Qwen3.5-Omni-Flash 2026-03-15 is de benoemde multimodale snapshot van 15 maart van Alibaba voor tekstcreatie, spraakassistenten en multimedia-analyse. Het accepteert tekst, afbeeldingen, audio en video, inclusief gemengde invoer, en produceert tekst of tekst met spraak. De gedateerde identiteit is onderscheiden van de ongedateerde Flash-alias en van realtime-modellen. Een vastgelegde taak kan deze editienaam bewaren bij de media en instructies die worden beoordeeld.
De invoer kan een afbeelding met een gesproken vraag verbinden, of de beelden en het geluid van een video met geschreven instructies combineren. Dit is bruikbaar wanneer een samenvatting met alleen tekst de verbinding tussen wat zichtbaar en hoorbaar is zou verliezen. Vraag in een mediaopdracht afzonderlijk om de zichtbare opeenvolging, de tekst in beeld en de gesproken inhoud, en vraag om tijdstempels ten opzichte van de bron wanneer de volgorde van gebeurtenissen van belang is. Geluidseffecten en andere niet-gesproken audio kunnen naast spraak aan de analyse bijdragen.
Specificeer voor een gesproken antwoord de taal, doelgroep en voordracht. De handleiding van Qwen documenteert instructies voor volume, spreektempo en emotie. Zij vermeldt 113 talen en dialecten voor audio-invoer en 36 talen en dialecten voor spraakuitvoer, waaronder Engels, Frans, Duits en Russisch. De stemcatalogus geeft Tina aan als standaard en bevat opties zoals Serena en Ethan. Kies de stem en vraag om een beknopte uitleg in een beheerst tempo, in plaats van erop te vertrouwen dat de invoerstem de uitvoerstijl bepaalt.
De gedocumenteerde HTTP-spraakworkflow geeft streamingtekst en Base64-gecodeerde audiofragmenten terug. Het WAV-voorbeeld gebruikt 24 kHz, mono, 16-bit PCM; een toepassing kan de fragmenten tot een audiobestand verzamelen of ze bij ontvangst decoderen voor afspelen. Dit is gestreamde generatie op basis van een ingediend verzoek. Live detectie van gespreksbeurten, afhandeling van onderbrekingen en gesprekken via de microfoon behoren tot afzonderlijk benoemde realtime-modellen. De familietabel van Qwen3.5-Omni biedt geen modus voor diep nadenken.
Deze Flash-snapshot vermeldt webzoeken en Function Calling, waarbij Function Calling beperkt is tot Beijing Chat Completions en tekstuitvoer. Structured Outputs is gemarkeerd als niet ondersteund: een verzoek om chronologische secties is een instructie voor tekstopmaak en geen afgedwongen JSON-modus. Tooluitvoering behoort tot de omringende toepassing, die het toolresultaat voor de volgende modelstap teruggeeft. Prefixaanvulling, contextcaching, batchinferentie en fijnafstemming zijn voor deze snapshot eveneens gemarkeerd als niet ondersteund.
Het gepubliceerde contextvenster is 262.144 tokens, met maximaal 196.608 invoertokens en maximaal 65.536 uitvoertokens. Gemengde media en tekst delen het contextbudget. De HTTP-handleiding van Alibaba staat voor deze serie maximaal drie uur audio of één uur video toe; zij vermeldt AMR, WAV, 3GP, 3GPP, AAC en MP3 voor audio en MP4, AVI, MKV, MOV, FLV en WMV voor video. Audio- of videobestanden via een URL mogen maximaal 2 GB zijn, terwijl Base64-gecodeerde media kleiner dan 10 MB moeten zijn. Dit zijn de grenzen van de bestandsworkflow van de fabrikant, onderscheiden van de beschrijving in de modelintroductie van begrip van meer dan tien uur audio of meer dan 400 seconden 720p-video, bemonsterd op 1 FPS.
Afbeeldingen hebben in die handleiding eigen voorbereidingsgrenzen: maximaal 20 MB per afbeelding via een URL, afmetingen groter dan 10 pixels aan elke zijde en een beeldverhouding die niet extremer is dan 200:1. De handleiding staat maximaal 2.048 afbeeldingen of audiobestanden via URL's en 512 videobestanden via URL's toe; Base64-invoer staat maximaal 250 bestanden toe. Deze overdrachtslimieten blijven onderworpen aan het gedeelde budget voor invoertokens. De serie kan meerdere mediatypen in één verzoek combineren. Kies het relevante fragment, maak kleine labels leesbaar en leg uit hoe afzonderlijke invoeronderdelen samenhangen. De gedocumenteerde maximumaantallen bestanden variëren per modaliteit en overdrachtsmethode, terwijl elke invoer nog steeds binnen het gedeelde tokenbudget moet passen.
