Wersja Plus z 15 lutego
Qwen3.5 Plus 2026-02-15 to utrwalone wydanie natywnej rodziny wizyjno-językowej Plus firmy Qwen z 15 lutego 2026. Jego udokumentowana architektura łączy uwagę liniową z obliczeniami w rzadkiej architekturze mieszaniny ekspertów, obsługując zadania tekstowe i multimodalne. Dane wejściowe obejmują tekst, obrazy i wideo; odpowiedź ma postać tekstu, na przykład wyjaśnienia, propozycji kodu lub artefaktu dokumentowego. Data w nazwie nadaje tej edycji konkretną tożsamość w rodzinie Plus.
Producent opisuje zarządzany model Qwen3.5-Plus jako odpowiednik otwartego modelu Qwen3.5-397B-A17B z dodatkowymi funkcjami, takimi jak domyślny kontekst liczący milion tokenów, wbudowane narzędzia i adaptacyjne korzystanie z narzędzi. Obie oferty zachowują odrębne nazwy i kontrakty interfejsów. Dokładnej liczby ekspertów, reprezentacji numerycznej i natywnego kontekstu otwartego checkpointu nie należy bez wyjaśnienia przekształcać w kompletną specyfikację tego datowanego wydania Plus.
Wspólna praca z tekstem i materiałami wizualnymi
Rodzina Qwen3.5 rozwija rozumowanie, programowanie, agentów i rozumienie obrazu dzięki wczesnej fuzji tekstu z obrazem oraz uczeniu ze wzmocnieniem na zadaniach o stopniowo rosnącej złożoności. Opis rodziny obejmuje 201 języków i dialektów. W pracy wielojęzycznej określ język docelowy, odbiorców i terminy, które mają pozostać bez zmian; w pracy z materiałami wizualnymi zachowaj etykiety, nagłówki tabel lub definicje elementów diagramu potrzebne do odpowiedzi na pytanie.
Przydatne polecenie dotyczące dokumentu może wymagać porównania uporządkowanego według tych samych sekcji co źródło, z fragmentami uzasadniającymi każde ustalenie. Polecenie programistyczne może łączyć zrzut ekranu, odpowiedni istniejący kod i wymagania funkcjonalne, a następnie wymagać edytowalnego kodu źródłowego oraz osobnego objaśnienia zachowania. W przypadku wideo wskaż istotne zdarzenie lub sekwencję i zachowaj informacje o czasie. Sprawdź zwrócone fragmenty, szczegóły wizualne i proponowany kod względem dostarczonego materiału.
Rozumowanie i odpowiedzi bezpośrednie
Przewodnik producenta po trybach wymienia rodzinę Qwen3.5 Plus i wersję z 15 lutego jako modele z hybrydowym rozumowaniem, domyślnie włączonym. Udokumentowany przepływ hybrydowy pozwala wyłączyć rozumowanie, aby otrzymać bezpośrednią odpowiedź. Oddziel rozumowanie od końcowego artefaktu, gdy wybrany interfejs udostępnia oba elementy. Zdefiniuj jednoznaczną postać wyniku, taką jak tabela ustaleń, odpowiedź z wyraźnymi separatorami lub pliki kodu, aby łatwo było go ocenić.
Otwarty checkpoint Qwen3.5 ma własne zasady obsługi historii i zalecenia dotyczące próbkowania. Późniejsze generacje Qwen wprowadzają także inne domyślne ustawienia i mechanizmy zachowywania rozumowania. Stosuj instrukcję dla konkretnego interfejsu Plus, zamiast zakładać, że znacznik w poleceniu, kontener parametrów lub sposób obsługi historii przenosi się między wszystkimi edycjami o nazwie Qwen.
Narzędzia i praca adaptacyjna
Dokumentacja Plus producenta opisuje wbudowane narzędzia i adaptacyjne korzystanie z nich. Zadanie może pozwalać połączonemu przepływowi pracy pobierać dowody, badać dostarczony materiał lub zwracać wyniki dozwolonych operacji. Określ dostępne narzędzia, dozwolone działania i obserwowalny warunek zakończenia. Model może wykorzystać rzeczywiste informacje zwrotne do skorygowania analizy i wybrania kolejnego kroku; działania zewnętrzne wykonuje aplikacja, która dostarcza ich wyniki.
