O instantâneo fixo Plus de 20 de abril
Qwen3.5 Plus 2026-04-20 é o instantâneo de 20 de abril de 2026 da família nativa de visão e linguagem Plus da Qwen. O aviso de publicação do fabricante identifica uma melhoria substancial na programação com agentes face ao instantâneo de 15 de fevereiro, juntamente com maior eficiência de inferência e manutenção das capacidades de conhecimento, raciocínio e contexto longo. Mantenha esta edição datada distinta de um nome Plus que evolui e do checkpoint aberto Qwen3.5-397B-A17B.
A família recebe texto com imagens ou vídeo e produz resultados textuais. Esse âmbito suporta uma tarefa de desenvolvimento informada por uma captura de ecrã, uma pergunta sobre um diagrama técnico ou uma explicação documental. O nome do instantâneo não estabelece, por si só, a contagem de parâmetros, os especialistas ativados nem a arquitetura exata do checkpoint aberto, pelo que esses valores não são aqui atribuídos a esta edição.
Programação com agentes
A principal alteração da versão é programação mais capaz num fluxo de agente. Forneça os requisitos do projeto, ficheiros ou excertos relevantes, comportamento existente e artefacto esperado na conclusão. Numa tarefa de captura de ecrã para interface, inclua a referência visual e as restrições funcionais e peça código-fonte editável com uma explicação do comportamento pretendido. Numa alteração de repositório, identifique a funcionalidade afetada e a entrada que demonstra o problema e peça um patch e as verificações necessárias para o avaliar.
Um fluxo de programação de várias etapas beneficia de retorno real: resultados de inspeção, erros observados e conclusões de revisão podem ser devolvidos ao modelo à medida que o trabalho avança. A aplicação controla as ferramentas e executa as ações permitidas. Peça um relatório do que foi proposto, do que foi observado e do que continua por resolver.
Conhecimento e raciocínio
O fabricante afirma que o instantâneo conserva conhecimento e raciocínio fortes enquanto melhora o trabalho de agentes. Numa tarefa analítica, separe os factos das fontes dos pressupostos e especifique a conclusão procurada. Peça passagens, valores ou identificadores de código de suporte para que o resultado possa ser verificado. Num relatório profissional, forneça o material relevante e as secções desejadas, em vez de esperar que o modelo conheça o contexto em falta de um projeto privado.
A família Qwen3.5 Plus está documentada como raciocínio híbrido, com raciocínio ativo por predefinição. O fluxo da família pode produzir uma resposta direta quando o raciocínio é desativado, tratando separadamente o raciocínio e o conteúdo da resposta final. A interface do instantâneo exato de abril deve utilizar os seus próprios controlos documentados; uma descrição do modo da família não promete que todas as aplicações exponham um parâmetro específico.
Trabalho de contexto longo
A tabela dedicada ao instantâneo de 20 de abril da Alibaba indica contexto de 1,000,000 tokens, entrada máxima de 991,808 tokens para respostas diretas ou 983,616 para raciocínio e saída máxima de 65,536 em ambos os modos. Não transfira os valores de contexto nativo ou estendido do checkpoint aberto Qwen3.5 para um limite rígido deste instantâneo Plus. Prepare uma entrada longa com fronteiras documentais, identificadores de páginas, caminhos de código e definições necessárias à tarefa.
Um pedido útil pode pedir uma tabela de requisitos e respetiva implementação, uma comparação documental ou um relatório que identifique as provas de cada conclusão. Exclua material sem relação do pedido e deixe espaço para a resposta. A capacidade de contexto longo ajuda a reunir mais provas; não garante recordação completa nem substitui uma pergunta clara.
Preparação de tarefas ao estilo de produção
O fabricante posiciona esta edição para agentes complexos, fluxos de programação e utilização orientada para volume de processamento. Defina o resultado observável da tarefa: ficheiros a produzir, comportamento a implementar ou conclusões a explicar. Quando existirem ferramentas ligadas, distinga os resultados reais devolvidos das propostas textuais do modelo. Defina o formato final para que o artefacto possa passar para um fluxo de revisão ou aplicação, verificando separadamente sintaxe e conteúdo.
