La famille Qwen3.6 Plus
Qwen3.6 Plus est une famille de modèles nativement vision-langage pour la programmation et le travail multimodal. La publication du fabricant met l’accent sur l’amélioration de la programmation agentique, du développement front-end et du développement guidé par la vision, ainsi que de la reconnaissance générale d’objets, de l’OCR et de la localisation d’objets. Sa sortie utile est du texte : explication, proposition de code, informations extraites ou rapport lié aux éléments fournis.
La publication officielle répertorie qwen3.6-plus et qwen3.6-plus-2026-04-02. Cette fiche conserve l’identité de famille Plus demandée au lieu de la convertir en version fixe. La description de famille ne l’identifie pas au checkpoint 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 checkpoint.
Programmation agentique et front-end
Pour une tâche front-end, 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 séparée montrant comment le comportement proposé satisfait les exigences. Pour une tâche sur un dépôt, fournissez les modules pertinents et une entrée qui révèle le problème, puis demandez les modifications concernées et les vérifications nécessaires pour les examiner.
Un agent de programmation peut utiliser les retours réels de l’environnement connecté : résultats d’inspection, erreurs observées ou constats de revue peuvent guider l’étape suivante. Précisez l’objectif et les actions autorisées et demandez au modèle de distinguer une proposition d’un résultat exécuté.
Reconnaissance visuelle, OCR et localisation
La publication documente une reconnaissance d’objets, une lecture de texte visuel et une localisation d’objets renforcées. Fournissez une image claire avec une question concrète et identifiez l’objet ou les champs cibles. Pour une page, demandez des champs nommés avec des références à la page ou à la zone qui les étaye. Pour une interface, demandez quel élément visible correspond à l’objectif de l’utilisateur. Explicitez la convention de coordonnées de l’application si elle utilise un résultat de localisation.
La portée vision-langage de la famille associe du texte à des images ou à de la vidéo et produit des réponses textuelles. Étiquetez 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 doivent être vérifiés par rapport à l’original ; ces capacités ne garantissent pas un comptage exact, une transcription parfaitement lisible ou des mesures physiques calibrées.
Réflexion et continuité du raisonnement
Le guide des modes du fabricant indique Qwen3.6 Plus comme un modèle à réflexion hybride avec réflexion activée par défaut. Son parcours hybride documenté peut produire une réponse directe lorsque la réflexion est désactivée. Séparez le contenu de raisonnement du résultat final lorsque l’interface choisie fournit les deux. Sélectionnez une forme finale claire, comme du code, un tableau d’éléments probants ou une conclusion concise, afin qu’une longue explication 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 nouveaux retours ; le contrat de réglage exact de Plus doit suivre sa propre interface. Il ne doit pas hériter du réglage par défaut ou du conteneur de paramètres d’un checkpoint ouvert sans documentation explicite.
Outils et contenus longs
La description de l’agent de programmation de la famille implique des outils et des retours de l’environnement. Une application fournit les outils réels, exécute les opérations autorisées et renvoie leurs observations au modèle. Une tâche peut demander un rapport reliant chaque conclusion à un passage documentaire, un identifiant de code ou un élément visible. La prise en charge d’outils dans un parcours connecté n’établit pas en soi un accès intégré aux sources actuelles ou à un environnement d’exécution dans toutes les interfaces. Le fabricant répertorie l’appel de fonctions, 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 Pékin et ne l’est pas dans les autres régions indiquées ; l’ajustement n’est pas pris en charge. Le fabricant décrit l’alias comme fonctionnellement équivalent à la version du 2 avril, tandis que le tableau séparé de cette version exclut le cache et l’inférence par lots.
Le tableau dédié à Plus d’Alibaba indique 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 réserve distincte de chaîne de pensée de 81,920 jetons. Conservez les limites des documents et les chemins de code pertinents dans une longue entrée, retirez les éléments sans rapport et réservez de la place à la réponse requise. Ne recopiez pas les chiffres de contexte natif ou étendu du modèle ouvert 35B-A3B pour en faire une limite universelle de cette famille.
Résultat pratique et limites
Les sorties utiles comprennent une proposition d’implémentation guidée par une capture d’écran, une explication de modification de dépôt ou un tableau de champs documentaires avec les éléments qui les étayent. Une demande de texte au format 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 explicitez l’alias ou l’édition datée choisis, les limites documentées du producteur et les résultats d’outils renvoyés lors de l’examen du livrable.