Het klonen van aangepaste stemmen wordt in de Qwen3.5-Omni-handleiding niet ondersteund door de benoemde snapshot van 15 maart. Kies voor gesproken uitvoer een gedocumenteerde catalogusstem en beschrijf de gewenste voordracht in de geschreven opdracht. Neem de afzonderlijke workflow voor stemregistratie van de ongedateerde Flash-alias niet over in deze editie. Een catalogusstem identificeert de sprekerstijl, terwijl instructies volume, spreektempo en emotie kunnen sturen.
Lever voor een herhaalbaar mediarapport het relevante fragment aan en vraag om de gebeurtenissen, zichtbare tekst en spraak in afzonderlijke chronologische secties, elk gekoppeld aan tijdstempels uit de bron. Voeg voor een educatief antwoord een diagram en een opgenomen vraag van een leerling toe: “Leg de gelabelde onderdelen uit, beantwoord de audiovraag in het Engels en geef tekst plus rustige spraak.” Bewaar het invoerfragment, de editienaam en de prompt bij elkaar en specificeer of de uitvoer de bron moet transcriberen of haar voor een nieuwe doelgroep moet uitleggen.
", "aboutText": "Qwen3.5-Omni-Flash 2026-03-15 is de benoemde multimodale snapshot van 15 maart van Alibaba voor tekstcreatie, spraakassistenten en multimedia-analyse. Het accepteert tekst, afbeeldingen, audio en video, inclusief gemengde invoer, en produceert tekst of tekst met spraak. De gedateerde identiteit is onderscheiden van de ongedateerde Flash-alias en van realtime-modellen. Een vastgelegde taak kan deze editienaam bewaren bij de media en instructies die worden beoordeeld.\n\nDe invoer kan een afbeelding met een gesproken vraag verbinden, of de beelden en het geluid van een video met geschreven instructies combineren. Dit is bruikbaar wanneer een samenvatting met alleen tekst de verbinding tussen wat zichtbaar en hoorbaar is zou verliezen. Vraag in een mediaopdracht afzonderlijk om de zichtbare opeenvolging, de tekst in beeld en de gesproken inhoud, en vraag om tijdstempels ten opzichte van de bron wanneer de volgorde van gebeurtenissen van belang is. Geluidseffecten en andere niet-gesproken audio kunnen naast spraak aan de analyse bijdragen.\n\nSpecificeer voor een gesproken antwoord de taal, doelgroep en voordracht. De handleiding van Qwen documenteert instructies voor volume, spreektempo en emotie. Zij vermeldt 113 talen en dialecten voor audio-invoer en 36 talen en dialecten voor spraakuitvoer, waaronder Engels, Frans, Duits en Russisch. De stemcatalogus geeft Tina aan als standaard en bevat opties zoals Serena en Ethan. Kies de stem en vraag om een beknopte uitleg in een beheerst tempo, in plaats van erop te vertrouwen dat de invoerstem de uitvoerstijl bepaalt.\n\nDe gedocumenteerde HTTP-spraakworkflow geeft streamingtekst en Base64-gecodeerde audiofragmenten terug. Het WAV-voorbeeld gebruikt 24 kHz, mono, 16-bit PCM; een toepassing kan de fragmenten tot een audiobestand verzamelen of ze bij ontvangst decoderen voor afspelen. Dit is gestreamde generatie op basis van een ingediend verzoek. Live detectie van gespreksbeurten, afhandeling van onderbrekingen en gesprekken via de microfoon behoren tot afzonderlijk benoemde realtime-modellen. De familietabel van Qwen3.5-Omni biedt geen modus voor diep nadenken.\n\nDeze Flash-snapshot vermeldt webzoeken en Function Calling, waarbij Function Calling beperkt is tot Beijing Chat Completions en tekstuitvoer. Structured Outputs is gemarkeerd als niet ondersteund: een verzoek om chronologische secties is een instructie voor tekstopmaak en geen afgedwongen JSON-modus. Tooluitvoering behoort tot de omringende toepassing, die het toolresultaat voor de volgende modelstap teruggeeft. Prefixaanvulling, contextcaching, batchinferentie en fijnafstemming zijn voor deze snapshot eveneens gemarkeerd als niet ondersteund.