A tabela dedicada ao instantâneo indica chamadas de funções, saídas estruturadas, pesquisa na Web, completamento de prefixos e cache de contexto; inferência em lote e ajuste fino não são suportados. São características do fluxo do produtor, e os limites de ficheiros multimédia continuam a ser uma especificação separada. Um pedido de texto com estrutura JSON, execução de código ou recuperação de fontes deve, por isso, continuar a ser um fluxo solicitado em vez de uma garantia nativa presumida. A melhoria descrita pelo fabricante é qualitativa; não deve tornar-se uma promessa irrestrita de latência ou volume de processamento.
Limites práticos
Mantenha a edição Plus datada exata e o material de origem com o resultado ao comparar revisões posteriores. Confira código gerado, cálculos e pormenores visuais extraídos com a fonte fornecida e comunique explicitamente provas por resolver. O resultado útil é um artefacto textual concreto ligado aos requisitos da tarefa, mantendo explícitos a identidade Plus datada exata e os limites de entrada, saída e ferramentas documentados pelo produtor.
", "aboutText": "O instantâneo fixo Plus de 20 de abril\n\nQwen3.5 Plus 2026-04-20 é o instantâneo de 20 de abril de 2026 da família nativa de visão e linguagem Plus da Qwen. O aviso de publicação do fabricante identifica uma melhoria substancial na programação com agentes face ao instantâneo de 15 de fevereiro, juntamente com maior eficiência de inferência e manutenção das capacidades de conhecimento, raciocínio e contexto longo. Mantenha esta edição datada distinta de um nome Plus que evolui e do checkpoint aberto Qwen3.5-397B-A17B.\n\nA família recebe texto com imagens ou vídeo e produz resultados textuais. Esse âmbito suporta uma tarefa de desenvolvimento informada por uma captura de ecrã, uma pergunta sobre um diagrama técnico ou uma explicação documental. O nome do instantâneo não estabelece, por si só, a contagem de parâmetros, os especialistas ativados nem a arquitetura exata do checkpoint aberto, pelo que esses valores não são aqui atribuídos a esta edição.\n\nProgramação com agentes\n\nA principal alteração da versão é programação mais capaz num fluxo de agente. Forneça os requisitos do projeto, ficheiros ou excertos relevantes, comportamento existente e artefacto esperado na conclusão. Numa tarefa de captura de ecrã para interface, inclua a referência visual e as restrições funcionais e peça código-fonte editável com uma explicação do comportamento pretendido. Numa alteração de repositório, identifique a funcionalidade afetada e a entrada que demonstra o problema e peça um patch e as verificações necessárias para o avaliar.\n\nUm fluxo de programação de várias etapas beneficia de retorno real: resultados de inspeção, erros observados e conclusões de revisão podem ser devolvidos ao modelo à medida que o trabalho avança. A aplicação controla as ferramentas e executa as ações permitidas. Peça um relatório do que foi proposto, do que foi observado e do que continua por resolver.\n\nConhecimento e raciocínio\n\nO fabricante afirma que o instantâneo conserva conhecimento e raciocínio fortes enquanto melhora o trabalho de agentes. Numa tarefa analítica, separe os factos das fontes dos pressupostos e especifique a conclusão procurada. Peça passagens, valores ou identificadores de código de suporte para que o resultado possa ser verificado. Num relatório profissional, forneça o material relevante e as secções desejadas, em vez de esperar que o modelo conheça o contexto em falta de um projeto privado.\n\nA família Qwen3.5 Plus está documentada como raciocínio híbrido, com raciocínio ativo por predefinição. O fluxo da família pode produzir uma resposta direta quando o raciocínio é desativado, tratando separadamente o raciocínio e o conteúdo da resposta final. 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A capacidade de contexto longo ajuda a reunir mais provas; não garante recordação completa nem substitui uma pergunta clara.\n\nPreparação de tarefas ao estilo de produção\n\nO fabricante posiciona esta edição para agentes complexos, fluxos de programação e utilização orientada para volume de processamento. Defina o resultado observável da tarefa: ficheiros a produzir, comportamento a implementar ou conclusões a explicar. Quando existirem ferramentas ligadas, distinga os resultados reais devolvidos das propostas textuais do modelo. Defina o formato final para que o artefacto possa passar para um fluxo de revisão ou aplicação, verificando separadamente sintaxe e conteúdo.