Source: https://ailoot.ai/models/pl/qwen-qwen3-5-397b-a17b/ Canonical: https://ailoot.ai/models/pl/qwen-qwen3-5-397b-a17b/ Language: pl # Qwen: Qwen3.5 397B A17B [Markdown](https://ailoot.ai/models/pl/qwen-qwen3-5-397b-a17b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pl/qwen-qwen3-5-397b-a17b/facts.json) ## [Qwen: Qwen3.5 397B A17B](https://ailoot.ai/models/pl/qwen-qwen3-5-397b-a17b/) Qwen3.5-397B-A17B to model wizyjno-językowy Qwen z architekturą mieszaniny ekspertów, liczący łącznie 397 miliardów parametrów i aktywujący 17 miliardów. Przyjmuje tekst, obrazy i wideo oraz zwraca tekst do zadań rozumowania, programowania i pracy agentów, z wybieralnym rozumowaniem oraz natywnym kontekstem 262,144 tokenów. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3.5-397b-a17b`](https://ailoot.ai/models/pl/qwen-qwen3-5-397b-a17b/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3.5-397b-a17b`](https://ailoot.ai/models/pl/qwen-qwen3-5-397b-a17b/#method-1) O modelu Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody. Najważniejsze cechy Qwen3.5: checkpoint 397B-A17B Qwen3.5-397B-A17B to model wizyjno-językowy z architekturą mieszaniny ekspertów z rodziny Qwen3.5, poddany dodatkowemu treningowi. Przyjmuje tekst, obrazy i wideo oraz generuje tekst: wyjaśnienia, propozycje kodu, analizy i zamówione artefakty dokumentowe. Rodzina wykorzystuje wczesną fuzję tekstu z obrazem oraz uczenie ze wzmocnieniem na zadaniach o stopniowo rosnącej złożoności, aby rozwijać rozumowanie, programowanie, agentów i rozumienie obrazu. Jej udokumentowany zakres językowy obejmuje 201 języków i dialektów, co nie oznacza obietnicy identycznej niezawodności dla każdego języka lub dziedziny specjalistycznej. Producent osobno opisuje zarządzany model Qwen3.5-Plus jako odpowiadającą mu ofertę z dodatkowymi funkcjami produkcyjnymi. Zachowaj tożsamość, kontekst i instrukcję generowania tego otwartego checkpointu, zamiast przenosić wszystkie funkcje wersji zarządzanej lub późniejsze mechanizmy sterowania Qwen. Konkretna edycja 397B-A17B pozostaje odrębna od mniejszych modeli gęstych i modeli z ekspertami w tej samej rodzinie. Przegląd modelu Model ma łącznie 397 miliardów parametrów i aktywuje 17 miliardów. Jego 60-warstwowy układ hybrydowy powtarza trzy warstwy ekspertów Gated DeltaNet, po których następuje jedna warstwa ekspertów z uwagą bramkowaną. Producent podaje 512 ekspertów wybieranych przez mechanizm routingu, z których wybieranych jest dziesięciu wraz z jednym ekspertem współdzielonym. Model obejmuje enkoder obrazu i predykcję wielu tokenów. Łączna liczba parametrów, liczba aktywowanych parametrów i rozmiar pamięci masowej potrzebnej na kompletny checkpoint to różne pojęcia; te liczby nie ustanawiają stałego czasu odpowiedzi. Natywny kontekst wynosi 262,144 tokenów, z warunkowym rozszerzeniem do 1,010,000. Tekst, reprezentowane obrazy lub wideo, historia rozmowy, rozumowanie i odpowiedź końcowa współdzielą skonfigurowany limit sekwencji. W zadaniu wykorzystuj faktycznie skonfigurowany budżet, zamiast zakładać, że największy dokument i najdłuższa odpowiedź automatycznie zmieszczą się razem. Przygotowanie dowodów tekstowych i wizualnych W projekcie technicznym dostarcz specyfikację, odpowiedni kod i diagramy oraz zdefiniuj artefakt do utworzenia. Poproś o propozycję implementacji uporządkowaną według zmienianych komponentów i uzasadnioną dostarczonymi wymaganiami. W porównaniu dokumentów zachowaj identyfikatory sekcji, etykiety tabel i jednostki oraz poproś o tabelę ustaleń z dowodami dla każdego wiersza. W raporcie wielojęzycznym określ język docelowy i terminy, które mają pozostać bez zmian. W pytaniu o obraz zachowaj drobne etykiety i podaj definicje nieobecne na ilustracji. W pytaniu o wideo wskaż istotne zdarzenie oraz zachowaj kolejność klatek i informacje o czasie. Porównaj zwrócone szczegóły wizualne, cytaty i opisy zdarzeń z oryginalnymi obrazami, fragmentami i znacznikami czasu. Wynikiem pozostaje analiza tekstowa lub kod; wizualne dane wejściowe modelu nie oznaczają generowania obrazów, wideo ani mowy. Rozumowanie i historia rozmowy Rozumowanie jest domyślnie włączone i poprzedza odpowiedź końcową. Ustawienie enable\_thinking producenta pozwala je wyłączyć, aby uzyskać odpowiedź bezpośrednią. Starsze miękkie przełączniki /think i /nothink w poleceniu nie są oficjalnie obsługiwane przez Qwen3.5. Zadbaj, aby końcowy artefakt był łatwy do znalezienia po rozumowaniu, na przykład jako wniosek z wyraźnymi separatorami, tabela dowodów lub osobna propozycja kodu. Karta zaleca zachowywanie odpowiedzi końcowych bez treści rozumowania w historycznych wiadomościach asystenta. Różni się to od opcji zachowywania historycznego rozumowania i ustawień domyślnych wprowadzonych w późniejszych wydaniach. Stosuj szablon tego konkretnego checkpointu i zachowuj powiązanie poprawek lub obserwacji narzędzi z zadaniem, które aktualizują. Zastosowania agentowe Qwen dokumentuje wywoływanie narzędzi i zaleca Qwen-Agent z narzędziami skonfigurowanymi lub połączonymi przez MCP oraz Qwen Code