Source: https://ailoot.ai/models/sv/qwen-qwen3-5-122b-a10b/ Canonical: https://ailoot.ai/models/sv/qwen-qwen3-5-122b-a10b/ Language: sv # Qwen: Qwen3.5-122B-A10B [Markdown](https://ailoot.ai/models/sv/qwen-qwen3-5-122b-a10b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/sv/qwen-qwen3-5-122b-a10b/facts.json) ## [Qwen: Qwen3.5-122B-A10B](https://ailoot.ai/models/sv/qwen-qwen3-5-122b-a10b/) Qwen3.5-122B-A10B är Qwens mixture-of-experts-modell för bild och språk med totalt 122 miljarder och 10 miljarder aktiverade parametrar. Den tar emot text, bilder och video för resonemangs-, kodnings- och agentuppgifter och returnerar text med valbart resonemang och en inbyggd kontext på 262,144 token. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3.5-122b-a10b`](https://ailoot.ai/models/sv/qwen-qwen3-5-122b-a10b/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3.5-122b-a10b`](https://ailoot.ai/models/sv/qwen-qwen3-5-122b-a10b/#method-1) Om modellen Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden. Qwen3.5:s huvuddrag: expertmodellen 122B-A10B Qwen3.5-122B-A10B är en eftertränad modell för bild och språk för gemensamma text- och bilduppgifter. Den tar emot text, bilder och video och returnerar text, inklusive förklaringar, kodförslag och begärda dokumentartefakter. Familjen byggs genom tidig fusion av text och bild samt förstärkningsinlärning på successivt mer komplexa uppgifter och utvecklar resonemang, kodning, agenter och visuell förståelse. Den beskriver täckning av 201 språk och dialekter utan att antyda identisk tillförlitlighet för varje språk eller område. En användbar uppgift kan kombinera en teknisk specifikation, diagram och relevant kod och be modellen förklara komponenterna och returnera ett implementationsförslag. En dokumentanalysuppgift kan be om en jämförelse med stödjande avsnitts- eller sidreferenser. Modellöversikt Den glesa mixture-of-experts-kontrollpunkten har totalt 122 miljarder parametrar och aktiverar tio miljarder. Den har 48 språkmodellager, med grupper om tre Gated DeltaNet-expertlager följda av ett gated-attention-expertlager. Tillverkaren anger 256 routade experter; modellen väljer åtta routade experter tillsammans med en gemensam expert. En bildkodare och flertokenprediktion ingår i modellen. Totalt och aktiverat antal har olika innebörd; det aktiverade antalet är inte den fullständiga kontrollpunktsstorleken. Detta är en separat utgåva från den täta Qwen3.5-27B, den glesa Qwen3.5-35B-A3B och senare modellgenerationer. Härled ingen allmän prestanda- eller latensrangordning enbart från storleken. Den inbyggda kontexten är 262,144 token och den dokumenterade utökningen når 1,010,000 genom konfiguration. Qwen rekommenderar att minst 128K kontext behålls där det är möjligt för komplexa resonemang och erkänner att minnestryck kan kräva ett mindre fönster. Förbereda gemensamma text- och bildbelägg Bevara diagrametiketter, diagramaxlar, tabellrubriker och enheter. Ange om resultatet ska förklara en relation, extrahera namngivna fält eller föreslå kod. När flera källor är viktiga ska de märkas och utdata organiserade efter samma identifierare begäras. Skilj synliga fakta från antaganden så att en granskare kan spåra resonemanget till det tillhandahållna materialet. För en kodningsbegäran ska avsett beteende, relevant källkod och indata som demonstrerar problemet identifieras. Begär en redigerbar patch med en förklaring av berörda villkor och kontroller. För video ska händelsesekvens och timing bevaras och frågan specificeras i stället för att be om en odifferentierad sammanfattning. Modellens textresultat är ett artefaktutkast att inspektera; förmåga till visuella indata innebär inte bild-, video- eller talgenerering. Resonemang och historik Resonemang är aktiverat som standard och kommer före slutsvaret. Tillverkarens inställning enable\_thinking kan stänga av det för direkta svar. De gamla mjuka omkopplarna /think och /nothink stöds inte officiellt. Qwen3.5 rekommenderar att slutsvar utan resonemangsinnehåll behålls i historiska assistentmeddelanden. Det ska inte ersättas av senare Qwen-generationers alternativ för historiskt bevarande bara för att de delar ett familjenamn. Håll slutresultatet lätt att hitta, exempelvis ett definierat svarsfält, ett avgränsat värde eller en separat kodartefakt. Ett direkt svar behöver fortfarande kontrolleras, medan längre resonemang är användbara bara när stegen stöder en verifierbar slutsats. Agentanvändning Qwen dokumenterar verktygsanrop och rekommenderar Qwen-Agent med konfigurerade eller