\n\nA tabela dedicada ao instantâneo indica chamadas de funções, saídas estruturadas, pesquisa na Web, completamento de prefixos e cache de contexto; inferência em lote e ajuste fino não são suportados. São características do fluxo do produtor, e os limites de ficheiros multimédia continuam a ser uma especificação separada. Um pedido de texto com estrutura JSON, execução de código ou recuperação de fontes deve, por isso, continuar a ser um fluxo solicitado em vez de uma garantia nativa presumida. A melhoria descrita pelo fabricante é qualitativa; não deve tornar-se uma promessa irrestrita de latência ou volume de processamento.\n\nLimites práticos\n\nMantenha a edição Plus datada exata e o material de origem com o resultado ao comparar revisões posteriores. Confira código gerado, cálculos e pormenores visuais extraídos com a fonte fornecida e comunique explicitamente provas por resolver. O resultado útil é um artefacto textual concreto ligado aos requisitos da tarefa, mantendo explícitos a identidade Plus datada exata e os limites de entrada, saída e ferramentas documentados pelo produtor.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Exemplo técnico em inglês
Repair an asynchronous search race\n\nA search field calls fetchResults(query).then(render) after each keystroke. Results for an older query sometimes arrive after the latest query and overwrite the screen. Propose a focused JavaScript change that renders only the newest request's result. Preserve the existing fetchResults and render interfaces, handle request failures and describe a reversed-response-order test.A code proposal, a brief request-order explanation and a deterministic out-of-order response test.Check an older response cannot overwrite the latest result, including after a failed newer request.qwen/qwen3.5-plus-20260420Qwen3.5 Plus 2026-04-20 é o instantâneo fixo de 20 de abril do modelo Plus de visão e linguagem da Qwen. O fabricante destaca melhor programação com agentes, mantendo raciocínio, conhecimento e trabalho de contexto longo, para tarefas complexas que combinem texto ou material visual fornecido com um entregável concreto.
Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.
O instantâneo fixo Plus de 20 de abril
Qwen3.5 Plus 2026-04-20 é o instantâneo de 20 de abril de 2026 da família nativa de visão e linguagem Plus da Qwen. O aviso de publicação do fabricante identifica uma melhoria substancial na programação com agentes face ao instantâneo de 15 de fevereiro, juntamente com maior eficiência de inferência e manutenção das capacidades de conhecimento, raciocínio e contexto longo. Mantenha esta edição datada distinta de um nome Plus que evolui e do checkpoint aberto Qwen3.5-397B-A17B.
A família recebe texto com imagens ou vídeo e produz resultados textuais. Esse âmbito suporta uma tarefa de desenvolvimento informada por uma captura de ecrã, uma pergunta sobre um diagrama técnico ou uma explicação documental. O nome do instantâneo não estabelece, por si só, a contagem de parâmetros, os especialistas ativados nem a arquitetura exata do checkpoint aberto, pelo que esses valores não são aqui atribuídos a esta edição.
Programação com agentes
A principal alteração da versão é programação mais capaz num fluxo de agente. Forneça os requisitos do projeto, ficheiros ou excertos relevantes, comportamento existente e artefacto esperado na conclusão. Numa tarefa de captura de ecrã para interface, inclua a referência visual e as restrições funcionais e peça código-fonte editável com uma explicação do comportamento pretendido. Numa alteração de repositório, identifique a funcionalidade afetada e a entrada que demonstra o problema e peça um patch e as verificações necessárias para o avaliar.
Um fluxo de programação de várias etapas beneficia de retorno real: resultados de inspeção, erros observados e conclusões de revisão podem ser devolvidos ao modelo à medida que o trabalho avança. A aplicação controla as ferramentas e executa as ações permitidas. Peça um relatório do que foi proposto, do que foi observado e do que continua por resolver.
Conhecimento e raciocínio
O fabricante afirma que o instantâneo conserva conhecimento e raciocínio fortes enquanto melhora o trabalho de agentes. Numa tarefa analítica, separe os factos das fontes dos pressupostos e especifique a conclusão procurada. Peça passagens, valores ou identificadores de código de suporte para que o resultado possa ser verificado. Num relatório profissional, forneça o material relevante e as secções desejadas, em vez de esperar que o modelo conheça o contexto em falta de um projeto privado.
