Snapshot tetap Plus tanggal 20 April
Qwen3.5 Plus 2026-04-20 adalah snapshot tanggal 20 April 2026 dari keluarga visi-bahasa native Plus Qwen. Pemberitahuan rilis dari pembuatnya mengidentifikasi peningkatan besar dalam pemrograman berbasis agen dibandingkan snapshot tanggal 15 Februari, bersama efisiensi inferensi yang lebih baik serta kemampuan pengetahuan, penalaran, dan konteks panjang yang dipertahankan. Pisahkan edisi bertanggal ini dari nama Plus yang terus berubah dan dari checkpoint terbuka Qwen3.5-397B-A17B.
Keluarga ini menerima teks beserta gambar atau video dan menghasilkan hasil tekstual. Cakupan itu mendukung tugas pengembangan yang dipandu tangkapan layar, pertanyaan tentang diagram teknis, atau penjelasan berbasis dokumen. Nama snapshot sendiri tidak menetapkan jumlah parameter, expert aktif, atau arsitektur tepat checkpoint terbuka, sehingga angka-angka tersebut tidak diberikan kepada edisi ini di sini.
Pemrograman berbasis agen
Perubahan utama rilis ini adalah kemampuan pemrograman yang lebih baik dalam alur kerja agen. Berikan persyaratan proyek, berkas atau cuplikan yang relevan, perilaku yang ada, dan artefak yang diharapkan saat penyelesaian. Untuk tugas dari tangkapan layar ke antarmuka, sertakan referensi visual dan batasan fungsional, lalu minta sumber yang dapat diedit serta penjelasan perilaku yang dimaksud. Untuk perubahan repositori, identifikasi fitur yang terdampak dan masukan yang menunjukkan masalah, lalu minta patch dan pemeriksaan yang diperlukan untuk menilainya.
Alur kerja pemrograman beberapa langkah mendapat manfaat dari umpan balik aktual: hasil pemeriksaan, galat yang diamati, dan temuan tinjauan dapat dikembalikan ke model seiring kemajuan pekerjaan. Aplikasi mengendalikan alat dan menjalankan tindakan yang diizinkan. Minta laporan tentang apa yang diusulkan, apa yang diamati, dan apa yang masih belum terselesaikan.
Pengetahuan dan penalaran
Pembuatnya menyatakan bahwa snapshot mempertahankan pengetahuan dan penalaran yang kuat sambil meningkatkan pekerjaan agen. Untuk tugas analitis, pisahkan fakta sumber dari asumsi dan tentukan kesimpulan yang dicari. Minta bagian teks, nilai, atau pengenal kode pendukung agar hasil dapat diperiksa. Untuk laporan profesional, berikan materi yang relevan dan bagian yang diinginkan, alih-alih mengandalkan model untuk mengetahui konteks proyek privat yang hilang.
Keluarga Qwen3.5 Plus didokumentasikan sebagai hybrid thinking, dengan mode berpikir aktif secara bawaan. Alur kerja keluarganya dapat menghasilkan respons langsung ketika berpikir dinonaktifkan, sedangkan konten penalaran dan jawaban akhir diperlakukan terpisah. Antarmuka snapshot April yang spesifik harus menggunakan kontrolnya sendiri yang didokumentasikan; deskripsi mode keluarga bukan janji bahwa setiap aplikasi menyediakan parameter tertentu.
Pekerjaan konteks panjang
Tabel khusus snapshot tanggal 20 April Alibaba memberikan konteks 1,000,000 token, masukan maksimum 991,808 token untuk respons langsung atau 983,616 untuk mode berpikir, dan keluaran maksimum 65,536 dalam kedua mode. Jangan memindahkan angka konteks native atau perluasan checkpoint terbuka Qwen3.5 menjadi batas tegas snapshot Plus ini. Siapkan masukan panjang dengan batas dokumen, pengenal halaman, jalur kode, dan definisi yang diperlukan untuk tugas.
