La famille Qwen3.6 Plus
Qwen3.6 Plus est une famille de modèles vision-langage native pour le code et le travail multimodal. La version du fabricant souligne les améliorations de la programmation par des agents, de la programmation d’interfaces et du développement éclairé par les données visuelles, ainsi que de la reconnaissance générale d’objets, de l’OCR et de la localisation d’objets. Sa sortie utile est du texte : une explication, une proposition de code, des informations extraites ou un rapport lié aux éléments probants fournis.
La publication officielle indique qwen3.6-plus et qwen3.6-plus-2026-04-02. Cet enregistrement conserve l’identité de famille Plus demandée plutôt que de la convertir en instantané fixe. La description de famille ne l’identifie pas comme le point de contrôle ouvert Qwen3.6-35B-A3B et n’attribue pas à Plus le nombre d’experts, les poids ou les limites numériques de contexte de ce point de contrôle.
Programmation par des agents et développement d’interfaces
Pour une tâche d’interface, fournissez la référence visuelle, les exigences fonctionnelles et le code existant pertinent. Décrivez les états, les interactions et les fichiers de sortie attendus à l’achèvement. Demandez des sources modifiables et une explication distincte de la façon dont le comportement proposé satisfait les exigences. Pour une tâche sur un dépôt, fournissez les modules pertinents et une entrée qui démontre le problème, puis demandez les modifications concernées et les vérifications nécessaires à leur révision.
Un agent de programmation peut utiliser les données réelles provenant de l’environnement connecté : résultats d’inspection, erreurs observées ou constats de révision peuvent guider l’étape suivante. Énoncez l’objectif et les actions permises et demandez au modèle de distinguer une proposition d’un résultat exécuté.
Reconnaissance visuelle, OCR et localisation
La version documente une meilleure reconnaissance d’objets, une meilleure lecture du texte visuel et une meilleure localisation d’objets. Fournissez une image claire avec une question concrète et identifiez l’objet ou les champs cibles. Pour une page, demandez des champs nommés accompagnés de références aux pages ou aux zones qui les étayent. Pour une interface, demandez quel élément visible correspond à l’objectif de l’utilisateur. Gardez la convention de coordonnées de l’application explicite si elle exploite un résultat de localisation.
La portée vision-langage de la famille combine le texte avec des images ou de la vidéo et produit des réponses textuelles. Identifiez les entrées visuelles distinctes et préservez l’ordre et le minutage de la vidéo lorsque la question dépend d’une séquence. Un objet localisé ou un résultat OCR plausible doit être vérifié par rapport à l’original; ces capacités ne garantissent pas un dénombrement exact, une transcription parfaitement lisible ou des mesures physiques étalonnées.
Réflexion et continuité du raisonnement
Le guide des modes du fabricant indique Qwen3.6 Plus comme hybride avec réflexion activée par défaut. Son processus hybride documenté peut produire une réponse directe lorsque la réflexion est désactivée. Gardez le contenu de raisonnement et le résultat final séparés lorsque l’interface choisie fournit les deux. Choisissez une forme finale claire, comme un livrable de code, un tableau d’éléments probants ou une conclusion concise, afin qu’une explication plus longue ne masque pas le livrable.
La famille Qwen3.6 introduit aussi la préservation du raisonnement historique pour le travail itératif. Cette capacité de famille est utile lorsque des décisions antérieures restent pertinentes après de nouvelles observations; le contrat exact des commandes Plus doit suivre sa propre interface. Il ne doit pas hériter du réglage par défaut ou du conteneur de paramètres d’un point de contrôle ouvert sans documentation explicite.
Outils et longs contenus
La description de l’agent de programmation de la famille implique des outils et des observations de l’environnement. Une application fournit les outils réels, exécute les opérations permises et renvoie leurs observations au modèle. Une tâche peut demander un rapport reliant chaque conclusion à un passage de document, à un identifiant de code ou à un élément visible. La prise en charge des outils dans un flux connecté n’établit pas à elle seule un accès intégré à des sources actuelles ou à un environnement d’exécution dans chaque interface. Le fabricant indique les appels de fonction, les sorties structurées, la recherche Web, la complétion de préfixe et la mise en cache du contexte. L’inférence par lots est prise en charge pour l’alias de Beijing et non prise en charge dans les autres régions indiquées; l’affinage n’est pas pris en charge. Le fabricant décrit l’alias comme fonctionnellement équivalent à April2, tandis que le tableau distinct de l’instantané exclut le cache et l’inférence par lots.
