Source: https://ailoot.ai/models/fr-ca/qwen-qwen3-5-35b-a3b/ Canonical: https://ailoot.ai/models/fr-ca/qwen-qwen3-5-35b-a3b/ Language: fr-ca # Qwen: Qwen3.5-35B-A3B [Markdown](https://ailoot.ai/models/fr-ca/qwen-qwen3-5-35b-a3b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/fr-ca/qwen-qwen3-5-35b-a3b/facts.json) ## [Qwen: Qwen3.5-35B-A3B](https://ailoot.ai/models/fr-ca/qwen-qwen3-5-35b-a3b/) Qwen3.5-35B-A3B est le modèle de vision et de 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 le travail assisté par outils, avec des modes réflexion et réponse directe et un contexte natif de 262,144 tokens. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3.5-35b-a3b`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/qwen-qwen3-5-35b-a3b/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3.5-35b-a3b`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/qwen-qwen3-5-35b-a3b/#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. Points saillants de Qwen3.5 : un point de contrôle clairsemé de vision et de langage Qwen3.5-35B-A3B est un modèle de vision et de langage après postentraînement qui combine la compréhension du texte, des images et de la vidéo avec des réponses textuelles. La famille est entraînée avec une fusion précoce texte–vision et un apprentissage par renforcement sur des tâches progressivement complexes, prenant en charge 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 la famille plutôt qu’une promesse de qualité égale pour chaque langue ou tâche. Ce point de contrôle ouvert précis est séparé de Qwen3.5-35B-A3B-Base et de la version ultérieure Qwen3.6. Le fabricant décrit aussi une offre Flash gérée avec des fonctions supplémentaires; ces fonctions d’interface ne doivent pas être attribuées automatiquement à ce point de contrôle ouvert. Préservez l’identité demandée 35B-A3B lorsque vous comparez les résultats ou conservez une sélection de modèle reproductible. Aperçu 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 portes. Il comporte 256 experts routés, avec huit experts routés et un expert partagé actifs dans la structure documentée. Un encodeur visuel et la prédiction de plusieurs tokens font partie du modèle. Le nombre activé ne décrit pas la taille complète du point de contrôle, et l’architecture seule ne garantit pas la latence d’une application particulière. Le contexte natif est de 262,144 tokens, avec une extension conditionnelle à 1,010,000. Qwen conseille de conserver au moins un contexte de 128K lorsque possible pour les tâches de réflexion complexes, même si une fenêtre plus petite réduirait la pression sur la mémoire. Le texte, les documents visuels représentés, l’historique, le raisonnement et la réponse finale nécessitent tous de l’espace dans la séquence configurée. Utiliser les entrées et les modes de réponse Pour une demande de programmation éclairée par une capture d’écran, fournissez la référence visuelle, le contexte source existant, les exigences d’interaction et le livrable modifiable attendu. Pour un graphique ou un document, conservez les libellés et les unités et demandez un tableau de valeurs avec des éléments à l’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 réglage enable\_thinking du fabricant peut la désactiver pour une réponse directe. Qwen3.5 ne prend pas officiellement en charge les anciennes commandes souples de consigne /think et /nothink. Ses recommandations d’historique conservent les réponses finales sans contenu de réflexion. Cela doit rester distinct des options ultérieures de conservation de Qwen3.6 ou de la conservation par défaut du raisonnement historique de Qwen3.8. Utilisation comme agent Le fabricant 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 permises, les éléments pertinents et le livrable final. L’application exécute les outils et fournit leurs observations; le modèle peut utiliser cette rétroaction pour réviser son analyse. Une commande planifiée ou un correctif généré n’est pas une action exécutée, et le nom du modèle seul n’établit pas l’accès à l’information actuelle ou aux fichiers. Contexte très long La recette d’extension du fabricant utilise YaRN avec les réglages positionnels entrelacés du point de contrôle. Un facteur de quatre vise le processus d’environ un million de tokens; un facteur de deux est suggéré pour les tâches de 524,288 tokens. La mise à l’échelle statique peut réduire la performance sur les textes plus courts; elle doit donc être configurée lorsque le contexte plus grand est nécessaire. Organisez les longs documents avec leurs limites, les identifiants de code et une question claire plutôt que 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 vaut 0 et la pénalité de répétition vaut 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 plus élevées peuvent causer un mélange de langues ou une légère baisse de qualité. Les allocations de génération recommandées sont de 32,768 tokens pour la plupart des questions et de 81,920 pour les mathématiques ou la programmation particulièrement complexes. Ce ne sont pas des plafonds stricts de sortie établis séparément. Définissez explicitement la forme de la réponse finale et vérifiez les calculs ou le code généré par rapport aux conditions fournies. Vidéo et limites de fond L’exemple vidéo pris en charge utilise deux images par seconde par défaut. Les recommandations du fabricant pour les vidéos de l’ordre d’une heure augmentent le budget du processeur à environ 224K tokens vidéo pour un échantillonnage à fréquence plus élevée. 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 champ combinant texte et vision du point de contrôle et son mode de réponse sélectionnable, avec un livrable concret qui peut être révisé. 