do przepływów pracy agentów programistycznych. Określ dozwolone operacje, dostępne dowody i obserwowalne kryteria zakończenia. Aplikacja wykonuje narzędzia i dostarcza ich wyniki; model może wykorzystać te obserwacje do skorygowania planu lub wyjaśnienia. Proponowane polecenie lub poprawka pozostają odrębne od działania rzeczywiście zakończonego w środowisku. Bardzo długi tekst i wideo Rozszerzenie producenta wykorzystuje YaRN z własnymi przeplatanymi ustawieniami pozycyjnymi checkpointu. Współczynnik cztery służy do pracy z kontekstem liczącym około miliona tokenów; współczynnik dwa jest sugerowany dla zadań liczących 524,288 tokenów. Statyczne skalowanie może wpływać na wydajność przy krótszym tekście, dlatego powinno odpowiadać rzeczywistej potrzebie większego kontekstu. Uporządkuj długie dane wejściowe według identyfikatorów dokumentów, stron lub kodu i pozostaw miejsce na wynik. Obsługiwany przykład wideo domyślnie wykorzystuje dwie klatki na sekundę. W przypadku materiałów o długości rzędu godzin producent zaleca większy budżet procesora, odpowiadający około 224K tokenów wideo przy częstszym próbkowaniu. To instrukcja zależna od konfiguracji, a nie uniwersalna gwarancja długości mediów, kompletnego odtworzenia informacji lub precyzji znaczników czasu. Zalecenia dotyczące generowania i istotne ograniczenia Sekcja Best Practices tego checkpointu zaleca temperature 0.6, top\_p 0.95, top\_k 20 i min\_p 0 dla rozumowania oraz temperature 0.7, top\_p 0.8, top\_k 20 i min\_p 0 dla odpowiedzi bezpośrednich. Te dokładne zalecenia różnią się od zaleceń dla niektórych mniejszych edycji Qwen3.5. Tam, gdzie jest obsługiwana, kara za obecność w przedziale od zera do dwóch może ograniczać powtórzenia, lecz wyższe wartości mogą prowadzić do mieszania języków lub niewielkiego spadku jakości. Zalecane limity generowania wynoszą 32,768 tokenów dla większości zapytań i 81,920 dla wyjątkowo złożonych zadań matematycznych lub programistycznych. Są to zalecenia, a nie niezależne twarde limity długości wyjścia. Określ wymagany format odpowiedzi i sprawdź obliczenia, wyodrębnione szczegóły i proponowany kod względem źródła. Użyteczny wynik to konkretny artefakt tekstowy, którego dowody i założenia można poddać ocenie. Zadanie praktyczne ### Zadanie praktyczne Przykład techniczny po angielsku ``` Reconcile a specification and implementation plan Compare spec S1: users may delete only their own drafts, and published records cannot be deleted. Plan P1: show Delete for every record owned by the user, regardless of status. Return the exact mismatch, a corrected eligibility rule and test cases for an owned draft, owned published record and another user’s draft. ``` #### Oczekiwany wynik ``` An evidence-linked mismatch, a corrected rule and three acceptance-test descriptions. ``` #### Sprawdź wynik ``` Check that both ownership and draft status are required rather than treating either condition as sufficient. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3.5-397b-a17b` [`qwen/qwen3.5-397b-a17b`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen%2Fqwen3.5-397b-a17b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-397b-a17b&fmt=chat) Alibaba /`qwen/qwen3.5-397b-a17b` ### Start Qwen3.5-397B-A17B to model wizyjno-językowy Qwen z architekturą mieszaniny ekspertów, liczący łącznie 397 miliardów parametrów i aktywujący 17 miliardów. Przyjmuje tekst, obrazy i wideo oraz zwraca tekst do zadań rozumowania, programowania i pracy agentów, z wybieralnym rozumowaniem oraz natywnym kontekstem 262,144 tokenów. Akceptowane dane wejściowe Tekst Wyniki Tekst ### Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Wejście `text` Wyjście `text` Format wyjściowy json lub SSE | Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie | | --- | --- | --- | --- | --- | | Pole`model` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity qwen/qwen3.5-397b-a17b | Domyślnie— | | Pole`messages` | Typ`message[]` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Minimalna liczba elementów: 1 | Domyślnie— | | Pole`messages[].role` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Przykłady: system, user, assistant, tool, function Warunki: Te role są jawnie reprezentowane przez typy zgodności w kodzie źródłowym; dokładny zestaw ról pozostaje właściwy dla danego modelu. Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`messages[].content` | Typ`string\|content_part[]\|null` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`messages[].tool_calls` | Typ`tool_call[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`messages[].tool_call_id` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: role=tool; użyj rzeczywiście zwróconego ID | Domyślnie— | | Pole`messages[].name` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`messages[].reasoning_content` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: Przekazuj z powrotem rzeczywiście zwróconą treść rozumowania, gdy ten model jej używa | Domyślnie— | | Pole`messages[].reasoning_details` | Typ`object\|array` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`max_tokens` | Typ`integer` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`max_completion_tokens` | Typ`integer` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`stream` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse | | Pole`stream_options.include_usage` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`temperature` | Typ`number` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`top_p` | Typ`number` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`stop` | Typ`string\|string[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`tools` | Typ`function_tool[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`tools[].type` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity function Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`tools[].function.name` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: udostępnione narzędzie funkcji | Domyślnie— | | Pole`tools[].function.description` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`tools[].function.parameters` | Typ`JSON_schema` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`tool_choice` | Typ`string\|object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`response_format` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`reasoning_effort` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`reasoning` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`service_tier` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`instructions` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Pole zgodności | Domyślnie— | | Pole`functions` | Typ`function[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`function_call` | Typ`string\|object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`prompt_cache_options` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`modalities` | Typ`string[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity text | Domyślnie— | | Pole`provider` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Warunki: provider.options jest odrzucane na tej tekstowej trasie Ultra | Domyślnie— | | Pole`cache_control.ttl` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Warunki: 1h jest odrzucane w rzeczywistych miejscach pamięci podręcznej promptów | Domyślnie— | Kombinacje materiałów wejściowych **Tekst** · tekst UTF8 `messages[].content` Parametry i cykl życia metody | Parametr | Kontrakt | | --- | --- | | Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json | | Parametr`required` | Kontraktmodel, messages | | Parametr`material_types` | Kontrakttext | | Parametr`messages` | Kontrakttablica wiadomości o strukturze role/content | | Parametr`file_material` | Kontraktrzeczywisty dokument UTF-8 wstawiony jako dosłowny tekst; bez wywnioskowanego ID pliku | | Parametr`optional_controls` | Kontraktstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parametr`control_scope` | Kontraktwłaściwe dla modelu; narzędzia funkcji użytkownika różnią się od narzędzi hostowanych | | Parametr`output_modalities` | Kontrakttext | | Parametr`hosted_operations` | Kontraktfalse | | Parametr`multimodal_input_binding` | Kontraktnull | Cykl życia: `synchronous_or_streamed` Wyślij dokładne ID modelu wraz z messages. Długość kontekstu nie jest limitem wyjścia. Plik tekstowy może dostarczyć dosłowny tekst; wejścia obrazowe/dźwiękowe/obiekty plików wymagają dokładnego powiązania. ### Cennik Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie. Tryb szybki Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb szybki Tryb flex Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb flex Maksymalna intensywność rozumowania Stawka standardowa Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default) #### Stawki Ailoot #### Ceny według konfiguracji Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji. | Konfiguracja | Tabela stawek | Tokeny kontekstu, więcej niż | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie | Opłata | | --- | --- | --- | --- | --- | | KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.00078** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.00468** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów | | KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.00078** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.00468** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów | Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. [Jak działają rezerwacja i rozliczenie →](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/reserve/) ### Przykładowe żądania #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKStrumień w Pythonie ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "qwen/qwen3.5-397b-a17b", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3.5-397b-a17b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) 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 file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) 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 file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) with