Source: https://ailoot.ai/models/lt/qwen-qwen3-5-27b/
Canonical: https://ailoot.ai/models/lt/qwen-qwen3-5-27b/
Language: lt

# Qwen: Qwen3.5-27B

[Markdown](https://ailoot.ai/models/lt/qwen-qwen3-5-27b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/lt/qwen-qwen3-5-27b/facts.json)

## [Qwen: Qwen3.5-27B](https://ailoot.ai/models/lt/qwen-qwen3-5-27b/)

Qwen3.5-27B – tankusis 27 milijardų parametrų Qwen regos ir kalbos modelis tekstui, vaizdams ir vaizdo įrašams su tekstine išvestimi. Jis palaiko samprotavimą, programavimą, darbą su įrankiais ir daugiakalbes užduotis, turi pasirenkamą mąstymą bei savąjį 262,144 žetonų kontekstą.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3.5-27b`](https://ailoot.ai/models/lt/qwen-qwen3-5-27b/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3.5-27b`](https://ailoot.ai/models/lt/qwen-qwen3-5-27b/#method-1)

Apie modelį

Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.

Qwen3.5 privalumai tankiojoje 27B laidoje

Qwen3.5-27B – po pagrindinio mokymo pritaikytas tankusis regos ir kalbos modelis. Tekstas, vaizdai bei vaizdo įrašai gali dalyvauti vienoje užduotyje, o rezultatas yra tekstas: paaiškinimas, kodo pasiūlymas, išgauta informacija ar kitas prašomas darbas. Ankstyvas šeimos tekstinio ir vaizdinio mokymo sujungimas plėtoja samprotavimo, programavimo, agentų ir regos gebėjimus, mokantis su pastiprinimu iš vis sudėtingesnių užduočių ir palaikant 201 kalbą bei tarmę.

Ši kalbų aprėptis padeda apibrėžti daugiakalbes užduotis, bet negarantuoja vienodo patikimumo kiekvienai tarmei ar specializuotam žodynui. Pateikite tikslinę kalbą, auditoriją ir nepakeistinus terminus. Skirtingų kalbų dokumentų palyginimui pažymėkite kiekvieną šaltinį ir prašykite pagal lygintinus faktus ar klausimus sutvarkyto rezultato.

Modelio apžvalga

Ši konkreti 27B laida yra tankioji, turinti 64 kalbos modelio sluoksnius ir regos koduotuvą. Hibridinėje sandaroje kaitaliojamos trijų Gated DeltaNet sluoksnių ir vieno valdomo dėmesio sluoksnio grupės, naudojant tankiuosius tiesioginio sklidimo tinklus. Mokymas apima kelių žetonų prognozavimą. Kitų Qwen3.5 dydžių aprašuose nurodomos retojo ekspertų mišinio architektūros nereikėtų priskirti šiam modeliui; 27 milijardų parametrų tapatybė yra jo paties kontrolinio taško specifikacija.

Savasis kontekstas yra 262,144 žetonai su sąlyginiu išplėtimu iki 1,010,000. Sudėtingoms mąstymo užduotims Qwen rekomenduoja, jei įmanoma, išlaikyti bent 128K kontekstą, leidžiant mažesnius nustatymus, kai to reikia dėl atminties apribojimų. Tai konfigūracijos rekomendacija, o ne įrodymas, kad kiekviena sąsaja suteikia visą kontekstą. Pradinis tekstas, regos žetonai, istorija, samprotavimas ir atsakymas dalijasi sekos apimtimi.

Teksto ir vaizdų parengimas

Techniniam dokumentui išlaikykite skyrių identifikatorius ir prašykite tais skyriais pagrįstos reikalavimų lentelės ar paaiškinimo. Schemai išsaugokite žymas ir pateikite vaizde nematomas apibrėžtis. Programavimo užduočiai pateikite susijusią funkciją, pastebėtą veikimą ir reikiamą rezultatą. Naudingas atsakymas turi įvardyti naudotus įrodymus, atskirti prielaidas ir grąžinti galutinį darbą peržiūrima forma.

