Qwen3.6 Plus 제품군
Qwen3.6 Plus는 코딩과 멀티모달 작업을 위한 네이티브 시각 언어 모델 제품군입니다. 제작사 릴리스는 일반 객체 인식, OCR, 객체 위치 식별과 함께 개선된 에이전트 코딩, 프런트엔드 프로그래밍, 시각 정보에 기반한 개발을 강조합니다. 유용한 출력은 제공된 근거와 연결된 설명, 코드 제안, 추출 정보, 보고서 같은 텍스트입니다.
공식 릴리스에는 qwen3.6-plus와 qwen3.6-plus-2026-04-02가 명시되어 있습니다. 이 기록은 고정된 스냅샷으로 바꾸지 않고 요청된 Plus 제품군 식별 정보를 유지합니다. 제품군 설명은 이를 공개 Qwen3.6-35B-A3B 체크포인트로 식별하거나 해당 체크포인트의 전문가 수, 가중치, 수치적 컨텍스트 한도를 Plus에 부여하지 않습니다.
에이전트 및 프런트엔드 코딩
프런트엔드 작업에서는 시각 참조, 기능 요구 사항, 관련 기존 코드를 제공하세요. 완료 시 필요한 상태, 상호작용, 출력 파일을 설명하세요. 편집 가능한 소스와 함께 제안한 동작이 요구 사항을 충족하는 방식에 대한 별도 설명을 요청하세요. 저장소 작업에서는 관련 모듈과 문제를 보여주는 입력을 제공한 뒤 영향을 받는 변경과 검토에 필요한 확인 사항을 요청하세요.
코딩 에이전트는 연결된 환경의 실제 피드백을 활용할 수 있습니다. 조사 결과, 관찰된 오류, 검토 의견이 다음 단계를 안내할 수 있습니다. 목표와 허용된 작업을 명시하고 모델이 제안과 실행된 결과를 구분하도록 요청하세요.
시각 인식, OCR, 위치 식별
릴리스에는 개선된 객체 인식, 이미지 속 텍스트 읽기, 객체 위치 식별이 문서화되어 있습니다. 구체적인 질문과 함께 선명한 이미지를 제공하고 대상 객체나 필드를 지정하세요. 페이지에서는 이름이 지정된 필드와 이를 뒷받침하는 페이지 또는 영역 참조를 요청하세요. 인터페이스에서는 어떤 화면 요소가 사용자의 목표에 해당하는지 질문하세요. 애플리케이션이 위치 결과를 사용한다면 좌표 규칙을 명확히 하세요.
이 제품군의 시각 언어 범위는 텍스트와 이미지 또는 비디오를 결합해 텍스트 응답을 생성합니다. 별도의 시각 입력에 식별자를 붙이고 질문이 순서에 의존한다면 비디오 순서와 시각을 유지하세요. 객체 위치나 그럴듯한 OCR 결과는 원본 자료와 대조해야 합니다. 이러한 능력이 정확한 개수 세기, 완벽히 읽어낸 전사, 보정된 물리 측정을 보장하지는 않습니다.
사고와 추론의 연속성
제조사의 모드 가이드는 Qwen3.6 Plus를 사고가 기본으로 켜진 하이브리드 사고 모델로 명시합니다. 문서화된 하이브리드 작업 흐름은 사고를 끄면 직접 응답을 생성할 수 있습니다. 선택한 인터페이스가 두 요소를 모두 제공한다면 추론 내용과 최종 결과를 분리하세요. 긴 설명이 산출물을 가리지 않도록 코드 산출물, 근거 표, 간결한 결론 등 명확한 최종 형식을 선택하세요.
Qwen3.6 제품군은 반복 작업을 위한 과거 추론 보존도 도입합니다. 이는 새 피드백 이후에도 이전 결정이 관련 있을 때 유용한 제품군 기능입니다. 정확한 Plus 제어 계약은 자체 인터페이스를 따라야 합니다. 명시적인 문서 없이 공개 체크포인트의 기본값이나 파라미터 컨테이너를 가져와서는 안 됩니다.
도구와 긴 자료
이 제품군의 코딩 에이전트 설명에는 도구와 환경 피드백이 포함됩니다. 애플리케이션이 실제 도구를 제공하고 허용된 작업을 실행하며 관찰을 모델에 반환합니다. 작업에서는 각 결론을 문서 구절, 코드 식별자, 화면 요소와 연결하는 보고서를 요청할 수 있습니다. 연결된 작업 흐름에서 도구를 지원한다고 해서 모든 인터페이스에 최신 출처나 실행 환경에 대한 내장 접근이 있는 것은 아닙니다. 제조사는 함수 호출, 구조화된 출력, 웹 검색, 접두사 완성, 컨텍스트 캐싱을 명시합니다. 배치 추론은 베이징 별칭에서 지원하고 다른 등록 지역에서는 지원하지 않으며, 미세 조정은 미지원입니다. 제작사는 별칭이 April2와 기능적으로 동등하다고 설명하지만 스냅샷의 별도 표에서는 캐싱과 배치 추론이 제외됩니다.
