Source: https://ailoot.ai/models/id/qwen-qwen3-5-397b-a17b/
Canonical: https://ailoot.ai/models/id/qwen-qwen3-5-397b-a17b/
Language: id

# Qwen: Qwen3.5 397B A17B

[Markdown](https://ailoot.ai/models/id/qwen-qwen3-5-397b-a17b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/id/qwen-qwen3-5-397b-a17b/facts.json)

## [Qwen: Qwen3.5 397B A17B](https://ailoot.ai/models/id/qwen-qwen3-5-397b-a17b/)

Qwen3.5-397B-A17B adalah model visi-bahasa mixture-of-experts Qwen dengan total 397 miliar parameter dan 17 miliar yang diaktifkan. Model ini menerima teks, gambar, dan video serta mengembalikan teks untuk tugas penalaran, pemrograman, dan agen, dengan mode berpikir yang dapat dipilih serta konteks native 262,144 token.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3.5-397b-a17b`](https://ailoot.ai/models/id/qwen-qwen3-5-397b-a17b/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3.5-397b-a17b`](https://ailoot.ai/models/id/qwen-qwen3-5-397b-a17b/#method-1)

Tentang model

Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.

Keunggulan Qwen3.5: checkpoint 397B-A17B

Qwen3.5-397B-A17B adalah model visi-bahasa mixture-of-experts yang telah melalui pascapelatihan dalam keluarga Qwen3.5. Model ini menerima teks, gambar, dan video serta menghasilkan teks: penjelasan, usulan kode, analisis, dan artefak dokumen yang diminta. Keluarga ini menggunakan fusi teks–visi sejak awal dan reinforcement learning pada tugas yang semakin kompleks untuk mengembangkan penalaran, pemrograman, agen, dan pemahaman visual. Cakupan linguistik yang didokumentasikan adalah 201 bahasa dan dialek, bukan janji keandalan yang identik untuk setiap bahasa atau bidang spesialis.

Pembuatnya secara terpisah menjelaskan Qwen3.5-Plus terkelola sebagai layanan yang bersesuaian dengan fitur produksi tambahan. Pertahankan identitas, konteks, dan resep pembuatan keluaran checkpoint terbuka ini sendiri, alih-alih mengimpor setiap fitur terkelola atau kontrol Qwen yang lebih baru. Edisi 397B-A17B yang spesifik tetap berbeda dari model dense dan expert yang lebih kecil dalam keluarga yang sama.

Ikhtisar model

Model ini memiliki total 397 miliar parameter dan mengaktifkan 17 miliar. Tata letak hibrida 60 lapisannya mengulangi tiga lapisan expert Gated DeltaNet yang diikuti satu lapisan expert gated-attention. Pembuatnya mencantumkan 512 routed expert, dengan pemilihan sepuluh routed expert bersama satu shared expert. Encoder visi dan prediksi multi-token merupakan bagian dari model. Parameter total, parameter aktif, dan ukuran penyimpanan checkpoint lengkap merupakan konsep yang berbeda; jumlah ini tidak menetapkan waktu respons tetap.

Konteks native-nya adalah 262,144 token, dengan perluasan bersyarat hingga 1,010,000. Teks, gambar atau video yang direpresentasikan, riwayat percakapan, penalaran, dan jawaban akhir berbagi alokasi urutan yang dikonfigurasi. Gunakan anggaran yang benar-benar dikonfigurasi untuk tugas, alih-alih menganggap dokumen terbesar dan jawaban terbesar otomatis muat bersama.

Menyiapkan bukti teks dan visual

Untuk proyek teknis, berikan spesifikasi, kode serta diagram yang relevan, dan tetapkan artefak yang harus dihasilkan. Minta usulan implementasi yang disusun menurut komponen terdampak dan didukung persyaratan yang diberikan. Untuk perbandingan dokumen, pertahankan pengenal bagian, label tabel, dan satuan serta minta tabel temuan dengan bukti untuk setiap baris. Untuk laporan multibahasa, tentukan bahasa sasaran dan istilah yang harus tetap tidak berubah.