Permintaan yang berguna dapat meminta tabel pemetaan persyaratan ke implementasi, perbandingan dokumen, atau laporan yang mengidentifikasi bukti untuk setiap kesimpulan. Keluarkan materi yang tidak berkaitan dari prompt dan sisakan ruang untuk jawaban. Kemampuan konteks panjang membantu menyatukan lebih banyak bukti; hal itu bukan jaminan ingatan lengkap atau pengganti pertanyaan yang jelas.
Persiapan tugas bergaya produksi
Produsennya memosisikan edisi ini untuk agen kompleks, alur kerja pemrograman, dan penggunaan berorientasi throughput. Tetapkan hasil tugas yang dapat diamati: berkas yang harus dihasilkan, perilaku yang harus diimplementasikan, atau temuan yang harus dijelaskan. Jika alat terhubung, bedakan hasil nyata yang dikembalikannya dari usulan teks model. Tetapkan format akhir agar artefak dapat masuk ke alur kerja tinjauan atau aplikasi, sambil memeriksa sintaks dan kontennya secara terpisah.
Tabel khusus snapshot mencantumkan function calling, keluaran terstruktur, pencarian web, prefix completion, dan caching konteks; inferensi batch dan fine-tuning tidak didukung. Ini merupakan fitur alur kerja produsen, dan batas berkas media tetap merupakan spesifikasi terpisah. Karena itu, permintaan teks berbentuk JSON, eksekusi kode, atau retrieval sumber harus tetap dipandang sebagai alur kerja yang diminta, bukan jaminan native yang diasumsikan. Peningkatan yang dijelaskan pembuatnya bersifat kualitatif; hal itu tidak boleh berubah menjadi janji latensi atau throughput tanpa syarat.
Batasan praktis
Sertakan edisi Plus bertanggal yang tepat dan materi sumber bersama hasil saat membandingkan revisi berikutnya. Periksa kode yang dihasilkan, perhitungan, dan detail visual hasil ekstraksi terhadap sumber yang diberikan, serta nyatakan bukti yang belum terselesaikan secara eksplisit. Hasil yang berguna adalah artefak tekstual konkret yang dikaitkan dengan persyaratan tugas, dengan identitas Plus bertanggal yang tepat serta batas masukan, keluaran, dan alat produsen yang didokumentasikan tetap dinyatakan secara eksplisit.
", "aboutText": "Snapshot tetap Plus tanggal 20 April\n\nQwen3.5 Plus 2026-04-20 adalah snapshot tanggal 20 April 2026 dari keluarga visi-bahasa native Plus Qwen. Pemberitahuan rilis dari pembuatnya mengidentifikasi peningkatan besar dalam pemrograman berbasis agen dibandingkan snapshot tanggal 15 Februari, bersama efisiensi inferensi yang lebih baik serta kemampuan pengetahuan, penalaran, dan konteks panjang yang dipertahankan. Pisahkan edisi bertanggal ini dari nama Plus yang terus berubah dan dari checkpoint terbuka Qwen3.5-397B-A17B.\n\nKeluarga ini menerima teks beserta gambar atau video dan menghasilkan hasil tekstual. Cakupan itu mendukung tugas pengembangan yang dipandu tangkapan layar, pertanyaan tentang diagram teknis, atau penjelasan berbasis dokumen. Nama snapshot sendiri tidak menetapkan jumlah parameter, expert aktif, atau arsitektur tepat checkpoint terbuka, sehingga angka-angka tersebut tidak diberikan kepada edisi ini di sini.\n\nPemrograman berbasis agen\n\nPerubahan utama rilis ini adalah kemampuan pemrograman yang lebih baik dalam alur kerja agen. Berikan persyaratan proyek, berkas atau cuplikan yang relevan, perilaku yang ada, dan artefak yang diharapkan saat penyelesaian. Untuk tugas dari tangkapan layar ke antarmuka, sertakan referensi visual dan batasan fungsional, lalu minta sumber yang dapat diedit serta penjelasan perilaku yang dimaksud. Untuk perubahan repositori, identifikasi fitur yang terdampak dan masukan yang menunjukkan masalah, lalu minta patch dan pemeriksaan yang diperlukan untuk menilainya.