Source: https://ailoot.ai/models/he/qwen-qwen3-5-35b-a3b/ Canonical: https://ailoot.ai/models/he/qwen-qwen3-5-35b-a3b/ Language: he # Qwen: Qwen3.5-35B-A3B [Markdown](https://ailoot.ai/models/he/qwen-qwen3-5-35b-a3b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/he/qwen-qwen3-5-35b-a3b/facts.json) ## [Qwen: Qwen3.5-35B-A3B](https://ailoot.ai/models/he/qwen-qwen3-5-35b-a3b/) Qwen3.5-35B-A3B הוא מודל תערובת מומחים חזותי-לשוני של Qwen, עם 35 מיליארד פרמטרים בסך הכול ו-3 מיליארד פעילים. הוא מקבל טקסט, תמונות ווידאו להסקה, לתכנות ולעבודה בסיוע כלים, עם מצבי חשיבה ותשובה ישירה והקשר מובנה של 262,144 טוקנים. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3.5-35b-a3b`](https://ailoot.ai/models/he/qwen-qwen3-5-35b-a3b/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3.5-35b-a3b`](https://ailoot.ai/models/he/qwen-qwen3-5-35b-a3b/#method-1) על המודל התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה. עיקרי Qwen3.5: גרסת משקלים חזותית-לשונית דלילה Qwen3.5-35B-A3B הוא מודל חזותי-לשוני שעבר אימון משלים, המשלב הבנת טקסט, תמונה ווידאו עם תגובות טקסטואליות. המשפחה מאומנת במיזוג מוקדם של טקסט וראייה ובלמידת חיזוק במשימות מורכבות בהדרגה, ותומכת בהסקה, בתכנות, בסוכנים ובניתוח חזותי. היא מתארת גם כיסוי של 201 שפות וניבים. הכיסוי הוא יכולת משפחתית ולא הבטחה לאיכות שווה בכל שפה או משימה. גרסת המשקלים הפתוחה המסוימת נפרדת מ-Qwen3.5-35B-A3B-Base ומגרסת Qwen3.6 המאוחרת. היצרן מתאר גם שירות Flash מנוהל עם תכונות נוספות; אין לייחס תכונות ממשק אלה אוטומטית לגרסת המשקלים הפתוחה הזאת. שמרו את זהות 35B-A3B המבוקשת כשמשווים תוצאות או שומרים בחירת מודל הניתנת לשחזור. סקירת המודל למודל תערובת המומחים 35 מיליארד פרמטרים בסך הכול, והוא מפעיל שלושה מיליארד. המבנה ההיברידי בן 40 השכבות חוזר על שלוש שכבות מומחים Gated DeltaNet ולאחריהן שכבת מומחים של קשב עם שער. יש בו 256 מומחים מנותבים, עם שמונה מומחים מנותבים ומומחה משותף אחד פעילים במבנה המתועד. מקודד חזותי וחיזוי מרובה טוקנים הם חלק מהמודל. המספר הפעיל אינו מתאר את גודל גרסת המשקלים המלאה, וארכיטקטורה לבדה אינה מבטיחה השהיה ביישום מסוים. ההקשר המובנה הוא 262,144 טוקנים, עם הרחבה מותנית ל-1,010,000. Qwen ממליצה לשמור על הקשר של לפחות 128K ככל האפשר למשימות חשיבה מורכבות, גם אם חלון קטן יותר יפחית לחץ זיכרון. טקסט, ייצוג חומר חזותי, היסטוריה, הסקה והתשובה הסופית כולם זקוקים למקום ברצף המוגדר. שימוש בקלטים ובמצבי תגובה לבקשת תכנות הנעזרת בצילום מסך, ספקו את ההפניה החזותית, הקשר המקור הקיים, דרישות האינטראקציה והתוצר הצפוי הניתן לעריכה. לתרשים או למסמך, שמרו תוויות ויחידות ובקשו טבלת ערכים עם ראיות תומכות. להסבר רב-לשוני, הגדירו שפת יעד ומונחים לשימור. חשיבה מופעלת כברירת מחדל ומפיקה בלוק הסקה לפני התגובה הסופית. בקרת enable\_thinking של היצרן יכולה לבטלה לתשובה ישירה. Qwen3.5 אינו תומך רשמית במתגי הפרומפט הרכים הישנים /think ו-/nothink. הנחיות ההיסטוריה שלו שומרות תשובות סופיות ללא תוכן חשיבה. הדבר צריך להישאר נפרד מאפשרויות השימור המאוחרות של Qwen3.6 או משימור ההסקה ההיסטורית כברירת מחדל ב-Qwen3.8. שימוש כסוכן היצרן מתעד קריאה לכלים וממליץ על Qwen-Agent עם כלים מוגדרים או המחוברים דרך MCP, לצד Qwen Code לעבודה מוכוונת מאגר. הגדירו פעולות מותרות, ראיות רלוונטיות ותוצר סופי. היישום מפעיל כלים ומספק את תצפיותיהם; המודל יכול להשתמש במשוב לעדכון הניתוח שלו. פקודה מתוכננת או תיקון שנוצר אינם פעולה שבוצעה, ושם המודל לבדו אינו מוכיח גישה למידע עדכני או לקבצים. הקשר ארוך במיוחד מתכון ההרחבה של היצרן משתמש ב-YaRN עם הגדרות המיקום המשולבות של גרסת המשקלים. מקדם ארבע מכוון לתהליך של כמיליון טוקנים; מקדם שתיים מוצע למשימות של 524,288 טוקנים. הרחבה סטטית עלולה להפחית ביצועים בטקסטים קצרים יותר, ולכן יש להגדירה כשנדרש ההקשר הגדול יותר. ארגנו חומר ארוך עם גבולות מסמכים, מזהי קוד ושאלה ברורה, במקום למלא את החלון בראיות שאינן קשורות. המלצות יצירה ב-Best Practices, חשיבה כללית משתמשת ב-temperature 1.0, ‏top\_p 0.95, ‏top\_k 20, ‏min\_p 0, קנס נוכחות 1.5 וקנס חזרתיות 1.0. תכנות מדויק משתמש ב-temperature 0.6 וקנס נוכחות אפס. תגובות ישירות כלליות משתמשות ב-temperature 0.7, ‏top\_p 0.8 וקנס נוכחות 1.5; ‏top\_k הוא 20, ‏min\_p הוא 0 וקנס החזרתיות 1.0. להסקה במצב ישיר, Best Practices נותן temperature 1.0, ‏top\_p 1.0, ‏top\_k 40 וקנס