A família Qwen3.6 Plus
Qwen3.6 Plus é uma família nativa de modelos de visão e linguagem para programação e trabalho multimodal. A versão do fabricante destaca melhorias na programação com agentes, na programação de front-end e no desenvolvimento apoiado por informação visual, juntamente com reconhecimento geral de objetos, OCR e localização de objetos. A sua saída útil é texto: uma explicação, uma proposta de código, informação extraída ou um relatório ligado às provas fornecidas.
A versão oficial apresenta qwen3.6-plus e qwen3.6-plus-2026-04-02. Este registo mantém a identidade solicitada da família Plus, em vez de a converter numa versão fixa. A descrição da família não a identifica como o ponto de controlo aberto Qwen3.6-35B-A3B nem atribui a Plus as contagens de especialistas, os pesos ou os limites numéricos de contexto desse ponto de controlo.
Programação com agentes e de front-end
Para uma tarefa de front-end, forneça a referência visual, os requisitos funcionais e o código existente relevante. Descreva os estados, as interações e os ficheiros de saída esperados na conclusão. Peça código-fonte editável e uma explicação separada de como o comportamento proposto satisfaz os requisitos. Para uma tarefa de repositório, forneça os módulos relevantes e uma entrada que demonstre o problema; depois, peça as alterações afetadas e as verificações necessárias para as rever.
Um agente de programação pode usar informação real do ambiente ligado: resultados de inspeção, erros observados ou conclusões de revisão podem orientar o passo seguinte. Indique o objetivo e as ações permitidas e peça ao modelo que distinga uma proposta de um resultado executado.
Reconhecimento visual, OCR e localização
A versão documenta melhorias no reconhecimento de objetos, na leitura de texto visual e na localização de objetos. Forneça uma imagem nítida com uma pergunta concreta e identifique o objeto ou os campos pretendidos. Para uma página, peça campos identificados com referências de suporte à página ou à região. Para uma interface, pergunte que elemento visível corresponde ao objetivo do utilizador. Mantenha explícita a convenção de coordenadas da aplicação se esta consumir um resultado de localização.
O âmbito de visão e linguagem da família combina texto com imagens ou vídeo e produz respostas textuais. Identifique as entradas visuais separadas e preserve a ordem e a temporização do vídeo quando a pergunta depender de uma sequência. Um objeto localizado ou um resultado OCR plausível deve ser conferido com o material original; essas capacidades não garantem contagem exata, transcrição perfeitamente legível ou medições físicas calibradas.
Pensamento e continuidade do raciocínio
O guia de modos do fabricante apresenta Qwen3.6 Plus como pensamento híbrido, com pensamento ativado por predefinição. O fluxo híbrido documentado pode produzir uma resposta direta quando o pensamento está desativado. Mantenha o conteúdo de raciocínio e o resultado final separados quando a interface escolhida fornecer ambos. Selecione um formato final claro, como código, uma tabela de provas ou uma conclusão concisa, para que uma explicação mais longa não oculte a entrega.
A família Qwen3.6 introduz também a preservação do raciocínio histórico para trabalho iterativo. Essa capacidade de família é útil quando decisões anteriores continuam relevantes após novas observações; o contrato exato de controlo de Plus deve seguir a sua própria interface. Não deve herdar o valor predefinido ou o contentor de parâmetros de um ponto de controlo aberto sem documentação explícita.
Ferramentas e material longo
A descrição do agente de programação da família envolve ferramentas e informação do ambiente. Uma aplicação fornece as ferramentas reais, executa as operações permitidas e devolve as respetivas observações ao modelo. Uma tarefa pode pedir um relatório que ligue cada conclusão a uma passagem documental, a um identificador de código ou a um elemento visível. O suporte de ferramentas num fluxo ligado não estabelece, por si só, acesso integrado a fontes atuais ou a um ambiente de execução em todas as interfaces. O fabricante apresenta chamadas de função, saídas estruturadas, pesquisa Web, conclusão de prefixo e cache de contexto. A inferência em lote é suportada para o alias de Pequim e não suportada nas outras regiões apresentadas; a afinação não é suportada. O fabricante descreve o alias como funcionalmente equivalente à versão de 2 de abril, enquanto a tabela separada da versão exclui cache e inferência em lote.
