De vaste Plus-snapshot van 20 april
Qwen3.5 Plus 2026-04-20 is de snapshot van 20 april 2026 van Qwens native visuele Plus-taalmodelfamilie. De releaseaankondiging van de maker vermeldt een aanzienlijke verbetering in agentisch programmeren ten opzichte van de snapshot van 15 februari, naast sterkere inferentie-efficiëntie en behoud van kennis, redeneren en mogelijkheden voor lange context. Houd deze gedateerde editie gescheiden van een veranderlijke Plus-naam en van het open checkpoint Qwen3.5-397B-A17B.
De familie accepteert tekst met afbeeldingen of video en produceert tekstuele resultaten. Dat bereik ondersteunt een ontwikkeltaak op basis van een schermafbeelding, een vraag over een technisch schema of een uitleg op basis van documenten. De snapshotnaam legt op zichzelf niet het parameteraantal, geactiveerde experts of de exacte architectuur van het open checkpoint vast, dus die cijfers worden hier niet aan deze editie toegekend.
Agentisch programmeren
De belangrijkste wijziging van de release is krachtiger programmeren in een agentworkflow. Lever de projecteisen, relevante bestanden of fragmenten, bestaand gedrag en het bij voltooiing verwachte eindproduct aan. Neem voor een taak van schermafbeelding naar interface de visuele referentie en functionele beperkingen op en vraag vervolgens om bewerkbare broncode en uitleg van het beoogde gedrag. Benoem voor een repositorywijziging de betrokken functie en invoer die het probleem aantoont en vraag vervolgens om een patch en de controles die nodig zijn om die te beoordelen.
Een programmeerworkflow met meerdere stappen profiteert van werkelijke feedback: inspectieresultaten, waargenomen fouten en beoordelingsbevindingen kunnen tijdens het werk naar het model worden teruggestuurd. De toepassing bestuurt de tools en voert toegestane handelingen uit. Vraag om een verslag van wat is voorgesteld, wat is waargenomen en wat onopgelost blijft.
Kennis en redeneren
De maker zegt dat de snapshot sterke kennis en redeneermogelijkheden behoudt en tegelijk agentwerk verbetert. Scheid voor een analysetaak de bronfeiten van aannames en specificeer de gezochte conclusie. Vraag om ondersteunende passages, waarden of code-identificaties zodat het resultaat kan worden gecontroleerd. Lever voor een professioneel verslag het relevante materiaal en de gewenste paragrafen aan, in plaats van erop te vertrouwen dat het model de ontbrekende context van een privéproject kent.
De Qwen3.5 Plus-familie is gedocumenteerd als hybride denken, met denken standaard ingeschakeld. De familieworkflow kan een direct antwoord produceren wanneer denken is uitgeschakeld, terwijl redeneerinhoud en eindantwoorden afzonderlijk worden behandeld. De interface van de exacte aprilsnapshot moet haar eigen gedocumenteerde instellingen gebruiken; een beschrijving van een familiemodus belooft niet dat elke toepassing een bepaalde parameter aanbiedt.
Werk met lange context
Alibaba's specifieke tabel voor de snapshot van 20 april geeft een context van 1,000,000 tokens, maximale invoer van 991,808 tokens voor directe antwoorden of 983,616 voor denken en maximale uitvoer van 65,536 in beide modi. Neem de native of uitgebreide contextgetallen van het open Qwen3.5-checkpoint niet over als harde limiet voor deze Plus-snapshot. Bereid lange invoer voor met documentgrenzen, pagina-identificaties, codepaden en de definities die de taak vereist.
Een nuttig verzoek kan vragen om een tabel die eisen aan implementatie koppelt, een documentvergelijking of een verslag dat voor elke conclusie het bewijs benoemt. Houd ongerelateerd materiaal buiten de prompt en laat ruimte voor het antwoord. Lange-contextmogelijkheden helpen meer bewijs bijeen te brengen; ze garanderen geen volledige herinnering en vervangen geen duidelijke vraag.
Taakvoorbereiding voor productiegebruik
De fabrikant positioneert deze editie voor complexe agents, programmeerworkflows en gebruik dat op doorvoer is gericht. Definieer het waarneembare resultaat van de taak: de te produceren bestanden, het te implementeren gedrag of de uit te leggen bevindingen. Onderscheid waar tools gekoppeld zijn hun werkelijke geretourneerde resultaten van tekstvoorstellen van het model. Stel het eindformaat zo in dat het resultaat naar een beoordelings- of toepassingsworkflow kan worden overgebracht en controleer syntaxis en inhoud afzonderlijk.
