Qwen: Qwen3.5-27B
Qwen3.5-27B — плотная визуально-языковая модель Qwen с 27 миллиардами параметров для текста, изображений и видео с текстовым выводом. Она поддерживает рассуждение, программирование, работу с инструментами и многоязычные задачи, с выбором режима размышления и собственным контекстом в 262,144 токена.
- Ailoot Ultra · Чат OpenAI
POST /v1/chat/completionsqwen/qwen3.5-27b - Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic
POST /v1/messagesqwen/qwen3.5-27b
О модели
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Возможности Qwen3.5 в плотном выпуске 27B
Qwen3.5-27B — прошедшая постобучение плотная визуально-языковая модель. Текст, изображения и видео могут участвовать в одной задаче, а результат — текст: объяснение, предложение кода, извлечённая информация или другой запрошенный артефакт. Раннее слияние текстового и визуального обучения в семействе развивает рассуждение, программирование, агентные и визуальные способности, с обучением с подкреплением на всё более сложных задачах и поддержкой 201 языка и диалекта.
Этот языковой охват помогает формулировать многоязычные задачи, но не гарантирует одинаковой надёжности для любого диалекта или специальной лексики. Предоставьте целевой язык, аудиторию и термины, которые должны остаться неизменными. Для межъязыкового сравнения документов пометьте каждый источник и запросите результат, организованный по фактам или вопросам, требующим сравнения.
Обзор модели
Конкретный выпуск 27B плотный, с 64 слоями языковой модели и визуальным кодировщиком. Его гибридная структура чередует группы из трёх слоёв Gated DeltaNet и одного слоя внимания с гейтированием, используя плотные сети прямого распространения. Предсказание нескольких токенов включено в обучение. Разреженную архитектуру смеси экспертов, описанную для других размеров Qwen3.5, нельзя приписывать этой модели; её идентичность с 27 миллиардами параметров — собственная спецификация версии.
Собственный контекст составляет 262,144 токена, с условным расширением до 1,010,000. Qwen рекомендует по возможности сохранять контекст не менее 128K для сложных задач размышления, допуская меньшие настройки, когда их требуют ограничения памяти. Это рекомендация по конфигурации, а не доказательство, что каждый интерфейс предоставляет полный контекст. Исходный текст, визуальные токены, история, рассуждение и ответ делят бюджет последовательности.
Подготовка текста и визуальных данных
Для технического документа сохраняйте идентификаторы разделов и запрашивайте таблицу требований или объяснение с опорой на эти разделы. Для схемы сохраняйте подписи и предоставляйте определения, не видимые на изображении. Для задачи по коду дайте соответствующую функцию, наблюдаемое поведение и требуемый результат. Полезный ответ должен обозначать использованные свидетельства, отделять предположения и возвращать итоговый артефакт в форме, доступной проверке.
Для вопроса по видео определите важное событие или последовательность и сохраняйте время и порядок кадров. Пример разработчика использует два кадра в секунду в поддерживаемом процессе. Рекомендации по длинному видео советуют больший бюджет процессора, соответствующий примерно 224K видеотокенов, для анализа материала часовой длительности с более частой выборкой кадров. Эти настройки требуют конфигурации и не устанавливают универсальную гарантию длительности или точного времени событий.
Размышление и прямые ответы
Размышление включено по умолчанию и предшествует итоговому ответу. enable_thinking может отключать его для прямого ответа. Qwen3.5 официально не поддерживает более ранние мягкие переключатели /think и /nothink. Разработчик рекомендует сохранять в предыдущих сообщениях помощника только текст окончательного ответа, а не содержимое размышления. Это контракт Qwen3.5, который должен оставаться отдельным от поведения сохранения предыдущих рассуждений, документированного для более поздних выпусков.
Выберите итоговую форму до отправки задачи: короткое заключение с подтверждающими значениями, таблицу извлечённых полей или патч кода с объяснением. Прямой ответ всё равно остаётся сгенерированным ответом для проверки; длинная запись размышления не является независимым доказательством правильности заключения.
