Source: https://ailoot.ai/models/pt-pt/qwen-qwen3-7-flash/
Canonical: https://ailoot.ai/models/pt-pt/qwen-qwen3-7-flash/
Language: pt-pt

# Qwen: Qwen3.7 Flash

[Markdown](https://ailoot.ai/models/pt-pt/qwen-qwen3-7-flash/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pt-pt/qwen-qwen3-7-flash/facts.json)

## [Qwen: Qwen3.7 Flash](https://ailoot.ai/models/pt-pt/qwen-qwen3-7-flash/)

Qwen3.7 Flash é a família de modelos de visão e linguagem da Qwen para texto, imagens e vídeo, com saída textual. O fabricante destaca melhor reconhecimento de objetos, compreensão espacial, trabalho de agentes multimodais e programação visual, com raciocínio ativo por predefinição e um modo opcional de resposta direta.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3.7-flash`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/qwen-qwen3-7-flash/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3.7-flash`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/qwen-qwen3-7-flash/#method-1)

Sobre o modelo

Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.

A versão Qwen3.7 Flash

Qwen3.7 Flash é uma família nativa de modelos de visão e linguagem para compreensão de texto, imagem e vídeo com respostas textuais. A publicação do fabricante descreve perceção multimodal e execução de agentes melhoradas face ao Qwen3.6 Flash. O âmbito prático inclui reconhecer objetos, compreender uma cena visual, raciocinar sobre relações espaciais e preparar código ou explicações a partir de material visual.

A publicação oficial identifica qwen3.7-flash e a versão datada qwen3.7-flash-2026-07-15. Conserve o nome exato ao registar um resultado: o nome Flash sem data não identifica um instantâneo fixo do fabricante. A descrição da versão aqui utilizada não estabelece contagem de parâmetros nem representação numérica de um checkpoint aberto.

Reconhecimento de objetos, perceção do mundo real e espaço

Forneça uma imagem de cena com uma pergunta concreta: que objeto importa, que relação deve ser examinada e que pormenores visíveis devem sustentar a resposta. Num diagrama, preserve os rótulos e forneça as definições necessárias para os interpretar. Uma saída útil separa observações de relações inferidas, facilitando a comparação da explicação com a fonte.

Para várias imagens, identifique cada entrada e peça uma comparação organizada por esses rótulos. Para vídeo, identifique o evento relevante e preserve a sequência ou informação temporal. Confira contagens exatas, medidas espaciais e observações ao nível do fotograma com o material fornecido.

Agentes multimodais

A versão destaca cenários Search Agent e de agentes com interpretador de código, com execução de várias etapas mais estável. Nesse fluxo, a aplicação disponibiliza as ferramentas permitidas, executa as ações e devolve as observações. O modelo pode utilizar esses resultados para atualizar o plano. Descreva o objetivo e a condição de conclusão e peça um artefacto final com quaisquer provas por resolver. O produtor indica chamadas de funções, saídas estruturadas, completamento de prefixos e cache de contexto. A pesquisa na Web é suportada em Pequim e Singapura e não é suportada nos outros âmbitos regionais listados. A inferência em lote é suportada para o alias de Pequim e não é suportada noutros locais; o ajuste fino não é suportado.

A especialização em agentes do modelo não deve ser confundida com acesso integrado a fontes atuais ou a um ambiente de execução em todas as interfaces. Quando uma tarefa exigir recuperação ou execução de código, distinga o resultado devolvido por uma ferramenta real de uma ação proposta no texto do modelo. Esta descrição não estabelece as ferramentas expostas por outra aplicação.

Programação visual

A Qwen descreve melhor programação informada por material visual. Um pedido útil pode combinar uma captura de ecrã ou disposição com requisitos funcionais e pedir código editável. Especifique o sistema de desenvolvimento ou formato de saída, os estados de interação e as restrições na tarefa fornecida. Peça o artefacto gerado separadamente da explicação para que possa ser revisto ou renderizado pelo fluxo de desenvolvimento.

Numa interface existente, identifique a alteração pretendida e o contexto relevante do código-fonte, em vez de pedir uma reformulação visual sem relação. O modelo pode relacionar um requisito visual com uma proposta de código; essa proposta não prova que a interface foi renderizada ou se comporta corretamente. Estes exemplos aplicam o âmbito de programação visual do fabricante sem acrescentar uma garantia de execução.