A tabela Plus dedicada da Alibaba indica um contexto de 1,000,000 tokens, uma entrada máxima de 991,808 tokens para respostas diretas ou de 983,616 para pensamento, uma saída máxima de 65,536 em qualquer modo e um limite separado de cadeia de raciocínio de 81,920 tokens. Preserve os limites dos documentos e os caminhos de código relevantes numa entrada longa, remova provas sem relação com a tarefa e reserve espaço para a resposta exigida. Não copie os valores de contexto nativo ou alargado do modelo aberto 35B-A3B para um limite universal desta família.
Resultado prático e limites
As saídas úteis incluem uma proposta de implementação apoiada numa captura de ecrã, uma explicação de alteração num repositório ou uma tabela de campos documentais com provas de suporte. Um pedido de texto com estrutura JSON não estabelece um contrato de esquema imposto, e um comando proposto não é uma ação executada. Confira o texto extraído, as localizações visuais e o código gerado com a fonte fornecida. Preserve a identidade Plus e mantenha explícitos o alias ou a edição datada escolhidos, os limites documentados do produtor e os resultados devolvidos pelas ferramentas ao rever o resultado.
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A descrição da família não a identifica como o ponto de controlo aberto Qwen3.6-35B-A3B nem atribui a Plus as contagens de especialistas, os pesos ou os limites numéricos de contexto desse ponto de controlo.\n\nProgramação com agentes e de front-end\n\nPara uma tarefa de front-end, forneça a referência visual, os requisitos funcionais e o código existente relevante. Descreva os estados, as interações e os ficheiros de saída esperados na conclusão. Peça código-fonte editável e uma explicação separada de como o comportamento proposto satisfaz os requisitos. Para uma tarefa de repositório, forneça os módulos relevantes e uma entrada que demonstre o problema; depois, peça as alterações afetadas e as verificações necessárias para as rever.\n\nUm agente de programação pode usar informação real do ambiente ligado: resultados de inspeção, erros observados ou conclusões de revisão podem orientar o passo seguinte. 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Um objeto localizado ou um resultado OCR plausível deve ser conferido com o material original; essas capacidades não garantem contagem exata, transcrição perfeitamente legível ou medições físicas calibradas.\n\nPensamento e continuidade do raciocínio\n\nO guia de modos do fabricante apresenta Qwen3.6 Plus como pensamento híbrido, com pensamento ativado por predefinição. O fluxo híbrido documentado pode produzir uma resposta direta quando o pensamento está desativado. Mantenha o conteúdo de raciocínio e o resultado final separados quando a interface escolhida fornecer ambos. Selecione um formato final claro, como código, uma tabela de provas ou uma conclusão concisa, para que uma explicação mais longa não oculte a entrega.\n\nA família Qwen3.6 introduz também a preservação do raciocínio histórico para trabalho iterativo. Essa capacidade de família é útil quando decisões anteriores continuam relevantes após novas observações; o contrato exato de controlo de Plus deve seguir a sua própria interface. Não deve herdar o valor predefinido ou o contentor de parâmetros de um ponto de controlo aberto sem documentação explícita.\n\nFerramentas e material longo\n\nA descrição do agente de programação da família envolve ferramentas e informação do ambiente. Uma aplicação fornece as ferramentas reais, executa as operações permitidas e devolve as respetivas observações ao modelo. Uma tarefa pode pedir um relatório que ligue cada conclusão a uma passagem documental, a um identificador de código ou a um elemento visível. O suporte de ferramentas num fluxo ligado não estabelece, por si só, acesso integrado a fontes atuais ou a um ambiente de execução em todas as interfaces. O fabricante apresenta chamadas de função, saídas estruturadas, pesquisa Web, conclusão de prefixo e cache de contexto. A inferência em lote é suportada para o alias de Pequim e não suportada nas outras regiões apresentadas; a afinação não é suportada. O fabricante descreve o alias como funcionalmente equivalente à versão de 2 de abril, enquanto a tabela separada da versão exclui cache e inferência em lote.\n\nA tabela Plus dedicada da Alibaba indica um contexto de 1,000,000 tokens, uma entrada máxima de 991,808 tokens para respostas diretas ou de 983,616 para pensamento, uma saída máxima de 65,536 em qualquer modo e um limite separado de cadeia de raciocínio de 81,920 tokens. Preserve os limites dos documentos e os caminhos de código relevantes numa entrada longa, remova provas sem relação com a tarefa e reserve espaço para a resposta exigida. Não copie os valores de contexto nativo ou alargado do modelo aberto 35B-A3B para um limite universal desta família.\n\nResultado prático e limites\n\nAs saídas úteis incluem uma proposta de implementação apoiada numa captura de ecrã, uma explicação de alteração num repositório ou uma tabela de campos documentais com provas de suporte. Um pedido de texto com estrutura JSON não estabelece um contrato de esquema imposto, e um comando proposto não é uma ação executada. Confira o texto extraído, as localizações visuais e o código gerado com a fonte fornecida. Preserve a identidade Plus e mantenha explícitos o alias ou a edição datada escolhidos, os limites documentados do produtor e os resultados devolvidos pelas ferramentas ao rever o resultado.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Exemplo técnico em inglês