Le tableau Plus dédié d’Alibaba donne un contexte de 1,000,000 jetons, une entrée maximale de 991,808 jetons pour les réponses directes ou de 983,616 pour la réflexion, une sortie maximale de 65,536 dans les deux modes et une allocation distincte de chaîne de pensée de 81,920 jetons. Conservez la délimitation des documents et les chemins de code pertinents dans une longue entrée, réduisez les éléments sans rapport et réservez de la place pour la réponse requise. Ne recopiez pas les valeurs de contexte natif ou étendu du modèle ouvert 35B-A3B dans une limite universelle pour cette famille.
Résultat pratique et limites
Les sorties utiles comprennent une proposition de mise en œuvre éclairée par une capture d’écran, une explication de modification de dépôt ou un tableau de champs documentaires avec des éléments probants. Une demande de texte de forme JSON n’établit pas un contrat de schéma imposé, et une commande proposée n’est pas une action exécutée. Vérifiez le texte extrait, les localisations visuelles et le code généré par rapport à la source fournie. Préservez l’identité Plus et gardez explicites l’alias choisi ou l’édition datée choisie, les limites documentées du producteur et les résultats d’outils renvoyés lorsque vous examinez le livrable.
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Pour une tâche sur un dépôt, fournissez les modules pertinents et une entrée qui démontre le problème, puis demandez les modifications concernées et les vérifications nécessaires à leur révision.\n\nUn agent de programmation peut utiliser les données réelles provenant de l’environnement connecté : résultats d’inspection, erreurs observées ou constats de révision peuvent guider l’étape suivante. Énoncez l’objectif et les actions permises et demandez au modèle de distinguer une proposition d’un résultat exécuté.\n\nReconnaissance visuelle, OCR et localisation\n\nLa version documente une meilleure reconnaissance d’objets, une meilleure lecture du texte visuel et une meilleure localisation d’objets. Fournissez une image claire avec une question concrète et identifiez l’objet ou les champs cibles. Pour une page, demandez des champs nommés accompagnés de références aux pages ou aux zones qui les étayent. Pour une interface, demandez quel élément visible correspond à l’objectif de l’utilisateur. Gardez la convention de coordonnées de l’application explicite si elle exploite un résultat de localisation.\n\nLa portée vision-langage de la famille combine le texte avec des images ou de la vidéo et produit des réponses textuelles. Identifiez les entrées visuelles distinctes et préservez l’ordre et le minutage de la vidéo lorsque la question dépend d’une séquence. Un objet localisé ou un résultat OCR plausible doit être vérifié par rapport à l’original; ces capacités ne garantissent pas un dénombrement exact, une transcription parfaitement lisible ou des mesures physiques étalonnées.\n\nRéflexion et continuité du raisonnement\n\nLe guide des modes du fabricant indique Qwen3.6 Plus comme hybride avec réflexion activée par défaut. Son processus hybride documenté peut produire une réponse directe lorsque la réflexion est désactivée. Gardez le contenu de raisonnement et le résultat final séparés lorsque l’interface choisie fournit les deux. Choisissez une forme finale claire, comme un livrable de code, un tableau d’éléments probants ou une conclusion concise, afin qu’une explication plus longue ne masque pas le livrable.\n\nLa famille Qwen3.6 introduit aussi la préservation du raisonnement historique pour le travail itératif. Cette capacité de famille est utile lorsque des décisions antérieures restent pertinentes après de nouvelles observations; le contrat exact des commandes Plus doit suivre sa propre interface. Il ne doit pas hériter du réglage par défaut ou du conteneur de paramètres d’un point de contrôle ouvert sans documentation explicite.\n\nOutils et longs contenus\n\nLa description de l’agent de programmation de la famille implique des outils et des observations de l’environnement. Une application fournit les outils réels, exécute les opérations permises et renvoie leurs observations au modèle. Une tâche peut demander un rapport reliant chaque conclusion à un passage de document, à un identifiant de code ou à un élément visible. La prise en charge des outils dans un flux connecté n’établit pas à elle seule un accès intégré à des sources actuelles ou à un environnement d’exécution dans chaque interface. Le fabricant indique les appels de fonction, les sorties structurées, la recherche Web, la complétion de préfixe et la mise en cache du contexte. L’inférence par lots est prise en charge pour l’alias de Beijing et non prise en charge dans les autres régions indiquées; l’affinage n’est pas pris en charge. Le fabricant décrit l’alias comme fonctionnellement équivalent à April2, tandis que le tableau distinct de l’instantané exclut le cache et l’inférence par lots.\n\nLe tableau Plus dédié d’Alibaba donne un contexte de 1,000,000 jetons, une entrée maximale de 991,808 jetons pour les réponses directes ou de 983,616 pour la réflexion, une sortie maximale de 65,536 dans les deux modes et une allocation distincte de chaîne de pensée de 81,920 jetons. Conservez la délimitation des documents et les chemins de code pertinents dans une longue entrée, réduisez les éléments sans rapport et réservez de la place pour la réponse requise. Ne recopiez pas les valeurs de contexte natif ou étendu du modèle ouvert 35B-A3B dans une limite universelle pour cette famille.