Lo snapshot Plus del 15 febbraio
Qwen3.5 Plus 2026-02-15 è la versione fissa del 15 febbraio 2026 della famiglia Plus visivo-linguistica nativa di Qwen. La sua architettura documentata combina attenzione lineare e calcolo mixture-of-experts sparso, supportando attività testuali e multimodali. Gli input includono testo, immagini e video; la risposta è testuale, come una spiegazione, una proposta di codice o un artefatto documentale. Il nome datato dà a questa edizione un’identità specifica nella famiglia Plus.
Il produttore descrive Qwen3.5-Plus gestito come corrispondente al modello aperto Qwen3.5-397B-A17B, con funzionalità aggiuntive fra cui un contesto predefinito di un milione di token, strumenti integrati e uso adattivo degli strumenti. Le due offerte mantengono nomi e contratti di interfaccia separati. Il numero esatto di esperti, la rappresentazione numerica e il contesto nativo del checkpoint aperto non devono essere convertiti silenziosamente in una specifica completa di questa versione Plus datata.
Lavoro unificato su testo e contenuti visivi
La famiglia Qwen3.5 sviluppa ragionamento, programmazione, agenti e comprensione visiva tramite fusione precoce testo–visione e apprendimento per rinforzo su attività progressivamente complesse. La descrizione della famiglia include 201 lingue e dialetti. Per il lavoro multilingue, indicare lingua di destinazione, pubblico e termini da preservare; per il lavoro visivo, conservare etichette, intestazioni di tabelle o definizioni dei diagrammi necessarie alla domanda.
Una richiesta documentale utile può chiedere un confronto organizzato secondo le stesse sezioni della fonte, con passaggi di supporto per ogni risultato. Una richiesta di programmazione può combinare uno screenshot, il codice esistente pertinente e i requisiti funzionali, quindi chiedere sorgente modificabile e una spiegazione separata del comportamento. Per un video, identificare l’evento o la sequenza rilevante e preservare i tempi. Verificare passaggi restituiti, dettagli visivi e codice proposto rispetto al materiale fornito.
Ragionamento e risposte dirette
La guida alle modalità del produttore elenca la famiglia Qwen3.5 Plus e lo snapshot del 15 febbraio come a ragionamento ibrido, abilitato per impostazione predefinita. Il flusso ibrido documentato può disabilitare il ragionamento per una risposta diretta. Mantenere il ragionamento distinto dall’artefatto finale quando l’interfaccia scelta fornisce entrambi. Definire una forma finale chiara, come una tabella dei risultati, una risposta delimitata o file di codice, affinché il risultato sia facile da esaminare.
Il checkpoint aperto Qwen3.5 ha indicazioni proprie su cronologia e campionamento. Le generazioni Qwen successive introducono inoltre impostazioni predefinite e controlli diversi per la conservazione del ragionamento. Seguire la procedura dell’interfaccia Plus specifica anziché presumere che un marcatore del prompt, un contenitore di parametri o un comportamento della cronologia si trasferisca a ogni edizione con il nome Qwen.
Strumenti e lavoro adattivo
Il riferimento Plus del produttore descrive uso integrato e adattivo degli strumenti. Un’attività può consentire a un flusso collegato di recuperare evidenze, ispezionare materiale fornito o restituire risultati di operazioni consentite. Indicare strumenti disponibili, azioni consentite e condizione osservabile di completamento. Il modello può usare il feedback effettivo per rivedere l’analisi e selezionare il passaggio successivo; l’applicazione esegue le azioni esterne e ne fornisce i risultati.
Per un’attività con agente, chiedere che il rapporto finale mostri artefatto risultante, evidenze di supporto e condizioni irrisolte. Distinguere una patch proposta o una query di recupero da un risultato dello strumento effettivamente restituito. Una richiesta di testo in forma JSON non stabilisce di per sé un contratto di conformità allo schema e una richiesta di eseguire codice non crea autonomamente un ambiente di esecuzione.