\n\nAlur kerja pemrograman beberapa langkah mendapat manfaat dari umpan balik aktual: hasil pemeriksaan, galat yang diamati, dan temuan tinjauan dapat dikembalikan ke model seiring kemajuan pekerjaan. Aplikasi mengendalikan alat dan menjalankan tindakan yang diizinkan. Minta laporan tentang apa yang diusulkan, apa yang diamati, dan apa yang masih belum terselesaikan.\n\nPengetahuan dan penalaran\n\nPembuatnya menyatakan bahwa snapshot mempertahankan pengetahuan dan penalaran yang kuat sambil meningkatkan pekerjaan agen. Untuk tugas analitis, pisahkan fakta sumber dari asumsi dan tentukan kesimpulan yang dicari. Minta bagian teks, nilai, atau pengenal kode pendukung agar hasil dapat diperiksa. Untuk laporan profesional, berikan materi yang relevan dan bagian yang diinginkan, alih-alih mengandalkan model untuk mengetahui konteks proyek privat yang hilang.\n\nKeluarga Qwen3.5 Plus didokumentasikan sebagai hybrid thinking, dengan mode berpikir aktif secara bawaan. Alur kerja keluarganya dapat menghasilkan respons langsung ketika berpikir dinonaktifkan, sedangkan konten penalaran dan jawaban akhir diperlakukan terpisah. Antarmuka snapshot April yang spesifik harus menggunakan kontrolnya sendiri yang didokumentasikan; deskripsi mode keluarga bukan janji bahwa setiap aplikasi menyediakan parameter tertentu.\n\nPekerjaan konteks panjang\n\nTabel khusus snapshot tanggal 20 April Alibaba memberikan konteks 1,000,000 token, masukan maksimum 991,808 token untuk respons langsung atau 983,616 untuk mode berpikir, dan keluaran maksimum 65,536 dalam kedua mode. Jangan memindahkan angka konteks native atau perluasan checkpoint terbuka Qwen3.5 menjadi batas tegas snapshot Plus ini. Siapkan masukan panjang dengan batas dokumen, pengenal halaman, jalur kode, dan definisi yang diperlukan untuk tugas.\n\nPermintaan yang berguna dapat meminta tabel pemetaan persyaratan ke implementasi, perbandingan dokumen, atau laporan yang mengidentifikasi bukti untuk setiap kesimpulan. Keluarkan materi yang tidak berkaitan dari prompt dan sisakan ruang untuk jawaban. Kemampuan konteks panjang membantu menyatukan lebih banyak bukti; hal itu bukan jaminan ingatan lengkap atau pengganti pertanyaan yang jelas.\n\nPersiapan tugas bergaya produksi\n\nProdusennya memosisikan edisi ini untuk agen kompleks, alur kerja pemrograman, dan penggunaan berorientasi throughput. Tetapkan hasil tugas yang dapat diamati: berkas yang harus dihasilkan, perilaku yang harus diimplementasikan, atau temuan yang harus dijelaskan. Jika alat terhubung, bedakan hasil nyata yang dikembalikannya dari usulan teks model. Tetapkan format akhir agar artefak dapat masuk ke alur kerja tinjauan atau aplikasi, sambil memeriksa sintaks dan kontennya secara terpisah.\n\nTabel khusus snapshot mencantumkan function calling, keluaran terstruktur, pencarian web, prefix completion, dan caching konteks; inferensi batch dan fine-tuning tidak didukung. Ini merupakan fitur alur kerja produsen, dan batas berkas media tetap merupakan spesifikasi terpisah. Karena itu, permintaan teks berbentuk JSON, eksekusi kode, atau retrieval sumber harus tetap dipandang sebagai alur kerja yang diminta, bukan jaminan native yang diasumsikan. Peningkatan yang dijelaskan pembuatnya bersifat kualitatif; hal itu tidak boleh berubah menjadi janji latensi atau throughput tanpa syarat.