Source: https://ailoot.ai/models/ru/qwen-qwen3-5-35b-a3b/
Canonical: https://ailoot.ai/models/ru/qwen-qwen3-5-35b-a3b/
Language: ru

# Qwen: Qwen3.5-35B-A3B

[Markdown](https://ailoot.ai/models/ru/qwen-qwen3-5-35b-a3b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ru/qwen-qwen3-5-35b-a3b/facts.json)

## [Qwen: Qwen3.5-35B-A3B](https://ailoot.ai/models/ru/qwen-qwen3-5-35b-a3b/)

Qwen3.5-35B-A3B — визуально-языковая модель Qwen со смесью экспертов, с 35 миллиардами параметров в целом и 3 миллиардами активируемых. Она принимает текст, изображения и видео для рассуждения, программирования и работы с инструментами, с режимами размышления и прямого ответа и собственным контекстом в 262,144 токена.

- [**Ailoot Ultra · Чат OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3.5-35b-a3b`](https://ailoot.ai/models/ru/qwen-qwen3-5-35b-a3b/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3.5-35b-a3b`](https://ailoot.ai/models/ru/qwen-qwen3-5-35b-a3b/#method-1)

О модели

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

Возможности Qwen3.5: разреженная визуально-языковая версия

Qwen3.5-35B-A3B — прошедшая постобучение визуально-языковая модель, сочетающая понимание текста, изображений и видео с текстовыми ответами. Семейство обучается с ранним слиянием текста и визуальных данных и обучением с подкреплением на постепенно усложняющихся задачах, поддерживая рассуждение, программирование, агентов и визуальный анализ. Оно также описывает охват 201 языка и диалекта. Этот охват — возможность семейства, а не обещание равного качества для любого языка или задачи.

Конкретная открытая версия отделена от Qwen3.5-35B-A3B-Base и более позднего выпуска Qwen3.6. Разработчик также описывает управляемое предложение Flash с дополнительными функциями; эти функции интерфейса нельзя автоматически приписывать этой открытой версии. Сохраняйте запрошенную идентичность 35B-A3B при сравнении результатов или сохранении воспроизводимого выбора модели.

Обзор модели

Модель со смесью экспертов имеет 35 миллиардов параметров в целом и активирует три миллиарда. Её гибридная структура из 40 слоёв повторяет три экспертных слоя Gated DeltaNet с последующим одним экспертным слоем внимания с гейтированием. В ней 256 маршрутизируемых экспертов, причём в документированной структуре активны восемь маршрутизируемых экспертов и один общий. Визуальный кодировщик и предсказание нескольких токенов входят в модель. Активируемое количество не описывает полный размер версии, и одна архитектура не гарантирует задержку в определённом приложении.

Собственный контекст составляет 262,144 токена, с условным расширением до 1,010,000. Qwen советует по возможности сохранять контекст не менее 128K для сложных задач размышления, даже если меньшее окно снизило бы нагрузку на память. Текст, представленный визуальный материал, история, рассуждение и окончательный ответ требуют места в настроенной последовательности.

Использование входов и режимов ответа

Для запроса программирования с учётом снимка экрана предоставьте визуальный образец, контекст существующего исходного кода, требования к взаимодействию и ожидаемый редактируемый артефакт. Для диаграммы или документа сохраняйте подписи и единицы измерения и запросите таблицу значений с подтверждающими свидетельствами. Для многоязычного объяснения задавайте целевой язык и термины для сохранения.

Размышление включено по умолчанию, создавая блок рассуждения перед итоговым ответом. Настройка разработчика enable\_thinking может отключать его для прямого ответа. Qwen3.5 официально не поддерживает старые мягкие переключатели запросов /think и /nothink. Рекомендации по истории сохраняют окончательные ответы без содержимого размышления. Это должно оставаться отдельным от более поздних опций сохранения Qwen3.6 или сохранения предыдущих рассуждений по умолчанию в Qwen3.8.

Агентное использование

Разработчик документирует вызов инструментов и рекомендует Qwen-Agent с настроенными или подключёнными через MCP инструментами, наряду с Qwen Code для работы с репозиторием. Определите разрешённые операции, нужные свидетельства и итоговый результат. Приложение исполняет инструменты и предоставляет их наблюдения; модель может использовать обратную связь для пересмотра анализа. Запланированная команда или сгенерированный патч не являются исполненным действием, а одно название модели не устанавливает доступ к актуальной информации или файлам.

Сверхдлинный контекст

Рецепт расширения разработчика использует YaRN с чередующимися позиционными настройками версии. Коэффициент четыре нацелен на процесс примерно с миллионом токенов; для задач на 524,288 токенов предлагается коэффициент два. Статическое масштабирование может ухудшать работу с коротким текстом, поэтому его следует настраивать, когда нужен больший контекст. Организуйте длинный материал с границами документов, идентификаторами кода и ясным вопросом вместо заполнения окна несвязанными свидетельствами.