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La description de famille ne l’identifie pas au checkpoint 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 checkpoint.\n\nProgrammation agentique et front-end\n\nPour une tâche front-end, 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 séparée montrant comment le comportement proposé satisfait les exigences. Pour une tâche sur un dépôt, fournissez les modules pertinents et une entrée qui révèle le problème, puis demandez les modifications concernées et les vérifications nécessaires pour les examiner.\n\nUn agent de programmation peut utiliser les retours réels de l’environnement connecté : résultats d’inspection, erreurs observées ou constats de revue peuvent guider l’étape suivante. 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Un objet localisé ou un résultat OCR plausible doivent être vérifiés par rapport à l’original ; ces capacités ne garantissent pas un comptage exact, une transcription parfaitement lisible ou des mesures physiques calibrées.\n\nRéflexion et continuité du raisonnement\n\nLe guide des modes du fabricant indique Qwen3.6 Plus comme un modèle à réflexion hybride avec réflexion activée par défaut. Son parcours hybride documenté peut produire une réponse directe lorsque la réflexion est désactivée. Séparez le contenu de raisonnement du résultat final lorsque l’interface choisie fournit les deux. Sélectionnez une forme finale claire, comme du code, un tableau d’éléments probants ou une conclusion concise, afin qu’une longue explication ne masque pas le livrable.\n\nLa famille Qwen3.6 introduit aussi la préservation du raisonnement historique pour le travail itératif. 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Le fabricant répertorie l’appel de fonctions, 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 Pékin et ne l’est pas dans les autres régions indiquées ; l’ajustement n’est pas pris en charge. Le fabricant décrit l’alias comme fonctionnellement équivalent à la version du 2 avril, tandis que le tableau séparé de cette version exclut le cache et l’inférence par lots.\n\nLe tableau dédié à Plus d’Alibaba indique 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 réserve distincte de chaîne de pensée de 81,920 jetons. Conservez les limites des documents et les chemins de code pertinents dans une longue entrée, retirez les éléments sans rapport et réservez de la place à la réponse requise. 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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 agentique et front-end, de reconnaissance d’objets, d’OCR et de localisation. Elle renvoie du texte et prend en charge le parcours de réflexion hybride de la famille Plus pour les tâches fondées sur les éléments de projet ou les sources visuelles 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 nativement vision-langage pour la programmation et le travail multimodal. La publication du fabricant met l’accent sur l’amélioration de la programmation agentique, du développement front-end et du développement guidé par la vision, ainsi que de la reconnaissance générale d’objets, de l’OCR et de la localisation d’objets. Sa sortie utile est du texte : explication, proposition de code, informations extraites ou rapport lié aux éléments fournis.
La publication officielle répertorie qwen3.6-plus et qwen3.6-plus-2026-04-02. Cette fiche conserve l’identité de famille Plus demandée au lieu de la convertir en version fixe. La description de famille ne l’identifie pas au checkpoint 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 checkpoint.
Programmation agentique et front-end
Pour une tâche front-end, 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 séparée montrant comment le comportement proposé satisfait les exigences. Pour une tâche sur un dépôt, fournissez les modules pertinents et une entrée qui révèle le problème, puis demandez les modifications concernées et les vérifications nécessaires pour les examiner.
Un agent de programmation peut utiliser les retours réels de l’environnement connecté : résultats d’inspection, erreurs observées ou constats de revue peuvent guider l’étape suivante. Précisez l’objectif et les actions autorisées et demandez au modèle de distinguer une proposition d’un résultat exécuté.
Reconnaissance visuelle, OCR et localisation
La publication documente une reconnaissance d’objets, une lecture de texte visuel et une localisation d’objets renforcées. Fournissez une image claire avec une question concrète et identifiez l’objet ou les champs cibles. Pour une page, demandez des champs nommés avec des références à la page ou à la zone qui les étaye. Pour une interface, demandez quel élément visible correspond à l’objectif de l’utilisateur. Explicitez la convention de coordonnées de l’application si elle utilise un résultat de localisation.
La portée vision-langage de la famille associe du texte à des images ou à de la vidéo et produit des réponses textuelles. Étiquetez 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 doivent être vérifiés par rapport à l’original ; ces capacités ne garantissent pas un comptage exact, une transcription parfaitement lisible ou des mesures physiques calibrées.
