2월 23일 Flash 릴리스
Qwen3.5 Flash는 네이티브 비전 언어 모델 제품군입니다. 제작사의 릴리스는 2026년 2월 23일 스냅샷을 명시하고 선형 어텐션과 희소 전문가 혼합 연산을 결합한 하이브리드 아키텍처를 설명합니다. 입력은 텍스트, 이미지, 동영상이며 결과는 텍스트입니다. 릴리스는 텍스트와 멀티모달 작업 전반에서 추론 효율과 작업 능력의 균형에 초점을 맞춥니다. 특정 애플리케이션의 고정 지연 시간을 확립하지는 않습니다.
Qwen의 공개 모델 카드는 관리형 Qwen3.5-Flash가 Qwen3.5-35B-A3B에 대응하면서 기본 100만 토큰 컨텍스트와 내장 도구 같은 추가 기능을 갖춘다고 설명합니다. 이는 제조사가 설명한 서비스 간 관계이며 정확한 이름, 구성, 인터페이스 기능을 하나로 합칠 이유가 아닙니다. 2월 23일 스냅샷은 변동하는 Flash 이름 및 이후 Qwen 세대와 구분됩니다.
텍스트, 시각, 코딩 작업
Qwen3.5 제품군은 초기 텍스트·시각 융합으로 학습되어 추론, 코딩, 에이전트, 시각 이해를 지원합니다. 스크린샷을 활용하는 코딩 작업에는 시각 참조, 관련 코드, 필요한 동작을 제공한 뒤 영향을 받는 조건 설명이 붙은 편집 가능한 산출물을 요청하세요. 문서나 차트에서는 레이블과 단위를 보존하고 필요한 특정 필드나 결론을 요청하세요.
유용한 시각 답변은 보이는 사실과 추론된 관계를 구분하고 각 결론을 뒷받침하는 원본 영역이나 구절을 식별할 수 있습니다. 동영상에서는 순서와 시간을 보존하고 관심 이벤트를 명시하세요. 문서 및 동영상 분석에서는 반환 필드와 주장을 원래 레이블, 구절, 타임스탬프와 대조하세요. 모델은 텍스트 분석이나 코드를 생성합니다. 시각 입력이 이미지나 동영상 생성을 뜻하지는 않습니다.
사고와 직접 응답
제작사의 모드 가이드는 Qwen3.5 Flash를 사고가 기본 활성화된 하이브리드 사고로 식별합니다. 문서화된 하이브리드 워크플로는 직접 답변을 위해 사고를 비활성화할 수 있습니다. 선택한 인터페이스가 둘 다 제공하면 최종 산출물과 추론을 분리하세요. 단순한 추출이나 다시 쓰기에는 간결한 응답이 적합할 수 있으며, 여러 조건을 연결하는 질문에는 원본으로 추적 가능한 설명이 유용합니다.
다른 Qwen 체크포인트에서 샘플링 프리셋, 과거 추론 옵션, 프롬프트 마커를 가져오지 말고 Flash 에디션에 문서화된 제어를 사용하세요. 공개 Qwen3.5-35B-A3B 카드에는 자체 기록 및 생성 레시피가 있습니다. 해당 설정이 자동으로 정확한 호스팅 Flash 인터페이스 계약이 되지는 않습니다.
도구와 애플리케이션 워크플로
제조사는 관리형 Flash 서비스의 추가 도구를 설명합니다. 연결된 워크플로는 검색, 점검, 허용된 실행을 제공하고 관찰을 모델에 반환할 수 있습니다. 가용 도구, 허용 작업, 관찰 가능한 완료 조건을 정의하세요. 최종 보고서에서 제안 작업과 실제 도구가 반환한 결과를 구분하도록 요청하세요.
모델의 도구 중심 기능이 모든 인터페이스를 통한 최신 원본, 파일, 코드 환경의 내장 접근을 확립하지는 않습니다. 표나 JSON 형태 텍스트를 요청하는 것만으로 강제 출력 스키마가 만들어지지도 않습니다. 코드 파일, 증거 표, 제공 자료에 연결된 짧은 결론처럼 산출물을 점검하기 쉽게 유지하세요.
컨텍스트와 에디션별 한도
Qwen은 관리형 Flash 버전의 기본 컨텍스트를 100만 토큰으로 설명합니다. 대응하는 공개 체크포인트에는 다른 기본 컨텍스트와 명시적인 확장 절차가 있으므로 해당 수치 설명은 각자의 서비스 범위에 두어야 합니다. 텍스트, 표현된 미디어, 대화 기록, 추론, 답변은 적용되는 설정의 시퀀스 예산에 맞아야 합니다.