\n\nHet gepubliceerde contextvenster is 262.144 tokens, met maximaal 196.608 invoertokens en maximaal 65.536 uitvoertokens. Gemengde media en tekst delen het contextbudget. De HTTP-handleiding van Alibaba staat voor deze serie maximaal drie uur audio of één uur video toe; zij vermeldt AMR, WAV, 3GP, 3GPP, AAC en MP3 voor audio en MP4, AVI, MKV, MOV, FLV en WMV voor video. Audio- of videobestanden via een URL mogen maximaal 2 GB zijn, terwijl Base64-gecodeerde media kleiner dan 10 MB moeten zijn. Dit zijn de grenzen van de bestandsworkflow van de fabrikant, onderscheiden van de beschrijving in de modelintroductie van begrip van meer dan tien uur audio of meer dan 400 seconden 720p-video, bemonsterd op 1 FPS.\n\nAfbeeldingen hebben in die handleiding eigen voorbereidingsgrenzen: maximaal 20 MB per afbeelding via een URL, afmetingen groter dan 10 pixels aan elke zijde en een beeldverhouding die niet extremer is dan 200:1. De handleiding staat maximaal 2.048 afbeeldingen of audiobestanden via URL's en 512 videobestanden via URL's toe; Base64-invoer staat maximaal 250 bestanden toe. Deze overdrachtslimieten blijven onderworpen aan het gedeelde budget voor invoertokens. De serie kan meerdere mediatypen in één verzoek combineren. Kies het relevante fragment, maak kleine labels leesbaar en leg uit hoe afzonderlijke invoeronderdelen samenhangen. De gedocumenteerde maximumaantallen bestanden variëren per modaliteit en overdrachtsmethode, terwijl elke invoer nog steeds binnen het gedeelde tokenbudget moet passen.\n\nHet klonen van aangepaste stemmen wordt in de Qwen3.5-Omni-handleiding niet ondersteund door de benoemde snapshot van 15 maart. Kies voor gesproken uitvoer een gedocumenteerde catalogusstem en beschrijf de gewenste voordracht in de geschreven opdracht. Neem de afzonderlijke workflow voor stemregistratie van de ongedateerde Flash-alias niet over in deze editie. Een catalogusstem identificeert de sprekerstijl, terwijl instructies volume, spreektempo en emotie kunnen sturen.\n\nLever voor een herhaalbaar mediarapport het relevante fragment aan en vraag om de gebeurtenissen, zichtbare tekst en spraak in afzonderlijke chronologische secties, elk gekoppeld aan tijdstempels uit de bron. Voeg voor een educatief antwoord een diagram en een opgenomen vraag van een leerling toe: “Leg de gelabelde onderdelen uit, beantwoord de audiovraag in het Engels en geef tekst plus rustige spraak.” Bewaar het invoerfragment, de editienaam en de prompt bij elkaar en specificeer of de uitvoer de bron moet transcriberen of haar voor een nieuwe doelgroep moet uitleggen.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technisch voorbeeld in het Engels
Separate speech from scene notes\n\nPrepare a chronological report from these transcribed media notes: 00:00 a green indicator is visible; 00:03 speaker says “Wait for the light”; 00:05 indicator turns amber; 00:08 speaker says “Now disconnect.” Separate described visuals from quoted speech and list the action instruction with its time. Return text only.A timeline with distinct visual and speech entries, followed by the timed instruction.Check that the instruction stays at 00:08 and that the indicator change is not described as something the speaker said.qwen3.5-omni-flash-2026-03-15Qwen3.5-Omni-Flash 2026-03-15 is een multimodale snapshot die tekst, afbeeldingen, audio en video accepteert en tekst of spraak teruggeeft. Gebruik deze afzonderlijke editie voor herhaalbare mediaopdrachten en gesproken uitleg, met gedocumenteerde invoer- en uitvoergrenzen.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Qwen3.5-Omni-Flash 2026-03-15 is de benoemde multimodale snapshot van 15 maart van Alibaba voor tekstcreatie, spraakassistenten en multimedia-analyse. Het accepteert tekst, afbeeldingen, audio en video, inclusief gemengde invoer, en produceert tekst of tekst met spraak. De gedateerde identiteit is onderscheiden van de ongedateerde Flash-alias en van realtime-modellen. Een vastgelegde taak kan deze editienaam bewaren bij de media en instructies die worden beoordeeld.