Repair keyboard access to a disclosure\n\nA disclosure uses a clickable div to toggle its details panel. Provide a small HTML/JavaScript replacement using a native button, preserving the label 'Delivery details'. The button must expose expanded state, control the panel and work with standard keyboard activation. Include a short review checklist for closed and open states without claiming a rendered result.A bounded disclosure component proposal with synchronized expanded state and a two-state checklist.The control is a button, its expanded value matches panel visibility and its label remains unchanged.qwen/qwen3.6-plusQwen3.6 Plus é a família de visão e linguagem da Qwen para texto, imagens e vídeo, com melhorias na programação com agentes e de front-end, reconhecimento de objetos, OCR e localização. Devolve texto e suporta o fluxo de pensamento híbrido da família Plus para tarefas fundamentadas no material de projeto ou visual fornecido.
Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.
A família Qwen3.6 Plus
Qwen3.6 Plus é uma família nativa de modelos de visão e linguagem para programação e trabalho multimodal. A versão do fabricante destaca melhorias na programação com agentes, na programação de front-end e no desenvolvimento apoiado por informação visual, juntamente com reconhecimento geral de objetos, OCR e localização de objetos. A sua saída útil é texto: uma explicação, uma proposta de código, informação extraída ou um relatório ligado às provas fornecidas.
A versão oficial apresenta qwen3.6-plus e qwen3.6-plus-2026-04-02. Este registo mantém a identidade solicitada da família Plus, em vez de a converter numa versão fixa. A descrição da família não a identifica como o ponto de controlo aberto Qwen3.6-35B-A3B nem atribui a Plus as contagens de especialistas, os pesos ou os limites numéricos de contexto desse ponto de controlo.
Programação com agentes e de front-end
Para uma tarefa de front-end, forneça a referência visual, os requisitos funcionais e o código existente relevante. Descreva os estados, as interações e os ficheiros de saída esperados na conclusão. Peça código-fonte editável e uma explicação separada de como o comportamento proposto satisfaz os requisitos. Para uma tarefa de repositório, forneça os módulos relevantes e uma entrada que demonstre o problema; depois, peça as alterações afetadas e as verificações necessárias para as rever.
Um agente de programação pode usar informação real do ambiente ligado: resultados de inspeção, erros observados ou conclusões de revisão podem orientar o passo seguinte. Indique o objetivo e as ações permitidas e peça ao modelo que distinga uma proposta de um resultado executado.
Reconhecimento visual, OCR e localização
A versão documenta melhorias no reconhecimento de objetos, na leitura de texto visual e na localização de objetos. Forneça uma imagem nítida com uma pergunta concreta e identifique o objeto ou os campos pretendidos. Para uma página, peça campos identificados com referências de suporte à página ou à região. Para uma interface, pergunte que elemento visível corresponde ao objetivo do utilizador. Mantenha explícita a convenção de coordenadas da aplicação se esta consumir um resultado de localização.
O âmbito de visão e linguagem da família combina texto com imagens ou vídeo e produz respostas textuais. Identifique as entradas visuais separadas e preserve a ordem e a temporização do vídeo quando a pergunta depender de uma sequência. Um objeto localizado ou um resultado OCR plausível deve ser conferido com o material original; essas capacidades não garantem contagem exata, transcrição perfeitamente legível ou medições físicas calibradas.
Pensamento e continuidade do raciocínio
O guia de modos do fabricante apresenta Qwen3.6 Plus como pensamento híbrido, com pensamento ativado por predefinição. O fluxo híbrido documentado pode produzir uma resposta direta quando o pensamento está desativado. Mantenha o conteúdo de raciocínio e o resultado final separados quando a interface escolhida fornecer ambos. Selecione um formato final claro, como código, uma tabela de provas ou uma conclusão concisa, para que uma explicação mais longa não oculte a entrega.