Alibaba의 전용 Plus 표에는 컨텍스트 1,000,000토큰, 최대 입력은 직접 응답에서 991,808토큰 또는 사고 모드에서 983,616토큰, 최대 출력은 두 모드에서 65,536토큰, 별도의 사고 사슬 한도는 81,920토큰으로 명시되어 있습니다. 긴 입력에서는 문서 경계와 관련 코드 경로를 유지하고 무관한 근거를 줄이며 필요한 답변 공간을 확보하세요. 공개 35B-A3B 모델의 네이티브 또는 확장 컨텍스트 수치를 이 제품군의 보편적 한도로 복사하지 마세요.
실용적인 결과와 한계
유용한 출력에는 스크린샷을 반영한 구현 제안, 저장소 변경 설명, 근거가 포함된 문서 필드 표가 있습니다. JSON 형태의 텍스트를 요청하는 것이 강제 스키마 계약을 확립하지는 않으며 제안한 명령은 실행된 작업이 아닙니다. 추출한 텍스트, 시각 위치, 생성한 코드를 제공된 원문과 대조해 검증하세요. 산출물을 검토할 때는 Plus 식별 정보를 유지하고 선택한 별칭 또는 날짜가 지정된 버전, 문서화된 제작사 한도, 반환된 도구 결과를 명시하세요.
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Repair keyboard access to a disclosure\n\nA disclosure uses a clickable div to toggle its details panel. Provide a small HTML/JavaScript replacement using a native button, preserving the label 'Delivery details'. The button must expose expanded state, control the panel and work with standard keyboard activation. Include a short review checklist for closed and open states without claiming a rendered result.A bounded disclosure component proposal with synchronized expanded state and a two-state checklist.The control is a button, its expanded value matches panel visibility and its label remains unchanged.qwen/qwen3.6-plusQwen3.6 Plus는 텍스트, 이미지, 비디오를 위한 Qwen의 시각 언어 제품군으로, 에이전트 및 프런트엔드 코딩, 객체 인식, OCR, 위치 식별을 강화했습니다. 텍스트를 반환하며 제공된 프로젝트 또는 시각 자료에 근거한 작업을 위해 Plus 제품군의 하이브리드 사고 작업 흐름을 지원합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Qwen3.6 Plus 제품군
Qwen3.6 Plus는 코딩과 멀티모달 작업을 위한 네이티브 시각 언어 모델 제품군입니다. 제작사 릴리스는 일반 객체 인식, OCR, 객체 위치 식별과 함께 개선된 에이전트 코딩, 프런트엔드 프로그래밍, 시각 정보에 기반한 개발을 강조합니다. 유용한 출력은 제공된 근거와 연결된 설명, 코드 제안, 추출 정보, 보고서 같은 텍스트입니다.
공식 릴리스에는 qwen3.6-plus와 qwen3.6-plus-2026-04-02가 명시되어 있습니다. 이 기록은 고정된 스냅샷으로 바꾸지 않고 요청된 Plus 제품군 식별 정보를 유지합니다. 제품군 설명은 이를 공개 Qwen3.6-35B-A3B 체크포인트로 식별하거나 해당 체크포인트의 전문가 수, 가중치, 수치적 컨텍스트 한도를 Plus에 부여하지 않습니다.
에이전트 및 프런트엔드 코딩
프런트엔드 작업에서는 시각 참조, 기능 요구 사항, 관련 기존 코드를 제공하세요. 완료 시 필요한 상태, 상호작용, 출력 파일을 설명하세요. 편집 가능한 소스와 함께 제안한 동작이 요구 사항을 충족하는 방식에 대한 별도 설명을 요청하세요. 저장소 작업에서는 관련 모듈과 문제를 보여주는 입력을 제공한 뒤 영향을 받는 변경과 검토에 필요한 확인 사항을 요청하세요.
코딩 에이전트는 연결된 환경의 실제 피드백을 활용할 수 있습니다. 조사 결과, 관찰된 오류, 검토 의견이 다음 단계를 안내할 수 있습니다. 목표와 허용된 작업을 명시하고 모델이 제안과 실행된 결과를 구분하도록 요청하세요.