De invoer kan een afbeelding met een gesproken vraag verbinden, of de beelden en het geluid van een video met geschreven instructies combineren. Dit is bruikbaar wanneer een samenvatting met alleen tekst de verbinding tussen wat zichtbaar en hoorbaar is zou verliezen. Vraag in een mediaopdracht afzonderlijk om de zichtbare opeenvolging, de tekst in beeld en de gesproken inhoud, en vraag om tijdstempels ten opzichte van de bron wanneer de volgorde van gebeurtenissen van belang is. Geluidseffecten en andere niet-gesproken audio kunnen naast spraak aan de analyse bijdragen.
Specificeer voor een gesproken antwoord de taal, doelgroep en voordracht. De handleiding van Qwen documenteert instructies voor volume, spreektempo en emotie. Zij vermeldt 113 talen en dialecten voor audio-invoer en 36 talen en dialecten voor spraakuitvoer, waaronder Engels, Frans, Duits en Russisch. De stemcatalogus geeft Tina aan als standaard en bevat opties zoals Serena en Ethan. Kies de stem en vraag om een beknopte uitleg in een beheerst tempo, in plaats van erop te vertrouwen dat de invoerstem de uitvoerstijl bepaalt.
De gedocumenteerde HTTP-spraakworkflow geeft streamingtekst en Base64-gecodeerde audiofragmenten terug. Het WAV-voorbeeld gebruikt 24 kHz, mono, 16-bit PCM; een toepassing kan de fragmenten tot een audiobestand verzamelen of ze bij ontvangst decoderen voor afspelen. Dit is gestreamde generatie op basis van een ingediend verzoek. Live detectie van gespreksbeurten, afhandeling van onderbrekingen en gesprekken via de microfoon behoren tot afzonderlijk benoemde realtime-modellen. De familietabel van Qwen3.5-Omni biedt geen modus voor diep nadenken.
Deze Flash-snapshot vermeldt webzoeken en Function Calling, waarbij Function Calling beperkt is tot Beijing Chat Completions en tekstuitvoer. Structured Outputs is gemarkeerd als niet ondersteund: een verzoek om chronologische secties is een instructie voor tekstopmaak en geen afgedwongen JSON-modus. Tooluitvoering behoort tot de omringende toepassing, die het toolresultaat voor de volgende modelstap teruggeeft. Prefixaanvulling, contextcaching, batchinferentie en fijnafstemming zijn voor deze snapshot eveneens gemarkeerd als niet ondersteund.
Het gepubliceerde contextvenster is 262.144 tokens, met maximaal 196.608 invoertokens en maximaal 65.536 uitvoertokens. Gemengde media en tekst delen het contextbudget. De HTTP-handleiding van Alibaba staat voor deze serie maximaal drie uur audio of één uur video toe; zij vermeldt AMR, WAV, 3GP, 3GPP, AAC en MP3 voor audio en MP4, AVI, MKV, MOV, FLV en WMV voor video. Audio- of videobestanden via een URL mogen maximaal 2 GB zijn, terwijl Base64-gecodeerde media kleiner dan 10 MB moeten zijn. Dit zijn de grenzen van de bestandsworkflow van de fabrikant, onderscheiden van de beschrijving in de modelintroductie van begrip van meer dan tien uur audio of meer dan 400 seconden 720p-video, bemonsterd op 1 FPS.
Afbeeldingen hebben in die handleiding eigen voorbereidingsgrenzen: maximaal 20 MB per afbeelding via een URL, afmetingen groter dan 10 pixels aan elke zijde en een beeldverhouding die niet extremer is dan 200:1. De handleiding staat maximaal 2.048 afbeeldingen of audiobestanden via URL's en 512 videobestanden via URL's toe; Base64-invoer staat maximaal 250 bestanden toe. Deze overdrachtslimieten blijven onderworpen aan het gedeelde budget voor invoertokens. De serie kan meerdere mediatypen in één verzoek combineren. Kies het relevante fragment, maak kleine labels leesbaar en leg uit hoe afzonderlijke invoeronderdelen samenhangen. De gedocumenteerde maximumaantallen bestanden variëren per modaliteit en overdrachtsmethode, terwijl elke invoer nog steeds binnen het gedeelde tokenbudget moet passen.