\n\nBatasan praktis\n\nSertakan edisi Plus bertanggal yang tepat dan materi sumber bersama hasil saat membandingkan revisi berikutnya. Periksa kode yang dihasilkan, perhitungan, dan detail visual hasil ekstraksi terhadap sumber yang diberikan, serta nyatakan bukti yang belum terselesaikan secara eksplisit. Hasil yang berguna adalah artefak tekstual konkret yang dikaitkan dengan persyaratan tugas, dengan identitas Plus bertanggal yang tepat serta batas masukan, keluaran, dan alat produsen yang didokumentasikan tetap dinyatakan secara eksplisit.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Contoh teknis dalam bahasa Inggris
Repair an asynchronous search race\n\nA search field calls fetchResults(query).then(render) after each keystroke. Results for an older query sometimes arrive after the latest query and overwrite the screen. Propose a focused JavaScript change that renders only the newest request's result. Preserve the existing fetchResults and render interfaces, handle request failures and describe a reversed-response-order test.A code proposal, a brief request-order explanation and a deterministic out-of-order response test.Check an older response cannot overwrite the latest result, including after a failed newer request.qwen/qwen3.5-plus-20260420Qwen3.5 Plus 2026-04-20 adalah snapshot tetap tanggal 20 April dari model visi-bahasa Plus Qwen. Pembuatnya menyoroti peningkatan pemrograman berbasis agen sambil mempertahankan penalaran, pengetahuan, dan pekerjaan konteks panjang, untuk tugas kompleks yang menggabungkan teks atau materi visual yang diberikan dengan hasil akhir konkret.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
Snapshot tetap Plus tanggal 20 April
Qwen3.5 Plus 2026-04-20 adalah snapshot tanggal 20 April 2026 dari keluarga visi-bahasa native Plus Qwen. Pemberitahuan rilis dari pembuatnya mengidentifikasi peningkatan besar dalam pemrograman berbasis agen dibandingkan snapshot tanggal 15 Februari, bersama efisiensi inferensi yang lebih baik serta kemampuan pengetahuan, penalaran, dan konteks panjang yang dipertahankan. Pisahkan edisi bertanggal ini dari nama Plus yang terus berubah dan dari checkpoint terbuka Qwen3.5-397B-A17B.
Keluarga ini menerima teks beserta gambar atau video dan menghasilkan hasil tekstual. Cakupan itu mendukung tugas pengembangan yang dipandu tangkapan layar, pertanyaan tentang diagram teknis, atau penjelasan berbasis dokumen. Nama snapshot sendiri tidak menetapkan jumlah parameter, expert aktif, atau arsitektur tepat checkpoint terbuka, sehingga angka-angka tersebut tidak diberikan kepada edisi ini di sini.
Pemrograman berbasis agen
Perubahan utama rilis ini adalah kemampuan pemrograman yang lebih baik dalam alur kerja agen. Berikan persyaratan proyek, berkas atau cuplikan yang relevan, perilaku yang ada, dan artefak yang diharapkan saat penyelesaian. Untuk tugas dari tangkapan layar ke antarmuka, sertakan referensi visual dan batasan fungsional, lalu minta sumber yang dapat diedit serta penjelasan perilaku yang dimaksud. Untuk perubahan repositori, identifikasi fitur yang terdampak dan masukan yang menunjukkan masalah, lalu minta patch dan pemeriksaan yang diperlukan untuk menilainya.
Alur kerja pemrograman beberapa langkah mendapat manfaat dari umpan balik aktual: hasil pemeriksaan, galat yang diamati, dan temuan tinjauan dapat dikembalikan ke model seiring kemajuan pekerjaan. Aplikasi mengendalikan alat dan menjalankan tindakan yang diizinkan. Minta laporan tentang apa yang diusulkan, apa yang diamati, dan apa yang masih belum terselesaikan.