Untuk pertanyaan gambar, pertahankan label kecil dan berikan definisi yang tidak ada dalam gambar. Untuk pertanyaan video, identifikasi kejadian yang relevan dan pertahankan urutan bingkai serta waktu. Bandingkan detail visual, kutipan, dan deskripsi kejadian yang dikembalikan dengan gambar, bagian teks, serta stempel waktu asli. Hasil tetap berupa analisis tekstual atau kode; masukan visual model tidak menyiratkan pembuatan gambar, video, atau ucapan.

Berpikir dan riwayat percakapan

Berpikir diaktifkan secara bawaan dan mendahului respons akhir. Pengaturan enable\_thinking dari pembuatnya dapat menonaktifkannya untuk jawaban langsung. Sakelar soft prompt /think dan /nothink yang lebih lama tidak didukung secara resmi untuk Qwen3.5. Buat artefak akhir mudah ditemukan setelah penalaran, seperti kesimpulan dengan pembatas, tabel bukti, atau usulan kode terpisah.

Kartu merekomendasikan mempertahankan jawaban akhir tanpa konten berpikir dalam pesan asisten historis. Itu berbeda dari opsi dan perilaku bawaan pemeliharaan penalaran historis yang diperkenalkan pada rilis berikutnya. Ikuti templat checkpoint yang tepat ini dan kaitkan koreksi atau pengamatan alat dengan tugas yang diperbaruinya.

Penggunaan agen

Qwen mendokumentasikan pemanggilan alat dan merekomendasikan Qwen-Agent dengan alat yang dikonfigurasi atau terhubung melalui MCP, serta Qwen Code untuk alur kerja agen pemrograman. Nyatakan operasi yang diizinkan, bukti yang tersedia, dan kriteria penyelesaian yang dapat diamati. Aplikasi menjalankan alat dan menyediakan hasilnya; model dapat menggunakan pengamatan itu untuk merevisi rencana atau penjelasannya. Usulan perintah atau patch tetap berbeda dari tindakan yang benar-benar selesai di lingkungan.

Teks dan video sangat panjang

Perluasan dari pembuatnya menggunakan YaRN dengan pengaturan posisi interleaved checkpoint ini sendiri. Faktor empat menargetkan alur kerja sekitar satu juta token; faktor dua disarankan untuk beban kerja 524,288 token. Penskalaan statis dapat memengaruhi kinerja teks yang lebih pendek, sehingga harus mengikuti kebutuhan nyata akan konteks lebih besar. Susun masukan panjang menurut dokumen, halaman, atau pengenal kode dan sisakan ruang untuk hasil.

Contoh video yang didukung secara bawaan menggunakan dua bingkai per detik. Untuk materi berdurasi dalam hitungan jam, pembuatnya merekomendasikan anggaran pemroses yang lebih besar, setara sekitar 224K token video untuk pengambilan sampel berlaju lebih tinggi. Itu merupakan resep yang bergantung pada konfigurasi, bukan jaminan durasi media, ingatan lengkap, atau presisi stempel waktu universal.

Panduan pembuatan keluaran dan batasan substantif

Bagian Best Practices checkpoint ini merekomendasikan temperature 0.6, top\_p 0.95, top\_k 20, dan min\_p 0 untuk mode berpikir, serta temperature 0.7, top\_p 0.8, top\_k 20, dan min\_p 0 untuk respons langsung. Rekomendasi spesifik ini berbeda dari beberapa edisi Qwen3.5 yang lebih kecil. Jika didukung, presence penalty antara nol dan dua dapat mengurangi pengulangan, tetapi nilai yang lebih tinggi dapat mencampurkan bahasa atau sedikit menurunkan kualitas.

