modelos

Qwen: Qwen3.5-35B-A3B

Markdown · JSON

Qwen: Qwen3.5-35B-A3B

Qwen3.5-35B-A3B é o modelo de visão e linguagem da Qwen com mistura de especialistas, 35 mil milhões de parâmetros totais e 3 mil milhões ativados. Recebe texto, imagens e vídeo para raciocínio, programação e trabalho assistido por ferramentas, com modos de raciocínio e resposta direta e contexto nativo de 262,144 tokens.

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: um checkpoint esparso de visão e linguagem

Qwen3.5-35B-A3B é um modelo de visão e linguagem submetido a pós-treino que combina compreensão de texto, imagem e vídeo com respostas textuais. A família é treinada com fusão precoce de texto e visão e aprendizagem por reforço em tarefas progressivamente complexas, suportando raciocínio, programação, agentes e análise visual. Descreve também cobertura de 201 idiomas e dialetos. Essa cobertura é uma capacidade da família, não uma promessa de qualidade igual para todos os idiomas ou tarefas.

O checkpoint aberto exato é separado de Qwen3.5-35B-A3B-Base e da versão posterior Qwen3.6. O fabricante também descreve uma oferta Flash gerida com funcionalidades adicionais; essas características de interface não devem ser automaticamente atribuídas a este checkpoint aberto. Preserve a identidade pedida 35B-A3B ao comparar resultados ou conservar uma seleção de modelo reproduzível.

Visão geral do modelo

O modelo de mistura de especialistas tem 35 mil milhões de parâmetros no total e ativa três mil milhões. A disposição híbrida de 40 camadas repete três camadas de especialistas Gated DeltaNet seguidas de uma camada de especialistas com atenção com portas. Tem 256 especialistas encaminhados, com oito encaminhados e um partilhado ativos na disposição documentada. Um codificador visual e previsão de múltiplos tokens fazem parte do modelo. A contagem ativada não descreve a dimensão do checkpoint completo, e a arquitetura, por si só, não garante latência numa aplicação específica.

O contexto nativo é de 262,144 tokens, com extensão condicional até 1,010,000. A Qwen aconselha conservar, sempre que possível, pelo menos 128K de contexto para tarefas complexas de raciocínio, mesmo que uma janela menor reduza a pressão sobre a memória. Texto, representações de material visual, histórico, raciocínio e resposta final precisam de espaço na sequência configurada.

Utilizar entradas e modos de resposta

Num pedido de programação informado por uma captura de ecrã, forneça a referência visual, o contexto existente de código-fonte, requisitos de interação e artefacto editável esperado. Num gráfico ou documento, conserve rótulos e unidades e peça uma tabela de valores com provas de suporte. Numa explicação multilingue, indique o idioma-alvo e os termos a preservar.

O raciocínio está ativo por predefinição, produzindo um bloco antes da resposta final. O controlo enable_thinking do fabricante pode desativá-lo para uma resposta direta. Qwen3.5 não suporta oficialmente os antigos comandos de controlo do raciocínio no pedido, /think e /nothink. As orientações de histórico conservam respostas finais sem conteúdo de raciocínio. Isto deve permanecer distinto das opções de preservação Qwen3.6 posteriores ou da conservação predefinida de raciocínio histórico Qwen3.8.

Utilização em agentes

O fabricante documenta chamadas a ferramentas e recomenda Qwen-Agent com ferramentas configuradas ou ligadas por MCP, além de Qwen Code para trabalho orientado a repositórios. Defina as operações permitidas, as provas relevantes e o entregável final. A aplicação executa ferramentas e fornece as observações; o modelo pode utilizar esse retorno para rever a análise. Um comando planeado ou patch gerado não é uma ação executada, e o nome do modelo, isoladamente, não estabelece acesso a informação atual ou ficheiros.

Contexto ultralongo

A receita de 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; sugere-se um fator de dois para tarefas de 524,288 tokens. A escala estática pode reduzir o desempenho com textos mais curtos, pelo que deve ser configurada quando for necessário contexto maior. Organize material longo com fronteiras documentais, identificadores de código e uma pergunta clara, em vez de preencher a janela com provas sem relação.

Recomendações de geração

Nas boas práticas, o raciocínio geral utiliza temperature 1.0, top_p 0.95, top_k 20, min_p 0, penalização de presença 1.5 e penalização de repetição 1.0. 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. Para raciocínio em modo direto, as boas práticas indicam temperature 1.0, top_p 1.0, top_k 40 e penalização de presença 2.0. Mantenha estas predefinições específicas das tarefas distintas; penalizações de presença maiores podem causar mistura de idiomas ou uma ligeira redução de qualidade.