Pengetahuan dan penalaran
Pembuatnya menyatakan bahwa snapshot mempertahankan pengetahuan dan penalaran yang kuat sambil meningkatkan pekerjaan agen. Untuk tugas analitis, pisahkan fakta sumber dari asumsi dan tentukan kesimpulan yang dicari. Minta bagian teks, nilai, atau pengenal kode pendukung agar hasil dapat diperiksa. Untuk laporan profesional, berikan materi yang relevan dan bagian yang diinginkan, alih-alih mengandalkan model untuk mengetahui konteks proyek privat yang hilang.
Keluarga Qwen3.5 Plus didokumentasikan sebagai hybrid thinking, dengan mode berpikir aktif secara bawaan. Alur kerja keluarganya dapat menghasilkan respons langsung ketika berpikir dinonaktifkan, sedangkan konten penalaran dan jawaban akhir diperlakukan terpisah. Antarmuka snapshot April yang spesifik harus menggunakan kontrolnya sendiri yang didokumentasikan; deskripsi mode keluarga bukan janji bahwa setiap aplikasi menyediakan parameter tertentu.
Pekerjaan konteks panjang
Tabel khusus snapshot tanggal 20 April Alibaba memberikan konteks 1,000,000 token, masukan maksimum 991,808 token untuk respons langsung atau 983,616 untuk mode berpikir, dan keluaran maksimum 65,536 dalam kedua mode. Jangan memindahkan angka konteks native atau perluasan checkpoint terbuka Qwen3.5 menjadi batas tegas snapshot Plus ini. Siapkan masukan panjang dengan batas dokumen, pengenal halaman, jalur kode, dan definisi yang diperlukan untuk tugas.
Permintaan yang berguna dapat meminta tabel pemetaan persyaratan ke implementasi, perbandingan dokumen, atau laporan yang mengidentifikasi bukti untuk setiap kesimpulan. Keluarkan materi yang tidak berkaitan dari prompt dan sisakan ruang untuk jawaban. Kemampuan konteks panjang membantu menyatukan lebih banyak bukti; hal itu bukan jaminan ingatan lengkap atau pengganti pertanyaan yang jelas.
Persiapan tugas bergaya produksi
Produsennya memosisikan edisi ini untuk agen kompleks, alur kerja pemrograman, dan penggunaan berorientasi throughput. Tetapkan hasil tugas yang dapat diamati: berkas yang harus dihasilkan, perilaku yang harus diimplementasikan, atau temuan yang harus dijelaskan. Jika alat terhubung, bedakan hasil nyata yang dikembalikannya dari usulan teks model. Tetapkan format akhir agar artefak dapat masuk ke alur kerja tinjauan atau aplikasi, sambil memeriksa sintaks dan kontennya secara terpisah.
Tabel khusus snapshot mencantumkan function calling, keluaran terstruktur, pencarian web, prefix completion, dan caching konteks; inferensi batch dan fine-tuning tidak didukung. Ini merupakan fitur alur kerja produsen, dan batas berkas media tetap merupakan spesifikasi terpisah. Karena itu, permintaan teks berbentuk JSON, eksekusi kode, atau retrieval sumber harus tetap dipandang sebagai alur kerja yang diminta, bukan jaminan native yang diasumsikan. Peningkatan yang dijelaskan pembuatnya bersifat kualitatif; hal itu tidak boleh berubah menjadi janji latensi atau throughput tanpa syarat.
Batasan praktis
Sertakan edisi Plus bertanggal yang tepat dan materi sumber bersama hasil saat membandingkan revisi berikutnya. Periksa kode yang dihasilkan, perhitungan, dan detail visual hasil ekstraksi terhadap sumber yang diberikan, serta nyatakan bukti yang belum terselesaikan secara eksplisit. Hasil yang berguna adalah artefak tekstual konkret yang dikaitkan dengan persyaratan tugas, dengan identitas Plus bertanggal yang tepat serta batas masukan, keluaran, dan alat produsen yang didokumentasikan tetap dinyatakan secara eksplisit.