Alokasi pembuatan keluaran yang direkomendasikan adalah 32,768 token untuk sebagian besar kueri dan 81,920 untuk pekerjaan matematika atau pemrograman yang sangat kompleks. Itu merupakan rekomendasi, bukan batas atas keluaran tegas yang independen. Tentukan format jawaban yang diperlukan dan periksa perhitungan, detail hasil ekstraksi, serta kode yang diusulkan terhadap sumber. Keluaran yang berguna adalah artefak tekstual konkret yang bukti serta asumsinya dapat ditinjau.

Tugas praktis

### Tugas praktis

Contoh teknis dalam bahasa Inggris

```
Reconcile a specification and implementation plan

Compare spec S1: users may delete only their own drafts, and published records cannot be deleted. Plan P1: show Delete for every record owned by the user, regardless of status. Return the exact mismatch, a corrected eligibility rule and test cases for an owned draft, owned published record and another user’s draft.
```

#### Hasil yang diharapkan

```
An evidence-linked mismatch, a corrected rule and three acceptance-test descriptions.
```

#### Periksa hasil

```
Check that both ownership and draft status are required rather than treating either condition as sufficient.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3.5-397b-a17b`

[`qwen/qwen3.5-397b-a17b`](https://ailoot.ai/models/id/#m=qwen%2Fqwen3.5-397b-a17b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-397b-a17b&fmt=chat)

Alibaba /`qwen/qwen3.5-397b-a17b`

### Mulai

Qwen3.5-397B-A17B adalah model visi-bahasa mixture-of-experts Qwen dengan total 397 miliar parameter dan 17 miliar yang diaktifkan. Model ini menerima teks, gambar, dan video serta mengembalikan teks untuk tugas penalaran, pemrograman, dan agen, dengan mode berpikir yang dapat dipilih serta konteks native 262,144 token.

Masukan yang diterima

Teks

Hasil

Teks

### Tersedia di Ailoot · masukan & metode

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Masukan

`text`

Keluaran

`text`

Format keluaran

json atau SSE

| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Kolom`model` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan qwen/qwen3.5-397b-a17b | Bawaan— |
| Kolom`messages` | Jenis`message[]` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Item minimum: 1 | Bawaan— |
| Kolom`messages[].role` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Contoh: system, user, assistant, tool, function Kondisi: Peran ini direpresentasikan secara eksplisit oleh tipe kompatibilitas dalam kode sumber; kumpulan peran model yang tepat tetap khusus untuk tiap model. Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`messages[].content` | Jenis`string\|content_part[]\|null` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
| Kolom`messages[].tool_calls` | Jenis`tool_call[]` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
| Kolom`messages[].tool_call_id` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: role=tool; gunakan ID yang benar-benar dikembalikan | Bawaan— |
| Kolom`messages[].name` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
| Kolom`messages[].reasoning_content` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: Kirim kembali penalaran yang benar-benar dikembalikan jika model ini menggunakannya | Bawaan— |
| Kolom`messages[].reasoning_details` | Jenis`object\|array` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`max_tokens` | Jenis`integer` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`max_completion_tokens` | Jenis`integer` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`stream` | Jenis`boolean` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse |
| Kolom`stream_options.include_usage` | Jenis`boolean` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`temperature` | Jenis`number` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`top_p` | Jenis`number` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`stop` | Jenis`string\|string[]` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`tools` | Jenis`function_tool[]` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`tools[].type` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan function Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`tools[].function.name` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Berlaku jika: alat fungsi disediakan | Bawaan— |
| Kolom`tools[].function.description` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
| Kolom`tools[].function.parameters` | Jenis`JSON_schema` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
| Kolom`tool_choice` | Jenis`string\|object` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`parallel_tool_calls` | Jenis`boolean` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`response_format` | Jenis`object` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`reasoning_effort` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`reasoning` | Jenis`object` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`service_tier` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`instructions` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kolom kompatibilitas | Bawaan— |
| Kolom`functions` | Jenis`function[]` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`function_call` | Jenis`string\|object` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`prompt_cache_options` | Jenis`object` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`modalities` | Jenis`string[]` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan text | Bawaan— |
| Kolom`provider` | Jenis`object` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kondisi: provider.options ditolak pada rute teks Ultra ini | Bawaan— |
| Kolom`cache_control.ttl` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kondisi: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan | Bawaan— |

Kombinasi bahan masukan

**Teks** · Teks UTF8

`messages[].content`

Parameter metode dan siklus hidup

| Parameter | Kontrak |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Kontrakapplication/json |
| Parameter`required` | Kontrakmodel, messages |
| Parameter`material_types` | Kontraktext |
| Parameter`messages` | Kontrakarray pesan dengan struktur role/content |
| Parameter`file_material` | Kontrakdokumen UTF-8 yang sebenarnya dimasukkan sebagai teks apa adanya; ID file tidak disimpulkan |
| Parameter`optional_controls` | Kontrakstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parameter`control_scope` | Kontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeda dari alat yang dihosting |
| Parameter`output_modalities` | Kontraktext |
| Parameter`hosted_operations` | Kontrakfalse |
| Parameter`multimodal_input_binding` | Kontraknull |

Siklus hidup: `synchronous_or_streamed`

Kirim ID model yang tepat bersama messages.

Panjang konteks bukan batas keluaran.

File teks dapat menyediakan teks apa adanya; masukan gambar/audio/objek file memerlukan pengikatan yang tepat.

### Paket

Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.

Mode Fast

Tarif standar Saat mode fast dipilih

Mode Flex

Tarif standar Saat mode flex dipilih

Upaya penalaran maksimum

Tarif standar Saat upaya penalaran maksimum menggunakan penyesuaian default

#### Tarif Ailoot

#### Harga menurut konfigurasi

Cocokkan setiap biaya dengan kondisi yang ditampilkan. Gunakan satu tarif untuk setiap kelompok konfigurasi alternatif.

| Konfigurasi | Jadwal tarif | Token konteks, lebih dari | Token konteks, hingga dan termasuk | Biaya |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurasiTarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Token konteks, lebih dari— | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan **$0.00078** / 1K token Keluaran · Token keluaran **$0.00468** / 1K token Masukan · Pembacaan cache **$0** / 1K token Masukan · Penulisan cache **$0** / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam **—** / 1K token |
| KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 1 | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari0 | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan **$0.00078** / 1K token Keluaran · Token keluaran **$0.00468** / 1K token Masukan · Pembacaan cache **$0** / 1K token Masukan · Penulisan cache **$0** / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam **—** / 1K token |

Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. [Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →](https://ailoot.ai/docs/id/billing/reserve/)

### Contoh permintaan

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKAliran 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/qwen3.5-397b-a17b", "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/qwen3.5-397b-a17b',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/qwen3.5-397b-a17b',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")
```