W zadaniu dla agenta wymagaj, aby raport końcowy przedstawiał powstały artefakt, dowody potwierdzające ustalenia i nierozstrzygnięte warunki. Odróżniaj proponowaną poprawkę lub zapytanie wyszukiwawcze od faktycznie zwróconego wyniku narzędzia. Sama prośba o tekst w postaci JSON nie ustanawia kontraktu wymuszającego zgodność ze schematem, a prośba o uruchomienie kodu nie tworzy samodzielnie środowiska wykonawczego.
Przygotowanie długiego kontekstu
Dokumentacja zarządzanej wersji Plus firmy Qwen opisuje domyślny kontekst liczący milion tokenów. W obszernych danych wejściowych zadbaj o widoczność granic dokumentów, identyfikatorów kodu i definicji oraz zarezerwuj miejsce na rozumowanie i odpowiedź końcową. W tym przepływie pracy stosuj limit kontekstu zarządzanej wersji Plus; otwarty checkpoint 397B ma własne limity natywne i rozszerzone.
W obszernym porównaniu zawęź pytanie do wymaganych decyzji lub zależności i poproś model o wskazanie sekcji źródłowej uzasadniającej każdy wniosek. Dostępny kontekst pozwala zestawić więcej dowodów, lecz to przejrzysta struktura źródeł zapewnia możliwość prześledzenia odpowiedzi. Zachowaj datowaną nazwę edycji, gdy istotna jest odtwarzalność.
Praktyczny wynik i ograniczenia
Używaj tej wersji do tworzenia konkretnego wyniku tekstowego opartego na dostarczonych materiałach projektu lub materiałach wizualnych: propozycji implementacji, porównania dokumentów lub odpowiedzi z objaśnieniem. Sprawdzaj drobne etykiety na obrazach, obliczenia, cytowany tekst i zmiany w kodzie względem oryginalnych dowodów. Udokumentowany zakres modelu to rozumienie tekstu i materiałów wizualnych z wynikiem tekstowym; nie oznacza generowania obrazów, wideo ani mowy. Dokładne narzędzia, zasady przesyłania danych i limity wyjściowe powinny wynikać z wybranego interfejsu, a nie z założonej równoważności z innym checkpointem.
", "aboutText": "Wersja Plus z 15 lutego\n\nQwen3.5 Plus 2026-02-15 to utrwalone wydanie natywnej rodziny wizyjno-językowej Plus firmy Qwen z 15 lutego 2026. Jego udokumentowana architektura łączy uwagę liniową z obliczeniami w rzadkiej architekturze mieszaniny ekspertów, obsługując zadania tekstowe i multimodalne. Dane wejściowe obejmują tekst, obrazy i wideo; odpowiedź ma postać tekstu, na przykład wyjaśnienia, propozycji kodu lub artefaktu dokumentowego. Data w nazwie nadaje tej edycji konkretną tożsamość w rodzinie Plus.\n\nProducent opisuje zarządzany model Qwen3.5-Plus jako odpowiednik otwartego modelu Qwen3.5-397B-A17B z dodatkowymi funkcjami, takimi jak domyślny kontekst liczący milion tokenów, wbudowane narzędzia i adaptacyjne korzystanie z narzędzi. Obie oferty zachowują odrębne nazwy i kontrakty interfejsów. Dokładnej liczby ekspertów, reprezentacji numerycznej i natywnego kontekstu otwartego checkpointu nie należy bez wyjaśnienia przekształcać w kompletną specyfikację tego datowanego wydania Plus.\n\nWspólna praca z tekstem i materiałami wizualnymi\n\nRodzina Qwen3.5 rozwija rozumowanie, programowanie, agentów i rozumienie obrazu dzięki wczesnej fuzji tekstu z obrazem oraz uczeniu ze wzmocnieniem na zadaniach o stopniowo rosnącej złożoności. Opis rodziny obejmuje 201 języków i dialektów. W pracy wielojęzycznej określ język docelowy, odbiorców i terminy, które mają pozostać bez zmian; w pracy z materiałami wizualnymi zachowaj etykiety, nagłówki tabel lub definicje elementów diagramu potrzebne do odpowiedzi na pytanie.