A família Qwen3.6 introduz também a preservação do raciocínio histórico para trabalho iterativo. Essa capacidade de família é útil quando decisões anteriores continuam relevantes após novas observações; o contrato exato de controlo de Plus deve seguir a sua própria interface. Não deve herdar o valor predefinido ou o contentor de parâmetros de um ponto de controlo aberto sem documentação explícita.
Ferramentas e material longo
A descrição do agente de programação da família envolve ferramentas e informação do ambiente. Uma aplicação fornece as ferramentas reais, executa as operações permitidas e devolve as respetivas observações ao modelo. Uma tarefa pode pedir um relatório que ligue cada conclusão a uma passagem documental, a um identificador de código ou a um elemento visível. O suporte de ferramentas num fluxo ligado não estabelece, por si só, acesso integrado a fontes atuais ou a um ambiente de execução em todas as interfaces. O fabricante apresenta chamadas de função, saídas estruturadas, pesquisa Web, conclusão de prefixo e cache de contexto. A inferência em lote é suportada para o alias de Pequim e não suportada nas outras regiões apresentadas; a afinação não é suportada. O fabricante descreve o alias como funcionalmente equivalente à versão de 2 de abril, enquanto a tabela separada da versão exclui cache e inferência em lote.
A tabela Plus dedicada da Alibaba indica um contexto de 1,000,000 tokens, uma entrada máxima de 991,808 tokens para respostas diretas ou de 983,616 para pensamento, uma saída máxima de 65,536 em qualquer modo e um limite separado de cadeia de raciocínio de 81,920 tokens. Preserve os limites dos documentos e os caminhos de código relevantes numa entrada longa, remova provas sem relação com a tarefa e reserve espaço para a resposta exigida. Não copie os valores de contexto nativo ou alargado do modelo aberto 35B-A3B para um limite universal desta família.
Resultado prático e limites
As saídas úteis incluem uma proposta de implementação apoiada numa captura de ecrã, uma explicação de alteração num repositório ou uma tabela de campos documentais com provas de suporte. Um pedido de texto com estrutura JSON não estabelece um contrato de esquema imposto, e um comando proposto não é uma ação executada. Confira o texto extraído, as localizações visuais e o código gerado com a fonte fornecida. Preserve a identidade Plus e mantenha explícitos o alias ou a edição datada escolhidos, os limites documentados do produtor e os resultados devolvidos pelas ferramentas ao rever o resultado.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites qwen/qwen3.6-plus | 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 $0.00065 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.0039 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0.0008125 / 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 $0.00065 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.0039 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0.0008125 / 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 $0.0026 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.0078 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0.00325 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen/qwen3.6-plus", "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/qwen3.6-plus',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/qwen3.6-plus',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/qwen3.6-plus, qwen3.6-plus
/chat/completions
qwen/qwen3.6-plusQwen3.6 Plus é a família de visão e linguagem da Qwen para texto, imagens e vídeo, com melhorias na programação com agentes e de front-end, reconhecimento de objetos, OCR e localização. Devolve texto e suporta o fluxo de pensamento híbrido da família Plus para tarefas fundamentadas no material de projeto ou visual fornecido.
Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.
A família Qwen3.6 Plus
Qwen3.6 Plus é uma família nativa de modelos de visão e linguagem para programação e trabalho multimodal. A versão do fabricante destaca melhorias na programação com agentes, na programação de front-end e no desenvolvimento apoiado por informação visual, juntamente com reconhecimento geral de objetos, OCR e localização de objetos. A sua saída útil é texto: uma explicação, uma proposta de código, informação extraída ou um relatório ligado às provas fornecidas.
A versão oficial apresenta qwen3.6-plus e qwen3.6-plus-2026-04-02. Este registo mantém a identidade solicitada da família Plus, em vez de a converter numa versão fixa. A descrição da família não a identifica como o ponto de controlo aberto Qwen3.6-35B-A3B nem atribui a Plus as contagens de especialistas, os pesos ou os limites numéricos de contexto desse ponto de controlo.
Programação com agentes e de front-end
Para uma tarefa de front-end, forneça a referência visual, os requisitos funcionais e o código existente relevante. Descreva os estados, as interações e os ficheiros de saída esperados na conclusão. Peça código-fonte editável e uma explicação separada de como o comportamento proposto satisfaz os requisitos. Para uma tarefa de repositório, forneça os módulos relevantes e uma entrada que demonstre o problema; depois, peça as alterações afetadas e as verificações necessárias para as rever.
