Source: https://ailoot.ai/models/fr-ch/qwen-max-latest/ Canonical: https://ailoot.ai/models/fr-ch/qwen-max-latest/ Language: fr-ch # qwen-max [Markdown](https://ailoot.ai/models/fr-ch/qwen-max-latest/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/fr-ch/qwen-max-latest/facts.json) ## [qwen-max](https://ailoot.ai/models/fr-ch/qwen-max-latest/) Qwen-Max est un modèle textuel pour la conversation multilingue, le raisonnement logique, la programmation et la création de contenu. Il associe un suivi détaillé des instructions à des sorties orientées JSON et au contrôle du style des réponses. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen-max-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/qwen-max-latest/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen-max-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/qwen-max-latest/#method-1) À propos du modèle Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous. Qwen-Max est un modèle textuel de grande taille de la famille Qwen, destiné aux tâches qui associent compréhension du langage, raisonnement logique et production écrite substantielle. Son développeur met en avant la programmation en chinois et en anglais, le travail multilingue, l’écriture créative et la conversation fondée sur un rôle. Le modèle vise des réponses plus claires et plus détaillées, tout en respectant le style demandé. Le nom du modèle est mis à jour en continu. Le développeur décrit actuellement qwen-max comme fonctionnellement équivalent à la version figée qwen-max-2025-01-25. Le nom évolutif et la version datée ont des fonctions différentes : le premier suit l’évolution de la gamme, tandis que la seconde identifie une édition précise. Préservez cette distinction lorsque vous comparez des tâches répétées ou maintenez une configuration d’assistant cohérente. Capacités du modèle Qwen-Max accepte du texte et produit du texte. Il peut travailler à partir d’une conversation, de passages sources, d’une exigence logicielle ou d’un fragment de code existant. Utilisez-le lorsque le résultat attendu est une explication, un document réécrit, une implémentation ou un ensemble de champs extraits. Une page numérisée ou une capture d’écran nécessite une étape distincte qui rend les informations utiles disponibles sous forme de texte ; l’entrée documentée de ce modèle n’est pas une image. Le développeur souligne particulièrement le respect du format JSON. Une tâche d’extraction pratique peut définir des champs tels qu’un sujet, les conditions explicitement mentionnées dans la source et une question non résolue. Fournissez le passage source et les noms des champs souhaités, puis précisez comment représenter les informations manquantes. Cela transforme une réponse conversationnelle en données qu’une application peut examiner et traiter. Une demande de JSON et une demande d’explication en prose correspondent à des exigences de sortie différentes et doivent être formulées séparément. Les interfaces documentées comprennent aussi les appels de fonctions, les sorties structurées, la poursuite d’une réponse à partir d’un préfixe, la mise en cache du contexte et l’inférence par lots. Les appels de fonctions et la recherche sur le Web ne sont pas proposés de façon identique dans toutes les configurations du développeur. Considérez-les comme des options de l’interface qui entoure le modèle : l’application fournit les outils, exécute les actions sélectionnées et renvoie leurs résultats. La mise en cache et le traitement par lots concernent la soumission et la réutilisation du travail, sans ajouter de modalité de contenu. Limites de contexte La spécification publiée indique une fenêtre de contexte de 32 768 tokens, une entrée maximale de 30 720 tokens et une sortie maximale de 8 192 tokens. Gardez les sources, la conversation et la réponse demandée dans les limites applicables. Le plafond de sortie aide à choisir entre une réponse compacte et un long document : il ne garantit pas que chaque réponse atteindra cette longueur. Pour une tâche documentaire, placez les sections sources essentielles avant les exemples facultatifs et précisez ce que le résultat final doit contenir. Par exemple : fournissez une description de produit et les questions d’un client, puis demandez une réponse qui conserve les conditions fournies, utilise la langue du client et distingue les questions non résolues des informations confirmées. Le résultat peut être une réponse destinée au client accompagnée d’un petit objet JSON pour l’étape suivante de l’application. Pour la programmation, fournissez le rôle de la fonction, les entrées acceptées, la sortie attendue et le fragment existant qui doit rester compatible. Demandez l’implémentation, une explication des décisions et des exemples couvrant une entrée ordinaire et un cas limite. Cela utilise les capacités documentées de programmation et de raisonnement du modèle sans supposer qu’il a accès à un dépôt, à un compilateur ou à une application en cours d’exécution. Pour l’écriture créative ou un dialogue fondé sur un rôle, définissez le public, le ton et les faits qui doivent être préservés lors de la révision. Un rôle peut organiser la conversation, tandis que les sources déterminent ce que le modèle doit dire. Demandez des introductions ou des explications différentes pour plusieurs lecteurs plutôt qu’une réécriture sans objectif précis ; chaque variante a ainsi un but observable. Limites importantes Qwen-Max est une gamme texte-vers-texte, et non une édition visuelle ou de génération vocale. Le développeur ne répertorie pas le fine-tuning parmi les fonctionnalités d’interface prises en charge sur cette fiche. Le comportement avec outils dépend de l’interface connectée, et le nom évolutif ne fige pas une version permanente. Ces distinctions aident à choisir la bonne édition et à préparer une entrée adaptée au résultat réellement recherché. **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen-max-latest` [`qwen-max-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=qwen-max-latest&route=Ultra&caller=qwen-max-latest&fmt=chat) Alibaba /`qwen-max-latest` ### Premiers