\n\nPrzydatne polecenie dotyczące dokumentu może wymagać porównania uporządkowanego według tych samych sekcji co źródło, z fragmentami uzasadniającymi każde ustalenie. Polecenie programistyczne może łączyć zrzut ekranu, odpowiedni istniejący kod i wymagania funkcjonalne, a następnie wymagać edytowalnego kodu źródłowego oraz osobnego objaśnienia zachowania. W przypadku wideo wskaż istotne zdarzenie lub sekwencję i zachowaj informacje o czasie. Sprawdź zwrócone fragmenty, szczegóły wizualne i proponowany kod względem dostarczonego materiału.\n\nRozumowanie i odpowiedzi bezpośrednie\n\nPrzewodnik producenta po trybach wymienia rodzinę Qwen3.5 Plus i wersję z 15 lutego jako modele z hybrydowym rozumowaniem, domyślnie włączonym. Udokumentowany przepływ hybrydowy pozwala wyłączyć rozumowanie, aby otrzymać bezpośrednią odpowiedź. Oddziel rozumowanie od końcowego artefaktu, gdy wybrany interfejs udostępnia oba elementy. Zdefiniuj jednoznaczną postać wyniku, taką jak tabela ustaleń, odpowiedź z wyraźnymi separatorami lub pliki kodu, aby łatwo było go ocenić.\n\nOtwarty checkpoint Qwen3.5 ma własne zasady obsługi historii i zalecenia dotyczące próbkowania. Późniejsze generacje Qwen wprowadzają także inne domyślne ustawienia i mechanizmy zachowywania rozumowania. Stosuj instrukcję dla konkretnego interfejsu Plus, zamiast zakładać, że znacznik w poleceniu, kontener parametrów lub sposób obsługi historii przenosi się między wszystkimi edycjami o nazwie Qwen.\n\nNarzędzia i praca adaptacyjna\n\nDokumentacja Plus producenta opisuje wbudowane narzędzia i adaptacyjne korzystanie z nich. Zadanie może pozwalać połączonemu przepływowi pracy pobierać dowody, badać dostarczony materiał lub zwracać wyniki dozwolonych operacji. Określ dostępne narzędzia, dozwolone działania i obserwowalny warunek zakończenia. Model może wykorzystać rzeczywiste informacje zwrotne do skorygowania analizy i wybrania kolejnego kroku; działania zewnętrzne wykonuje aplikacja, która dostarcza ich wyniki.\n\nW zadaniu dla agenta wymagaj, aby raport końcowy przedstawiał powstały artefakt, dowody potwierdzające ustalenia i nierozstrzygnięte warunki. Odróżniaj proponowaną poprawkę lub zapytanie wyszukiwawcze od faktycznie zwróconego wyniku narzędzia. Sama prośba o tekst w postaci JSON nie ustanawia kontraktu wymuszającego zgodność ze schematem, a prośba o uruchomienie kodu nie tworzy samodzielnie środowiska wykonawczego.\n\nPrzygotowanie długiego kontekstu\n\nDokumentacja zarządzanej wersji Plus firmy Qwen opisuje domyślny kontekst liczący milion tokenów. W obszernych danych wejściowych zadbaj o widoczność granic dokumentów, identyfikatorów kodu i definicji oraz zarezerwuj miejsce na rozumowanie i odpowiedź końcową. W tym przepływie pracy stosuj limit kontekstu zarządzanej wersji Plus; otwarty checkpoint 397B ma własne limity natywne i rozszerzone.\n\nW obszernym porównaniu zawęź pytanie do wymaganych decyzji lub zależności i poproś model o wskazanie sekcji źródłowej uzasadniającej każdy wniosek. Dostępny kontekst pozwala zestawić więcej dowodów, lecz to przejrzysta struktura źródeł zapewnia możliwość prześledzenia odpowiedzi. Zachowaj datowaną nazwę edycji, gdy istotna jest odtwarzalność.