Qwen-Plus (2025-07-14) is de versie van 14 juli van Qwen3-Plus. Het accepteert tekst en produceert tekst en combineert Thinking- en Non-Thinking-modi in hetzelfde model. De gedateerde naam onderscheidt deze versie van de dynamisch bijgewerkte Qwen-Plus-aliassen en andere momentopnamen.
De Thinking-modus is bedoeld voor werk waarbij analyse vóór het eindantwoord nuttig is. Geef de opties, voorwaarden en criteria die nodig zijn voor een vergelijking of de passages die nodig zijn om een vraag te beantwoorden. Vraag om de conclusie en de onderbouwende uitleg, zodat de lezer kan volgen hoe de aangeleverde informatie het resultaat beïnvloedt.
De Non-Thinking-modus is bedoeld voor directe taken, zoals een passage herzien of een beknopt antwoord voorbereiden. De fabrikant beschrijft verbeteringen van de Chinese en Engelse mogelijkheden in deze modus en verbeterde toolaanroepen ten opzichte van de voorgaande versie. Die beschrijvingen gaan over deze juliversie; ze kennen haar niet de eigenschappen van een latere uitgave toe.
Een documenttaak kan twee sets eisen vergelijken en gedeelde voorwaarden, tegenstrijdigheden en open vragen teruggeven. Geef de bronpassages labels en bepaal hoe moet worden omgegaan met een detail dat maar in één ervan voorkomt. Een schrijfopdracht kan een concept, doelgroep en verplichte feiten bevatten en vervolgens vragen om een herziening met een korte toelichting op de wijzigingen. Houd bronmateriaal gescheiden van instructies om het resultaat makkelijker te kunnen controleren.
Neem in een voortgezet gesprek de gekozen conclusie en de beperking die wordt gewijzigd mee. Een vervolgvraag kan één onderdeel verfijnen, een voorbeeld toevoegen of een optie heroverwegen op basis van nieuw aangeleverde informatie. Geef de gewenste vorm van het volgende antwoord aan — een tabel, uitleg of afgeronde passage — zodat de reactie een duidelijk doel heeft.
De ondersteunde functies verschillen tussen de regionale configuraties van de fabrikant. Sommige van die configuraties ondersteunen functieaanroepen en gestructureerde uitvoer. In een integratie die functieaanroepen ondersteunt, definieert de applicatie de beschikbare acties, ontvangt zij de argumenten die het model kiest, voert zij de actie uit en levert zij het resultaat terug. Een gestructureerd antwoord ordent de reactie daarentegen in de gevraagde velden. Voortzetting vanaf een prefix vervolgt aangeleverde assistenttekst. Dit zijn afzonderlijke interfacefuncties; de beschikbaarheid ervan hangt af van de integratie die voor de aanvraag wordt gebruikt.
Het gedocumenteerde contextvenster bedraagt 131.072 tokens, met tot 98.304 invoertokens en 16.384 uitvoertokens. Organiseer een lange opdracht rond de relevante bronpassages en laat ruimte voor de gevraagde reactie. Definieer voor een gestructureerd resultaat de veldnamen en de behandeling van ontbrekende waarden en controleer vervolgens zowel de vorm als de betekenis van de teruggegeven inhoud. De tekstuitvoer kan een analytische notitie, een herzien documentonderdeel of een antwoord op basis van het aangeleverde materiaal worden.