관련 텍스트, 이미지, 동영상 구간을 선택하고 문서 및 코드 식별자를 보존하며 작업 시퀀스에 결과 공간을 확보하세요.
실무 준비와 검토
반복적인 코딩 작업에서는 다음 질문에 실제 오류나 검토 피드백을 제공해 모델이 제안 변경을 갱신하도록 하세요. 문서 분석에서는 근거 구절을 요청하고 누락 증거를 명시적으로 식별하세요. 추출 텍스트, 계산, 생성 코드를 원본과 대조하세요. 이 고정 릴리스는 구체적인 텍스트 산출물을 반환하는 텍스트, 이미지, 동영상 분석에 사용하세요.
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Refine a patch using test feedback\n\nA first patch changes deduplicate(values) to list(set(values)). The returned test observation is: input [3,1,3,2] expected [3,1,2], but order was not preserved. Propose a replacement that retains first occurrences and works on integers. Include a regression assertion and explain the one behavior the failed patch overlooked. Do not claim to run the test.A revised Python function, a regression assertion and a short explanation tied to the supplied test observation.The duplicate 3 is removed while the order 3,1,2 survives; test execution remains a proposed check.qwen/qwen3.5-flash-02-232월 23일 Qwen3.5 Flash 릴리스는 텍스트, 이미지, 동영상을 받아 텍스트를 반환하는 비전 언어 모델입니다. 코딩, 시각 분석, 도구 지원 작업을 위해 하이브리드 어텐션과 희소 전문가를 Flash 제품군의 사고/직접 답변 워크플로와 결합합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
2월 23일 Flash 릴리스
Qwen3.5 Flash는 네이티브 비전 언어 모델 제품군입니다. 제작사의 릴리스는 2026년 2월 23일 스냅샷을 명시하고 선형 어텐션과 희소 전문가 혼합 연산을 결합한 하이브리드 아키텍처를 설명합니다. 입력은 텍스트, 이미지, 동영상이며 결과는 텍스트입니다. 릴리스는 텍스트와 멀티모달 작업 전반에서 추론 효율과 작업 능력의 균형에 초점을 맞춥니다. 특정 애플리케이션의 고정 지연 시간을 확립하지는 않습니다.
Qwen의 공개 모델 카드는 관리형 Qwen3.5-Flash가 Qwen3.5-35B-A3B에 대응하면서 기본 100만 토큰 컨텍스트와 내장 도구 같은 추가 기능을 갖춘다고 설명합니다. 이는 제조사가 설명한 서비스 간 관계이며 정확한 이름, 구성, 인터페이스 기능을 하나로 합칠 이유가 아닙니다. 2월 23일 스냅샷은 변동하는 Flash 이름 및 이후 Qwen 세대와 구분됩니다.
텍스트, 시각, 코딩 작업
Qwen3.5 제품군은 초기 텍스트·시각 융합으로 학습되어 추론, 코딩, 에이전트, 시각 이해를 지원합니다. 스크린샷을 활용하는 코딩 작업에는 시각 참조, 관련 코드, 필요한 동작을 제공한 뒤 영향을 받는 조건 설명이 붙은 편집 가능한 산출물을 요청하세요. 문서나 차트에서는 레이블과 단위를 보존하고 필요한 특정 필드나 결론을 요청하세요.
유용한 시각 답변은 보이는 사실과 추론된 관계를 구분하고 각 결론을 뒷받침하는 원본 영역이나 구절을 식별할 수 있습니다. 동영상에서는 순서와 시간을 보존하고 관심 이벤트를 명시하세요. 문서 및 동영상 분석에서는 반환 필드와 주장을 원래 레이블, 구절, 타임스탬프와 대조하세요. 모델은 텍스트 분석이나 코드를 생성합니다. 시각 입력이 이미지나 동영상 생성을 뜻하지는 않습니다.
사고와 직접 응답
제작사의 모드 가이드는 Qwen3.5 Flash를 사고가 기본 활성화된 하이브리드 사고로 식별합니다. 문서화된 하이브리드 워크플로는 직접 답변을 위해 사고를 비활성화할 수 있습니다. 선택한 인터페이스가 둘 다 제공하면 최종 산출물과 추론을 분리하세요. 단순한 추출이나 다시 쓰기에는 간결한 응답이 적합할 수 있으며, 여러 조건을 연결하는 질문에는 원본으로 추적 가능한 설명이 유용합니다.