A família Qwen3.5 Plus está documentada como raciocínio híbrido, com raciocínio ativo por predefinição. O fluxo da família pode produzir uma resposta direta quando o raciocínio é desativado, tratando separadamente o raciocínio e o conteúdo da resposta final. A interface do instantâneo exato de abril deve utilizar os seus próprios controlos documentados; uma descrição do modo da família não promete que todas as aplicações exponham um parâmetro específico.
Trabalho de contexto longo
A tabela dedicada ao instantâneo de 20 de abril da Alibaba indica contexto de 1,000,000 tokens, entrada máxima de 991,808 tokens para respostas diretas ou 983,616 para raciocínio e saída máxima de 65,536 em ambos os modos. Não transfira os valores de contexto nativo ou estendido do checkpoint aberto Qwen3.5 para um limite rígido deste instantâneo Plus. Prepare uma entrada longa com fronteiras documentais, identificadores de páginas, caminhos de código e definições necessárias à tarefa.
Um pedido útil pode pedir uma tabela de requisitos e respetiva implementação, uma comparação documental ou um relatório que identifique as provas de cada conclusão. Exclua material sem relação do pedido e deixe espaço para a resposta. A capacidade de contexto longo ajuda a reunir mais provas; não garante recordação completa nem substitui uma pergunta clara.
Preparação de tarefas ao estilo de produção
O fabricante posiciona esta edição para agentes complexos, fluxos de programação e utilização orientada para volume de processamento. Defina o resultado observável da tarefa: ficheiros a produzir, comportamento a implementar ou conclusões a explicar. Quando existirem ferramentas ligadas, distinga os resultados reais devolvidos das propostas textuais do modelo. Defina o formato final para que o artefacto possa passar para um fluxo de revisão ou aplicação, verificando separadamente sintaxe e conteúdo.
A tabela dedicada ao instantâneo indica chamadas de funções, saídas estruturadas, pesquisa na Web, completamento de prefixos e cache de contexto; inferência em lote e ajuste fino não são suportados. São características do fluxo do produtor, e os limites de ficheiros multimédia continuam a ser uma especificação separada. Um pedido de texto com estrutura JSON, execução de código ou recuperação de fontes deve, por isso, continuar a ser um fluxo solicitado em vez de uma garantia nativa presumida. A melhoria descrita pelo fabricante é qualitativa; não deve tornar-se uma promessa irrestrita de latência ou volume de processamento.
Limites práticos
Mantenha a edição Plus datada exata e o material de origem com o resultado ao comparar revisões posteriores. Confira código gerado, cálculos e pormenores visuais extraídos com a fonte fornecida e comunique explicitamente provas por resolver. O resultado útil é um artefacto textual concreto ligado aos requisitos da tarefa, mantendo explícitos a identidade Plus datada exata e os limites de entrada, saída e ferramentas documentados pelo produtor.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites qwen/qwen3.5-plus-20260420 | Predefinição— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObrigatório | Valores e limites Número mínimo de elementos: 1 | Predefinição— |
Campomessages[].role | Tipostring | 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— |
Campomessages[].content | Tipostring|content_part[]|null | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campomessages[].tool_calls | Tipotool_call[] | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campomessages[].tool_call_id | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: role=tool; use o ID realmente devolvido | Predefinição— |
Campomessages[].name | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campomessages[].reasoning_content | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: Reintroduza o raciocínio realmente devolvido quando este modelo o utiliza | Predefinição— |
Campomessages[].reasoning_details | Tipoobject|array | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse |
Campostream_options.include_usage | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campostop | Tipostring|string[] | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campotools | Tipofunction_tool[] | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campotools[].type | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites function Depende do modelo | Predefinição— |
Campotools[].function.name | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites Aplica-se quando: Função fornecida como ferramenta | Predefinição— |
Campotools[].function.description | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campotools[].function.parameters | TipoJSON_schema | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campotool_choice | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campoparallel_tool_calls | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Camporesponse_format | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Camporeasoning_effort | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Camporeasoning | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campoinstructions | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Campo de compatibilidade | Predefinição— |
Campofunctions | Tipofunction[] | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campofunction_call | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campoprompt_cache_options | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campomodalities | Tipostring[] | RequisitoOpcional | Valores e limites text | Predefinição— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: provider.options é rejeitado nesta rota textual Ultra | Predefinição— |
Campocache_control.ttl | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: 1h é rejeitado nos locais efetivos da cache de prompts | Predefinição— |
Texto · Texto UTF8
messages[].content
| Parâmetro | Contrato |
|---|---|
Parâmetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parâmetrorequired | Contratomodel, messages |
Parâmetromaterial_types | Contratotext |
Parâmetromessages | ContratoLista de mensagens com estrutura role/content |
Parâmetrofile_material | ContratoDocumento UTF-8 real inserido como texto literal; nenhum ID de ficheiro inferido |
Parâmetrooptional_controls | Contratostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parâmetrocontrol_scope | ContratoEspecífico do modelo; as ferramentas de funções do utilizador diferem das ferramentas alojadas |
Parâmetrooutput_modalities | Contratotext |
Parâmetrohosted_operations | Contratofalse |
Parâmetromultimodal_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.
