models

Qwen: Qwen3.5-122B-A10B

Markdown · JSON

Qwen: Qwen3.5-122B-A10B

Qwen3.5-122B-A10B — визуально-языковая модель Qwen со смесью экспертов, с 122 миллиардами параметров в целом и 10 миллиардами активируемых. Она принимает текст, изображения и видео для рассуждения, программирования и агентных задач, возвращая текст с выбором режима размышления и собственным контекстом в 262,144 токена.

О модели

Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.

Возможности Qwen3.5: экспертная модель 122B-A10B

Qwen3.5-122B-A10B — прошедшая постобучение визуально-языковая модель для совместных текстовых и визуальных задач. Она принимает текст, изображения и видео и возвращает текст, включая объяснения, предложения кода и запрошенные документные артефакты. Семейство строится через раннее слияние текста и визуальных данных и обучение с подкреплением на постепенно усложняющихся задачах, развивая рассуждение, программирование, агентов и визуальное понимание. Оно описывает охват 201 языка и диалекта, не подразумевая одинаковой надёжности для каждого языка или области.

Полезная задача может объединять техническую спецификацию, схемы и соответствующий код, прося модель объяснить компоненты и вернуть предложение реализации. Задача анализа документов может запрашивать сравнение с подтверждающими ссылками на разделы или страницы.

Обзор модели

Разреженная версия со смесью экспертов имеет 122 миллиарда параметров в целом и активирует десять миллиардов. В ней 48 слоёв языковой модели, с группами из трёх экспертных слоёв Gated DeltaNet и последующего одного экспертного слоя внимания с гейтированием. Разработчик перечисляет 256 маршрутизируемых экспертов, выбирая восемь маршрутизируемых экспертов вместе с одним общим. Визуальный кодировщик и предсказание нескольких токенов входят в модель. Общее и активируемое количества имеют разный смысл; активируемое значение не является полным размером версии.

Это отдельный выпуск, отличный от плотной Qwen3.5-27B, разреженной Qwen3.5-35B-A3B и более поздних поколений моделей. Не выводите общий рейтинг производительности или задержки из одного размера. Собственный контекст составляет 262,144 токена, а документированное расширение достигает 1,010,000 при настройке. Qwen советует по возможности сохранять контекст не менее 128K для сложного размышления, признавая, что нагрузка на память может требовать меньшего окна.

Подготовка совместных текстовых и визуальных свидетельств

Сохраняйте подписи схем, оси диаграмм, заголовки таблиц и единицы измерения. Укажите, должен ли результат объяснять связь, извлекать именованные поля или предлагать код. Когда важны несколько источников, пометьте их и запросите вывод, организованный по тем же идентификаторам. Отделяйте видимые факты от предположений, чтобы проверяющий мог проследить рассуждение до предоставленного материала.

Для запроса программирования определите задуманное поведение, соответствующий исходный код и вход, демонстрирующий проблему. Попросите редактируемый патч с объяснением затронутых условий и проверок. Для видео сохраняйте последовательность и время событий и задавайте вопрос вместо запроса общего обзора без конкретного фокуса. Текстовый результат модели — черновой артефакт для изучения; способность принимать визуальный вход не означает генерацию изображений, видео или речи.

Размышление и история

Размышление включено по умолчанию, с рассуждением перед окончательным ответом. Настройка разработчика enable_thinking может отключать его для прямых ответов. Старые мягкие переключатели /think и /nothink официально не поддерживаются. Qwen3.5 рекомендует сохранять окончательные ответы без содержимого размышления в предыдущих сообщениях помощника. Это нельзя заменять опциями сохранения истории более поздних поколений Qwen только из-за общего названия семейства.

Делайте итоговый результат легко находимым, например определённым полем ответа, значением с разделителями или отдельным артефактом кода. Прямой ответ всё равно нуждается в проверке, а более длинное рассуждение полезно лишь тогда, когда его шаги поддерживают проверяемое заключение.

