Keluarga Qwen3.6 Plus
Qwen3.6 Plus ialah keluarga model penglihatan-bahasa natif untuk pengekodan dan kerja multimodal. Keluaran pengeluar menekankan pengekodan berejen, pengaturcaraan bahagian hadapan dan pembangunan berpandukan visual yang dipertingkat, bersama pengecaman objek umum, OCR dan penyetempatan objek. Outputnya yang berguna ialah teks: penerangan, cadangan kod, maklumat yang diekstrak atau laporan yang dikaitkan dengan bukti yang diberikan.
Keluaran rasmi menyenaraikan qwen3.6-plus dan qwen3.6-plus-2026-04-02. Rekod ini mengekalkan identiti keluarga Plus yang diminta dan bukannya menukarnya kepada snapshot tetap. Huraian keluarga tidak mengenal pastinya sebagai titik semak terbuka Qwen3.6-35B-A3B atau memberikan bilangan pakar, pemberat atau had konteks berangka titik semak tersebut kepada Plus.
Pengekodan berejen dan bahagian hadapan
Untuk tugasan bahagian hadapan, berikan rujukan visual, keperluan fungsi dan kod sedia ada yang relevan. Huraikan keadaan, interaksi dan fail output yang dijangka apabila selesai. Minta sumber yang boleh disunting dan penerangan berasingan tentang bagaimana tingkah laku yang dicadangkan memenuhi keperluan. Untuk tugasan repositori, berikan modul yang relevan dan input yang menunjukkan isu, kemudian minta perubahan terlibat serta semakan yang diperlukan untuk menilainya.
Ejen pengekodan boleh menggunakan maklum balas sebenar daripada persekitaran yang disambungkan: hasil pemeriksaan, ralat yang diperhatikan atau dapatan semakan boleh memandu langkah seterusnya. Nyatakan matlamat dan tindakan yang dibenarkan serta minta model membezakan cadangan daripada hasil yang dilaksanakan.
Pengecaman visual, OCR dan penyetempatan
Keluaran mendokumenkan pengecaman objek, pembacaan teks visual dan penyetempatan objek yang lebih kuat. Berikan imej jelas dengan soalan konkrit dan kenal pasti objek atau medan sasaran. Untuk halaman, minta medan bernama berserta rujukan halaman atau kawasan yang menyokongnya. Untuk antara muka, tanyakan unsur kelihatan yang sepadan dengan matlamat pengguna. Nyatakan konvensyen koordinat aplikasi secara jelas jika ia menggunakan hasil lokasi.
Skop penglihatan-bahasa keluarga menggabungkan teks dengan imej atau video dan menghasilkan jawapan teks. Labelkan input visual berasingan dan kekalkan urutan serta pemasaan video apabila soalan bergantung pada urutan. Objek yang dilokasikan atau hasil OCR yang munasabah perlu disemak berdasarkan bahan asal; keupayaan itu tidak menjamin pengiraan bilangan yang tepat, transkripsi terbaca sempurna atau ukuran fizikal yang ditentukur.
Pemikiran dan kesinambungan penaakulan
Panduan mod pengeluar menyenaraikan Qwen3.6 Plus sebagai pemikiran hibrid dengan pemikiran didayakan secara lalai. Aliran kerja hibrid yang didokumenkan boleh menghasilkan jawapan langsung apabila pemikiran dilumpuhkan. Asingkan kandungan penaakulan dan hasil akhir apabila antara muka terpilih membekalkan kedua-duanya. Pilih bentuk akhir yang jelas, seperti artifak kod, jadual bukti atau kesimpulan ringkas, supaya penerangan lebih panjang tidak mengaburkan hasil serahan.
Keluarga Qwen3.6 turut memperkenalkan pengekalan penaakulan sejarah untuk kerja berulang. Keupayaan keluarga itu berguna apabila keputusan terdahulu kekal relevan selepas maklum balas baharu; kontrak kawalan Plus yang tepat perlu mengikuti antara mukanya sendiri. Ia tidak sepatutnya mewarisi tetapan lalai atau bekas parameter titik semak terbuka tanpa dokumentasi yang jelas.
Alat dan bahan panjang
Huraian ejen pengekodan keluarga melibatkan alat dan maklum balas persekitaran. Aplikasi membekalkan alat sebenar, menjalankan operasi yang dibenarkan dan mengembalikan pemerhatiannya kepada model. Tugasan boleh meminta laporan yang memautkan setiap kesimpulan kepada petikan dokumen, pengecam kod atau unsur kelihatan. Sokongan alat dalam aliran kerja tersambung dengan sendirinya tidak membuktikan akses terbina dalam kepada sumber semasa atau persekitaran pelaksanaan dalam setiap antara muka. Pengeluar menyenaraikan panggilan fungsi, output berstruktur, carian web, pelengkapan awalan dan caching konteks. Inferens kelompok disokong untuk alias Beijing dan tidak disokong di rantau lain yang disenaraikan; penalaan halus tidak disokong. Pengeluar menerangkan alias sebagai setara dari segi fungsi dengan April2, manakala jadual berasingan snapshot mengecualikan caching dan inferens kelompok.
Jadual khusus Plus Alibaba memberikan konteks 1,000,000 token, input maksimum 991,808 token untuk jawapan langsung atau 983,616 untuk pemikiran, output maksimum 65,536 dalam mana-mana mod dan peruntukan rantaian pemikiran berasingan sebanyak 81,920 token. Kekalkan sempadan dokumen dan laluan kod yang relevan dalam input panjang, kurangkan bukti yang tidak berkaitan dan sediakan ruang untuk jawapan yang diperlukan. Jangan salin angka konteks natif atau lanjutan model terbuka 35B-A3B menjadi had sejagat bagi keluarga ini.
Hasil praktikal dan had
Output yang berguna merangkumi cadangan pelaksanaan berpandukan tangkapan skrin, penerangan perubahan repositori atau jadual medan dokumen dengan bukti sokongan. Permintaan teks berbentuk JSON tidak mewujudkan kontrak skema yang dikuatkuasakan, dan arahan yang dicadangkan bukan tindakan yang dilaksanakan. Sahkan teks yang diekstrak, lokasi visual dan kod janaan berdasarkan sumber yang diberikan. Kekalkan identiti Plus dan nyatakan alias atau edisi bertarikh yang dipilih, had pengeluar yang didokumenkan dan hasil alat yang dikembalikan secara jelas apabila menyemak artifak.
