Source: https://ailoot.ai/models/pt-pt/qwen-qwen3-5-122b-a10b/ Canonical: https://ailoot.ai/models/pt-pt/qwen-qwen3-5-122b-a10b/ Language: pt-pt # Qwen: Qwen3.5-122B-A10B [Markdown](https://ailoot.ai/models/pt-pt/qwen-qwen3-5-122b-a10b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pt-pt/qwen-qwen3-5-122b-a10b/facts.json) ## [Qwen: Qwen3.5-122B-A10B](https://ailoot.ai/models/pt-pt/qwen-qwen3-5-122b-a10b/) Qwen3.5-122B-A10B é o modelo de visão e linguagem da Qwen com mistura de especialistas, 122 mil milhões de parâmetros totais e 10 mil milhões ativados. Recebe texto, imagens e vídeo para raciocínio, programação e tarefas de agentes, devolvendo texto com raciocínio selecionável e contexto nativo de 262,144 tokens. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3.5-122b-a10b`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/qwen-qwen3-5-122b-a10b/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3.5-122b-a10b`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/qwen-qwen3-5-122b-a10b/#method-1) Sobre o modelo Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo. Destaques Qwen3.5: o modelo de especialistas 122B-A10B Qwen3.5-122B-A10B é um modelo de visão e linguagem submetido a pós-treino para tarefas conjuntas de texto e visão. Recebe texto, imagens e vídeo e devolve texto, incluindo explicações, propostas de código e artefactos documentais pedidos. A família é construída através de fusão precoce de texto e visão e aprendizagem por reforço em tarefas progressivamente complexas, desenvolvendo raciocínio, programação, agentes e compreensão visual. Descreve cobertura de 201 idiomas e dialetos, sem implicar fiabilidade idêntica em todos os idiomas ou domínios. Uma tarefa útil pode combinar uma especificação técnica, diagramas e código relevante, pedindo ao modelo que explique os componentes e devolva uma proposta de implementação. Uma tarefa de análise documental pode pedir uma comparação com referências de suporte a secções ou páginas. Visão geral do modelo O checkpoint de mistura esparsa de especialistas tem 122 mil milhões de parâmetros no total e ativa dez mil milhões. Tem 48 camadas de modelo linguístico, com grupos de três camadas de especialistas Gated DeltaNet seguidas de uma camada de especialistas com atenção com portas. O fabricante indica 256 especialistas encaminhados, selecionando oito com um especialista partilhado. Um codificador visual e previsão de múltiplos tokens fazem parte do modelo. As contagens total e ativada têm significados diferentes; o valor ativado não é a dimensão do checkpoint completo. Esta é uma edição distinta de Qwen3.5-27B denso, Qwen3.5-35B-A3B esparso e gerações posteriores. Não infira uma classificação geral de desempenho ou latência apenas da dimensão. O contexto nativo é de 262,144 tokens e a extensão documentada chega a 1,010,000 mediante configuração. A Qwen aconselha conservar, sempre que possível, pelo menos 128K de contexto para raciocínio complexo, reconhecendo que a pressão sobre a memória pode exigir uma janela menor. Preparar provas conjuntas de texto e visão Preserve rótulos de diagramas, eixos de gráficos, cabeçalhos de tabelas e unidades. Indique se o resultado deve explicar uma relação, extrair campos identificados ou propor código. Quando várias fontes importarem, identifique-as e peça uma saída organizada pelos mesmos identificadores. Separe factos visíveis de pressupostos para que quem revê possa rastrear o raciocínio até ao material fornecido. Num pedido de programação, identifique o comportamento pretendido, o código-fonte relevante e uma entrada que demonstre o problema. Peça um patch editável com explicação das condições e verificações afetadas. Para vídeo, preserve a sequência de eventos e os tempos e especifique a pergunta, em vez de pedir um resumo indiferenciado. O resultado textual do modelo é uma proposta de artefacto a inspecionar; capacidade de entrada visual não significa geração de imagem, vídeo ou fala. Raciocínio e histórico O raciocínio está ativo por predefinição, antes da resposta final. A definição enable\_thinking do fabricante pode desativá-lo para respostas diretas. Os antigos comandos de controlo do raciocínio no pedido, /think e /nothink, não são oficialmente suportados. Qwen3.5 recomenda manter respostas finais sem conteúdo de raciocínio nas mensagens históricas do assistente. Isto não deve ser substituído pelas opções de preservação histórica de gerações Qwen posteriores apenas porque partilham um nome de família. Mantenha o resultado final fácil de localizar, como um campo de resposta definido, um valor delimitado ou um artefacto de código separado. Uma resposta direta continua a precisar de verificação, enquanto raciocínio mais longo só é útil quando os passos sustentam uma conclusão verificável. Utilização em agentes A Qwen documenta chamadas a ferramentas e recomenda Qwen-Agent com ferramentas configuradas ou ligadas por MCP, juntamente com Qwen Code para trabalho de agentes de programação. Defina ações permitidas, provas disponíveis e critérios de conclusão. Ferramentas ligadas executam operações e devolvem resultados; o modelo utiliza esse retorno na análise. Um comando, consulta de recuperação ou patch proposto deve permanecer distinto de uma ação realmente concluída pela aplicação. Contexto e vídeo ultralongos A extensão do fabricante utiliza YaRN com as definições posicionais intercaladas do checkpoint. Um fator de quatro visa o fluxo de cerca de um milhão de tokens, e sugere-se dois para cargas de 524,288 tokens. A escala estática pode afetar o desempenho com textos mais curtos, pelo que deve seguir uma necessidade real de contexto maior. Entrada, representações visuais, histórico, raciocínio e resposta final utilizam o orçamento de sequência