Агентное использование

Qwen документирует вызов инструментов и рекомендует Qwen-Agent с настроенными или подключёнными через MCP инструментами, наряду с Qwen Code для работы агента-программиста. Определите разрешённые действия, доступные свидетельства и критерии завершения. Подключённые инструменты исполняют операции и возвращают результаты; модель использует обратную связь в анализе. Предложенная команда, поисковый запрос или патч должны оставаться отдельными от действия, фактически завершённого приложением.

Сверхдлинный контекст и видео

Расширение разработчика использует YaRN с чередующимися позиционными настройками версии. Коэффициент четыре нацелен на процесс примерно с миллионом токенов, а два предлагается для нагрузки в 524,288 токенов. Статическое масштабирование может влиять на работу с коротким текстом, поэтому должно следовать реальной потребности в большем контексте. Вход, представленные визуальные данные, история, рассуждение и итоговый ответ используют настроенный бюджет последовательности.

Поддерживаемый пример видео по умолчанию использует два кадра в секунду. Для материала часовой длительности разработчик рекомендует увеличить бюджет процессора примерно до 224K видеотокенов для более частой выборки. Это зависящий от конфигурации рецепт, а не универсальная гарантия длительности медиа, полного воспроизведения информации или точности временных отметок.

Рекомендации по генерации и существенные ограничения

Рекомендуемые практики советуют temperature 1.0, top_p 0.95, top_k 20, min_p 0, штраф за присутствие 1.5 и штраф за повторение 1.0 для общего размышления. Точное программирование использует temperature 0.6 и нулевой штраф за присутствие. Общие прямые ответы используют temperature 0.7, top_p 0.8 и штраф за присутствие 1.5; top_k равен 20, min_p — 0, а штраф за повторение — 1.0. Рассуждение с прямым ответом имеет отдельную предустановку: temperature 1.0, top_p 1.0, top_k 40 и штраф за присутствие 2.0. Более высокие штрафы за присутствие могут смешивать языки или немного снижать качество.

Рекомендуемые бюджеты генерации составляют 32,768 токенов для большинства запросов и 81,920 для необычно сложной математики или программирования; это не отдельно установленные жёсткие пределы вывода. Определяйте запрошенный формат, сохраняйте идентификаторы источников и сверяйте расчёты, извлечённые значения и предлагаемый код с исходными свидетельствами. Полезный итог — полный текстовый артефакт с видимыми предположениями и подтверждающим материалом.

Практическая задача

Практическая задача

Технический пример на английском

Check a process graph against its rule

A process specification says validation must complete before persistence. Textual graph G1 is receive -> persist -> validate -> acknowledge. Code excerpt: save(record); validate(record); return "accepted". Propose an implementation correction and update the graph in text. Include a test showing that an invalid record never reaches save.

Ожидаемый результат

A corrected sequence diagram in text, a focused code proposal and a test using an invalid record.

Проверка результата

Check that the graph and code agree on validate-before-save and that acknowledgment follows successful persistence.
Ailoot Ultra · Чат OpenAI POST /v1/chat/completions qwen/qwen3.5-122b-a10b

qwen/qwen3.5-122b-a10b

Alibaba /qwen/qwen3.5-122b-a10b

Начало

Qwen3.5-122B-A10B — визуально-языковая модель Qwen со смесью экспертов, с 122 миллиардами параметров в целом и 10 миллиардами активируемых. Она принимает текст, изображения и видео для рассуждения, программирования и агентных задач, возвращая текст с выбором режима размышления и собственным контекстом в 262,144 токена.