Het klonen van aangepaste stemmen wordt in de Qwen3.5-Omni-handleiding niet ondersteund door de benoemde snapshot van 15 maart. Kies voor gesproken uitvoer een gedocumenteerde catalogusstem en beschrijf de gewenste voordracht in de geschreven opdracht. Neem de afzonderlijke workflow voor stemregistratie van de ongedateerde Flash-alias niet over in deze editie. Een catalogusstem identificeert de sprekerstijl, terwijl instructies volume, spreektempo en emotie kunnen sturen.
Lever voor een herhaalbaar mediarapport het relevante fragment aan en vraag om de gebeurtenissen, zichtbare tekst en spraak in afzonderlijke chronologische secties, elk gekoppeld aan tijdstempels uit de bron. Voeg voor een educatief antwoord een diagram en een opgenomen vraag van een leerling toe: “Leg de gelabelde onderdelen uit, beantwoord de audiovraag in het Engels en geef tekst plus rustige spraak.” Bewaar het invoerfragment, de editienaam en de prompt bij elkaar en specificeer of de uitvoer de bron moet transcriberen of haar voor een nieuwe doelgroep moet uitleggen.
POST /v1/chat/completionstexttext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten qwen3.5-omni-flash-2026-03-15 | 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 $0.00069 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.00418 / 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": "qwen3.5-omni-flash-2026-03-15", "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-omni-flash-2026-03-15',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-omni-flash-2026-03-15',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 qwen3.5-omni-flash-2026-03-15
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
qwen3.5-omni-flash-2026-03-15Qwen3.5-Omni-Flash 2026-03-15 is een multimodale snapshot die tekst, afbeeldingen, audio en video accepteert en tekst of spraak teruggeeft. Gebruik deze afzonderlijke editie voor herhaalbare mediaopdrachten en gesproken uitleg, met gedocumenteerde invoer- en uitvoergrenzen.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Qwen3.5-Omni-Flash 2026-03-15 is de benoemde multimodale snapshot van 15 maart van Alibaba voor tekstcreatie, spraakassistenten en multimedia-analyse. Het accepteert tekst, afbeeldingen, audio en video, inclusief gemengde invoer, en produceert tekst of tekst met spraak. De gedateerde identiteit is onderscheiden van de ongedateerde Flash-alias en van realtime-modellen. Een vastgelegde taak kan deze editienaam bewaren bij de media en instructies die worden beoordeeld.
De invoer kan een afbeelding met een gesproken vraag verbinden, of de beelden en het geluid van een video met geschreven instructies combineren. Dit is bruikbaar wanneer een samenvatting met alleen tekst de verbinding tussen wat zichtbaar en hoorbaar is zou verliezen. Vraag in een mediaopdracht afzonderlijk om de zichtbare opeenvolging, de tekst in beeld en de gesproken inhoud, en vraag om tijdstempels ten opzichte van de bron wanneer de volgorde van gebeurtenissen van belang is. Geluidseffecten en andere niet-gesproken audio kunnen naast spraak aan de analyse bijdragen.
Specificeer voor een gesproken antwoord de taal, doelgroep en voordracht. De handleiding van Qwen documenteert instructies voor volume, spreektempo en emotie. Zij vermeldt 113 talen en dialecten voor audio-invoer en 36 talen en dialecten voor spraakuitvoer, waaronder Engels, Frans, Duits en Russisch. De stemcatalogus geeft Tina aan als standaard en bevat opties zoals Serena en Ethan. Kies de stem en vraag om een beknopte uitleg in een beheerst tempo, in plaats van erop te vertrouwen dat de invoerstem de uitvoerstijl bepaalt.
De gedocumenteerde HTTP-spraakworkflow geeft streamingtekst en Base64-gecodeerde audiofragmenten terug. Het WAV-voorbeeld gebruikt 24 kHz, mono, 16-bit PCM; een toepassing kan de fragmenten tot een audiobestand verzamelen of ze bij ontvangst decoderen voor afspelen. Dit is gestreamde generatie op basis van een ingediend verzoek. Live detectie van gespreksbeurten, afhandeling van onderbrekingen en gesprekken via de microfoon behoren tot afzonderlijk benoemde realtime-modellen. De familietabel van Qwen3.5-Omni biedt geen modus voor diep nadenken.