Raciocínio e respostas diretas

O guia de modelos suportados do fabricante indica Qwen3.7 Flash como família de raciocínio híbrido, com raciocínio ativo por predefinição. O fluxo híbrido documentado pode desativar o raciocínio para uma resposta direta. Mantenha a saída de raciocínio distinta da resposta final quando uma interface fornecer ambas. Os controlos de um modelo Qwen-Omni identificado separadamente ou de um modelo denso aberto não devem ser importados apenas por partilharem o nome Qwen.

Utilize análise mais profunda numa pergunta visual que relacione várias observações; peça um resultado direto para uma descrição simples. Especifique uma estrutura final verificável, como uma tabela de observações, uma conclusão concisa ou ficheiros de código, em vez de confiar no comprimento da resposta como sinal de qualidade.

Limites e preparação da entrada

A página dedicada Qwen3.7-Flash 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 131,072 em ambos os modos. Indica separadamente um comprimento máximo de cadeia de pensamento de 262,144 tokens. Mantenha o pormenor visual relevante legível, remova material sem relação e reserve espaço para o resultado exigido. Confira rótulos de objetos, inferências espaciais, texto extraído e propostas de código com as provas fornecidas. A descrição útil é o âmbito específico de perceção, agentes e programação visual do fabricante, preservando o modo híbrido de resposta.

Tarefa prática

### Tarefa prática

Exemplo técnico em inglês

```
Check a spatial claim from a text grid

Use this written grid description: the red box is at row 2, column 1; the blue box is at row 2, column 3; the green box is at row 1, column 3. Rows increase downward and columns increase rightward. Describe their relative positions and assess the claim that green is directly above red.
```

#### Resultado esperado

```
A relative-position description and a supported assessment of the claim, citing grid coordinates.
```