다른 Qwen 체크포인트에서 샘플링 프리셋, 과거 추론 옵션, 프롬프트 마커를 가져오지 말고 Flash 에디션에 문서화된 제어를 사용하세요. 공개 Qwen3.5-35B-A3B 카드에는 자체 기록 및 생성 레시피가 있습니다. 해당 설정이 자동으로 정확한 호스팅 Flash 인터페이스 계약이 되지는 않습니다.
도구와 애플리케이션 워크플로
제조사는 관리형 Flash 서비스의 추가 도구를 설명합니다. 연결된 워크플로는 검색, 점검, 허용된 실행을 제공하고 관찰을 모델에 반환할 수 있습니다. 가용 도구, 허용 작업, 관찰 가능한 완료 조건을 정의하세요. 최종 보고서에서 제안 작업과 실제 도구가 반환한 결과를 구분하도록 요청하세요.
모델의 도구 중심 기능이 모든 인터페이스를 통한 최신 원본, 파일, 코드 환경의 내장 접근을 확립하지는 않습니다. 표나 JSON 형태 텍스트를 요청하는 것만으로 강제 출력 스키마가 만들어지지도 않습니다. 코드 파일, 증거 표, 제공 자료에 연결된 짧은 결론처럼 산출물을 점검하기 쉽게 유지하세요.
컨텍스트와 에디션별 한도
Qwen은 관리형 Flash 버전의 기본 컨텍스트를 100만 토큰으로 설명합니다. 대응하는 공개 체크포인트에는 다른 기본 컨텍스트와 명시적인 확장 절차가 있으므로 해당 수치 설명은 각자의 서비스 범위에 두어야 합니다. 텍스트, 표현된 미디어, 대화 기록, 추론, 답변은 적용되는 설정의 시퀀스 예산에 맞아야 합니다.
관련 텍스트, 이미지, 동영상 구간을 선택하고 문서 및 코드 식별자를 보존하며 작업 시퀀스에 결과 공간을 확보하세요.
실무 준비와 검토
반복적인 코딩 작업에서는 다음 질문에 실제 오류나 검토 피드백을 제공해 모델이 제안 변경을 갱신하도록 하세요. 문서 분석에서는 근거 구절을 요청하고 누락 증거를 명시적으로 식별하세요. 추출 텍스트, 계산, 생성 코드를 원본과 대조하세요. 이 고정 릴리스는 구체적인 텍스트 산출물을 반환하는 텍스트, 이미지, 동영상 분석에 사용하세요.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 qwen/qwen3.5-flash-02-23 | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 예시: system, user, assistant, tool, function 조건: 이 역할들은 소스 코드의 호환 타입에 명시적으로 표현됩니다. 정확한 모델 역할 집합은 모델별로 다릅니다. 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드messages[].content | 유형string|content_part[]|null | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].tool_calls | 유형tool_call[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].tool_call_id | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요 | 기본값— |
필드messages[].name | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].reasoning_content | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요 | 기본값— |
필드messages[].reasoning_details | 유형object|array | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드max_tokens | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드max_completion_tokens | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
필드stream_options.include_usage | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드temperature | 유형number | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드top_p | 유형number | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드stop | 유형string|string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools | 유형function_tool[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools[].type | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 function 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools[].function.name | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 적용 조건: 함수 도구 지정됨 | 기본값— |
필드tools[].function.description | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드tools[].function.parameters | 유형JSON_schema | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드tool_choice | 유형string|object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드parallel_tool_calls | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드response_format | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드reasoning_effort | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드reasoning | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드service_tier | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드instructions | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 호환성 필드 | 기본값— |
필드functions | 유형function[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드function_call | 유형string|object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드prompt_cache_options | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드modalities | 유형string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 text | 기본값— |
필드provider | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 이 Ultra 텍스트 경로에서는 provider.options가 거부됩니다 | 기본값— |
필드cache_control.ttl | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 실제 프롬프트 캐시 지정 위치에서는 1h가 거부됩니다 | 기본값— |
텍스트 · UTF8 텍스트
messages[].content
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세model, messages |
매개변수material_types | 명세text |
매개변수messages | 명세role/content 형식의 메시지 배열 |
매개변수file_material | 명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다 |
매개변수optional_controls | 명세stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
매개변수control_scope | 명세모델별로 다름. 사용자 함수 도구와 호스팅 도구는 서로 다릅니다 |
매개변수output_modalities | 명세text |
매개변수hosted_operations | 명세false |
매개변수multimodal_input_binding | 명세null |
수명 주기: synchronous_or_streamed
정확한 모델 ID를 messages와 함께 보내세요.