\n\nRésultat pratique et limites\n\nLes sorties utiles comprennent une proposition de mise en œuvre éclairée par une capture d’écran, une explication de modification de dépôt ou un tableau de champs documentaires avec des éléments probants. Une demande de texte de forme JSON n’établit pas un contrat de schéma imposé, et une commande proposée n’est pas une action exécutée. Vérifiez le texte extrait, les localisations visuelles et le code généré par rapport à la source fournie. Préservez l’identité Plus et gardez explicites l’alias choisi ou l’édition datée choisie, les limites documentées du producteur et les résultats d’outils renvoyés lorsque vous examinez le livrable.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Exemple technique en anglais
Repair keyboard access to a disclosure\n\nA disclosure uses a clickable div to toggle its details panel. Provide a small HTML/JavaScript replacement using a native button, preserving the label 'Delivery details'. The button must expose expanded state, control the panel and work with standard keyboard activation. Include a short review checklist for closed and open states without claiming a rendered result.A bounded disclosure component proposal with synchronized expanded state and a two-state checklist.The control is a button, its expanded value matches panel visibility and its label remains unchanged.qwen/qwen3.6-plusQwen3.6 Plus est la famille vision-langage de Qwen pour le texte, les images et la vidéo, avec des capacités renforcées de programmation par des agents et de développement d’interfaces, de reconnaissance d’objets, d’OCR et de localisation. Elle renvoie du texte et prend en charge le processus de réflexion hybride de la famille Plus pour les tâches fondées sur les éléments de projet ou visuels fournis.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
La famille Qwen3.6 Plus
Qwen3.6 Plus est une famille de modèles vision-langage native pour le code et le travail multimodal. La version du fabricant souligne les améliorations de la programmation par des agents, de la programmation d’interfaces et du développement éclairé par les données visuelles, ainsi que de la reconnaissance générale d’objets, de l’OCR et de la localisation d’objets. Sa sortie utile est du texte : une explication, une proposition de code, des informations extraites ou un rapport lié aux éléments probants fournis.
La publication officielle indique qwen3.6-plus et qwen3.6-plus-2026-04-02. Cet enregistrement conserve l’identité de famille Plus demandée plutôt que de la convertir en instantané fixe. La description de famille ne l’identifie pas comme le point de contrôle ouvert Qwen3.6-35B-A3B et n’attribue pas à Plus le nombre d’experts, les poids ou les limites numériques de contexte de ce point de contrôle.
Programmation par des agents et développement d’interfaces
Pour une tâche d’interface, fournissez la référence visuelle, les exigences fonctionnelles et le code existant pertinent. Décrivez les états, les interactions et les fichiers de sortie attendus à l’achèvement. Demandez des sources modifiables et une explication distincte de la façon dont le comportement proposé satisfait les exigences. Pour une tâche sur un dépôt, fournissez les modules pertinents et une entrée qui démontre le problème, puis demandez les modifications concernées et les vérifications nécessaires à leur révision.
Un agent de programmation peut utiliser les données réelles provenant de l’environnement connecté : résultats d’inspection, erreurs observées ou constats de révision peuvent guider l’étape suivante. Énoncez l’objectif et les actions permises et demandez au modèle de distinguer une proposition d’un résultat exécuté.
Reconnaissance visuelle, OCR et localisation
La version documente une meilleure reconnaissance d’objets, une meilleure lecture du texte visuel et une meilleure localisation d’objets. Fournissez une image claire avec une question concrète et identifiez l’objet ou les champs cibles. Pour une page, demandez des champs nommés accompagnés de références aux pages ou aux zones qui les étayent. Pour une interface, demandez quel élément visible correspond à l’objectif de l’utilisateur. Gardez la convention de coordonnées de l’application explicite si elle exploite un résultat de localisation.
La portée vision-langage de la famille combine le texte avec des images ou de la vidéo et produit des réponses textuelles. Identifiez les entrées visuelles distinctes et préservez l’ordre et le minutage de la vidéo lorsque la question dépend d’une séquence. Un objet localisé ou un résultat OCR plausible doit être vérifié par rapport à l’original; ces capacités ne garantissent pas un dénombrement exact, une transcription parfaitement lisible ou des mesures physiques étalonnées.
Réflexion et continuité du raisonnement
Le guide des modes du fabricant indique Qwen3.6 Plus comme hybride avec réflexion activée par défaut. Son processus hybride documenté peut produire une réponse directe lorsque la réflexion est désactivée. Gardez le contenu de raisonnement et le résultat final séparés lorsque l’interface choisie fournit les deux. Choisissez une forme finale claire, comme un livrable de code, un tableau d’éléments probants ou une conclusion concise, afin qu’une explication plus longue ne masque pas le livrable.