#### Verificar o resultado

```
Check that directly above requires the same column and that the stated row direction is respected.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3.7-flash`

[`qwen/qwen3.7-flash`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=qwen%2Fqwen3.7-flash&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.7-flash&fmt=chat)

Alibaba /`qwen/qwen3.7-flash`

### Introdução

Qwen3.7 Flash é a família de modelos de visão e linguagem da Qwen para texto, imagens e vídeo, com saída textual. O fabricante destaca melhor reconhecimento de objetos, compreensão espacial, trabalho de agentes multimodais e programação visual, com raciocínio ativo por predefinição e um modo opcional de resposta direta.

Entradas aceites

Texto

Resultados

Texto

### Disponível no Ailoot · entradas e métodos

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Entrada

`text`

Saída

`text`

Formato de saída

json ou SSE

| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites qwen/qwen3.7-flash | Predefinição— |
| Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Número mínimo de elementos: 1 | Predefinição— |
| Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Exemplos: system, user, assistant, tool, function Condições: Estes papéis são representados explicitamente pelos tipos de compatibilidade do código-fonte; o conjunto exato de papéis continua específico do modelo. Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`messages[].content` | Tipo`string\|content_part[]\|null` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`messages[].tool_calls` | Tipo`tool_call[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`messages[].tool_call_id` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: role=tool; use o ID realmente devolvido | Predefinição— |
| Campo`messages[].name` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`messages[].reasoning_content` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: Reintroduza o raciocínio realmente devolvido quando este modelo o utiliza | Predefinição— |
| Campo`messages[].reasoning_details` | Tipo`object\|array` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`max_completion_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse |
| Campo`stream_options.include_usage` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`temperature` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`top_p` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`stop` | Tipo`string\|string[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`tools` | Tipo`function_tool[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`tools[].type` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites function Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`tools[].function.name` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Aplica-se quando: Função fornecida como ferramenta | Predefinição— |
| Campo`tools[].function.description` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`tools[].function.parameters` | Tipo`JSON_schema` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`tool_choice` | Tipo`string\|object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`parallel_tool_calls` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`response_format` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`reasoning_effort` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`reasoning` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`service_tier` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`instructions` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Campo de compatibilidade | Predefinição— |
| Campo`functions` | Tipo`function[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`function_call` | Tipo`string\|object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`prompt_cache_options` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`modalities` | Tipo`string[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites text | Predefinição— |
| Campo`provider` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: provider.options é rejeitado nesta rota textual Ultra | Predefinição— |
| Campo`cache_control.ttl` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: 1h é rejeitado nos locais efetivos da cache de prompts | Predefinição— |

Combinações de materiais de entrada

**Texto** · Texto UTF8

`messages[].content`

Parâmetros e ciclo de vida do método

| Parâmetro | Contrato |
| --- | --- |
| Parâmetro`content_type` | Contratoapplication/json |
| Parâmetro`required` | Contratomodel, messages |
| Parâmetro`material_types` | Contratotext |
| Parâmetro`messages` | ContratoLista de mensagens com estrutura role/content |
| Parâmetro`file_material` | ContratoDocumento UTF-8 real inserido como texto literal; nenhum ID de ficheiro inferido |
| Parâmetro`optional_controls` | Contratostream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parâmetro`control_scope` | ContratoEspecífico do modelo; as ferramentas de funções do utilizador diferem das ferramentas alojadas |
| Parâmetro`output_modalities` | Contratotext |
| Parâmetro`hosted_operations` | Contratofalse |
| Parâmetro`multimodal_input_binding` | Contratonull |

Ciclo de vida: `synchronous_or_streamed`

Envie o ID exato do modelo com messages.

O comprimento do contexto não é um limite de saída.

Um ficheiro de texto pode fornecer texto literal; as entradas de imagem/áudio/objeto de ficheiro exigem uma associação exata.

### Tarifários

As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.

Modo rápido

Tarifa normal Quando o modo rápido está selecionado

Modo flex

Tarifa normal Quando o modo flex está selecionado

Esforço máximo de raciocínio

Tarifa normal Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default)

#### Tarifas Ailoot

#### Preços por configuração

Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas.

| Configuração | Tabela de tarifas | Tokens de contexto, mais de | Tokens de contexto, até ao limite inclusive | Custo |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfiguraçãoTarifas base dos tokens | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.00006** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.00026** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.000012** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.000076** / 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 inclusive32 000 | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.00006** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.00026** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.000012** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.000076** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens |
| ConfiguraçãoEscalão 2 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de32 000 | Tokens de contexto, até ao limite inclusive256 000 | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0002** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0008** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00004** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.00025** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens |
| ConfiguraçãoEscalão 3 de 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 **$0.0004** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0016** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00008** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0005** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens |

O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. [Como funcionam a reserva e a liquidação →](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/reserve/)

### Exemplos de pedidos

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKStreaming em Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen/qwen3.7-flash", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3.7-flash',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen3.7-flash',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Receber e guardar os resultados

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json ou SSE

##### Guardar todos os resultados concluídos

Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra.

Conserve cada opção com o conteúdo, as chamadas de ferramentas e o raciocínio. Em SSE, junte os deltas por índice de opção e ferramenta e mantenha o motivo final de conclusão e os dados de utilização.

##### Se for necessário verificar a resposta original

Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual.

Campos da resposta

| Campo | Tipo |
| --- | --- |
| Campo`choices[].index` | Tipointeger |
| Campo`choices[].message.content` | Tipostring\|null |
| Campo`choices[].message.tool_calls` | Tipotool\_call\[\] |
| Campo`choices[].message.reasoning_content` | Tipostring |
| Campo`choices[].message.reasoning_details` | Tipoobject\|array |
| Campo`choices[].finish_reason` | Tipostring\|null |
| Campo`usage` | Tipoobject |

Erros e passos seguintes

| Resposta | Condição | Passo seguinte |
| --- | --- | --- |
| Resposta400 · `invalid_request_error` | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. |

### Aliases

#### Aliases do modelo

**Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3.7-flash`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=qwen%2Fqwen3.7-flash&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.7-flash&fmt=chat)

#### Aliases dos caminhos dos métodos

Use os caminhos dos métodos indicados acima.

#### IDs de chamada relacionados

[`qwen/qwen3.7-flash`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=qwen%2Fqwen3.7-flash&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.7-flash&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3.7-flash`

[`qwen/qwen3.7-flash`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=qwen%2Fqwen3.7-flash&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.7-flash&fmt=messages)

Alibaba /`qwen/qwen3.7-flash`

### Introdução

Qwen3.7 Flash é a família de modelos de visão e linguagem da Qwen para texto, imagens e vídeo, com saída textual. O fabricante destaca melhor reconhecimento de objetos, compreensão espacial, trabalho de agentes multimodais e programação visual, com raciocínio ativo por predefinição e um modo opcional de resposta direta.

Entradas aceites

Texto

Resultados

json · sse

### Disponível no Ailoot · entradas e métodos

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Entrada

`text`

Saída

`json`, `sse`

Formato de saída

JSON ou SSE

| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites qwen/qwen3.7-flash | Predefinição— |
| Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites user, assistant | Predefinição— |
| Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse |

Combinações de materiais de entrada

**Texto** · Texto UTF-8

`Cadeia de caracteres messages[].content`

Parâmetros e ciclo de vida do método

| Parâmetro | Contrato |
| --- | --- |
| Parâmetro`content_type` | Contratoapplication/json |
| Parâmetro`required` | Contratomodel, messages, max\_tokens |
| Parâmetro`optional_controls` | Contratostream |
| Parâmetro`material_types` | Contratotext |
| Parâmetro`text_file_material` | ContratoLeia o documento UTF-8 real e coloque o texto na entrada indicada ou na cadeia de conteúdo da mensagem. |

Ciclo de vida: `synchronous_or_streamed`

### Tarifários

As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.

Modo rápido

Tarifa normal Quando o modo rápido está selecionado

Modo flex

Tarifa normal Quando o modo flex está selecionado

Esforço máximo de raciocínio

Tarifa normal Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default)

#### Tarifas Ailoot

#### Preços por configuração

Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas.

| Configuração | Tabela de tarifas | Tokens de contexto, mais de | Tokens de contexto, até ao limite inclusive | Custo |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfiguraçãoTarifas base dos tokens | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.00006** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.00026** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.000012** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.000076** / 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 inclusive32 000 | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.00006** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.00026** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.000012** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.000076** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens |
| ConfiguraçãoEscalão 2 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de32 000 | Tokens de contexto, até ao limite inclusive256 000 | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0002** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0008** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00004** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.00025** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens |
| ConfiguraçãoEscalão 3 de 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 **$0.0004** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0016** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00008** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0005** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens |

O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. [Como funcionam a reserva e a liquidação →](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/reserve/)

### Exemplos de pedidos

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Corpo JSON mínimo completocurl · use o seu documento UTF-8Python · guarde o resultado completo