컨텍스트 길이는 출력 상한이 아닙니다.
텍스트 파일은 텍스트를 그대로 제공할 수 있습니다. 이미지/오디오/파일 객체 입력에는 정확한 바인딩이 필요합니다.
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.
| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
|---|---|---|---|---|
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.00013 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00052 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.00013 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00052 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
set -eu\n: "${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-flash-02-23", "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-flash-02-23',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-flash-02-23',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 또는 SSE
반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.
각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. SSE에서는 선택지/도구 인덱스별로 증분을 조합하고 최종 종료 사유와 사용량을 유지하세요.
요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드choices[].index | 유형integer |
필드choices[].message.content | 유형string|null |
필드choices[].message.tool_calls | 유형tool_call[] |
필드choices[].message.reasoning_content | 유형string |
필드choices[].message.reasoning_details | 유형object|array |
필드choices[].finish_reason | 유형string|null |
필드usage | 유형object |
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
|---|---|---|
응답400 · invalid_request_error | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3.5-flash-02-23
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
qwen/qwen3.5-flash-02-232월 23일 Qwen3.5 Flash 릴리스는 텍스트, 이미지, 동영상을 받아 텍스트를 반환하는 비전 언어 모델입니다. 코딩, 시각 분석, 도구 지원 작업을 위해 하이브리드 어텐션과 희소 전문가를 Flash 제품군의 사고/직접 답변 워크플로와 결합합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
2월 23일 Flash 릴리스
Qwen3.5 Flash는 네이티브 비전 언어 모델 제품군입니다. 제작사의 릴리스는 2026년 2월 23일 스냅샷을 명시하고 선형 어텐션과 희소 전문가 혼합 연산을 결합한 하이브리드 아키텍처를 설명합니다. 입력은 텍스트, 이미지, 동영상이며 결과는 텍스트입니다. 릴리스는 텍스트와 멀티모달 작업 전반에서 추론 효율과 작업 능력의 균형에 초점을 맞춥니다. 특정 애플리케이션의 고정 지연 시간을 확립하지는 않습니다.
Qwen의 공개 모델 카드는 관리형 Qwen3.5-Flash가 Qwen3.5-35B-A3B에 대응하면서 기본 100만 토큰 컨텍스트와 내장 도구 같은 추가 기능을 갖춘다고 설명합니다. 이는 제조사가 설명한 서비스 간 관계이며 정확한 이름, 구성, 인터페이스 기능을 하나로 합칠 이유가 아닙니다. 2월 23일 스냅샷은 변동하는 Flash 이름 및 이후 Qwen 세대와 구분됩니다.
텍스트, 시각, 코딩 작업
Qwen3.5 제품군은 초기 텍스트·시각 융합으로 학습되어 추론, 코딩, 에이전트, 시각 이해를 지원합니다. 스크린샷을 활용하는 코딩 작업에는 시각 참조, 관련 코드, 필요한 동작을 제공한 뒤 영향을 받는 조건 설명이 붙은 편집 가능한 산출물을 요청하세요. 문서나 차트에서는 레이블과 단위를 보존하고 필요한 특정 필드나 결론을 요청하세요.
유용한 시각 답변은 보이는 사실과 추론된 관계를 구분하고 각 결론을 뒷받침하는 원본 영역이나 구절을 식별할 수 있습니다. 동영상에서는 순서와 시간을 보존하고 관심 이벤트를 명시하세요. 문서 및 동영상 분석에서는 반환 필드와 주장을 원래 레이블, 구절, 타임스탬프와 대조하세요. 모델은 텍스트 분석이나 코드를 생성합니다. 시각 입력이 이미지나 동영상 생성을 뜻하지는 않습니다.
사고와 직접 응답
제작사의 모드 가이드는 Qwen3.5 Flash를 사고가 기본 활성화된 하이브리드 사고로 식별합니다. 문서화된 하이브리드 워크플로는 직접 답변을 위해 사고를 비활성화할 수 있습니다. 선택한 인터페이스가 둘 다 제공하면 최종 산출물과 추론을 분리하세요. 단순한 추출이나 다시 쓰기에는 간결한 응답이 적합할 수 있으며, 여러 조건을 연결하는 질문에는 원본으로 추적 가능한 설명이 유용합니다.