", "aboutText": "Qwen-Plus (2025-07-14) is de versie van 14 juli van Qwen3-Plus. Het accepteert tekst en produceert tekst en combineert Thinking- en Non-Thinking-modi in hetzelfde model. De gedateerde naam onderscheidt deze versie van de dynamisch bijgewerkte Qwen-Plus-aliassen en andere momentopnamen.\n\n### Kies hoe diep de taak moet worden uitgewerkt\n\nDe Thinking-modus is bedoeld voor werk waarbij analyse vóór het eindantwoord nuttig is. Geef de opties, voorwaarden en criteria die nodig zijn voor een vergelijking of de passages die nodig zijn om een vraag te beantwoorden. Vraag om de conclusie en de onderbouwende uitleg, zodat de lezer kan volgen hoe de aangeleverde informatie het resultaat beïnvloedt.\n\nDe Non-Thinking-modus is bedoeld voor directe taken, zoals een passage herzien of een beknopt antwoord voorbereiden. De fabrikant beschrijft verbeteringen van de Chinese en Engelse mogelijkheden in deze modus en verbeterde toolaanroepen ten opzichte van de voorgaande versie. Die beschrijvingen gaan over deze juliversie; ze kennen haar niet de eigenschappen van een latere uitgave toe.\n\n### Maak van brontekst een bruikbaar resultaat\n\nEen documenttaak kan twee sets eisen vergelijken en gedeelde voorwaarden, tegenstrijdigheden en open vragen teruggeven. Geef de bronpassages labels en bepaal hoe moet worden omgegaan met een detail dat maar in één ervan voorkomt. Een schrijfopdracht kan een concept, doelgroep en verplichte feiten bevatten en vervolgens vragen om een herziening met een korte toelichting op de wijzigingen. Houd bronmateriaal gescheiden van instructies om het resultaat makkelijker te kunnen controleren.\n\nNeem in een voortgezet gesprek de gekozen conclusie en de beperking die wordt gewijzigd mee. Een vervolgvraag kan één onderdeel verfijnen, een voorbeeld toevoegen of een optie heroverwegen op basis van nieuw aangeleverde informatie. Geef de gewenste vorm van het volgende antwoord aan — een tabel, uitleg of afgeronde passage — zodat de reactie een duidelijk doel heeft.\n\n### Optionele functies en antwoordstructuur\n\nDe ondersteunde functies verschillen tussen de regionale configuraties van de fabrikant. Sommige van die configuraties ondersteunen functieaanroepen en gestructureerde uitvoer. In een integratie die functieaanroepen ondersteunt, definieert de applicatie de beschikbare acties, ontvangt zij de argumenten die het model kiest, voert zij de actie uit en levert zij het resultaat terug. Een gestructureerd antwoord ordent de reactie daarentegen in de gevraagde velden. Voortzetting vanaf een prefix vervolgt aangeleverde assistenttekst. Dit zijn afzonderlijke interfacefuncties; de beschikbaarheid ervan hangt af van de integratie die voor de aanvraag wordt gebruikt.\n\n### Invoer- en uitvoerlimieten\n\nHet gedocumenteerde contextvenster bedraagt 131.072 tokens, met tot 98.304 invoertokens en 16.384 uitvoertokens. Organiseer een lange opdracht rond de relevante bronpassages en laat ruimte voor de gevraagde reactie. Definieer voor een gestructureerd resultaat de veldnamen en de behandeling van ontbrekende waarden en controleer vervolgens zowel de vorm als de betekenis van de teruggegeven inhoud. De tekstuitvoer kan een analytische notitie, een herzien documentonderdeel of een antwoord op basis van het aangeleverde materiaal worden.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technisch voorbeeld in het Engels
Compare changed acceptance requirements\n\nCompare specification A with revision B. A: exports contain every active account and use comma-separated columns. B: exports contain active accounts updated in the last 30 days and use tab-separated columns; account IDs remain unchanged. Return shared conditions, changed conditions and questions needing clarification. Treat B as the newer source without inventing a timezone or cutoff boundary.A three-part comparison with source labels and explicit unresolved cutoff details.The answer preserves unchanged IDs and flags the undefined 30-day boundary instead of supplying one.qwen-plus-2025-07-14Qwen-Plus (2025-07-14) is een Qwen3-Plus-tekstversie met Thinking- en Non-Thinking-modi. Het ondersteunt analytische en directe schrijftaken, met een gedocumenteerde context van 131.072 tokens, een invoerlimiet van 98.304 tokens en een uitvoerlimiet van 16.384 tokens.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Qwen-Plus (2025-07-14) is de versie van 14 juli van Qwen3-Plus. Het accepteert tekst en produceert tekst en combineert Thinking- en Non-Thinking-modi in hetzelfde model. De gedateerde naam onderscheidt deze versie van de dynamisch bijgewerkte Qwen-Plus-aliassen en andere momentopnamen.