Um agente de programação pode usar informação real do ambiente ligado: resultados de inspeção, erros observados ou conclusões de revisão podem orientar o passo seguinte. Indique o objetivo e as ações permitidas e peça ao modelo que distinga uma proposta de um resultado executado.
Reconhecimento visual, OCR e localização
A versão documenta melhorias no reconhecimento de objetos, na leitura de texto visual e na localização de objetos. Forneça uma imagem nítida com uma pergunta concreta e identifique o objeto ou os campos pretendidos. Para uma página, peça campos identificados com referências de suporte à página ou à região. Para uma interface, pergunte que elemento visível corresponde ao objetivo do utilizador. Mantenha explícita a convenção de coordenadas da aplicação se esta consumir um resultado de localização.
O âmbito de visão e linguagem da família combina texto com imagens ou vídeo e produz respostas textuais. Identifique as entradas visuais separadas e preserve a ordem e a temporização do vídeo quando a pergunta depender de uma sequência. Um objeto localizado ou um resultado OCR plausível deve ser conferido com o material original; essas capacidades não garantem contagem exata, transcrição perfeitamente legível ou medições físicas calibradas.
Pensamento e continuidade do raciocínio
O guia de modos do fabricante apresenta Qwen3.6 Plus como pensamento híbrido, com pensamento ativado por predefinição. O fluxo híbrido documentado pode produzir uma resposta direta quando o pensamento está desativado. Mantenha o conteúdo de raciocínio e o resultado final separados quando a interface escolhida fornecer ambos. Selecione um formato final claro, como código, uma tabela de provas ou uma conclusão concisa, para que uma explicação mais longa não oculte a entrega.
A família Qwen3.6 introduz também a preservação do raciocínio histórico para trabalho iterativo. Essa capacidade de família é útil quando decisões anteriores continuam relevantes após novas observações; o contrato exato de controlo de Plus deve seguir a sua própria interface. Não deve herdar o valor predefinido ou o contentor de parâmetros de um ponto de controlo aberto sem documentação explícita.
Ferramentas e material longo
A descrição do agente de programação da família envolve ferramentas e informação do ambiente. Uma aplicação fornece as ferramentas reais, executa as operações permitidas e devolve as respetivas observações ao modelo. Uma tarefa pode pedir um relatório que ligue cada conclusão a uma passagem documental, a um identificador de código ou a um elemento visível. O suporte de ferramentas num fluxo ligado não estabelece, por si só, acesso integrado a fontes atuais ou a um ambiente de execução em todas as interfaces. O fabricante apresenta chamadas de função, saídas estruturadas, pesquisa Web, conclusão de prefixo e cache de contexto. A inferência em lote é suportada para o alias de Pequim e não suportada nas outras regiões apresentadas; a afinação não é suportada. O fabricante descreve o alias como funcionalmente equivalente à versão de 2 de abril, enquanto a tabela separada da versão exclui cache e inferência em lote.
A tabela Plus dedicada da Alibaba indica um contexto de 1,000,000 tokens, uma entrada máxima de 991,808 tokens para respostas diretas ou de 983,616 para pensamento, uma saída máxima de 65,536 em qualquer modo e um limite separado de cadeia de raciocínio de 81,920 tokens. Preserve os limites dos documentos e os caminhos de código relevantes numa entrada longa, remova provas sem relação com a tarefa e reserve espaço para a resposta exigida. Não copie os valores de contexto nativo ou alargado do modelo aberto 35B-A3B para um limite universal desta família.
Resultado prático e limites
As saídas úteis incluem uma proposta de implementação apoiada numa captura de ecrã, uma explicação de alteração num repositório ou uma tabela de campos documentais com provas de suporte. Um pedido de texto com estrutura JSON não estabelece um contrato de esquema imposto, e um comando proposto não é uma ação executada. Confira o texto extraído, as localizações visuais e o código gerado com a fonte fornecida. Preserve a identidade Plus e mantenha explícitos o alias ou a edição datada escolhidos, os limites documentados do produtor e os resultados devolvidos pelas ferramentas ao rever o resultado.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites qwen/qwen3.6-plus | 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 $0.00065 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.0039 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0.0008125 / 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 $0.00065 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.0039 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0.0008125 / 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 $0.0026 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.0078 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0.00325 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
{\n "model": "qwen/qwen3.6-plus",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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/qwen3.6-plus', '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/qwen3.6-plus', '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/qwen3.6-plus, qwen3.6-plus
/chat/completions
qwen3.6-plusQwen3.6 Plus é a família de visão e linguagem da Qwen para texto, imagens e vídeo, com melhorias na programação com agentes e de front-end, reconhecimento de objetos, OCR e localização. Devolve texto e suporta o fluxo de pensamento híbrido da família Plus para tarefas fundamentadas no material de projeto ou visual fornecido.
Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.
A família Qwen3.6 Plus
Qwen3.6 Plus é uma família nativa de modelos de visão e linguagem para programação e trabalho multimodal. A versão do fabricante destaca melhorias na programação com agentes, na programação de front-end e no desenvolvimento apoiado por informação visual, juntamente com reconhecimento geral de objetos, OCR e localização de objetos. A sua saída útil é texto: uma explicação, uma proposta de código, informação extraída ou um relatório ligado às provas fornecidas.
A versão oficial apresenta qwen3.6-plus e qwen3.6-plus-2026-04-02. Este registo mantém a identidade solicitada da família Plus, em vez de a converter numa versão fixa. A descrição da família não a identifica como o ponto de controlo aberto Qwen3.6-35B-A3B nem atribui a Plus as contagens de especialistas, os pesos ou os limites numéricos de contexto desse ponto de controlo.
Programação com agentes e de front-end
Para uma tarefa de front-end, forneça a referência visual, os requisitos funcionais e o código existente relevante. Descreva os estados, as interações e os ficheiros de saída esperados na conclusão. Peça código-fonte editável e uma explicação separada de como o comportamento proposto satisfaz os requisitos. Para uma tarefa de repositório, forneça os módulos relevantes e uma entrada que demonstre o problema; depois, peça as alterações afetadas e as verificações necessárias para as rever.
Um agente de programação pode usar informação real do ambiente ligado: resultados de inspeção, erros observados ou conclusões de revisão podem orientar o passo seguinte. Indique o objetivo e as ações permitidas e peça ao modelo que distinga uma proposta de um resultado executado.
Reconhecimento visual, OCR e localização
A versão documenta melhorias no reconhecimento de objetos, na leitura de texto visual e na localização de objetos. Forneça uma imagem nítida com uma pergunta concreta e identifique o objeto ou os campos pretendidos. Para uma página, peça campos identificados com referências de suporte à página ou à região. Para uma interface, pergunte que elemento visível corresponde ao objetivo do utilizador. Mantenha explícita a convenção de coordenadas da aplicação se esta consumir um resultado de localização.
O âmbito de visão e linguagem da família combina texto com imagens ou vídeo e produz respostas textuais. Identifique as entradas visuais separadas e preserve a ordem e a temporização do vídeo quando a pergunta depender de uma sequência. Um objeto localizado ou um resultado OCR plausível deve ser conferido com o material original; essas capacidades não garantem contagem exata, transcrição perfeitamente legível ou medições físicas calibradas.
Pensamento e continuidade do raciocínio
O guia de modos do fabricante apresenta Qwen3.6 Plus como pensamento híbrido, com pensamento ativado por predefinição. O fluxo híbrido documentado pode produzir uma resposta direta quando o pensamento está desativado. Mantenha o conteúdo de raciocínio e o resultado final separados quando a interface escolhida fornecer ambos. Selecione um formato final claro, como código, uma tabela de provas ou uma conclusão concisa, para que uma explicação mais longa não oculte a entrega.
A família Qwen3.6 introduz também a preservação do raciocínio histórico para trabalho iterativo. Essa capacidade de família é útil quando decisões anteriores continuam relevantes após novas observações; o contrato exato de controlo de Plus deve seguir a sua própria interface. Não deve herdar o valor predefinido ou o contentor de parâmetros de um ponto de controlo aberto sem documentação explícita.
Ferramentas e material longo
A descrição do agente de programação da família envolve ferramentas e informação do ambiente. Uma aplicação fornece as ferramentas reais, executa as operações permitidas e devolve as respetivas observações ao modelo. Uma tarefa pode pedir um relatório que ligue cada conclusão a uma passagem documental, a um identificador de código ou a um elemento visível. O suporte de ferramentas num fluxo ligado não estabelece, por si só, acesso integrado a fontes atuais ou a um ambiente de execução em todas as interfaces. O fabricante apresenta chamadas de função, saídas estruturadas, pesquisa Web, conclusão de prefixo e cache de contexto. A inferência em lote é suportada para o alias de Pequim e não suportada nas outras regiões apresentadas; a afinação não é suportada. O fabricante descreve o alias como funcionalmente equivalente à versão de 2 de abril, enquanto a tabela separada da versão exclui cache e inferência em lote.