### Terima dan simpan hasil

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json atau SSE

##### Simpan semua hasil yang selesai

Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan.

Simpan setiap alternatif jawaban beserta konten, panggilan alat, dan penalarannya. Dalam SSE, gabungkan delta menurut indeks alternatif jawaban/alat, lalu pertahankan alasan penghentian akhir dan data penggunaan.

##### Jika respons asli perlu diperiksa

Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan.

Kolom respons

| Kolom | Jenis |
| --- | --- |
| Kolom`choices[].index` | Jenisinteger |
| Kolom`choices[].message.content` | Jenisstring\|null |
| Kolom`choices[].message.tool_calls` | Jenistool\_call\[\] |
| Kolom`choices[].message.reasoning_content` | Jenisstring |
| Kolom`choices[].message.reasoning_details` | Jenisobject\|array |
| Kolom`choices[].finish_reason` | Jenisstring\|null |
| Kolom`usage` | Jenisobject |

Kesalahan dan langkah berikutnya

| Respons | Kondisi | Langkah berikutnya |
| --- | --- | --- |
| Respons400 · `invalid_request_error` | KondisiBidang wajib, representasi materi, atau nilai parameter tidak valid | Langkah berikutnyaPerbaiki bidang yang ditunjukkan sebelum permintaan pembuatan baru. |

### Alias

#### Alias model

**Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3.5-397b-a17b`](https://ailoot.ai/models/id/#m=qwen%2Fqwen3.5-397b-a17b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-397b-a17b&fmt=chat)

#### Alias jalur metode

Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.