\n\nPraktyczny wynik i ograniczenia\n\nUżywaj tej wersji do tworzenia konkretnego wyniku tekstowego opartego na dostarczonych materiałach projektu lub materiałach wizualnych: propozycji implementacji, porównania dokumentów lub odpowiedzi z objaśnieniem. Sprawdzaj drobne etykiety na obrazach, obliczenia, cytowany tekst i zmiany w kodzie względem oryginalnych dowodów. Udokumentowany zakres modelu to rozumienie tekstu i materiałów wizualnych z wynikiem tekstowym; nie oznacza generowania obrazów, wideo ani mowy. Dokładne narzędzia, zasady przesyłania danych i limity wyjściowe powinny wynikać z wybranego interfejsu, a nie z założonej równoważności z innym checkpointem.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Przykład techniczny po angielsku
Compare document retention clauses\n\nCompare sections A and B. A: 'Keep delivery logs for 30 days; retain disputed deliveries until resolution.' B: 'Delete every delivery log after 30 days.' Return the shared rule, the conflict and a revised B that preserves A's dispute exception. Cite the section label beside each finding and leave other retention categories unspecified.A section-linked comparison and a revised clause preserving the dispute condition.The revised clause must not delete an unresolved disputed-delivery log merely because 30 days passed.qwen/qwen3.5-plus-02-15Qwen3.5 Plus 2026-02-15 to utrwalona wersja natywnego modelu wizyjno-językowego Plus firmy Qwen z 15 lutego. Łączy rozumienie tekstu, obrazów i wideo z rozumowaniem, programowaniem oraz przepływami pracy opartymi na agentach, zwracając odpowiedzi tekstowe lub artefakty w hybrydowym trybie rozumowania tej rodziny.
Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.
Wersja Plus z 15 lutego
Qwen3.5 Plus 2026-02-15 to utrwalone wydanie natywnej rodziny wizyjno-językowej Plus firmy Qwen z 15 lutego 2026. Jego udokumentowana architektura łączy uwagę liniową z obliczeniami w rzadkiej architekturze mieszaniny ekspertów, obsługując zadania tekstowe i multimodalne. Dane wejściowe obejmują tekst, obrazy i wideo; odpowiedź ma postać tekstu, na przykład wyjaśnienia, propozycji kodu lub artefaktu dokumentowego. Data w nazwie nadaje tej edycji konkretną tożsamość w rodzinie Plus.
Producent opisuje zarządzany model Qwen3.5-Plus jako odpowiednik otwartego modelu Qwen3.5-397B-A17B z dodatkowymi funkcjami, takimi jak domyślny kontekst liczący milion tokenów, wbudowane narzędzia i adaptacyjne korzystanie z narzędzi. Obie oferty zachowują odrębne nazwy i kontrakty interfejsów. Dokładnej liczby ekspertów, reprezentacji numerycznej i natywnego kontekstu otwartego checkpointu nie należy bez wyjaśnienia przekształcać w kompletną specyfikację tego datowanego wydania Plus.
Wspólna praca z tekstem i materiałami wizualnymi
Rodzina Qwen3.5 rozwija rozumowanie, programowanie, agentów i rozumienie obrazu dzięki wczesnej fuzji tekstu z obrazem oraz uczeniu ze wzmocnieniem na zadaniach o stopniowo rosnącej złożoności. Opis rodziny obejmuje 201 języków i dialektów. W pracy wielojęzycznej określ język docelowy, odbiorców i terminy, które mają pozostać bez zmian; w pracy z materiałami wizualnymi zachowaj etykiety, nagłówki tabel lub definicje elementów diagramu potrzebne do odpowiedzi na pytanie.