A tabela Plus dedicada da Alibaba indica um contexto de 1,000,000 tokens, uma entrada máxima de 991,808 tokens para respostas diretas ou de 983,616 para pensamento, uma saída máxima de 65,536 em qualquer modo e um limite separado de cadeia de raciocínio de 81,920 tokens. Preserve os limites dos documentos e os caminhos de código relevantes numa entrada longa, remova provas sem relação com a tarefa e reserve espaço para a resposta exigida. Não copie os valores de contexto nativo ou alargado do modelo aberto 35B-A3B para um limite universal desta família.
Resultado prático e limites
As saídas úteis incluem uma proposta de implementação apoiada numa captura de ecrã, uma explicação de alteração num repositório ou uma tabela de campos documentais com provas de suporte. Um pedido de texto com estrutura JSON não estabelece um contrato de esquema imposto, e um comando proposto não é uma ação executada. Confira o texto extraído, as localizações visuais e o código gerado com a fonte fornecida. Preserve a identidade Plus e mantenha explícitos o alias ou a edição datada escolhidos, os limites documentados do produtor e os resultados devolvidos pelas ferramentas ao rever o resultado.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites qwen3.6-plus | Predefinição— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObrigatório | Valores e limites Número mínimo de elementos: 1 | Predefinição— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: Conversação textual | Predefinição— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse |
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 |
Parâmetrocontrol_scope | ContratoConversação textual; stream é um booleano e tem false como predefinição. |
Parâmetrooutput_modalities | Contratotext |
Parâmetrohosted_operations | Contratofalse |
Parâmetromultimodal_input_binding | Contratonull |
Aliases do método: /chat/completions
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 $0.00065 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.0039 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0.0008125 / 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 $0.00065 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.0039 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0.0008125 / 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 $0.0026 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.0078 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0.00325 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"qwen3.6-plus","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\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="qwen3.6-plus", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\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"))\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/qwen3.6-plus, qwen3.6-plus
/chat/completions
qwen3.6-plusQwen3.6 Plus é a família de visão e linguagem da Qwen para texto, imagens e vídeo, com melhorias na programação com agentes e de front-end, reconhecimento de objetos, OCR e localização. Devolve texto e suporta o fluxo de pensamento híbrido da família Plus para tarefas fundamentadas no material de projeto ou visual fornecido.
Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.
A família Qwen3.6 Plus
Qwen3.6 Plus é uma família nativa de modelos de visão e linguagem para programação e trabalho multimodal. A versão do fabricante destaca melhorias na programação com agentes, na programação de front-end e no desenvolvimento apoiado por informação visual, juntamente com reconhecimento geral de objetos, OCR e localização de objetos. A sua saída útil é texto: uma explicação, uma proposta de código, informação extraída ou um relatório ligado às provas fornecidas.
A versão oficial apresenta qwen3.6-plus e qwen3.6-plus-2026-04-02. Este registo mantém a identidade solicitada da família Plus, em vez de a converter numa versão fixa. A descrição da família não a identifica como o ponto de controlo aberto Qwen3.6-35B-A3B nem atribui a Plus as contagens de especialistas, os pesos ou os limites numéricos de contexto desse ponto de controlo.
Programação com agentes e de front-end
Para uma tarefa de front-end, forneça a referência visual, os requisitos funcionais e o código existente relevante. Descreva os estados, as interações e os ficheiros de saída esperados na conclusão. Peça código-fonte editável e uma explicação separada de como o comportamento proposto satisfaz os requisitos. Para uma tarefa de repositório, forneça os módulos relevantes e uma entrada que demonstre o problema; depois, peça as alterações afetadas e as verificações necessárias para as rever.
Um agente de programação pode usar informação real do ambiente ligado: resultados de inspeção, erros observados ou conclusões de revisão podem orientar o passo seguinte. Indique o objetivo e as ações permitidas e peça ao modelo que distinga uma proposta de um resultado executado.
Reconhecimento visual, OCR e localização
A versão documenta melhorias no reconhecimento de objetos, na leitura de texto visual e na localização de objetos. Forneça uma imagem nítida com uma pergunta concreta e identifique o objeto ou os campos pretendidos. Para uma página, peça campos identificados com referências de suporte à página ou à região. Para uma interface, pergunte que elemento visível corresponde ao objetivo do utilizador. Mantenha explícita a convenção de coordenadas da aplicação se esta consumir um resultado de localização.
