Qwen3.5-Plus ialah model Qwen3.5 untuk pemahaman teks dan visual. Ia menerima teks, imej dan video serta mengembalikan teks. Jadual model pengeluar menyenaraikan konteks 1 juta token, sokongan pemikiran, panggilan fungsi, alat terbina dalam dan output berstruktur.
Untuk tugasan dokumen, berikan petikan yang relevan atau imej halaman yang boleh dibaca dan takrifkan soalan. Minta maklumat yang menjawabnya, label sumber yang menyokong setiap dapatan dan sebarang perkara yang dibiarkan belum selesai oleh bahan itu. Perbandingan boleh meminta persetujuan, percanggahan dan akibatnya berdasarkan kriteria yang dinyatakan.
Untuk tugasan penaakulan, berikan syarat dan hasil yang anda perlukan. Untuk penulisan langsung, nyatakan pembaca sasaran, fakta wajib dan panjang yang diperlukan. Susulan boleh menyemak satu keperluan sambil mengekalkan tugasan selebihnya. Bezakan teks sumber yang dipetik daripada arahan untuk menggunakannya.
Dalam integrasi yang berkeupayaan fungsi, aplikasi mentakrifkan tindakan dan medan input yang tersedia, melaksanakan panggilan terpilih dan mengembalikan hasilnya. Alat terbina dalam ialah ciri berasingan di pihak pengeluar. Integrasi menentukan kawalan yang didedahkannya. Untuk jawapan berstruktur, takrifkan medan yang diperlukan dan pengendalian nilai yang hilang, kemudian sahkan kandungan yang dikembalikan serta bentuknya.
Jadual model visual pengeluar menyenaraikan peruntukan output 64K, sehingga 256 imej dan 64 video untuk model bernama ini. Aliran kerja video yang didokumenkan menyokong fail sehingga dua jam dan 2 GB. Ini ialah had aliran kerja pengeluar, dan semua bahan yang diberikan masih berkongsi bajet konteks. Sediakan bahan sumber yang boleh dibaca, kekalkan labelnya dan gunakan had yang didedahkan oleh antara muka terpilih apabila merancang permintaan sebenar.
Pilih hasil yang perlu disediakan: nota analisis, medan yang diekstrak, petikan yang disemak atau penerangan bahan visual. Minta bukti yang menyokong butiran penting dan periksa jawapan berdasarkan sumber. Artifak yang dikembalikan ialah teks; tindakan dan operasi fail dalam aliran kerja tersambung mempunyai hasil pelaksanaannya sendiri.
", "aboutText": "Qwen3.5-Plus ialah model Qwen3.5 untuk pemahaman teks dan visual. Ia menerima teks, imej dan video serta mengembalikan teks. Jadual model pengeluar menyenaraikan konteks 1 juta token, sokongan pemikiran, panggilan fungsi, alat terbina dalam dan output berstruktur.\n\n### Sediakan kerja dokumen dan analisis\n\nUntuk tugasan dokumen, berikan petikan yang relevan atau imej halaman yang boleh dibaca dan takrifkan soalan. Minta maklumat yang menjawabnya, label sumber yang menyokong setiap dapatan dan sebarang perkara yang dibiarkan belum selesai oleh bahan itu. Perbandingan boleh meminta persetujuan, percanggahan dan akibatnya berdasarkan kriteria yang dinyatakan.\n\n### Pilih ringkasan tugasan output yang jelas\n\nUntuk tugasan penaakulan, berikan syarat dan hasil yang anda perlukan. Untuk penulisan langsung, nyatakan pembaca sasaran, fakta wajib dan panjang yang diperlukan. Susulan boleh menyemak satu keperluan sambil mengekalkan tugasan selebihnya. Bezakan teks sumber yang dipetik daripada arahan untuk menggunakannya.\n\n### Hubungkan alat kepada hasil sebenar\n\nDalam integrasi yang berkeupayaan fungsi, aplikasi mentakrifkan tindakan dan medan input yang tersedia, melaksanakan panggilan terpilih dan mengembalikan hasilnya. Alat terbina dalam ialah ciri berasingan di pihak pengeluar. Integrasi menentukan kawalan yang didedahkannya. Untuk jawapan berstruktur, takrifkan medan yang diperlukan dan pengendalian nilai yang hilang, kemudian sahkan kandungan yang dikembalikan serta bentuknya.