Vaizdo įrašo klausimui įvardykite svarbų įvykį ar seką ir išlaikykite laiką bei kadrų tvarką. Palaikomame gamintojo procese pavyzdyje naudojami du kadrai per sekundę. Ilgo vaizdo įrašo rekomendacijose valandos masto analizei su dažnesne atranka siūlomas didesnis procesoriaus biudžetas, atitinkantis maždaug 224K vaizdo žetonų. Šiems nustatymams reikia konfigūracijos; jie nenustato universalios trukmės ar tikslių įvykių laiko žymų garantijos.

Mąstymas ir tiesioginiai atsakymai

Mąstymas įjungtas pagal numatytąsias nuostatas ir eina prieš galutinį atsakymą. enable\_thinking gali jį išjungti tiesioginiam atsakymui. Qwen3.5 oficialiai nepalaiko senesnių /think ir /nothink švelnių jungiklių. Gamintojas ankstesniuose padėjėjo pranešimuose rekomenduoja išlaikyti tik galutinio atsakymo tekstą, o ne mąstymo turinį. Tai Qwen3.5 sutartis; ji turi likti atskira nuo vėlesnėms laidoms dokumentuoto ankstesnio samprotavimo išlaikymo.

Prieš pateikdami užduotį pasirinkite galutinę formą: trumpą išvadą su pagrindžiančiomis reikšmėmis, išgautų laukų lentelę ar paaiškintą kodo pataisą. Tiesioginis atsakymas vis tiek yra peržiūrėtinas sugeneruotas atsakymas; ilga mąstymo išklotinė nėra nepriklausomas jos išvados teisingumo įrodymas.

Naudojimas agentuose

Gamintojas palaiko įrankių iškvietimą ir rekomenduoja Qwen-Agent su sukonfigūruotais ar per MCP prijungtais įrankiais bei Qwen Code programavimo agentų procesams. Programos įrankiams suteikite aiškų vaidmenį ir modeliui grąžinkite tikrus jų stebėjimus. Modelis gali planuoti ir koreguoti pagal grįžtamąjį ryšį, o programa atlieka veiksmus. Pats įrankių palaikymas nepatvirtina įtaisytosios prieigos prie interneto, failų ar kodo vykdymo aplinkos per kiekvieną sąsają.

Itin ilgas tekstas

Išplėtime naudojamas YaRN su paties kontrolinio taško pozicijų konfigūracija. Keturių koeficientas skirtas maždaug milijono žetonų procesui; 524,288 žetonams siūlomas dviejų koeficientas. Statinis mastelio keitimas gali pabloginti trumpesnio teksto kokybę, todėl gamintojas jį rekomenduoja, kai didesnio konteksto iš tikrųjų reikia. Ilgą medžiagą išlaikykite sutvarkytą ir palikite vietos reikiamam atsakymui, užuot didžiausią konteksto skaičių interpretavę kaip neribotą dokumentų atsiminimą.

Generavimo rekomendacijos ir ribos

Geriausiose praktikose bendram mąstymui rekomenduojama temperature 1.0, top\_p 0.95, top\_k 20, min\_p 0, bauda už jau pavartotus žetonus 1.5 ir kartojimo bauda 1.0. Tiksliam programavimui naudojama temperature 0.6 ir bauda už jau pavartotus žetonus nulis. Bendriems tiesioginiams atsakymams naudojama temperature 0.7, top\_p 0.8 ir bauda už jau pavartotus žetonus 1.5; top\_k yra 20, min\_p – 0, kartojimo bauda – 1.0. Tiesioginio atsakymo samprotavimui naudojamas atskiras geriausių praktikų rinkinys: temperature 1.0, top\_p 1.0, top\_k 40 ir bauda už jau pavartotus žetonus 2.0. Didesnės baudos už jau pavartotus žetonus gali sukelti kalbų maišymą ar šiek tiek pabloginti kokybę.

Daugumai užduočių rekomenduojami 32,768 žetonų generavimo biudžetai, o neįprastai sudėtingai matematikai ar programavimui – 81,920. Tai nėra nepriklausomos griežtos išvesties ribos. Aiškiai nurodykite atsakymo schemą ar skirtuką ir tikrinkite kodą, skaičiavimus, citatas bei vaizdines detales pagal šaltinį. Naudingas rezultatas – konkretus tekstinis darbas su išlaikyta tikslia tankiojo 27B tapatybe, įvestimis ir atsakymo režimu.