De Thinking-modus is bedoeld voor werk waarbij analyse vóór het eindantwoord nuttig is. Geef de opties, voorwaarden en criteria die nodig zijn voor een vergelijking of de passages die nodig zijn om een vraag te beantwoorden. Vraag om de conclusie en de onderbouwende uitleg, zodat de lezer kan volgen hoe de aangeleverde informatie het resultaat beïnvloedt.
De Non-Thinking-modus is bedoeld voor directe taken, zoals een passage herzien of een beknopt antwoord voorbereiden. De fabrikant beschrijft verbeteringen van de Chinese en Engelse mogelijkheden in deze modus en verbeterde toolaanroepen ten opzichte van de voorgaande versie. Die beschrijvingen gaan over deze juliversie; ze kennen haar niet de eigenschappen van een latere uitgave toe.
Een documenttaak kan twee sets eisen vergelijken en gedeelde voorwaarden, tegenstrijdigheden en open vragen teruggeven. Geef de bronpassages labels en bepaal hoe moet worden omgegaan met een detail dat maar in één ervan voorkomt. Een schrijfopdracht kan een concept, doelgroep en verplichte feiten bevatten en vervolgens vragen om een herziening met een korte toelichting op de wijzigingen. Houd bronmateriaal gescheiden van instructies om het resultaat makkelijker te kunnen controleren.
Neem in een voortgezet gesprek de gekozen conclusie en de beperking die wordt gewijzigd mee. Een vervolgvraag kan één onderdeel verfijnen, een voorbeeld toevoegen of een optie heroverwegen op basis van nieuw aangeleverde informatie. Geef de gewenste vorm van het volgende antwoord aan — een tabel, uitleg of afgeronde passage — zodat de reactie een duidelijk doel heeft.
De ondersteunde functies verschillen tussen de regionale configuraties van de fabrikant. Sommige van die configuraties ondersteunen functieaanroepen en gestructureerde uitvoer. In een integratie die functieaanroepen ondersteunt, definieert de applicatie de beschikbare acties, ontvangt zij de argumenten die het model kiest, voert zij de actie uit en levert zij het resultaat terug. Een gestructureerd antwoord ordent de reactie daarentegen in de gevraagde velden. Voortzetting vanaf een prefix vervolgt aangeleverde assistenttekst. Dit zijn afzonderlijke interfacefuncties; de beschikbaarheid ervan hangt af van de integratie die voor de aanvraag wordt gebruikt.
Het gedocumenteerde contextvenster bedraagt 131.072 tokens, met tot 98.304 invoertokens en 16.384 uitvoertokens. Organiseer een lange opdracht rond de relevante bronpassages en laat ruimte voor de gevraagde reactie. Definieer voor een gestructureerd resultaat de veldnamen en de behandeling van ontbrekende waarden en controleer vervolgens zowel de vorm als de betekenis van de teruggegeven inhoud. De tekstuitvoer kan een analytische notitie, een herzien documentonderdeel of een antwoord op basis van het aangeleverde materiaal worden.