Deze Flash-snapshot vermeldt webzoeken en Function Calling, waarbij Function Calling beperkt is tot Beijing Chat Completions en tekstuitvoer. Structured Outputs is gemarkeerd als niet ondersteund: een verzoek om chronologische secties is een instructie voor tekstopmaak en geen afgedwongen JSON-modus. Tooluitvoering behoort tot de omringende toepassing, die het toolresultaat voor de volgende modelstap teruggeeft. Prefixaanvulling, contextcaching, batchinferentie en fijnafstemming zijn voor deze snapshot eveneens gemarkeerd als niet ondersteund.
Het gepubliceerde contextvenster is 262.144 tokens, met maximaal 196.608 invoertokens en maximaal 65.536 uitvoertokens. Gemengde media en tekst delen het contextbudget. De HTTP-handleiding van Alibaba staat voor deze serie maximaal drie uur audio of één uur video toe; zij vermeldt AMR, WAV, 3GP, 3GPP, AAC en MP3 voor audio en MP4, AVI, MKV, MOV, FLV en WMV voor video. Audio- of videobestanden via een URL mogen maximaal 2 GB zijn, terwijl Base64-gecodeerde media kleiner dan 10 MB moeten zijn. Dit zijn de grenzen van de bestandsworkflow van de fabrikant, onderscheiden van de beschrijving in de modelintroductie van begrip van meer dan tien uur audio of meer dan 400 seconden 720p-video, bemonsterd op 1 FPS.
Afbeeldingen hebben in die handleiding eigen voorbereidingsgrenzen: maximaal 20 MB per afbeelding via een URL, afmetingen groter dan 10 pixels aan elke zijde en een beeldverhouding die niet extremer is dan 200:1. De handleiding staat maximaal 2.048 afbeeldingen of audiobestanden via URL's en 512 videobestanden via URL's toe; Base64-invoer staat maximaal 250 bestanden toe. Deze overdrachtslimieten blijven onderworpen aan het gedeelde budget voor invoertokens. De serie kan meerdere mediatypen in één verzoek combineren. Kies het relevante fragment, maak kleine labels leesbaar en leg uit hoe afzonderlijke invoeronderdelen samenhangen. De gedocumenteerde maximumaantallen bestanden variëren per modaliteit en overdrachtsmethode, terwijl elke invoer nog steeds binnen het gedeelde tokenbudget moet passen.
Het klonen van aangepaste stemmen wordt in de Qwen3.5-Omni-handleiding niet ondersteund door de benoemde snapshot van 15 maart. Kies voor gesproken uitvoer een gedocumenteerde catalogusstem en beschrijf de gewenste voordracht in de geschreven opdracht. Neem de afzonderlijke workflow voor stemregistratie van de ongedateerde Flash-alias niet over in deze editie. Een catalogusstem identificeert de sprekerstijl, terwijl instructies volume, spreektempo en emotie kunnen sturen.
Lever voor een herhaalbaar mediarapport het relevante fragment aan en vraag om de gebeurtenissen, zichtbare tekst en spraak in afzonderlijke chronologische secties, elk gekoppeld aan tijdstempels uit de bron. Voeg voor een educatief antwoord een diagram en een opgenomen vraag van een leerling toe: “Leg de gelabelde onderdelen uit, beantwoord de audiovraag in het Engels en geef tekst plus rustige spraak.” Bewaar het invoerfragment, de editienaam en de prompt bij elkaar en specificeer of de uitvoer de bron moet transcriberen of haar voor een nieuwe doelgroep moet uitleggen.
POST /v1/messagestextjson, sse| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten qwen3.5-omni-flash-2026-03-15 | 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 $0.00069 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.00418 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
{\n "model": "qwen3.5-omni-flash-2026-03-15",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-omni-flash-2026-03-15', '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-omni-flash-2026-03-15', '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 qwen3.5-omni-flash-2026-03-15
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
Technisch voorbeeld in het Engels
Separate speech from scene notes\n\nPrepare a chronological report from these transcribed media notes: 00:00 a green indicator is visible; 00:03 speaker says “Wait for the light”; 00:05 indicator turns amber; 00:08 speaker says “Now disconnect.” Separate described visuals from quoted speech and list the action instruction with its time. Return text only.A timeline with distinct visual and speech entries, followed by the timed instruction.Check that the instruction stays at 00:08 and that the indicator change is not described as something the speaker said.