Praktinė užduotis

### Praktinė užduotis

Techninis pavyzdys anglų kalba

```
Compare a multilingual specification

Compare these two product notes and write the finding in English. [EN] "Store at 5-25 C. Keep the lid closed." [FR] "Conserver entre 5 et 20 C. Garder le couvercle fermé." Identify matching instructions, the temperature discrepancy and a clarification question for the author. Preserve both source ranges without deciding which is correct.
```

#### Laukiamas rezultatas

```
A source-labelled English comparison with matching lid guidance, differing ranges and one unresolved question.
```

#### Rezultato patikra

```
Check that 20 C and 25 C remain distinct and neither language is assumed authoritative.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3.5-27b`

[`qwen/qwen3.5-27b`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=qwen%2Fqwen3.5-27b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-27b&fmt=chat)

Alibaba /`qwen/qwen3.5-27b`

### Pradžia

Qwen3.5-27B – tankusis 27 milijardų parametrų Qwen regos ir kalbos modelis tekstui, vaizdams ir vaizdo įrašams su tekstine išvestimi. Jis palaiko samprotavimą, programavimą, darbą su įrankiais ir daugiakalbes užduotis, turi pasirenkamą mąstymą bei savąjį 262,144 žetonų kontekstą.

Leidžiamos įvestys

Tekstas

Rezultatai

Tekstas

### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai

**Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions`

Įvestis

`text`

Išvestis

`text`

Išvesties formatas

json arba SSE

| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos qwen/qwen3.5-27b | Numatyta— |
| Laukas`messages` | Tipas`message[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
| Laukas`messages[].role` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Pavyzdžiai: system, user, assistant, tool, function Sąlygos: Šie vaidmenys aiškiai išreikšti šaltinio kodo suderinamumo tipuose; tikslus vaidmenų rinkinys priklauso nuo konkretaus modelio. Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`messages[].content` | Tipas`string\|content_part[]\|null` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].tool_calls` | Tipas`tool_call[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].tool_call_id` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID | Numatyta— |
| Laukas`messages[].name` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].reasoning_content` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja | Numatyta— |
| Laukas`messages[].reasoning_details` | Tipas`object\|array` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`max_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`max_completion_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
| Laukas`stream_options.include_usage` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`temperature` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`top_p` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stop` | Tipas`string\|string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools` | Tipas`function_tool[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools[].type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos function Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools[].function.name` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis | Numatyta— |
| Laukas`tools[].function.description` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tools[].function.parameters` | Tipas`JSON_schema` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tool_choice` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`parallel_tool_calls` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`response_format` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning_effort` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`service_tier` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`instructions` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Suderinamumo laukas | Numatyta— |
| Laukas`functions` | Tipas`function[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`function_call` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`prompt_cache_options` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`modalities` | Tipas`string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos text | Numatyta— |
| Laukas`provider` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: provider.options šiame Ultra teksto maršrute atmetamas | Numatyta— |
| Laukas`cache_control.ttl` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: 1h atmetamas tikrosiose užklausų podėlio vietose | Numatyta— |

Įvesties medžiagos deriniai

**Tekstas** · UTF8 tekstas

`messages[].content`

Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas

| Parametras | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parametras`required` | Specifikacijamodel, messages |
| Parametras`material_types` | Specifikacijatext |
| Parametras`messages` | Specifikacijapranešimų masyvas su role/content struktūra |
| Parametras`file_material` | Specifikacijatikrasis UTF-8 dokumentas įterptas kaip pažodinis tekstas; failo ID nenumanomas |
| Parametras`optional_controls` | Specifikacijastream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parametras`control_scope` | Specifikacijapriklauso nuo modelio; naudotojo funkcijų įrankiai skiriasi nuo priglobtų įrankių |
| Parametras`output_modalities` | Specifikacijatext |
| Parametras`hosted_operations` | Specifikacijafalse |
| Parametras`multimodal_input_binding` | Specifikacijanull |

Gyvavimo ciklas: `synchronous_or_streamed`

Siųskite tikslų modelio ID kartu su messages.

Konteksto ilgis nėra išvesties limitas.

Teksto failas gali pateikti pažodinį tekstą; vaizdų / garso / failų objektų įvestims reikia tikslaus susiejimo.

### Planai

Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.

Spartusis režimas