Os limites recomendados de geração são 32,768 tokens para a maioria das perguntas e 81,920 para matemática ou programação invulgarmente complexas. Não são limites rígidos de saída estabelecidos separadamente. Defina explicitamente a forma da resposta final e confira cálculos ou código gerado com as condições fornecidas.

Vídeo e limites substantivos

O exemplo de vídeo suportado utiliza dois fotogramas por segundo por predefinição. As orientações do fabricante para vídeo à escala de horas expandem o orçamento do processador para cerca de 224K tokens de vídeo, para amostragem de maior frequência. Isto exige configuração e consome contexto juntamente com a tarefa e a resposta; não é uma garantia incondicional de duração ou recordação perfeita de eventos. Preserve transições relevantes de cenas e texto pequeno e peça um resultado ligado às provas visíveis. O valor prático é o âmbito conjunto de texto e visão do checkpoint e o modo de resposta selecionável, com um artefacto concreto passível de revisão.

Tarefa prática

Tarefa prática

Exemplo técnico em inglês

Audit a transcribed experiment table

Use this transcribed experiment table: baseline, 100 trials, 12 failures; revision A, 80 trials, 8 failures; revision B, 40 trials, 2 failures. Calculate the observed failure rates and compare them. Explain what these counts establish and what would require additional statistical analysis; do not claim that the smallest observed rate proves the best underlying system.

Resultado esperado

A rate table and a qualified comparison separating observed proportions from unperformed statistical inference.

Verificar o resultado

Each rate uses its own trial count, and the conclusion does not treat unequal sample sizes as equivalent proof.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen/qwen3.5-35b-a3b

qwen/qwen3.5-35b-a3b

Alibaba /qwen/qwen3.5-35b-a3b

Introdução

Qwen3.5-35B-A3B é o modelo de visão e linguagem da Qwen com mistura de especialistas, 35 mil milhões de parâmetros totais e 3 mil milhões ativados. Recebe texto, imagens e vídeo para raciocínio, programação e trabalho assistido por ferramentas, com modos de raciocínio e resposta direta 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
CampoTipoRequisitoValores e limitesPredefinição
CampomodelTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
qwen/qwen3.5-35b-a3b
Predefinição—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObrigatórioValores e limites
Número mínimo de elementos: 1
Predefinição—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObrigatórioValores 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—
Campomessages[].contentTipostring|content_part[]|nullRequisitoOpcionalValores e limitesPredefinição—
Campomessages[].tool_callsTipotool_call[]RequisitoOpcionalValores e limitesPredefinição—
Campomessages[].tool_call_idTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
Aplica-se quando: role=tool; use o ID realmente devolvido
Predefinição—
Campomessages[].nameTipostringRequisitoOpcionalValores e limitesPredefinição—
Campomessages[].reasoning_contentTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
Aplica-se quando: Reintroduza o raciocínio realmente devolvido quando este modelo o utiliza
Predefinição—
Campomessages[].reasoning_detailsTipoobject|arrayRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoOpcionalValores e limites
Mínimo: 1
Depende do modelo
Predefinição—
Campomax_completion_tokensTipointegerRequisitoOpcionalValores e limites
Mínimo: 1
Depende do modelo
Predefinição—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores e limitesPredefiniçãofalse
Campostream_options.include_usageTipobooleanRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CampotemperatureTiponumberRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campotop_pTiponumberRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CampostopTipostring|string[]RequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CampotoolsTipofunction_tool[]RequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campotools[].typeTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
function
Depende do modelo
Predefinição—
Campotools[].function.nameTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
Aplica-se quando: Função fornecida como ferramenta
Predefinição—
Campotools[].function.descriptionTipostringRequisitoOpcionalValores e limitesPredefinição—
Campotools[].function.parametersTipoJSON_schemaRequisitoOpcionalValores e limitesPredefinição—
Campotool_choiceTipostring|objectRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campoparallel_tool_callsTipobooleanRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Camporesponse_formatTipoobjectRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Camporeasoning_effortTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CamporeasoningTipoobjectRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Camposervice_tierTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CampoinstructionsTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
Campo de compatibilidade
Predefinição—
CampofunctionsTipofunction[]RequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campofunction_callTipostring|objectRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campoprompt_cache_optionsTipoobjectRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CampomodalitiesTipostring[]RequisitoOpcionalValores e limites
text
Predefinição—
CampoproviderTipoobjectRequisitoOpcionalValores e limites
Condições: provider.options é rejeitado nesta rota textual Ultra
Predefinição—
Campocache_control.ttlTipostringRequisitoOpcionalValores 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
ParâmetroContrato
Parâmetrocontent_typeContratoapplication/json
ParâmetrorequiredContratomodel, messages
Parâmetromaterial_typesContratotext
ParâmetromessagesContratoLista de mensagens com estrutura role/content
Parâmetrofile_materialContratoDocumento UTF-8 real inserido como texto literal; nenhum ID de ficheiro inferido
Parâmetrooptional_controlsContratostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parâmetrocontrol_scopeContratoEspecífico do modelo; as ferramentas de funções do utilizador diferem das ferramentas alojadas
Parâmetrooutput_modalitiesContratotext
Parâmetrohosted_operationsContratofalse
Parâmetromultimodal_input_bindingContratonull

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.