Preparazione del contesto lungo
Il riferimento Plus gestito di Qwen descrive un contesto predefinito di un milione di token. Mantenere visibili confini dei documenti, identificatori di codice e definizioni in un input grande, e riservare spazio al ragionamento e alla risposta finale. Usare il budget di contesto di Plus gestito per questo flusso; il checkpoint aperto 397B ha limiti nativi ed estesi propri.
Per un confronto lungo, restringere la domanda alle decisioni o relazioni richieste e chiedere al modello di citare la sezione di supporto per ogni conclusione. Il budget di contesto può riunire più evidenze, ma è una struttura chiara delle fonti a rendere tracciabile la risposta. Conservare il nome dell’edizione datata quando conta la riproducibilità.
Risultato pratico e limiti
Usare questo snapshot per un prodotto testuale concreto fondato su materiale di progetto o visivo fornito: una proposta di implementazione, un confronto documentale o una risposta spiegata. Verificare piccole etichette visive, calcoli, testo citato e modifiche al codice rispetto alle evidenze originali. L’ambito documentato del modello è la comprensione testuale e visiva con output testuale; non implica immagini, video o parlato generati. Strumenti esatti, regole di caricamento e budget di output devono seguire l’interfaccia selezionata anziché una presunta equivalenza con un altro checkpoint.
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Una richiesta di programmazione può combinare uno screenshot, il codice esistente pertinente e i requisiti funzionali, quindi chiedere sorgente modificabile e una spiegazione separata del comportamento. Per un video, identificare l’evento o la sequenza rilevante e preservare i tempi. Verificare passaggi restituiti, dettagli visivi e codice proposto rispetto al materiale fornito.\n\nRagionamento e risposte dirette\n\nLa guida alle modalità del produttore elenca la famiglia Qwen3.5 Plus e lo snapshot del 15 febbraio come a ragionamento ibrido, abilitato per impostazione predefinita. Il flusso ibrido documentato può disabilitare il ragionamento per una risposta diretta. Mantenere il ragionamento distinto dall’artefatto finale quando l’interfaccia scelta fornisce entrambi. Definire una forma finale chiara, come una tabella dei risultati, una risposta delimitata o file di codice, affinché il risultato sia facile da esaminare.\n\nIl checkpoint aperto Qwen3.5 ha indicazioni proprie su cronologia e campionamento. Le generazioni Qwen successive introducono inoltre impostazioni predefinite e controlli diversi per la conservazione del ragionamento. Seguire la procedura dell’interfaccia Plus specifica anziché presumere che un marcatore del prompt, un contenitore di parametri o un comportamento della cronologia si trasferisca a ogni edizione con il nome Qwen.\n\nStrumenti e lavoro adattivo\n\nIl riferimento Plus del produttore descrive uso integrato e adattivo degli strumenti. Un’attività può consentire a un flusso collegato di recuperare evidenze, ispezionare materiale fornito o restituire risultati di operazioni consentite. Indicare strumenti disponibili, azioni consentite e condizione osservabile di completamento. Il modello può usare il feedback effettivo per rivedere l’analisi e selezionare il passaggio successivo; l’applicazione esegue le azioni esterne e ne fornisce i risultati.\n\nPer un’attività con agente, chiedere che il rapporto finale mostri artefatto risultante, evidenze di supporto e condizioni irrisolte. Distinguere una patch proposta o una query di recupero da un risultato dello strumento effettivamente restituito. Una richiesta di testo in forma JSON non stabilisce di per sé un contratto di conformità allo schema e una richiesta di eseguire codice non crea autonomamente un ambiente di esecuzione.\n\nPreparazione del contesto lungo\n\nIl riferimento Plus gestito di Qwen descrive un contesto predefinito di un milione di token. Mantenere visibili confini dei documenti, identificatori di codice e definizioni in un input grande, e riservare spazio al ragionamento e alla risposta finale. Usare il budget di contesto di Plus gestito per questo flusso; il checkpoint aperto 397B ha limiti nativi ed estesi propri.