Standartinis įkainis Pasirinkus spartųjį režimą

Flex režimas

Standartinis įkainis Pasirinkus flex režimą

Didžiausios samprotavimo pastangos

Standartinis įkainis Kai didžiausioms samprotavimo pastangoms taikomas numatytasis koregavimas (default)

#### Ailoot įkainiai

#### Kainos pagal konfigūraciją

Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.

| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.00052** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.00412** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **$0** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.00052** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.00412** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **$0** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |

Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. [Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/)

### Užklausų pavyzdžiai

#### Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis

curlPython SDKPython srautas

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen/qwen3.5-27b", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3.5-27b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen3.5-27b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Gauti ir išsaugoti rezultatus

#### Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis

json arba SSE

##### Išsaugoti visus baigtus rezultatus

Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.

Išsaugokite kiekvieną variantą ir jo turinį / įrankių iškvietimus / samprotavimą. SSE prieaugius surinkite pagal varianto / įrankio indeksą; išsaugokite galutinę užbaigimo priežastį ir naudojimo duomenis.

##### Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą

Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.

Atsakymo laukai

| Laukas | Tipas |
| --- | --- |
| Laukas`choices[].index` | Tipasinteger |
| Laukas`choices[].message.content` | Tipasstring\|null |
| Laukas`choices[].message.tool_calls` | Tipastool\_call\[\] |
| Laukas`choices[].message.reasoning_content` | Tipasstring |
| Laukas`choices[].message.reasoning_details` | Tipasobject\|array |
| Laukas`choices[].finish_reason` | Tipasstring\|null |
| Laukas`usage` | Tipasobject |

Klaidos ir tolesni veiksmai

| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
| --- | --- | --- |
| Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |

### Pseudonimai

#### Modelių pseudonimai

**Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3.5-27b`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=qwen%2Fqwen3.5-27b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-27b&fmt=chat)

#### Metodų kelių pseudonimai

Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.

#### Susiję ID iškvietimui

[`qwen/qwen3.5-27b`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=qwen%2Fqwen3.5-27b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-27b&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3.5-27b`

[`qwen/qwen3.5-27b`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=qwen%2Fqwen3.5-27b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-27b&fmt=messages)

Alibaba /`qwen/qwen3.5-27b`

### Pradžia

Qwen3.5-27B – tankusis 27 milijardų parametrų Qwen regos ir kalbos modelis tekstui, vaizdams ir vaizdo įrašams su tekstine išvestimi. Jis palaiko samprotavimą, programavimą, darbą su įrankiais ir daugiakalbes užduotis, turi pasirenkamą mąstymą bei savąjį 262,144 žetonų kontekstą.

Leidžiamos įvestys

Tekstas

Rezultatai

json · sse

### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai

**Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages`

Įvestis

`text`

Išvestis

`json`, `sse`

Išvesties formatas

JSON arba SSE

| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos qwen/qwen3.5-27b | Numatyta— |
| Laukas`messages` | Tipas`message[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].role` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— |
| Laukas`messages[].content` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`max_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |

Įvesties medžiagos deriniai

**Tekstas** · UTF-8 tekstas

`messages[].content eilutė`

Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas

| Parametras | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parametras`required` | Specifikacijamodel, messages, max\_tokens |
| Parametras`optional_controls` | Specifikacijastream |
| Parametras`material_types` | Specifikacijatext |
| Parametras`text_file_material` | SpecifikacijaPerskaitykite tikrąjį UTF-8 dokumentą ir įterpkite jo tekstą į nurodytą input lauką arba pranešimo turinio eilutę. |

Gyvavimo ciklas: `synchronous_or_streamed`

### Planai

Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.

Spartusis režimas

Standartinis įkainis Pasirinkus spartųjį režimą

Flex režimas

Standartinis įkainis Pasirinkus flex režimą

Didžiausios samprotavimo pastangos

Standartinis įkainis Kai didžiausioms samprotavimo pastangoms taikomas numatytasis koregavimas (default)

#### Ailoot įkainiai

#### Kainos pagal konfigūraciją

Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.

| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.00052** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.00412** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **$0** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.00052** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.00412** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **$0** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |

Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. [Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/)

### Užklausų pavyzdžiai

#### Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai

Visas minimalus JSON užklausos turinyscurl · naudokite savo UTF-8 dokumentąPython · išsaugokite visą rezultatą

