Source: https://ailoot.ai/models/fr/qwen-qwen3-5-122b-a10b/ Canonical: https://ailoot.ai/models/fr/qwen-qwen3-5-122b-a10b/ Language: fr # Qwen: Qwen3.5-122B-A10B [Markdown](https://ailoot.ai/models/fr/qwen-qwen3-5-122b-a10b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/fr/qwen-qwen3-5-122b-a10b/facts.json) ## [Qwen: Qwen3.5-122B-A10B](https://ailoot.ai/models/fr/qwen-qwen3-5-122b-a10b/) Qwen3.5-122B-A10B est le modèle vision-langage à mélange d’experts de Qwen, avec 122 milliards de paramètres au total et 10 milliards activés. Il reçoit texte, images et vidéo pour le raisonnement, la programmation et les tâches d’agent, et renvoie du texte avec réflexion réglable et contexte natif de 262,144 tokens. - [**Ailoot Ultra · Chat OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3.5-122b-a10b`](https://ailoot.ai/models/fr/qwen-qwen3-5-122b-a10b/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Messages Anthropic** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3.5-122b-a10b`](https://ailoot.ai/models/fr/qwen-qwen3-5-122b-a10b/#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. Les avancées de Qwen3.5 : le modèle à experts 122B-A10B Qwen3.5-122B-A10B est un modèle vision-langage ajusté après entraînement pour les tâches conjointes de texte et de vision. Il accepte texte, images et vidéo et renvoie du texte, notamment des explications, propositions de code et documents demandés. La famille est construite par fusion précoce texte–vision et apprentissage par renforcement sur des tâches progressivement complexes, développant raisonnement, programmation, agents et compréhension visuelle. Elle décrit une couverture de 201 langues et dialectes, sans impliquer une fiabilité identique pour chaque langue ou domaine. Une tâche utile peut associer une spécification technique, des schémas et du code pertinent, en demandant au modèle d’expliquer les composants et de renvoyer une proposition d’implémentation. Une tâche d’analyse documentaire peut demander une comparaison étayée par des références de sections ou de pages. Présentation du modèle Le checkpoint parcimonieux à mélange d’experts possède 122 milliards de paramètres au total et en active dix milliards. Il comporte 48 couches de modèle de langage, par groupes de trois couches d’experts Gated DeltaNet suivies d’une couche d’experts à attention à portes. Le concepteur répertorie 256 experts routés, dont huit sont sélectionnés avec un expert partagé. Un encodeur visuel et la prédiction de plusieurs tokens font partie du modèle. Les nombres total et activé ont des sens différents ; le nombre activé n’est pas la taille du checkpoint complet. Cette édition est distincte du modèle dense Qwen3.5-27B, du modèle parcimonieux Qwen3.5-35B-A3B et des générations ultérieures. Ne déduisez pas un classement général de performance ou de latence à partir de la seule taille. Le contexte natif est de 262,144 tokens et l’extension documentée atteint 1,010,000 par configuration. Qwen conseille de conserver si possible au moins 128K de contexte pour les réflexions complexes, tout en reconnaissant que la pression mémoire peut imposer une fenêtre plus petite. Préparation d’éléments textuels et visuels conjoints Préservez les libellés de schémas, axes de graphiques, en-têtes de tableaux et unités. Précisez si le résultat doit expliquer une relation, extraire des champs nommés ou proposer du code. Lorsque plusieurs sources comptent, identifiez-les et demandez une sortie organisée selon les mêmes identifiants. Séparez les faits visibles des hypothèses pour permettre à un lecteur de relier le raisonnement aux documents fournis. Pour une requête de programmation, identifiez le comportement attendu, la source pertinente et une entrée démontrant le problème. Demandez un correctif modifiable avec une explication des conditions et vérifications concernées. Pour la vidéo, préservez la séquence et la temporalité des événements et précisez la question, au lieu de demander une synthèse indifférenciée. Le résultat textuel du modèle est un brouillon à examiner ; la capacité d’entrée visuelle ne signifie pas la génération d’images, de vidéo ou de parole. Réflexion et historique La réflexion est activée par défaut, avec le raisonnement avant la réponse finale. Le réglage enable\_thinking du concepteur permet de la désactiver pour des réponses directes. Les anciens commutateurs souples /think et /nothink ne sont pas officiellement pris en charge. Qwen3.5 recommande de conserver les réponses finales sans contenu de réflexion dans les messages historiques de l’assistant. Les options de conservation historique des générations Qwen ultérieures ne doivent pas remplacer ce comportement au seul motif d’un nom de famille commun. Gardez le résultat final facile à repérer, par exemple un champ de réponse défini, une valeur délimitée ou un livrable de code séparé. Une réponse directe demande toujours une vérification, tandis qu’un raisonnement long n’est utile que si ses étapes étayent une conclusion