POST /v1/chat/completionstexttext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten qwen-plus-2025-07-14 | Standaard— |
Veldmessages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten Minimumaantal items: 1 | Standaard— |
Veldmessages[].role | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten Voorbeelden: system, user, assistant, tool, function Voorwaarden: Deze rollen worden expliciet weergegeven door compatibiliteitstypen in de broncode; de exacte rollenverzameling van het model blijft modelspecifiek. Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmessages[].content | Typestring|content_part[]|null | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].tool_call_id | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: role=tool; gebruik het werkelijk teruggegeven ID | Standaard— |
Veldmessages[].name | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].reasoning_content | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: Stuur de werkelijk teruggegeven redeneringen terug wanneer dit model ze gebruikt | Standaard— |
Veldmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmax_tokens | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmax_completion_tokens | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |
Veldstream_options.include_usage | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtemperature | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtop_p | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldstop | Typestring|string[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools | Typefunction_tool[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools[].type | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten function Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools[].function.name | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten Geldt wanneer: functietool opgegeven | Standaard— |
Veldtools[].function.description | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldtools[].function.parameters | TypeJSON_schema | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldtool_choice | Typestring|object | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldparallel_tool_calls | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldresponse_format | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldreasoning_effort | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldreasoning | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldservice_tier | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldinstructions | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Compatibiliteitsveld | Standaard— |
Veldfunctions | Typefunction[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldfunction_call | Typestring|object | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldprompt_cache_options | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmodalities | Typestring[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten text | Standaard— |
Veldprovider | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: provider.options wordt op deze Ultra-tekstroute geweigerd | Standaard— |
Veldcache_control.ttl | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: 1h wordt op de daadwerkelijke locaties voor promptcaching geweigerd | Standaard— |
Tekst · UTF8-tekst
messages[].content
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parametermessages | Contractberichtenarray met de structuur role/content |
Parameterfile_material | Contractwerkelijk UTF-8-document ingevoegd als letterlijke tekst; er wordt geen bestands-ID afgeleid |
Parameteroptional_controls | Contractstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Contractmodelspecifiek; functietools van de gebruiker verschillen van gehoste tools |
Parameteroutput_modalities | Contracttext |
Parameterhosted_operations | Contractfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Contractnull |
Levenscyclus: synchronous_or_streamed
Stuur het exacte model-ID mee met messages.
Contextlengte is geen uitvoerlimiet.
Een tekstbestand kan letterlijke tekst aanleveren; beeld-, audio- en bestandsobjectinvoer vereisen een exacte koppeling.
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
| Configuratie | Tariefstaffel | Kosten |
|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Kosten Invoer · Invoertokens $0.00024 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0024 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen-plus-2025-07-14", "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-plus-2025-07-14',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-plus-2025-07-14',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 of SSE
Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar elke keuze en de bijbehorende inhoud, toolaanroepen en redeneringen. Voeg in SSE delta’s samen per keuze-/toolindex en bewaar de uiteindelijke reden van beëindiging en de verbruiksgegevens.
Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldchoices[].index | Typeinteger |
Veldchoices[].message.content | Typestring|null |
Veldchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Veldchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Veldchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Veldchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Veldusage | Typeobject |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. |
Ailoot Ultra qwen-plus-2025-07-14
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
qwen-plus-2025-07-14Qwen-Plus (2025-07-14) is een Qwen3-Plus-tekstversie met Thinking- en Non-Thinking-modi. Het ondersteunt analytische en directe schrijftaken, met een gedocumenteerde context van 131.072 tokens, een invoerlimiet van 98.304 tokens en een uitvoerlimiet van 16.384 tokens.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Qwen-Plus (2025-07-14) is de versie van 14 juli van Qwen3-Plus. Het accepteert tekst en produceert tekst en combineert Thinking- en Non-Thinking-modi in hetzelfde model. De gedateerde naam onderscheidt deze versie van de dynamisch bijgewerkte Qwen-Plus-aliassen en andere momentopnamen.
De Thinking-modus is bedoeld voor werk waarbij analyse vóór het eindantwoord nuttig is. Geef de opties, voorwaarden en criteria die nodig zijn voor een vergelijking of de passages die nodig zijn om een vraag te beantwoorden. Vraag om de conclusie en de onderbouwende uitleg, zodat de lezer kan volgen hoe de aangeleverde informatie het resultaat beïnvloedt.
De Non-Thinking-modus is bedoeld voor directe taken, zoals een passage herzien of een beknopt antwoord voorbereiden. De fabrikant beschrijft verbeteringen van de Chinese en Engelse mogelijkheden in deze modus en verbeterde toolaanroepen ten opzichte van de voorgaande versie. Die beschrijvingen gaan over deze juliversie; ze kennen haar niet de eigenschappen van een latere uitgave toe.