POST /v1/chat/completionstexttext| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan qwen/qwen3.5-plus-20260420 | Bawaan— |
Kolommessages | Jenismessage[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Item minimum: 1 | Bawaan— |
Kolommessages[].role | Jenisstring | 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— |
Kolommessages[].content | Jenisstring|content_part[]|null | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].tool_calls | Jenistool_call[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].tool_call_id | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: role=tool; gunakan ID yang benar-benar dikembalikan | Bawaan— |
Kolommessages[].name | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].reasoning_content | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: Kirim kembali penalaran yang benar-benar dikembalikan jika model ini menggunakannya | Bawaan— |
Kolommessages[].reasoning_details | Jenisobject|array | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommax_tokens | Jenisinteger | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommax_completion_tokens | Jenisinteger | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomstream | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse |
Kolomstream_options.include_usage | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtemperature | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtop_p | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomstop | Jenisstring|string[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools | Jenisfunction_tool[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools[].type | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan function Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools[].function.name | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Berlaku jika: alat fungsi disediakan | Bawaan— |
Kolomtools[].function.description | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomtools[].function.parameters | JenisJSON_schema | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomtool_choice | Jenisstring|object | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomparallel_tool_calls | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomresponse_format | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomreasoning_effort | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomreasoning | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomservice_tier | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolominstructions | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kolom kompatibilitas | Bawaan— |
Kolomfunctions | Jenisfunction[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomfunction_call | Jenisstring|object | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomprompt_cache_options | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommodalities | Jenisstring[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan text | Bawaan— |
Kolomprovider | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kondisi: provider.options ditolak pada rute teks Ultra ini | Bawaan— |
Kolomcache_control.ttl | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kondisi: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan | Bawaan— |
Teks · Teks UTF8
messages[].content
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametermessages | Kontrakarray pesan dengan struktur role/content |
Parameterfile_material | Kontrakdokumen UTF-8 yang sebenarnya dimasukkan sebagai teks apa adanya; ID file tidak disimpulkan |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Kontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeda dari alat yang dihosting |
Parameteroutput_modalities | Kontraktext |
Parameterhosted_operations | Kontrakfalse |
Parametermultimodal_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.
Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.
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 $0.0006 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.0036 / 1K token Masukan · Pembacaan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache $0.00075 / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 1 | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari0 | Token konteks, hingga dan termasuk256.000 | Biaya Masukan · Token masukan $0.0006 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.0036 / 1K token Masukan · Pembacaan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache $0.00075 / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 2 | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari256.000 | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.00075 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.0045 / 1K token Masukan · Pembacaan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache $0.0009375 / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen/qwen3.5-plus-20260420", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3.5-plus-20260420',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen3.5-plus-20260420',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson atau SSE
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.
Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan.
| Kolom | Jenis |
|---|---|
Kolomchoices[].index | Jenisinteger |
Kolomchoices[].message.content | Jenisstring|null |
Kolomchoices[].message.tool_calls | Jenistool_call[] |
Kolomchoices[].message.reasoning_content | Jenisstring |
Kolomchoices[].message.reasoning_details | Jenisobject|array |
Kolomchoices[].finish_reason | Jenisstring|null |
Kolomusage | Jenisobject |
| 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. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3.5-plus-20260420
Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.
qwen/qwen3.5-plus-20260420Qwen3.5 Plus 2026-04-20 adalah snapshot tetap tanggal 20 April dari model visi-bahasa Plus Qwen. Pembuatnya menyoroti peningkatan pemrograman berbasis agen sambil mempertahankan penalaran, pengetahuan, dan pekerjaan konteks panjang, untuk tugas kompleks yang menggabungkan teks atau materi visual yang diberikan dengan hasil akhir konkret.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
Snapshot tetap Plus tanggal 20 April
Qwen3.5 Plus 2026-04-20 adalah snapshot tanggal 20 April 2026 dari keluarga visi-bahasa native Plus Qwen. Pemberitahuan rilis dari pembuatnya mengidentifikasi peningkatan besar dalam pemrograman berbasis agen dibandingkan snapshot tanggal 15 Februari, bersama efisiensi inferensi yang lebih baik serta kemampuan pengetahuan, penalaran, dan konteks panjang yang dipertahankan. Pisahkan edisi bertanggal ini dari nama Plus yang terus berubah dan dari checkpoint terbuka Qwen3.5-397B-A17B.
