L’instantané fixe Plus du 20 avril
Qwen3.5 Plus 2026-04-20 est l’instantané du 20 avril 2026 de la famille native de vision et de langage Plus de Qwen. L’avis de version du fabricant relève une amélioration substantielle de la programmation agentique par rapport à l’instantané du 15 février, ainsi qu’une meilleure efficacité d’inférence et la conservation des capacités de connaissances, de raisonnement et de long contexte. Gardez cette édition datée distincte d’un nom Plus évolutif et du point de contrôle ouvert Qwen3.5-397B-A17B.
La famille accepte du texte accompagné d’images ou de vidéos et produit des résultats textuels. Ce champ permet une tâche de développement éclairée par une capture d’écran, une question sur un schéma technique ou une explication fondée sur un document. Le nom de l’instantané n’établit pas à lui seul le nombre de paramètres, les experts activés ni l’architecture précise du point de contrôle ouvert; ces chiffres ne sont donc pas attribués ici à cette édition.
Programmation agentique
Le principal changement de la version est l’amélioration des capacités de programmation dans un processus d’agent. Fournissez les exigences du projet, les fichiers ou extraits pertinents, le comportement existant et le livrable attendu à l’achèvement. Pour une tâche de transformation d’une capture d’écran en interface, incluez la référence visuelle et les contraintes fonctionnelles, puis demandez du code source modifiable et une explication du comportement visé. Pour une modification de dépôt, identifiez la fonctionnalité touchée et l’entrée démontrant le problème, puis demandez un correctif et les vérifications nécessaires pour l’évaluer.
Un processus de programmation en plusieurs étapes profite d’une rétroaction réelle : les résultats d’inspection, les erreurs observées et les constats de révision peuvent être retournés au modèle à mesure que le travail avance. L’application contrôle les outils et exécute les actions permises. Demandez un rapport de ce qui a été proposé, de ce qui a été observé et de ce qui reste non résolu.
Connaissances et raisonnement
Le fabricant indique que l’instantané conserve de solides connaissances et capacités de raisonnement tout en améliorant le travail d’agent. Pour une tâche analytique, séparez les faits sources des hypothèses et précisez la conclusion recherchée. Demandez les passages, valeurs ou identifiants de code à l’appui pour pouvoir vérifier le résultat. Pour un rapport professionnel, fournissez les documents pertinents et les sections souhaitées plutôt que de compter sur le modèle pour connaître le contexte manquant d’un projet privé.
La famille Qwen3.5 Plus est documentée comme ayant une réflexion hybride, activée par défaut. Son processus de famille peut produire une réponse directe lorsque la réflexion est désactivée, tandis que le raisonnement et le contenu de la réponse finale sont traités séparément. L’interface de l’instantané précis d’avril doit utiliser ses propres réglages documentés; une description des modes de la famille ne promet pas que chaque application expose un paramètre particulier.
Travail en long contexte
Le tableau dédié d’Alibaba pour l’instantané du 20 avril donne un contexte de 1,000,000 tokens, une entrée maximale de 991,808 tokens pour les réponses directes ou de 983,616 pour la réflexion, et une sortie maximale de 65,536 dans les deux modes. Ne transférez pas les nombres de contexte natif ou étendu du point de contrôle ouvert Qwen3.5 à une limite stricte de cet instantané Plus. Préparez une longue entrée avec les limites des documents, les identifiants de pages, les chemins de code et les définitions nécessaires à la tâche.
Une requête utile peut demander un tableau reliant les exigences à l’implantation, une comparaison documentaire ou un rapport identifiant les éléments à l’appui de chaque conclusion. Gardez les documents sans rapport hors de la consigne et réservez de l’espace pour la réponse. La capacité de long contexte aide à réunir davantage d’éléments; elle ne garantit pas un rappel complet et ne remplace pas une question claire.
Préparation de tâches de type production
Le fabricant positionne cette édition pour les agents complexes, les processus de programmation et l’utilisation axée sur le débit. Définissez le résultat observable de la tâche : les fichiers à produire, le comportement à implanter ou les constats à expliquer. Lorsque des outils sont connectés, distinguez leurs résultats réellement retournés des propositions textuelles du modèle. Définissez le format final pour transférer le livrable à un processus de révision ou d’application, tout en vérifiant séparément sa syntaxe et son contenu.