O âmbito de visão e linguagem da família combina texto com imagens ou vídeo e produz respostas textuais. Identifique as entradas visuais separadas e preserve a ordem e a temporização do vídeo quando a pergunta depender de uma sequência. Um objeto localizado ou um resultado OCR plausível deve ser conferido com o material original; essas capacidades não garantem contagem exata, transcrição perfeitamente legível ou medições físicas calibradas.
Pensamento e continuidade do raciocínio
O guia de modos do fabricante apresenta Qwen3.6 Plus como pensamento híbrido, com pensamento ativado por predefinição. O fluxo híbrido documentado pode produzir uma resposta direta quando o pensamento está desativado. Mantenha o conteúdo de raciocínio e o resultado final separados quando a interface escolhida fornecer ambos. Selecione um formato final claro, como código, uma tabela de provas ou uma conclusão concisa, para que uma explicação mais longa não oculte a entrega.
A família Qwen3.6 introduz também a preservação do raciocínio histórico para trabalho iterativo. Essa capacidade de família é útil quando decisões anteriores continuam relevantes após novas observações; o contrato exato de controlo de Plus deve seguir a sua própria interface. Não deve herdar o valor predefinido ou o contentor de parâmetros de um ponto de controlo aberto sem documentação explícita.
Ferramentas e material longo
A descrição do agente de programação da família envolve ferramentas e informação do ambiente. Uma aplicação fornece as ferramentas reais, executa as operações permitidas e devolve as respetivas observações ao modelo. Uma tarefa pode pedir um relatório que ligue cada conclusão a uma passagem documental, a um identificador de código ou a um elemento visível. O suporte de ferramentas num fluxo ligado não estabelece, por si só, acesso integrado a fontes atuais ou a um ambiente de execução em todas as interfaces. O fabricante apresenta chamadas de função, saídas estruturadas, pesquisa Web, conclusão de prefixo e cache de contexto. A inferência em lote é suportada para o alias de Pequim e não suportada nas outras regiões apresentadas; a afinação não é suportada. O fabricante descreve o alias como funcionalmente equivalente à versão de 2 de abril, enquanto a tabela separada da versão exclui cache e inferência em lote.
A tabela Plus dedicada da Alibaba indica um contexto de 1,000,000 tokens, uma entrada máxima de 991,808 tokens para respostas diretas ou de 983,616 para pensamento, uma saída máxima de 65,536 em qualquer modo e um limite separado de cadeia de raciocínio de 81,920 tokens. Preserve os limites dos documentos e os caminhos de código relevantes numa entrada longa, remova provas sem relação com a tarefa e reserve espaço para a resposta exigida. Não copie os valores de contexto nativo ou alargado do modelo aberto 35B-A3B para um limite universal desta família.
Resultado prático e limites
As saídas úteis incluem uma proposta de implementação apoiada numa captura de ecrã, uma explicação de alteração num repositório ou uma tabela de campos documentais com provas de suporte. Um pedido de texto com estrutura JSON não estabelece um contrato de esquema imposto, e um comando proposto não é uma ação executada. Confira o texto extraído, as localizações visuais e o código gerado com a fonte fornecida. Preserve a identidade Plus e mantenha explícitos o alias ou a edição datada escolhidos, os limites documentados do produtor e os resultados devolvidos pelas ferramentas ao rever o resultado.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites qwen3.6-plus | 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 $0.00065 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.0039 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0.0008125 / 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 $0.00065 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.0039 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0.0008125 / 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 $0.0026 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.0078 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0.00325 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
{\n "model": "qwen3.6-plus",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'qwen3.6-plus', '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': 'qwen3.6-plus', '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/qwen3.6-plus, qwen3.6-plus
/chat/completions
Exemplo técnico em inglês
Repair keyboard access to a disclosure\n\nA disclosure uses a clickable div to toggle its details panel. Provide a small HTML/JavaScript replacement using a native button, preserving the label 'Delivery details'. The button must expose expanded state, control the panel and work with standard keyboard activation. Include a short review checklist for closed and open states without claiming a rendered result.A bounded disclosure component proposal with synchronized expanded state and a two-state checklist.The control is a button, its expanded value matches panel visibility and its label remains unchanged.