As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.
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 $0.0006 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.0036 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0.00075 / 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 inclusive256 000 | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.0006 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.0036 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0.00075 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
| ConfiguraçãoEscalão 2 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de256 000 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.00075 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.0045 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0.0009375 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
set -eu\n: "${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-20260420", "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-20260420',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-20260420',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 ou SSE
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.
Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| 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. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3.5-plus-20260420
Use os caminhos dos métodos indicados acima.
qwen/qwen3.5-plus-20260420Qwen3.5 Plus 2026-04-20 é o instantâneo fixo de 20 de abril do modelo Plus de visão e linguagem da Qwen. O fabricante destaca melhor programação com agentes, mantendo raciocínio, conhecimento e trabalho de contexto longo, para tarefas complexas que combinem texto ou material visual fornecido com um entregável concreto.
Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.
O instantâneo fixo Plus de 20 de abril
Qwen3.5 Plus 2026-04-20 é o instantâneo de 20 de abril de 2026 da família nativa de visão e linguagem Plus da Qwen. O aviso de publicação do fabricante identifica uma melhoria substancial na programação com agentes face ao instantâneo de 15 de fevereiro, juntamente com maior eficiência de inferência e manutenção das capacidades de conhecimento, raciocínio e contexto longo. Mantenha esta edição datada distinta de um nome Plus que evolui e do checkpoint aberto Qwen3.5-397B-A17B.
A família recebe texto com imagens ou vídeo e produz resultados textuais. Esse âmbito suporta uma tarefa de desenvolvimento informada por uma captura de ecrã, uma pergunta sobre um diagrama técnico ou uma explicação documental. O nome do instantâneo não estabelece, por si só, a contagem de parâmetros, os especialistas ativados nem a arquitetura exata do checkpoint aberto, pelo que esses valores não são aqui atribuídos a esta edição.
Programação com agentes
A principal alteração da versão é programação mais capaz num fluxo de agente. Forneça os requisitos do projeto, ficheiros ou excertos relevantes, comportamento existente e artefacto esperado na conclusão. Numa tarefa de captura de ecrã para interface, inclua a referência visual e as restrições funcionais e peça código-fonte editável com uma explicação do comportamento pretendido. Numa alteração de repositório, identifique a funcionalidade afetada e a entrada que demonstra o problema e peça um patch e as verificações necessárias para o avaliar.
Um fluxo de programação de várias etapas beneficia de retorno real: resultados de inspeção, erros observados e conclusões de revisão podem ser devolvidos ao modelo à medida que o trabalho avança. A aplicação controla as ferramentas e executa as ações permitidas. Peça um relatório do que foi proposto, do que foi observado e do que continua por resolver.
Conhecimento e raciocínio
O fabricante afirma que o instantâneo conserva conhecimento e raciocínio fortes enquanto melhora o trabalho de agentes. Numa tarefa analítica, separe os factos das fontes dos pressupostos e especifique a conclusão procurada. Peça passagens, valores ou identificadores de código de suporte para que o resultado possa ser verificado. Num relatório profissional, forneça o material relevante e as secções desejadas, em vez de esperar que o modelo conheça o contexto em falta de um projeto privado.