De specifieke snapshottabel vermeldt function calling, gestructureerde uitvoer, zoeken op het web, prefix completion en contextcaching; batchinferentie en fine-tuning worden niet ondersteund. Dit zijn functies van de producentworkflow en mediabestandslimieten blijven een afzonderlijke specificatie. Een verzoek om tekst in JSON-vorm, code-uitvoering of bronretrieval moet daarom een gevraagde workflow blijven en geen veronderstelde native garantie worden. De door de maker beschreven verbetering is kwalitatief; die mag geen onvoorwaardelijke belofte voor latentie of doorvoer worden.
Praktische beperkingen
Bewaar de exacte gedateerde Plus-editie en het bronmateriaal bij het resultaat wanneer u latere revisies vergelijkt. Controleer gegenereerde code, berekeningen en geëxtraheerde visuele details aan de hand van de aangeleverde bron en geef onopgelost bewijs expliciet terug. Het nuttige resultaat is een concreet tekstueel eindproduct dat aan de taakeisen is gekoppeld, met de exacte gedateerde Plus-identiteit en de gedocumenteerde producentlimieten voor invoer, uitvoer en tools expliciet behouden.
", "aboutText": "De vaste Plus-snapshot van 20 april\n\nQwen3.5 Plus 2026-04-20 is de snapshot van 20 april 2026 van Qwens native visuele Plus-taalmodelfamilie. De releaseaankondiging van de maker vermeldt een aanzienlijke verbetering in agentisch programmeren ten opzichte van de snapshot van 15 februari, naast sterkere inferentie-efficiëntie en behoud van kennis, redeneren en mogelijkheden voor lange context. Houd deze gedateerde editie gescheiden van een veranderlijke Plus-naam en van het open checkpoint Qwen3.5-397B-A17B.\n\nDe familie accepteert tekst met afbeeldingen of video en produceert tekstuele resultaten. Dat bereik ondersteunt een ontwikkeltaak op basis van een schermafbeelding, een vraag over een technisch schema of een uitleg op basis van documenten. De snapshotnaam legt op zichzelf niet het parameteraantal, geactiveerde experts of de exacte architectuur van het open checkpoint vast, dus die cijfers worden hier niet aan deze editie toegekend.\n\nAgentisch programmeren\n\nDe belangrijkste wijziging van de release is krachtiger programmeren in een agentworkflow. Lever de projecteisen, relevante bestanden of fragmenten, bestaand gedrag en het bij voltooiing verwachte eindproduct aan. Neem voor een taak van schermafbeelding naar interface de visuele referentie en functionele beperkingen op en vraag vervolgens om bewerkbare broncode en uitleg van het beoogde gedrag. Benoem voor een repositorywijziging de betrokken functie en invoer die het probleem aantoont en vraag vervolgens om een patch en de controles die nodig zijn om die te beoordelen.\n\nEen programmeerworkflow met meerdere stappen profiteert van werkelijke feedback: inspectieresultaten, waargenomen fouten en beoordelingsbevindingen kunnen tijdens het werk naar het model worden teruggestuurd. De toepassing bestuurt de tools en voert toegestane handelingen uit. Vraag om een verslag van wat is voorgesteld, wat is waargenomen en wat onopgelost blijft.\n\nKennis en redeneren\n\nDe maker zegt dat de snapshot sterke kennis en redeneermogelijkheden behoudt en tegelijk agentwerk verbetert. Scheid voor een analysetaak de bronfeiten van aannames en specificeer de gezochte conclusie. Vraag om ondersteunende passages, waarden of code-identificaties zodat het resultaat kan worden gecontroleerd. Lever voor een professioneel verslag het relevante materiaal en de gewenste paragrafen aan, in plaats van erop te vertrouwen dat het model de ontbrekende context van een privéproject kent.\n\nDe Qwen3.5 Plus-familie is gedocumenteerd als hybride denken, met denken standaard ingeschakeld. De familieworkflow kan een direct antwoord produceren wanneer denken is uitgeschakeld, terwijl redeneerinhoud en eindantwoorden afzonderlijk worden behandeld. De interface van de exacte aprilsnapshot moet haar eigen gedocumenteerde instellingen gebruiken; een beschrijving van een familiemodus belooft niet dat elke toepassing een bepaalde parameter aanbiedt.