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 · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3.5-35b-a3b` [`qwen/qwen3.5-35b-a3b`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=qwen%2Fqwen3.5-35b-a3b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-35b-a3b&fmt=chat) Alibaba /`qwen/qwen3.5-35b-a3b` ### Pour commencer Qwen3.5-35B-A3B est le modèle de vision et de 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 le travail assisté par outils, avec des modes réflexion et réponse directe et un contexte natif de 262,144 tokens. Entrées acceptées Texte Résultats Texte ### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `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 qwen/qwen3.5-35b-a3b | 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’ID 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: Fonction fournie comme outil | 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 refusé sur cette route textuelle Ultra | Par défaut— | | Champ`cache_control.ttl` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: La valeur 1h est refusée là où le cache des prompts est configuré | 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 comme texte littéral ; aucun ID 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’ID 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/objet 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. | Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût | | --- | --- | --- | --- | --- | | ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.00046** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.00366** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **$0** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons | | ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.00046** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.00366** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **$0** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons | Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr-ca/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKStreaming Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "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 ``` ```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='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")) ``` ```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='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 · OpenAI Chat 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, et conservez le motif final d’arrêt et les données d’utilisation. ##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle 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 éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. | ### Alias #### Alias du modèle **Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3.5-35b-a3b`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=qwen%2Fqwen3.5-35b-a3b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-35b-a3b&fmt=chat) #### Alias des chemins de méthode Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus. #### ID d’appel associés [`qwen/qwen3.5-35b-a3b`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=qwen%2Fqwen3.5-35b-a3b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-35b-a3b&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3.5-35b-a3b` [`qwen/qwen3.5-35b-a3b`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=qwen%2Fqwen3.5-35b-a3b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-35b-a3b&fmt=messages) Alibaba /`qwen/qwen3.5-35b-a3b` ### Pour commencer Qwen3.5-35B-A3B est le modèle de vision et de 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 le travail assisté par outils, avec des modes réflexion et réponse directe et un contexte natif de 262,144 tokens. Entrées acceptées Texte Résultats json · sse ### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `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 qwen/qwen3.5-35b-a3b | 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 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. | Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût | | --- | --- | --- | --- | --- | | ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.00046** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.00366** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **$0** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons | | ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.00046** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.00366** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **$0** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons | Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr-ca/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Corps JSON minimal completcurl · utilisez votre document UTF-8Python · enregistrez le résultat complet ```json { "model": "qwen/qwen3.5-35b-a3b", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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': '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 ``` ```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': '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 · Anthropic Messages 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 ID 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 ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle 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 éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. | ### Alias #### Alias du modèle **Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3.5-35b-a3b`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=qwen%2Fqwen3.5-35b-a3b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-35b-a3b&fmt=messages) #### Alias des chemins de méthode Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus. #### ID d’appel associés [`qwen/qwen3.5-35b-a3b`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=qwen%2Fqwen3.5-35b-a3b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-35b-a3b&fmt=messages) 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` 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-ca/billing/subscriptions/) · [Voir les prix des modèles](https://ailoot.ai/models/fr-ca/) ## 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-ca) ## 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.