Допустимые входные данные
Текст
Результаты
Текст

Доступно в Ailoot · входные данные и методы

Ailoot Ultra · Чат OpenAI POST /v1/chat/completions
Входные данные
text
Результат
text
Выходной формат
json или SSE
ПолеТипТребованиеЗначения и ограниченияПо умолчанию
ПолеmodelТипstringТребованиеОбязательноЗначения и ограничения
qwen/qwen3.5-122b-a10b
По умолчанию—
ПолеmessagesТипmessage[]ТребованиеОбязательноЗначения и ограничения
Минимум элементов: 1
По умолчанию—
Полеmessages[].roleТипstringТребованиеОбязательноЗначения и ограничения
Примеры: system, user, assistant, tool, function
Условия: Эти роли явно представлены типами совместимости исходного кода; точный набор ролей зависит от модели.
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеmessages[].contentТипstring|content_part[]|nullТребованиеНеобязательноЗначения и ограниченияПо умолчанию—
Полеmessages[].tool_callsТипtool_call[]ТребованиеНеобязательноЗначения и ограниченияПо умолчанию—
Полеmessages[].tool_call_idТипstringТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Применяется, когда: role=tool; используйте фактически возвращённый ID
По умолчанию—
Полеmessages[].nameТипstringТребованиеНеобязательноЗначения и ограниченияПо умолчанию—
Полеmessages[].reasoning_contentТипstringТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Применяется, когда: Передавайте обратно фактически возвращённые рассуждения, если эта модель их использует
По умолчанию—
Полеmessages[].reasoning_detailsТипobject|arrayТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеmax_tokensТипintegerТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Минимум: 1
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеmax_completion_tokensТипintegerТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Минимум: 1
Зависит от модели
По умолчанию—
ПолеstreamТипbooleanТребованиеНеобязательноЗначения и ограниченияПо умолчаниюfalse
Полеstream_options.include_usageТипbooleanТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
ПолеtemperatureТипnumberТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеtop_pТипnumberТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
ПолеstopТипstring|string[]ТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
ПолеtoolsТипfunction_tool[]ТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеtools[].typeТипstringТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
function
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеtools[].function.nameТипstringТребованиеОбязательноЗначения и ограничения
Применяется, когда: передан инструмент-функция
По умолчанию—
Полеtools[].function.descriptionТипstringТребованиеНеобязательноЗначения и ограниченияПо умолчанию—
Полеtools[].function.parametersТипJSON_schemaТребованиеНеобязательноЗначения и ограниченияПо умолчанию—
Полеtool_choiceТипstring|objectТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеparallel_tool_callsТипbooleanТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеresponse_formatТипobjectТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеreasoning_effortТипstringТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
ПолеreasoningТипobjectТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеservice_tierТипstringТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
ПолеinstructionsТипstringТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Поле совместимости
По умолчанию—
ПолеfunctionsТипfunction[]ТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеfunction_callТипstring|objectТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеprompt_cache_optionsТипobjectТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
ПолеmodalitiesТипstring[]ТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
text
По умолчанию—
ПолеproviderТипobjectТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Условия: provider.options отклоняется на этом текстовом маршруте Ultra
По умолчанию—
Полеcache_control.ttlТипstringТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Условия: 1h отклоняется в фактических местах настройки кэша запросов
По умолчанию—
Сочетания входных материалов

Текст · Текст UTF8

messages[].content

Параметры и жизненный цикл метода
ПараметрКонтракт
Параметрcontent_typeКонтрактapplication/json
ПараметрrequiredКонтрактmodel, messages
Параметрmaterial_typesКонтрактtext
ПараметрmessagesКонтрактмассив сообщений со структурой role/content
Параметрfile_materialКонтрактфактический документ UTF-8 вставляется как буквальный текст; ID файла не выводится из него
Параметрoptional_controlsКонтрактstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Параметрcontrol_scopeКонтрактзависит от модели; пользовательские инструменты-функции отличаются от инструментов, выполняемых на стороне сервиса
Параметрoutput_modalitiesКонтрактtext
Параметрhosted_operationsКонтрактfalse
Параметрmultimodal_input_bindingКонтрактnull

Жизненный цикл: synchronous_or_streamed

Отправляйте точный ID модели вместе с messages.

Длина контекста не является пределом выхода.

Текстовый файл может передавать буквальный текст; входные изображения, аудио и файловые объекты требуют точной привязки.

Тарифы

Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.

Быстрый режим
Стандартный тариф При выборе быстрого режима
Режим flex
Стандартный тариф При выборе режима flex
Максимальная интенсивность рассуждений
Стандартный тариф При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default)

Ставки Ailoot

Цены по конфигурациям

Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.