", "aboutText": "Keluarga Qwen3.6 Plus\n\nQwen3.6 Plus ialah keluarga model penglihatan-bahasa natif untuk pengekodan dan kerja multimodal. Keluaran pengeluar menekankan pengekodan berejen, pengaturcaraan bahagian hadapan dan pembangunan berpandukan visual yang dipertingkat, bersama pengecaman objek umum, OCR dan penyetempatan objek. Outputnya yang berguna ialah teks: penerangan, cadangan kod, maklumat yang diekstrak atau laporan yang dikaitkan dengan bukti yang diberikan.\n\nKeluaran rasmi menyenaraikan qwen3.6-plus dan qwen3.6-plus-2026-04-02. Rekod ini mengekalkan identiti keluarga Plus yang diminta dan bukannya menukarnya kepada snapshot tetap. Huraian keluarga tidak mengenal pastinya sebagai titik semak terbuka Qwen3.6-35B-A3B atau memberikan bilangan pakar, pemberat atau had konteks berangka titik semak tersebut kepada Plus.\n\nPengekodan berejen dan bahagian hadapan\n\nUntuk tugasan bahagian hadapan, berikan rujukan visual, keperluan fungsi dan kod sedia ada yang relevan. Huraikan keadaan, interaksi dan fail output yang dijangka apabila selesai. Minta sumber yang boleh disunting dan penerangan berasingan tentang bagaimana tingkah laku yang dicadangkan memenuhi keperluan. Untuk tugasan repositori, berikan modul yang relevan dan input yang menunjukkan isu, kemudian minta perubahan terlibat serta semakan yang diperlukan untuk menilainya.\n\nEjen pengekodan boleh menggunakan maklum balas sebenar daripada persekitaran yang disambungkan: hasil pemeriksaan, ralat yang diperhatikan atau dapatan semakan boleh memandu langkah seterusnya. Nyatakan matlamat dan tindakan yang dibenarkan serta minta model membezakan cadangan daripada hasil yang dilaksanakan.\n\nPengecaman visual, OCR dan penyetempatan\n\nKeluaran mendokumenkan pengecaman objek, pembacaan teks visual dan penyetempatan objek yang lebih kuat. Berikan imej jelas dengan soalan konkrit dan kenal pasti objek atau medan sasaran. Untuk halaman, minta medan bernama berserta rujukan halaman atau kawasan yang menyokongnya. Untuk antara muka, tanyakan unsur kelihatan yang sepadan dengan matlamat pengguna. Nyatakan konvensyen koordinat aplikasi secara jelas jika ia menggunakan hasil lokasi.\n\nSkop penglihatan-bahasa keluarga menggabungkan teks dengan imej atau video dan menghasilkan jawapan teks. Labelkan input visual berasingan dan kekalkan urutan serta pemasaan video apabila soalan bergantung pada urutan. Objek yang dilokasikan atau hasil OCR yang munasabah perlu disemak berdasarkan bahan asal; keupayaan itu tidak menjamin pengiraan bilangan yang tepat, transkripsi terbaca sempurna atau ukuran fizikal yang ditentukur.\n\nPemikiran dan kesinambungan penaakulan\n\nPanduan mod pengeluar menyenaraikan Qwen3.6 Plus sebagai pemikiran hibrid dengan pemikiran didayakan secara lalai. Aliran kerja hibrid yang didokumenkan boleh menghasilkan jawapan langsung apabila pemikiran dilumpuhkan. Asingkan kandungan penaakulan dan hasil akhir apabila antara muka terpilih membekalkan kedua-duanya. Pilih bentuk akhir yang jelas, seperti artifak kod, jadual bukti atau kesimpulan ringkas, supaya penerangan lebih panjang tidak mengaburkan hasil serahan.\n\nKeluarga Qwen3.6 turut memperkenalkan pengekalan penaakulan sejarah untuk kerja berulang. Keupayaan keluarga itu berguna apabila keputusan terdahulu kekal relevan selepas maklum balas baharu; kontrak kawalan Plus yang tepat perlu mengikuti antara mukanya sendiri. Ia tidak sepatutnya mewarisi tetapan lalai atau bekas parameter titik semak terbuka tanpa dokumentasi yang jelas.\n\nAlat dan bahan panjang\n\nHuraian ejen pengekodan keluarga melibatkan alat dan maklum balas persekitaran. Aplikasi membekalkan alat sebenar, menjalankan operasi yang dibenarkan dan mengembalikan pemerhatiannya kepada model. Tugasan boleh meminta laporan yang memautkan setiap kesimpulan kepada petikan dokumen, pengecam kod atau unsur kelihatan. Sokongan alat dalam aliran kerja tersambung dengan sendirinya tidak membuktikan akses terbina dalam kepada sumber semasa atau persekitaran pelaksanaan dalam setiap antara muka. Pengeluar menyenaraikan panggilan fungsi, output berstruktur, carian web, pelengkapan awalan dan caching konteks. Inferens kelompok disokong untuk alias Beijing dan tidak disokong di rantau lain yang disenaraikan; penalaan halus tidak disokong. Pengeluar menerangkan alias sebagai setara dari segi fungsi dengan April2, manakala jadual berasingan snapshot mengecualikan caching dan inferens kelompok.\n\nJadual khusus Plus Alibaba memberikan konteks 1,000,000 token, input maksimum 991,808 token untuk jawapan langsung atau 983,616 untuk pemikiran, output maksimum 65,536 dalam mana-mana mod dan peruntukan rantaian pemikiran berasingan sebanyak 81,920 token. Kekalkan sempadan dokumen dan laluan kod yang relevan dalam input panjang, kurangkan bukti yang tidak berkaitan dan sediakan ruang untuk jawapan yang diperlukan. Jangan salin angka konteks natif atau lanjutan model terbuka 35B-A3B menjadi had sejagat bagi keluarga ini.\n\nHasil praktikal dan had\n\nOutput yang berguna merangkumi cadangan pelaksanaan berpandukan tangkapan skrin, penerangan perubahan repositori atau jadual medan dokumen dengan bukti sokongan. Permintaan teks berbentuk JSON tidak mewujudkan kontrak skema yang dikuatkuasakan, dan arahan yang dicadangkan bukan tindakan yang dilaksanakan. Sahkan teks yang diekstrak, lokasi visual dan kod janaan berdasarkan sumber yang diberikan. Kekalkan identiti Plus dan nyatakan alias atau edisi bertarikh yang dipilih, had pengeluar yang didokumenkan dan hasil alat yang dikembalikan secara jelas apabila menyemak artifak.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris
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 Plus ialah keluarga penglihatan-bahasa Qwen untuk teks, imej dan video, dengan pengekodan berejen dan bahagian hadapan, pengecaman objek, OCR serta penyetempatan yang lebih kuat. Ia mengembalikan teks dan menyokong aliran kerja pemikiran hibrid keluarga Plus untuk tugasan berasaskan bahan projek atau visual yang diberikan.
