Source: https://ailoot.ai/models/it/qwen-qwen3-5-122b-a10b/ Canonical: https://ailoot.ai/models/it/qwen-qwen3-5-122b-a10b/ Language: it # Qwen: Qwen3.5-122B-A10B [Markdown](https://ailoot.ai/models/it/qwen-qwen3-5-122b-a10b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/it/qwen-qwen3-5-122b-a10b/facts.json) ## [Qwen: Qwen3.5-122B-A10B](https://ailoot.ai/models/it/qwen-qwen3-5-122b-a10b/) Qwen3.5-122B-A10B è il modello visivo-linguistico mixture-of-experts di Qwen con 122 miliardi di parametri totali e 10 miliardi attivati. Riceve testo, immagini e video per ragionamento, programmazione e attività con agenti, restituendo testo con ragionamento selezionabile e un contesto nativo di 262,144 token. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3.5-122b-a10b`](https://ailoot.ai/models/it/qwen-qwen3-5-122b-a10b/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3.5-122b-a10b`](https://ailoot.ai/models/it/qwen-qwen3-5-122b-a10b/#method-1) Informazioni sul modello Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito. Caratteristiche principali di Qwen3.5: il modello a esperti 122B-A10B Qwen3.5-122B-A10B è un modello visivo-linguistico sottoposto a post-addestramento per attività congiunte testuali e visive. Accetta testo, immagini e video e restituisce testo, comprese spiegazioni, proposte di codice e artefatti documentali richiesti. La famiglia viene costruita tramite fusione precoce testo–visione e apprendimento per rinforzo su attività progressivamente complesse, sviluppando ragionamento, programmazione, agenti e comprensione visiva. Descrive una copertura di 201 lingue e dialetti, senza implicare che ogni lingua o dominio abbia identica affidabilità. Un’attività utile può combinare una specifica tecnica, diagrammi e codice pertinente, chiedendo al modello di spiegare i componenti e restituire una proposta di implementazione. Un’attività di analisi documentale può chiedere un confronto con riferimenti a sezioni o pagine di supporto. Panoramica del modello Il checkpoint a mixture-of-experts sparsa ha 122 miliardi di parametri totali e ne attiva dieci miliardi. Ha 48 strati nel modello linguistico, con gruppi di tre livelli a esperti Gated DeltaNet seguiti da un livello a esperti di attenzione con gating. Il produttore elenca 256 esperti instradati e ne seleziona otto insieme a un esperto condiviso. Un encoder visivo e la previsione di più token fanno parte del modello. I conteggi totali e attivati hanno significati diversi; il valore attivato non è la dimensione completa del checkpoint. Questa è un’edizione distinta dal denso Qwen3.5-27B, dallo sparso Qwen3.5-35B-A3B e dalle generazioni successive di modelli. Non dedurre una classifica generale di prestazioni o latenza dalla sola dimensione. Il contesto nativo è di 262,144 token e l’estensione documentata raggiunge 1,010,000 tramite configurazione. Qwen consiglia di mantenere almeno 128K di contesto, ove possibile, per ragionamento complesso, riconoscendo che la pressione sulla memoria può richiedere una finestra inferiore. Preparare evidenze congiunte testuali e visive Preservare etichette dei diagrammi, assi dei grafici, intestazioni delle tabelle e unità. Indicare se il risultato debba spiegare una relazione, estrarre campi nominati o proporre codice. Quando contano più fonti, etichettarle e richiedere un output organizzato secondo gli stessi identificatori. Separare i fatti visibili dalle ipotesi affinché chi revisiona possa ricondurre il ragionamento al materiale fornito. Per una richiesta di programmazione, identificare comportamento previsto, sorgente pertinente e un input che dimostri il problema. Chiedere una patch modificabile con una spiegazione delle condizioni interessate e dei controlli. Per un video, preservare sequenza degli eventi e tempi e specificare la domanda anziché richiedere un riepilogo indifferenziato. Il risultato testuale del modello è una bozza da esaminare; la capacità di input visivo non significa generazione di immagini, video o parlato. Ragionamento e cronologia Il ragionamento è abilitato per impostazione predefinita e precede la risposta finale. L’impostazione enable\_thinking del produttore può disabilitarlo per risposte dirette. I vecchi comandi nel prompt /think e /nothink non sono ufficialmente supportati. Qwen3.5 raccomanda di mantenere nei messaggi storici dell’assistente le risposte finali senza contenuto di ragionamento. Questo non deve essere sostituito dalle opzioni di conservazione storica delle generazioni Qwen successive soltanto perché condividono un nome di famiglia. Mantenere il risultato finale facile da trovare, come un campo risposta definito, un valore delimitato o un artefatto di codice separato. Una risposta diretta richiede comunque verifiche, mentre