Le tableau dédié de l’instantané indique l’appel de fonctions, les sorties structurées, la recherche Web, la complétion de préfixes et la mise en cache du contexte; l’inférence en lot et l’ajustement fin ne sont pas pris en charge. Ce sont des fonctions du processus du producteur, et les limites de fichiers médias restent une spécification distincte. Une demande de texte de forme JSON, d’exécution de code ou de récupération de sources doit donc rester un processus demandé plutôt qu’une garantie native supposée. L’amélioration décrite par le fabricant est qualitative; elle ne doit pas devenir une promesse sans réserve de latence ou de débit.
Limites pratiques
Gardez l’édition Plus datée précise et les documents sources avec le résultat lorsque vous comparez les révisions ultérieures. Vérifiez le code généré, les calculs et les détails visuels extraits par rapport à la source fournie et signalez explicitement les éléments non résolus. Le résultat utile est un livrable textuel concret lié aux exigences de la tâche, avec l’identité Plus datée précise et les limites documentées d’entrée, de sortie et d’outils du producteur gardées explicites.
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Le nom de l’instantané n’établit pas à lui seul le nombre de paramètres, les experts activés ni l’architecture précise du point de contrôle ouvert; ces chiffres ne sont donc pas attribués ici à cette édition.\n\nProgrammation agentique\n\nLe principal changement de la version est l’amélioration des capacités de programmation dans un processus d’agent. Fournissez les exigences du projet, les fichiers ou extraits pertinents, le comportement existant et le livrable attendu à l’achèvement. Pour une tâche de transformation d’une capture d’écran en interface, incluez la référence visuelle et les contraintes fonctionnelles, puis demandez du code source modifiable et une explication du comportement visé. Pour une modification de dépôt, identifiez la fonctionnalité touchée et l’entrée démontrant le problème, puis demandez un correctif et les vérifications nécessaires pour l’évaluer.\n\nUn processus de programmation en plusieurs étapes profite d’une rétroaction réelle : les résultats d’inspection, les erreurs observées et les constats de révision peuvent être retournés au modèle à mesure que le travail avance. L’application contrôle les outils et exécute les actions permises. Demandez un rapport de ce qui a été proposé, de ce qui a été observé et de ce qui reste non résolu.\n\nConnaissances et raisonnement\n\nLe fabricant indique que l’instantané conserve de solides connaissances et capacités de raisonnement tout en améliorant le travail d’agent. Pour une tâche analytique, séparez les faits sources des hypothèses et précisez la conclusion recherchée. Demandez les passages, valeurs ou identifiants de code à l’appui pour pouvoir vérifier le résultat. Pour un rapport professionnel, fournissez les documents pertinents et les sections souhaitées plutôt que de compter sur le modèle pour connaître le contexte manquant d’un projet privé.\n\nLa famille Qwen3.5 Plus est documentée comme ayant une réflexion hybride, activée par défaut. Son processus de famille peut produire une réponse directe lorsque la réflexion est désactivée, tandis que le raisonnement et le contenu de la réponse finale sont traités séparément. L’interface de l’instantané précis d’avril doit utiliser ses propres réglages documentés; une description des modes de la famille ne promet pas que chaque application expose un paramètre particulier.\n\nTravail en long contexte\n\nLe tableau dédié d’Alibaba pour l’instantané du 20 avril donne un contexte de 1,000,000 tokens, une entrée maximale de 991,808 tokens pour les réponses directes ou de 983,616 pour la réflexion, et une sortie maximale de 65,536 dans les deux modes. Ne transférez pas les nombres de contexte natif ou étendu du point de contrôle ouvert Qwen3.5 à une limite stricte de cet instantané Plus. Préparez une longue entrée avec les limites des documents, les identifiants de pages, les chemins de code et les définitions nécessaires à la tâche.\n\nUne requête utile peut demander un tableau reliant les exigences à l’implantation, une comparaison documentaire ou un rapport identifiant les éléments à l’appui de chaque conclusion. Gardez les documents sans rapport hors de la consigne et réservez de l’espace pour la réponse. La capacité de long contexte aide à réunir davantage d’éléments; elle ne garantit pas un rappel complet et ne remplace pas une question claire.