La famille Qwen3.6 introduit aussi la préservation du raisonnement historique pour le travail itératif. Cette capacité de famille est utile lorsque des décisions antérieures restent pertinentes après de nouvelles observations; le contrat exact des commandes Plus doit suivre sa propre interface. Il ne doit pas hériter du réglage par défaut ou du conteneur de paramètres d’un point de contrôle ouvert sans documentation explicite.
Outils et longs contenus
La description de l’agent de programmation de la famille implique des outils et des observations de l’environnement. Une application fournit les outils réels, exécute les opérations permises et renvoie leurs observations au modèle. Une tâche peut demander un rapport reliant chaque conclusion à un passage de document, à un identifiant de code ou à un élément visible. La prise en charge des outils dans un flux connecté n’établit pas à elle seule un accès intégré à des sources actuelles ou à un environnement d’exécution dans chaque interface. Le fabricant indique les appels de fonction, les sorties structurées, la recherche Web, la complétion de préfixe et la mise en cache du contexte. L’inférence par lots est prise en charge pour l’alias de Beijing et non prise en charge dans les autres régions indiquées; l’affinage n’est pas pris en charge. Le fabricant décrit l’alias comme fonctionnellement équivalent à April2, tandis que le tableau distinct de l’instantané exclut le cache et l’inférence par lots.
Le tableau Plus dédié d’Alibaba donne un contexte de 1,000,000 jetons, une entrée maximale de 991,808 jetons pour les réponses directes ou de 983,616 pour la réflexion, une sortie maximale de 65,536 dans les deux modes et une allocation distincte de chaîne de pensée de 81,920 jetons. Conservez la délimitation des documents et les chemins de code pertinents dans une longue entrée, réduisez les éléments sans rapport et réservez de la place pour la réponse requise. Ne recopiez pas les valeurs de contexte natif ou étendu du modèle ouvert 35B-A3B dans une limite universelle pour cette famille.
Résultat pratique et limites
Les sorties utiles comprennent une proposition de mise en œuvre éclairée par une capture d’écran, une explication de modification de dépôt ou un tableau de champs documentaires avec des éléments probants. Une demande de texte de forme JSON n’établit pas un contrat de schéma imposé, et une commande proposée n’est pas une action exécutée. Vérifiez le texte extrait, les localisations visuelles et le code généré par rapport à la source fournie. Préservez l’identité Plus et gardez explicites l’alias choisi ou l’édition datée choisie, les limites documentées du producteur et les résultats d’outils renvoyés lorsque vous examinez le livrable.
POST /v1/chat/completionstexttext| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites qwen/qwen3.6-plus | 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 $0.00065 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.0039 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache $0.0008125 / 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 $0.00065 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.0039 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache $0.0008125 / 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 $0.0026 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.0078 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache $0.00325 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen/qwen3.6-plus", "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/qwen3.6-plus',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/qwen3.6-plus',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/qwen3.6-plus, qwen3.6-plus
/chat/completions
qwen/qwen3.6-plusQwen3.6 Plus est la famille vision-langage de Qwen pour le texte, les images et la vidéo, avec des capacités renforcées de programmation par des agents et de développement d’interfaces, de reconnaissance d’objets, d’OCR et de localisation. Elle renvoie du texte et prend en charge le processus de réflexion hybride de la famille Plus pour les tâches fondées sur les éléments de projet ou visuels fournis.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
La famille Qwen3.6 Plus
Qwen3.6 Plus est une famille de modèles vision-langage native pour le code et le travail multimodal. La version du fabricant souligne les améliorations de la programmation par des agents, de la programmation d’interfaces et du développement éclairé par les données visuelles, ainsi que de la reconnaissance générale d’objets, de l’OCR et de la localisation d’objets. Sa sortie utile est du texte : une explication, une proposition de code, des informations extraites ou un rapport lié aux éléments probants fournis.
La publication officielle indique qwen3.6-plus et qwen3.6-plus-2026-04-02. Cet enregistrement conserve l’identité de famille Plus demandée plutôt que de la convertir en instantané fixe. La description de famille ne l’identifie pas comme le point de contrôle ouvert Qwen3.6-35B-A3B et n’attribue pas à Plus le nombre d’experts, les poids ou les limites numériques de contexte de ce point de contrôle.
Programmation par des agents et développement d’interfaces
Pour une tâche d’interface, fournissez la référence visuelle, les exigences fonctionnelles et le code existant pertinent. Décrivez les états, les interactions et les fichiers de sortie attendus à l’achèvement. Demandez des sources modifiables et une explication distincte de la façon dont le comportement proposé satisfait les exigences. Pour une tâche sur un dépôt, fournissez les modules pertinents et une entrée qui démontre le problème, puis demandez les modifications concernées et les vérifications nécessaires à leur révision.