client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen3.5-397b-a17b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream: with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log: for event in stream: payload=event.to_dict(mode="json") log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush() print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)) final=stream.get_final_completion() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### Odbieranie i zapisywanie wyników #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json lub SSE ##### Zachowaj wszystkie ukończone wyniki Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści. Zachowaj każdy wariant i jego treść/wywołania narzędzi/rozumowanie. W SSE składaj przyrosty według indeksu wariantu/narzędzia, zachowując końcowy powód zakończenia i dane użycia. ##### Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego. Pola odpowiedzi | Pole | Typ | | --- | --- | | Pole`choices[].index` | Typinteger | | Pole`choices[].message.content` | Typstring\|null | | Pole`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] | | Pole`choices[].message.reasoning_content` | Typstring | | Pole`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array | | Pole`choices[].finish_reason` | Typstring\|null | | Pole`usage` | Typobject | Błędy i dalsze kroki | Odpowiedź | Warunek | Następny krok | | --- | --- | --- | | Odpowiedź400 · `invalid_request_error` | WarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametru | Następny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia. | ### Aliasy #### Aliasy modelu **Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3.5-397b-a17b`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen%2Fqwen3.5-397b-a17b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-397b-a17b&fmt=chat) #### Aliasy ścieżek metod Użyj ścieżek metod podanych powyżej. #### Powiązane ID modeli [`qwen/qwen3.5-397b-a17b`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen%2Fqwen3.5-397b-a17b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-397b-a17b&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3.5-397b-a17b` [`qwen/qwen3.5-397b-a17b`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen%2Fqwen3.5-397b-a17b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-397b-a17b&fmt=messages) Alibaba /`qwen/qwen3.5-397b-a17b` ### Start Qwen3.5-397B-A17B to model wizyjno-językowy Qwen z architekturą mieszaniny ekspertów, liczący łącznie 397 miliardów parametrów i aktywujący 17 miliardów. Przyjmuje tekst, obrazy i wideo oraz zwraca tekst do zadań rozumowania, programowania i pracy agentów, z wybieralnym rozumowaniem oraz natywnym kontekstem 262,144 tokenów. Akceptowane dane wejściowe Tekst Wyniki json · sse ### Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Wejście `text` Wyjście `json`, `sse` Format wyjściowy JSON lub SSE | Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie | | --- | --- | --- | --- | --- | | Pole`model` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity qwen/qwen3.5-397b-a17b | Domyślnie— | | Pole`messages` | Typ`message[]` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`messages[].role` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity user, assistant | Domyślnie— | | Pole`messages[].content` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`max_tokens` | Typ`integer` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`stream` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse | Kombinacje materiałów wejściowych **Tekst** · tekst UTF-8 `ciąg messages[].content` Parametry i cykl życia metody | Parametr | Kontrakt | | --- | --- | | Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json | | Parametr`required` | Kontraktmodel, messages, max\_tokens | | Parametr`optional_controls` | Kontraktstream | | Parametr`material_types` | Kontrakttext | | Parametr`text_file_material` | KontraktOdczytaj rzeczywisty dokument UTF-8 i umieść jego tekst we wskazanym polu input lub w ciągu treści wiadomości. | Cykl życia: `synchronous_or_streamed` ### Cennik Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie. Tryb szybki Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb szybki Tryb flex Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb flex Maksymalna intensywność rozumowania Stawka standardowa Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default) #### Stawki Ailoot #### Ceny według konfiguracji Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji. | Konfiguracja | Tabela stawek | Tokeny kontekstu, więcej niż | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie | Opłata | | --- | --- | --- | --- | --- | | KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.00078** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.00468** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów | | KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.00078** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.00468** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów | Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. [Jak działają rezerwacja