Réflexion et continuité du raisonnement
Le guide des modes du fabricant indique Qwen3.6 Plus comme un modèle à réflexion hybride avec réflexion activée par défaut. Son parcours hybride documenté peut produire une réponse directe lorsque la réflexion est désactivée. Séparez le contenu de raisonnement du résultat final lorsque l’interface choisie fournit les deux. Sélectionnez une forme finale claire, comme du code, un tableau d’éléments probants ou une conclusion concise, afin qu’une longue explication 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 nouveaux retours ; le contrat de réglage exact de Plus doit suivre sa propre interface. Il ne doit pas hériter du réglage par défaut ou du conteneur de paramètres d’un checkpoint ouvert sans documentation explicite.
Outils et contenus longs
La description de l’agent de programmation de la famille implique des outils et des retours de l’environnement. Une application fournit les outils réels, exécute les opérations autorisées et renvoie leurs observations au modèle. Une tâche peut demander un rapport reliant chaque conclusion à un passage documentaire, un identifiant de code ou un élément visible. La prise en charge d’outils dans un parcours connecté n’établit pas en soi un accès intégré aux sources actuelles ou à un environnement d’exécution dans toutes les interfaces. Le fabricant répertorie l’appel de fonctions, 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 Pékin et ne l’est pas dans les autres régions indiquées ; l’ajustement n’est pas pris en charge. Le fabricant décrit l’alias comme fonctionnellement équivalent à la version du 2 avril, tandis que le tableau séparé de cette version exclut le cache et l’inférence par lots.
Le tableau dédié à Plus d’Alibaba indique 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 réserve distincte de chaîne de pensée de 81,920 jetons. Conservez les limites des documents et les chemins de code pertinents dans une longue entrée, retirez les éléments sans rapport et réservez de la place à la réponse requise. Ne recopiez pas les chiffres de contexte natif ou étendu du modèle ouvert 35B-A3B pour en faire une limite universelle de cette famille.
Résultat pratique et limites
Les sorties utiles comprennent une proposition d’implémentation guidée par une capture d’écran, une explication de modification de dépôt ou un tableau de champs documentaires avec les éléments qui les étayent. Une demande de texte au format 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 explicitez l’alias ou l’édition datée choisis, les limites documentées du producteur et les résultats d’outils renvoyés lors de l’examen du 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’identifiant 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: outil de fonction fourni | 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 rejeté sur cette route textuelle Ultra | Par défaut— |
Champcache_control.ttl | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: 1h est rejeté dans les emplacements réels du cache de prompt | 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 sous forme de texte littéral ; aucun identifiant 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’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.
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 | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.00065 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.0039 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0008125 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse256'000 | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.00065 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.0039 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0008125 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationPalier 2 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de256'000 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0026 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.0078 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.00325 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${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, puis conservez le motif final de terminaison et les données d’utilisation.
Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles 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 contenus ou valeur de paramètre non valides | 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 agentique et front-end, de reconnaissance d’objets, d’OCR et de localisation. Elle renvoie du texte et prend en charge le parcours de réflexion hybride de la famille Plus pour les tâches fondées sur les éléments de projet ou les sources visuelles 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 nativement vision-langage pour la programmation et le travail multimodal. La publication du fabricant met l’accent sur l’amélioration de la programmation agentique, du développement front-end et du développement guidé par la vision, ainsi que de la reconnaissance générale d’objets, de l’OCR et de la localisation d’objets. Sa sortie utile est du texte : explication, proposition de code, informations extraites ou rapport lié aux éléments fournis.
La publication officielle répertorie qwen3.6-plus et qwen3.6-plus-2026-04-02. Cette fiche conserve l’identité de famille Plus demandée au lieu de la convertir en version fixe. La description de famille ne l’identifie pas au checkpoint 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 checkpoint.
Programmation agentique et front-end
Pour une tâche front-end, 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 séparée montrant comment le comportement proposé satisfait les exigences. Pour une tâche sur un dépôt, fournissez les modules pertinents et une entrée qui révèle le problème, puis demandez les modifications concernées et les vérifications nécessaires pour les examiner.
Un agent de programmation peut utiliser les retours réels de l’environnement connecté : résultats d’inspection, erreurs observées ou constats de revue peuvent guider l’étape suivante. Précisez l’objectif et les actions autorisées et demandez au modèle de distinguer une proposition d’un résultat exécuté.