Un agent de programmation peut utiliser les données réelles provenant de l’environnement connecté : résultats d’inspection, erreurs observées ou constats de révision peuvent guider l’étape suivante. Énoncez l’objectif et les actions permises et demandez au modèle de distinguer une proposition d’un résultat exécuté.
Reconnaissance visuelle, OCR et localisation
La version documente une meilleure reconnaissance d’objets, une meilleure lecture du texte visuel et une meilleure localisation d’objets. Fournissez une image claire avec une question concrète et identifiez l’objet ou les champs cibles. Pour une page, demandez des champs nommés accompagnés de références aux pages ou aux zones qui les étayent. Pour une interface, demandez quel élément visible correspond à l’objectif de l’utilisateur. Gardez la convention de coordonnées de l’application explicite si elle exploite un résultat de localisation.
La portée vision-langage de la famille combine le texte avec des images ou de la vidéo et produit des réponses textuelles. Identifiez les entrées visuelles distinctes et préservez l’ordre et le minutage de la vidéo lorsque la question dépend d’une séquence. Un objet localisé ou un résultat OCR plausible doit être vérifié par rapport à l’original; ces capacités ne garantissent pas un dénombrement exact, une transcription parfaitement lisible ou des mesures physiques étalonnées.
Réflexion et continuité du raisonnement
Le guide des modes du fabricant indique Qwen3.6 Plus comme hybride avec réflexion activée par défaut. Son processus hybride documenté peut produire une réponse directe lorsque la réflexion est désactivée. Gardez le contenu de raisonnement et le résultat final séparés lorsque l’interface choisie fournit les deux. Choisissez une forme finale claire, comme un livrable de code, un tableau d’éléments probants ou une conclusion concise, afin qu’une explication plus longue ne masque pas le livrable.
La famille Qwen3.6 introduit aussi la préservation du raisonnement historique pour le travail itératif. Cette capacité de famille est utile lorsque des décisions antérieures restent pertinentes après de nouvelles observations; le contrat exact des commandes Plus doit suivre sa propre interface. Il ne doit pas hériter du réglage par défaut ou du conteneur de paramètres d’un point de contrôle ouvert sans documentation explicite.
Outils et longs contenus
La description de l’agent de programmation de la famille implique des outils et des observations de l’environnement. Une application fournit les outils réels, exécute les opérations permises et renvoie leurs observations au modèle. Une tâche peut demander un rapport reliant chaque conclusion à un passage de document, à un identifiant de code ou à un élément visible. La prise en charge des outils dans un flux connecté n’établit pas à elle seule un accès intégré à des sources actuelles ou à un environnement d’exécution dans chaque interface. Le fabricant indique les appels de fonction, les sorties structurées, la recherche Web, la complétion de préfixe et la mise en cache du contexte. L’inférence par lots est prise en charge pour l’alias de Beijing et non prise en charge dans les autres régions indiquées; l’affinage n’est pas pris en charge. Le fabricant décrit l’alias comme fonctionnellement équivalent à April2, tandis que le tableau distinct de l’instantané exclut le cache et l’inférence par lots.
Le tableau Plus dédié d’Alibaba donne un contexte de 1,000,000 jetons, une entrée maximale de 991,808 jetons pour les réponses directes ou de 983,616 pour la réflexion, une sortie maximale de 65,536 dans les deux modes et une allocation distincte de chaîne de pensée de 81,920 jetons. Conservez la délimitation des documents et les chemins de code pertinents dans une longue entrée, réduisez les éléments sans rapport et réservez de la place pour la réponse requise. Ne recopiez pas les valeurs de contexte natif ou étendu du modèle ouvert 35B-A3B dans une limite universelle pour cette famille.
Résultat pratique et limites
Les sorties utiles comprennent une proposition de mise en œuvre éclairée par une capture d’écran, une explication de modification de dépôt ou un tableau de champs documentaires avec des éléments probants. Une demande de texte de forme JSON n’établit pas un contrat de schéma imposé, et une commande proposée n’est pas une action exécutée. Vérifiez le texte extrait, les localisations visuelles et le code généré par rapport à la source fournie. Préservez l’identité Plus et gardez explicites l’alias choisi ou l’édition datée choisie, les limites documentées du producteur et les résultats d’outils renvoyés lorsque vous examinez le livrable.