```json
{
  "model": "qwen/qwen3.5-27b",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen/qwen3.5-27b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen/qwen3.5-27b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
```

### Gauti ir išsaugoti rezultatus

#### Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai

JSON arba SSE

##### Išsaugoti visus baigtus rezultatus

Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.

Išsaugokite visus turinio blokus, mąstymo parašus ir tikruosius įrankių naudojimo ID. Surinkite visus SSE blokų prieaugius; pirmasis teksto blokas nėra visa išvestis.

##### Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą

Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.

Atsakymo laukai

| Laukas | Tipas |
| --- | --- |
| Laukas`id` | Tipasstring |
| Laukas`model` | Tipasstring |
| Laukas`content[]` | Tipastext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Laukas`stop_reason` | Tipasstring\|null |
| Laukas`usage` | Tipasobject |

Klaidos ir tolesni veiksmai

| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
| --- | --- | --- |
| Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |

### Pseudonimai

#### Modelių pseudonimai

**Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3.5-27b`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=qwen%2Fqwen3.5-27b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-27b&fmt=messages)

#### Metodų kelių pseudonimai

Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.

#### Susiję ID iškvietimui

[`qwen/qwen3.5-27b`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=qwen%2Fqwen3.5-27b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-27b&fmt=messages)

FAQ · Qwen: Qwen3.5-27B

Kokios įvestys ir rezultatai prieinami?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.5-27b`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3.5-27b`: `text` → `json`, `sse`

Kokius laukus naudoja užklausa?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.5-27b`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3.5-27b`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Kokie apribojimai taikomi?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.5-27b`: `messages.min_items`: `1`

Prijunkite Ailoot prie Claude Code, OpenCode, Hermes arba savo programos.

## Įmonė ir jos projektų portfelis

Įmonė ir jos projektų portfelis: milijonai klientų; mėnesio pardavimai siekia milijardus.

## Pirkite žetonus su nuolaida.

Prenumeratos nuolaida reguliariam darbui. Kodai — iki 50% žetonų pirkimui.

Prenumerata

Pasirinkite planą su nuolaida reguliarioms užklausoms.

Nuolaidos kodas iki 50%

Įveskite kodą perkant. Kaina perskaičiuojama pagal galiojančios akcijos sąlygas.

Išlaidos istorijoje

Kiekvienai užklausai išsaugomi modelis, žetonai ir suma.

[Pasirinkti prenumeratą](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/subscriptions/) · [Peržiūrėti modelių kainas](https://ailoot.ai/models/lt/)

## Prijunkite API prie produkto, kurį parduodate.

SaaS, programos ir botai pagal Ailoot ofertą bei licencijos sutartį. Perpardavimui paprašykite perpardavėjo licencijos.

Komercinė programa

Teksto, vaizdų, video ir garso kūrimą integruokite į mokamas paslaugos funkcijas.

Perpardavėjo licencija

Atsiųskite projekto aprašymą ir prieigos schemą. Paprašykite rašytinių naudojimo ir perpardavimo sąlygų.

Dokumentai svetainėje

Oferta, licencijos sutartis ir duomenų tvarkymo politika prieinamos prieš prisijungiant.

[Paprašyti perpardavėjo licencijos](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta ir licencijos sutartis](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=lt)

## Ailoot · Įmonė ir jos projektų portfelis





Ailoot remiasi sukaupta veiklos patirtimi, plačia klientų baze, stabiliomis paslaugomis ir nuolatine KPI kontrole.





Įmonė ir jos projektų portfelis: milijonai klientų; mėnesio pardavimai siekia milijardus.





Ailoot šią veiklos patirtį pritaiko teikdama API prieigą prie DI funkcijų klientų produktuose, agentuose, programose ir automatizavimo sprendimuose.