\n\nPer un confronto lungo, restringere la domanda alle decisioni o relazioni richieste e chiedere al modello di citare la sezione di supporto per ogni conclusione. Il budget di contesto può riunire più evidenze, ma è una struttura chiara delle fonti a rendere tracciabile la risposta. Conservare il nome dell’edizione datata quando conta la riproducibilità.\n\nRisultato pratico e limiti\n\nUsare questo snapshot per un prodotto testuale concreto fondato su materiale di progetto o visivo fornito: una proposta di implementazione, un confronto documentale o una risposta spiegata. Verificare piccole etichette visive, calcoli, testo citato e modifiche al codice rispetto alle evidenze originali. L’ambito documentato del modello è la comprensione testuale e visiva con output testuale; non implica immagini, video o parlato generati. 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Compare document retention clauses\n\nCompare sections A and B. A: 'Keep delivery logs for 30 days; retain disputed deliveries until resolution.' B: 'Delete every delivery log after 30 days.' Return the shared rule, the conflict and a revised B that preserves A's dispute exception. Cite the section label beside each finding and leave other retention categories unspecified.A section-linked comparison and a revised clause preserving the dispute condition.The revised clause must not delete an unresolved disputed-delivery log merely because 30 days passed.qwen/qwen3.5-plus-02-15Qwen3.5 Plus 2026-02-15 è lo snapshot fisso del 15 febbraio del modello Plus visivo-linguistico nativo di Qwen. Combina comprensione di testo, immagini e video con ragionamento, programmazione e flussi orientati agli agenti, restituendo risposte o artefatti testuali nella modalità di ragionamento ibrida della famiglia.
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.
Lo snapshot Plus del 15 febbraio
Qwen3.5 Plus 2026-02-15 è la versione fissa del 15 febbraio 2026 della famiglia Plus visivo-linguistica nativa di Qwen. La sua architettura documentata combina attenzione lineare e calcolo mixture-of-experts sparso, supportando attività testuali e multimodali. Gli input includono testo, immagini e video; la risposta è testuale, come una spiegazione, una proposta di codice o un artefatto documentale. Il nome datato dà a questa edizione un’identità specifica nella famiglia Plus.
Il produttore descrive Qwen3.5-Plus gestito come corrispondente al modello aperto Qwen3.5-397B-A17B, con funzionalità aggiuntive fra cui un contesto predefinito di un milione di token, strumenti integrati e uso adattivo degli strumenti. Le due offerte mantengono nomi e contratti di interfaccia separati. Il numero esatto di esperti, la rappresentazione numerica e il contesto nativo del checkpoint aperto non devono essere convertiti silenziosamente in una specifica completa di questa versione Plus datata.
Lavoro unificato su testo e contenuti visivi
La famiglia Qwen3.5 sviluppa ragionamento, programmazione, agenti e comprensione visiva tramite fusione precoce testo–visione e apprendimento per rinforzo su attività progressivamente complesse. La descrizione della famiglia include 201 lingue e dialetti. Per il lavoro multilingue, indicare lingua di destinazione, pubblico e termini da preservare; per il lavoro visivo, conservare etichette, intestazioni di tabelle o definizioni dei diagrammi necessarie alla domanda.
Una richiesta documentale utile può chiedere un confronto organizzato secondo le stesse sezioni della fonte, con passaggi di supporto per ogni risultato. Una richiesta di programmazione può combinare uno screenshot, il codice esistente pertinente e i requisiti funzionali, quindi chiedere sorgente modificabile e una spiegazione separata del comportamento. Per un video, identificare l’evento o la sequenza rilevante e preservare i tempi. Verificare passaggi restituiti, dettagli visivi e codice proposto rispetto al materiale fornito.
Ragionamento e risposte dirette
La guida alle modalità del produttore elenca la famiglia Qwen3.5 Plus e lo snapshot del 15 febbraio come a ragionamento ibrido, abilitato per impostazione predefinita. Il flusso ibrido documentato può disabilitare il ragionamento per una risposta diretta. Mantenere il ragionamento distinto dall’artefatto finale quando l’interfaccia scelta fornisce entrambi. Definire una forma finale chiara, come una tabella dei risultati, una risposta delimitata o file di codice, affinché il risultato sia facile da esaminare.
