Source: https://ailoot.ai/models/he/qwen-qwen3-6-27b/ Canonical: https://ailoot.ai/models/he/qwen-qwen3-6-27b/ Language: he # Qwen: Qwen3.6 27B [Markdown](https://ailoot.ai/models/he/qwen-qwen3-6-27b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/he/qwen-qwen3-6-27b/facts.json) ## [Qwen: Qwen3.6 27B](https://ailoot.ai/models/he/qwen-qwen3-6-27b/) Qwen3.6-27B הוא מודל הראייה והשפה הצפוף של Qwen לתכנות, להנמקת STEM ולניתוח חזותי. הוא מקבל טקסט, תמונות ווידאו ומחזיר טקסט, עם חשיבה לבחירה, שימור אופציונלי של הנמקה קודמת והקשר מקורי של 262,144 טוקנים. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3.6-27b`](https://ailoot.ai/models/he/qwen-qwen3-6-27b/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3.6-27b`](https://ailoot.ai/models/he/qwen-qwen3-6-27b/#method-1) על המודל התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה. עיקרי Qwen3.6 במודל 27B צפוף Qwen3.6-27B הוא מודל חזותי-לשוני צפוף שפותח מ-Qwen3.5-27B. היצרן מדגיש סוכני תכנות והסקת STEM משופרים, עם שיפורים בהבנה מרחבית, באיתור ובזיהוי אובייקטים, ב-OCR של מסמכים, בהבנת וידאו ובסוכנים חזותיים. הוא מקבל טקסט, תמונות ווידאו ומייצר טקסט. הגרסה הצפופה המסוימת נפרדת ממודל תערובת המומחים Qwen3.6-35B-A3B, אף שהם חולקים דור ומיקוד משימות. לדיאגרמת STEM, ספקו את הנוסח המלא ושמרו תוויות ויחידות. בקשו מהמודל להפריד עובדות הנראות ישירות מהנחות, ואז להחזיר הסבר עם תשובה סופית ברורה. למסמך, הגדירו שדות או טענות לחילוץ ובקשו הפניות לעמודים תומכים. לסוכן תכנות, ספקו מודולים רלוונטיים, התנהגות רצויה ומשוב בפועל מהתהליך המחובר. הדוגמאות מיישמות את היכולות המתועדות; הן אינן טענות לחילוץ מדויק או לביצוע מוצלח. סקירת המודל למודל 27 מיליארד פרמטרים ו-64 שכבות של מודל שפה. המבנה ההיברידי חוזר על שלוש שכבות Gated DeltaNet ולאחריהן שכבת קשב עם שער, באמצעות רשתות הזנה קדימה צפופות במקום מומחים דלילים. מקודד חזותי מספק הבנת תמונה ווידאו, וחיזוי מרובה טוקנים הוא חלק מהאימון. עובדות הארכיטקטורה מזהות את גרסת המשקלים בלי לדרג את האיכות או זמן התגובה בכל יישום. ההקשר המובנה הוא 262,144 טוקנים ואפשר להרחיבו ל-1,010,000 באמצעות תצורה. Qwen ממליצה לשמור על הקשר של לפחות 128K ככל האפשר להסקה מורכבת, תוך הכרה בכך שלחץ זיכרון עשוי לדרוש הגדרה קטנה יותר. ייצוגי תמונות ווידאו, טקסט, הודעות היסטוריות, חשיבה והתשובה כולם צורכים מקום ברצף המוגדר. קלטים ומצבים היצרן מציג שאלות טקסט, תמונה ווידאו. חשיבה מופעלת כברירת מחדל, עם בלוק הסקה לפני התגובה הסופית. enable\_thinking יכול לבטל התנהגות זו לתשובה ישירה. Qwen3.6 אינו תומך רשמית במתגי הפרומפט הישנים /think ו-/nothink. שמרו את התוצאה הנדרשת קלה לזיהוי אחרי ההסבר, כגון ערך מחושב, טבלת שדות שחולצו או תיקון קוד הניתן לעריכה. דוגמת הווידאו משתמשת בשני פריימים לשנייה כברירת מחדל בתהליך הנתמך. לווידאו בהיקף של שעות, היצרן ממליץ להגדיל את תקציב המעבד כדי לאפשר דגימה בקצב גבוה יותר, עם דוגמה המקבילה לכ-224K טוקני וידאו. פירוט חזותי רב יותר דורש יותר מתקציב ההקשר והעיבוד. הגדרות אלה אינן קובעות משך וידאו בלתי מותנה או דיוק מוחלט בחותמות הזמן של אירועים בכל ממשק. חשיבה היסטורית תבנית ברירת המחדל שומרת חשיבה המשויכת להודעת המשתמש האחרונה. האפשרות preserve\_thinking יכולה לשמור בנוסף הסקה מהודעות היסטוריות; דוגמת היצרן המפורשת מפעילה אותה באמצעות true. הדבר יכול לתמוך בפיתוח איטרטיבי שבו החלטות קודמות נשארות רלוונטיות אחרי משוב כלים חדש. הוא שונה מהתנהגות השימור כברירת מחדל המתועדת של Qwen3.8 ומהנחיית Qwen3.5 לשמור בהיסטוריה תשובות סופיות בלבד. פעלו לפי הפורמט של גרסת המשקלים המסוימת במקום להחליף אותו בשקט בכללי היסטוריה מדור אחר. שימוש כסוכן Qwen מתעדת קריאה לכלים וממליצה על Qwen-Agent עם כלים מוגדרים או המחוברים דרך MCP, לצד Qwen Code לעבודת סוכן תכנות. הגדירו פעולות מותרות וקריטריוני השלמה נצפים. כלי יכול לבחון חומר שסופק או להחזיר תוצאת בדיקה אמיתית, ואז המודל יכול לעדכן את הניתוח שלו. המודל אינו מקבל גישה למערכת קבצים, למקורות עדכניים או לסביבת ביצוע רק בזכות התמחותו כסוכן. קלט ארוך במיוחד מתכון ההרחבה משתמש ב-YaRN עם הגדרות המיקום המשולבות של המודל הזה. מקדם ארבע מכוון לתהליך של כמיליון טוקנים; מקדם שתיים מוצע לעומסי עבודה של 524,288 טוקנים. הרחבה סטטית עלולה להפחית ביצועים בטקסטים קצרים יותר, ולכן עליה לנבוע מהצורך בפועל בהקשר ארוך. סמנו עמודים, פונקציות וגבולות מסמכים, ואז בקשו מסקנות המזהות את הראיות התומכות. המלצות יצירה ומגבלות סעיף Best Practices בכרטיס ממליץ על temperature 1.0, ‏top\_p 0.95, ‏top\_k 20, ‏min\_p 0, קנס נוכחות 0 וקנס חזרתיות 1.0 לחשיבה כללית. לתכנות מדויק, temperature משתנה ל-0.6. לתשובות ישירות, temperature הוא 0.7, ‏top\_p הוא 0.8 וקנס הנוכחות 1.5, עם יתר הערכים ללא שינוי. היצרן מזהיר שקנסות נוכחות גדולים יותר עלולים לערבב שפות או לפגוע מעט באיכות. הקצאות היצירה המומלצות הן 32,768 טוקנים לרוב השאלות ו-81,920 לעבודת מתמטיקה או תכנות קשה במיוחד. אלו אינן תקרות קשיחות שנקבעו בנפרד. הגדירו פורמט תשובה סופית ובדקו טקסט שחולץ, מסקנות מרחביות, חישובים וקוד מוצע מול המקור. הקשר