POST /v1/messagestextjson, sse| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites qwen/qwen3.6-plus | 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 $0.00065 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.0039 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache $0.0008125 / 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 $0.00065 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.0039 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache $0.0008125 / 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 $0.0026 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.0078 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache $0.00325 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
{\n "model": "qwen/qwen3.6-plus",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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/qwen3.6-plus', '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/qwen3.6-plus', '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/qwen3.6-plus, qwen3.6-plus
/chat/completions
qwen3.6-plusQwen3.6 Plus est la famille vision-langage de Qwen pour le texte, les images et la vidéo, avec des capacités renforcées de programmation par des agents et de développement d’interfaces, de reconnaissance d’objets, d’OCR et de localisation. Elle renvoie du texte et prend en charge le processus de réflexion hybride de la famille Plus pour les tâches fondées sur les éléments de projet ou visuels fournis.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
La famille Qwen3.6 Plus
Qwen3.6 Plus est une famille de modèles vision-langage native pour le code et le travail multimodal. La version du fabricant souligne les améliorations de la programmation par des agents, de la programmation d’interfaces et du développement éclairé par les données visuelles, ainsi que de la reconnaissance générale d’objets, de l’OCR et de la localisation d’objets. Sa sortie utile est du texte : une explication, une proposition de code, des informations extraites ou un rapport lié aux éléments probants fournis.
La publication officielle indique qwen3.6-plus et qwen3.6-plus-2026-04-02. Cet enregistrement conserve l’identité de famille Plus demandée plutôt que de la convertir en instantané fixe. La description de famille ne l’identifie pas comme le point de contrôle ouvert Qwen3.6-35B-A3B et n’attribue pas à Plus le nombre d’experts, les poids ou les limites numériques de contexte de ce point de contrôle.
Programmation par des agents et développement d’interfaces
Pour une tâche d’interface, fournissez la référence visuelle, les exigences fonctionnelles et le code existant pertinent. Décrivez les états, les interactions et les fichiers de sortie attendus à l’achèvement. Demandez des sources modifiables et une explication distincte de la façon dont le comportement proposé satisfait les exigences. Pour une tâche sur un dépôt, fournissez les modules pertinents et une entrée qui démontre le problème, puis demandez les modifications concernées et les vérifications nécessaires à leur révision.
Un agent de programmation peut utiliser les données réelles provenant de l’environnement connecté : résultats d’inspection, erreurs observées ou constats de révision peuvent guider l’étape suivante. Énoncez l’objectif et les actions permises et demandez au modèle de distinguer une proposition d’un résultat exécuté.
Reconnaissance visuelle, OCR et localisation
La version documente une meilleure reconnaissance d’objets, une meilleure lecture du texte visuel et une meilleure localisation d’objets. Fournissez une image claire avec une question concrète et identifiez l’objet ou les champs cibles. Pour une page, demandez des champs nommés accompagnés de références aux pages ou aux zones qui les étayent. Pour une interface, demandez quel élément visible correspond à l’objectif de l’utilisateur. Gardez la convention de coordonnées de l’application explicite si elle exploite un résultat de localisation.
La portée vision-langage de la famille combine le texte avec des images ou de la vidéo et produit des réponses textuelles. Identifiez les entrées visuelles distinctes et préservez l’ordre et le minutage de la vidéo lorsque la question dépend d’une séquence. Un objet localisé ou un résultat OCR plausible doit être vérifié par rapport à l’original; ces capacités ne garantissent pas un dénombrement exact, une transcription parfaitement lisible ou des mesures physiques étalonnées.
Réflexion et continuité du raisonnement
Le guide des modes du fabricant indique Qwen3.6 Plus comme hybride avec réflexion activée par défaut. Son processus hybride documenté peut produire une réponse directe lorsque la réflexion est désactivée. Gardez le contenu de raisonnement et le résultat final séparés lorsque l’interface choisie fournit les deux. Choisissez une forme finale claire, comme un livrable de code, un tableau d’éléments probants ou une conclusion concise, afin qu’une explication plus longue ne masque pas le livrable.
La famille Qwen3.6 introduit aussi la préservation du raisonnement historique pour le travail itératif. Cette capacité de famille est utile lorsque des décisions antérieures restent pertinentes après de nouvelles observations; le contrat exact des commandes Plus doit suivre sa propre interface. Il ne doit pas hériter du réglage par défaut ou du conteneur de paramètres d’un point de contrôle ouvert sans documentation explicite.
Outils et longs contenus
La description de l’agent de programmation de la famille implique des outils et des observations de l’environnement. Une application fournit les outils réels, exécute les opérations permises et renvoie leurs observations au modèle. Une tâche peut demander un rapport reliant chaque conclusion à un passage de document, à un identifiant de code ou à un élément visible. La prise en charge des outils dans un flux connecté n’établit pas à elle seule un accès intégré à des sources actuelles ou à un environnement d’exécution dans chaque interface. Le fabricant indique les appels de fonction, les sorties structurées, la recherche Web, la complétion de préfixe et la mise en cache du contexte. L’inférence par lots est prise en charge pour l’alias de Beijing et non prise en charge dans les autres régions indiquées; l’affinage n’est pas pris en charge. Le fabricant décrit l’alias comme fonctionnellement équivalent à April2, tandis que le tableau distinct de l’instantané exclut le cache et l’inférence par lots.