נוכחות 2.0. שמרו בנפרד את התצורות המוכנות הייעודיות למשימה; קנסות נוכחות גדולים יותר עלולים לגרום לערבוב שפות או לירידה קלה באיכות. הקצאות היצירה המומלצות הן 32,768 טוקנים לרוב השאלות ו-81,920 למתמטיקה או לתכנות מורכבים במיוחד. אלו אינן תקרות פלט קשיחות שנקבעו בנפרד. הגדירו במפורש את צורת התשובה הסופית ובדקו חישובים או קוד שנוצר מול התנאים שסופקו. וידאו ומגבלות מהותיות דוגמת הווידאו הנתמכת משתמשת כברירת מחדל בשני פריימים לשנייה. הנחיות היצרן לווידאו בהיקף של שעות מרחיבות את תקציב המעבד לכ-224K טוקני וידאו לדגימה בקצב גבוה יותר. הדבר דורש תצורה וצורך הקשר לצד המשימה והתשובה; אין זו הבטחה בלתי מותנית למשך או לזכירת אירועים מושלמת. שמרו מעברי סצנה רלוונטיים וכתב קטן ובקשו תוצאה המשויכת לראיות הגלויות. הערך המעשי הוא תחום הטקסט/החזות המשולב של גרסת המשקלים ומצב התגובה לבחירה, עם תוצר קונקרטי הניתן לסקירה. משימה מעשית ### משימה מעשית דוגמה טכנית באנגלית ``` Audit a transcribed experiment table Use this transcribed experiment table: baseline, 100 trials, 12 failures; revision A, 80 trials, 8 failures; revision B, 40 trials, 2 failures. Calculate the observed failure rates and compare them. Explain what these counts establish and what would require additional statistical analysis; do not claim that the smallest observed rate proves the best underlying system. ``` #### התוצאה הצפויה ``` A rate table and a qualified comparison separating observed proportions from unperformed statistical inference. ``` #### בדיקת התוצאה ``` Each rate uses its own trial count, and the conclusion does not treat unequal sample sizes as equivalent proof. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3.5-35b-a3b` [`qwen/qwen3.5-35b-a3b`](https://ailoot.ai/models/he/#m=qwen%2Fqwen3.5-35b-a3b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-35b-a3b&fmt=chat) Alibaba /`qwen/qwen3.5-35b-a3b` ### התחלה Qwen3.5-35B-A3B הוא מודל תערובת מומחים חזותי-לשוני של Qwen, עם 35 מיליארד פרמטרים בסך הכול ו-3 מיליארד פעילים. הוא מקבל טקסט, תמונות ווידאו להסקה, לתכנות ולעבודה בסיוע כלים, עם מצבי חשיבה ותשובה ישירה והקשר מובנה של 262,144 טוקנים. סוגי קלט נתמכים טקסט תוצאות טקסט ### זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` סוגי קלט `text` סוגי פלט `text` פורמט פלט json או SSE | שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל | | --- | --- | --- | --- | --- | | שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות qwen/qwen3.5-35b-a3b | ברירת מחדל— | | שדה`messages` | סוג`message[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: ⁦1⁩ | ברירת מחדל— | | שדה`messages[].role` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות דוגמאות: system, user, assistant, tool, function תנאים: התפקידים האלה מיוצגים במפורש בטיפוסי התאימות בקוד המקור; מערך התפקידים המדויק נשאר ייחודי לכל מודל. תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`messages[].content` | סוג`string\|content_part[]\|null` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— | | שדה`messages[].tool_calls` | סוג`tool_call[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— | | שדה`messages[].tool_call_id` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: role=tool; השתמשו במזהה שהוחזר בפועל | ברירת מחדל— | | שדה`messages[].name` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— | | שדה`messages[].reasoning_content` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: החזירו בהמשך את ההנמקה שהתקבלה בפועל כאשר המודל הזה משתמש בה | ברירת מחדל— | | שדה`messages[].reasoning_details` | סוג`object\|array` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`max_tokens` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: ⁦1⁩ תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`max_completion_tokens` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: ⁦1⁩ תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`stream` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse | | שדה`stream_options.include_usage` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`temperature` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`top_p` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`stop` | סוג`string\|string[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`tools` | סוג`function_tool[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`tools[].type` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות function תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`tools[].function.name` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות חל כאשר: סופק כלי פונקציה | ברירת מחדל— | | שדה`tools[].function.description` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— | | שדה`tools[].function.parameters` | סוג`JSON_schema` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— | | שדה`tool_choice` | סוג`string\|object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`parallel_tool_calls` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`response_format` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`reasoning_effort` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`reasoning` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`service_tier` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`instructions` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות שדה תאימות | ברירת מחדל— | | שדה`functions` | סוג`function[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`function_call` | סוג`string\|object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`prompt_cache_options` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`modalities` | סוג`string[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות text | ברירת מחדל— | | שדה`provider` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: provider.options נדחה במסלול הטקסט הזה של Ultra | ברירת מחדל— | | שדה`cache_control.ttl` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: 1h נדחה במיקומים המשמשים בפועל למטמון הנחיות | ברירת מחדל— | שילובים של חומרי קלט **טקסט** · טקסט UTF8 `messages[].content` פרמטרים ומחזור חיים של השיטה | פרמטר | מפרט | | --- | --- | | פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json | | פרמטר`required` | מפרטmodel, messages | | פרמטר`material_types` | מפרטtext | | פרמטר`messages` | מפרטמערך הודעות במבנה role/content | | פרמטר`file_material` | מפרטמסמך UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט מילולי; לא מוסק מזהה קובץ | | פרמטר`optional_controls` | מפרטstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | פרמטר`control_scope` | מפרטייחודי למודל; כלי פונקציות של המשתמש שונים מכלים מתארחים | | פרמטר`output_modalities` | מפרטtext | | פרמטר`hosted_operations` | מפרטfalse | | פרמטר`multimodal_input_binding` | מפרטnull | מחזור חיים: `synchronous_or_streamed` שלחו את מזהה המודל המדויק עם messages. אורך ההקשר אינו תקרת פלט. קובץ טקסט יכול לספק טקסט מילולי; קלטי תמונה/אודיו/אובייקט קובץ דורשים קישור מדויק. ### תעריפים מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה. מצב מהיר תעריף רגיל כאשר נבחר מצב מהיר מצב Flex תעריף רגיל כאשר נבחר מצב flex מאמץ חשיבה מרבי תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default) #### תעריפי Ailoot #### מחירים לפי תצורה התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות. | תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב | | --- | --- | --- | --- | --- | | תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.00046** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.00366** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **$0** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים | | תצורהרמת אורך בקשה 1 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-⁦0⁩ | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.00046** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.00366** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **$0** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים | לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/) ### דוגמאות לבקשות #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKהזרמה ב-Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "qwen/qwen3.5-35b-a3b", "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/qwen3.5-35b-a3b',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/qwen3.5-35b-a3b',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") ``` ### קבלה