Przydatne polecenie dotyczące dokumentu może wymagać porównania uporządkowanego według tych samych sekcji co źródło, z fragmentami uzasadniającymi każde ustalenie. Polecenie programistyczne może łączyć zrzut ekranu, odpowiedni istniejący kod i wymagania funkcjonalne, a następnie wymagać edytowalnego kodu źródłowego oraz osobnego objaśnienia zachowania. W przypadku wideo wskaż istotne zdarzenie lub sekwencję i zachowaj informacje o czasie. Sprawdź zwrócone fragmenty, szczegóły wizualne i proponowany kod względem dostarczonego materiału.
Rozumowanie i odpowiedzi bezpośrednie
Przewodnik producenta po trybach wymienia rodzinę Qwen3.5 Plus i wersję z 15 lutego jako modele z hybrydowym rozumowaniem, domyślnie włączonym. Udokumentowany przepływ hybrydowy pozwala wyłączyć rozumowanie, aby otrzymać bezpośrednią odpowiedź. Oddziel rozumowanie od końcowego artefaktu, gdy wybrany interfejs udostępnia oba elementy. Zdefiniuj jednoznaczną postać wyniku, taką jak tabela ustaleń, odpowiedź z wyraźnymi separatorami lub pliki kodu, aby łatwo było go ocenić.
Otwarty checkpoint Qwen3.5 ma własne zasady obsługi historii i zalecenia dotyczące próbkowania. Późniejsze generacje Qwen wprowadzają także inne domyślne ustawienia i mechanizmy zachowywania rozumowania. Stosuj instrukcję dla konkretnego interfejsu Plus, zamiast zakładać, że znacznik w poleceniu, kontener parametrów lub sposób obsługi historii przenosi się między wszystkimi edycjami o nazwie Qwen.
Narzędzia i praca adaptacyjna
Dokumentacja Plus producenta opisuje wbudowane narzędzia i adaptacyjne korzystanie z nich. Zadanie może pozwalać połączonemu przepływowi pracy pobierać dowody, badać dostarczony materiał lub zwracać wyniki dozwolonych operacji. Określ dostępne narzędzia, dozwolone działania i obserwowalny warunek zakończenia. Model może wykorzystać rzeczywiste informacje zwrotne do skorygowania analizy i wybrania kolejnego kroku; działania zewnętrzne wykonuje aplikacja, która dostarcza ich wyniki.
W zadaniu dla agenta wymagaj, aby raport końcowy przedstawiał powstały artefakt, dowody potwierdzające ustalenia i nierozstrzygnięte warunki. Odróżniaj proponowaną poprawkę lub zapytanie wyszukiwawcze od faktycznie zwróconego wyniku narzędzia. Sama prośba o tekst w postaci JSON nie ustanawia kontraktu wymuszającego zgodność ze schematem, a prośba o uruchomienie kodu nie tworzy samodzielnie środowiska wykonawczego.
Przygotowanie długiego kontekstu
Dokumentacja zarządzanej wersji Plus firmy Qwen opisuje domyślny kontekst liczący milion tokenów. W obszernych danych wejściowych zadbaj o widoczność granic dokumentów, identyfikatorów kodu i definicji oraz zarezerwuj miejsce na rozumowanie i odpowiedź końcową. W tym przepływie pracy stosuj limit kontekstu zarządzanej wersji Plus; otwarty checkpoint 397B ma własne limity natywne i rozszerzone.
W obszernym porównaniu zawęź pytanie do wymaganych decyzji lub zależności i poproś model o wskazanie sekcji źródłowej uzasadniającej każdy wniosek. Dostępny kontekst pozwala zestawić więcej dowodów, lecz to przejrzysta struktura źródeł zapewnia możliwość prześledzenia odpowiedzi. Zachowaj datowaną nazwę edycji, gdy istotna jest odtwarzalność.