시각 인식, OCR, 위치 식별
릴리스에는 개선된 객체 인식, 이미지 속 텍스트 읽기, 객체 위치 식별이 문서화되어 있습니다. 구체적인 질문과 함께 선명한 이미지를 제공하고 대상 객체나 필드를 지정하세요. 페이지에서는 이름이 지정된 필드와 이를 뒷받침하는 페이지 또는 영역 참조를 요청하세요. 인터페이스에서는 어떤 화면 요소가 사용자의 목표에 해당하는지 질문하세요. 애플리케이션이 위치 결과를 사용한다면 좌표 규칙을 명확히 하세요.
이 제품군의 시각 언어 범위는 텍스트와 이미지 또는 비디오를 결합해 텍스트 응답을 생성합니다. 별도의 시각 입력에 식별자를 붙이고 질문이 순서에 의존한다면 비디오 순서와 시각을 유지하세요. 객체 위치나 그럴듯한 OCR 결과는 원본 자료와 대조해야 합니다. 이러한 능력이 정확한 개수 세기, 완벽히 읽어낸 전사, 보정된 물리 측정을 보장하지는 않습니다.
사고와 추론의 연속성
제조사의 모드 가이드는 Qwen3.6 Plus를 사고가 기본으로 켜진 하이브리드 사고 모델로 명시합니다. 문서화된 하이브리드 작업 흐름은 사고를 끄면 직접 응답을 생성할 수 있습니다. 선택한 인터페이스가 두 요소를 모두 제공한다면 추론 내용과 최종 결과를 분리하세요. 긴 설명이 산출물을 가리지 않도록 코드 산출물, 근거 표, 간결한 결론 등 명확한 최종 형식을 선택하세요.
Qwen3.6 제품군은 반복 작업을 위한 과거 추론 보존도 도입합니다. 이는 새 피드백 이후에도 이전 결정이 관련 있을 때 유용한 제품군 기능입니다. 정확한 Plus 제어 계약은 자체 인터페이스를 따라야 합니다. 명시적인 문서 없이 공개 체크포인트의 기본값이나 파라미터 컨테이너를 가져와서는 안 됩니다.
도구와 긴 자료
이 제품군의 코딩 에이전트 설명에는 도구와 환경 피드백이 포함됩니다. 애플리케이션이 실제 도구를 제공하고 허용된 작업을 실행하며 관찰을 모델에 반환합니다. 작업에서는 각 결론을 문서 구절, 코드 식별자, 화면 요소와 연결하는 보고서를 요청할 수 있습니다. 연결된 작업 흐름에서 도구를 지원한다고 해서 모든 인터페이스에 최신 출처나 실행 환경에 대한 내장 접근이 있는 것은 아닙니다. 제조사는 함수 호출, 구조화된 출력, 웹 검색, 접두사 완성, 컨텍스트 캐싱을 명시합니다. 배치 추론은 베이징 별칭에서 지원하고 다른 등록 지역에서는 지원하지 않으며, 미세 조정은 미지원입니다. 제작사는 별칭이 April2와 기능적으로 동등하다고 설명하지만 스냅샷의 별도 표에서는 캐싱과 배치 추론이 제외됩니다.
Alibaba의 전용 Plus 표에는 컨텍스트 1,000,000토큰, 최대 입력은 직접 응답에서 991,808토큰 또는 사고 모드에서 983,616토큰, 최대 출력은 두 모드에서 65,536토큰, 별도의 사고 사슬 한도는 81,920토큰으로 명시되어 있습니다. 긴 입력에서는 문서 경계와 관련 코드 경로를 유지하고 무관한 근거를 줄이며 필요한 답변 공간을 확보하세요. 공개 35B-A3B 모델의 네이티브 또는 확장 컨텍스트 수치를 이 제품군의 보편적 한도로 복사하지 마세요.