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
Keluarga Qwen3.6 Plus
Qwen3.6 Plus ialah keluarga model penglihatan-bahasa natif untuk pengekodan dan kerja multimodal. Keluaran pengeluar menekankan pengekodan berejen, pengaturcaraan bahagian hadapan dan pembangunan berpandukan visual yang dipertingkat, bersama pengecaman objek umum, OCR dan penyetempatan objek. Outputnya yang berguna ialah teks: penerangan, cadangan kod, maklumat yang diekstrak atau laporan yang dikaitkan dengan bukti yang diberikan.
Keluaran rasmi menyenaraikan qwen3.6-plus dan qwen3.6-plus-2026-04-02. Rekod ini mengekalkan identiti keluarga Plus yang diminta dan bukannya menukarnya kepada snapshot tetap. Huraian keluarga tidak mengenal pastinya sebagai titik semak terbuka Qwen3.6-35B-A3B atau memberikan bilangan pakar, pemberat atau had konteks berangka titik semak tersebut kepada Plus.
Pengekodan berejen dan bahagian hadapan
Untuk tugasan bahagian hadapan, berikan rujukan visual, keperluan fungsi dan kod sedia ada yang relevan. Huraikan keadaan, interaksi dan fail output yang dijangka apabila selesai. Minta sumber yang boleh disunting dan penerangan berasingan tentang bagaimana tingkah laku yang dicadangkan memenuhi keperluan. Untuk tugasan repositori, berikan modul yang relevan dan input yang menunjukkan isu, kemudian minta perubahan terlibat serta semakan yang diperlukan untuk menilainya.
Ejen pengekodan boleh menggunakan maklum balas sebenar daripada persekitaran yang disambungkan: hasil pemeriksaan, ralat yang diperhatikan atau dapatan semakan boleh memandu langkah seterusnya. Nyatakan matlamat dan tindakan yang dibenarkan serta minta model membezakan cadangan daripada hasil yang dilaksanakan.
Pengecaman visual, OCR dan penyetempatan
Keluaran mendokumenkan pengecaman objek, pembacaan teks visual dan penyetempatan objek yang lebih kuat. Berikan imej jelas dengan soalan konkrit dan kenal pasti objek atau medan sasaran. Untuk halaman, minta medan bernama berserta rujukan halaman atau kawasan yang menyokongnya. Untuk antara muka, tanyakan unsur kelihatan yang sepadan dengan matlamat pengguna. Nyatakan konvensyen koordinat aplikasi secara jelas jika ia menggunakan hasil lokasi.
Skop penglihatan-bahasa keluarga menggabungkan teks dengan imej atau video dan menghasilkan jawapan teks. Labelkan input visual berasingan dan kekalkan urutan serta pemasaan video apabila soalan bergantung pada urutan. Objek yang dilokasikan atau hasil OCR yang munasabah perlu disemak berdasarkan bahan asal; keupayaan itu tidak menjamin pengiraan bilangan yang tepat, transkripsi terbaca sempurna atau ukuran fizikal yang ditentukur.
Pemikiran dan kesinambungan penaakulan
Panduan mod pengeluar menyenaraikan Qwen3.6 Plus sebagai pemikiran hibrid dengan pemikiran didayakan secara lalai. Aliran kerja hibrid yang didokumenkan boleh menghasilkan jawapan langsung apabila pemikiran dilumpuhkan. Asingkan kandungan penaakulan dan hasil akhir apabila antara muka terpilih membekalkan kedua-duanya. Pilih bentuk akhir yang jelas, seperti artifak kod, jadual bukti atau kesimpulan ringkas, supaya penerangan lebih panjang tidak mengaburkan hasil serahan.
Keluarga Qwen3.6 turut memperkenalkan pengekalan penaakulan sejarah untuk kerja berulang. Keupayaan keluarga itu berguna apabila keputusan terdahulu kekal relevan selepas maklum balas baharu; kontrak kawalan Plus yang tepat perlu mengikuti antara mukanya sendiri. Ia tidak sepatutnya mewarisi tetapan lalai atau bekas parameter titik semak terbuka tanpa dokumentasi yang jelas.
Alat dan bahan panjang
Huraian ejen pengekodan keluarga melibatkan alat dan maklum balas persekitaran. Aplikasi membekalkan alat sebenar, menjalankan operasi yang dibenarkan dan mengembalikan pemerhatiannya kepada model. Tugasan boleh meminta laporan yang memautkan setiap kesimpulan kepada petikan dokumen, pengecam kod atau unsur kelihatan. Sokongan alat dalam aliran kerja tersambung dengan sendirinya tidak membuktikan akses terbina dalam kepada sumber semasa atau persekitaran pelaksanaan dalam setiap antara muka. Pengeluar menyenaraikan panggilan fungsi, output berstruktur, carian web, pelengkapan awalan dan caching konteks. Inferens kelompok disokong untuk alias Beijing dan tidak disokong di rantau lain yang disenaraikan; penalaan halus tidak disokong. Pengeluar menerangkan alias sebagai setara dari segi fungsi dengan April2, manakala jadual berasingan snapshot mengecualikan caching dan inferens kelompok.
Jadual khusus Plus Alibaba memberikan konteks 1,000,000 token, input maksimum 991,808 token untuk jawapan langsung atau 983,616 untuk pemikiran, output maksimum 65,536 dalam mana-mana mod dan peruntukan rantaian pemikiran berasingan sebanyak 81,920 token. Kekalkan sempadan dokumen dan laluan kod yang relevan dalam input panjang, kurangkan bukti yang tidak berkaitan dan sediakan ruang untuk jawapan yang diperlukan. Jangan salin angka konteks natif atau lanjutan model terbuka 35B-A3B menjadi had sejagat bagi keluarga ini.
