2월 15일 Plus 스냅샷
Qwen3.5 Plus 2026-02-15는 Qwen의 네이티브 비전 언어 Plus 제품군 중 고정된 2026년 2월 15일 릴리스입니다. 문서화된 아키텍처는 선형 어텐션과 희소 전문가 혼합 연산을 결합해 텍스트와 멀티모달 작업을 모두 지원합니다. 입력에는 텍스트, 이미지, 동영상이 포함되고, 응답은 설명, 코드 제안, 문서 산출물 같은 텍스트입니다. 날짜가 붙은 이름은 Plus 제품군 안에서 이 에디션에 특정 식별자를 부여합니다.
제조사는 관리형 Qwen3.5-Plus가 공개 Qwen3.5-397B-A17B 모델에 대응하면서 기본 100만 토큰 컨텍스트, 내장 도구, 적응형 도구 사용 등 추가 기능을 갖춘다고 설명합니다. 두 서비스는 별도 이름과 인터페이스 계약을 유지합니다. 공개 체크포인트의 정확한 전문가 수, 수치 표현 방식, 기본 컨텍스트를 이 날짜별 Plus 릴리스의 완전한 사양으로 조용히 바꾸면 안 됩니다.
통합 텍스트 및 시각 작업
Qwen3.5 제품군은 초기 텍스트·시각 융합과 점차 복잡해지는 작업의 강화학습을 통해 추론, 코딩, 에이전트, 시각 이해를 발전시킵니다. 제품군 설명에는 201개 언어와 방언이 포함됩니다. 다국어 작업에서는 대상 언어, 독자, 보존할 용어를 명시하세요. 시각 작업에서는 질문에 필요한 레이블, 표 머리글, 다이어그램 정의를 유지하세요.
유용한 문서 요청은 원본과 같은 절 구성으로 비교하고 각 결과에 근거 구절을 포함하도록 요구할 수 있습니다. 코딩 요청에서는 스크린샷, 관련 기존 코드, 기능 요구사항을 결합한 뒤 편집 가능한 소스와 별도의 동작 설명을 요청할 수 있습니다. 동영상에서는 중요한 이벤트나 시퀀스를 식별하고 시간을 보존하세요. 반환된 구절, 시각 세부 정보, 제안 코드를 제공 자료와 대조하세요.
추론과 직접 응답
제작사의 모드 가이드는 Qwen3.5 Plus 제품군과 2월 15일 스냅샷을 사고가 기본 활성화된 하이브리드 사고로 명시합니다. 문서화된 하이브리드 워크플로는 직접 응답을 위해 사고를 비활성화할 수 있습니다. 선택한 인터페이스가 둘 다 제공하면 추론과 최종 산출물을 구분하세요. 결과를 점검하기 쉽도록 결과 표, 구분자로 표시한 답변, 코드 파일처럼 명확한 최종 형식을 정의하세요.
공개 Qwen3.5 체크포인트에는 자체 기록 및 샘플링 지침이 있습니다. 이후 Qwen 세대도 다른 추론 보존 기본값과 제어를 도입합니다. 프롬프트 마커, 파라미터 컨테이너, 기록 동작이 Qwen 이름을 가진 모든 에디션에 통한다고 가정하지 말고 정확한 Plus 인터페이스 레시피를 따르세요.
도구와 적응형 작업
제작사의 Plus 참조는 내장 및 적응형 도구 사용을 설명합니다. 작업에서 연결된 워크플로가 증거를 검색하거나, 제공 자료를 점검하거나, 허용 작업의 결과를 반환하도록 할 수 있습니다. 가용 도구, 허용 작업, 관찰 가능한 완료 조건을 명시하세요. 모델은 실제 피드백으로 분석을 수정하고 다음 단계를 선택할 수 있으며, 애플리케이션은 외부 작업을 수행하고 결과를 제공합니다.
에이전트 작업에서는 최종 보고서에 결과 산출물, 근거 증거, 미해결 조건을 표시하도록 요청하세요. 제안 패치나 검색 질의와 실제 반환된 도구 결과를 구분하세요. JSON 형태 텍스트 요청 자체가 스키마 강제 적용 계약을 확립하지는 않으며, 코드 실행 요청도 독립적으로 실행 환경을 만들지 않습니다.
장문 컨텍스트 준비
Qwen의 관리형 Plus 참조는 기본 100만 토큰 컨텍스트를 설명합니다. 큰 입력에서 문서 경계, 코드 식별자, 정의가 드러나도록 유지하고 추론과 최종 답변 공간을 확보하세요. 이 워크플로에는 관리형 Plus 컨텍스트 허용량을 사용하세요. 공개 397B 체크포인트에는 자체 기본 및 확장 한도가 있습니다.