\n\nWerk met lange context\n\nAlibaba's specifieke tabel voor de snapshot van 20 april geeft een context van 1,000,000 tokens, maximale invoer van 991,808 tokens voor directe antwoorden of 983,616 voor denken en maximale uitvoer van 65,536 in beide modi. Neem de native of uitgebreide contextgetallen van het open Qwen3.5-checkpoint niet over als harde limiet voor deze Plus-snapshot. Bereid lange invoer voor met documentgrenzen, pagina-identificaties, codepaden en de definities die de taak vereist.\n\nEen nuttig verzoek kan vragen om een tabel die eisen aan implementatie koppelt, een documentvergelijking of een verslag dat voor elke conclusie het bewijs benoemt. Houd ongerelateerd materiaal buiten de prompt en laat ruimte voor het antwoord. Lange-contextmogelijkheden helpen meer bewijs bijeen te brengen; ze garanderen geen volledige herinnering en vervangen geen duidelijke vraag.\n\nTaakvoorbereiding voor productiegebruik\n\nDe fabrikant positioneert deze editie voor complexe agents, programmeerworkflows en gebruik dat op doorvoer is gericht. Definieer het waarneembare resultaat van de taak: de te produceren bestanden, het te implementeren gedrag of de uit te leggen bevindingen. Onderscheid waar tools gekoppeld zijn hun werkelijke geretourneerde resultaten van tekstvoorstellen van het model. Stel het eindformaat zo in dat het resultaat naar een beoordelings- of toepassingsworkflow kan worden overgebracht en controleer syntaxis en inhoud afzonderlijk.\n\nDe specifieke snapshottabel vermeldt function calling, gestructureerde uitvoer, zoeken op het web, prefix completion en contextcaching; batchinferentie en fine-tuning worden niet ondersteund. Dit zijn functies van de producentworkflow en mediabestandslimieten blijven een afzonderlijke specificatie. Een verzoek om tekst in JSON-vorm, code-uitvoering of bronretrieval moet daarom een gevraagde workflow blijven en geen veronderstelde native garantie worden. De door de maker beschreven verbetering is kwalitatief; die mag geen onvoorwaardelijke belofte voor latentie of doorvoer worden.\n\nPraktische beperkingen\n\nBewaar de exacte gedateerde Plus-editie en het bronmateriaal bij het resultaat wanneer u latere revisies vergelijkt. Controleer gegenereerde code, berekeningen en geëxtraheerde visuele details aan de hand van de aangeleverde bron en geef onopgelost bewijs expliciet terug. Het nuttige resultaat is een concreet tekstueel eindproduct dat aan de taakeisen is gekoppeld, met de exacte gedateerde Plus-identiteit en de gedocumenteerde producentlimieten voor invoer, uitvoer en tools expliciet behouden.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technisch voorbeeld in het Engels
Repair an asynchronous search race\n\nA search field calls fetchResults(query).then(render) after each keystroke. Results for an older query sometimes arrive after the latest query and overwrite the screen. Propose a focused JavaScript change that renders only the newest request's result. Preserve the existing fetchResults and render interfaces, handle request failures and describe a reversed-response-order test.A code proposal, a brief request-order explanation and a deterministic out-of-order response test.Check an older response cannot overwrite the latest result, including after a failed newer request.qwen/qwen3.5-plus-20260420Qwen3.5 Plus 2026-04-20 is de vaste snapshot van 20 april van Qwens visuele Plus-taalmodel. De maker benadrukt verbeterd agentisch programmeren met behoud van redeneren, kennis en werk met lange context, voor complexe taken die aangeleverde tekst of visueel materiaal met een concreet eindproduct combineren.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
De vaste Plus-snapshot van 20 april
Qwen3.5 Plus 2026-04-20 is de snapshot van 20 april 2026 van Qwens native visuele Plus-taalmodelfamilie. De releaseaankondiging van de maker vermeldt een aanzienlijke verbetering in agentisch programmeren ten opzichte van de snapshot van 15 februari, naast sterkere inferentie-efficiëntie en behoud van kennis, redeneren en mogelijkheden voor lange context. Houd deze gedateerde editie gescheiden van een veranderlijke Plus-naam en van het open checkpoint Qwen3.5-397B-A17B.