\n\nPréparation de tâches de type production\n\nLe fabricant positionne cette édition pour les agents complexes, les processus de programmation et l’utilisation axée sur le débit. Définissez le résultat observable de la tâche : les fichiers à produire, le comportement à implanter ou les constats à expliquer. Lorsque des outils sont connectés, distinguez leurs résultats réellement retournés des propositions textuelles du modèle. Définissez le format final pour transférer le livrable à un processus de révision ou d’application, tout en vérifiant séparément sa syntaxe et son contenu.\n\nLe tableau dédié de l’instantané indique l’appel de fonctions, les sorties structurées, la recherche Web, la complétion de préfixes et la mise en cache du contexte; l’inférence en lot et l’ajustement fin ne sont pas pris en charge. Ce sont des fonctions du processus du producteur, et les limites de fichiers médias restent une spécification distincte. Une demande de texte de forme JSON, d’exécution de code ou de récupération de sources doit donc rester un processus demandé plutôt qu’une garantie native supposée. L’amélioration décrite par le fabricant est qualitative; elle ne doit pas devenir une promesse sans réserve de latence ou de débit.\n\nLimites pratiques\n\nGardez l’édition Plus datée précise et les documents sources avec le résultat lorsque vous comparez les révisions ultérieures. Vérifiez le code généré, les calculs et les détails visuels extraits par rapport à la source fournie et signalez explicitement les éléments non résolus. Le résultat utile est un livrable textuel concret lié aux exigences de la tâche, avec l’identité Plus datée précise et les limites documentées d’entrée, de sortie et d’outils du producteur gardées explicites.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Exemple technique en anglais
Repair an asynchronous search race\n\nA search field calls fetchResults(query).then(render) after each keystroke. Results for an older query sometimes arrive after the latest query and overwrite the screen. Propose a focused JavaScript change that renders only the newest request's result. Preserve the existing fetchResults and render interfaces, handle request failures and describe a reversed-response-order test.A code proposal, a brief request-order explanation and a deterministic out-of-order response test.Check an older response cannot overwrite the latest result, including after a failed newer request.qwen/qwen3.5-plus-20260420Qwen3.5 Plus 2026-04-20 est l’instantané fixe du 20 avril du modèle de vision et de langage Plus de Qwen. Le fabricant souligne une programmation agentique améliorée tout en conservant le raisonnement, les connaissances et le travail en long contexte, pour les tâches complexes qui combinent du texte ou des documents visuels fournis avec un livrable concret.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
L’instantané fixe Plus du 20 avril
Qwen3.5 Plus 2026-04-20 est l’instantané du 20 avril 2026 de la famille native de vision et de langage Plus de Qwen. L’avis de version du fabricant relève une amélioration substantielle de la programmation agentique par rapport à l’instantané du 15 février, ainsi qu’une meilleure efficacité d’inférence et la conservation des capacités de connaissances, de raisonnement et de long contexte. Gardez cette édition datée distincte d’un nom Plus évolutif et du point de contrôle ouvert Qwen3.5-397B-A17B.
La famille accepte du texte accompagné d’images ou de vidéos et produit des résultats textuels. Ce champ permet une tâche de développement éclairée par une capture d’écran, une question sur un schéma technique ou une explication fondée sur un document. Le nom de l’instantané n’établit pas à lui seul le nombre de paramètres, les experts activés ni l’architecture précise du point de contrôle ouvert; ces chiffres ne sont donc pas attribués ici à cette édition.
Programmation agentique
Le principal changement de la version est l’amélioration des capacités de programmation dans un processus d’agent. Fournissez les exigences du projet, les fichiers ou extraits pertinents, le comportement existant et le livrable attendu à l’achèvement. Pour une tâche de transformation d’une capture d’écran en interface, incluez la référence visuelle et les contraintes fonctionnelles, puis demandez du code source modifiable et une explication du comportement visé. Pour une modification de dépôt, identifiez la fonctionnalité touchée et l’entrée démontrant le problème, puis demandez un correctif et les vérifications nécessaires pour l’évaluer.
Un processus de programmation en plusieurs étapes profite d’une rétroaction réelle : les résultats d’inspection, les erreurs observées et les constats de révision peuvent être retournés au modèle à mesure que le travail avance. L’application contrôle les outils et exécute les actions permises. Demandez un rapport de ce qui a été proposé, de ce qui a été observé et de ce qui reste non résolu.