실용적인 결과와 한계
유용한 출력에는 스크린샷을 반영한 구현 제안, 저장소 변경 설명, 근거가 포함된 문서 필드 표가 있습니다. JSON 형태의 텍스트를 요청하는 것이 강제 스키마 계약을 확립하지는 않으며 제안한 명령은 실행된 작업이 아닙니다. 추출한 텍스트, 시각 위치, 생성한 코드를 제공된 원문과 대조해 검증하세요. 산출물을 검토할 때는 Plus 식별 정보를 유지하고 선택한 별칭 또는 날짜가 지정된 버전, 문서화된 제작사 한도, 반환된 도구 결과를 명시하세요.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 qwen/qwen3.6-plus | 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— |
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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— |
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필드instructions | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 호환성 필드 | 기본값— |
필드functions | 유형function[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
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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 $0.00065 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.0039 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.0008125 / 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 $0.00065 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.0039 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.0008125 / 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 $0.0026 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.0078 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.00325 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen/qwen3.6-plus", "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/qwen3.6-plus',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/qwen3.6-plus',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/qwen3.6-plus, qwen3.6-plus
/chat/completions
qwen/qwen3.6-plusQwen3.6 Plus는 텍스트, 이미지, 비디오를 위한 Qwen의 시각 언어 제품군으로, 에이전트 및 프런트엔드 코딩, 객체 인식, OCR, 위치 식별을 강화했습니다. 텍스트를 반환하며 제공된 프로젝트 또는 시각 자료에 근거한 작업을 위해 Plus 제품군의 하이브리드 사고 작업 흐름을 지원합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Qwen3.6 Plus 제품군
Qwen3.6 Plus는 코딩과 멀티모달 작업을 위한 네이티브 시각 언어 모델 제품군입니다. 제작사 릴리스는 일반 객체 인식, OCR, 객체 위치 식별과 함께 개선된 에이전트 코딩, 프런트엔드 프로그래밍, 시각 정보에 기반한 개발을 강조합니다. 유용한 출력은 제공된 근거와 연결된 설명, 코드 제안, 추출 정보, 보고서 같은 텍스트입니다.
공식 릴리스에는 qwen3.6-plus와 qwen3.6-plus-2026-04-02가 명시되어 있습니다. 이 기록은 고정된 스냅샷으로 바꾸지 않고 요청된 Plus 제품군 식별 정보를 유지합니다. 제품군 설명은 이를 공개 Qwen3.6-35B-A3B 체크포인트로 식별하거나 해당 체크포인트의 전문가 수, 가중치, 수치적 컨텍스트 한도를 Plus에 부여하지 않습니다.
에이전트 및 프런트엔드 코딩
프런트엔드 작업에서는 시각 참조, 기능 요구 사항, 관련 기존 코드를 제공하세요. 완료 시 필요한 상태, 상호작용, 출력 파일을 설명하세요. 편집 가능한 소스와 함께 제안한 동작이 요구 사항을 충족하는 방식에 대한 별도 설명을 요청하세요. 저장소 작업에서는 관련 모듈과 문제를 보여주는 입력을 제공한 뒤 영향을 받는 변경과 검토에 필요한 확인 사항을 요청하세요.
코딩 에이전트는 연결된 환경의 실제 피드백을 활용할 수 있습니다. 조사 결과, 관찰된 오류, 검토 의견이 다음 단계를 안내할 수 있습니다. 목표와 허용된 작업을 명시하고 모델이 제안과 실행된 결과를 구분하도록 요청하세요.
시각 인식, OCR, 위치 식별
릴리스에는 개선된 객체 인식, 이미지 속 텍스트 읽기, 객체 위치 식별이 문서화되어 있습니다. 구체적인 질문과 함께 선명한 이미지를 제공하고 대상 객체나 필드를 지정하세요. 페이지에서는 이름이 지정된 필드와 이를 뒷받침하는 페이지 또는 영역 참조를 요청하세요. 인터페이스에서는 어떤 화면 요소가 사용자의 목표에 해당하는지 질문하세요. 애플리케이션이 위치 결과를 사용한다면 좌표 규칙을 명확히 하세요.
이 제품군의 시각 언어 범위는 텍스트와 이미지 또는 비디오를 결합해 텍스트 응답을 생성합니다. 별도의 시각 입력에 식별자를 붙이고 질문이 순서에 의존한다면 비디오 순서와 시각을 유지하세요. 객체 위치나 그럴듯한 OCR 결과는 원본 자료와 대조해야 합니다. 이러한 능력이 정확한 개수 세기, 완벽히 읽어낸 전사, 보정된 물리 측정을 보장하지는 않습니다.
사고와 추론의 연속성
제조사의 모드 가이드는 Qwen3.6 Plus를 사고가 기본으로 켜진 하이브리드 사고 모델로 명시합니다. 문서화된 하이브리드 작업 흐름은 사고를 끄면 직접 응답을 생성할 수 있습니다. 선택한 인터페이스가 두 요소를 모두 제공한다면 추론 내용과 최종 결과를 분리하세요. 긴 설명이 산출물을 가리지 않도록 코드 산출물, 근거 표, 간결한 결론 등 명확한 최종 형식을 선택하세요.