КонфигурацияШкала ставокТокенов контекста большеТокенов контекста не более, включительноПлата
КонфигурацияБазовые ставки за токеныШкала ставокБазовая ставкаТокенов контекста больше—Токенов контекста не более, включительноБез верхней границыПлата
Вход · Входные токены $0.00058 / 1K токенов
Выход · Выходные токены $0.00458 / 1K токенов
Вход · Чтение кэша $0 / 1K токенов
Вход · Запись в кэш $0 / 1K токенов
Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов
КонфигурацияУровень 1 по длине запросаШкала ставок—Токенов контекста больше0Токенов контекста не более, включительноБез верхней границыПлата
Вход · Входные токены $0.00058 / 1K токенов
Выход · Выходные токены $0.00458 / 1K токенов
Вход · Чтение кэша $0 / 1K токенов
Вход · Запись в кэш $0 / 1K токенов
Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов

Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →

Примеры запросов

Ailoot Ultra · Чат OpenAI

curlPython SDKПоток Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen/qwen3.5-122b-a10b", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

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

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3.5-122b-a10b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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

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

with client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen3.5-122b-a10b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Получить и сохранить результаты

Ailoot Ultra · Чат OpenAI

json или SSE

Сохраняйте все готовые результаты

Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.

Сохраняйте каждый вариант ответа с его содержимым, вызовами инструментов и рассуждениями. В SSE собирайте изменения по индексам варианта и инструмента, сохраняйте итоговую причину завершения и данные использования.

Если нужно проверить исходный ответ

Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен.

Поля ответа
ПолеТип
Полеchoices[].indexТипinteger
Полеchoices[].message.contentТипstring|null
Полеchoices[].message.tool_callsТипtool_call[]
Полеchoices[].message.reasoning_contentТипstring
Полеchoices[].message.reasoning_detailsТипobject|array
Полеchoices[].finish_reasonТипstring|null
ПолеusageТипobject
Ошибки и дальнейшие шаги
ОтветУсловиеСледующий шаг
Ответ400 · invalid_request_errorУсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметраСледующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание.

Псевдонимы

Псевдонимы моделей

Ailoot Ultra qwen/qwen3.5-122b-a10b

Псевдонимы путей метода

Используйте пути методов, указанные выше.

Связанные ID для вызова

qwen/qwen3.5-122b-a10b

Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic POST /v1/messages qwen/qwen3.5-122b-a10b

qwen/qwen3.5-122b-a10b

Alibaba /qwen/qwen3.5-122b-a10b

Начало

Qwen3.5-122B-A10B — визуально-языковая модель Qwen со смесью экспертов, с 122 миллиардами параметров в целом и 10 миллиардами активируемых. Она принимает текст, изображения и видео для рассуждения, программирования и агентных задач, возвращая текст с выбором режима размышления и собственным контекстом в 262,144 токена.

Допустимые входные данные
Текст
Результаты
json · sse

Доступно в Ailoot · входные данные и методы

Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic POST /v1/messages
Входные данные
text
Результат
json, sse
Выходной формат
JSON или SSE
ПолеТипТребованиеЗначения и ограниченияПо умолчанию
ПолеmodelТипstringТребованиеОбязательноЗначения и ограничения
qwen/qwen3.5-122b-a10b
По умолчанию—
ПолеmessagesТипmessage[]ТребованиеОбязательноЗначения и ограниченияПо умолчанию—
Полеmessages[].roleТипstringТребованиеОбязательноЗначения и ограничения
user, assistant
По умолчанию—
Полеmessages[].contentТипstringТребованиеОбязательноЗначения и ограниченияПо умолчанию—
Полеmax_tokensТипintegerТребованиеОбязательноЗначения и ограниченияПо умолчанию—
ПолеstreamТипbooleanТребованиеНеобязательноЗначения и ограниченияПо умолчаниюfalse
Сочетания входных материалов

Текст · Текст UTF-8

строка messages[].content

Параметры и жизненный цикл метода
ПараметрКонтракт
Параметрcontent_typeКонтрактapplication/json
ПараметрrequiredКонтрактmodel, messages, max_tokens
Параметрoptional_controlsКонтрактstream
Параметрmaterial_typesКонтрактtext
Параметрtext_file_materialКонтрактПрочитайте фактический документ UTF-8 и поместите его текст в указанную строку входа или содержимого сообщения.

Жизненный цикл: synchronous_or_streamed

Тарифы

Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.