\n\n### Rancang input visual dan teks bersama-sama\n\nJadual model visual pengeluar menyenaraikan peruntukan output 64K, sehingga 256 imej dan 64 video untuk model bernama ini. Aliran kerja video yang didokumenkan menyokong fail sehingga dua jam dan 2 GB. Ini ialah had aliran kerja pengeluar, dan semua bahan yang diberikan masih berkongsi bajet konteks. Sediakan bahan sumber yang boleh dibaca, kekalkan labelnya dan gunakan had yang didedahkan oleh antara muka terpilih apabila merancang permintaan sebenar.\n\n### Semak artifak teks\n\nPilih hasil yang perlu disediakan: nota analisis, medan yang diekstrak, petikan yang disemak atau penerangan bahan visual. Minta bukti yang menyokong butiran penting dan periksa jawapan berdasarkan sumber. Artifak yang dikembalikan ialah teks; tindakan dan operasi fail dalam aliran kerja tersambung mempunyai hasil pelaksanaannya sendiri.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris
Compare consent requirements\n\nCompare source C1: 'Interview participants sign a consent form before recording.' C2: 'An unsigned participant may join a discussion, but must not be recorded.' A session plan records everyone at the start and collects forms afterward. Return the agreement between sources, the plan's conflict and a corrected sequence with source labels.A source-linked comparison and a corrected recording/consent sequence.The sequence must place consent before recording while preserving the unrecorded participation option.qwen3.5-plusQwen3.5-Plus menggabungkan teks, imej dan video untuk menghasilkan teks bagi kerja dokumen dan analisis. Pengeluar mendokumenkan konteks 1 juta token, sokongan pemikiran serta ciri alat dan jawapan berstruktur pilihan.
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
Qwen3.5-Plus ialah model Qwen3.5 untuk pemahaman teks dan visual. Ia menerima teks, imej dan video serta mengembalikan teks. Jadual model pengeluar menyenaraikan konteks 1 juta token, sokongan pemikiran, panggilan fungsi, alat terbina dalam dan output berstruktur.
Untuk tugasan dokumen, berikan petikan yang relevan atau imej halaman yang boleh dibaca dan takrifkan soalan. Minta maklumat yang menjawabnya, label sumber yang menyokong setiap dapatan dan sebarang perkara yang dibiarkan belum selesai oleh bahan itu. Perbandingan boleh meminta persetujuan, percanggahan dan akibatnya berdasarkan kriteria yang dinyatakan.
Untuk tugasan penaakulan, berikan syarat dan hasil yang anda perlukan. Untuk penulisan langsung, nyatakan pembaca sasaran, fakta wajib dan panjang yang diperlukan. Susulan boleh menyemak satu keperluan sambil mengekalkan tugasan selebihnya. Bezakan teks sumber yang dipetik daripada arahan untuk menggunakannya.
Dalam integrasi yang berkeupayaan fungsi, aplikasi mentakrifkan tindakan dan medan input yang tersedia, melaksanakan panggilan terpilih dan mengembalikan hasilnya. Alat terbina dalam ialah ciri berasingan di pihak pengeluar. Integrasi menentukan kawalan yang didedahkannya. Untuk jawapan berstruktur, takrifkan medan yang diperlukan dan pengendalian nilai yang hilang, kemudian sahkan kandungan yang dikembalikan serta bentuknya.
Jadual model visual pengeluar menyenaraikan peruntukan output 64K, sehingga 256 imej dan 64 video untuk model bernama ini. Aliran kerja video yang didokumenkan menyokong fail sehingga dua jam dan 2 GB. Ini ialah had aliran kerja pengeluar, dan semua bahan yang diberikan masih berkongsi bajet konteks. Sediakan bahan sumber yang boleh dibaca, kekalkan labelnya dan gunakan had yang didedahkan oleh antara muka terpilih apabila merancang permintaan sebenar.