configurado. O exemplo de vídeo suportado utiliza dois fotogramas por segundo por predefinição. Para material à escala de horas, o fabricante recomenda aumentar o orçamento do processador para cerca de 224K tokens de vídeo, para amostragem de maior frequência. É uma receita dependente da configuração, não uma garantia universal de duração de multimédia, recordação completa ou precisão temporal. Orientações de geração e limites substantivos As boas práticas recomendam temperature 1.0, top\_p 0.95, top\_k 20, min\_p 0, penalização de presença 1.5 e penalização de repetição 1.0 para raciocínio geral. A programação precisa utiliza temperature 0.6 e penalização de presença zero. As respostas diretas gerais utilizam temperature 0.7, top\_p 0.8 e penalização de presença 1.5; top\_k é 20, min\_p é 0 e a penalização de repetição é 1.0. O raciocínio com resposta direta tem uma predefinição separada: temperature 1.0, top\_p 1.0, top\_k 40 e penalização de presença 2.0. Penalizações de presença superiores podem misturar idiomas ou reduzir ligeiramente a qualidade. Os limites recomendados de geração são 32,768 tokens para a maioria das perguntas e 81,920 para trabalho matemático ou de programação invulgarmente complexo; não são limites rígidos de saída estabelecidos separadamente. Defina o formato pedido, conserve os identificadores das fontes e confira cálculos, valores extraídos e código proposto com as provas originais. O resultado útil é um artefacto textual completo cujos pressupostos e material de suporte permanecem visíveis. Tarefa prática ### Tarefa prática Exemplo técnico em inglês ``` Check a process graph against its rule A process specification says validation must complete before persistence. Textual graph G1 is receive -> persist -> validate -> acknowledge. Code excerpt: save(record); validate(record); return "accepted". Propose an implementation correction and update the graph in text. Include a test showing that an invalid record never reaches save. ``` #### Resultado esperado ``` A corrected sequence diagram in text, a focused code proposal and a test using an invalid record. ``` #### Verificar o resultado ``` Check that the graph and code agree on validate-before-save and that acknowledgment follows successful persistence. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3.5-122b-a10b` [`qwen/qwen3.5-122b-a10b`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&fmt=chat) Alibaba /`qwen/qwen3.5-122b-a10b` ### Introdução Qwen3.5-122B-A10B é o modelo de visão e linguagem da Qwen com mistura de especialistas, 122 mil milhões de parâmetros totais e 10 mil milhões ativados. Recebe texto, imagens e vídeo para raciocínio, programação e tarefas de agentes, devolvendo texto com raciocínio selecionável e contexto nativo de 262,144 tokens. Entradas aceites Texto Resultados Texto ### Disponível no Ailoot · entradas e métodos **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Entrada `text` Saída `text` Formato de saída json ou SSE | Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites qwen/qwen3.5-122b-a10b | Predefinição— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Número mínimo de elementos: 1 | Predefinição— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Exemplos: system, user, assistant, tool, function Condições: Estes papéis são representados explicitamente pelos tipos de compatibilidade do código-fonte; o conjunto exato de papéis continua específico do modelo. Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string\|content_part[]\|null` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`messages[].tool_calls` | Tipo`tool_call[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`messages[].tool_call_id` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: role=tool; use o ID realmente devolvido | Predefinição— | | Campo`messages[].name` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`messages[].reasoning_content` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: Reintroduza o raciocínio realmente devolvido quando este modelo o utiliza | Predefinição— | | Campo`messages[].reasoning_details` | Tipo`object\|array` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`max_completion_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse | | Campo`stream_options.include_usage` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`temperature` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`top_p` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`stop` | Tipo`string\|string[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`tools` | Tipo`function_tool[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`tools[].type` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites function Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`tools[].function.name` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Aplica-se quando: Função fornecida como ferramenta | Predefinição— | | Campo`tools[].function.description` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`tools[].function.parameters` | Tipo`JSON_schema` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`tool_choice` | Tipo`string\|object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`parallel_tool_calls` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`response_format` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`reasoning_effort` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`reasoning` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`service_tier` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`instructions` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Campo de compatibilidade | Predefinição— | | Campo`functions` | Tipo`function[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`function_call` | Tipo`string\|object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`prompt_cache_options` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`modalities` | Tipo`string[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites text | Predefinição— | | Campo`provider` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: provider.options é rejeitado nesta rota textual Ultra | Predefinição— | | Campo`cache_control.ttl` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: 1h é rejeitado nos locais efetivos da cache de prompts | Predefinição— | Combinações de materiais de entrada **Texto** · Texto UTF8 `messages[].content` Parâmetros e ciclo de vida do método | Parâmetro | Contrato | | --- | --- | | Parâmetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parâmetro`required` | Contratomodel, messages | | Parâmetro`material_types` | Contratotext | | Parâmetro`messages` | ContratoLista de mensagens com estrutura role/content | | Parâmetro`file_material` | ContratoDocumento UTF-8 real inserido como texto literal; nenhum ID de ficheiro inferido | | Parâmetro`optional_controls` | Contratostream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parâmetro`control_scope` | ContratoEspecífico do modelo; as ferramentas de funções do utilizador diferem das ferramentas alojadas | | Parâmetro`output_modalities` | Contratotext | | Parâmetro`hosted_operations` | Contratofalse | | Parâmetro`multimodal_input_binding` | Contratonull | Ciclo de vida: `synchronous_or_streamed` Envie o ID exato do modelo com messages. O comprimento do contexto não é um limite de saída. Um ficheiro de texto pode fornecer texto literal; as entradas de imagem/áudio/objeto de ficheiro exigem uma associação exata. ### Tarifários As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado. Modo rápido Tarifa normal Quando o modo rápido está selecionado Modo flex Tarifa normal Quando o modo flex está selecionado Esforço máximo de raciocínio Tarifa normal Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default) #### Tarifas Ailoot #### Preços por configuração Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas. | Configuração | Tabela de tarifas | Tokens de contexto, mais de | Tokens de contexto, até ao limite inclusive | Custo | | --- | --- | --- | --- | --- | | ConfiguraçãoTarifas base dos tokens | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.00058** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.00458** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | | ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.00058** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.00458** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. [Como funcionam a reserva e a liquidação →](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/reserve/) ### Exemplos de pedidos #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKStreaming em Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "qwen/qwen3.5-122b-a10b", "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/qwen3.5-122b-a10b',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/qwen3.5-122b-a10b',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") ``` ### Receber e guardar os resultados #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json ou SSE ##### Guardar todos os resultados concluídos Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra. Conserve cada opção com o conteúdo, as chamadas de ferramentas e o raciocínio. Em SSE, junte os deltas por índice de opção e ferramenta e mantenha o motivo final de conclusão e os dados de utilização. ##### Se for necessário verificar a resposta original Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual. Campos da resposta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`choices[].index` | Tipointeger | | Campo`choices[].message.content` | Tipostring\|null | | Campo`choices[].message.tool_calls` | Tipotool\_call\[\] | | Campo`choices[].message.reasoning_content` | Tipostring | | Campo`choices[].message.reasoning_details` | Tipoobject\|array | | Campo`choices[].finish_reason` | Tipostring\|null | | Campo`usage` | Tipoobject | Erros e passos seguintes | Resposta | Condição | Passo seguinte | | --- | --- | --- | | Resposta400 · `invalid_request_error` | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. | ### Aliases #### Aliases do modelo **Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3.5-122b-a10b`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&fmt=chat) #### Aliases dos caminhos dos métodos Use os caminhos dos métodos indicados acima. #### IDs de chamada relacionados [`qwen/qwen3.5-122b-a10b`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3.5-122b-a10b` [`qwen/qwen3.5-122b-a10b`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&fmt=messages) Alibaba /`qwen/qwen3.5-122b-a10b` ### Introdução Qwen3.5-122B-A10B é o modelo de visão e linguagem da Qwen com mistura de especialistas, 122 mil milhões de parâmetros totais e 10 mil milhões ativados. Recebe texto, imagens e vídeo para raciocínio, programação e tarefas de agentes, devolvendo texto com raciocínio selecionável e contexto nativo de 262,144 tokens. Entradas aceites Texto Resultados json · sse ### Disponível no Ailoot · entradas e métodos **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Entrada `text` Saída `json`, `sse` Formato de saída JSON ou SSE | Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites qwen/qwen3.5-122b-a10b | Predefinição— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites user, assistant | Predefinição— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse | Combinações de materiais de entrada **Texto** · Texto UTF-8 `Cadeia de caracteres messages[].content` Parâmetros e ciclo de vida do método | Parâmetro | Contrato | | --- | --- | | Parâmetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parâmetro`required` | Contratomodel, messages, max\_tokens | | Parâmetro`optional_controls` | Contratostream | | Parâmetro`material_types` | Contratotext | | Parâmetro`text_file_material` | ContratoLeia o documento UTF-8 real e coloque o texto na entrada indicada ou na cadeia de conteúdo da mensagem. | Ciclo de vida: `synchronous_or_streamed` ### Tarifários As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado. Modo rápido Tarifa normal Quando o modo rápido está selecionado Modo flex Tarifa normal Quando o modo flex está selecionado Esforço máximo de raciocínio Tarifa normal Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default) #### Tarifas Ailoot #### Preços por configuração Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas. | Configuração | Tabela de tarifas | Tokens de contexto, mais de | Tokens de contexto, até ao limite inclusive | Custo | | --- | --- | --- | --- | --- | | ConfiguraçãoTarifas base dos tokens | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.00058** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.00458** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | | ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.00058** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.00458** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. [Como funcionam a reserva e a liquidação →](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/reserve/) ### Exemplos de pedidos #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Corpo JSON mínimo completocurl · use o seu documento UTF-8Python · guarde o resultado completo ```json { "model": "qwen/qwen3.5-122b-a10b", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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/qwen3.5-122b-a10b', '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/qwen3.5-122b-a10b', '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)) ``` ### Receber e guardar os resultados #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON ou SSE ##### Guardar todos os resultados concluídos Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra. Conserve todos os blocos de conteúdo, as assinaturas de raciocínio e os ID reais de utilização de ferramentas. Junte todos os deltas de blocos SSE; o primeiro bloco de texto não é a saída completa. ##### Se for necessário verificar a resposta original Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual. Campos da resposta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`id` | Tipostring | | Campo`model` | Tipostring | | Campo`content[]` | Tipotext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Campo`stop_reason` | Tipostring\|null | | Campo`usage` | Tipoobject | Erros e passos seguintes | Resposta | Condição | Passo seguinte | | --- | --- | --- | | Resposta400 · `invalid_request_error` | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. | ### Aliases #### Aliases do modelo **Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3.5-122b-a10b`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&fmt=messages) #### Aliases dos caminhos dos métodos Use os caminhos dos métodos indicados acima. #### IDs de chamada relacionados [`qwen/qwen3.5-122b-a10b`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&fmt=messages) FAQ · Qwen: Qwen3.5-122B-A10B Que entradas e resultados estão disponíveis? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.5-122b-a10b`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3.5-122b-a10b`: `text` → `json`, `sse` Que campos utiliza o pedido? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.5-122b-a10b`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3.5-122b-a10b`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Que limites se aplicam? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.5-122b-a10b`: `messages.min_items`: `1` Ligue o Ailoot ao Claude Code, OpenCode, Hermes ou à sua aplicação. ## A empresa e a sua carteira de projetos A empresa e a sua carteira de projetos: milhões de clientes; vendas mensais na ordem dos milhares de milhões. ## Compre tokens com desconto. Desconto por subscrição para trabalho regular. Códigos promocionais — até 50% na compra de tokens. Subscrição Escolha um plano com desconto para os pedidos regulares. Código promocional até 50% Introduza o código na compra. O preço é recalculado conforme a campanha em vigor. Custos no histórico O modelo, os tokens e o montante são guardados para cada pedido. [Escolher subscrição](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/subscriptions/) · [Ver preços dos modelos](https://ailoot.ai/models/pt-pt/) ## Ligue a API ao produto que vende. SaaS, aplicações e bots — ao abrigo da oferta e do contrato de licença Ailoot. Para revenda, peça uma licença de revendedor. Aplicação comercial Integre geração de texto, imagens, vídeo e som nas funcionalidades pagas do seu serviço. Licença de revendedor Envie uma descrição do projeto e do modelo de acesso. Peça condições escritas de utilização e revenda. Documentos no site A oferta, o contrato de licença e a política de tratamento de dados estão disponíveis antes da ligação. [Pedir licença de revendedor](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta e contrato de licença](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=pt-pt) ## Ailoot · A empresa e a sua carteira de projetos A Ailoot assenta numa experiência operacional consolidada, numa ampla base de clientes, num serviço estável e no acompanhamento contínuo dos KPI. A empresa e a sua carteira de projetos: milhões de clientes; vendas mensais na ordem dos milhares de milhões. A Ailoot aplica essa experiência operacional ao acesso por API a funcionalidades de IA nos produtos dos clientes, agentes, aplicações e automatizações.