Le tableau Plus dédié d’Alibaba donne un contexte de 1,000,000 jetons, une entrée maximale de 991,808 jetons pour les réponses directes ou de 983,616 pour la réflexion, une sortie maximale de 65,536 dans les deux modes et une allocation distincte de chaîne de pensée de 81,920 jetons. Conservez la délimitation des documents et les chemins de code pertinents dans une longue entrée, réduisez les éléments sans rapport et réservez de la place pour la réponse requise. Ne recopiez pas les valeurs de contexte natif ou étendu du modèle ouvert 35B-A3B dans une limite universelle pour cette famille.
Résultat pratique et limites
Les sorties utiles comprennent une proposition de mise en œuvre éclairée par une capture d’écran, une explication de modification de dépôt ou un tableau de champs documentaires avec des éléments probants. Une demande de texte de forme JSON n’établit pas un contrat de schéma imposé, et une commande proposée n’est pas une action exécutée. Vérifiez le texte extrait, les localisations visuelles et le code généré par rapport à la source fournie. Préservez l’identité Plus et gardez explicites l’alias choisi ou l’édition datée choisie, les limites documentées du producteur et les résultats d’outils renvoyés lorsque vous examinez le livrable.
POST /v1/chat/completionstexttext| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites qwen3.6-plus | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmessages[].content | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Conversation textuelle | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
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 |
Paramètrecontrol_scope | ContratConversation textuelle ; stream est un booléen dont la valeur par défaut est false. |
Paramètreoutput_modalities | Contrattext |
Paramètrehosted_operations | Contratfalse |
Paramètremultimodal_input_binding | Contratnull |
Alias de méthode : /chat/completions
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 $0.00065 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.0039 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache $0.0008125 / 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 $0.00065 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.0039 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache $0.0008125 / 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 $0.0026 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.0078 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache $0.00325 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"qwen3.6-plus","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\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="qwen3.6-plus", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\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"))\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/qwen3.6-plus, qwen3.6-plus
/chat/completions
qwen3.6-plusQwen3.6 Plus est la famille vision-langage de Qwen pour le texte, les images et la vidéo, avec des capacités renforcées de programmation par des agents et de développement d’interfaces, de reconnaissance d’objets, d’OCR et de localisation. Elle renvoie du texte et prend en charge le processus de réflexion hybride de la famille Plus pour les tâches fondées sur les éléments de projet ou visuels fournis.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
La famille Qwen3.6 Plus
Qwen3.6 Plus est une famille de modèles vision-langage native pour le code et le travail multimodal. La version du fabricant souligne les améliorations de la programmation par des agents, de la programmation d’interfaces et du développement éclairé par les données visuelles, ainsi que de la reconnaissance générale d’objets, de l’OCR et de la localisation d’objets. Sa sortie utile est du texte : une explication, une proposition de code, des informations extraites ou un rapport lié aux éléments probants fournis.
La publication officielle indique qwen3.6-plus et qwen3.6-plus-2026-04-02. Cet enregistrement conserve l’identité de famille Plus demandée plutôt que de la convertir en instantané fixe. La description de famille ne l’identifie pas comme le point de contrôle ouvert Qwen3.6-35B-A3B et n’attribue pas à Plus le nombre d’experts, les poids ou les limites numériques de contexte de ce point de contrôle.
Programmation par des agents et développement d’interfaces
Pour une tâche d’interface, fournissez la référence visuelle, les exigences fonctionnelles et le code existant pertinent. Décrivez les états, les interactions et les fichiers de sortie attendus à l’achèvement. Demandez des sources modifiables et une explication distincte de la façon dont le comportement proposé satisfait les exigences. Pour une tâche sur un dépôt, fournissez les modules pertinents et une entrée qui démontre le problème, puis demandez les modifications concernées et les vérifications nécessaires à leur révision.
Un agent de programmation peut utiliser les données réelles provenant de l’environnement connecté : résultats d’inspection, erreurs observées ou constats de révision peuvent guider l’étape suivante. Énoncez l’objectif et les actions permises et demandez au modèle de distinguer une proposition d’un résultat exécuté.