Il checkpoint aperto Qwen3.5 ha indicazioni proprie su cronologia e campionamento. Le generazioni Qwen successive introducono inoltre impostazioni predefinite e controlli diversi per la conservazione del ragionamento. Seguire la procedura dell’interfaccia Plus specifica anziché presumere che un marcatore del prompt, un contenitore di parametri o un comportamento della cronologia si trasferisca a ogni edizione con il nome Qwen.
Strumenti e lavoro adattivo
Il riferimento Plus del produttore descrive uso integrato e adattivo degli strumenti. Un’attività può consentire a un flusso collegato di recuperare evidenze, ispezionare materiale fornito o restituire risultati di operazioni consentite. Indicare strumenti disponibili, azioni consentite e condizione osservabile di completamento. Il modello può usare il feedback effettivo per rivedere l’analisi e selezionare il passaggio successivo; l’applicazione esegue le azioni esterne e ne fornisce i risultati.
Per un’attività con agente, chiedere che il rapporto finale mostri artefatto risultante, evidenze di supporto e condizioni irrisolte. Distinguere una patch proposta o una query di recupero da un risultato dello strumento effettivamente restituito. Una richiesta di testo in forma JSON non stabilisce di per sé un contratto di conformità allo schema e una richiesta di eseguire codice non crea autonomamente un ambiente di esecuzione.
Preparazione del contesto lungo
Il riferimento Plus gestito di Qwen descrive un contesto predefinito di un milione di token. Mantenere visibili confini dei documenti, identificatori di codice e definizioni in un input grande, e riservare spazio al ragionamento e alla risposta finale. Usare il budget di contesto di Plus gestito per questo flusso; il checkpoint aperto 397B ha limiti nativi ed estesi propri.
Per un confronto lungo, restringere la domanda alle decisioni o relazioni richieste e chiedere al modello di citare la sezione di supporto per ogni conclusione. Il budget di contesto può riunire più evidenze, ma è una struttura chiara delle fonti a rendere tracciabile la risposta. Conservare il nome dell’edizione datata quando conta la riproducibilità.
Risultato pratico e limiti
Usare questo snapshot per un prodotto testuale concreto fondato su materiale di progetto o visivo fornito: una proposta di implementazione, un confronto documentale o una risposta spiegata. Verificare piccole etichette visive, calcoli, testo citato e modifiche al codice rispetto alle evidenze originali. L’ambito documentato del modello è la comprensione testuale e visiva con output testuale; non implica immagini, video o parlato generati. Strumenti esatti, regole di caricamento e budget di output devono seguire l’interfaccia selezionata anziché una presunta equivalenza con un altro checkpoint.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti qwen/qwen3.5-plus-02-15 | Predefinito— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— |
Campomessages[].role | Tipostring | 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— |
Campomessages[].content | Tipostring|content_part[]|null | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].tool_calls | Tipotool_call[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].tool_call_id | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: role=tool; usa l’ID effettivamente restituito | Predefinito— |
Campomessages[].name | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].reasoning_content | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: Reinserisci il ragionamento effettivamente restituito quando il modello lo utilizza | Predefinito— |
Campomessages[].reasoning_details | Tipoobject|array | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Campostream_options.include_usage | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostop | Tipostring|string[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools | Tipofunction_tool[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools[].type | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti function Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools[].function.name | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Si applica quando: Funzione fornita come strumento | Predefinito— |
Campotools[].function.description | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotools[].function.parameters | TipoJSON_schema | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotool_choice | Tipostring|object | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoparallel_tool_calls | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporesponse_format | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporeasoning_effort | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporeasoning | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoinstructions | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Campo di compatibilità | Predefinito— |
Campofunctions | Tipofunction[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campofunction_call | Tipostring|object | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoprompt_cache_options | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomodalities | Tipostring[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti text | Predefinito— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: provider.options viene rifiutato su questa rotta testuale Ultra | Predefinito— |
Campocache_control.ttl | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: 1h viene rifiutato nelle posizioni effettive della cache dei prompt | Predefinito— |
Testo · Testo UTF8
messages[].content
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, messages |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametromessages | ContrattoArray di messaggi con struttura role/content |
Parametrofile_material | ContrattoDocumento UTF-8 effettivo inserito come testo letterale; nessun ID di file dedotto |
Parametrooptional_controls | Contrattostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrocontrol_scope | ContrattoSpecifico del modello; gli strumenti di funzione dell’utente differiscono dagli strumenti ospitati |
Parametrooutput_modalities | Contrattotext |
Parametrohosted_operations | Contrattofalse |
Parametromultimodal_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.