A família Qwen3.5 Plus está documentada como raciocínio híbrido, com raciocínio ativo por predefinição. O fluxo da família pode produzir uma resposta direta quando o raciocínio é desativado, tratando separadamente o raciocínio e o conteúdo da resposta final. A interface do instantâneo exato de abril deve utilizar os seus próprios controlos documentados; uma descrição do modo da família não promete que todas as aplicações exponham um parâmetro específico.
Trabalho de contexto longo
A tabela dedicada ao instantâneo de 20 de abril da Alibaba indica contexto de 1,000,000 tokens, entrada máxima de 991,808 tokens para respostas diretas ou 983,616 para raciocínio e saída máxima de 65,536 em ambos os modos. Não transfira os valores de contexto nativo ou estendido do checkpoint aberto Qwen3.5 para um limite rígido deste instantâneo Plus. Prepare uma entrada longa com fronteiras documentais, identificadores de páginas, caminhos de código e definições necessárias à tarefa.
Um pedido útil pode pedir uma tabela de requisitos e respetiva implementação, uma comparação documental ou um relatório que identifique as provas de cada conclusão. Exclua material sem relação do pedido e deixe espaço para a resposta. A capacidade de contexto longo ajuda a reunir mais provas; não garante recordação completa nem substitui uma pergunta clara.
Preparação de tarefas ao estilo de produção
O fabricante posiciona esta edição para agentes complexos, fluxos de programação e utilização orientada para volume de processamento. Defina o resultado observável da tarefa: ficheiros a produzir, comportamento a implementar ou conclusões a explicar. Quando existirem ferramentas ligadas, distinga os resultados reais devolvidos das propostas textuais do modelo. Defina o formato final para que o artefacto possa passar para um fluxo de revisão ou aplicação, verificando separadamente sintaxe e conteúdo.
A tabela dedicada ao instantâneo indica chamadas de funções, saídas estruturadas, pesquisa na Web, completamento de prefixos e cache de contexto; inferência em lote e ajuste fino não são suportados. São características do fluxo do produtor, e os limites de ficheiros multimédia continuam a ser uma especificação separada. Um pedido de texto com estrutura JSON, execução de código ou recuperação de fontes deve, por isso, continuar a ser um fluxo solicitado em vez de uma garantia nativa presumida. A melhoria descrita pelo fabricante é qualitativa; não deve tornar-se uma promessa irrestrita de latência ou volume de processamento.
Limites práticos
Mantenha a edição Plus datada exata e o material de origem com o resultado ao comparar revisões posteriores. Confira código gerado, cálculos e pormenores visuais extraídos com a fonte fornecida e comunique explicitamente provas por resolver. O resultado útil é um artefacto textual concreto ligado aos requisitos da tarefa, mantendo explícitos a identidade Plus datada exata e os limites de entrada, saída e ferramentas documentados pelo produtor.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites qwen/qwen3.5-plus-20260420 | Predefinição— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites user, assistant | Predefinição— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse |
Texto · Texto UTF-8
Cadeia de caracteres messages[].content
| Parâmetro | Contrato |
|---|---|
Parâmetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parâmetrorequired | Contratomodel, messages, max_tokens |
Parâmetrooptional_controls | Contratostream |
Parâmetromaterial_types | Contratotext |
Parâmetrotext_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
As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.
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 $0.0006 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.0036 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0.00075 / 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 inclusive256 000 | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.0006 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.0036 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0.00075 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
| ConfiguraçãoEscalão 2 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de256 000 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.00075 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.0045 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0.0009375 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
{\n "model": "qwen/qwen3.5-plus-20260420",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-20260420', '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-20260420', '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 ou SSE
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.
Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| 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. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3.5-plus-20260420
Use os caminhos dos métodos indicados acima.
Exemplo técnico em inglês
Repair an asynchronous search race\n\nA search field calls fetchResults(query).then(render) after each keystroke. Results for an older query sometimes arrive after the latest query and overwrite the screen. Propose a focused JavaScript change that renders only the newest request's result. Preserve the existing fetchResults and render interfaces, handle request failures and describe a reversed-response-order test.A code proposal, a brief request-order explanation and a deterministic out-of-order response test.Check an older response cannot overwrite the latest result, including after a failed newer request.