```json
{
  "model": "qwen/qwen3.7-flash",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen/qwen3.7-flash', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen/qwen3.7-flash', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
```

### Receber e guardar os resultados

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON ou SSE

##### Guardar todos os resultados concluídos

Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra.

Conserve todos os blocos de conteúdo, as assinaturas de raciocínio e os ID reais de utilização de ferramentas. Junte todos os deltas de blocos SSE; o primeiro bloco de texto não é a saída completa.

##### Se for necessário verificar a resposta original

Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual.

Campos da resposta

| Campo | Tipo |
| --- | --- |
| Campo`id` | Tipostring |
| Campo`model` | Tipostring |
| Campo`content[]` | Tipotext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Campo`stop_reason` | Tipostring\|null |
| Campo`usage` | Tipoobject |

Erros e passos seguintes

| Resposta | Condição | Passo seguinte |
| --- | --- | --- |
| Resposta400 · `invalid_request_error` | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. |

### Aliases

#### Aliases do modelo

**Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3.7-flash`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=qwen%2Fqwen3.7-flash&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.7-flash&fmt=messages)

#### Aliases dos caminhos dos métodos

Use os caminhos dos métodos indicados acima.

#### IDs de chamada relacionados

[`qwen/qwen3.7-flash`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=qwen%2Fqwen3.7-flash&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.7-flash&fmt=messages)

FAQ · Qwen: Qwen3.7 Flash

Que entradas e resultados estão disponíveis?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.7-flash`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3.7-flash`: `text` → `json`, `sse`

Que campos utiliza o pedido?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.7-flash`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3.7-flash`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Que limites se aplicam?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.7-flash`: `messages.min_items`: `1`

Ligue o Ailoot ao Claude Code, OpenCode, Hermes ou à sua aplicação.

## A empresa e a sua carteira de projetos

A empresa e a sua carteira de projetos: milhões de clientes; vendas mensais na ordem dos milhares de milhões.

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Introduza o código na compra. O preço é recalculado conforme a campanha em vigor.

Custos no histórico

O modelo, os tokens e o montante são guardados para cada pedido.

[Escolher subscrição](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/subscriptions/) · [Ver preços dos modelos](https://ailoot.ai/models/pt-pt/)

## Ligue a API ao produto que vende.

SaaS, aplicações e bots — ao abrigo da oferta e do contrato de licença Ailoot. Para revenda, peça uma licença de revendedor.

Aplicação comercial

Integre geração de texto, imagens, vídeo e som nas funcionalidades pagas do seu serviço.

Licença de revendedor

Envie uma descrição do projeto e do modelo de acesso. Peça condições escritas de utilização e revenda.

Documentos no site

A oferta, o contrato de licença e a política de tratamento de dados estão disponíveis antes da ligação.

[Pedir licença de revendedor](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta e contrato de licença](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=pt-pt)

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A Ailoot assenta numa experiência operacional consolidada, numa ampla base de clientes, num serviço estável e no acompanhamento contínuo dos KPI.





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A Ailoot aplica essa experiência operacional ao acesso por API a funcionalidades de IA nos produtos dos clientes, agentes, aplicações e automatizações.