De familie accepteert tekst met afbeeldingen of video en produceert tekstuele resultaten. Dat bereik ondersteunt een ontwikkeltaak op basis van een schermafbeelding, een vraag over een technisch schema of een uitleg op basis van documenten. De snapshotnaam legt op zichzelf niet het parameteraantal, geactiveerde experts of de exacte architectuur van het open checkpoint vast, dus die cijfers worden hier niet aan deze editie toegekend.
Agentisch programmeren
De belangrijkste wijziging van de release is krachtiger programmeren in een agentworkflow. Lever de projecteisen, relevante bestanden of fragmenten, bestaand gedrag en het bij voltooiing verwachte eindproduct aan. Neem voor een taak van schermafbeelding naar interface de visuele referentie en functionele beperkingen op en vraag vervolgens om bewerkbare broncode en uitleg van het beoogde gedrag. Benoem voor een repositorywijziging de betrokken functie en invoer die het probleem aantoont en vraag vervolgens om een patch en de controles die nodig zijn om die te beoordelen.
Een programmeerworkflow met meerdere stappen profiteert van werkelijke feedback: inspectieresultaten, waargenomen fouten en beoordelingsbevindingen kunnen tijdens het werk naar het model worden teruggestuurd. De toepassing bestuurt de tools en voert toegestane handelingen uit. Vraag om een verslag van wat is voorgesteld, wat is waargenomen en wat onopgelost blijft.
Kennis en redeneren
De maker zegt dat de snapshot sterke kennis en redeneermogelijkheden behoudt en tegelijk agentwerk verbetert. Scheid voor een analysetaak de bronfeiten van aannames en specificeer de gezochte conclusie. Vraag om ondersteunende passages, waarden of code-identificaties zodat het resultaat kan worden gecontroleerd. Lever voor een professioneel verslag het relevante materiaal en de gewenste paragrafen aan, in plaats van erop te vertrouwen dat het model de ontbrekende context van een privéproject kent.
De Qwen3.5 Plus-familie is gedocumenteerd als hybride denken, met denken standaard ingeschakeld. De familieworkflow kan een direct antwoord produceren wanneer denken is uitgeschakeld, terwijl redeneerinhoud en eindantwoorden afzonderlijk worden behandeld. De interface van de exacte aprilsnapshot moet haar eigen gedocumenteerde instellingen gebruiken; een beschrijving van een familiemodus belooft niet dat elke toepassing een bepaalde parameter aanbiedt.
Werk met lange context
Alibaba's specifieke tabel voor de snapshot van 20 april geeft een context van 1,000,000 tokens, maximale invoer van 991,808 tokens voor directe antwoorden of 983,616 voor denken en maximale uitvoer van 65,536 in beide modi. Neem de native of uitgebreide contextgetallen van het open Qwen3.5-checkpoint niet over als harde limiet voor deze Plus-snapshot. Bereid lange invoer voor met documentgrenzen, pagina-identificaties, codepaden en de definities die de taak vereist.
Een nuttig verzoek kan vragen om een tabel die eisen aan implementatie koppelt, een documentvergelijking of een verslag dat voor elke conclusie het bewijs benoemt. Houd ongerelateerd materiaal buiten de prompt en laat ruimte voor het antwoord. Lange-contextmogelijkheden helpen meer bewijs bijeen te brengen; ze garanderen geen volledige herinnering en vervangen geen duidelijke vraag.
Taakvoorbereiding voor productiegebruik
De fabrikant positioneert deze editie voor complexe agents, programmeerworkflows en gebruik dat op doorvoer is gericht. Definieer het waarneembare resultaat van de taak: de te produceren bestanden, het te implementeren gedrag of de uit te leggen bevindingen. Onderscheid waar tools gekoppeld zijn hun werkelijke geretourneerde resultaten van tekstvoorstellen van het model. Stel het eindformaat zo in dat het resultaat naar een beoordelings- of toepassingsworkflow kan worden overgebracht en controleer syntaxis en inhoud afzonderlijk.
De specifieke snapshottabel vermeldt function calling, gestructureerde uitvoer, zoeken op het web, prefix completion en contextcaching; batchinferentie en fine-tuning worden niet ondersteund. Dit zijn functies van de producentworkflow en mediabestandslimieten blijven een afzonderlijke specificatie. Een verzoek om tekst in JSON-vorm, code-uitvoering of bronretrieval moet daarom een gevraagde workflow blijven en geen veronderstelde native garantie worden. De door de maker beschreven verbetering is kwalitatief; die mag geen onvoorwaardelijke belofte voor latentie of doorvoer worden.