Pilih hasil yang perlu disediakan: nota analisis, medan yang diekstrak, petikan yang disemak atau penerangan bahan visual. Minta bukti yang menyokong butiran penting dan periksa jawapan berdasarkan sumber. Artifak yang dikembalikan ialah teks; tindakan dan operasi fail dalam aliran kerja tersambung mempunyai hasil pelaksanaannya sendiri.
POST /v1/chat/completionstexttext| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had qwen3.5-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.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Caj |
|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Caj Input · Token input $0.00024 / 1K token Output · Token output $0.00138 / 1K token Input · Bacaan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen3.5-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='qwen3.5-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='qwen3.5-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 qwen3.5-plus
Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.
qwen3.5-plusQwen3.5-Plus menggabungkan teks, imej dan video untuk menghasilkan teks bagi kerja dokumen dan analisis. Pengeluar mendokumenkan konteks 1 juta token, sokongan pemikiran serta ciri alat dan jawapan berstruktur pilihan.
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
Qwen3.5-Plus ialah model Qwen3.5 untuk pemahaman teks dan visual. Ia menerima teks, imej dan video serta mengembalikan teks. Jadual model pengeluar menyenaraikan konteks 1 juta token, sokongan pemikiran, panggilan fungsi, alat terbina dalam dan output berstruktur.
Untuk tugasan dokumen, berikan petikan yang relevan atau imej halaman yang boleh dibaca dan takrifkan soalan. Minta maklumat yang menjawabnya, label sumber yang menyokong setiap dapatan dan sebarang perkara yang dibiarkan belum selesai oleh bahan itu. Perbandingan boleh meminta persetujuan, percanggahan dan akibatnya berdasarkan kriteria yang dinyatakan.
Untuk tugasan penaakulan, berikan syarat dan hasil yang anda perlukan. Untuk penulisan langsung, nyatakan pembaca sasaran, fakta wajib dan panjang yang diperlukan. Susulan boleh menyemak satu keperluan sambil mengekalkan tugasan selebihnya. Bezakan teks sumber yang dipetik daripada arahan untuk menggunakannya.
Dalam integrasi yang berkeupayaan fungsi, aplikasi mentakrifkan tindakan dan medan input yang tersedia, melaksanakan panggilan terpilih dan mengembalikan hasilnya. Alat terbina dalam ialah ciri berasingan di pihak pengeluar. Integrasi menentukan kawalan yang didedahkannya. Untuk jawapan berstruktur, takrifkan medan yang diperlukan dan pengendalian nilai yang hilang, kemudian sahkan kandungan yang dikembalikan serta bentuknya.
Jadual model visual pengeluar menyenaraikan peruntukan output 64K, sehingga 256 imej dan 64 video untuk model bernama ini. Aliran kerja video yang didokumenkan menyokong fail sehingga dua jam dan 2 GB. Ini ialah had aliran kerja pengeluar, dan semua bahan yang diberikan masih berkongsi bajet konteks. Sediakan bahan sumber yang boleh dibaca, kekalkan labelnya dan gunakan had yang didedahkan oleh antara muka terpilih apabila merancang permintaan sebenar.
Pilih hasil yang perlu disediakan: nota analisis, medan yang diekstrak, petikan yang disemak atau penerangan bahan visual. Minta bukti yang menyokong butiran penting dan periksa jawapan berdasarkan sumber. Artifak yang dikembalikan ialah teks; tindakan dan operasi fail dalam aliran kerja tersambung mempunyai hasil pelaksanaannya sendiri.
POST /v1/messagestextjson, sse| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had qwen3.5-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.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Caj |
|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Caj Input · Token input $0.00024 / 1K token Output · Token output $0.00138 / 1K token Input · Bacaan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
{\n "model": "qwen3.5-plus",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'qwen3.5-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': 'qwen3.5-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 qwen3.5-plus
Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.
Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris
Compare consent requirements\n\nCompare source C1: 'Interview participants sign a consent form before recording.' C2: 'An unsigned participant may join a discussion, but must not be recorded.' A session plan records everyone at the start and collects forms afterward. Return the agreement between sources, the plan's conflict and a corrected sequence with source labels.A source-linked comparison and a corrected recording/consent sequence.The sequence must place consent before recording while preserving the unrecorded participation option.