긴 비교에서는 질문을 필요한 결정이나 관계로 좁히고 각 결론에 근거 절을 인용하도록 요청하세요. 컨텍스트 허용량은 더 많은 증거를 함께 놓을 수 있게 하지만 답변을 추적 가능하게 만드는 것은 명확한 원본 구조입니다. 재현성이 중요하면 날짜별 에디션 이름을 유지하세요.
실무 결과와 한계
이 스냅샷은 제공된 프로젝트 또는 시각 자료에 근거한 구현안, 문서 비교, 설명이 붙은 답변 등 구체적인 텍스트 산출물에 사용하세요. 작은 시각 레이블, 계산, 인용 텍스트, 코드 변경을 원래 증거와 대조하세요. 문서화된 모델 범위는 텍스트 및 시각 이해와 텍스트 출력이며 이미지, 동영상, 음성 생성을 뜻하지 않습니다. 정확한 도구, 업로드 규칙, 출력 허용량은 다른 체크포인트와의 동등성을 가정하지 말고 선택한 인터페이스를 따라야 합니다.
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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 2026-02-15는 Qwen 네이티브 비전 언어 Plus 모델의 고정된 2월 15일 스냅샷입니다. 텍스트, 이미지, 동영상 이해와 추론, 코딩, 에이전트 중심 워크플로를 결합하며, 제품군의 하이브리드 사고 모드로 텍스트 답변이나 산출물을 반환합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
2월 15일 Plus 스냅샷
Qwen3.5 Plus 2026-02-15는 Qwen의 네이티브 비전 언어 Plus 제품군 중 고정된 2026년 2월 15일 릴리스입니다. 문서화된 아키텍처는 선형 어텐션과 희소 전문가 혼합 연산을 결합해 텍스트와 멀티모달 작업을 모두 지원합니다. 입력에는 텍스트, 이미지, 동영상이 포함되고, 응답은 설명, 코드 제안, 문서 산출물 같은 텍스트입니다. 날짜가 붙은 이름은 Plus 제품군 안에서 이 에디션에 특정 식별자를 부여합니다.
제조사는 관리형 Qwen3.5-Plus가 공개 Qwen3.5-397B-A17B 모델에 대응하면서 기본 100만 토큰 컨텍스트, 내장 도구, 적응형 도구 사용 등 추가 기능을 갖춘다고 설명합니다. 두 서비스는 별도 이름과 인터페이스 계약을 유지합니다. 공개 체크포인트의 정확한 전문가 수, 수치 표현 방식, 기본 컨텍스트를 이 날짜별 Plus 릴리스의 완전한 사양으로 조용히 바꾸면 안 됩니다.
통합 텍스트 및 시각 작업
Qwen3.5 제품군은 초기 텍스트·시각 융합과 점차 복잡해지는 작업의 강화학습을 통해 추론, 코딩, 에이전트, 시각 이해를 발전시킵니다. 제품군 설명에는 201개 언어와 방언이 포함됩니다. 다국어 작업에서는 대상 언어, 독자, 보존할 용어를 명시하세요. 시각 작업에서는 질문에 필요한 레이블, 표 머리글, 다이어그램 정의를 유지하세요.
유용한 문서 요청은 원본과 같은 절 구성으로 비교하고 각 결과에 근거 구절을 포함하도록 요구할 수 있습니다. 코딩 요청에서는 스크린샷, 관련 기존 코드, 기능 요구사항을 결합한 뒤 편집 가능한 소스와 별도의 동작 설명을 요청할 수 있습니다. 동영상에서는 중요한 이벤트나 시퀀스를 식별하고 시간을 보존하세요. 반환된 구절, 시각 세부 정보, 제안 코드를 제공 자료와 대조하세요.
추론과 직접 응답
제작사의 모드 가이드는 Qwen3.5 Plus 제품군과 2월 15일 스냅샷을 사고가 기본 활성화된 하이브리드 사고로 명시합니다. 문서화된 하이브리드 워크플로는 직접 응답을 위해 사고를 비활성화할 수 있습니다. 선택한 인터페이스가 둘 다 제공하면 추론과 최종 산출물을 구분하세요. 결과를 점검하기 쉽도록 결과 표, 구분자로 표시한 답변, 코드 파일처럼 명확한 최종 형식을 정의하세요.
공개 Qwen3.5 체크포인트에는 자체 기록 및 샘플링 지침이 있습니다. 이후 Qwen 세대도 다른 추론 보존 기본값과 제어를 도입합니다. 프롬프트 마커, 파라미터 컨테이너, 기록 동작이 Qwen 이름을 가진 모든 에디션에 통한다고 가정하지 말고 정확한 Plus 인터페이스 레시피를 따르세요.