Reconnaissance visuelle, OCR et localisation
La publication documente une reconnaissance d’objets, une lecture de texte visuel et une localisation d’objets renforcées. Fournissez une image claire avec une question concrète et identifiez l’objet ou les champs cibles. Pour une page, demandez des champs nommés avec des références à la page ou à la zone qui les étaye. Pour une interface, demandez quel élément visible correspond à l’objectif de l’utilisateur. Explicitez la convention de coordonnées de l’application si elle utilise un résultat de localisation.
La portée vision-langage de la famille associe du texte à des images ou à de la vidéo et produit des réponses textuelles. Étiquetez 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 doivent être vérifiés par rapport à l’original ; ces capacités ne garantissent pas un comptage exact, une transcription parfaitement lisible ou des mesures physiques calibrées.
Réflexion et continuité du raisonnement
Le guide des modes du fabricant indique Qwen3.6 Plus comme un modèle à réflexion hybride avec réflexion activée par défaut. Son parcours hybride documenté peut produire une réponse directe lorsque la réflexion est désactivée. Séparez le contenu de raisonnement du résultat final lorsque l’interface choisie fournit les deux. Sélectionnez une forme finale claire, comme du code, un tableau d’éléments probants ou une conclusion concise, afin qu’une longue explication 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 nouveaux retours ; le contrat de réglage exact de Plus doit suivre sa propre interface. Il ne doit pas hériter du réglage par défaut ou du conteneur de paramètres d’un checkpoint ouvert sans documentation explicite.
Outils et contenus longs
La description de l’agent de programmation de la famille implique des outils et des retours de l’environnement. Une application fournit les outils réels, exécute les opérations autorisées et renvoie leurs observations au modèle. Une tâche peut demander un rapport reliant chaque conclusion à un passage documentaire, un identifiant de code ou un élément visible. La prise en charge d’outils dans un parcours connecté n’établit pas en soi un accès intégré aux sources actuelles ou à un environnement d’exécution dans toutes les interfaces. Le fabricant répertorie l’appel de fonctions, 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 Pékin et ne l’est pas dans les autres régions indiquées ; l’ajustement n’est pas pris en charge. Le fabricant décrit l’alias comme fonctionnellement équivalent à la version du 2 avril, tandis que le tableau séparé de cette version exclut le cache et l’inférence par lots.
Le tableau dédié à Plus d’Alibaba indique 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 réserve distincte de chaîne de pensée de 81,920 jetons. Conservez les limites des documents et les chemins de code pertinents dans une longue entrée, retirez les éléments sans rapport et réservez de la place à la réponse requise. Ne recopiez pas les chiffres de contexte natif ou étendu du modèle ouvert 35B-A3B pour en faire une limite universelle de cette famille.
Résultat pratique et limites
Les sorties utiles comprennent une proposition d’implémentation guidée par une capture d’écran, une explication de modification de dépôt ou un tableau de champs documentaires avec les éléments qui les étayent. Une demande de texte au format 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 explicitez l’alias ou l’édition datée choisis, les limites documentées du producteur et les résultats d’outils renvoyés lors de l’examen du 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 | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.00065 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.0039 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0008125 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse256'000 | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.00065 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.0039 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0008125 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationPalier 2 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de256'000 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0026 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.0078 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.00325 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
{\n "model": "qwen/qwen3.6-plus",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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 identifiants 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 identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles 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 contenus ou valeur de paramètre non valides | 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 agentique et front-end, de reconnaissance d’objets, d’OCR et de localisation. Elle renvoie du texte et prend en charge le parcours de réflexion hybride de la famille Plus pour les tâches fondées sur les éléments de projet ou les sources visuelles 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 nativement vision-langage pour la programmation et le travail multimodal. La publication du fabricant met l’accent sur l’amélioration de la programmation agentique, du développement front-end et du développement guidé par la vision, ainsi que de la reconnaissance générale d’objets, de l’OCR et de la localisation d’objets. Sa sortie utile est du texte : explication, proposition de code, informations extraites ou rapport lié aux éléments fournis.
La publication officielle répertorie qwen3.6-plus et qwen3.6-plus-2026-04-02. Cette fiche conserve l’identité de famille Plus demandée au lieu de la convertir en version fixe. La description de famille ne l’identifie pas au checkpoint 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 checkpoint.
Programmation agentique et front-end
Pour une tâche front-end, 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 séparée montrant comment le comportement proposé satisfait les exigences. Pour une tâche sur un dépôt, fournissez les modules pertinents et une entrée qui révèle le problème, puis demandez les modifications concernées et les vérifications nécessaires pour les examiner.