Qwen3.6 제품군은 반복 작업을 위한 과거 추론 보존도 도입합니다. 이는 새 피드백 이후에도 이전 결정이 관련 있을 때 유용한 제품군 기능입니다. 정확한 Plus 제어 계약은 자체 인터페이스를 따라야 합니다. 명시적인 문서 없이 공개 체크포인트의 기본값이나 파라미터 컨테이너를 가져와서는 안 됩니다.
도구와 긴 자료
이 제품군의 코딩 에이전트 설명에는 도구와 환경 피드백이 포함됩니다. 애플리케이션이 실제 도구를 제공하고 허용된 작업을 실행하며 관찰을 모델에 반환합니다. 작업에서는 각 결론을 문서 구절, 코드 식별자, 화면 요소와 연결하는 보고서를 요청할 수 있습니다. 연결된 작업 흐름에서 도구를 지원한다고 해서 모든 인터페이스에 최신 출처나 실행 환경에 대한 내장 접근이 있는 것은 아닙니다. 제조사는 함수 호출, 구조화된 출력, 웹 검색, 접두사 완성, 컨텍스트 캐싱을 명시합니다. 배치 추론은 베이징 별칭에서 지원하고 다른 등록 지역에서는 지원하지 않으며, 미세 조정은 미지원입니다. 제작사는 별칭이 April2와 기능적으로 동등하다고 설명하지만 스냅샷의 별도 표에서는 캐싱과 배치 추론이 제외됩니다.
Alibaba의 전용 Plus 표에는 컨텍스트 1,000,000토큰, 최대 입력은 직접 응답에서 991,808토큰 또는 사고 모드에서 983,616토큰, 최대 출력은 두 모드에서 65,536토큰, 별도의 사고 사슬 한도는 81,920토큰으로 명시되어 있습니다. 긴 입력에서는 문서 경계와 관련 코드 경로를 유지하고 무관한 근거를 줄이며 필요한 답변 공간을 확보하세요. 공개 35B-A3B 모델의 네이티브 또는 확장 컨텍스트 수치를 이 제품군의 보편적 한도로 복사하지 마세요.
실용적인 결과와 한계
유용한 출력에는 스크린샷을 반영한 구현 제안, 저장소 변경 설명, 근거가 포함된 문서 필드 표가 있습니다. JSON 형태의 텍스트를 요청하는 것이 강제 스키마 계약을 확립하지는 않으며 제안한 명령은 실행된 작업이 아닙니다. 추출한 텍스트, 시각 위치, 생성한 코드를 제공된 원문과 대조해 검증하세요. 산출물을 검토할 때는 Plus 식별 정보를 유지하고 선택한 별칭 또는 날짜가 지정된 버전, 문서화된 제작사 한도, 반환된 도구 결과를 명시하세요.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 qwen/qwen3.6-plus | 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 $0.00065 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.0039 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.0008125 / 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 $0.00065 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.0039 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.0008125 / 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 $0.0026 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.0078 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.00325 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "qwen/qwen3.6-plus",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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/qwen3.6-plus', '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/qwen3.6-plus', '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/qwen3.6-plus, qwen3.6-plus
/chat/completions
qwen3.6-plusQwen3.6 Plus는 텍스트, 이미지, 비디오를 위한 Qwen의 시각 언어 제품군으로, 에이전트 및 프런트엔드 코딩, 객체 인식, OCR, 위치 식별을 강화했습니다. 텍스트를 반환하며 제공된 프로젝트 또는 시각 자료에 근거한 작업을 위해 Plus 제품군의 하이브리드 사고 작업 흐름을 지원합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Qwen3.6 Plus 제품군
Qwen3.6 Plus는 코딩과 멀티모달 작업을 위한 네이티브 시각 언어 모델 제품군입니다. 제작사 릴리스는 일반 객체 인식, OCR, 객체 위치 식별과 함께 개선된 에이전트 코딩, 프런트엔드 프로그래밍, 시각 정보에 기반한 개발을 강조합니다. 유용한 출력은 제공된 근거와 연결된 설명, 코드 제안, 추출 정보, 보고서 같은 텍스트입니다.
공식 릴리스에는 qwen3.6-plus와 qwen3.6-plus-2026-04-02가 명시되어 있습니다. 이 기록은 고정된 스냅샷으로 바꾸지 않고 요청된 Plus 제품군 식별 정보를 유지합니다. 제품군 설명은 이를 공개 Qwen3.6-35B-A3B 체크포인트로 식별하거나 해당 체크포인트의 전문가 수, 가중치, 수치적 컨텍스트 한도를 Plus에 부여하지 않습니다.