다른 Qwen 체크포인트에서 샘플링 프리셋, 과거 추론 옵션, 프롬프트 마커를 가져오지 말고 Flash 에디션에 문서화된 제어를 사용하세요. 공개 Qwen3.5-35B-A3B 카드에는 자체 기록 및 생성 레시피가 있습니다. 해당 설정이 자동으로 정확한 호스팅 Flash 인터페이스 계약이 되지는 않습니다.
도구와 애플리케이션 워크플로
제조사는 관리형 Flash 서비스의 추가 도구를 설명합니다. 연결된 워크플로는 검색, 점검, 허용된 실행을 제공하고 관찰을 모델에 반환할 수 있습니다. 가용 도구, 허용 작업, 관찰 가능한 완료 조건을 정의하세요. 최종 보고서에서 제안 작업과 실제 도구가 반환한 결과를 구분하도록 요청하세요.
모델의 도구 중심 기능이 모든 인터페이스를 통한 최신 원본, 파일, 코드 환경의 내장 접근을 확립하지는 않습니다. 표나 JSON 형태 텍스트를 요청하는 것만으로 강제 출력 스키마가 만들어지지도 않습니다. 코드 파일, 증거 표, 제공 자료에 연결된 짧은 결론처럼 산출물을 점검하기 쉽게 유지하세요.
컨텍스트와 에디션별 한도
Qwen은 관리형 Flash 버전의 기본 컨텍스트를 100만 토큰으로 설명합니다. 대응하는 공개 체크포인트에는 다른 기본 컨텍스트와 명시적인 확장 절차가 있으므로 해당 수치 설명은 각자의 서비스 범위에 두어야 합니다. 텍스트, 표현된 미디어, 대화 기록, 추론, 답변은 적용되는 설정의 시퀀스 예산에 맞아야 합니다.
관련 텍스트, 이미지, 동영상 구간을 선택하고 문서 및 코드 식별자를 보존하며 작업 시퀀스에 결과 공간을 확보하세요.
실무 준비와 검토
반복적인 코딩 작업에서는 다음 질문에 실제 오류나 검토 피드백을 제공해 모델이 제안 변경을 갱신하도록 하세요. 문서 분석에서는 근거 구절을 요청하고 누락 증거를 명시적으로 식별하세요. 추출 텍스트, 계산, 생성 코드를 원본과 대조하세요. 이 고정 릴리스는 구체적인 텍스트 산출물을 반환하는 텍스트, 이미지, 동영상 분석에 사용하세요.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 qwen/qwen3.5-flash-02-23 | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 user, assistant | 기본값— |
필드messages[].content | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드max_tokens | 유형integer | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
텍스트 · UTF-8 텍스트
messages[].content 문자열
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세model, messages, max_tokens |
매개변수optional_controls | 명세stream |
매개변수material_types | 명세text |
매개변수text_file_material | 명세실제 UTF-8 문서를 읽고 그 텍스트를 지정된 입력 또는 메시지 콘텐츠 문자열에 넣으세요. |
수명 주기: synchronous_or_streamed
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.
| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
|---|---|---|---|---|
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.00013 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00052 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.00013 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00052 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "qwen/qwen3.5-flash-02-23",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-flash-02-23', '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-flash-02-23', '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 또는 SSE
반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.
모든 콘텐츠 블록, 사고 서명, 실제 도구 사용 ID를 보존하세요. 모든 SSE 블록 증분을 조합하세요. 첫 텍스트 블록이 전체 출력은 아닙니다.
요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드id | 유형string |
필드model | 유형string |
필드content[] | 유형text|thinking|tool_use|other content block |
필드stop_reason | 유형string|null |
필드usage | 유형object |
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
|---|---|---|
응답400 · invalid_request_error | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3.5-flash-02-23
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
영어 기술 예제
Refine a patch using test feedback\n\nA first patch changes deduplicate(values) to list(set(values)). The returned test observation is: input [3,1,3,2] expected [3,1,2], but order was not preserved. Propose a replacement that retains first occurrences and works on integers. Include a regression assertion and explain the one behavior the failed patch overlooked. Do not claim to run the test.A revised Python function, a regression assertion and a short explanation tied to the supplied test observation.The duplicate 3 is removed while the order 3,1,2 survives; test execution remains a proposed check.