vérifiable. Utilisation par agent Qwen documente l’appel d’outils et recommande Qwen-Agent avec des outils configurés ou connectés par MCP, ainsi que Qwen Code pour les agents de programmation. Définissez les actions autorisées, les éléments disponibles et les critères d’achèvement. Les outils connectés exécutent des opérations et renvoient leurs résultats ; le modèle utilise ces retours dans son analyse. Une commande, une requête de recherche ou un correctif proposés doivent rester distincts d’une action réellement achevée par l’application. Contexte très long et vidéo L’extension du concepteur utilise YaRN avec les réglages positionnels entrelacés du checkpoint. Un facteur de quatre vise le processus d’environ un million de tokens, et deux est suggéré pour les charges de 524,288 tokens. La mise à l’échelle statique peut affecter les performances sur les textes courts ; elle doit donc suivre un besoin réel de contexte accru. Entrée, représentations visuelles, historique, raisonnement et réponse finale utilisent tous le budget de séquence configuré. L’exemple vidéo pris en charge utilise par défaut deux images par seconde. Pour des documents d’environ une heure, le concepteur recommande d’augmenter le budget du processeur à environ 224K tokens vidéo pour un échantillonnage plus fréquent. C’est une procédure dépendant de la configuration, sans garantie universelle de durée média, de rappel complet ou de précision des horodatages. Recommandations de génération et limites de fond Les bonnes pratiques recommandent une température de 1.0, top\_p à 0.95, top\_k à 20, min\_p à 0, une pénalité de présence de 1.5 et une pénalité de répétition de 1.0 pour la réflexion générale. La programmation précise utilise une température de 0.6 et une pénalité de présence de zéro. Les réponses directes générales utilisent une température de 0.7, top\_p à 0.8 et une pénalité de présence de 1.5 ; top\_k vaut 20, min\_p vaut 0 et la pénalité de répétition vaut 1.0. Le raisonnement en réponse directe possède un préréglage séparé : température de 1.0, top\_p à 1.0, top\_k à 40 et pénalité de présence de 2.0. Des pénalités de présence élevées peuvent mélanger les langues ou réduire légèrement la qualité. Les budgets de génération recommandés sont de 32,768 tokens pour la plupart des requêtes et de 81,920 pour les tâches mathématiques ou de programmation exceptionnellement complexes ; ce ne sont pas des plafonds de sortie stricts établis séparément. Définissez le format demandé, conservez les identifiants de sources et vérifiez les calculs, les valeurs extraites et le code proposé à partir des éléments d’origine. Le résultat utile est un livrable textuel complet dont les hypothèses et les documents justificatifs restent visibles. Cas pratique ### Cas pratique Exemple technique en anglais ``` Check a process graph against its rule A process specification says validation must complete before persistence. Textual graph G1 is receive -> persist -> validate -> acknowledge. Code excerpt: save(record); validate(record); return "accepted". Propose an implementation correction and update the graph in text. Include a test showing that an invalid record never reaches save. ``` #### Résultat attendu ``` A corrected sequence diagram in text, a focused code proposal and a test using an invalid record. ``` #### Vérifier le résultat ``` Check that the graph and code agree on validate-before-save and that acknowledgment follows successful persistence. ``` **Ailoot Ultra · Chat OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3.5-122b-a10b` [`qwen/qwen3.5-122b-a10b`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&fmt=chat) Alibaba /`qwen/qwen3.5-122b-a10b` ### Premiers pas Qwen3.5-122B-A10B est le modèle vision-langage à mélange d’experts de Qwen, avec 122 milliards de paramètres au total et 10 milliards activés. Il reçoit texte, images et vidéo pour le raisonnement, la programmation et les tâches d’agent, et renvoie du texte avec réflexion réglable et contexte natif de 262,144 tokens. Entrées acceptées Texte Résultats Texte ### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes **Ailoot Ultra · Chat OpenAI** `POST /v1/chat/completions` Types d’entrée `text` Types de sortie `text` Format de sortie json ou SSE | Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut | | --- | --- | --- | --- | --- | | Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites qwen/qwen3.5-122b-a10b | Par défaut— | | Champ`messages` | Type`message[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— | | Champ`messages[].role` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Exemples : system, user, assistant, tool, function Conditions: Ces rôles sont explicitement représentés par les types de compatibilité du code source ; l’ensemble exact des rôles reste propre à chaque modèle. Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`messages[].content` | Type`string\|content_part[]\|null` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`messages[].tool_calls` | Type`tool_call[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`messages[].tool_call_id` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’identifiant réellement renvoyé | Par défaut— | | Champ`messages[].name` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`messages[].reasoning_content` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise | Par défaut— | | Champ`messages[].reasoning_details` | Type`object\|array` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`max_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`max_completion_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse | | Champ`stream_options.include_usage` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`temperature` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`top_p` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`stop` | Type`string\|string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`tools` | Type`function_tool[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`tools[].type` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites function Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`tools[].function.name` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites S’applique lorsque: outil de fonction fourni | Par défaut— | | Champ`tools[].function.description` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`tools[].function.parameters` | Type`JSON_schema` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`tool_choice` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`response_format` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`reasoning_effort` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`reasoning` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`service_tier` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`instructions` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Champ de compatibilité | Par défaut— | | Champ`functions` | Type`function[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`function_call` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`prompt_cache_options` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`modalities` | Type`string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites text | Par défaut— | | Champ`provider` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: provider.options est rejeté sur cette route textuelle Ultra | Par défaut— | | Champ`cache_control.ttl` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: 1h est rejeté dans les emplacements réels du cache de prompt | Par défaut— | Combinaisons d’éléments d’entrée **Texte** · Texte UTF8 `messages[].content` Paramètres et cycle de vie de la méthode | Paramètre | Contrat | | --- | --- | | Paramètre`content_type` | Contratapplication/json | | Paramètre`required` | Contratmodel, messages | | Paramètre`material_types` | Contrattext | | Paramètre`messages` | Contrattableau de messages avec une structure role/content | | Paramètre`file_material` | Contratdocument UTF-8 réel inséré sous forme de texte littéral ; aucun identifiant de fichier déduit | | Paramètre`optional_controls` | Contratstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Paramètre`control_scope` | Contratpropre au modèle ; les outils de fonctions de l’utilisateur diffèrent des outils hébergés | | Paramètre`output_modalities` | Contrattext | | Paramètre`hosted_operations` | Contratfalse | | Paramètre`multimodal_input_binding` | Contratnull | Cycle de vie : `synchronous_or_streamed` Envoyez l’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 Tarif standard Lorsque le mode rapide est sélectionné Mode Flex Tarif standard Lorsque le mode flex est sélectionné Effort de raisonnement maximal Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default) #### Tarifs Ailoot #### Prix par configuration Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives. | Configuration | Barème tarifaire | 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 **$0.00058** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.00458** / 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 | | ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0.00058** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.00458** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **$0** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **$0** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens | Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot Ultra · Chat OpenAI curlPython SDKStreaming Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "qwen/qwen3.5-122b-a10b", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3.5-122b-a10b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) with client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen3.5-122b-a10b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream: with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log: for event in stream: payload=event.to_dict(mode="json") log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush() print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)) final=stream.get_final_completion() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### Recevoir et enregistrer les résultats #### Ailoot Ultra · Chat OpenAI 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/qwen3.5-122b-a10b`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&fmt=chat) #### Alias des chemins de méthode Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus. #### ID d’appel associés [`qwen/qwen3.5-122b-a10b`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Messages Anthropic** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3.5-122b-a10b` [`qwen/qwen3.5-122b-a10b`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&fmt=messages) Alibaba /`qwen/qwen3.5-122b-a10b` ### Premiers pas Qwen3.5-122B-A10B est le modèle vision-langage à mélange d’experts de Qwen, avec 122 milliards de paramètres au total et 10 milliards activés. Il reçoit texte, images et vidéo pour le raisonnement, la programmation et les tâches d’agent, et renvoie du texte avec réflexion réglable et contexte natif de 262,144 tokens. Entrées acceptées Texte Résultats json · sse ### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes **Ailoot Ultra · Messages Anthropic** `POST /v1/messages` Types d’entrée `text` Types de sortie `json`, `sse` Format de sortie JSON ou SSE | Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut | | --- | --- | --- | --- | --- | | Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites qwen/qwen3.5-122b-a10b | Par défaut— | | Champ`messages` | Type`message[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`messages[].role` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites user, assistant | Par défaut— | | Champ`messages[].content` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`max_tokens` | Type`integer` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse | Combinaisons d’éléments d’entrée **Texte** · Texte UTF-8 `chaîne messages[].content` Paramètres et cycle de vie de la méthode | Paramètre | Contrat | | --- | --- | | Paramètre`content_type` | Contratapplication/json | | Paramètre`required` | Contratmodel, messages, max\_tokens | | Paramètre`optional_controls` | Contratstream | | Paramètre`material_types` | Contrattext | | Paramètre`text_file_material` | ContratLisez le document UTF-8 réel et placez son texte dans l’entrée indiquée ou dans la chaîne de contenu du message. | Cycle de vie : `synchronous_or_streamed` ### Tarifs Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée. Mode rapide Tarif standard Lorsque le mode rapide est sélectionné Mode Flex Tarif standard Lorsque le mode flex est sélectionné Effort de raisonnement maximal Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default) #### Tarifs Ailoot #### Prix par configuration Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives. | Configuration | Barème tarifaire | 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 **$0.00058** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.00458** / 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 | | ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0.00058** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.00458** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **$0** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **$0** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens | Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot Ultra · Messages Anthropic Corps JSON minimal completcurl · utilisez votre document UTF-8Python · enregistrez le résultat complet ```json { "model": "qwen/qwen3.5-122b-a10b", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'qwen/qwen3.5-122b-a10b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) PY_RESULT ``` ```python import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'qwen/qwen3.5-122b-a10b', '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 · Messages Anthropic 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/qwen3.5-122b-a10b`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&fmt=messages) #### Alias des chemins de méthode Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus. #### ID d’appel associés [`qwen/qwen3.5-122b-a10b`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&fmt=messages) FAQ · Qwen: Qwen3.5-122B-A10B Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.5-122b-a10b`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3.5-122b-a10b`: `text` → `json`, `sse` Quels champs la requête utilise-t-elle ? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.5-122b-a10b`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3.5-122b-a10b`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Quelles limites s’appliquent ? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.5-122b-a10b`: `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/billing/subscriptions/) · [Voir les prix des modèles](https://ailoot.ai/models/fr/) ## 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) ## 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.