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
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 $0.00052 / 1K token Output · Token in output $0.00312 / 1K token Input · Lettura dalla cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 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 incluso256.000 | Costo Input · Token in input $0.00052 / 1K token Output · Token in output $0.00312 / 1K token Input · Lettura dalla cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
| ConfigurazioneFascia 2 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di256.000 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.00065 / 1K token Output · Token in output $0.0039 / 1K token Input · Lettura dalla cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
set -eu\n: "${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-02-15", "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-02-15',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-02-15',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 o SSE
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.
Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| 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. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3.5-plus-02-15
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.
qwen/qwen3.5-plus-02-15Qwen3.5 Plus 2026-02-15 è lo snapshot fisso del 15 febbraio del modello Plus visivo-linguistico nativo di Qwen. Combina comprensione di testo, immagini e video con ragionamento, programmazione e flussi orientati agli agenti, restituendo risposte o artefatti testuali nella modalità di ragionamento ibrida della famiglia.
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.
Lo snapshot Plus del 15 febbraio
Qwen3.5 Plus 2026-02-15 è la versione fissa del 15 febbraio 2026 della famiglia Plus visivo-linguistica nativa di Qwen. La sua architettura documentata combina attenzione lineare e calcolo mixture-of-experts sparso, supportando attività testuali e multimodali. Gli input includono testo, immagini e video; la risposta è testuale, come una spiegazione, una proposta di codice o un artefatto documentale. Il nome datato dà a questa edizione un’identità specifica nella famiglia Plus.
Il produttore descrive Qwen3.5-Plus gestito come corrispondente al modello aperto Qwen3.5-397B-A17B, con funzionalità aggiuntive fra cui un contesto predefinito di un milione di token, strumenti integrati e uso adattivo degli strumenti. Le due offerte mantengono nomi e contratti di interfaccia separati. Il numero esatto di esperti, la rappresentazione numerica e il contesto nativo del checkpoint aperto non devono essere convertiti silenziosamente in una specifica completa di questa versione Plus datata.
Lavoro unificato su testo e contenuti visivi
La famiglia Qwen3.5 sviluppa ragionamento, programmazione, agenti e comprensione visiva tramite fusione precoce testo–visione e apprendimento per rinforzo su attività progressivamente complesse. La descrizione della famiglia include 201 lingue e dialetti. Per il lavoro multilingue, indicare lingua di destinazione, pubblico e termini da preservare; per il lavoro visivo, conservare etichette, intestazioni di tabelle o definizioni dei diagrammi necessarie alla domanda.
Una richiesta documentale utile può chiedere un confronto organizzato secondo le stesse sezioni della fonte, con passaggi di supporto per ogni risultato. Una richiesta di programmazione può combinare uno screenshot, il codice esistente pertinente e i requisiti funzionali, quindi chiedere sorgente modificabile e una spiegazione separata del comportamento. Per un video, identificare l’evento o la sequenza rilevante e preservare i tempi. Verificare passaggi restituiti, dettagli visivi e codice proposto rispetto al materiale fornito.
Ragionamento e risposte dirette
La guida alle modalità del produttore elenca la famiglia Qwen3.5 Plus e lo snapshot del 15 febbraio come a ragionamento ibrido, abilitato per impostazione predefinita. Il flusso ibrido documentato può disabilitare il ragionamento per una risposta diretta. Mantenere il ragionamento distinto dall’artefatto finale quando l’interfaccia scelta fornisce entrambi. Definire una forma finale chiara, come una tabella dei risultati, una risposta delimitata o file di codice, affinché il risultato sia facile da esaminare.