#### ID pemanggil terkait

[`qwen/qwen3.5-397b-a17b`](https://ailoot.ai/models/id/#m=qwen%2Fqwen3.5-397b-a17b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-397b-a17b&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3.5-397b-a17b`

[`qwen/qwen3.5-397b-a17b`](https://ailoot.ai/models/id/#m=qwen%2Fqwen3.5-397b-a17b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-397b-a17b&fmt=messages)

Alibaba /`qwen/qwen3.5-397b-a17b`

### Mulai

Qwen3.5-397B-A17B adalah model visi-bahasa mixture-of-experts Qwen dengan total 397 miliar parameter dan 17 miliar yang diaktifkan. Model ini menerima teks, gambar, dan video serta mengembalikan teks untuk tugas penalaran, pemrograman, dan agen, dengan mode berpikir yang dapat dipilih serta konteks native 262,144 token.

Masukan yang diterima

Teks

Hasil

json · sse

### Tersedia di Ailoot · masukan & metode

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Masukan

`text`

Keluaran

`json`, `sse`

Format keluaran

JSON atau SSE

| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Kolom`model` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan qwen/qwen3.5-397b-a17b | Bawaan— |
| Kolom`messages` | Jenis`message[]` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
| Kolom`messages[].role` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan user, assistant | Bawaan— |
| Kolom`messages[].content` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
| Kolom`max_tokens` | Jenis`integer` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
| Kolom`stream` | Jenis`boolean` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse |

Kombinasi bahan masukan

**Teks** · Teks UTF-8

`string messages[].content`

Parameter metode dan siklus hidup

| Parameter | Kontrak |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Kontrakapplication/json |
| Parameter`required` | Kontrakmodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Kontrakstream |
| Parameter`material_types` | Kontraktext |
| Parameter`text_file_material` | KontrakBaca dokumen UTF-8 yang sebenarnya dan masukkan teksnya ke string masukan atau konten pesan yang ditunjukkan. |

Siklus hidup: `synchronous_or_streamed`

### Paket

Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.

Mode Fast

Tarif standar Saat mode fast dipilih

Mode Flex

Tarif standar Saat mode flex dipilih

Upaya penalaran maksimum

Tarif standar Saat upaya penalaran maksimum menggunakan penyesuaian default

#### Tarif Ailoot

#### Harga menurut konfigurasi

Cocokkan setiap biaya dengan kondisi yang ditampilkan. Gunakan satu tarif untuk setiap kelompok konfigurasi alternatif.

| Konfigurasi | Jadwal tarif | Token konteks, lebih dari | Token konteks, hingga dan termasuk | Biaya |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurasiTarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Token konteks, lebih dari— | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan **$0.00078** / 1K token Keluaran · Token keluaran **$0.00468** / 1K token Masukan · Pembacaan cache **$0** / 1K token Masukan · Penulisan cache **$0** / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam **—** / 1K token |
| KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 1 | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari0 | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan **$0.00078** / 1K token Keluaran · Token keluaran **$0.00468** / 1K token Masukan · Pembacaan cache **$0** / 1K token Masukan · Penulisan cache **$0** / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam **—** / 1K token |

Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. [Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →](https://ailoot.ai/docs/id/billing/reserve/)

### Contoh permintaan

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Isi permintaan JSON minimal yang lengkapcurl · gunakan dokumen UTF-8 AndaPython · simpan hasil secara lengkap

```json
{
  "model": "qwen/qwen3.5-397b-a17b",
  "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/qwen3.5-397b-a17b', '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/qwen3.5-397b-a17b', '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))
```

### Terima dan simpan hasil

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON atau SSE

##### Simpan semua hasil yang selesai

Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan.