MCP-anslutna verktyg tillsammans med Qwen Code för kodningsagentarbete. Definiera tillåtna åtgärder, tillgängliga belägg och slutförandekriterier. Anslutna verktyg utför operationer och returnerar resultat; modellen använder återkopplingen i analysen. Ett föreslaget kommando, en sökfråga eller en patch ska förbli åtskilt från en åtgärd som faktiskt slutförts av applikationen. Ultralång kontext och video Tillverkarens utökning använder YaRN med kontrollpunktens sammanflätade positionsinställningar. En faktor på fyra siktar på flödet med omkring en miljon token, och två föreslås för arbetslaster på 524,288 token. Statisk skalning kan påverka prestandan för kortare text och ska därför följa ett verkligt behov av större kontext. Indata, representerat visuellt material, historik, resonemang och slutsvar använder alla den konfigurerade sekvensbudgeten. Det stödda videoexemplet använder som standard två bildrutor per sekund. För timslångt material rekommenderar tillverkaren att processorbudgeten ökas till omkring 224K videotoken för sampling med högre frekvens. Det är ett konfigurationsberoende recept, inte en universell garanti för medievaraktighet, fullständig återgivning eller tidsstämpelprecision. Genereringsråd och väsentliga begränsningar Best Practices rekommenderar temperature 1.0, top\_p 0.95, top\_k 20, min\_p 0, närvarostraff 1.5 och upprepningsstraff 1.0 för allmänt resonemang. Precis kodning använder temperature 0.6 och närvarostraff noll. Allmänna direkta svar använder temperature 0.7, top\_p 0.8 och närvarostraff 1.5; top\_k är 20, min\_p är 0 och upprepningsstraffet är 1.0. Resonemang med direkt svar har ett separat förval: temperature 1.0, top\_p 1.0, top\_k 40 och närvarostraff 2.0. Högre närvarostraff kan blanda språk eller sänka kvaliteten något. Rekommenderade genereringsramar är 32,768 token för de flesta frågor och 81,920 för ovanligt komplex matematik eller programmering; de är inte separat fastställda hårda utdatatak. Definiera det begärda formatet, behåll källidentifierare och kontrollera beräkningar, extraherade värden och föreslagen kod mot ursprungliga belägg. Det användbara resultatet är en fullständig textartefakt vars antaganden och stödmaterial förblir synliga. Praktisk uppgift ### Praktisk uppgift Tekniskt exempel på engelska ``` 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. ``` #### Förväntat resultat ``` A corrected sequence diagram in text, a focused code proposal and a test using an invalid record. ``` #### Kontrollera resultatet ``` Check that the graph and code agree on validate-before-save and that acknowledgment follows successful persistence. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3.5-122b-a10b` [`qwen/qwen3.5-122b-a10b`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&fmt=chat) Alibaba /`qwen/qwen3.5-122b-a10b` ### Start Qwen3.5-122B-A10B är Qwens mixture-of-experts-modell för bild och språk med totalt 122 miljarder och 10 miljarder aktiverade parametrar. Den tar emot text, bilder och video för resonemangs-, kodnings- och agentuppgifter och returnerar text med valbart resonemang och en inbyggd kontext på 262,144 token. Godkända indata Text Resultat Text ### Tillgängligt i Ailoot · indata & metoder **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Indatatyper `text` Utdatatyper `text` Utdataformat json eller SSE | Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Fält`model` | Typ`string` | KravObligatoriskt | Värden & gränser qwen/qwen3.5-122b-a10b | Standard— | | Fält`messages` | Typ`message[]` | KravObligatoriskt | Värden & gränser Minsta antal objekt: 1 | Standard— | | Fält`messages[].role` | Typ`string` | KravObligatoriskt | Värden & gränser Exempel: system, user, assistant, tool, function Villkor: Dessa roller representeras uttryckligen av källkodens kompatibilitetstyper; den exakta rolluppsättningen är fortfarande modellspecifik. Beror på modellen | Standard— | | Fält`messages[].content` | Typ`string\|content_part[]\|null` | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— | | Fält`messages[].tool_calls` | Typ`tool_call[]` | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— | | Fält`messages[].tool_call_id` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: role=tool; använd det faktiska returnerade ID:t | Standard— | | Fält`messages[].name` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— | | Fält`messages[].reasoning_content` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: Skicka tillbaka det faktiska returnerade resonemanget när modellen använder det | Standard— | | Fält`messages[].reasoning_details` | Typ`object\|array` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`max_tokens` | Typ`integer` | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— | | Fält`max_completion_tokens` | Typ`integer` | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— | | Fält`stream` | Typ`boolean` | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse | | Fält`stream_options.include_usage` | Typ`boolean` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`temperature` | Typ`number` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`top_p` | Typ`number` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`stop` | Typ`string\|string[]` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`tools` | Typ`function_tool[]` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`tools[].type` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser function Beror på modellen | Standard— | | Fält`tools[].function.name` | Typ`string` | KravObligatoriskt | Värden & gränser Gäller när: verktyg av typen funktion har tillhandahållits | Standard— | | Fält`tools[].function.description` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— | | Fält`tools[].function.parameters` | Typ`JSON_schema` | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— | | Fält`tool_choice` | Typ`string\|object` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`response_format` | Typ`object` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`reasoning_effort` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`reasoning` | Typ`object` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`service_tier` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`instructions` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser Kompatibilitetsfält | Standard— | | Fält`functions` | Typ`function[]` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`function_call` | Typ`string\|object` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`prompt_cache_options` | Typ`object` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`modalities` | Typ`string[]` | KravValfritt | Värden & gränser text | Standard— | | Fält`provider` | Typ`object` | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: provider.options avvisas på denna Ultra-textrutt | Standard— | | Fält`cache_control.ttl` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: 1h avvisas på de faktiska platserna för promptcache | Standard— | Kombinationer av indatamaterial **Text** · UTF8-text `messages[].content` Metodparametrar och livscykel | Parameter | Avtal | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Avtalapplication/json | | Parameter`required` | Avtalmodel, messages | | Parameter`material_types` | Avtaltext | | Parameter`messages` | Avtalmeddelandearray med strukturen role/content | | Parameter`file_material` | Avtaldet faktiska UTF-8-dokumentet infogat som bokstavlig text; inget fil-ID härleds | | Parameter`optional_controls` | Avtalstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parameter`control_scope` | Avtalmodellspecifikt; användarens funktionsverktyg skiljer sig från värdbaserade verktyg | | Parameter`output_modalities` | Avtaltext | | Parameter`hosted_operations` | Avtalfalse | | Parameter`multimodal_input_binding` | Avtalnull | Livscykel: `synchronous_or_streamed` Skicka det exakta modell-ID:t tillsammans med messages. Kontextlängden är inte en utdatagräns. En textfil kan tillhandahålla bokstavlig text; bild-/ljud-/filobjektsindata kräver exakt bindning. ### Priser Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden. Snabbt läge Standardpris När snabbt läge är valt Flex-läge Standardpris När läget flex är valt Högsta resonemangsnivå Standardpris När den högsta resonemangsnivån använder standardjusteringen (default) #### Ailoot-priser #### Priser efter konfiguration Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer. | Konfiguration | Prislista | Kontexttoken, fler än | Kontexttoken, upp till och med | Avgift | | --- | --- | --- | --- | --- | | KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken **$0.00058** / 1K token Utdata · Utdatatoken **$0.00458** / 1K token Indata · Cacheläsning **$0** / 1K token Indata · Skrivning till cache **$0** / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim **—** / 1K token | | KonfigurationNivå 1 för förfrågans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken **$0.00058** / 1K token Utdata · Utdatatoken **$0.00458** / 1K token Indata · Cacheläsning **$0** / 1K token Indata · Skrivning till cache **$0** / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim **—** / 1K token | Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. [Så fungerar reservation och slutreglering →](https://ailoot.ai/docs/sv/billing/reserve/) ### Exempelbegäranden #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKPython-strömning ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "qwen/qwen3.5-122b-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 ``` ```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/qwen3.5-122b-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")) ``` ```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/qwen3.5-122b-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") ``` ### Ta emot och spara resultat #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json eller SSE ##### Behåll alla färdiga resultat Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel. Behåll varje svarsalternativ och dess innehåll/verktygsanrop/resonemang. Sätt i SSE samman deltauppdateringar efter svarsalternativets/verktygets index och behåll den slutliga avslutsorsaken och användningsuppgifterna. ##### Om det ursprungliga svaret behöver kontrolleras Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls. Svarsfält | Fält | Typ | | --- | --- | | Fält`choices[].index` | Typinteger | | Fält`choices[].message.content` | Typstring\|null | | Fält`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] | | Fält`choices[].message.reasoning_content` | Typstring | | Fält`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array | | Fält`choices[].finish_reason` | Typstring\|null | | Fält`usage` | Typobject | Fel och nästa steg | Svar | Villkor | Nästa steg | | --- | --- | --- | | Svar400 · `invalid_request_error` | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. | ### Alias #### Modellalias **Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3.5-122b-a10b`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&fmt=chat) #### Alias för metodsökvägar Använd metodsökvägarna som visas ovan. #### Relaterade anropar-ID:n [`qwen/qwen3.5-122b-a10b`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3.5-122b-a10b` [`qwen/qwen3.5-122b-a10b`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&fmt=messages) Alibaba /`qwen/qwen3.5-122b-a10b` ### Start Qwen3.5-122B-A10B är Qwens mixture-of-experts-modell för bild och språk med totalt 122 miljarder och 10 miljarder aktiverade parametrar. Den tar emot text, bilder och video för resonemangs-, kodnings- och agentuppgifter och returnerar text med valbart resonemang och en inbyggd kontext på 262,144 token. Godkända indata Text Resultat json · sse ### Tillgängligt i Ailoot · indata & metoder **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Indatatyper `text` Utdatatyper `json`, `sse` Utdataformat JSON eller SSE | Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Fält`model` | Typ`string` | KravObligatoriskt | Värden & gränser qwen/qwen3.5-122b-a10b | Standard— | | Fält`messages` | Typ`message[]` | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— | | Fält`messages[].role` | Typ`string` | KravObligatoriskt | Värden & gränser user, assistant | Standard— | | Fält`messages[].content` | Typ`string` | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— | | Fält`max_tokens` | Typ`integer` | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— | | Fält`stream` | Typ`boolean` | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse | Kombinationer av indatamaterial **Text** · UTF-8-text `sträng i messages[].content` Metodparametrar och livscykel | Parameter | Avtal | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Avtalapplication/json | | Parameter`required` | Avtalmodel, messages, max\_tokens | | Parameter`optional_controls` | Avtalstream | | Parameter`material_types` | Avtaltext | | Parameter`text_file_material` | AvtalLäs det faktiska UTF-8-dokumentet och placera texten i det angivna input-fältet eller i strängen för meddelandets innehåll. | Livscykel: `synchronous_or_streamed` ### Priser Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden. Snabbt läge Standardpris När snabbt läge är valt Flex-läge Standardpris När läget flex är valt Högsta resonemangsnivå Standardpris När den högsta resonemangsnivån använder standardjusteringen (default) #### Ailoot-priser #### Priser efter konfiguration Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer. | Konfiguration | Prislista | Kontexttoken, fler än | Kontexttoken, upp till och med | Avgift | | --- | --- | --- | --- | --- | | KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken **$0.00058** / 1K token Utdata · Utdatatoken **$0.00458** / 1K token Indata · Cacheläsning **$0** / 1K token Indata · Skrivning till cache **$0** / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim **—** / 1K token | | KonfigurationNivå 1 för förfrågans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken **$0.00058** / 1K token Utdata · Utdatatoken **$0.00458** / 1K token Indata · Cacheläsning **$0** / 1K token Indata · Skrivning till cache **$0** / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim **—** / 1K token | Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. [Så fungerar reservation och slutreglering →](https://ailoot.ai/docs/sv/billing/reserve/) ### Exempelbegäranden #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Komplett minimal JSON-kroppcurl · använd ditt UTF-8-dokumentPython · spara hela resultatet ```json { "model": "qwen/qwen3.5-122b-a10b", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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/qwen3.5-122b-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 ``` ```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/qwen3.5-122b-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)) ``` ### Ta emot och spara resultat #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON eller SSE ##### Behåll alla färdiga resultat Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel. Behåll alla innehållsblock, resonemangssignaturer och faktiska ID:n för verktygsanvändning. Sätt samman alla SSE-deltauppdateringar för blocken; ett första textblock är inte hela utdata. ##### Om det ursprungliga svaret behöver kontrolleras Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls. Svarsfält | Fält | Typ | | --- | --- | | Fält`id` | Typstring | | Fält`model` | Typstring | | Fält`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Fält`stop_reason` | Typstring\|null | | Fält`usage` | Typobject | Fel och nästa steg | Svar | Villkor | Nästa steg | | --- | --- | --- | | Svar400 · `invalid_request_error` | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. | ### Alias #### Modellalias **Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3.5-122b-a10b`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&fmt=messages) #### Alias för metodsökvägar Använd metodsökvägarna som visas ovan. #### Relaterade anropar-ID:n [`qwen/qwen3.5-122b-a10b`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-122b-a10b&fmt=messages) FAQ · Qwen: Qwen3.5-122B-A10B Vilka indata och resultat finns? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.5-122b-a10b`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3.5-122b-a10b`: `text` → `json`, `sse` Vilka fält använder begäran? `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` Vilka gränser gäller? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.5-122b-a10b`: `messages.min_items`: `1` Anslut Ailoot till Claude Code, OpenCode, Hermes eller din app. ## Företaget och dess projektportfölj Företaget och dess projektportfölj: miljontals kunder; månatlig försäljning för miljarder. ## Köp token med rabatt. Prenumerationsrabatt för återkommande arbete. Kampanjkoder ger upp till 50% vid tokenköp. Prenumeration Välj en rabatterad plan för återkommande anrop. Kampanjkod upp till 50% Ange koden vid köpet. Priset räknas om enligt kampanjen. Kostnader i historiken Modell, token och belopp sparas för varje anrop. [Välj prenumeration](https://ailoot.ai/docs/sv/billing/subscriptions/) · [Se modellpriser](https://ailoot.ai/models/sv/) ## Anslut API till produkten som du säljer. SaaS, appar och botar enligt Ailoots officiella villkor och licensavtal. Begär återförsäljarlicens för vidareförsäljning. Kommersiell applikation Bygg text-, bild-, video- och ljudgenerering i tjänstens betalda funktioner. Återförsäljarlicens Skicka projektbeskrivning och åtkomstupplägg. Begär skriftliga villkor för användning och vidareförsäljning. Dokument på webbplatsen Officiella villkor, licensavtal och databehandlingspolicy finns tillgängliga före anslutning. [Begär återförsäljarlicens](mailto:support@ailoot.ai) · [Officiella villkor och licensavtal](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=sv) ## Ailoot · Företaget och dess projektportfölj Ailoot bygger på etablerad driftserfarenhet, en stor kundbas, stabil service och löpande KPI-kontroll. Företaget och dess projektportfölj: miljontals kunder; månatlig försäljning för miljarder. Ailoot använder denna driftserfarenhet för API-åtkomst till AI-funktioner i kundernas produkter, agenter, applikationer och automatiseringar.