Connaissances et raisonnement
Le fabricant indique que l’instantané conserve de solides connaissances et capacités de raisonnement tout en améliorant le travail d’agent. Pour une tâche analytique, séparez les faits sources des hypothèses et précisez la conclusion recherchée. Demandez les passages, valeurs ou identifiants de code à l’appui pour pouvoir vérifier le résultat. Pour un rapport professionnel, fournissez les documents pertinents et les sections souhaitées plutôt que de compter sur le modèle pour connaître le contexte manquant d’un projet privé.
La famille Qwen3.5 Plus est documentée comme ayant une réflexion hybride, activée par défaut. Son processus de famille peut produire une réponse directe lorsque la réflexion est désactivée, tandis que le raisonnement et le contenu de la réponse finale sont traités séparément. L’interface de l’instantané précis d’avril doit utiliser ses propres réglages documentés; une description des modes de la famille ne promet pas que chaque application expose un paramètre particulier.
Travail en long contexte
Le tableau dédié d’Alibaba pour l’instantané du 20 avril donne un contexte de 1,000,000 tokens, une entrée maximale de 991,808 tokens pour les réponses directes ou de 983,616 pour la réflexion, et une sortie maximale de 65,536 dans les deux modes. Ne transférez pas les nombres de contexte natif ou étendu du point de contrôle ouvert Qwen3.5 à une limite stricte de cet instantané Plus. Préparez une longue entrée avec les limites des documents, les identifiants de pages, les chemins de code et les définitions nécessaires à la tâche.
Une requête utile peut demander un tableau reliant les exigences à l’implantation, une comparaison documentaire ou un rapport identifiant les éléments à l’appui de chaque conclusion. Gardez les documents sans rapport hors de la consigne et réservez de l’espace pour la réponse. La capacité de long contexte aide à réunir davantage d’éléments; elle ne garantit pas un rappel complet et ne remplace pas une question claire.
Préparation de tâches de type production
Le fabricant positionne cette édition pour les agents complexes, les processus de programmation et l’utilisation axée sur le débit. Définissez le résultat observable de la tâche : les fichiers à produire, le comportement à implanter ou les constats à expliquer. Lorsque des outils sont connectés, distinguez leurs résultats réellement retournés des propositions textuelles du modèle. Définissez le format final pour transférer le livrable à un processus de révision ou d’application, tout en vérifiant séparément sa syntaxe et son contenu.
Le tableau dédié de l’instantané indique l’appel de fonctions, les sorties structurées, la recherche Web, la complétion de préfixes et la mise en cache du contexte; l’inférence en lot et l’ajustement fin ne sont pas pris en charge. Ce sont des fonctions du processus du producteur, et les limites de fichiers médias restent une spécification distincte. Une demande de texte de forme JSON, d’exécution de code ou de récupération de sources doit donc rester un processus demandé plutôt qu’une garantie native supposée. L’amélioration décrite par le fabricant est qualitative; elle ne doit pas devenir une promesse sans réserve de latence ou de débit.
Limites pratiques
Gardez l’édition Plus datée précise et les documents sources avec le résultat lorsque vous comparez les révisions ultérieures. Vérifiez le code généré, les calculs et les détails visuels extraits par rapport à la source fournie et signalez explicitement les éléments non résolus. Le résultat utile est un livrable textuel concret lié aux exigences de la tâche, avec l’identité Plus datée précise et les limites documentées d’entrée, de sortie et d’outils du producteur gardées explicites.
POST /v1/chat/completionstexttext| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites qwen/qwen3.5-plus-20260420 | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | 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— |
Champmessages[].content | Typestring|content_part[]|null | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].tool_call_id | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’ID réellement renvoyé | Par défaut— |
Champmessages[].name | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].reasoning_content | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise | Par défaut— |
Champmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmax_tokens | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
Champmax_completion_tokens | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Champstream_options.include_usage | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtemperature | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtop_p | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champstop | Typestring|string[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools | Typefunction_tool[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools[].type | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites function Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools[].function.name | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites S’applique lorsque: Fonction fournie comme outil | Par défaut— |
Champtools[].function.description | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champtools[].function.parameters | TypeJSON_schema | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champtool_choice | Typestring|object | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champparallel_tool_calls | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champresponse_format | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champreasoning_effort | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champreasoning | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champservice_tier | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champinstructions | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Champ de compatibilité | Par défaut— |
Champfunctions | Typefunction[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champfunction_call | Typestring|object | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champprompt_cache_options | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmodalities | Typestring[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites text | Par défaut— |
Champprovider | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: provider.options est refusé sur cette route textuelle Ultra | Par défaut— |
Champcache_control.ttl | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: La valeur 1h est refusée là où le cache des prompts est configuré | Par défaut— |
Texte · Texte UTF8
messages[].content
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètremessages | ContratTableau de messages avec une structure role/content |
Paramètrefile_material | ContratDocument UTF-8 réel inséré comme texte littéral ; aucun ID de fichier déduit |
Paramètreoptional_controls | Contratstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Paramètrecontrol_scope | ContratPropre au modèle ; les outils de fonctions de l’utilisateur diffèrent des outils hébergés |
Paramètreoutput_modalities | Contrattext |
Paramètrehosted_operations | Contratfalse |
Paramètremultimodal_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.