Hasil praktikal dan had
Output yang berguna merangkumi cadangan pelaksanaan berpandukan tangkapan skrin, penerangan perubahan repositori atau jadual medan dokumen dengan bukti sokongan. Permintaan teks berbentuk JSON tidak mewujudkan kontrak skema yang dikuatkuasakan, dan arahan yang dicadangkan bukan tindakan yang dilaksanakan. Sahkan teks yang diekstrak, lokasi visual dan kod janaan berdasarkan sumber yang diberikan. Kekalkan identiti Plus dan nyatakan alias atau edisi bertarikh yang dipilih, had pengeluar yang didokumenkan dan hasil alat yang dikembalikan secara jelas apabila menyemak artifak.
POST /v1/chat/completionstexttext| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had qwen/qwen3.6-plus | Lalai— |
Medanmessages | Jenismessage[] | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Item minimum: 1 | Lalai— |
Medanmessages[].role | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Contoh: system, user, assistant, tool, function Syarat: Peranan ini diwakili secara eksplisit oleh jenis keserasian dalam kod sumber; set peranan model yang tepat kekal khusus untuk setiap model. Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmessages[].content | Jenisstring|content_part[]|null | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].tool_calls | Jenistool_call[] | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].tool_call_id | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Terpakai apabila: role=tool; gunakan ID sebenar yang dipulangkan | Lalai— |
Medanmessages[].name | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].reasoning_content | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Terpakai apabila: Hantar semula penaakulan sebenar yang dipulangkan apabila model ini menggunakannya | Lalai— |
Medanmessages[].reasoning_details | Jenisobject|array | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmax_tokens | Jenisinteger | KeperluanPilihan | Nilai & had Minimum: 1 Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmax_completion_tokens | Jenisinteger | KeperluanPilihan | Nilai & had Minimum: 1 Bergantung pada model | Lalai— |
Medanstream | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalaifalse |
Medanstream_options.include_usage | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantemperature | Jenisnumber | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantop_p | Jenisnumber | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanstop | Jenisstring|string[] | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantools | Jenisfunction_tool[] | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantools[].type | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had function Bergantung pada model | Lalai— |
Medantools[].function.name | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Terpakai apabila: alat fungsi dibekalkan | Lalai— |
Medantools[].function.description | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medantools[].function.parameters | JenisJSON_schema | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medantool_choice | Jenisstring|object | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanparallel_tool_calls | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanresponse_format | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanreasoning_effort | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanreasoning | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanservice_tier | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medaninstructions | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Medan keserasian | Lalai— |
Medanfunctions | Jenisfunction[] | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanfunction_call | Jenisstring|object | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanprompt_cache_options | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmodalities | Jenisstring[] | KeperluanPilihan | Nilai & had text | Lalai— |
Medanprovider | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Syarat: provider.options ditolak pada laluan teks Ultra ini | Lalai— |
Medancache_control.ttl | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Syarat: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan | Lalai— |
Teks · Teks UTF8
messages[].content
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametermessages | Kontraktatasusunan mesej dengan struktur role/content |
Parameterfile_material | Kontrakdokumen UTF-8 sebenar dimasukkan sebagai teks literal; ID fail tidak diandaikan |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Kontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeza daripada alat yang dihoskan |
Parameteroutput_modalities | Kontraktext |
Parameterhosted_operations | Kontrakfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Kontraknull |
Kitar hayat: synchronous_or_streamed
Hantar ID model yang tepat bersama messages.
Panjang konteks bukan had output.
Fail teks boleh membekalkan teks literal; input imej/audio/objek fail memerlukan pengikatan tepat.
Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.
Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Token konteks, melebihi | Token konteks, sehingga dan termasuk | Caj |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Token konteks, melebihi— | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.00065 / 1K token Output · Token output $0.0039 / 1K token Input · Bacaan cache — / 1K token Input · Penulisan cache $0.0008125 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 1 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasuk256,000 | Caj Input · Token input $0.00065 / 1K token Output · Token output $0.0039 / 1K token Input · Bacaan cache — / 1K token Input · Penulisan cache $0.0008125 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 2 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi256,000 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.0026 / 1K token Output · Token output $0.0078 / 1K token Input · Bacaan cache — / 1K token Input · Penulisan cache $0.00325 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
set -eu\n: "${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 atau SSE
Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.
Kekalkan setiap pilihan jawapan bersama kandungan, panggilan alat dan penaakulannya. Dalam SSE, gabungkan delta mengikut indeks pilihan jawapan/alat dan kekalkan sebab penamatan akhir serta data penggunaan.
Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.
| Medan | Jenis |
|---|---|
Medanchoices[].index | Jenisinteger |
Medanchoices[].message.content | Jenisstring|null |
Medanchoices[].message.tool_calls | Jenistool_call[] |
Medanchoices[].message.reasoning_content | Jenisstring |
Medanchoices[].message.reasoning_details | Jenisobject|array |
Medanchoices[].finish_reason | Jenisstring|null |
Medanusage | Jenisobject |
| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | SyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah | Langkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3.6-plus, qwen3.6-plus
/chat/completions
qwen/qwen3.6-plusQwen3.6 Plus ialah keluarga penglihatan-bahasa Qwen untuk teks, imej dan video, dengan pengekodan berejen dan bahagian hadapan, pengecaman objek, OCR serta penyetempatan yang lebih kuat. Ia mengembalikan teks dan menyokong aliran kerja pemikiran hibrid keluarga Plus untuk tugasan berasaskan bahan projek atau visual yang diberikan.
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
Keluarga Qwen3.6 Plus
Qwen3.6 Plus ialah keluarga model penglihatan-bahasa natif untuk pengekodan dan kerja multimodal. Keluaran pengeluar menekankan pengekodan berejen, pengaturcaraan bahagian hadapan dan pembangunan berpandukan visual yang dipertingkat, bersama pengecaman objek umum, OCR dan penyetempatan objek. Outputnya yang berguna ialah teks: penerangan, cadangan kod, maklumat yang diekstrak atau laporan yang dikaitkan dengan bukti yang diberikan.
Keluaran rasmi menyenaraikan qwen3.6-plus dan qwen3.6-plus-2026-04-02. Rekod ini mengekalkan identiti keluarga Plus yang diminta dan bukannya menukarnya kepada snapshot tetap. Huraian keluarga tidak mengenal pastinya sebagai titik semak terbuka Qwen3.6-35B-A3B atau memberikan bilangan pakar, pemberat atau had konteks berangka titik semak tersebut kepada Plus.