Simpan semua blok konten, tanda tangan penalaran, dan ID penggunaan alat yang sebenarnya. Gabungkan semua delta blok SSE; blok teks pertama bukan keseluruhan keluaran.

##### Jika respons asli perlu diperiksa

Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan.

Kolom respons

| Kolom | Jenis |
| --- | --- |
| Kolom`id` | Jenisstring |
| Kolom`model` | Jenisstring |
| Kolom`content[]` | Jenistext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Kolom`stop_reason` | Jenisstring\|null |
| Kolom`usage` | Jenisobject |

Kesalahan dan langkah berikutnya

| Respons | Kondisi | Langkah berikutnya |
| --- | --- | --- |
| Respons400 · `invalid_request_error` | KondisiBidang wajib, representasi materi, atau nilai parameter tidak valid | Langkah berikutnyaPerbaiki bidang yang ditunjukkan sebelum permintaan pembuatan baru. |

### Alias

#### Alias model

**Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3.5-397b-a17b`](https://ailoot.ai/models/id/#m=qwen%2Fqwen3.5-397b-a17b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-397b-a17b&fmt=messages)

#### Alias jalur metode

Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.

#### ID pemanggil terkait

[`qwen/qwen3.5-397b-a17b`](https://ailoot.ai/models/id/#m=qwen%2Fqwen3.5-397b-a17b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-397b-a17b&fmt=messages)

FAQ · Qwen: Qwen3.5 397B A17B

Input dan hasil apa yang tersedia?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.5-397b-a17b`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3.5-397b-a17b`: `text` → `json`, `sse`

Kolom apa yang digunakan permintaan?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.5-397b-a17b`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3.5-397b-a17b`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Batasan apa yang berlaku?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.5-397b-a17b`: `messages.min_items`: `1`

Hubungkan Ailoot ke Claude Code, OpenCode, Hermes, atau aplikasi Anda.

## Perusahaan dan portofolio proyeknya

Perusahaan dan portofolio proyeknya: jutaan pelanggan; penjualan miliaran setiap bulan.

## Beli token dengan diskon.

Diskon langganan untuk pekerjaan rutin. Kode promo — hingga 50% untuk pembelian token.

Langganan

Pilih paket dengan diskon untuk permintaan rutin Anda.

Kode promo hingga 50%

Masukkan kode saat membeli. Harga dihitung ulang sesuai promosi aktif.

Biaya dalam riwayat

Model, token, dan jumlah tagihan disimpan untuk setiap permintaan.

[Pilih langganan](https://ailoot.ai/docs/id/billing/subscriptions/) · [Lihat harga model](https://ailoot.ai/models/id/)

## Hubungkan API ke produk yang Anda jual.

SaaS, aplikasi, dan bot — sesuai penawaran dan perjanjian lisensi Ailoot. Untuk penjualan kembali, mintalah lisensi reseller.

Aplikasi komersial

Integrasikan pembuatan teks, gambar, video, dan suara dalam fitur berbayar layanan Anda.

Lisensi reseller

Kirim deskripsi proyek dan skema akses. Mintalah ketentuan penggunaan dan penjualan kembali secara tertulis.

Dokumen di situs

Penawaran, perjanjian lisensi, dan kebijakan pemrosesan data tersedia sebelum koneksi.

[Minta lisensi reseller](mailto:support@ailoot.ai) · [Penawaran dan perjanjian lisensi](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=id)

## Ailoot · Perusahaan dan portofolio proyeknya





Ailoot bertumpu pada pengalaman operasional yang teruji, basis pelanggan yang besar, layanan yang stabil, dan pemantauan KPI berkelanjutan.





Perusahaan dan portofolio proyeknya: jutaan pelanggan; penjualan miliaran setiap bulan.





Ailoot memanfaatkan pengalaman operasional ini untuk akses API ke fitur AI dalam produk pelanggan, agen, aplikasi, dan otomatisasi.