Быстрый режим
Стандартный тариф При выборе быстрого режима
Режим flex
Стандартный тариф При выборе режима flex
Максимальная интенсивность рассуждений
Стандартный тариф При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default)

Ставки Ailoot

Цены по конфигурациям

Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.

КонфигурацияШкала ставокТокенов контекста большеТокенов контекста не более, включительноПлата
КонфигурацияБазовые ставки за токеныШкала ставокБазовая ставкаТокенов контекста больше—Токенов контекста не более, включительноБез верхней границыПлата
Вход · Входные токены $0.00058 / 1K токенов
Выход · Выходные токены $0.00458 / 1K токенов
Вход · Чтение кэша $0 / 1K токенов
Вход · Запись в кэш $0 / 1K токенов
Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов
КонфигурацияУровень 1 по длине запросаШкала ставок—Токенов контекста больше0Токенов контекста не более, включительноБез верхней границыПлата
Вход · Входные токены $0.00058 / 1K токенов
Выход · Выходные токены $0.00458 / 1K токенов
Вход · Чтение кэша $0 / 1K токенов
Вход · Запись в кэш $0 / 1K токенов
Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов

Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →

Примеры запросов

Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic

Полное минимальное тело запроса в формате JSONcurl · используйте свой документ UTF-8Python · сохраните полный результат
{
  "model": "qwen/qwen3.5-122b-a10b",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen/qwen3.5-122b-a10b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

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

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen/qwen3.5-122b-a10b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

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

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

Получить и сохранить результаты

Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic

JSON или SSE

Сохраняйте все готовые результаты

Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.

Сохраняйте все блоки содержимого, подписи рассуждений и фактические ID обращений к инструментам. Собирайте все изменения блоков SSE; первый текстовый блок не является полным выходом.

Если нужно проверить исходный ответ

Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен.

Поля ответа
ПолеТип
ПолеidТипstring
ПолеmodelТипstring
Полеcontent[]Типtext|thinking|tool_use|other content block
Полеstop_reasonТипstring|null
ПолеusageТипobject
Ошибки и дальнейшие шаги
ОтветУсловиеСледующий шаг
Ответ400 · invalid_request_errorУсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметраСледующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание.

Псевдонимы

Псевдонимы моделей

Ailoot Ultra qwen/qwen3.5-122b-a10b

Псевдонимы путей метода

Используйте пути методов, указанные выше.

Связанные ID для вызова

qwen/qwen3.5-122b-a10b

FAQ · Qwen: Qwen3.5-122B-A10B
Какие входные данные и результаты доступны?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3.5-122b-a10b: text → text

POST /v1/messages · qwen/qwen3.5-122b-a10b: text → json, sse

Какие поля использует запрос?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3.5-122b-a10b: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · qwen/qwen3.5-122b-a10b: model, messages, max_tokens, stream

Какие ограничения действуют?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3.5-122b-a10b: messages.min_items: 1

Подробнее

Подключите Ailoot к Claude Code, OpenCode, Hermes или своему приложению.

Компания и портфель её проектов

Компания и портфель её проектов: миллионы клиентов; продажи на миллиарды ежемесячно.

Покупайте токены со скидкой.

Скидка по подписке для регулярной работы. Промокоды — до 50% на покупку токенов.

Подписка
Выберите тариф со скидкой для своих регулярных запросов.
Промокод до 50%
Введите код при покупке. Цена пересчитается с учётом действующей акции.
Расходы в истории
Модель, токены и сумма сохраняются для каждого запроса.

Выбрать подписку · Посмотреть цены моделей

Подключайте API к продукту, который вы продаёте.

SaaS, приложения и боты — по оферте и лицензионному договору Ailoot. Для перепродажи запросите реселлерскую лицензию.

Коммерческое приложение
Встраивайте генерацию текста, картинок, видео и звука в платные функции своего сервиса.
Лицензия для реселлера
Пришлите описание проекта и схему доступа. Запросите письменные условия использования и перепродажи.
Документы на сайте
Оферта, лицензионный договор и политика обработки данных доступны до подключения.

Запросить реселлерскую лицензию · Оферта и лицензионный договор