도구와 적응형 작업
제작사의 Plus 참조는 내장 및 적응형 도구 사용을 설명합니다. 작업에서 연결된 워크플로가 증거를 검색하거나, 제공 자료를 점검하거나, 허용 작업의 결과를 반환하도록 할 수 있습니다. 가용 도구, 허용 작업, 관찰 가능한 완료 조건을 명시하세요. 모델은 실제 피드백으로 분석을 수정하고 다음 단계를 선택할 수 있으며, 애플리케이션은 외부 작업을 수행하고 결과를 제공합니다.
에이전트 작업에서는 최종 보고서에 결과 산출물, 근거 증거, 미해결 조건을 표시하도록 요청하세요. 제안 패치나 검색 질의와 실제 반환된 도구 결과를 구분하세요. JSON 형태 텍스트 요청 자체가 스키마 강제 적용 계약을 확립하지는 않으며, 코드 실행 요청도 독립적으로 실행 환경을 만들지 않습니다.
장문 컨텍스트 준비
Qwen의 관리형 Plus 참조는 기본 100만 토큰 컨텍스트를 설명합니다. 큰 입력에서 문서 경계, 코드 식별자, 정의가 드러나도록 유지하고 추론과 최종 답변 공간을 확보하세요. 이 워크플로에는 관리형 Plus 컨텍스트 허용량을 사용하세요. 공개 397B 체크포인트에는 자체 기본 및 확장 한도가 있습니다.
긴 비교에서는 질문을 필요한 결정이나 관계로 좁히고 각 결론에 근거 절을 인용하도록 요청하세요. 컨텍스트 허용량은 더 많은 증거를 함께 놓을 수 있게 하지만 답변을 추적 가능하게 만드는 것은 명확한 원본 구조입니다. 재현성이 중요하면 날짜별 에디션 이름을 유지하세요.
실무 결과와 한계
이 스냅샷은 제공된 프로젝트 또는 시각 자료에 근거한 구현안, 문서 비교, 설명이 붙은 답변 등 구체적인 텍스트 산출물에 사용하세요. 작은 시각 레이블, 계산, 인용 텍스트, 코드 변경을 원래 증거와 대조하세요. 문서화된 모델 범위는 텍스트 및 시각 이해와 텍스트 출력이며 이미지, 동영상, 음성 생성을 뜻하지 않습니다. 정확한 도구, 업로드 규칙, 출력 허용량은 다른 체크포인트와의 동등성을 가정하지 말고 선택한 인터페이스를 따라야 합니다.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 qwen/qwen3.5-plus-02-15 | 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— |
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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 $0.00052 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00312 / 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 기준256,000 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.00052 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00312 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 2 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준256,000 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.00065 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.0039 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
set -eu\n: "${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-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 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-plus-02-15
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
qwen/qwen3.5-plus-02-15Qwen3.5 Plus 2026-02-15는 Qwen 네이티브 비전 언어 Plus 모델의 고정된 2월 15일 스냅샷입니다. 텍스트, 이미지, 동영상 이해와 추론, 코딩, 에이전트 중심 워크플로를 결합하며, 제품군의 하이브리드 사고 모드로 텍스트 답변이나 산출물을 반환합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
2월 15일 Plus 스냅샷
Qwen3.5 Plus 2026-02-15는 Qwen의 네이티브 비전 언어 Plus 제품군 중 고정된 2026년 2월 15일 릴리스입니다. 문서화된 아키텍처는 선형 어텐션과 희소 전문가 혼합 연산을 결합해 텍스트와 멀티모달 작업을 모두 지원합니다. 입력에는 텍스트, 이미지, 동영상이 포함되고, 응답은 설명, 코드 제안, 문서 산출물 같은 텍스트입니다. 날짜가 붙은 이름은 Plus 제품군 안에서 이 에디션에 특정 식별자를 부여합니다.
제조사는 관리형 Qwen3.5-Plus가 공개 Qwen3.5-397B-A17B 모델에 대응하면서 기본 100만 토큰 컨텍스트, 내장 도구, 적응형 도구 사용 등 추가 기능을 갖춘다고 설명합니다. 두 서비스는 별도 이름과 인터페이스 계약을 유지합니다. 공개 체크포인트의 정확한 전문가 수, 수치 표현 방식, 기본 컨텍스트를 이 날짜별 Plus 릴리스의 완전한 사양으로 조용히 바꾸면 안 됩니다.