Praktyczny wynik i ograniczenia
Używaj tej wersji do tworzenia konkretnego wyniku tekstowego opartego na dostarczonych materiałach projektu lub materiałach wizualnych: propozycji implementacji, porównania dokumentów lub odpowiedzi z objaśnieniem. Sprawdzaj drobne etykiety na obrazach, obliczenia, cytowany tekst i zmiany w kodzie względem oryginalnych dowodów. Udokumentowany zakres modelu to rozumienie tekstu i materiałów wizualnych z wynikiem tekstowym; nie oznacza generowania obrazów, wideo ani mowy. Dokładne narzędzia, zasady przesyłania danych i limity wyjściowe powinny wynikać z wybranego interfejsu, a nie z założonej równoważności z innym checkpointem.
POST /v1/chat/completionstexttext| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity qwen/qwen3.5-plus-02-15 | Domyślnie— |
Polemessages | Typmessage[] | WymaganieWymagane | Wartości i limity Minimalna liczba elementów: 1 | Domyślnie— |
Polemessages[].role | Typstring | 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— |
Polemessages[].content | Typstring|content_part[]|null | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polemessages[].tool_calls | Typtool_call[] | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polemessages[].tool_call_id | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: role=tool; użyj rzeczywiście zwróconego ID | Domyślnie— |
Polemessages[].name | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polemessages[].reasoning_content | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: Przekazuj z powrotem rzeczywiście zwróconą treść rozumowania, gdy ten model jej używa | Domyślnie— |
Polemessages[].reasoning_details | Typobject|array | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polemax_tokens | Typinteger | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polemax_completion_tokens | Typinteger | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polestream | Typboolean | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse |
Polestream_options.include_usage | Typboolean | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poletemperature | Typnumber | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poletop_p | Typnumber | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polestop | Typstring|string[] | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poletools | Typfunction_tool[] | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poletools[].type | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity function Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poletools[].function.name | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: udostępnione narzędzie funkcji | Domyślnie— |
Poletools[].function.description | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Poletools[].function.parameters | TypJSON_schema | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Poletool_choice | Typstring|object | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poleparallel_tool_calls | Typboolean | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poleresponse_format | Typobject | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polereasoning_effort | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polereasoning | Typobject | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poleservice_tier | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poleinstructions | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Pole zgodności | Domyślnie— |
Polefunctions | Typfunction[] | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polefunction_call | Typstring|object | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poleprompt_cache_options | Typobject | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polemodalities | Typstring[] | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity text | Domyślnie— |
Poleprovider | Typobject | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Warunki: provider.options jest odrzucane na tej tekstowej trasie Ultra | Domyślnie— |
Polecache_control.ttl | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Warunki: 1h jest odrzucane w rzeczywistych miejscach pamięci podręcznej promptów | Domyślnie— |
Tekst · tekst UTF8
messages[].content
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrmessages | Kontrakttablica wiadomości o strukturze role/content |
Parametrfile_material | Kontraktrzeczywisty dokument UTF-8 wstawiony jako dosłowny tekst; bez wywnioskowanego ID pliku |
Parametroptional_controls | Kontraktstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrcontrol_scope | Kontraktwłaściwe dla modelu; narzędzia funkcji użytkownika różnią się od narzędzi hostowanych |
Parametroutput_modalities | Kontrakttext |
Parametrhosted_operations | Kontraktfalse |
Parametrmultimodal_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.
Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.
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 $0.00052 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.00312 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache — / 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 włącznie256 000 | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.00052 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.00312 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 2 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż256 000 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.00065 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.0039 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów |
Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. Jak działają rezerwacja i rozliczenie →
set -eu\n: "${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-02-15", "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='qwen/qwen3.5-plus-02-15',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='qwen/qwen3.5-plus-02-15',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 lub SSE
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.
Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego.
| Pole | Typ |
|---|---|
Polechoices[].index | Typinteger |
Polechoices[].message.content | Typstring|null |
Polechoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Polechoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Polechoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Polechoices[].finish_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| 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. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3.5-plus-02-15
Użyj ścieżek metod podanych powyżej.
qwen/qwen3.5-plus-02-15Qwen3.5 Plus 2026-02-15 to utrwalona wersja natywnego modelu wizyjno-językowego Plus firmy Qwen z 15 lutego. Łączy rozumienie tekstu, obrazów i wideo z rozumowaniem, programowaniem oraz przepływami pracy opartymi na agentach, zwracając odpowiedzi tekstowe lub artefakty w hybrydowym trybie rozumowania tej rodziny.
Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.
Wersja Plus z 15 lutego
Qwen3.5 Plus 2026-02-15 to utrwalone wydanie natywnej rodziny wizyjno-językowej Plus firmy Qwen z 15 lutego 2026. Jego udokumentowana architektura łączy uwagę liniową z obliczeniami w rzadkiej architekturze mieszaniny ekspertów, obsługując zadania tekstowe i multimodalne. Dane wejściowe obejmują tekst, obrazy i wideo; odpowiedź ma postać tekstu, na przykład wyjaśnienia, propozycji kodu lub artefaktu dokumentowego. Data w nazwie nadaje tej edycji konkretną tożsamość w rodzinie Plus.
Producent opisuje zarządzany model Qwen3.5-Plus jako odpowiednik otwartego modelu Qwen3.5-397B-A17B z dodatkowymi funkcjami, takimi jak domyślny kontekst liczący milion tokenów, wbudowane narzędzia i adaptacyjne korzystanie z narzędzi. Obie oferty zachowują odrębne nazwy i kontrakty interfejsów. Dokładnej liczby ekspertów, reprezentacji numerycznej i natywnego kontekstu otwartego checkpointu nie należy bez wyjaśnienia przekształcać w kompletną specyfikację tego datowanego wydania Plus.
Wspólna praca z tekstem i materiałami wizualnymi
Rodzina Qwen3.5 rozwija rozumowanie, programowanie, agentów i rozumienie obrazu dzięki wczesnej fuzji tekstu z obrazem oraz uczeniu ze wzmocnieniem na zadaniach o stopniowo rosnącej złożoności. Opis rodziny obejmuje 201 języków i dialektów. W pracy wielojęzycznej określ język docelowy, odbiorców i terminy, które mają pozostać bez zmian; w pracy z materiałami wizualnymi zachowaj etykiety, nagłówki tabel lub definicje elementów diagramu potrzebne do odpowiedzi na pytanie.
Przydatne polecenie dotyczące dokumentu może wymagać porównania uporządkowanego według tych samych sekcji co źródło, z fragmentami uzasadniającymi każde ustalenie. Polecenie programistyczne może łączyć zrzut ekranu, odpowiedni istniejący kod i wymagania funkcjonalne, a następnie wymagać edytowalnego kodu źródłowego oraz osobnego objaśnienia zachowania. W przypadku wideo wskaż istotne zdarzenie lub sekwencję i zachowaj informacje o czasie. Sprawdź zwrócone fragmenty, szczegóły wizualne i proponowany kod względem dostarczonego materiału.
Rozumowanie i odpowiedzi bezpośrednie
Przewodnik producenta po trybach wymienia rodzinę Qwen3.5 Plus i wersję z 15 lutego jako modele z hybrydowym rozumowaniem, domyślnie włączonym. Udokumentowany przepływ hybrydowy pozwala wyłączyć rozumowanie, aby otrzymać bezpośrednią odpowiedź. Oddziel rozumowanie od końcowego artefaktu, gdy wybrany interfejs udostępnia oba elementy. Zdefiniuj jednoznaczną postać wyniku, taką jak tabela ustaleń, odpowiedź z wyraźnymi separatorami lub pliki kodu, aby łatwo było go ocenić.
Otwarty checkpoint Qwen3.5 ma własne zasady obsługi historii i zalecenia dotyczące próbkowania. Późniejsze generacje Qwen wprowadzają także inne domyślne ustawienia i mechanizmy zachowywania rozumowania. Stosuj instrukcję dla konkretnego interfejsu Plus, zamiast zakładać, że znacznik w poleceniu, kontener parametrów lub sposób obsługi historii przenosi się między wszystkimi edycjami o nazwie Qwen.