Een documenttaak kan twee sets eisen vergelijken en gedeelde voorwaarden, tegenstrijdigheden en open vragen teruggeven. Geef de bronpassages labels en bepaal hoe moet worden omgegaan met een detail dat maar in één ervan voorkomt. Een schrijfopdracht kan een concept, doelgroep en verplichte feiten bevatten en vervolgens vragen om een herziening met een korte toelichting op de wijzigingen. Houd bronmateriaal gescheiden van instructies om het resultaat makkelijker te kunnen controleren.
Neem in een voortgezet gesprek de gekozen conclusie en de beperking die wordt gewijzigd mee. Een vervolgvraag kan één onderdeel verfijnen, een voorbeeld toevoegen of een optie heroverwegen op basis van nieuw aangeleverde informatie. Geef de gewenste vorm van het volgende antwoord aan — een tabel, uitleg of afgeronde passage — zodat de reactie een duidelijk doel heeft.
De ondersteunde functies verschillen tussen de regionale configuraties van de fabrikant. Sommige van die configuraties ondersteunen functieaanroepen en gestructureerde uitvoer. In een integratie die functieaanroepen ondersteunt, definieert de applicatie de beschikbare acties, ontvangt zij de argumenten die het model kiest, voert zij de actie uit en levert zij het resultaat terug. Een gestructureerd antwoord ordent de reactie daarentegen in de gevraagde velden. Voortzetting vanaf een prefix vervolgt aangeleverde assistenttekst. Dit zijn afzonderlijke interfacefuncties; de beschikbaarheid ervan hangt af van de integratie die voor de aanvraag wordt gebruikt.
Het gedocumenteerde contextvenster bedraagt 131.072 tokens, met tot 98.304 invoertokens en 16.384 uitvoertokens. Organiseer een lange opdracht rond de relevante bronpassages en laat ruimte voor de gevraagde reactie. Definieer voor een gestructureerd resultaat de veldnamen en de behandeling van ontbrekende waarden en controleer vervolgens zowel de vorm als de betekenis van de teruggegeven inhoud. De tekstuitvoer kan een analytische notitie, een herzien documentonderdeel of een antwoord op basis van het aangeleverde materiaal worden.
POST /v1/messagestextjson, sse| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten qwen-plus-2025-07-14 | Standaard— |
Veldmessages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].role | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten user, assistant | Standaard— |
Veldmessages[].content | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmax_tokens | Typeinteger | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |
Tekst · UTF-8-tekst
messages[].content als tekenreeks
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Contractstream |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parametertext_file_material | ContractLees het werkelijke UTF-8-document en plaats de tekst ervan in de aangegeven invoer of in de inhoudstekenreeks van een bericht. |
Levenscyclus: synchronous_or_streamed
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
| Configuratie | Tariefstaffel | Kosten |
|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Kosten Invoer · Invoertokens $0.00024 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0024 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
{\n "model": "qwen-plus-2025-07-14",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-plus-2025-07-14', '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-plus-2025-07-14', '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 of SSE
Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar alle inhoudsblokken, handtekeningen van redeneringen en werkelijke toolgebruik-ID’s. Voeg alle SSE-blokdelta’s samen; het eerste tekstblok is niet de volledige uitvoer.
Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldid | Typestring |
Veldmodel | Typestring |
Veldcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Veldstop_reason | Typestring|null |
Veldusage | Typeobject |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. |
Ailoot Ultra qwen-plus-2025-07-14
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
Technisch voorbeeld in het Engels
Compare changed acceptance requirements\n\nCompare specification A with revision B. A: exports contain every active account and use comma-separated columns. B: exports contain active accounts updated in the last 30 days and use tab-separated columns; account IDs remain unchanged. Return shared conditions, changed conditions and questions needing clarification. Treat B as the newer source without inventing a timezone or cutoff boundary.A three-part comparison with source labels and explicit unresolved cutoff details.The answer preserves unchanged IDs and flags the undefined 30-day boundary instead of supplying one.