un ragionamento più lungo è utile solo quando i suoi passaggi sostengono una conclusione verificabile. Uso come agente Qwen documenta le chiamate a strumenti e raccomanda Qwen-Agent con strumenti configurati o collegati tramite MCP, insieme a Qwen Code per il lavoro degli agenti di programmazione. Definire azioni consentite, evidenze disponibili e criteri di completamento. Gli strumenti collegati eseguono operazioni e restituiscono risultati; il modello usa tale feedback nell’analisi. Un comando proposto, una query di recupero o una patch devono restare distinti da un’azione effettivamente completata dall’applicazione. Contesto ultraesteso e video L’estensione del produttore usa YaRN con le impostazioni posizionali interlacciate del checkpoint. Un fattore di quattro mira al flusso di circa un milione di token e due è suggerito per carichi di 524,288 token. La scalatura statica può influire sulle prestazioni con testi più brevi, quindi deve seguire una necessità reale di contesto maggiore. Input, elementi visivi rappresentati, cronologia, ragionamento e risposta finale usano tutti il budget di sequenza configurato. L’esempio video supportato usa per default due fotogrammi al secondo. Per materiale su scala oraria, il produttore raccomanda di aumentare il budget del processore a circa 224K token video per campionamento a frequenza maggiore. È una procedura dipendente dalla configurazione, non una garanzia universale di durata dei media, memoria completa o precisione dei timestamp. Indicazioni per la generazione e limiti sostanziali Le buone pratiche raccomandano temperature 1.0, top\_p 0.95, top\_k 20, min\_p 0, penalità di presenza 1.5 e penalità di ripetizione 1.0 per il ragionamento generale. La programmazione precisa usa temperature 0.6 e penalità di presenza zero. Le risposte dirette generali usano temperature 0.7, top\_p 0.8 e penalità di presenza 1.5; top\_k è 20, min\_p è 0 e la penalità di ripetizione è 1.0. Il ragionamento con risposta diretta ha un preset separato: temperature 1.0, top\_p 1.0, top\_k 40 e penalità di presenza 2.0. Penalità di presenza maggiori possono mescolare le lingue o ridurre leggermente la qualità. I budget di generazione raccomandati sono 32,768 token per la maggior parte delle richieste e 81,920 per attività matematiche o di programmazione insolitamente complesse; non sono limiti rigidi dell’output stabiliti separatamente. Definire il formato richiesto, conservare gli identificatori delle fonti e verificare calcoli, valori estratti e codice proposto rispetto alle evidenze originali. L’esito utile è un artefatto testuale completo le cui ipotesi e il cui materiale di supporto restano visibili. Caso pratico ### Caso pratico Esempio tecnico in inglese ``` Check a process graph against its rule A process specification says validation must complete before persistence. Textual graph G1 is receive -> persist -> validate -> acknowledge. Code excerpt: save(record); validate(record); return "accepted". Propose an implementation correction and update the graph in text. Include a test showing that an invalid record never reaches save. ``` #### Risultato atteso ``` A corrected sequence diagram in text, a focused code proposal and a test using an invalid record. ``` #### Verificare il risultato ``` Check that the graph and code agree on validate-before-save and that acknowledgment follows successful persistence. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3.5-122b-a10b` [`qwen/qwen3.5-122b-a10b`](https://ailoot.ai/models/it/#m=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&fmt=chat) Alibaba /`qwen/qwen3.5-122b-a10b` ### Introduzione Qwen3.5-122B-A10B è il modello visivo-linguistico mixture-of-experts di Qwen con 122 miliardi di parametri totali e 10 miliardi attivati. Riceve testo, immagini e video per ragionamento, programmazione e attività con agenti, restituendo testo con ragionamento selezionabile e un contesto nativo di 262,144 token. Input accettati Testo Risultati Testo ### Disponibile in Ailoot · input e metodi **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Tipi di input `text` Tipi di output `text` Formato di output json o SSE | Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti qwen/qwen3.5-122b-a10b | Predefinito— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Esempi: system, user, assistant, tool, function Condizioni: Questi ruoli sono rappresentati esplicitamente dai tipi di compatibilità del codice sorgente; l’insieme esatto dei ruoli rimane specifico del modello. Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string\|content_part[]\|null` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`messages[].tool_calls` | Tipo`tool_call[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`messages[].tool_call_id` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: role=tool; usa l’ID effettivamente restituito | Predefinito— | | Campo`messages[].name` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`messages[].reasoning_content` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: Reinserisci il ragionamento effettivamente restituito quando il modello lo utilizza | Predefinito— | | Campo`messages[].reasoning_details` | Tipo`object\|array` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`max_completion_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse | | Campo`stream_options.include_usage` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`temperature` | Tipo`number` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`top_p` | Tipo`number` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`stop` | Tipo`string\|string[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`tools` | Tipo`function_tool[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`tools[].type` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti function Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`tools[].function.name` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Si applica quando: Funzione fornita come strumento | Predefinito— | | Campo`tools[].function.description` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`tools[].function.parameters` | Tipo`JSON_schema` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`tool_choice` | Tipo`string\|object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`parallel_tool_calls` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`response_format` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`reasoning_effort` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`reasoning` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`service_tier` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`instructions` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Campo di compatibilità | Predefinito— | | Campo`functions` | Tipo`function[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`function_call` | Tipo`string\|object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`prompt_cache_options` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`modalities` | Tipo`string[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti text | Predefinito— | | Campo`provider` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: provider.options viene rifiutato su questa rotta testuale Ultra | Predefinito— | | Campo`cache_control.ttl` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: 1h viene rifiutato nelle posizioni effettive della cache dei prompt | Predefinito— | Combinazioni di materiali in input **Testo** · Testo UTF8 `messages[].content` Parametri e ciclo di vita del metodo | Parametro | Contratto | | --- | --- | | Parametro`content_type` | Contrattoapplication/json | | Parametro`required` | Contrattomodel, messages | | Parametro`material_types` | Contrattotext | | Parametro`messages` | ContrattoArray di messaggi con struttura role/content | | Parametro`file_material` | ContrattoDocumento UTF-8 effettivo inserito come testo letterale; nessun ID di file dedotto | | Parametro`optional_controls` | Contrattostream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parametro`control_scope` | ContrattoSpecifico del modello; gli strumenti di funzione dell’utente differiscono dagli strumenti ospitati | | Parametro`output_modalities` | Contrattotext | | Parametro`hosted_operations` | Contrattofalse | | Parametro`multimodal_input_binding` | Contrattonull | Ciclo di vita: `synchronous_or_streamed` Invia l’ID esatto del modello con messages. La lunghezza del contesto non è un limite di uscita. Un file di testo può fornire testo letterale; gli ingressi immagine/audio/oggetto file richiedono un’associazione esatta. ### Tariffe Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato. Modalità rapida Tariffa standard Quando è selezionata la modalità rapida Modalità flex Tariffa standard Quando è selezionata la modalità flex Sforzo massimo di ragionamento Tariffa standard Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default) #### Tariffe Ailoot #### Prezzi per configurazione Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative. | Configurazione | Listino delle tariffe | Token di contesto, più di | Token di contesto, fino al limite incluso | Costo | | --- | --- | --- | --- | --- | | ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input **$0.00058** / 1K token Output · Token in output **$0.00458** / 1K token Input · Lettura dalla cache **$0** / 1K token Input · Scrittura nella cache **$0** / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora **—** / 1K token | | ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input **$0.00058** / 1K token Output · Token in output **$0.00458** / 1K token Input · Lettura dalla cache **$0** / 1K token Input · Scrittura nella cache **$0** / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora **—** / 1K token | Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. [Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →](https://ailoot.ai/docs/it/billing/reserve/) ### Esempi di richieste #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKStreaming Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "qwen/qwen3.5-122b-a10b", "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/qwen3.5-122b-a10b',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/qwen3.5-122b-a10b',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") ``` ### Ricevi e salva i risultati #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json o SSE ##### Conserva tutti i risultati completati Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero. Conserva ogni scelta con contenuto, chiamate agli strumenti e ragionamento. In SSE assembla i delta per indice di scelta e strumento e conserva il motivo finale di completamento e i dati di utilizzo. ##### Se occorre verificare la risposta originale Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale. Campi della risposta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`choices[].index` | Tipointeger | | Campo`choices[].message.content` | Tipostring\|null | | Campo`choices[].message.tool_calls` | Tipotool\_call\[\] | | Campo`choices[].message.reasoning_content` | Tipostring | | Campo`choices[].message.reasoning_details` | Tipoobject\|array | | Campo`choices[].finish_reason` | Tipostring\|null | | Campo`usage` | Tipoobject | Errori e passaggi successivi | Risposta | Condizione | Passaggio successivo | | --- | --- | --- | | Risposta400 · `invalid_request_error` | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. | ### Alias #### Alias del modello **Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3.5-122b-a10b`](https://ailoot.ai/models/it/#m=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&fmt=chat) #### Alias dei percorsi dei metodi Usa i percorsi dei metodi indicati sopra. #### ID di chiamata correlati [`qwen/qwen3.5-122b-a10b`](https://ailoot.ai/models/it/#m=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3.5-122b-a10b` [`qwen/qwen3.5-122b-a10b`](https://ailoot.ai/models/it/#m=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&fmt=messages) Alibaba /`qwen/qwen3.5-122b-a10b` ### Introduzione Qwen3.5-122B-A10B è il modello visivo-linguistico mixture-of-experts di Qwen con 122 miliardi di parametri totali e 10 miliardi attivati. Riceve testo, immagini e video per ragionamento, programmazione e attività con agenti, restituendo testo con ragionamento selezionabile e un contesto nativo di 262,144 token. Input accettati Testo Risultati json · sse ### Disponibile in Ailoot · input e metodi **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Tipi di input `text` Tipi di output `json`, `sse` Formato di output JSON o SSE | Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti qwen/qwen3.5-122b-a10b | Predefinito— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti user, assistant | Predefinito— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse | Combinazioni di materiali in input **Testo** · Testo UTF-8 `Stringa messages[].content` Parametri e ciclo di vita del metodo | Parametro | Contratto | | --- | --- | | Parametro`content_type` | Contrattoapplication/json | | Parametro`required` | Contrattomodel, messages, max\_tokens | | Parametro`optional_controls` | Contrattostream | | Parametro`material_types` | Contrattotext | | Parametro`text_file_material` | ContrattoLeggi il documento UTF-8 effettivo e inserisci il testo nell’ingresso indicato o nella stringa del contenuto del messaggio. | Ciclo di vita: `synchronous_or_streamed` ### Tariffe Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato. Modalità rapida Tariffa standard Quando è selezionata la modalità rapida Modalità flex Tariffa standard Quando è selezionata la modalità flex Sforzo massimo di ragionamento Tariffa standard Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default) #### Tariffe Ailoot #### Prezzi per configurazione Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative. | Configurazione | Listino delle tariffe | Token di contesto, più di | Token di contesto, fino al limite incluso | Costo | | --- | --- | --- | --- | --- | | ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input **$0.00058** / 1K token Output · Token in output **$0.00458** / 1K token Input · Lettura dalla cache **$0** / 1K token Input · Scrittura nella cache **$0** / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora **—** / 1K token | | ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input **$0.00058** / 1K token Output · Token in output **$0.00458** / 1K token Input · Lettura dalla cache **$0** / 1K token Input · Scrittura nella cache **$0** / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora **—** / 1K token | Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. [Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →](https://ailoot.ai/docs/it/billing/reserve/) ### Esempi di richieste #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Corpo JSON minimo completocurl · usa il tuo documento UTF-8Python · salva il risultato completo ```json { "model": "qwen/qwen3.5-122b-a10b", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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/qwen3.5-122b-a10b', '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/qwen3.5-122b-a10b', '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)) ``` ### Ricevi e salva i risultati #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON o SSE ##### Conserva tutti i risultati completati Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero. Conserva tutti i blocchi di contenuto, le firme di ragionamento e gli ID effettivi di utilizzo degli strumenti. Assembla tutti i delta dei blocchi SSE; il primo blocco di testo non è l’uscita completa. ##### Se occorre verificare la risposta originale Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale. Campi della risposta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`id` | Tipostring | | Campo`model` | Tipostring | | Campo`content[]` | Tipotext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Campo`stop_reason` | Tipostring\|null | | Campo`usage` | Tipoobject | Errori e passaggi successivi | Risposta | Condizione | Passaggio successivo | | --- | --- | --- | | Risposta400 · `invalid_request_error` | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. | ### Alias #### Alias del modello **Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3.5-122b-a10b`](https://ailoot.ai/models/it/#m=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&fmt=messages) #### Alias dei percorsi dei metodi Usa i percorsi dei metodi indicati sopra. #### ID di chiamata correlati [`qwen/qwen3.5-122b-a10b`](https://ailoot.ai/models/it/#m=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&fmt=messages) FAQ · Qwen: Qwen3.5-122B-A10B Quali input e risultati sono disponibili? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.5-122b-a10b`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3.5-122b-a10b`: `text` → `json`, `sse` Quali campi usa la richiesta? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.5-122b-a10b`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3.5-122b-a10b`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Quali limiti si applicano? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.5-122b-a10b`: `messages.min_items`: `1` Collega Ailoot a Claude Code, OpenCode, Hermes o alla tua applicazione. ## L’azienda e il suo portafoglio di progetti L’azienda e il suo portafoglio di progetti: milioni di clienti; vendite nell’ordine dei miliardi ogni mese. ## Acquista token con uno sconto. Sconto con abbonamento per lavoro regolare. Codici fino al 50% sull’acquisto di token. Abbonamento Scegli un piano scontato per richieste regolari. Codice fino al 50% Inserisci il codice all’acquisto. Il prezzo si aggiorna secondo la promozione. Spese nella cronologia Modello, token e importo sono salvati per ogni richiesta. [Scegli abbonamento](https://ailoot.ai/docs/it/billing/subscriptions/) · [Consulta prezzi dei modelli](https://ailoot.ai/models/it/) ## Collega l’API al prodotto che vendi. SaaS, app e bot secondo offerta e accordo di licenza Ailoot. Per rivendere, richiedi una licenza reseller. Applicazione commerciale Integra generazione di testo, immagini, video e suono nelle funzioni a pagamento. Licenza reseller Invia descrizione del progetto e schema di accesso. Richiedi condizioni scritte per uso e rivendita. Documenti sul sito Offerta, accordo di licenza e politica sui dati sono disponibili prima della connessione. [Richiedi licenza reseller](mailto:support@ailoot.ai) · [Offerta e accordo di licenza](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=it) ## Ailoot · L’azienda e il suo portafoglio di progetti Ailoot si basa su un’esperienza operativa consolidata, un’ampia base di clienti, un servizio stabile e un controllo costante dei KPI. L’azienda e il suo portafoglio di progetti: milioni di clienti; vendite nell’ordine dei miliardi ogni mese. Ailoot mette questa esperienza operativa al servizio dell’accesso API alle funzioni AI nei prodotti dei clienti, negli agenti, nelle applicazioni e nelle automazioni.