Keluarga ini menerima teks beserta gambar atau video dan menghasilkan hasil tekstual. Cakupan itu mendukung tugas pengembangan yang dipandu tangkapan layar, pertanyaan tentang diagram teknis, atau penjelasan berbasis dokumen. Nama snapshot sendiri tidak menetapkan jumlah parameter, expert aktif, atau arsitektur tepat checkpoint terbuka, sehingga angka-angka tersebut tidak diberikan kepada edisi ini di sini.
Pemrograman berbasis agen
Perubahan utama rilis ini adalah kemampuan pemrograman yang lebih baik dalam alur kerja agen. Berikan persyaratan proyek, berkas atau cuplikan yang relevan, perilaku yang ada, dan artefak yang diharapkan saat penyelesaian. Untuk tugas dari tangkapan layar ke antarmuka, sertakan referensi visual dan batasan fungsional, lalu minta sumber yang dapat diedit serta penjelasan perilaku yang dimaksud. Untuk perubahan repositori, identifikasi fitur yang terdampak dan masukan yang menunjukkan masalah, lalu minta patch dan pemeriksaan yang diperlukan untuk menilainya.
Alur kerja pemrograman beberapa langkah mendapat manfaat dari umpan balik aktual: hasil pemeriksaan, galat yang diamati, dan temuan tinjauan dapat dikembalikan ke model seiring kemajuan pekerjaan. Aplikasi mengendalikan alat dan menjalankan tindakan yang diizinkan. Minta laporan tentang apa yang diusulkan, apa yang diamati, dan apa yang masih belum terselesaikan.
Pengetahuan dan penalaran
Pembuatnya menyatakan bahwa snapshot mempertahankan pengetahuan dan penalaran yang kuat sambil meningkatkan pekerjaan agen. Untuk tugas analitis, pisahkan fakta sumber dari asumsi dan tentukan kesimpulan yang dicari. Minta bagian teks, nilai, atau pengenal kode pendukung agar hasil dapat diperiksa. Untuk laporan profesional, berikan materi yang relevan dan bagian yang diinginkan, alih-alih mengandalkan model untuk mengetahui konteks proyek privat yang hilang.
Keluarga Qwen3.5 Plus didokumentasikan sebagai hybrid thinking, dengan mode berpikir aktif secara bawaan. Alur kerja keluarganya dapat menghasilkan respons langsung ketika berpikir dinonaktifkan, sedangkan konten penalaran dan jawaban akhir diperlakukan terpisah. Antarmuka snapshot April yang spesifik harus menggunakan kontrolnya sendiri yang didokumentasikan; deskripsi mode keluarga bukan janji bahwa setiap aplikasi menyediakan parameter tertentu.
Pekerjaan konteks panjang
Tabel khusus snapshot tanggal 20 April Alibaba memberikan konteks 1,000,000 token, masukan maksimum 991,808 token untuk respons langsung atau 983,616 untuk mode berpikir, dan keluaran maksimum 65,536 dalam kedua mode. Jangan memindahkan angka konteks native atau perluasan checkpoint terbuka Qwen3.5 menjadi batas tegas snapshot Plus ini. Siapkan masukan panjang dengan batas dokumen, pengenal halaman, jalur kode, dan definisi yang diperlukan untuk tugas.
Permintaan yang berguna dapat meminta tabel pemetaan persyaratan ke implementasi, perbandingan dokumen, atau laporan yang mengidentifikasi bukti untuk setiap kesimpulan. Keluarkan materi yang tidak berkaitan dari prompt dan sisakan ruang untuk jawaban. Kemampuan konteks panjang membantu menyatukan lebih banyak bukti; hal itu bukan jaminan ingatan lengkap atau pengganti pertanyaan yang jelas.