Pengekodan berejen dan bahagian hadapan
Untuk tugasan bahagian hadapan, berikan rujukan visual, keperluan fungsi dan kod sedia ada yang relevan. Huraikan keadaan, interaksi dan fail output yang dijangka apabila selesai. Minta sumber yang boleh disunting dan penerangan berasingan tentang bagaimana tingkah laku yang dicadangkan memenuhi keperluan. Untuk tugasan repositori, berikan modul yang relevan dan input yang menunjukkan isu, kemudian minta perubahan terlibat serta semakan yang diperlukan untuk menilainya.
Ejen pengekodan boleh menggunakan maklum balas sebenar daripada persekitaran yang disambungkan: hasil pemeriksaan, ralat yang diperhatikan atau dapatan semakan boleh memandu langkah seterusnya. Nyatakan matlamat dan tindakan yang dibenarkan serta minta model membezakan cadangan daripada hasil yang dilaksanakan.
Pengecaman visual, OCR dan penyetempatan
Keluaran mendokumenkan pengecaman objek, pembacaan teks visual dan penyetempatan objek yang lebih kuat. Berikan imej jelas dengan soalan konkrit dan kenal pasti objek atau medan sasaran. Untuk halaman, minta medan bernama berserta rujukan halaman atau kawasan yang menyokongnya. Untuk antara muka, tanyakan unsur kelihatan yang sepadan dengan matlamat pengguna. Nyatakan konvensyen koordinat aplikasi secara jelas jika ia menggunakan hasil lokasi.
Skop penglihatan-bahasa keluarga menggabungkan teks dengan imej atau video dan menghasilkan jawapan teks. Labelkan input visual berasingan dan kekalkan urutan serta pemasaan video apabila soalan bergantung pada urutan. Objek yang dilokasikan atau hasil OCR yang munasabah perlu disemak berdasarkan bahan asal; keupayaan itu tidak menjamin pengiraan bilangan yang tepat, transkripsi terbaca sempurna atau ukuran fizikal yang ditentukur.
Pemikiran dan kesinambungan penaakulan
Panduan mod pengeluar menyenaraikan Qwen3.6 Plus sebagai pemikiran hibrid dengan pemikiran didayakan secara lalai. Aliran kerja hibrid yang didokumenkan boleh menghasilkan jawapan langsung apabila pemikiran dilumpuhkan. Asingkan kandungan penaakulan dan hasil akhir apabila antara muka terpilih membekalkan kedua-duanya. Pilih bentuk akhir yang jelas, seperti artifak kod, jadual bukti atau kesimpulan ringkas, supaya penerangan lebih panjang tidak mengaburkan hasil serahan.
Keluarga Qwen3.6 turut memperkenalkan pengekalan penaakulan sejarah untuk kerja berulang. Keupayaan keluarga itu berguna apabila keputusan terdahulu kekal relevan selepas maklum balas baharu; kontrak kawalan Plus yang tepat perlu mengikuti antara mukanya sendiri. Ia tidak sepatutnya mewarisi tetapan lalai atau bekas parameter titik semak terbuka tanpa dokumentasi yang jelas.
Alat dan bahan panjang
Huraian ejen pengekodan keluarga melibatkan alat dan maklum balas persekitaran. Aplikasi membekalkan alat sebenar, menjalankan operasi yang dibenarkan dan mengembalikan pemerhatiannya kepada model. Tugasan boleh meminta laporan yang memautkan setiap kesimpulan kepada petikan dokumen, pengecam kod atau unsur kelihatan. Sokongan alat dalam aliran kerja tersambung dengan sendirinya tidak membuktikan akses terbina dalam kepada sumber semasa atau persekitaran pelaksanaan dalam setiap antara muka. Pengeluar menyenaraikan panggilan fungsi, output berstruktur, carian web, pelengkapan awalan dan caching konteks. Inferens kelompok disokong untuk alias Beijing dan tidak disokong di rantau lain yang disenaraikan; penalaan halus tidak disokong. Pengeluar menerangkan alias sebagai setara dari segi fungsi dengan April2, manakala jadual berasingan snapshot mengecualikan caching dan inferens kelompok.
Jadual khusus Plus Alibaba memberikan konteks 1,000,000 token, input maksimum 991,808 token untuk jawapan langsung atau 983,616 untuk pemikiran, output maksimum 65,536 dalam mana-mana mod dan peruntukan rantaian pemikiran berasingan sebanyak 81,920 token. Kekalkan sempadan dokumen dan laluan kod yang relevan dalam input panjang, kurangkan bukti yang tidak berkaitan dan sediakan ruang untuk jawapan yang diperlukan. Jangan salin angka konteks natif atau lanjutan model terbuka 35B-A3B menjadi had sejagat bagi keluarga ini.
Hasil praktikal dan had
Output yang berguna merangkumi cadangan pelaksanaan berpandukan tangkapan skrin, penerangan perubahan repositori atau jadual medan dokumen dengan bukti sokongan. Permintaan teks berbentuk JSON tidak mewujudkan kontrak skema yang dikuatkuasakan, dan arahan yang dicadangkan bukan tindakan yang dilaksanakan. Sahkan teks yang diekstrak, lokasi visual dan kod janaan berdasarkan sumber yang diberikan. Kekalkan identiti Plus dan nyatakan alias atau edisi bertarikh yang dipilih, had pengeluar yang didokumenkan dan hasil alat yang dikembalikan secara jelas apabila menyemak artifak.
POST /v1/messagestextjson, sse| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had qwen/qwen3.6-plus | Lalai— |
Medanmessages | Jenismessage[] | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].role | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had user, assistant | Lalai— |
Medanmessages[].content | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmax_tokens | Jenisinteger | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanstream | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalaifalse |
Teks · Teks UTF-8
rentetan messages[].content
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametertext_file_material | KontrakBaca dokumen UTF-8 sebenar dan letakkan teksnya dalam rentetan input atau kandungan mesej yang ditunjukkan. |
Kitar hayat: synchronous_or_streamed
Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.
Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Token konteks, melebihi | Token konteks, sehingga dan termasuk | Caj |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Token konteks, melebihi— | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.00065 / 1K token Output · Token output $0.0039 / 1K token Input · Bacaan cache — / 1K token Input · Penulisan cache $0.0008125 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 1 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasuk256,000 | Caj Input · Token input $0.00065 / 1K token Output · Token output $0.0039 / 1K token Input · Bacaan cache — / 1K token Input · Penulisan cache $0.0008125 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 2 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi256,000 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.0026 / 1K token Output · Token output $0.0078 / 1K token Input · Bacaan cache — / 1K token Input · Penulisan cache $0.00325 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
{\n "model": "qwen/qwen3.6-plus",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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 atau SSE
Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.
Kekalkan semua blok kandungan, tandatangan penaakulan dan ID penggunaan alat sebenar. Gabungkan semua delta blok SSE; blok teks pertama bukan keseluruhan output.
Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.
| Medan | Jenis |
|---|---|
Medanid | Jenisstring |
Medanmodel | Jenisstring |
Medancontent[] | Jenistext|thinking|tool_use|other content block |
Medanstop_reason | Jenisstring|null |
Medanusage | Jenisobject |
| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | SyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah | Langkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3.6-plus, qwen3.6-plus
/chat/completions
qwen3.6-plusQwen3.6 Plus ialah keluarga penglihatan-bahasa Qwen untuk teks, imej dan video, dengan pengekodan berejen dan bahagian hadapan, pengecaman objek, OCR serta penyetempatan yang lebih kuat. Ia mengembalikan teks dan menyokong aliran kerja pemikiran hibrid keluarga Plus untuk tugasan berasaskan bahan projek atau visual yang diberikan.
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
Keluarga Qwen3.6 Plus
Qwen3.6 Plus ialah keluarga model penglihatan-bahasa natif untuk pengekodan dan kerja multimodal. Keluaran pengeluar menekankan pengekodan berejen, pengaturcaraan bahagian hadapan dan pembangunan berpandukan visual yang dipertingkat, bersama pengecaman objek umum, OCR dan penyetempatan objek. Outputnya yang berguna ialah teks: penerangan, cadangan kod, maklumat yang diekstrak atau laporan yang dikaitkan dengan bukti yang diberikan.
Keluaran rasmi menyenaraikan qwen3.6-plus dan qwen3.6-plus-2026-04-02. Rekod ini mengekalkan identiti keluarga Plus yang diminta dan bukannya menukarnya kepada snapshot tetap. Huraian keluarga tidak mengenal pastinya sebagai titik semak terbuka Qwen3.6-35B-A3B atau memberikan bilangan pakar, pemberat atau had konteks berangka titik semak tersebut kepada Plus.
Pengekodan berejen dan bahagian hadapan
Untuk tugasan bahagian hadapan, berikan rujukan visual, keperluan fungsi dan kod sedia ada yang relevan. Huraikan keadaan, interaksi dan fail output yang dijangka apabila selesai. Minta sumber yang boleh disunting dan penerangan berasingan tentang bagaimana tingkah laku yang dicadangkan memenuhi keperluan. Untuk tugasan repositori, berikan modul yang relevan dan input yang menunjukkan isu, kemudian minta perubahan terlibat serta semakan yang diperlukan untuk menilainya.
Ejen pengekodan boleh menggunakan maklum balas sebenar daripada persekitaran yang disambungkan: hasil pemeriksaan, ralat yang diperhatikan atau dapatan semakan boleh memandu langkah seterusnya. Nyatakan matlamat dan tindakan yang dibenarkan serta minta model membezakan cadangan daripada hasil yang dilaksanakan.
Pengecaman visual, OCR dan penyetempatan
Keluaran mendokumenkan pengecaman objek, pembacaan teks visual dan penyetempatan objek yang lebih kuat. Berikan imej jelas dengan soalan konkrit dan kenal pasti objek atau medan sasaran. Untuk halaman, minta medan bernama berserta rujukan halaman atau kawasan yang menyokongnya. Untuk antara muka, tanyakan unsur kelihatan yang sepadan dengan matlamat pengguna. Nyatakan konvensyen koordinat aplikasi secara jelas jika ia menggunakan hasil lokasi.
Skop penglihatan-bahasa keluarga menggabungkan teks dengan imej atau video dan menghasilkan jawapan teks. Labelkan input visual berasingan dan kekalkan urutan serta pemasaan video apabila soalan bergantung pada urutan. Objek yang dilokasikan atau hasil OCR yang munasabah perlu disemak berdasarkan bahan asal; keupayaan itu tidak menjamin pengiraan bilangan yang tepat, transkripsi terbaca sempurna atau ukuran fizikal yang ditentukur.
Pemikiran dan kesinambungan penaakulan
Panduan mod pengeluar menyenaraikan Qwen3.6 Plus sebagai pemikiran hibrid dengan pemikiran didayakan secara lalai. Aliran kerja hibrid yang didokumenkan boleh menghasilkan jawapan langsung apabila pemikiran dilumpuhkan. Asingkan kandungan penaakulan dan hasil akhir apabila antara muka terpilih membekalkan kedua-duanya. Pilih bentuk akhir yang jelas, seperti artifak kod, jadual bukti atau kesimpulan ringkas, supaya penerangan lebih panjang tidak mengaburkan hasil serahan.
Keluarga Qwen3.6 turut memperkenalkan pengekalan penaakulan sejarah untuk kerja berulang. Keupayaan keluarga itu berguna apabila keputusan terdahulu kekal relevan selepas maklum balas baharu; kontrak kawalan Plus yang tepat perlu mengikuti antara mukanya sendiri. Ia tidak sepatutnya mewarisi tetapan lalai atau bekas parameter titik semak terbuka tanpa dokumentasi yang jelas.
Alat dan bahan panjang
Huraian ejen pengekodan keluarga melibatkan alat dan maklum balas persekitaran. Aplikasi membekalkan alat sebenar, menjalankan operasi yang dibenarkan dan mengembalikan pemerhatiannya kepada model. Tugasan boleh meminta laporan yang memautkan setiap kesimpulan kepada petikan dokumen, pengecam kod atau unsur kelihatan. Sokongan alat dalam aliran kerja tersambung dengan sendirinya tidak membuktikan akses terbina dalam kepada sumber semasa atau persekitaran pelaksanaan dalam setiap antara muka. Pengeluar menyenaraikan panggilan fungsi, output berstruktur, carian web, pelengkapan awalan dan caching konteks. Inferens kelompok disokong untuk alias Beijing dan tidak disokong di rantau lain yang disenaraikan; penalaan halus tidak disokong. Pengeluar menerangkan alias sebagai setara dari segi fungsi dengan April2, manakala jadual berasingan snapshot mengecualikan caching dan inferens kelompok.