Praktische beperkingen
Bewaar de exacte gedateerde Plus-editie en het bronmateriaal bij het resultaat wanneer u latere revisies vergelijkt. Controleer gegenereerde code, berekeningen en geëxtraheerde visuele details aan de hand van de aangeleverde bron en geef onopgelost bewijs expliciet terug. Het nuttige resultaat is een concreet tekstueel eindproduct dat aan de taakeisen is gekoppeld, met de exacte gedateerde Plus-identiteit en de gedocumenteerde producentlimieten voor invoer, uitvoer en tools expliciet behouden.
POST /v1/chat/completionstexttext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten qwen/qwen3.5-plus-20260420 | 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.
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Kosten |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0006 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0036 / 1K tokens Invoer · Cache lezen — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.00075 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieNiveau 1 voor aanvraaglengte | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en met256.000 | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0006 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0036 / 1K tokens Invoer · Cache lezen — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.00075 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieNiveau 2 voor aanvraaglengte | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan256.000 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.00075 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0045 / 1K tokens Invoer · Cache lezen — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.0009375 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen/qwen3.5-plus-20260420", "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/qwen3.5-plus-20260420',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/qwen3.5-plus-20260420',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/qwen3.5-plus-20260420
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
qwen/qwen3.5-plus-20260420Qwen3.5 Plus 2026-04-20 is de vaste snapshot van 20 april van Qwens visuele Plus-taalmodel. De maker benadrukt verbeterd agentisch programmeren met behoud van redeneren, kennis en werk met lange context, voor complexe taken die aangeleverde tekst of visueel materiaal met een concreet eindproduct combineren.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
De vaste Plus-snapshot van 20 april
Qwen3.5 Plus 2026-04-20 is de snapshot van 20 april 2026 van Qwens native visuele Plus-taalmodelfamilie. De releaseaankondiging van de maker vermeldt een aanzienlijke verbetering in agentisch programmeren ten opzichte van de snapshot van 15 februari, naast sterkere inferentie-efficiëntie en behoud van kennis, redeneren en mogelijkheden voor lange context. Houd deze gedateerde editie gescheiden van een veranderlijke Plus-naam en van het open checkpoint Qwen3.5-397B-A17B.
De familie accepteert tekst met afbeeldingen of video en produceert tekstuele resultaten. Dat bereik ondersteunt een ontwikkeltaak op basis van een schermafbeelding, een vraag over een technisch schema of een uitleg op basis van documenten. De snapshotnaam legt op zichzelf niet het parameteraantal, geactiveerde experts of de exacte architectuur van het open checkpoint vast, dus die cijfers worden hier niet aan deze editie toegekend.
Agentisch programmeren
De belangrijkste wijziging van de release is krachtiger programmeren in een agentworkflow. Lever de projecteisen, relevante bestanden of fragmenten, bestaand gedrag en het bij voltooiing verwachte eindproduct aan. Neem voor een taak van schermafbeelding naar interface de visuele referentie en functionele beperkingen op en vraag vervolgens om bewerkbare broncode en uitleg van het beoogde gedrag. Benoem voor een repositorywijziging de betrokken functie en invoer die het probleem aantoont en vraag vervolgens om een patch en de controles die nodig zijn om die te beoordelen.
Een programmeerworkflow met meerdere stappen profiteert van werkelijke feedback: inspectieresultaten, waargenomen fouten en beoordelingsbevindingen kunnen tijdens het werk naar het model worden teruggestuurd. De toepassing bestuurt de tools en voert toegestane handelingen uit. Vraag om een verslag van wat is voorgesteld, wat is waargenomen en wat onopgelost blijft.
Kennis en redeneren
De maker zegt dat de snapshot sterke kennis en redeneermogelijkheden behoudt en tegelijk agentwerk verbetert. Scheid voor een analysetaak de bronfeiten van aannames en specificeer de gezochte conclusie. Vraag om ondersteunende passages, waarden of code-identificaties zodat het resultaat kan worden gecontroleerd. Lever voor een professioneel verslag het relevante materiaal en de gewenste paragrafen aan, in plaats van erop te vertrouwen dat het model de ontbrekende context van een privéproject kent.