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
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 $0.0006 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.0036 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache $0.00075 / 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 incluse256 000 | Coût Entrée · Jetons en entrée $0.0006 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.0036 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache $0.00075 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
| ConfigurationPalier 2 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de256 000 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée $0.00075 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.0045 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache $0.0009375 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen/qwen3.5-plus-20260420", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3.5-plus-20260420',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen3.5-plus-20260420',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson ou SSE
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.
Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle n’est fournie.
| Champ | Type |
|---|---|
Champchoices[].index | Typeinteger |
Champchoices[].message.content | Typestring|null |
Champchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Champchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Champchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Champchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Champusage | Typeobject |
| 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. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3.5-plus-20260420
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
qwen/qwen3.5-plus-20260420Qwen3.5 Plus 2026-04-20 est l’instantané fixe du 20 avril du modèle de vision et de langage Plus de Qwen. Le fabricant souligne une programmation agentique améliorée tout en conservant le raisonnement, les connaissances et le travail en long contexte, pour les tâches complexes qui combinent du texte ou des documents visuels fournis avec un livrable concret.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
L’instantané fixe Plus du 20 avril
Qwen3.5 Plus 2026-04-20 est l’instantané du 20 avril 2026 de la famille native de vision et de langage Plus de Qwen. L’avis de version du fabricant relève une amélioration substantielle de la programmation agentique par rapport à l’instantané du 15 février, ainsi qu’une meilleure efficacité d’inférence et la conservation des capacités de connaissances, de raisonnement et de long contexte. Gardez cette édition datée distincte d’un nom Plus évolutif et du point de contrôle ouvert Qwen3.5-397B-A17B.
La famille accepte du texte accompagné d’images ou de vidéos et produit des résultats textuels. Ce champ permet une tâche de développement éclairée par une capture d’écran, une question sur un schéma technique ou une explication fondée sur un document. Le nom de l’instantané n’établit pas à lui seul le nombre de paramètres, les experts activés ni l’architecture précise du point de contrôle ouvert; ces chiffres ne sont donc pas attribués ici à cette édition.
Programmation agentique
Le principal changement de la version est l’amélioration des capacités de programmation dans un processus d’agent. Fournissez les exigences du projet, les fichiers ou extraits pertinents, le comportement existant et le livrable attendu à l’achèvement. Pour une tâche de transformation d’une capture d’écran en interface, incluez la référence visuelle et les contraintes fonctionnelles, puis demandez du code source modifiable et une explication du comportement visé. Pour une modification de dépôt, identifiez la fonctionnalité touchée et l’entrée démontrant le problème, puis demandez un correctif et les vérifications nécessaires pour l’évaluer.
Un processus de programmation en plusieurs étapes profite d’une rétroaction réelle : les résultats d’inspection, les erreurs observées et les constats de révision peuvent être retournés au modèle à mesure que le travail avance. L’application contrôle les outils et exécute les actions permises. Demandez un rapport de ce qui a été proposé, de ce qui a été observé et de ce qui reste non résolu.
Connaissances et raisonnement
Le fabricant indique que l’instantané conserve de solides connaissances et capacités de raisonnement tout en améliorant le travail d’agent. Pour une tâche analytique, séparez les faits sources des hypothèses et précisez la conclusion recherchée. Demandez les passages, valeurs ou identifiants de code à l’appui pour pouvoir vérifier le résultat. Pour un rapport professionnel, fournissez les documents pertinents et les sections souhaitées plutôt que de compter sur le modèle pour connaître le contexte manquant d’un projet privé.
