional_controls` | Contratstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Paramètre`control_scope` | Contratpropre au modèle ; les outils de fonctions de l’utilisateur diffèrent des outils hébergés |
| Paramètre`output_modalities` | Contrattext |
| Paramètre`hosted_operations` | Contratfalse |
| Paramètre`multimodal_input_binding` | Contratnull |

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

Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné

Mode Flex

Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné

Effort de raisonnement maximal

Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)

#### Tarifs Ailoot

#### Prix par configuration

| Configuration | Barème tarifaire | Coût |
| --- | --- | --- |
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0.00046** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.00116** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/fr-be/billing/reserve/)

### Exemples de requêtes

#### Ailoot Ultra · Chat OpenAI

curlPython SDKStreaming Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwq-plus-2025-03-05", "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
```

```python
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='qwq-plus-2025-03-05',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"))
```

```python
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='qwq-plus-2025-03-05',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

| Champ | Type |
| --- | --- |
| Champ`choices[].index` | Typeinteger |
| Champ`choices[].message.content` | Typestring\|null |
| Champ`choices[].message.tool_calls` | Typetool\_call\[\] |
| Champ`choices[].message.reasoning_content` | Typestring |
| Champ`choices[].message.reasoning_details` | Typeobject\|array |
| Champ`choices[].finish_reason` | Typestring\|null |
| Champ`usage` | Typeobject |

Erreurs et étapes suivantes

| Réponse | Condition | Étape suivante |
| --- | --- | --- |
| Réponse400 · `invalid_request_error` | ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |

### Alias

#### Alias du modèle

**Ailoot Ultra** [`qwq-plus-2025-03-05`](https://ailoot.ai/models/fr-be/#m=qwq-plus-2025-03-05&route=Ultra&caller=qwq-plus-2025-03-05&fmt=chat)

#### Alias des chemins de méthode

Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.

#### ID d’appel associés

[`qwq-plus-2025-03-05`](https://ailoot.ai/models/fr-be/#m=qwq-plus-2025-03-05&route=Ultra&caller=qwq-plus-2025-03-05&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Messages Anthropic** `POST /v1/messages` `qwq-plus-2025-03-05`

[`qwq-plus-2025-03-05`](https://ailoot.ai/models/fr-be/#m=qwq-plus-2025-03-05&route=Ultra&caller=qwq-plus-2025-03-05&fmt=messages)

Alibaba /`qwq-plus-2025-03-05`

### Premiers pas

QwQ-Plus — 2025-03-05 conserve une identité datée dans la famille de raisonnement textuel de Qwen. Son approche fondée sur Qwen2.5 et entraînée par renforcement vise les mathématiques, la programmation et les problèmes nécessitant un résultat justifié à partir de plusieurs conditions liées.

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

| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites qwq-plus-2025-03-05 | Par défaut— |
| Champ`messages` | Type`message[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`messages[].role` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites user, assistant | Par défaut— |
| Champ`messages[].content` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`max_tokens` | Type`integer` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |

Combinaisons d’éléments d’entrée

**Texte** · Texte UTF-8

`chaîne messages[].content`

Paramètres et cycle de vie de la méthode

| Paramètre | Contrat |
| --- | --- |
| Paramètre`content_type` | Contratapplication/json |
| Paramètre`required` | Contratmodel, messages, max\_tokens |
| Paramètre`optional_controls` | Contratstream |
| Paramètre`material_types` | Contrattext |
| Paramètre`text_file_material` | ContratLisez 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

Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné

Mode Flex

Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné

Effort de raisonnement maximal

Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)

#### Tarifs Ailoot

#### Prix par configuration

| Configuration | Barème tarifaire | Coût |
| --- | --- | --- |
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0.00046** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.00116** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/fr-be/billing/reserve/)

### Exemples de requêtes

#### Ailoot Ultra · Messages Anthropic

Corps JSON minimal completcurl · utilisez votre document UTF-8Python · enregistrez le résultat complet

```json
{
  "model": "qwq-plus-2025-03-05",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
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': 'qwq-plus-2025-03-05', '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
```

```python
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': 'qwq-plus-2025-03-05', '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

| Champ | Type |
| --- | --- |
| Champ`id` | Typestring |
| Champ`model` | Typestring |
| Champ`content[]` | Typetext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Champ`stop_reason` | Typestring\|null |
| Champ`usage` | Typeobject |

Erreurs et étapes suivantes

| Réponse | Condition | Étape suivante |
| --- | --- | --- |
| Réponse400 · `invalid_request_error` | ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |

### Alias

#### Alias du modèle

**Ailoot Ultra** [`qwq-plus-2025-03-05`](https://ailoot.ai/models/fr-be/#m=qwq-plus-2025-03-05&route=Ultra&caller=qwq-plus-2025-03-05&fmt=messages)

#### Alias des chemins de méthode

Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.

#### ID d’appel associés

[`qwq-plus-2025-03-05`](https://ailoot.ai/models/fr-be/#m=qwq-plus-2025-03-05&route=Ultra&caller=qwq-plus-2025-03-05&fmt=messages)

FAQ · QwQ-Plus-2025-03-05

Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ?

`POST /v1/chat/completions` · `qwq-plus-2025-03-05`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwq-plus-2025-03-05`: `text` → `json`, `sse`

Quels champs la requête utilise-t-elle ?

`POST /v1/chat/completions` · `qwq-plus-2025-03-05`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwq-plus-2025-03-05`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Quelles limites s’appliquent ?

`POST /v1/chat/completions` · `qwq-plus-2025-03-05`: `messages.min_items`: `1`

Connectez Ailoot à Claude Code, OpenCode, Hermes ou à votre application.

## L’entreprise et son portefeuille de projets

L’entreprise et son portefeuille de projets : des millions de clients ; des ventes qui se chiffrent en milliards chaque mois.

## Achetez des tokens à prix réduit.

Une remise d’abonnement pour le travail régulier. Des codes promo jusqu’à 50% sur l’achat de tokens.

Abonnement

Choisissez une offre à tarif réduit pour vos requêtes régulières.

Code promo jusqu’à 50%

Saisissez le code à l’achat. Le prix est recalculé selon la promotion en cours.

Dépenses dans l’historique

Modèle, tokens et montant sont enregistrés pour chaque requête.

[Choisir un abonnement](https://ailoot.ai/docs/fr-be/billing/subscriptions/) · [Voir les prix des modèles](https://ailoot.ai/models/fr-be/)

## Connectez l’API au produit que vous vendez.

SaaS, applications et bots selon l’offre officielle et le contrat de licence Ailoot. Pour la revente, demandez une licence revendeur.

Application commerciale

Intégrez la génération de texte, d’images, de vidéo et de son aux fonctions payantes de votre service.

Licence revendeur

Envoyez la description du projet et le mode d’accès. Demandez des conditions écrites d’utilisation et de revente.

Documents sur le site

L’offre officielle, le contrat de licence et la politique de traitement des données sont accessibles avant connexion.

[Demander une licence revendeur](mailto:support@ailoot.ai) · [Offre officielle et contrat de licence](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=fr-be)

## Ailoot · L’entreprise et son portefeuille de projets





Ailoot s’appuie sur une expérience opérationnelle éprouvée, une large clientèle, un service stable et un suivi continu des KPI.





L’entreprise et son portefeuille de projets : des millions de clients ; des ventes qui se chiffrent en milliards chaque mois.





Ailoot met cette expérience opérationnelle au service de l’accès API aux fonctions d’IA dans les produits des clients, leurs agents, applications et automatisations.