Reconnaissance visuelle, OCR et localisation
La version documente une meilleure reconnaissance d’objets, une meilleure lecture du texte visuel et une meilleure localisation d’objets. Fournissez une image claire avec une question concrète et identifiez l’objet ou les champs cibles. Pour une page, demandez des champs nommés accompagnés de références aux pages ou aux zones qui les étayent. Pour une interface, demandez quel élément visible correspond à l’objectif de l’utilisateur. Gardez la convention de coordonnées de l’application explicite si elle exploite un résultat de localisation.
La portée vision-langage de la famille combine le texte avec des images ou de la vidéo et produit des réponses textuelles. Identifiez les entrées visuelles distinctes et préservez l’ordre et le minutage de la vidéo lorsque la question dépend d’une séquence. Un objet localisé ou un résultat OCR plausible doit être vérifié par rapport à l’original; ces capacités ne garantissent pas un dénombrement exact, une transcription parfaitement lisible ou des mesures physiques étalonnées.
Réflexion et continuité du raisonnement
Le guide des modes du fabricant indique Qwen3.6 Plus comme hybride avec réflexion activée par défaut. Son processus hybride documenté peut produire une réponse directe lorsque la réflexion est désactivée. Gardez le contenu de raisonnement et le résultat final séparés lorsque l’interface choisie fournit les deux. Choisissez une forme finale claire, comme un livrable de code, un tableau d’éléments probants ou une conclusion concise, afin qu’une explication plus longue ne masque pas le livrable.
La famille Qwen3.6 introduit aussi la préservation du raisonnement historique pour le travail itératif. Cette capacité de famille est utile lorsque des décisions antérieures restent pertinentes après de nouvelles observations; le contrat exact des commandes Plus doit suivre sa propre interface. Il ne doit pas hériter du réglage par défaut ou du conteneur de paramètres d’un point de contrôle ouvert sans documentation explicite.
Outils et longs contenus
La description de l’agent de programmation de la famille implique des outils et des observations de l’environnement. Une application fournit les outils réels, exécute les opérations permises et renvoie leurs observations au modèle. Une tâche peut demander un rapport reliant chaque conclusion à un passage de document, à un identifiant de code ou à un élément visible. La prise en charge des outils dans un flux connecté n’établit pas à elle seule un accès intégré à des sources actuelles ou à un environnement d’exécution dans chaque interface. Le fabricant indique les appels de fonction, les sorties structurées, la recherche Web, la complétion de préfixe et la mise en cache du contexte. L’inférence par lots est prise en charge pour l’alias de Beijing et non prise en charge dans les autres régions indiquées; l’affinage n’est pas pris en charge. Le fabricant décrit l’alias comme fonctionnellement équivalent à April2, tandis que le tableau distinct de l’instantané exclut le cache et l’inférence par lots.
Le tableau Plus dédié d’Alibaba donne un contexte de 1,000,000 jetons, une entrée maximale de 991,808 jetons pour les réponses directes ou de 983,616 pour la réflexion, une sortie maximale de 65,536 dans les deux modes et une allocation distincte de chaîne de pensée de 81,920 jetons. Conservez la délimitation des documents et les chemins de code pertinents dans une longue entrée, réduisez les éléments sans rapport et réservez de la place pour la réponse requise. Ne recopiez pas les valeurs de contexte natif ou étendu du modèle ouvert 35B-A3B dans une limite universelle pour cette famille.
Résultat pratique et limites
Les sorties utiles comprennent une proposition de mise en œuvre éclairée par une capture d’écran, une explication de modification de dépôt ou un tableau de champs documentaires avec des éléments probants. Une demande de texte de forme JSON n’établit pas un contrat de schéma imposé, et une commande proposée n’est pas une action exécutée. Vérifiez le texte extrait, les localisations visuelles et le code généré par rapport à la source fournie. Préservez l’identité Plus et gardez explicites l’alias choisi ou l’édition datée choisie, les limites documentées du producteur et les résultats d’outils renvoyés lorsque vous examinez le livrable.
POST /v1/messagestextjson, sse| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites qwen3.6-plus | 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 $0.00065 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.0039 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache $0.0008125 / 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 $0.00065 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.0039 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache $0.0008125 / 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 $0.0026 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.0078 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache $0.00325 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
{\n "model": "qwen3.6-plus",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'qwen3.6-plus', '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': 'qwen3.6-plus', '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/qwen3.6-plus, qwen3.6-plus
/chat/completions
Exemple technique en anglais
Repair keyboard access to a disclosure\n\nA disclosure uses a clickable div to toggle its details panel. Provide a small HTML/JavaScript replacement using a native button, preserving the label 'Delivery details'. The button must expose expanded state, control the panel and work with standard keyboard activation. Include a short review checklist for closed and open states without claiming a rendered result.A bounded disclosure component proposal with synchronized expanded state and a two-state checklist.The control is a button, its expanded value matches panel visibility and its label remains unchanged.