Агентное использование
Разработчик поддерживает вызов инструментов и рекомендует Qwen-Agent с настроенными или подключёнными через MCP инструментами, а также Qwen Code для процессов агента-программиста. Дайте инструментам приложения ясную роль и возвращайте их фактические наблюдения модели. Модель может планировать и пересматривать решения с помощью этой обратной связи, а приложение выполняет действия. Поддержка инструментов сама по себе не устанавливает встроенный доступ к интернету, файлам или среде исполнения кода через каждый интерфейс.
Сверхдлинный текст
Расширение использует YaRN с собственной позиционной конфигурацией версии. Коэффициент четыре нацелен на процесс примерно с миллионом токенов; для 524,288 токенов предлагается коэффициент два. Статическое масштабирование может снижать качество при коротком тексте, поэтому разработчик рекомендует его, когда больший контекст действительно нужен. Организуйте длинный материал и оставляйте место для требуемого ответа вместо трактовки наибольшего значения контекста как неограниченного воспроизведения документов.
Рекомендации и ограничения генерации
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 использует отдельную предустановку рекомендуемых практик: temperature 1.0, top_p 1.0, top_k 40 и штраф за присутствие 2.0. Большие штрафы за присутствие могут смешивать языки или немного снижать качество.
Рекомендуемые бюджеты генерации составляют 32,768 токенов для большинства задач и 81,920 для необычно сложной математики или программирования. Это не независимые жёсткие пределы вывода. Явно задавайте схему ответа или разделитель и сверяйте код, расчёты, цитаты и визуальные детали с источником. Полезный результат — конкретный текстовый артефакт с сохранением точной плотной идентичности 27B, входов и режима ответа.
Практическая задача
Практическая задача
Технический пример на английском
Compare a multilingual specification
Compare these two product notes and write the finding in English. [EN] "Store at 5-25 C. Keep the lid closed." [FR] "Conserver entre 5 et 20 C. Garder le couvercle fermé." Identify matching instructions, the temperature discrepancy and a clarification question for the author. Preserve both source ranges without deciding which is correct.Ожидаемый результат
A source-labelled English comparison with matching lid guidance, differing ranges and one unresolved question.Проверка результата
Check that 20 C and 25 C remain distinct and neither language is assumed authoritative.Ailoot Ultra · Чат OpenAI POST /v1/chat/completions qwen/qwen3.5-27b
qwen/qwen3.5-27bНачало
Qwen3.5-27B — плотная визуально-языковая модель Qwen с 27 миллиардами параметров для текста, изображений и видео с текстовым выводом. Она поддерживает рассуждение, программирование, работу с инструментами и многоязычные задачи, 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
| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения qwen/qwen3.5-27b | По умолчанию— |
Полеmessages | Типmessage[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Минимум элементов: 1 | По умолчанию— |
Полеmessages[].role | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения 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[].content | Типstring|content_part[]|null | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].tool_calls | Типtool_call[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].tool_call_id | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: role=tool; используйте фактически возвращённый ID | По умолчанию— |
Полеmessages[].name | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].reasoning_content | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: Передавайте обратно фактически возвращённые рассуждения, если эта модель их использует | По умолчанию— |
Полеmessages[].reasoning_details | Типobject|array | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmax_tokens | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmax_completion_tokens | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеstream | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse |
Полеstream_options.include_usage | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtemperature | Типnumber | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtop_p | Типnumber | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеstop | Типstring|string[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools | Типfunction_tool[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools[].type | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения function Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools[].function.name | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: передан инструмент-функция | По умолчанию— |
Полеtools[].function.description | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеtools[].function.parameters | ТипJSON_schema | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеtool_choice | Типstring|object | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеparallel_tool_calls | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеresponse_format | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеreasoning_effort | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеreasoning | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеservice_tier | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеinstructions | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Поле совместимости | По умолчанию— |
Полеfunctions | Типfunction[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеfunction_call | Типstring|object | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеprompt_cache_options | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmodalities | Типstring[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения text | По умолчанию— |
Полеprovider | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: provider.options отклоняется на этом текстовом маршруте Ultra | По умолчанию— |
Полеcache_control.ttl | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения 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
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрrequired | Контрактmodel, messages |
Параметрmaterial_types | Контрактtext |
Параметрmessages | Контрактмассив сообщений со структурой role/content |
Параметрfile_material | Контрактфактический документ UTF-8 вставляется как буквальный текст; ID файла не выводится из него |
Параметрoptional_controls | Контрактstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Параметрcontrol_scope | Контрактзависит от модели; пользовательские инструменты-функции отличаются от инструментов, выполняемых на стороне сервиса |
Параметрoutput_modalities | Контрактtext |
Параметрhosted_operations | Контрактfalse |
Параметрmultimodal_input_binding | Контрактnull |
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.
