Source: https://ailoot.ai/models/fr/qwen-qwen3-5-plus-02-15/
Canonical: https://ailoot.ai/models/fr/qwen-qwen3-5-plus-02-15/
Language: fr

# Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15

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## [Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15](https://ailoot.ai/models/fr/qwen-qwen3-5-plus-02-15/)

Qwen3.5 Plus 2026-02-15 est l’instantané fixe du 15 février du modèle natif vision-langage Plus de Qwen. Il associe compréhension du texte, des images et de la vidéo, raisonnement, programmation et processus d’agent, et renvoie des réponses ou livrables textuels dans le mode de réflexion hybride de la famille.

- [**Ailoot Ultra · Chat OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3.5-plus-02-15`](https://ailoot.ai/models/fr/qwen-qwen3-5-plus-02-15/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Messages Anthropic** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3.5-plus-02-15`](https://ailoot.ai/models/fr/qwen-qwen3-5-plus-02-15/#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.

L’instantané Plus du 15 février

Qwen3.5 Plus 2026-02-15 est la version fixe du 15 février 2026 de la famille native vision-langage Plus de Qwen. Son architecture documentée associe attention linéaire et calcul parcimonieux à mélange d’experts, pour les tâches textuelles et multimodales. Les entrées comprennent texte, images et vidéo ; la réponse est textuelle, par exemple une explication, une proposition de code ou un document. Le nom daté donne à cette édition une identité précise dans la famille Plus.

Le fabricant décrit l’offre gérée Qwen3.5-Plus comme correspondant au modèle ouvert Qwen3.5-397B-A17B, avec des fonctions supplémentaires comprenant un contexte par défaut d’un million de tokens, des outils intégrés et une utilisation adaptative des outils. Les deux offres conservent des noms et des contrats d’interface distincts. Le nombre exact d’experts, la représentation numérique et le contexte natif du checkpoint ouvert ne doivent pas devenir silencieusement une spécification complète de cette version Plus datée.

Travail unifié sur le texte et le visuel

La famille Qwen3.5 développe raisonnement, programmation, agents et compréhension visuelle grâce à une fusion précoce texte–vision et à l’apprentissage par renforcement sur des tâches progressivement plus complexes. Sa description familiale inclut 201 langues et dialectes. Pour un travail multilingue, indiquez la langue cible, le public et les termes à préserver ; pour un travail visuel, conservez les libellés, en-têtes de tableaux ou définitions de schémas nécessaires à la question.

Une requête documentaire utile peut demander une comparaison organisée selon les mêmes sections que la source, avec les passages étayant chaque constat. Une requête de programmation peut associer une capture d’écran, le code existant pertinent et les exigences fonctionnelles, puis demander une source modifiable et une explication séparée du comportement. Pour la vidéo, identifiez l’événement ou la séquence recherchée et préservez la temporalité. Vérifiez les passages renvoyés, les détails visuels et le code proposé à partir des documents fournis.

Raisonnement et réponses directes

Le guide des modes du concepteur présente la famille Qwen3.5 Plus et l’instantané du 15 février comme hybrides, avec réflexion activée par défaut. Le processus hybride documenté peut désactiver la réflexion pour une réponse directe. Séparez le raisonnement du livrable final lorsque l’interface choisie fournit les deux. Définissez une forme finale claire, telle qu’un tableau de constats, une réponse délimitée ou des fichiers de code, pour faciliter l’examen.

Le checkpoint ouvert Qwen3.5 possède ses propres recommandations d’historique et d’échantillonnage. Les générations ultérieures de Qwen introduisent aussi des valeurs par défaut et des commandes différentes pour conserver le raisonnement. Suivez la procédure exacte de l’interface Plus, sans supposer qu’un marqueur de prompt, un conteneur de paramètres ou un comportement d’historique se retrouve dans chaque édition portant le nom Qwen.

Outils et travail adaptatif

La référence Plus du producteur décrit des outils intégrés et leur utilisation adaptative. Une tâche peut permettre à un processus connecté de récupérer des éléments probants, d’inspecter les documents fournis ou de renvoyer les résultats d’opérations autorisées. Précisez les outils disponibles, les actions permises et la condition observable d’achèvement. Le modèle peut utiliser les retours réels pour réviser son analyse et choisir l’étape suivante ; l’application réalise les actions externes et fournit leurs résultats.

Pour une tâche d’agent, demandez au rapport final de présenter le livrable obtenu, ses éléments justificatifs et les conditions non résolues. Distinguez un correctif proposé ou une requête de recherche d’un résultat effectivement renvoyé par un outil. Demander un texte ayant la forme JSON n’établit pas à lui seul un contrat d’imposition de schéma, et demander d’exécuter du code ne crée pas indépendamment un environnement d’exécution.