ושמירה של תוצאות #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json או SSE ##### שמירת כל התוצאות שהושלמו שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו. שמרו כל בחירה ואת התוכן, קריאות הכלים וההנמקה שלה. ב-SSE הרכיבו עדכונים לפי אינדקס הבחירה/הכלי ושמרו את סיבת הסיום הסופית ואת השימוש. ##### כשצריך לבדוק את התגובה המקורית שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט. שדות התגובה | שדה | סוג | | --- | --- | | שדה`choices[].index` | סוגinteger | | שדה`choices[].message.content` | סוגstring\|null | | שדה`choices[].message.tool_calls` | סוגtool\_call\[\] | | שדה`choices[].message.reasoning_content` | סוגstring | | שדה`choices[].message.reasoning_details` | סוגobject\|array | | שדה`choices[].finish_reason` | סוגstring\|null | | שדה`usage` | סוגobject | שגיאות והשלבים הבאים | תגובה | תנאי | השלב הבא | | --- | --- | --- | | תגובה⁦400⁩ · `invalid_request_error` | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. | ### כינויים #### כינויים למודל **Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3.5-35b-a3b`](https://ailoot.ai/models/he/#m=qwen%2Fqwen3.5-35b-a3b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-35b-a3b&fmt=chat) #### כינויים לנתיבי שיטות השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה. #### מזהי מודלים קשורים IDs [`qwen/qwen3.5-35b-a3b`](https://ailoot.ai/models/he/#m=qwen%2Fqwen3.5-35b-a3b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-35b-a3b&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3.5-35b-a3b` [`qwen/qwen3.5-35b-a3b`](https://ailoot.ai/models/he/#m=qwen%2Fqwen3.5-35b-a3b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-35b-a3b&fmt=messages) Alibaba /`qwen/qwen3.5-35b-a3b` ### התחלה Qwen3.5-35B-A3B הוא מודל תערובת מומחים חזותי-לשוני של Qwen, עם 35 מיליארד פרמטרים בסך הכול ו-3 מיליארד פעילים. הוא מקבל טקסט, תמונות ווידאו להסקה, לתכנות ולעבודה בסיוע כלים, עם מצבי חשיבה ותשובה ישירה והקשר מובנה של 262,144 טוקנים. סוגי קלט נתמכים טקסט תוצאות json · sse ### זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` סוגי קלט `text` סוגי פלט `json`, `sse` פורמט פלט JSON או SSE | שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל | | --- | --- | --- | --- | --- | | שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות qwen/qwen3.5-35b-a3b | ברירת מחדל— | | שדה`messages` | סוג`message[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— | | שדה`messages[].role` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות user, assistant | ברירת מחדל— | | שדה`messages[].content` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— | | שדה`max_tokens` | סוג`integer` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— | | שדה`stream` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse | שילובים של חומרי קלט **טקסט** · טקסט UTF-8 `מחרוזת messages[].content` פרמטרים ומחזור חיים של השיטה | פרמטר | מפרט | | --- | --- | | פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json | | פרמטר`required` | מפרטmodel, messages, max\_tokens | | פרמטר`optional_controls` | מפרטstream | | פרמטר`material_types` | מפרטtext | | פרמטר`text_file_material` | מפרטקראו את מסמך UTF-8 בפועל והכניסו את הטקסט שלו לקלט שצוין או למחרוזת תוכן ההודעה. | מחזור חיים: `synchronous_or_streamed` ### תעריפים מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה. מצב מהיר תעריף רגיל כאשר נבחר מצב מהיר מצב Flex תעריף רגיל כאשר נבחר מצב flex מאמץ חשיבה מרבי תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default) #### תעריפי Ailoot #### מחירים לפי תצורה התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות. | תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב | | --- | --- | --- | --- | --- | | תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.00046** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.00366** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **$0** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים | | תצורהרמת אורך בקשה 1 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-⁦0⁩ | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.00046** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.00366** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **$0** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים | לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/) ### דוגמאות לבקשות #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages גוף JSON מינימלי ושלםcurl · השתמשו במסמך UTF-8 שלכםPython · שמרו את התוצאה המלאה ```json { "model": "qwen/qwen3.5-35b-a3b", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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/qwen3.5-35b-a3b', '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/qwen3.5-35b-a3b', '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)) ``` ### קבלה ושמירה של תוצאות #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON או SSE ##### שמירת כל התוצאות שהושלמו שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו. שמרו את כל בלוקי התוכן, חתימות החשיבה ומזהי השימוש בכלים בפועל. הרכיבו את כל עדכוני הבלוקים של SSE; בלוק הטקסט הראשון אינו הפלט המלא. ##### כשצריך לבדוק את התגובה המקורית שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט. שדות התגובה | שדה | סוג | | --- | --- | | שדה`id` | סוגstring | | שדה`model` | סוגstring | | שדה`content[]` | סוגtext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | שדה`stop_reason` | סוגstring\|null | | שדה`usage` | סוגobject | שגיאות והשלבים הבאים | תגובה | תנאי | השלב הבא | | --- | --- | --- | | תגובה⁦400⁩ · `invalid_request_error` | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. | ### כינויים #### כינויים למודל **Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3.5-35b-a3b`](https://ailoot.ai/models/he/#m=qwen%2Fqwen3.5-35b-a3b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-35b-a3b&fmt=messages) #### כינויים לנתיבי שיטות השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה. #### מזהי מודלים קשורים IDs [`qwen/qwen3.5-35b-a3b`](https://ailoot.ai/models/he/#m=qwen%2Fqwen3.5-35b-a3b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-35b-a3b&fmt=messages) FAQ · Qwen: Qwen3.5-35B-A3B אילו קלטים ותוצאות זמינים? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.5-35b-a3b`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3.5-35b-a3b`: `text` → `json`, `sse` באילו שדות הבקשה משתמשת? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.5-35b-a3b`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3.5-35b-a3b`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` אילו מגבלות חלות? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.5-35b-a3b`: `messages.min_items`: `1` חברו Ailoot ל- Claude Code, OpenCode, Hermes או ליישום שלכם. ## החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה: מיליוני לקוחות; מכירות בהיקף של מיליארדים מדי חודש. ## קנו אסימונים בהנחה. הנחת מנוי לעבודה קבועה. קודי הנחה עד 50% על רכישת אסימונים. מנוי בחרו מסלול עם הנחה לבקשות הקבועות שלכם. קוד הנחה עד 50% הזינו קוד ברכישה. המחיר יחושב מחדש לפי המבצע הפעיל. הוצאות בהיסטוריה המודל, האסימונים והסכום נשמרים לכל בקשה. [בחירת מנוי](https://ailoot.ai/docs/he/billing/subscriptions/) · [מחירי מודלים](https://ailoot.ai/models/he/) ## חברו API למוצר שאתם מוכרים. SaaS, יישומים ובוטים לפי ההצעה והסכם הרישוי של Ailoot. למכירה מחדש בקשו רישיון משווק. יישום מסחרי שלבו יצירת טקסט, תמונות, וידאו ושמע בתכונות בתשלום של השירות שלכם. רישיון למכירה מחדש שלחו תיאור פרויקט ואופן מתן גישה. בקשו תנאי שימוש ומכירה מחדש בכתב. מסמכים באתר ההצעה, הסכם הרישוי ומדיניות עיבוד הנתונים זמינים לפני החיבור. [בקשת רישיון למכירה מחדש](mailto:support@ailoot.ai) · [ההצעה והסכם הרישוי](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=he) ## Ailoot · החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה Ailoot נשענת על ניסיון תפעולי מצטבר, בסיס לקוחות רחב, שירות יציב ובקרה שוטפת של KPI. החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה: מיליוני לקוחות; מכירות בהיקף של מיליארדים מדי חודש. Ailoot משתמשת בניסיון התפעולי הזה כדי לספק גישת API ליכולות AI במוצרי לקוחות, בסוכנים, באפליקציות ובאוטומציות.