i rozliczenie →](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/reserve/) ### Przykładowe żądania #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Kompletna minimalna treść żądania JSONcurl · użyj swojego dokumentu UTF-8Python · zapisz kompletny wynik ```json { "model": "qwen/qwen3.5-397b-a17b", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'qwen/qwen3.5-397b-a17b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) PY_RESULT ``` ```python import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'qwen/qwen3.5-397b-a17b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text from urllib.request import Request, urlopen from urllib.error import HTTPError api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY'] if not api_key.strip(): raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request') headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'} headers['x-api-key'] = api_key request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST') try: with urlopen(request, timeout=120) as response: raw = response.read() Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8') except HTTPError as error: Path('result.json').write_bytes(error.read()) Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8') raise Path('result.json').write_bytes(raw) import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) ``` ### Odbieranie i zapisywanie wyników #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON lub SSE ##### Zachowaj wszystkie ukończone wyniki Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści. Zachowaj wszystkie bloki treści, sygnatury myślenia i rzeczywiste ID użycia narzędzi. Złóż wszystkie przyrosty bloków SSE; pierwszy blok tekstowy nie jest pełnym wyjściem. ##### Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego. Pola odpowiedzi | Pole | Typ | | --- | --- | | Pole`id` | Typstring | | Pole`model` | Typstring | | Pole`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Pole`stop_reason` | Typstring\|null | | Pole`usage` | Typobject | Błędy i dalsze kroki | Odpowiedź | Warunek | Następny krok | | --- | --- | --- | | Odpowiedź400 · `invalid_request_error` | WarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametru | Następny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia. | ### Aliasy #### Aliasy modelu **Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3.5-397b-a17b`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen%2Fqwen3.5-397b-a17b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-397b-a17b&fmt=messages) #### Aliasy ścieżek metod Użyj ścieżek metod podanych powyżej. #### Powiązane ID modeli [`qwen/qwen3.5-397b-a17b`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=qwen%2Fqwen3.5-397b-a17b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-397b-a17b&fmt=messages) FAQ · Qwen: Qwen3.5 397B A17B Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.5-397b-a17b`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3.5-397b-a17b`: `text` → `json`, `sse` Jakich pól używa żądanie? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.5-397b-a17b`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3.5-397b-a17b`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Jakie limity obowiązują? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.5-397b-a17b`: `messages.min_items`: `1` Połącz Ailoot z Claude Code, OpenCode, Hermes albo własną aplikacją. ## Firma i jej portfel projektów Firma i jej portfel projektów: miliony klientów; miesięczna sprzedaż liczona w miliardach. ## Kupuj tokeny z rabatem. Rabat subskrypcji do regularnej pracy. Kody promocyjne — do 50% na tokeny. Subskrypcja Wybierz plan z rabatem do regularnych żądań. Kod promocyjny do 50% Wpisz kod przy zakupie. Cena zostanie przeliczona według aktualnej promocji. Koszty w historii Model, tokeny i kwota są zapisywane dla każdego żądania. [Wybierz subskrypcję](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/subscriptions/) · [Sprawdź ceny modeli](https://ailoot.ai/models/pl/) ## Połącz API z produktem, który sprzedajesz. SaaS, aplikacje i boty na warunkach oferty i umowy licencyjnej Ailoot. Do odsprzedaży poproś o licencję resellerską. Aplikacja komercyjna Wbuduj generowanie tekstu, obrazów, wideo i dźwięku w płatne funkcje usługi. Licencja resellerska Prześlij opis projektu i schemat dostępu. Poproś o pisemne warunki używania i odsprzedaży. Dokumenty na stronie Oferta, umowa licencyjna i polityka przetwarzania danych są dostępne przed połączeniem. [Poproś o licencję resellerską](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta i umowa licencyjna](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=pl) ## Ailoot · Firma i jej portfel projektów Ailoot opiera się na zgromadzonym doświadczeniu operacyjnym, szerokiej bazie klientów, stabilnej usłudze i stałej kontroli KPI. Firma i jej portfel projektów: miliony klientów; miesięczna sprzedaż liczona w miliardach. Ailoot wykorzystuje to doświadczenie operacyjne, zapewniając dostęp przez API do funkcji AI w produktach klientów, agentach, aplikacjach i automatyzacjach.