통합 텍스트 및 시각 작업
Qwen3.5 제품군은 초기 텍스트·시각 융합과 점차 복잡해지는 작업의 강화학습을 통해 추론, 코딩, 에이전트, 시각 이해를 발전시킵니다. 제품군 설명에는 201개 언어와 방언이 포함됩니다. 다국어 작업에서는 대상 언어, 독자, 보존할 용어를 명시하세요. 시각 작업에서는 질문에 필요한 레이블, 표 머리글, 다이어그램 정의를 유지하세요.
유용한 문서 요청은 원본과 같은 절 구성으로 비교하고 각 결과에 근거 구절을 포함하도록 요구할 수 있습니다. 코딩 요청에서는 스크린샷, 관련 기존 코드, 기능 요구사항을 결합한 뒤 편집 가능한 소스와 별도의 동작 설명을 요청할 수 있습니다. 동영상에서는 중요한 이벤트나 시퀀스를 식별하고 시간을 보존하세요. 반환된 구절, 시각 세부 정보, 제안 코드를 제공 자료와 대조하세요.
추론과 직접 응답
제작사의 모드 가이드는 Qwen3.5 Plus 제품군과 2월 15일 스냅샷을 사고가 기본 활성화된 하이브리드 사고로 명시합니다. 문서화된 하이브리드 워크플로는 직접 응답을 위해 사고를 비활성화할 수 있습니다. 선택한 인터페이스가 둘 다 제공하면 추론과 최종 산출물을 구분하세요. 결과를 점검하기 쉽도록 결과 표, 구분자로 표시한 답변, 코드 파일처럼 명확한 최종 형식을 정의하세요.
공개 Qwen3.5 체크포인트에는 자체 기록 및 샘플링 지침이 있습니다. 이후 Qwen 세대도 다른 추론 보존 기본값과 제어를 도입합니다. 프롬프트 마커, 파라미터 컨테이너, 기록 동작이 Qwen 이름을 가진 모든 에디션에 통한다고 가정하지 말고 정확한 Plus 인터페이스 레시피를 따르세요.
도구와 적응형 작업
제작사의 Plus 참조는 내장 및 적응형 도구 사용을 설명합니다. 작업에서 연결된 워크플로가 증거를 검색하거나, 제공 자료를 점검하거나, 허용 작업의 결과를 반환하도록 할 수 있습니다. 가용 도구, 허용 작업, 관찰 가능한 완료 조건을 명시하세요. 모델은 실제 피드백으로 분석을 수정하고 다음 단계를 선택할 수 있으며, 애플리케이션은 외부 작업을 수행하고 결과를 제공합니다.
에이전트 작업에서는 최종 보고서에 결과 산출물, 근거 증거, 미해결 조건을 표시하도록 요청하세요. 제안 패치나 검색 질의와 실제 반환된 도구 결과를 구분하세요. JSON 형태 텍스트 요청 자체가 스키마 강제 적용 계약을 확립하지는 않으며, 코드 실행 요청도 독립적으로 실행 환경을 만들지 않습니다.
장문 컨텍스트 준비
Qwen의 관리형 Plus 참조는 기본 100만 토큰 컨텍스트를 설명합니다. 큰 입력에서 문서 경계, 코드 식별자, 정의가 드러나도록 유지하고 추론과 최종 답변 공간을 확보하세요. 이 워크플로에는 관리형 Plus 컨텍스트 허용량을 사용하세요. 공개 397B 체크포인트에는 자체 기본 및 확장 한도가 있습니다.
긴 비교에서는 질문을 필요한 결정이나 관계로 좁히고 각 결론에 근거 절을 인용하도록 요청하세요. 컨텍스트 허용량은 더 많은 증거를 함께 놓을 수 있게 하지만 답변을 추적 가능하게 만드는 것은 명확한 원본 구조입니다. 재현성이 중요하면 날짜별 에디션 이름을 유지하세요.
실무 결과와 한계
이 스냅샷은 제공된 프로젝트 또는 시각 자료에 근거한 구현안, 문서 비교, 설명이 붙은 답변 등 구체적인 텍스트 산출물에 사용하세요. 작은 시각 레이블, 계산, 인용 텍스트, 코드 변경을 원래 증거와 대조하세요. 문서화된 모델 범위는 텍스트 및 시각 이해와 텍스트 출력이며 이미지, 동영상, 음성 생성을 뜻하지 않습니다. 정확한 도구, 업로드 규칙, 출력 허용량은 다른 체크포인트와의 동등성을 가정하지 말고 선택한 인터페이스를 따라야 합니다.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 qwen/qwen3.5-plus-02-15 | 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 $0.00052 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00312 / 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 기준256,000 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.00052 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00312 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 2 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준256,000 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.00065 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.0039 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "qwen/qwen3.5-plus-02-15",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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 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-plus-02-15
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
영어 기술 예제
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.