Persiapan tugas bergaya produksi
Produsennya memosisikan edisi ini untuk agen kompleks, alur kerja pemrograman, dan penggunaan berorientasi throughput. Tetapkan hasil tugas yang dapat diamati: berkas yang harus dihasilkan, perilaku yang harus diimplementasikan, atau temuan yang harus dijelaskan. Jika alat terhubung, bedakan hasil nyata yang dikembalikannya dari usulan teks model. Tetapkan format akhir agar artefak dapat masuk ke alur kerja tinjauan atau aplikasi, sambil memeriksa sintaks dan kontennya secara terpisah.
Tabel khusus snapshot mencantumkan function calling, keluaran terstruktur, pencarian web, prefix completion, dan caching konteks; inferensi batch dan fine-tuning tidak didukung. Ini merupakan fitur alur kerja produsen, dan batas berkas media tetap merupakan spesifikasi terpisah. Karena itu, permintaan teks berbentuk JSON, eksekusi kode, atau retrieval sumber harus tetap dipandang sebagai alur kerja yang diminta, bukan jaminan native yang diasumsikan. Peningkatan yang dijelaskan pembuatnya bersifat kualitatif; hal itu tidak boleh berubah menjadi janji latensi atau throughput tanpa syarat.
Batasan praktis
Sertakan edisi Plus bertanggal yang tepat dan materi sumber bersama hasil saat membandingkan revisi berikutnya. Periksa kode yang dihasilkan, perhitungan, dan detail visual hasil ekstraksi terhadap sumber yang diberikan, serta nyatakan bukti yang belum terselesaikan secara eksplisit. Hasil yang berguna adalah artefak tekstual konkret yang dikaitkan dengan persyaratan tugas, dengan identitas Plus bertanggal yang tepat serta batas masukan, keluaran, dan alat produsen yang didokumentasikan tetap dinyatakan secara eksplisit.
POST /v1/messagestextjson, sse| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan qwen/qwen3.5-plus-20260420 | Bawaan— |
Kolommessages | Jenismessage[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].role | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan user, assistant | Bawaan— |
Kolommessages[].content | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommax_tokens | Jenisinteger | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomstream | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse |
Teks · Teks UTF-8
string messages[].content
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametertext_file_material | KontrakBaca dokumen UTF-8 yang sebenarnya dan masukkan teksnya ke string masukan atau konten pesan yang ditunjukkan. |
Siklus hidup: synchronous_or_streamed
Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.
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 $0.0006 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.0036 / 1K token Masukan · Pembacaan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache $0.00075 / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 1 | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari0 | Token konteks, hingga dan termasuk256.000 | Biaya Masukan · Token masukan $0.0006 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.0036 / 1K token Masukan · Pembacaan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache $0.00075 / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 2 | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari256.000 | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.00075 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.0045 / 1K token Masukan · Pembacaan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache $0.0009375 / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
{\n "model": "qwen/qwen3.5-plus-20260420",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen/qwen3.5-plus-20260420', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen/qwen3.5-plus-20260420', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON atau SSE
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.
Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan.
| Kolom | Jenis |
|---|---|
Kolomid | Jenisstring |
Kolommodel | Jenisstring |
Kolomcontent[] | Jenistext|thinking|tool_use|other content block |
Kolomstop_reason | Jenisstring|null |
Kolomusage | Jenisobject |
| 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. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3.5-plus-20260420
Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.
Contoh teknis dalam bahasa Inggris
Repair an asynchronous search race\n\nA search field calls fetchResults(query).then(render) after each keystroke. Results for an older query sometimes arrive after the latest query and overwrite the screen. Propose a focused JavaScript change that renders only the newest request's result. Preserve the existing fetchResults and render interfaces, handle request failures and describe a reversed-response-order test.A code proposal, a brief request-order explanation and a deterministic out-of-order response test.Check an older response cannot overwrite the latest result, including after a failed newer request.