에이전트 및 프런트엔드 코딩
프런트엔드 작업에서는 시각 참조, 기능 요구 사항, 관련 기존 코드를 제공하세요. 완료 시 필요한 상태, 상호작용, 출력 파일을 설명하세요. 편집 가능한 소스와 함께 제안한 동작이 요구 사항을 충족하는 방식에 대한 별도 설명을 요청하세요. 저장소 작업에서는 관련 모듈과 문제를 보여주는 입력을 제공한 뒤 영향을 받는 변경과 검토에 필요한 확인 사항을 요청하세요.
코딩 에이전트는 연결된 환경의 실제 피드백을 활용할 수 있습니다. 조사 결과, 관찰된 오류, 검토 의견이 다음 단계를 안내할 수 있습니다. 목표와 허용된 작업을 명시하고 모델이 제안과 실행된 결과를 구분하도록 요청하세요.
시각 인식, OCR, 위치 식별
릴리스에는 개선된 객체 인식, 이미지 속 텍스트 읽기, 객체 위치 식별이 문서화되어 있습니다. 구체적인 질문과 함께 선명한 이미지를 제공하고 대상 객체나 필드를 지정하세요. 페이지에서는 이름이 지정된 필드와 이를 뒷받침하는 페이지 또는 영역 참조를 요청하세요. 인터페이스에서는 어떤 화면 요소가 사용자의 목표에 해당하는지 질문하세요. 애플리케이션이 위치 결과를 사용한다면 좌표 규칙을 명확히 하세요.
이 제품군의 시각 언어 범위는 텍스트와 이미지 또는 비디오를 결합해 텍스트 응답을 생성합니다. 별도의 시각 입력에 식별자를 붙이고 질문이 순서에 의존한다면 비디오 순서와 시각을 유지하세요. 객체 위치나 그럴듯한 OCR 결과는 원본 자료와 대조해야 합니다. 이러한 능력이 정확한 개수 세기, 완벽히 읽어낸 전사, 보정된 물리 측정을 보장하지는 않습니다.
사고와 추론의 연속성
제조사의 모드 가이드는 Qwen3.6 Plus를 사고가 기본으로 켜진 하이브리드 사고 모델로 명시합니다. 문서화된 하이브리드 작업 흐름은 사고를 끄면 직접 응답을 생성할 수 있습니다. 선택한 인터페이스가 두 요소를 모두 제공한다면 추론 내용과 최종 결과를 분리하세요. 긴 설명이 산출물을 가리지 않도록 코드 산출물, 근거 표, 간결한 결론 등 명확한 최종 형식을 선택하세요.
Qwen3.6 제품군은 반복 작업을 위한 과거 추론 보존도 도입합니다. 이는 새 피드백 이후에도 이전 결정이 관련 있을 때 유용한 제품군 기능입니다. 정확한 Plus 제어 계약은 자체 인터페이스를 따라야 합니다. 명시적인 문서 없이 공개 체크포인트의 기본값이나 파라미터 컨테이너를 가져와서는 안 됩니다.
도구와 긴 자료
이 제품군의 코딩 에이전트 설명에는 도구와 환경 피드백이 포함됩니다. 애플리케이션이 실제 도구를 제공하고 허용된 작업을 실행하며 관찰을 모델에 반환합니다. 작업에서는 각 결론을 문서 구절, 코드 식별자, 화면 요소와 연결하는 보고서를 요청할 수 있습니다. 연결된 작업 흐름에서 도구를 지원한다고 해서 모든 인터페이스에 최신 출처나 실행 환경에 대한 내장 접근이 있는 것은 아닙니다. 제조사는 함수 호출, 구조화된 출력, 웹 검색, 접두사 완성, 컨텍스트 캐싱을 명시합니다. 배치 추론은 베이징 별칭에서 지원하고 다른 등록 지역에서는 지원하지 않으며, 미세 조정은 미지원입니다. 제작사는 별칭이 April2와 기능적으로 동등하다고 설명하지만 스냅샷의 별도 표에서는 캐싱과 배치 추론이 제외됩니다.
Alibaba의 전용 Plus 표에는 컨텍스트 1,000,000토큰, 최대 입력은 직접 응답에서 991,808토큰 또는 사고 모드에서 983,616토큰, 최대 출력은 두 모드에서 65,536토큰, 별도의 사고 사슬 한도는 81,920토큰으로 명시되어 있습니다. 긴 입력에서는 문서 경계와 관련 코드 경로를 유지하고 무관한 근거를 줄이며 필요한 답변 공간을 확보하세요. 공개 35B-A3B 모델의 네이티브 또는 확장 컨텍스트 수치를 이 제품군의 보편적 한도로 복사하지 마세요.