| Конфигурация | Шкала ставок | Токенов контекста больше | Токенов контекста не более, включительно | Плата |
|---|---|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Токенов контекста больше— | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.00052 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.00412 / 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 запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше0 | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.00052 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.00412 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
Примеры запросов
Ailoot Ultra · Чат OpenAI
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen/qwen3.5-27b", "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/qwen3.5-27b',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/qwen3.5-27b',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
| Поле | Тип |
|---|---|
Полеchoices[].index | Типinteger |
Полеchoices[].message.content | Типstring|null |
Полеchoices[].message.tool_calls | Типtool_call[] |
Полеchoices[].message.reasoning_content | Типstring |
Полеchoices[].message.reasoning_details | Типobject|array |
Полеchoices[].finish_reason | Типstring|null |
Полеusage | Типobject |
Ошибки и дальнейшие шаги
| Ответ | Условие | Следующий шаг |
|---|---|---|
Ответ400 · invalid_request_error | УсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра | Следующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание. |
Псевдонимы
Псевдонимы моделей
Ailoot Ultra qwen/qwen3.5-27b
Псевдонимы путей метода
Используйте пути методов, указанные выше.
Связанные ID для вызова
Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic POST /v1/messages qwen/qwen3.5-27b
qwen/qwen3.5-27bНачало
Qwen3.5-27B — плотная визуально-языковая модель Qwen с 27 миллиардами параметров для текста, изображений и видео с текстовым выводом. Она поддерживает рассуждение, программирование, работу с инструментами и многоязычные задачи, 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
| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения qwen/qwen3.5-27b | По умолчанию— |
Полеmessages | Типmessage[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].role | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения user, assistant | По умолчанию— |
Полеmessages[].content | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmax_tokens | Типinteger | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеstream | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse |
Сочетания входных материалов
Текст · Текст UTF-8
строка messages[].content
Параметры и жизненный цикл метода
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрrequired | Контрактmodel, messages, max_tokens |
Параметрoptional_controls | Контрактstream |
Параметрmaterial_types | Контрактtext |
Параметрtext_file_material | КонтрактПрочитайте 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.
| Конфигурация | Шкала ставок | Токенов контекста больше | Токенов контекста не более, включительно | Плата |
|---|---|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Токенов контекста больше— | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.00052 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.00412 / 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 запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше0 | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.00052 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.00412 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
Примеры запросов
Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic
{
"model": "qwen/qwen3.5-27b",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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/qwen3.5-27b', '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/qwen3.5-27b', '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
| Поле | Тип |
|---|---|
Полеid | Типstring |
Полеmodel | Типstring |
Полеcontent[] | Типtext|thinking|tool_use|other content block |
Полеstop_reason | Типstring|null |
Полеusage | Типobject |
Ошибки и дальнейшие шаги
| Ответ | Условие | Следующий шаг |
|---|---|---|
Ответ400 · invalid_request_error | УсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра | Следующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание. |
Псевдонимы
Псевдонимы моделей
Ailoot Ultra qwen/qwen3.5-27b
Псевдонимы путей метода
Используйте пути методов, указанные выше.
Связанные ID для вызова
FAQ · Qwen: Qwen3.5-27B
- Какие входные данные и результаты доступны?
POST /v1/chat/completions·qwen/qwen3.5-27b:text→textPOST /v1/messages·qwen/qwen3.5-27b:text→json,sse- Какие поля использует запрос?
POST /v1/chat/completions·qwen/qwen3.5-27b:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·qwen/qwen3.5-27b:model,messages,max_tokens,stream- Какие ограничения действуют?
POST /v1/chat/completions·qwen/qwen3.5-27b:messages.min_items:1