Jadual khusus Plus Alibaba memberikan konteks 1,000,000 token, input maksimum 991,808 token untuk jawapan langsung atau 983,616 untuk pemikiran, output maksimum 65,536 dalam mana-mana mod dan peruntukan rantaian pemikiran berasingan sebanyak 81,920 token. Kekalkan sempadan dokumen dan laluan kod yang relevan dalam input panjang, kurangkan bukti yang tidak berkaitan dan sediakan ruang untuk jawapan yang diperlukan. Jangan salin angka konteks natif atau lanjutan model terbuka 35B-A3B menjadi had sejagat bagi keluarga ini.
Hasil praktikal dan had
Output yang berguna merangkumi cadangan pelaksanaan berpandukan tangkapan skrin, penerangan perubahan repositori atau jadual medan dokumen dengan bukti sokongan. Permintaan teks berbentuk JSON tidak mewujudkan kontrak skema yang dikuatkuasakan, dan arahan yang dicadangkan bukan tindakan yang dilaksanakan. Sahkan teks yang diekstrak, lokasi visual dan kod janaan berdasarkan sumber yang diberikan. Kekalkan identiti Plus dan nyatakan alias atau edisi bertarikh yang dipilih, had pengeluar yang didokumenkan dan hasil alat yang dikembalikan secara jelas apabila menyemak artifak.
POST /v1/chat/completionstexttext| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had qwen3.6-plus | Lalai— |
Medanmessages | Jenismessage[] | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Item minimum: 1 | Lalai— |
Medanmessages[].role | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmessages[].content | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Terpakai apabila: Perbualan teks | Lalai— |
Medanstream | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalaifalse |
Teks · Teks UTF8
messages[].content
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametermessages | Kontraktatasusunan mesej dengan struktur role/content |
Parameterfile_material | Kontrakdokumen UTF-8 sebenar dimasukkan sebagai teks literal; ID fail tidak diandaikan |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream |
Parametercontrol_scope | KontrakPerbualan teks; stream ialah nilai boolean dengan false sebagai lalai. |
Parameteroutput_modalities | Kontraktext |
Parameterhosted_operations | Kontrakfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Kontraknull |
Alias kaedah: /chat/completions
Kitar hayat: synchronous_or_streamed
Hantar ID model yang tepat bersama messages.
Panjang konteks bukan had output.
Fail teks boleh membekalkan teks literal; input imej/audio/objek fail memerlukan pengikatan tepat.
Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.
Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Token konteks, melebihi | Token konteks, sehingga dan termasuk | Caj |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Token konteks, melebihi— | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.00065 / 1K token Output · Token output $0.0039 / 1K token Input · Bacaan cache — / 1K token Input · Penulisan cache $0.0008125 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 1 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasuk256,000 | Caj Input · Token input $0.00065 / 1K token Output · Token output $0.0039 / 1K token Input · Bacaan cache — / 1K token Input · Penulisan cache $0.0008125 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 2 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi256,000 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.0026 / 1K token Output · Token output $0.0078 / 1K token Input · Bacaan cache — / 1K token Input · Penulisan cache $0.00325 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
set -eu\n: "${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 atau SSE
Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.
Kekalkan setiap pilihan jawapan bersama kandungan, panggilan alat dan penaakulannya. Dalam SSE, gabungkan delta mengikut indeks pilihan jawapan/alat dan kekalkan sebab penamatan akhir serta data penggunaan.
Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.
| Medan | Jenis |
|---|---|
Medanchoices[].index | Jenisinteger |
Medanchoices[].message.content | Jenisstring|null |
Medanchoices[].message.tool_calls | Jenistool_call[] |
Medanchoices[].message.reasoning_content | Jenisstring |
Medanchoices[].message.reasoning_details | Jenisobject|array |
Medanchoices[].finish_reason | Jenisstring|null |
Medanusage | Jenisobject |
| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | SyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah | Langkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3.6-plus, qwen3.6-plus
/chat/completions
qwen3.6-plusQwen3.6 Plus ialah keluarga penglihatan-bahasa Qwen untuk teks, imej dan video, dengan pengekodan berejen dan bahagian hadapan, pengecaman objek, OCR serta penyetempatan yang lebih kuat. Ia mengembalikan teks dan menyokong aliran kerja pemikiran hibrid keluarga Plus untuk tugasan berasaskan bahan projek atau visual yang diberikan.
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
Keluarga Qwen3.6 Plus
Qwen3.6 Plus ialah keluarga model penglihatan-bahasa natif untuk pengekodan dan kerja multimodal. Keluaran pengeluar menekankan pengekodan berejen, pengaturcaraan bahagian hadapan dan pembangunan berpandukan visual yang dipertingkat, bersama pengecaman objek umum, OCR dan penyetempatan objek. Outputnya yang berguna ialah teks: penerangan, cadangan kod, maklumat yang diekstrak atau laporan yang dikaitkan dengan bukti yang diberikan.
Keluaran rasmi menyenaraikan qwen3.6-plus dan qwen3.6-plus-2026-04-02. Rekod ini mengekalkan identiti keluarga Plus yang diminta dan bukannya menukarnya kepada snapshot tetap. Huraian keluarga tidak mengenal pastinya sebagai titik semak terbuka Qwen3.6-35B-A3B atau memberikan bilangan pakar, pemberat atau had konteks berangka titik semak tersebut kepada Plus.
Pengekodan berejen dan bahagian hadapan
Untuk tugasan bahagian hadapan, berikan rujukan visual, keperluan fungsi dan kod sedia ada yang relevan. Huraikan keadaan, interaksi dan fail output yang dijangka apabila selesai. Minta sumber yang boleh disunting dan penerangan berasingan tentang bagaimana tingkah laku yang dicadangkan memenuhi keperluan. Untuk tugasan repositori, berikan modul yang relevan dan input yang menunjukkan isu, kemudian minta perubahan terlibat serta semakan yang diperlukan untuk menilainya.
Ejen pengekodan boleh menggunakan maklum balas sebenar daripada persekitaran yang disambungkan: hasil pemeriksaan, ralat yang diperhatikan atau dapatan semakan boleh memandu langkah seterusnya. Nyatakan matlamat dan tindakan yang dibenarkan serta minta model membezakan cadangan daripada hasil yang dilaksanakan.