실용적인 결과와 한계
유용한 출력에는 스크린샷을 반영한 구현 제안, 저장소 변경 설명, 근거가 포함된 문서 필드 표가 있습니다. JSON 형태의 텍스트를 요청하는 것이 강제 스키마 계약을 확립하지는 않으며 제안한 명령은 실행된 작업이 아닙니다. 추출한 텍스트, 시각 위치, 생성한 코드를 제공된 원문과 대조해 검증하세요. 산출물을 검토할 때는 Plus 식별 정보를 유지하고 선택한 별칭 또는 날짜가 지정된 버전, 문서화된 제작사 한도, 반환된 도구 결과를 명시하세요.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 qwen3.6-plus | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드messages[].content | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 텍스트 대화 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
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 |
매개변수control_scope | 명세텍스트 대화. stream은 불리언이며 기본값은 false입니다. |
매개변수output_modalities | 명세text |
매개변수hosted_operations | 명세false |
매개변수multimodal_input_binding | 명세null |
메서드 별칭: /chat/completions
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 $0.00065 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.0039 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.0008125 / 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 $0.00065 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.0039 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.0008125 / 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 $0.0026 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.0078 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.00325 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"qwen3.6-plus","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\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="qwen3.6-plus", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\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"))\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/qwen3.6-plus, qwen3.6-plus
/chat/completions
qwen3.6-plusQwen3.6 Plus는 텍스트, 이미지, 비디오를 위한 Qwen의 시각 언어 제품군으로, 에이전트 및 프런트엔드 코딩, 객체 인식, OCR, 위치 식별을 강화했습니다. 텍스트를 반환하며 제공된 프로젝트 또는 시각 자료에 근거한 작업을 위해 Plus 제품군의 하이브리드 사고 작업 흐름을 지원합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Qwen3.6 Plus 제품군
Qwen3.6 Plus는 코딩과 멀티모달 작업을 위한 네이티브 시각 언어 모델 제품군입니다. 제작사 릴리스는 일반 객체 인식, OCR, 객체 위치 식별과 함께 개선된 에이전트 코딩, 프런트엔드 프로그래밍, 시각 정보에 기반한 개발을 강조합니다. 유용한 출력은 제공된 근거와 연결된 설명, 코드 제안, 추출 정보, 보고서 같은 텍스트입니다.
공식 릴리스에는 qwen3.6-plus와 qwen3.6-plus-2026-04-02가 명시되어 있습니다. 이 기록은 고정된 스냅샷으로 바꾸지 않고 요청된 Plus 제품군 식별 정보를 유지합니다. 제품군 설명은 이를 공개 Qwen3.6-35B-A3B 체크포인트로 식별하거나 해당 체크포인트의 전문가 수, 가중치, 수치적 컨텍스트 한도를 Plus에 부여하지 않습니다.
에이전트 및 프런트엔드 코딩
프런트엔드 작업에서는 시각 참조, 기능 요구 사항, 관련 기존 코드를 제공하세요. 완료 시 필요한 상태, 상호작용, 출력 파일을 설명하세요. 편집 가능한 소스와 함께 제안한 동작이 요구 사항을 충족하는 방식에 대한 별도 설명을 요청하세요. 저장소 작업에서는 관련 모듈과 문제를 보여주는 입력을 제공한 뒤 영향을 받는 변경과 검토에 필요한 확인 사항을 요청하세요.
코딩 에이전트는 연결된 환경의 실제 피드백을 활용할 수 있습니다. 조사 결과, 관찰된 오류, 검토 의견이 다음 단계를 안내할 수 있습니다. 목표와 허용된 작업을 명시하고 모델이 제안과 실행된 결과를 구분하도록 요청하세요.
시각 인식, OCR, 위치 식별
릴리스에는 개선된 객체 인식, 이미지 속 텍스트 읽기, 객체 위치 식별이 문서화되어 있습니다. 구체적인 질문과 함께 선명한 이미지를 제공하고 대상 객체나 필드를 지정하세요. 페이지에서는 이름이 지정된 필드와 이를 뒷받침하는 페이지 또는 영역 참조를 요청하세요. 인터페이스에서는 어떤 화면 요소가 사용자의 목표에 해당하는지 질문하세요. 애플리케이션이 위치 결과를 사용한다면 좌표 규칙을 명확히 하세요.