Narzędzia i praca adaptacyjna
Dokumentacja Plus producenta opisuje wbudowane narzędzia i adaptacyjne korzystanie z nich. Zadanie może pozwalać połączonemu przepływowi pracy pobierać dowody, badać dostarczony materiał lub zwracać wyniki dozwolonych operacji. Określ dostępne narzędzia, dozwolone działania i obserwowalny warunek zakończenia. Model może wykorzystać rzeczywiste informacje zwrotne do skorygowania analizy i wybrania kolejnego kroku; działania zewnętrzne wykonuje aplikacja, która dostarcza ich wyniki.
W zadaniu dla agenta wymagaj, aby raport końcowy przedstawiał powstały artefakt, dowody potwierdzające ustalenia i nierozstrzygnięte warunki. Odróżniaj proponowaną poprawkę lub zapytanie wyszukiwawcze od faktycznie zwróconego wyniku narzędzia. Sama prośba o tekst w postaci JSON nie ustanawia kontraktu wymuszającego zgodność ze schematem, a prośba o uruchomienie kodu nie tworzy samodzielnie środowiska wykonawczego.
Przygotowanie długiego kontekstu
Dokumentacja zarządzanej wersji Plus firmy Qwen opisuje domyślny kontekst liczący milion tokenów. W obszernych danych wejściowych zadbaj o widoczność granic dokumentów, identyfikatorów kodu i definicji oraz zarezerwuj miejsce na rozumowanie i odpowiedź końcową. W tym przepływie pracy stosuj limit kontekstu zarządzanej wersji Plus; otwarty checkpoint 397B ma własne limity natywne i rozszerzone.
W obszernym porównaniu zawęź pytanie do wymaganych decyzji lub zależności i poproś model o wskazanie sekcji źródłowej uzasadniającej każdy wniosek. Dostępny kontekst pozwala zestawić więcej dowodów, lecz to przejrzysta struktura źródeł zapewnia możliwość prześledzenia odpowiedzi. Zachowaj datowaną nazwę edycji, gdy istotna jest odtwarzalność.
Praktyczny wynik i ograniczenia
Używaj tej wersji do tworzenia konkretnego wyniku tekstowego opartego na dostarczonych materiałach projektu lub materiałach wizualnych: propozycji implementacji, porównania dokumentów lub odpowiedzi z objaśnieniem. Sprawdzaj drobne etykiety na obrazach, obliczenia, cytowany tekst i zmiany w kodzie względem oryginalnych dowodów. Udokumentowany zakres modelu to rozumienie tekstu i materiałów wizualnych z wynikiem tekstowym; nie oznacza generowania obrazów, wideo ani mowy. Dokładne narzędzia, zasady przesyłania danych i limity wyjściowe powinny wynikać z wybranego interfejsu, a nie z założonej równoważności z innym checkpointem.
POST /v1/messagestextjson, sse| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity qwen/qwen3.5-plus-02-15 | Domyślnie— |
Polemessages | Typmessage[] | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polemessages[].role | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity user, assistant | Domyślnie— |
Polemessages[].content | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polemax_tokens | Typinteger | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polestream | Typboolean | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse |
Tekst · tekst UTF-8
ciąg messages[].content
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Kontraktstream |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrtext_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
Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.
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 $0.00052 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.00312 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache — / 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 włącznie256 000 | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.00052 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.00312 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 2 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż256 000 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.00065 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.0039 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów |
Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. Jak działają rezerwacja i rozliczenie →
{\n "model": "qwen/qwen3.5-plus-02-15",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'qwen/qwen3.5-plus-02-15', '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': 'qwen/qwen3.5-plus-02-15', '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 lub SSE
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.
Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| 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. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3.5-plus-02-15
Użyj ścieżek metod podanych powyżej.
Przykład techniczny po angielsku
Compare document retention clauses\n\nCompare sections A and B. A: 'Keep delivery logs for 30 days; retain disputed deliveries until resolution.' B: 'Delete every delivery log after 30 days.' Return the shared rule, the conflict and a revised B that preserves A's dispute exception. Cite the section label beside each finding and leave other retention categories unspecified.A section-linked comparison and a revised clause preserving the dispute condition.The revised clause must not delete an unresolved disputed-delivery log merely because 30 days passed.