Pengecaman visual, OCR dan penyetempatan
Keluaran mendokumenkan pengecaman objek, pembacaan teks visual dan penyetempatan objek yang lebih kuat. Berikan imej jelas dengan soalan konkrit dan kenal pasti objek atau medan sasaran. Untuk halaman, minta medan bernama berserta rujukan halaman atau kawasan yang menyokongnya. Untuk antara muka, tanyakan unsur kelihatan yang sepadan dengan matlamat pengguna. Nyatakan konvensyen koordinat aplikasi secara jelas jika ia menggunakan hasil lokasi.
Skop penglihatan-bahasa keluarga menggabungkan teks dengan imej atau video dan menghasilkan jawapan teks. Labelkan input visual berasingan dan kekalkan urutan serta pemasaan video apabila soalan bergantung pada urutan. Objek yang dilokasikan atau hasil OCR yang munasabah perlu disemak berdasarkan bahan asal; keupayaan itu tidak menjamin pengiraan bilangan yang tepat, transkripsi terbaca sempurna atau ukuran fizikal yang ditentukur.
Pemikiran dan kesinambungan penaakulan
Panduan mod pengeluar menyenaraikan Qwen3.6 Plus sebagai pemikiran hibrid dengan pemikiran didayakan secara lalai. Aliran kerja hibrid yang didokumenkan boleh menghasilkan jawapan langsung apabila pemikiran dilumpuhkan. Asingkan kandungan penaakulan dan hasil akhir apabila antara muka terpilih membekalkan kedua-duanya. Pilih bentuk akhir yang jelas, seperti artifak kod, jadual bukti atau kesimpulan ringkas, supaya penerangan lebih panjang tidak mengaburkan hasil serahan.
Keluarga Qwen3.6 turut memperkenalkan pengekalan penaakulan sejarah untuk kerja berulang. Keupayaan keluarga itu berguna apabila keputusan terdahulu kekal relevan selepas maklum balas baharu; kontrak kawalan Plus yang tepat perlu mengikuti antara mukanya sendiri. Ia tidak sepatutnya mewarisi tetapan lalai atau bekas parameter titik semak terbuka tanpa dokumentasi yang jelas.
Alat dan bahan panjang
Huraian ejen pengekodan keluarga melibatkan alat dan maklum balas persekitaran. Aplikasi membekalkan alat sebenar, menjalankan operasi yang dibenarkan dan mengembalikan pemerhatiannya kepada model. Tugasan boleh meminta laporan yang memautkan setiap kesimpulan kepada petikan dokumen, pengecam kod atau unsur kelihatan. Sokongan alat dalam aliran kerja tersambung dengan sendirinya tidak membuktikan akses terbina dalam kepada sumber semasa atau persekitaran pelaksanaan dalam setiap antara muka. Pengeluar menyenaraikan panggilan fungsi, output berstruktur, carian web, pelengkapan awalan dan caching konteks. Inferens kelompok disokong untuk alias Beijing dan tidak disokong di rantau lain yang disenaraikan; penalaan halus tidak disokong. Pengeluar menerangkan alias sebagai setara dari segi fungsi dengan April2, manakala jadual berasingan snapshot mengecualikan caching dan inferens kelompok.
Jadual khusus Plus Alibaba memberikan konteks 1,000,000 token, input maksimum 991,808 token untuk jawapan langsung atau 983,616 untuk pemikiran, output maksimum 65,536 dalam mana-mana mod dan peruntukan rantaian pemikiran berasingan sebanyak 81,920 token. Kekalkan sempadan dokumen dan laluan kod yang relevan dalam input panjang, kurangkan bukti yang tidak berkaitan dan sediakan ruang untuk jawapan yang diperlukan. Jangan salin angka konteks natif atau lanjutan model terbuka 35B-A3B menjadi had sejagat bagi keluarga ini.
Hasil praktikal dan had
Output yang berguna merangkumi cadangan pelaksanaan berpandukan tangkapan skrin, penerangan perubahan repositori atau jadual medan dokumen dengan bukti sokongan. Permintaan teks berbentuk JSON tidak mewujudkan kontrak skema yang dikuatkuasakan, dan arahan yang dicadangkan bukan tindakan yang dilaksanakan. Sahkan teks yang diekstrak, lokasi visual dan kod janaan berdasarkan sumber yang diberikan. Kekalkan identiti Plus dan nyatakan alias atau edisi bertarikh yang dipilih, had pengeluar yang didokumenkan dan hasil alat yang dikembalikan secara jelas apabila menyemak artifak.
POST /v1/messagestextjson, sse| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had qwen3.6-plus | Lalai— |
Medanmessages | Jenismessage[] | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].role | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had user, assistant | Lalai— |
Medanmessages[].content | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmax_tokens | Jenisinteger | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanstream | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalaifalse |
Teks · Teks UTF-8
rentetan messages[].content
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametertext_file_material | KontrakBaca dokumen UTF-8 sebenar dan letakkan teksnya dalam rentetan input atau kandungan mesej yang ditunjukkan. |
Kitar hayat: synchronous_or_streamed
Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.
Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Token konteks, melebihi | Token konteks, sehingga dan termasuk | Caj |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Token konteks, melebihi— | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.00065 / 1K token Output · Token output $0.0039 / 1K token Input · Bacaan cache — / 1K token Input · Penulisan cache $0.0008125 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 1 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasuk256,000 | Caj Input · Token input $0.00065 / 1K token Output · Token output $0.0039 / 1K token Input · Bacaan cache — / 1K token Input · Penulisan cache $0.0008125 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 2 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi256,000 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.0026 / 1K token Output · Token output $0.0078 / 1K token Input · Bacaan cache — / 1K token Input · Penulisan cache $0.00325 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
{\n "model": "qwen3.6-plus",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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 atau SSE
Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.
Kekalkan semua blok kandungan, tandatangan penaakulan dan ID penggunaan alat sebenar. Gabungkan semua delta blok SSE; blok teks pertama bukan keseluruhan output.
Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.
| Medan | Jenis |
|---|---|
Medanid | Jenisstring |
Medanmodel | Jenisstring |
Medancontent[] | Jenistext|thinking|tool_use|other content block |
Medanstop_reason | Jenisstring|null |
Medanusage | Jenisobject |
| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | SyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah | Langkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3.6-plus, qwen3.6-plus
/chat/completions
Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris
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.