Préparation du contexte long

La référence Plus gérée de Qwen décrit un contexte par défaut d’un million de tokens. Gardez visibles les frontières documentaires, les identifiants de code et les définitions dans une entrée volumineuse, et réservez de la place pour le raisonnement et la réponse finale. Utilisez le budget de contexte Plus géré pour ce processus ; le checkpoint ouvert 397B possède ses propres limites natives et étendues.

Pour une longue comparaison, limitez la question aux décisions ou relations requises et demandez au modèle de citer la section étayant chaque conclusion. Le budget de contexte permet de réunir davantage d’éléments, mais une structure claire des sources rend la réponse traçable. Conservez le nom de l’édition datée lorsque la reproductibilité compte.

Résultat pratique et limites

Utilisez cet instantané pour un livrable textuel concret fondé sur les documents de projet ou éléments visuels fournis : proposition d’implémentation, comparaison documentaire ou réponse expliquée. Vérifiez les petits libellés visuels, les calculs, les citations et les changements de code à partir des éléments d’origine. Le périmètre documenté est la compréhension textuelle et visuelle avec sortie textuelle ; il n’implique pas la génération d’images, de vidéo ou de parole. Les outils exacts, règles d’envoi et budgets de sortie doivent suivre l’interface choisie plutôt qu’une équivalence supposée avec un autre checkpoint.

Cas pratique

### Cas pratique

Exemple technique en anglais

```
Compare document retention clauses

Compare sections A and B. A: 'Keep delivery logs for 30 days; retain disputed deliveries until resolution.' B: 'Delete every delivery log after 30 days.' Return the shared rule, the conflict and a revised B that preserves A's dispute exception. Cite the section label beside each finding and leave other retention categories unspecified.
```

#### Résultat attendu

```
A section-linked comparison and a revised clause preserving the dispute condition.
```

#### Vérifier le résultat

```
The revised clause must not delete an unresolved disputed-delivery log merely because 30 days passed.
```

**Ailoot Ultra · Chat OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3.5-plus-02-15`

[`qwen/qwen3.5-plus-02-15`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=qwen%2Fqwen3.5-plus-02-15&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-plus-02-15&fmt=chat)

Alibaba /`qwen/qwen3.5-plus-02-15`

### Premiers pas

Qwen3.5 Plus 2026-02-15 est l’instantané fixe du 15 février du modèle natif vision-langage Plus de Qwen. Il associe compréhension du texte, des images et de la vidéo, raisonnement, programmation et processus d’agent, et renvoie des réponses ou livrables textuels dans le mode de réflexion hybride de la famille.

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-plus-02-15 | 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 **$0.00052** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.00312** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **—** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **—** / 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 **$0.00052** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.00312** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **—** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **—** / 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 **$0.00065** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.0039** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **—** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **—** / 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-plus-02-15", "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-plus-02-15',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-plus-02-15',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-plus-02-15`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=qwen%2Fqwen3.5-plus-02-15&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-plus-02-15&fmt=chat)

#### Alias des chemins de méthode

Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.

#### ID d’appel associés

[`qwen/qwen3.5-plus-02-15`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=qwen%2Fqwen3.5-plus-02-15&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-plus-02-15&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Messages Anthropic** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3.5-plus-02-15`

[`qwen/qwen3.5-plus-02-15`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=qwen%2Fqwen3.5-plus-02-15&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-plus-02-15&fmt=messages)

Alibaba /`qwen/qwen3.5-plus-02-15`

### Premiers pas

Qwen3.5 Plus 2026-02-15 est l’instantané fixe du 15 février du modèle natif vision-langage Plus de Qwen. Il associe compréhension du texte, des images et de la vidéo, raisonnement, programmation et processus d’agent, et renvoie des réponses ou livrables textuels dans le mode de réflexion hybride de la famille.

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-plus-02-15 | 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 **$0.00052** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.00312** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **—** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **—** / 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 **$0.00052** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.00312** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **—** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **—** / 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 **$0.00065** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.0039** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **—** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **—** / 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-plus-02-15",
  "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-plus-02-15', '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-plus-02-15', '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-plus-02-15`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=qwen%2Fqwen3.5-plus-02-15&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-plus-02-15&fmt=messages)

#### Alias des chemins de méthode

Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.

#### ID d’appel associés

[`qwen/qwen3.5-plus-02-15`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=qwen%2Fqwen3.5-plus-02-15&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-plus-02-15&fmt=messages)

FAQ · Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15

Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.5-plus-02-15`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3.5-plus-02-15`: `text` → `json`, `sse`

Quels champs la requête utilise-t-elle ?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.5-plus-02-15`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3.5-plus-02-15`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Quelles limites s’appliquent ?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.5-plus-02-15`: `messages.min_items`: `1`

Connectez Ailoot à Claude Code, OpenCode, Hermes ou à votre application.

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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/)

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Application commerciale

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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)

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