De Qwen3.5 Plus-familie is gedocumenteerd als hybride denken, met denken standaard ingeschakeld. De familieworkflow kan een direct antwoord produceren wanneer denken is uitgeschakeld, terwijl redeneerinhoud en eindantwoorden afzonderlijk worden behandeld. De interface van de exacte aprilsnapshot moet haar eigen gedocumenteerde instellingen gebruiken; een beschrijving van een familiemodus belooft niet dat elke toepassing een bepaalde parameter aanbiedt.
Werk met lange context
Alibaba's specifieke tabel voor de snapshot van 20 april geeft een context van 1,000,000 tokens, maximale invoer van 991,808 tokens voor directe antwoorden of 983,616 voor denken en maximale uitvoer van 65,536 in beide modi. Neem de native of uitgebreide contextgetallen van het open Qwen3.5-checkpoint niet over als harde limiet voor deze Plus-snapshot. Bereid lange invoer voor met documentgrenzen, pagina-identificaties, codepaden en de definities die de taak vereist.
Een nuttig verzoek kan vragen om een tabel die eisen aan implementatie koppelt, een documentvergelijking of een verslag dat voor elke conclusie het bewijs benoemt. Houd ongerelateerd materiaal buiten de prompt en laat ruimte voor het antwoord. Lange-contextmogelijkheden helpen meer bewijs bijeen te brengen; ze garanderen geen volledige herinnering en vervangen geen duidelijke vraag.
Taakvoorbereiding voor productiegebruik
De fabrikant positioneert deze editie voor complexe agents, programmeerworkflows en gebruik dat op doorvoer is gericht. Definieer het waarneembare resultaat van de taak: de te produceren bestanden, het te implementeren gedrag of de uit te leggen bevindingen. Onderscheid waar tools gekoppeld zijn hun werkelijke geretourneerde resultaten van tekstvoorstellen van het model. Stel het eindformaat zo in dat het resultaat naar een beoordelings- of toepassingsworkflow kan worden overgebracht en controleer syntaxis en inhoud afzonderlijk.
De specifieke snapshottabel vermeldt function calling, gestructureerde uitvoer, zoeken op het web, prefix completion en contextcaching; batchinferentie en fine-tuning worden niet ondersteund. Dit zijn functies van de producentworkflow en mediabestandslimieten blijven een afzonderlijke specificatie. Een verzoek om tekst in JSON-vorm, code-uitvoering of bronretrieval moet daarom een gevraagde workflow blijven en geen veronderstelde native garantie worden. De door de maker beschreven verbetering is kwalitatief; die mag geen onvoorwaardelijke belofte voor latentie of doorvoer worden.
Praktische beperkingen
Bewaar de exacte gedateerde Plus-editie en het bronmateriaal bij het resultaat wanneer u latere revisies vergelijkt. Controleer gegenereerde code, berekeningen en geëxtraheerde visuele details aan de hand van de aangeleverde bron en geef onopgelost bewijs expliciet terug. Het nuttige resultaat is een concreet tekstueel eindproduct dat aan de taakeisen is gekoppeld, met de exacte gedateerde Plus-identiteit en de gedocumenteerde producentlimieten voor invoer, uitvoer en tools expliciet behouden.
POST /v1/messagestextjson, sse| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten qwen/qwen3.5-plus-20260420 | 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.
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Kosten |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0006 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0036 / 1K tokens Invoer · Cache lezen — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.00075 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieNiveau 1 voor aanvraaglengte | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en met256.000 | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0006 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0036 / 1K tokens Invoer · Cache lezen — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.00075 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieNiveau 2 voor aanvraaglengte | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan256.000 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.00075 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0045 / 1K tokens Invoer · Cache lezen — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.0009375 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
{\n "model": "qwen/qwen3.5-plus-20260420",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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/qwen3.5-plus-20260420', '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/qwen3.5-plus-20260420', '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/qwen3.5-plus-20260420
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
Technisch voorbeeld in het Engels
Repair an asynchronous search race\n\nA search field calls fetchResults(query).then(render) after each keystroke. Results for an older query sometimes arrive after the latest query and overwrite the screen. Propose a focused JavaScript change that renders only the newest request's result. Preserve the existing fetchResults and render interfaces, handle request failures and describe a reversed-response-order test.A code proposal, a brief request-order explanation and a deterministic out-of-order response test.Check an older response cannot overwrite the latest result, including after a failed newer request.