이 제품군의 시각 언어 범위는 텍스트와 이미지 또는 비디오를 결합해 텍스트 응답을 생성합니다. 별도의 시각 입력에 식별자를 붙이고 질문이 순서에 의존한다면 비디오 순서와 시각을 유지하세요. 객체 위치나 그럴듯한 OCR 결과는 원본 자료와 대조해야 합니다. 이러한 능력이 정확한 개수 세기, 완벽히 읽어낸 전사, 보정된 물리 측정을 보장하지는 않습니다.
사고와 추론의 연속성
제조사의 모드 가이드는 Qwen3.6 Plus를 사고가 기본으로 켜진 하이브리드 사고 모델로 명시합니다. 문서화된 하이브리드 작업 흐름은 사고를 끄면 직접 응답을 생성할 수 있습니다. 선택한 인터페이스가 두 요소를 모두 제공한다면 추론 내용과 최종 결과를 분리하세요. 긴 설명이 산출물을 가리지 않도록 코드 산출물, 근거 표, 간결한 결론 등 명확한 최종 형식을 선택하세요.
Qwen3.6 제품군은 반복 작업을 위한 과거 추론 보존도 도입합니다. 이는 새 피드백 이후에도 이전 결정이 관련 있을 때 유용한 제품군 기능입니다. 정확한 Plus 제어 계약은 자체 인터페이스를 따라야 합니다. 명시적인 문서 없이 공개 체크포인트의 기본값이나 파라미터 컨테이너를 가져와서는 안 됩니다.
도구와 긴 자료
이 제품군의 코딩 에이전트 설명에는 도구와 환경 피드백이 포함됩니다. 애플리케이션이 실제 도구를 제공하고 허용된 작업을 실행하며 관찰을 모델에 반환합니다. 작업에서는 각 결론을 문서 구절, 코드 식별자, 화면 요소와 연결하는 보고서를 요청할 수 있습니다. 연결된 작업 흐름에서 도구를 지원한다고 해서 모든 인터페이스에 최신 출처나 실행 환경에 대한 내장 접근이 있는 것은 아닙니다. 제조사는 함수 호출, 구조화된 출력, 웹 검색, 접두사 완성, 컨텍스트 캐싱을 명시합니다. 배치 추론은 베이징 별칭에서 지원하고 다른 등록 지역에서는 지원하지 않으며, 미세 조정은 미지원입니다. 제작사는 별칭이 April2와 기능적으로 동등하다고 설명하지만 스냅샷의 별도 표에서는 캐싱과 배치 추론이 제외됩니다.
Alibaba의 전용 Plus 표에는 컨텍스트 1,000,000토큰, 최대 입력은 직접 응답에서 991,808토큰 또는 사고 모드에서 983,616토큰, 최대 출력은 두 모드에서 65,536토큰, 별도의 사고 사슬 한도는 81,920토큰으로 명시되어 있습니다. 긴 입력에서는 문서 경계와 관련 코드 경로를 유지하고 무관한 근거를 줄이며 필요한 답변 공간을 확보하세요. 공개 35B-A3B 모델의 네이티브 또는 확장 컨텍스트 수치를 이 제품군의 보편적 한도로 복사하지 마세요.
실용적인 결과와 한계
유용한 출력에는 스크린샷을 반영한 구현 제안, 저장소 변경 설명, 근거가 포함된 문서 필드 표가 있습니다. JSON 형태의 텍스트를 요청하는 것이 강제 스키마 계약을 확립하지는 않으며 제안한 명령은 실행된 작업이 아닙니다. 추출한 텍스트, 시각 위치, 생성한 코드를 제공된 원문과 대조해 검증하세요. 산출물을 검토할 때는 Plus 식별 정보를 유지하고 선택한 별칭 또는 날짜가 지정된 버전, 문서화된 제작사 한도, 반환된 도구 결과를 명시하세요.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 qwen3.6-plus | 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 $0.00065 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.0039 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.0008125 / 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 $0.00065 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.0039 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.0008125 / 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 $0.0026 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.0078 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.00325 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "qwen3.6-plus",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'qwen3.6-plus', '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': 'qwen3.6-plus', '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/qwen3.6-plus, qwen3.6-plus
/chat/completions
영어 기술 예제
Repair keyboard access to a disclosure\n\nA disclosure uses a clickable div to toggle its details panel. Provide a small HTML/JavaScript replacement using a native button, preserving the label 'Delivery details'. The button must expose expanded state, control the panel and work with standard keyboard activation. Include a short review checklist for closed and open states without claiming a rendered result.A bounded disclosure component proposal with synchronized expanded state and a two-state checklist.The control is a button, its expanded value matches panel visibility and its label remains unchanged.