Рекомендации по генерации

В рекомендуемых практиках общее размышление использует temperature 1.0, top\_p 0.95, top\_k 20, min\_p 0, штраф за присутствие 1.5 и штраф за повторение 1.0. 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. Для рассуждения в прямом режиме рекомендуемые практики дают temperature 1.0, top\_p 1.0, top\_k 40 и штраф за присутствие 2.0. Различайте эти предустановки под конкретные задачи; большие штрафы за присутствие могут вызывать смешение языков или небольшое снижение качества.

Рекомендуемые бюджеты генерации составляют 32,768 токенов для большинства вопросов и 81,920 для необычно сложной математики или программирования. Это не отдельно установленные жёсткие пределы вывода. Явно определяйте форму окончательного ответа и сверяйте расчёты или сгенерированный код с переданными условиями.

Видео и существенные ограничения

Поддерживаемый пример видео по умолчанию использует два кадра в секунду. Рекомендации разработчика для видео часовой длительности расширяют бюджет процессора примерно до 224K видеотокенов для более частой выборки. Это требует конфигурации и потребляет контекст вместе с задачей и ответом; это не безусловная гарантия длительности или идеального воспроизведения событий. Сохраняйте нужные переходы сцены и мелкие надписи и запрашивайте результат, связанный с видимыми свидетельствами. Практическая ценность — совместный текстовый/визуальный охват версии и выбор режима ответа, с конкретным артефактом, который можно проверить.

Практическая задача

### Практическая задача

Технический пример на английском

```
Audit a transcribed experiment table

Use this transcribed experiment table: baseline, 100 trials, 12 failures; revision A, 80 trials, 8 failures; revision B, 40 trials, 2 failures. Calculate the observed failure rates and compare them. Explain what these counts establish and what would require additional statistical analysis; do not claim that the smallest observed rate proves the best underlying system.
```

#### Ожидаемый результат

```
A rate table and a qualified comparison separating observed proportions from unperformed statistical inference.
```

#### Проверка результата

```
Each rate uses its own trial count, and the conclusion does not treat unequal sample sizes as equivalent proof.
```

**Ailoot Ultra · Чат OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3.5-35b-a3b`

[`qwen/qwen3.5-35b-a3b`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=qwen%2Fqwen3.5-35b-a3b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-35b-a3b&fmt=chat)

Alibaba /`qwen/qwen3.5-35b-a3b`

### Начало

Qwen3.5-35B-A3B — визуально-языковая модель Qwen со смесью экспертов, с 35 миллиардами параметров в целом и 3 миллиардами активируемых. Она принимает текст, изображения и видео для рассуждения, программирования и работы с инструментами, с режимами размышления и прямого ответа 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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Поле`model` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения qwen/qwen3.5-35b-a3b | По умолчанию— |
| Поле`messages` | Тип`message[]` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Минимум элементов: 1 | По умолчанию— |
| Поле`messages[].role` | Тип`string` | 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— |
| Поле`messages[].content` | Тип`string\|content_part[]\|null` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
| Поле`messages[].tool_calls` | Тип`tool_call[]` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
| Поле`messages[].tool_call_id` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: role=tool; используйте фактически возвращённый ID | По умолчанию— |
| Поле`messages[].name` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
| Поле`messages[].reasoning_content` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: Передавайте обратно фактически возвращённые рассуждения, если эта модель их использует | По умолчанию— |
| Поле`messages[].reasoning_details` | Тип`object\|array` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
| Поле`max_tokens` | Тип`integer` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Зависит от модели | По умолчанию— |
| Поле`max_completion_tokens` | Тип`integer` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Зависит от модели | По умолчанию— |
| Поле`stream` | Тип`boolean` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse |
| Поле`stream_options.include_usage` | Тип`boolean` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
| Поле`temperature` | Тип`number` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
| Поле`top_p` | Тип`number` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
| Поле`stop` | Тип`string\|string[]` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
| Поле`tools` | Тип`function_tool[]` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
| Поле`tools[].type` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения function Зависит от модели | По умолчанию— |
| Поле`tools[].function.name` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: передан инструмент-функция | По умолчанию— |
| Поле`tools[].function.description` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
| Поле`tools[].function.parameters` | Тип`JSON_schema` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
| Поле`tool_choice` | Тип`string\|object` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
| Поле`parallel_tool_calls` | Тип`boolean` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
| Поле`response_format` | Тип`object` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
| Поле`reasoning_effort` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
| Поле`reasoning` | Тип`object` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
| Поле`service_tier` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
| Поле`instructions` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Поле совместимости | По умолчанию— |
| Поле`functions` | Тип`function[]` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
| Поле`function_call` | Тип`string\|object` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
| Поле`prompt_cache_options` | Тип`object` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
| Поле`modalities` | Тип`string[]` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения text | По умолчанию— |
| Поле`provider` | Тип`object` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: provider.options отклоняется на этом текстовом маршруте Ultra | По умолчанию— |
| Поле`cache_control.ttl` | Тип`string` | 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 |
| --- | --- |
| Параметр`content_type` | Контрактapplication/json |
| Параметр`required` | Контрактmodel, messages |
| Параметр`material_types` | Контрактtext |
| Параметр`messages` | Контрактмассив сообщений со структурой role/content |
| Параметр`file_material` | Контрактфактический документ UTF-8 вставляется как буквальный текст; ID файла не выводится из него |
| Параметр`optional_controls` | Контрактstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Параметр`control_scope` | Контрактзависит от модели; пользовательские инструменты-функции отличаются от инструментов, выполняемых на стороне сервиса |
| Параметр`output_modalities` | Контрактtext |
| Параметр`hosted_operations` | Контрактfalse |
| Параметр`multimodal_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 **$0.00046** / 1K токенов Выход · Выходные токены **$0.00366** / 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 **$0.00046** / 1K токенов Выход · Выходные токены **$0.00366** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/ru/billing/reserve/)