La famille Qwen3.5 Plus est documentée comme ayant une réflexion hybride, activée par défaut. Son processus de famille peut produire une réponse directe lorsque la réflexion est désactivée, tandis que le raisonnement et le contenu de la réponse finale sont traités séparément. L’interface de l’instantané précis d’avril doit utiliser ses propres réglages documentés; une description des modes de la famille ne promet pas que chaque application expose un paramètre particulier.
Travail en long contexte
Le tableau dédié d’Alibaba pour l’instantané du 20 avril donne un contexte de 1,000,000 tokens, une entrée maximale de 991,808 tokens pour les réponses directes ou de 983,616 pour la réflexion, et une sortie maximale de 65,536 dans les deux modes. Ne transférez pas les nombres de contexte natif ou étendu du point de contrôle ouvert Qwen3.5 à une limite stricte de cet instantané Plus. Préparez une longue entrée avec les limites des documents, les identifiants de pages, les chemins de code et les définitions nécessaires à la tâche.
Une requête utile peut demander un tableau reliant les exigences à l’implantation, une comparaison documentaire ou un rapport identifiant les éléments à l’appui de chaque conclusion. Gardez les documents sans rapport hors de la consigne et réservez de l’espace pour la réponse. La capacité de long contexte aide à réunir davantage d’éléments; elle ne garantit pas un rappel complet et ne remplace pas une question claire.
Préparation de tâches de type production
Le fabricant positionne cette édition pour les agents complexes, les processus de programmation et l’utilisation axée sur le débit. Définissez le résultat observable de la tâche : les fichiers à produire, le comportement à implanter ou les constats à expliquer. Lorsque des outils sont connectés, distinguez leurs résultats réellement retournés des propositions textuelles du modèle. Définissez le format final pour transférer le livrable à un processus de révision ou d’application, tout en vérifiant séparément sa syntaxe et son contenu.
Le tableau dédié de l’instantané indique l’appel de fonctions, les sorties structurées, la recherche Web, la complétion de préfixes et la mise en cache du contexte; l’inférence en lot et l’ajustement fin ne sont pas pris en charge. Ce sont des fonctions du processus du producteur, et les limites de fichiers médias restent une spécification distincte. Une demande de texte de forme JSON, d’exécution de code ou de récupération de sources doit donc rester un processus demandé plutôt qu’une garantie native supposée. L’amélioration décrite par le fabricant est qualitative; elle ne doit pas devenir une promesse sans réserve de latence ou de débit.
Limites pratiques
Gardez l’édition Plus datée précise et les documents sources avec le résultat lorsque vous comparez les révisions ultérieures. Vérifiez le code généré, les calculs et les détails visuels extraits par rapport à la source fournie et signalez explicitement les éléments non résolus. Le résultat utile est un livrable textuel concret lié aux exigences de la tâche, avec l’identité Plus datée précise et les limites documentées d’entrée, de sortie et d’outils du producteur gardées explicites.
POST /v1/messagestextjson, sse| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites qwen/qwen3.5-plus-20260420 | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites user, assistant | Par défaut— |
Champmessages[].content | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmax_tokens | Typeinteger | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Texte · Texte UTF-8
Chaîne messages[].content
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages, max_tokens |
Paramètreoptional_controls | Contratstream |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètretext_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
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
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 $0.0006 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.0036 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache $0.00075 / 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 incluse256 000 | Coût Entrée · Jetons en entrée $0.0006 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.0036 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache $0.00075 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
| ConfigurationPalier 2 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de256 000 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée $0.00075 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.0045 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache $0.0009375 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
{\n "model": "qwen/qwen3.5-plus-20260420",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen/qwen3.5-plus-20260420', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen/qwen3.5-plus-20260420', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON ou SSE
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.
Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle n’est fournie.
| Champ | Type |
|---|---|
Champid | Typestring |
Champmodel | Typestring |
Champcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Champstop_reason | Typestring|null |
Champusage | Typeobject |
| 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. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3.5-plus-20260420
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
Exemple technique en anglais
Repair an asynchronous search race\n\nA search field calls fetchResults(query).then(render) after each keystroke. Results for an older query sometimes arrive after the latest query and overwrite the screen. Propose a focused JavaScript change that renders only the newest request's result. Preserve the existing fetchResults and render interfaces, handle request failures and describe a reversed-response-order test.A code proposal, a brief request-order explanation and a deterministic out-of-order response test.Check an older response cannot overwrite the latest result, including after a failed newer request.