גדול והסקה שנשמרת עוזרים להעביר ראיות לאורך המשימה; התוצר הניתן לסקירה נשאר התוצאה השימושית. משימה מעשית ### משימה מעשית דוגמה טכנית באנגלית ``` Calculate a series-circuit result A circuit is described in text: an ideal 12 V source is connected to two resistors, 3 Ω and 5 Ω, in series. Wires have zero resistance. Calculate total resistance, current and voltage across each resistor. Show formulas with units and check that the two voltage drops equal the source voltage. ``` #### התוצאה הצפויה ``` A worked solution with total resistance, shared current, both voltage drops and a voltage-sum check. ``` #### בדיקת התוצאה ``` Check that the same current flows through both series resistors and the computed voltage drops sum to 12 V. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3.6-27b` [`qwen/qwen3.6-27b`](https://ailoot.ai/models/he/#m=qwen%2Fqwen3.6-27b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.6-27b&fmt=chat) Alibaba /`qwen/qwen3.6-27b` ### התחלה Qwen3.6-27B הוא מודל הראייה והשפה הצפוף של Qwen לתכנות, להנמקת STEM ולניתוח חזותי. הוא מקבל טקסט, תמונות ווידאו ומחזיר טקסט, עם חשיבה לבחירה, שימור אופציונלי של הנמקה קודמת והקשר מקורי 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/qwen3.6-27b | 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 **$0.0009** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0054** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 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 **$0.0009** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0054** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים | לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/) ### דוגמאות לבקשות #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKהזרמה ב-Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "qwen/qwen3.6-27b", "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/qwen3.6-27b',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/qwen3.6-27b',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/qwen3.6-27b`](https://ailoot.ai/models/he/#m=qwen%2Fqwen3.6-27b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.6-27b&fmt=chat) #### כינויים לנתיבי שיטות השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה. #### מזהי מודלים קשורים IDs [`qwen/qwen3.6-27b`](https://ailoot.ai/models/he/#m=qwen%2Fqwen3.6-27b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.6-27b&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3.6-27b` [`qwen/qwen3.6-27b`](https://ailoot.ai/models/he/#m=qwen%2Fqwen3.6-27b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.6-27b&fmt=messages) Alibaba /`qwen/qwen3.6-27b` ### התחלה Qwen3.6-27B הוא מודל הראייה והשפה הצפוף של Qwen לתכנות, להנמקת STEM ולניתוח חזותי. הוא מקבל טקסט, תמונות ווידאו ומחזיר טקסט, עם חשיבה לבחירה, שימור אופציונלי של הנמקה קודמת והקשר מקורי 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/qwen3.6-27b | 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 **$0.0009** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0054** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 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 **$0.0009** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0054** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים | לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/) ### דוגמאות לבקשות #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages גוף JSON מינימלי ושלםcurl · השתמשו במסמך UTF-8 שלכםPython · שמרו את התוצאה המלאה ```json { "model": "qwen/qwen3.6-27b", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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/qwen3.6-27b', '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/qwen3.6-27b', '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/qwen3.6-27b`](https://ailoot.ai/models/he/#m=qwen%2Fqwen3.6-27b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.6-27b&fmt=messages) #### כינויים לנתיבי שיטות השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה. #### מזהי מודלים קשורים IDs [`qwen/qwen3.6-27b`](https://ailoot.ai/models/he/#m=qwen%2Fqwen3.6-27b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.6-27b&fmt=messages) FAQ · Qwen: Qwen3.6 27B אילו קלטים ותוצאות זמינים? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.6-27b`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3.6-27b`: `text` → `json`, `sse` באילו שדות הבקשה משתמשת? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.6-27b`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3.6-27b`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` אילו מגבלות חלות? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.6-27b`: `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.