ConfiguraçãoTabela de tarifasTokens de contexto, mais deTokens de contexto, até ao limite inclusiveCusto
ConfiguraçãoTarifas base dos tokensTabela de tarifasTarifa baseTokens de contexto, mais de—Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superiorCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.00046 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.00366 / 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 pedidoTabela de tarifas—Tokens de contexto, mais de0Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superiorCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.00046 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.00366 / 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 →

Exemplos de pedidos

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKStreaming em Python
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/qwen3.5-35b-a3b", "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
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/qwen3.5-35b-a3b',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"))
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/qwen3.5-35b-a3b',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
CampoTipo
Campochoices[].indexTipointeger
Campochoices[].message.contentTipostring|null
Campochoices[].message.tool_callsTipotool_call[]
Campochoices[].message.reasoning_contentTipostring
Campochoices[].message.reasoning_detailsTipoobject|array
Campochoices[].finish_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Erros e passos seguintes
RespostaCondiçãoPasso seguinte
Resposta400 · invalid_request_errorCondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidosPasso seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação.

Aliases

Aliases do modelo

Ailoot Ultra qwen/qwen3.5-35b-a3b

Aliases dos caminhos dos métodos

Use os caminhos dos métodos indicados acima.

IDs de chamada relacionados

qwen/qwen3.5-35b-a3b

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen/qwen3.5-35b-a3b

qwen/qwen3.5-35b-a3b

Alibaba /qwen/qwen3.5-35b-a3b

Introdução

Qwen3.5-35B-A3B é o modelo de visão e linguagem da Qwen com mistura de especialistas, 35 mil milhões de parâmetros totais e 3 mil milhões ativados. Recebe texto, imagens e vídeo para raciocínio, programação e trabalho assistido por ferramentas, com modos de raciocínio e resposta direta 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
CampoTipoRequisitoValores e limitesPredefinição
CampomodelTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
qwen/qwen3.5-35b-a3b
Predefinição—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObrigatórioValores e limitesPredefinição—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
user, assistant
Predefinição—
Campomessages[].contentTipostringRequisitoObrigatórioValores e limitesPredefinição—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoObrigatórioValores e limitesPredefinição—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores e limitesPredefiniçãofalse
Combinações de materiais de entrada

Texto · Texto UTF-8

Cadeia de caracteres messages[].content

Parâmetros e ciclo de vida do método
ParâmetroContrato
Parâmetrocontent_typeContratoapplication/json
ParâmetrorequiredContratomodel, messages, max_tokens
Parâmetrooptional_controlsContratostream
Parâmetromaterial_typesContratotext
Parâmetrotext_file_materialContratoLeia 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.

ConfiguraçãoTabela de tarifasTokens de contexto, mais deTokens de contexto, até ao limite inclusiveCusto
ConfiguraçãoTarifas base dos tokensTabela de tarifasTarifa baseTokens de contexto, mais de—Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superiorCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.00046 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.00366 / 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 pedidoTabela de tarifas—Tokens de contexto, mais de0Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superiorCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.00046 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.00366 / 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 →

Exemplos de pedidos

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Corpo JSON mínimo completocurl · use o seu documento UTF-8Python · guarde o resultado completo
{
  "model": "qwen/qwen3.5-35b-a3b",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
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/qwen3.5-35b-a3b', '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
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/qwen3.5-35b-a3b', '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
CampoTipo
CampoidTipostring
CampomodelTipostring
Campocontent[]Tipotext|thinking|tool_use|other content block
Campostop_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Erros e passos seguintes
RespostaCondiçãoPasso seguinte
Resposta400 · invalid_request_errorCondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidosPasso seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação.

Aliases

Aliases do modelo

Ailoot Ultra qwen/qwen3.5-35b-a3b

Aliases dos caminhos dos métodos

Use os caminhos dos métodos indicados acima.

IDs de chamada relacionados

qwen/qwen3.5-35b-a3b

FAQ · Qwen: Qwen3.5-35B-A3B
Que entradas e resultados estão disponíveis?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3.5-35b-a3b: text → text

POST /v1/messages · qwen/qwen3.5-35b-a3b: text → json, sse

Que campos utiliza o pedido?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3.5-35b-a3b: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · qwen/qwen3.5-35b-a3b: model, messages, max_tokens, stream

Que limites se aplicam?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3.5-35b-a3b: messages.min_items: 1

Mais detalhes

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 · Ver preços dos modelos

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 · Oferta e contrato de licença