pas Qwen-Max est un modèle textuel pour la conversation multilingue, le raisonnement logique, la programmation et la création de contenu. Il associe un suivi détaillé des instructions à des sorties orientées JSON et au contrôle du style des réponses. Entrées acceptées Texte Résultats Texte ### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Entrée `text` Sortie `text` Format de sortie json ou SSE | Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut | | --- | --- | --- | --- | --- | | Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites qwen-max-latest | Par défaut— | | Champ`messages` | Type`message[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— | | Champ`messages[].role` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`messages[].content` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Conversation textuelle | Par défaut— | | Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse | Combinaisons d’éléments d’entrée **Texte** · Texte UTF8 `messages[].content` Paramètres et cycle de vie de la méthode | Paramètre | Contrat | | --- | --- | | Paramètre`content_type` | Contratapplication/json | | Paramètre`required` | Contratmodel, messages | | Paramètre`material_types` | Contrattext | | Paramètre`messages` | Contrattableau de messages avec une structure role/content | | Paramètre`file_material` | Contratdocument UTF-8 réel inséré sous forme de texte littéral ; aucun identifiant de fichier déduit | | Paramètre`optional_controls` | Contratstream | | Paramètre`control_scope` | ContratConversation textuelle ; stream est un booléen dont la valeur par défaut est false. | | Paramètre`output_modalities` | Contrattext | | Paramètre`hosted_operations` | Contratfalse | | Paramètre`multimodal_input_binding` | Contratnull | Alias de méthode : `/chat/completions` Cycle de vie : `synchronous_or_streamed` Envoyez l’identifiant exact du modèle avec messages. La longueur du contexte n’est pas un plafond de sortie. Un fichier texte peut fournir du texte littéral ; les entrées image/audio/objets fichier nécessitent une liaison exacte. ### Tarifs Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée. Mode rapide Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné Mode Flex Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné Effort de raisonnement maximal Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default) #### Tarifs Ailoot #### Prix par configuration | Configuration | Barème tarifaire | Coût | | --- | --- | --- | | ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0.000686** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.002744** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **$0** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **$0** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens | Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr-ch/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDK ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model":"qwen-max-latest","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.chat.completions.create(model="qwen-max-latest", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ### Recevoir et enregistrer les résultats #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json ou SSE ##### Conserver tous les résultats terminés Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité. Conservez chaque choix avec son contenu, ses appels d’outils et son raisonnement. En SSE, assemblez les deltas par index de choix et d’outil, puis conservez le motif final de terminaison et les données d’utilisation. ##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie. Champs de la réponse | Champ | Type | | --- | --- | | Champ`choices[].index` | Typeinteger | | Champ`choices[].message.content` | Typestring\|null | | Champ`choices[].message.tool_calls` | Typetool\_call\[\] | | Champ`choices[].message.reasoning_content` | Typestring | | Champ`choices[].message.reasoning_details` | Typeobject\|array | | Champ`choices[].finish_reason` | Typestring\|null | | Champ`usage` | Typeobject | Erreurs et étapes suivantes | Réponse | Condition | Étape suivante | | --- | --- | --- | | Réponse400 · `invalid_request_error` | ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. | ### Alias #### Alias du modèle **Ailoot Ultra** [`qwen-max-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=qwen-max-latest&route=Ultra&caller=qwen-max-latest&fmt=chat) #### Alias des chemins de méthode `/chat/completions` #### ID d’appel associés [`qwen-max-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=qwen-max-latest&route=Ultra&caller=qwen-max-latest&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen-max-latest` [`qwen-max-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=qwen-max-latest&route=Ultra&caller=qwen-max-latest&fmt=messages) Alibaba /`qwen-max-latest` ### Premiers pas Qwen-Max est un modèle textuel pour la conversation multilingue, le raisonnement logique, la programmation et la création de contenu. Il associe un suivi détaillé des instructions à des sorties orientées JSON et au contrôle du style des réponses. Entrées acceptées Texte Résultats json · sse ### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Entrée `text` Sortie `json`, `sse` Format de sortie JSON ou SSE | Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut | | --- | --- | --- | --- | --- | | Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites qwen-max-latest | Par défaut— | | Champ`messages` | Type`message[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`messages[].role` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites user, assistant | Par défaut— | | Champ`messages[].content` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`max_tokens` | Type`integer` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse | Combinaisons d’éléments d’entrée **Texte** · Texte UTF-8 `chaîne messages[].content` Paramètres et cycle de vie de la méthode | Paramètre | Contrat | | --- | --- | | Paramètre`content_type` | Contratapplication/json | | Paramètre`required` | Contratmodel, messages, max\_tokens | | Paramètre`optional_controls` | Contratstream | | Paramètre`material_types` | Contrattext | | Paramètre`text_file_material` | ContratLisez le document UTF-8 réel et placez son texte dans l’entrée indiquée ou dans la chaîne de contenu du message. | Cycle de vie : `synchronous_or_streamed` ### Tarifs Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée. Mode rapide Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné Mode Flex Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné Effort de raisonnement maximal Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default) #### Tarifs Ailoot #### Prix par configuration | Configuration | Barème tarifaire | Coût | | --- | --- | --- | | ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0.000686** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.002744** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **$0** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **$0** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens | Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr-ch/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Corps JSON minimal completcurl · utilisez votre document UTF-8Python · enregistrez le résultat complet ```json { "model": "qwen-max-latest", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'qwen-max-latest', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) PY_RESULT ``` ```python import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'qwen-max-latest', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text from urllib.request import Request, urlopen from urllib.error import HTTPError api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY'] if not api_key.strip(): raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request') headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'} headers['x-api-key'] = api_key request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST') try: with urlopen(request, timeout=120) as response: raw = response.read() Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8') except HTTPError as error: Path('result.json').write_bytes(error.read()) Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8') raise Path('result.json').write_bytes(raw) import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) ``` ### Recevoir et enregistrer les résultats #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON ou SSE ##### Conserver tous les résultats terminés Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité. Conservez tous les blocs de contenu, les signatures de raisonnement et les identifiants réels d’utilisation d’outils. Assemblez tous les deltas de blocs SSE ; un premier bloc de texte ne constitue pas la sortie complète. ##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie. Champs de la réponse | Champ | Type | | --- | --- | | Champ`id` | Typestring | | Champ`model` | Typestring | | Champ`content[]` | Typetext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Champ`stop_reason` | Typestring\|null | | Champ`usage` | Typeobject | Erreurs et étapes suivantes | Réponse | Condition | Étape suivante | | --- | --- | --- | | Réponse400 · `invalid_request_error` | ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. | ### Alias #### Alias du modèle **Ailoot Ultra** [`qwen-max-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=qwen-max-latest&route=Ultra&caller=qwen-max-latest&fmt=messages) #### Alias des chemins de méthode `/chat/completions` #### ID d’appel associés [`qwen-max-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=qwen-max-latest&route=Ultra&caller=qwen-max-latest&fmt=messages) FAQ · qwen-max Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ? `POST /v1/chat/completions` · `qwen-max-latest`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen-max-latest`: `text` → `json`, `sse` Quels champs la requête utilise-t-elle ? `POST /v1/chat/completions` · `qwen-max-latest`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `qwen-max-latest`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Quelles limites s’appliquent ? `POST /v1/chat/completions` · `qwen-max-latest`: `messages.min_items`: `1` Connectez Ailoot à Claude Code, OpenCode, Hermes ou à votre application. ## L’entreprise et son portefeuille de projets L’entreprise et son portefeuille de projets : des millions de clients ; des ventes qui se chiffrent en milliards chaque mois. ## Achetez des tokens à prix réduit. Une remise d’abonnement pour le travail régulier. Des codes promo jusqu’à 50% sur l’achat de tokens. Abonnement Choisissez une offre à tarif réduit pour vos requêtes régulières. Code promo jusqu’à 50% Saisissez le code à l’achat. Le prix est recalculé selon la promotion en cours. Dépenses dans l’historique Modèle, tokens et montant sont enregistrés pour chaque requête. [Choisir un abonnement](https://ailoot.ai/docs/fr-ch/billing/subscriptions/) · [Voir les prix des modèles](https://ailoot.ai/models/fr-ch/) ## Connectez l’API au produit que vous vendez. SaaS, applications et bots selon l’offre officielle et le contrat de licence Ailoot. Pour la revente, demandez une licence revendeur. Application commerciale Intégrez la génération de texte, d’images, de vidéo et de son aux fonctions payantes de votre service. Licence revendeur Envoyez la description du projet et le mode d’accès. Demandez des conditions écrites d’utilisation et de revente. Documents sur le site L’offre officielle, le contrat de licence et la politique de traitement des données sont accessibles avant connexion. [Demander une licence revendeur](mailto:support@ailoot.ai) · [Offre officielle et contrat de licence](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=fr-ch) ## Ailoot · L’entreprise et son portefeuille de projets Ailoot s’appuie sur une expérience opérationnelle éprouvée, une large clientèle, un service stable et un suivi continu des KPI. L’entreprise et son portefeuille de projets : des millions de clients ; des ventes qui se chiffrent en milliards chaque mois. Ailoot met cette expérience opérationnelle au service de l’accès API aux fonctions d’IA dans les produits des clients, leurs agents, applications et automatisations.