Un agent de programmation peut utiliser les retours réels de l’environnement connecté : résultats d’inspection, erreurs observées ou constats de revue peuvent guider l’étape suivante. Précisez l’objectif et les actions autorisées et demandez au modèle de distinguer une proposition d’un résultat exécuté.
Reconnaissance visuelle, OCR et localisation
La publication documente une reconnaissance d’objets, une lecture de texte visuel et une localisation d’objets renforcées. Fournissez une image claire avec une question concrète et identifiez l’objet ou les champs cibles. Pour une page, demandez des champs nommés avec des références à la page ou à la zone qui les étaye. Pour une interface, demandez quel élément visible correspond à l’objectif de l’utilisateur. Explicitez la convention de coordonnées de l’application si elle utilise un résultat de localisation.
La portée vision-langage de la famille associe du texte à des images ou à de la vidéo et produit des réponses textuelles. Étiquetez 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 doivent être vérifiés par rapport à l’original ; ces capacités ne garantissent pas un comptage exact, une transcription parfaitement lisible ou des mesures physiques calibrées.
Réflexion et continuité du raisonnement
Le guide des modes du fabricant indique Qwen3.6 Plus comme un modèle à réflexion hybride avec réflexion activée par défaut. Son parcours hybride documenté peut produire une réponse directe lorsque la réflexion est désactivée. Séparez le contenu de raisonnement du résultat final lorsque l’interface choisie fournit les deux. Sélectionnez une forme finale claire, comme du code, un tableau d’éléments probants ou une conclusion concise, afin qu’une longue explication 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 nouveaux retours ; le contrat de réglage exact de Plus doit suivre sa propre interface. Il ne doit pas hériter du réglage par défaut ou du conteneur de paramètres d’un checkpoint ouvert sans documentation explicite.
Outils et contenus longs
La description de l’agent de programmation de la famille implique des outils et des retours de l’environnement. Une application fournit les outils réels, exécute les opérations autorisées et renvoie leurs observations au modèle. Une tâche peut demander un rapport reliant chaque conclusion à un passage documentaire, un identifiant de code ou un élément visible. La prise en charge d’outils dans un parcours connecté n’établit pas en soi un accès intégré aux sources actuelles ou à un environnement d’exécution dans toutes les interfaces. Le fabricant répertorie l’appel de fonctions, 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 Pékin et ne l’est pas dans les autres régions indiquées ; l’ajustement n’est pas pris en charge. Le fabricant décrit l’alias comme fonctionnellement équivalent à la version du 2 avril, tandis que le tableau séparé de cette version exclut le cache et l’inférence par lots.
Le tableau dédié à Plus d’Alibaba indique 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 réserve distincte de chaîne de pensée de 81,920 jetons. Conservez les limites des documents et les chemins de code pertinents dans une longue entrée, retirez les éléments sans rapport et réservez de la place à la réponse requise. Ne recopiez pas les chiffres de contexte natif ou étendu du modèle ouvert 35B-A3B pour en faire une limite universelle de cette famille.
Résultat pratique et limites
Les sorties utiles comprennent une proposition d’implémentation guidée par une capture d’écran, une explication de modification de dépôt ou un tableau de champs documentaires avec les éléments qui les étayent. Une demande de texte au format 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 explicitez l’alias ou l’édition datée choisis, les limites documentées du producteur et les résultats d’outils renvoyés lors de l’examen du 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 sous forme de texte littéral ; aucun identifiant 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’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.
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 | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.00065 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.0039 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0008125 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse256'000 | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.00065 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.0039 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0008125 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationPalier 2 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de256'000 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0026 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.0078 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.00325 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${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, puis conservez le motif final de terminaison et les données d’utilisation.
Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles 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 contenus ou valeur de paramètre non valides | 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 agentique et front-end, de reconnaissance d’objets, d’OCR et de localisation. Elle renvoie du texte et prend en charge le parcours de réflexion hybride de la famille Plus pour les tâches fondées sur les éléments de projet ou les sources visuelles 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 nativement vision-langage pour la programmation et le travail multimodal. La publication du fabricant met l’accent sur l’amélioration de la programmation agentique, du développement front-end et du développement guidé par la vision, ainsi que de la reconnaissance générale d’objets, de l’OCR et de la localisation d’objets. Sa sortie utile est du texte : explication, proposition de code, informations extraites ou rapport lié aux éléments fournis.