### Примеры запросов

#### Ailoot Ultra · Чат OpenAI

curlPython SDKПоток 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/qwen3.5-35b-a3b", "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/qwen3.5-35b-a3b',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/qwen3.5-35b-a3b',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 |
| --- | --- |
| Поле`choices[].index` | Типinteger |
| Поле`choices[].message.content` | Типstring\|null |
| Поле`choices[].message.tool_calls` | Типtool\_call\[\] |
| Поле`choices[].message.reasoning_content` | Типstring |
| Поле`choices[].message.reasoning_details` | Типobject\|array |
| Поле`choices[].finish_reason` | Типstring\|null |
| Поле`usage` | 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/qwen3.5-35b-a3b`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=qwen%2Fqwen3.5-35b-a3b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-35b-a3b&fmt=chat)

#### Псевдонимы путей метода

Используйте пути методов, указанные выше.

#### Связанные ID для вызова

[`qwen/qwen3.5-35b-a3b`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=qwen%2Fqwen3.5-35b-a3b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-35b-a3b&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3.5-35b-a3b`

[`qwen/qwen3.5-35b-a3b`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=qwen%2Fqwen3.5-35b-a3b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-35b-a3b&fmt=messages)

Alibaba /`qwen/qwen3.5-35b-a3b`

### Начало

Qwen3.5-35B-A3B — визуально-языковая модель Qwen со смесью экспертов, с 35 миллиардами параметров в целом и 3 миллиардами активируемых. Она принимает текст, изображения и видео для рассуждения, программирования и работы с инструментами, с режимами размышления и прямого ответа 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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Поле`model` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения qwen/qwen3.5-35b-a3b | По умолчанию— |
| Поле`messages` | Тип`message[]` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
| Поле`messages[].role` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения user, assistant | По умолчанию— |
| Поле`messages[].content` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
| Поле`max_tokens` | Тип`integer` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
| Поле`stream` | Тип`boolean` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse |

Сочетания входных материалов

**Текст** · Текст UTF-8

`строка messages[].content`

Параметры и жизненный цикл метода

| Параметр | Контракт |
| --- | --- |
| Параметр`content_type` | Контрактapplication/json |
| Параметр`required` | Контрактmodel, messages, max\_tokens |
| Параметр`optional_controls` | Контрактstream |
| Параметр`material_types` | Контрактtext |
| Параметр`text_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 **$0.00046** / 1K токенов Выход · Выходные токены **$0.00366** / 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 **$0.00046** / 1K токенов Выход · Выходные токены **$0.00366** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/ru/billing/reserve/)

### Примеры запросов

#### Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic

Полное минимальное тело запроса в формате JSONcurl · используйте свой документ UTF-8Python · сохраните полный результат

```json
{
  "model": "qwen/qwen3.5-35b-a3b",
  "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/qwen3.5-35b-a3b', '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/qwen3.5-35b-a3b', '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 |
| --- | --- |
| Поле`id` | Типstring |
| Поле`model` | Типstring |
| Поле`content[]` | Типtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Поле`stop_reason` | Типstring\|null |
| Поле`usage` | 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/qwen3.5-35b-a3b`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=qwen%2Fqwen3.5-35b-a3b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-35b-a3b&fmt=messages)

#### Псевдонимы путей метода

Используйте пути методов, указанные выше.

#### Связанные ID для вызова

[`qwen/qwen3.5-35b-a3b`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=qwen%2Fqwen3.5-35b-a3b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-35b-a3b&fmt=messages)

FAQ · Qwen: Qwen3.5-35B-A3B

Какие входные данные и результаты доступны?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.5-35b-a3b`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3.5-35b-a3b`: `text` → `json`, `sse`

Какие поля использует запрос?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.5-35b-a3b`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3.5-35b-a3b`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Какие ограничения действуют?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.5-35b-a3b`: `messages.min_items`: `1`

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](https://ailoot.ai/docs/ru/billing/subscriptions/) · [Посмотреть цены моделей](https://ailoot.ai/models/ru/)

## 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](mailto:support@ailoot.ai) · [Оферта и лицензионный договор](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ru)

## Ailoot · Компания и портфель её проектов





Ailoot опирается на накопленный опыт работы, большую клиентскую базу, стабильный сервис и постоянный контроль KPI.





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





Этот опыт Ailoot использует для API-доступа к нейросетям в продуктах клиентов, агентах, приложениях и автоматизациях.