Il checkpoint aperto Qwen3.5 ha indicazioni proprie su cronologia e campionamento. Le generazioni Qwen successive introducono inoltre impostazioni predefinite e controlli diversi per la conservazione del ragionamento. Seguire la procedura dell’interfaccia Plus specifica anziché presumere che un marcatore del prompt, un contenitore di parametri o un comportamento della cronologia si trasferisca a ogni edizione con il nome Qwen.
Strumenti e lavoro adattivo
Il riferimento Plus del produttore descrive uso integrato e adattivo degli strumenti. Un’attività può consentire a un flusso collegato di recuperare evidenze, ispezionare materiale fornito o restituire risultati di operazioni consentite. Indicare strumenti disponibili, azioni consentite e condizione osservabile di completamento. Il modello può usare il feedback effettivo per rivedere l’analisi e selezionare il passaggio successivo; l’applicazione esegue le azioni esterne e ne fornisce i risultati.
Per un’attività con agente, chiedere che il rapporto finale mostri artefatto risultante, evidenze di supporto e condizioni irrisolte. Distinguere una patch proposta o una query di recupero da un risultato dello strumento effettivamente restituito. Una richiesta di testo in forma JSON non stabilisce di per sé un contratto di conformità allo schema e una richiesta di eseguire codice non crea autonomamente un ambiente di esecuzione.
Preparazione del contesto lungo
Il riferimento Plus gestito di Qwen descrive un contesto predefinito di un milione di token. Mantenere visibili confini dei documenti, identificatori di codice e definizioni in un input grande, e riservare spazio al ragionamento e alla risposta finale. Usare il budget di contesto di Plus gestito per questo flusso; il checkpoint aperto 397B ha limiti nativi ed estesi propri.
Per un confronto lungo, restringere la domanda alle decisioni o relazioni richieste e chiedere al modello di citare la sezione di supporto per ogni conclusione. Il budget di contesto può riunire più evidenze, ma è una struttura chiara delle fonti a rendere tracciabile la risposta. Conservare il nome dell’edizione datata quando conta la riproducibilità.
Risultato pratico e limiti
Usare questo snapshot per un prodotto testuale concreto fondato su materiale di progetto o visivo fornito: una proposta di implementazione, un confronto documentale o una risposta spiegata. Verificare piccole etichette visive, calcoli, testo citato e modifiche al codice rispetto alle evidenze originali. L’ambito documentato del modello è la comprensione testuale e visiva con output testuale; non implica immagini, video o parlato generati. Strumenti esatti, regole di caricamento e budget di output devono seguire l’interfaccia selezionata anziché una presunta equivalenza con un altro checkpoint.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti qwen/qwen3.5-plus-02-15 | Predefinito— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti user, assistant | Predefinito— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Testo · Testo UTF-8
Stringa messages[].content
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, messages, max_tokens |
Parametrooptional_controls | Contrattostream |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametrotext_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
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
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 $0.00052 / 1K token Output · Token in output $0.00312 / 1K token Input · Lettura dalla cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 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 incluso256.000 | Costo Input · Token in input $0.00052 / 1K token Output · Token in output $0.00312 / 1K token Input · Lettura dalla cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
| ConfigurazioneFascia 2 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di256.000 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.00065 / 1K token Output · Token in output $0.0039 / 1K token Input · Lettura dalla cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
{\n "model": "qwen/qwen3.5-plus-02-15",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-02-15', '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-02-15', '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 o SSE
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.
Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| 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. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3.5-plus-02-15
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.
Esempio tecnico in inglese
Compare document retention clauses\n\nCompare sections A and B. A: 'Keep delivery logs for 30 days; retain disputed deliveries until resolution.' B: 'Delete every delivery log after 30 days.' Return the shared rule, the conflict and a revised B that preserves A's dispute exception. Cite the section label beside each finding and leave other retention categories unspecified.A section-linked comparison and a revised clause preserving the dispute condition.The revised clause must not delete an unresolved disputed-delivery log merely because 30 days passed.