La publication officielle répertorie qwen3.6-plus et qwen3.6-plus-2026-04-02. Cette fiche conserve l’identité de famille Plus demandée au lieu de la convertir en version fixe. La description de famille ne l’identifie pas au checkpoint 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 checkpoint.
Programmation agentique et front-end
Pour une tâche front-end, 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 séparée montrant comment le comportement proposé satisfait les exigences. Pour une tâche sur un dépôt, fournissez les modules pertinents et une entrée qui révèle le problème, puis demandez les modifications concernées et les vérifications nécessaires pour les examiner.
Un agent de programmation peut utiliser les retours réels de l’environnement connecté : résultats d’inspection, erreurs observées ou constats de revue peuvent guider l’étape suivante. Précisez l’objectif et les actions autorisées et demandez au modèle de distinguer une proposition d’un résultat exécuté.
Reconnaissance visuelle, OCR et localisation
La publication documente une reconnaissance d’objets, une lecture de texte visuel et une localisation d’objets renforcées. Fournissez une image claire avec une question concrète et identifiez l’objet ou les champs cibles. Pour une page, demandez des champs nommés avec des références à la page ou à la zone qui les étaye. Pour une interface, demandez quel élément visible correspond à l’objectif de l’utilisateur. Explicitez la convention de coordonnées de l’application si elle utilise un résultat de localisation.
La portée vision-langage de la famille associe du texte à des images ou à de la vidéo et produit des réponses textuelles. Étiquetez 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 doivent être vérifiés par rapport à l’original ; ces capacités ne garantissent pas un comptage exact, une transcription parfaitement lisible ou des mesures physiques calibrées.
Réflexion et continuité du raisonnement
Le guide des modes du fabricant indique Qwen3.6 Plus comme un modèle à réflexion hybride avec réflexion activée par défaut. Son parcours hybride documenté peut produire une réponse directe lorsque la réflexion est désactivée. Séparez le contenu de raisonnement du résultat final lorsque l’interface choisie fournit les deux. Sélectionnez une forme finale claire, comme du code, un tableau d’éléments probants ou une conclusion concise, afin qu’une longue explication 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 nouveaux retours ; le contrat de réglage exact de Plus doit suivre sa propre interface. Il ne doit pas hériter du réglage par défaut ou du conteneur de paramètres d’un checkpoint ouvert sans documentation explicite.
Outils et contenus longs
La description de l’agent de programmation de la famille implique des outils et des retours de l’environnement. Une application fournit les outils réels, exécute les opérations autorisées et renvoie leurs observations au modèle. Une tâche peut demander un rapport reliant chaque conclusion à un passage documentaire, un identifiant de code ou un élément visible. La prise en charge d’outils dans un parcours connecté n’établit pas en soi un accès intégré aux sources actuelles ou à un environnement d’exécution dans toutes les interfaces. Le fabricant répertorie l’appel de fonctions, 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 Pékin et ne l’est pas dans les autres régions indiquées ; l’ajustement n’est pas pris en charge. Le fabricant décrit l’alias comme fonctionnellement équivalent à la version du 2 avril, tandis que le tableau séparé de cette version exclut le cache et l’inférence par lots.
Le tableau dédié à Plus d’Alibaba indique 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 réserve distincte de chaîne de pensée de 81,920 jetons. Conservez les limites des documents et les chemins de code pertinents dans une longue entrée, retirez les éléments sans rapport et réservez de la place à la réponse requise. Ne recopiez pas les chiffres de contexte natif ou étendu du modèle ouvert 35B-A3B pour en faire une limite universelle de cette famille.
Résultat pratique et limites
Les sorties utiles comprennent une proposition d’implémentation guidée par une capture d’écran, une explication de modification de dépôt ou un tableau de champs documentaires avec les éléments qui les étayent. Une demande de texte au format 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 explicitez l’alias ou l’édition datée choisis, les limites documentées du producteur et les résultats d’outils renvoyés lors de l’examen du 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 | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.00065 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.0039 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0008125 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse256'000 | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.00065 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.0039 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0008125 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationPalier 2 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de256'000 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0026 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.0078 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.00325 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
{\n "model": "qwen3.6-plus",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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 identifiants 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 identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles 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 contenus ou valeur de paramètre non valides | 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.