Source: https://ailoot.ai/models/sv/qwen-qwen3-5-27b/ Canonical: https://ailoot.ai/models/sv/qwen-qwen3-5-27b/ Language: sv # Qwen: Qwen3.5-27B [Markdown](https://ailoot.ai/models/sv/qwen-qwen3-5-27b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/sv/qwen-qwen3-5-27b/facts.json) ## [Qwen: Qwen3.5-27B](https://ailoot.ai/models/sv/qwen-qwen3-5-27b/) Qwen3.5-27B är Qwens täta modell för bild och språk med 27 miljarder parametrar, för text, bilder och video med textutdata. Den stöder resonemang, kodning, verktygsstött arbete och flerspråkiga uppgifter, med valbart resonemang och en inbyggd kontext på 262,144 token. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3.5-27b`](https://ailoot.ai/models/sv/qwen-qwen3-5-27b/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3.5-27b`](https://ailoot.ai/models/sv/qwen-qwen3-5-27b/#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 i den täta 27B-utgåvan Qwen3.5-27B är en eftertränad tät modell för bild och språk. Text, bilder och video kan ingå i en uppgift, medan resultatet är text: en förklaring, ett kodförslag, extraherad information eller en annan begärd artefakt. Familjens tidiga fusion av text- och bildträning utvecklar resonemangs-, kodnings-, agent- och visuella förmågor, med förstärkningsinlärning över alltmer komplexa uppgifter och stöd för 201 språk och dialekter. Språktäckningen hjälper till att formulera flerspråkiga uppgifter men garanterar inte identisk tillförlitlighet för varje dialekt eller specialistvokabulär. Ange målspråk, målgrupp och termer som ska förbli oförändrade. För en dokumentjämförelse mellan språk ska varje källa märkas och ett resultat organiserat efter fakta eller frågor som behöver jämföras begäras. Modellöversikt Den specifika 27B-utgåvan är tät, med 64 språkmodellager och en bildkodare. Hybridlayouten växlar mellan grupper med tre Gated DeltaNet-lager och ett gated-attention-lager och använder täta framåtriktade nätverk. Flertokenprediktion ingår i träningen. Den glesa mixture-of-experts-arkitektur som beskrivs för andra Qwen3.5-storlekar ska inte tillskrivas denna modell; identiteten med 27 miljarder parametrar är dess egen kontrollpunktsspecifikation. Den inbyggda kontexten är 262,144 token, med villkorad utökning till 1,010,000. Qwen rekommenderar att minst 128K kontext behålls där det är möjligt för komplexa resonemangsuppgifter och tillåter mindre inställningar när minnesbegränsningar kräver det. Detta är konfigurationsråd snarare än bevis för att varje gränssnitt exponerar hela kontexten. Källtext, visuella token, historik, resonemang och svaret delar sekvensramen. Förbereda text och visuellt material För ett tekniskt dokument ska avsnittsidentifierare behållas och en kravtabell eller förklaring med stöd i avsnitten begäras. För ett diagram ska etiketter bevaras och definitioner som inte syns i bilden tillhandahållas. För en koduppgift ska relevant funktion, observerat beteende och nödvändigt resultat ges. Ett användbart svar ska identifiera använda belägg, skilja ut antaganden och returnera slutartefakten i en granskningsbar form. För en videofråga ska den viktiga händelsen eller sekvensen identifieras och timing och bildruteordning bevaras. Tillverkarens exempel använder två bildrutor per sekund i det stödda flödet. Råden för lång video rekommenderar en större processorbudget, motsvarande omkring 224K videotoken, för timslång analys med högre frekvens. Inställningarna kräver konfiguration och fastställer ingen universell garanti för varaktighet eller exakta händelsetidsstämplar. Resonemang och direkta svar Resonemang är aktiverat som standard och föregår slutsvaret. enable\_thinking kan stänga av det för ett direkt svar. Qwen3.5 stöder inte officiellt de äldre mjuka omkopplarna /think och /nothink. Tillverkaren rekommenderar att bara slutsvarstext behålls i historiska assistentmeddelanden, inte resonemangsinnehållet. Detta är Qwen3.5-kontraktet och ska förbli åtskilt från beteendet för historiskt resonemangsbevarande som dokumenteras för senare utgåvor. Välj en slutform innan uppgiften skickas: en kort slutsats med stödjande värden, en tabell med extraherade fält eller en förklarad kodpatch. Ett direkt svar är fortfarande ett genererat svar att granska; en lång resonemangstranskription är inget oberoende bevis för att slutsatsen är korrekt. Agentanvändning Tillverkaren stöder verktygsanrop och rekommenderar Qwen-Agent med konfigurerade eller MCP-anslutna verktyg samt Qwen Code för kodningsagentflöden. Ge applikationens verktyg en tydlig roll och returnera faktiska observationer till modellen. Modellen kan planera och revidera med hjälp av återkopplingen, medan applikationen utför åtgärderna. Verktygsstöd fastställer inte i sig inbyggd tillgång till internet, filer eller en kodkörningsmiljö genom varje gränssnitt. Ultralång text Utökningen använder YaRN med kontrollpunktens egen positionskonfiguration. En faktor på fyra siktar på flödet med omkring en miljon token; en faktor på två föreslås för 524,288 token. Statisk skalning kan sänka kvaliteten på kortare text, så tillverkaren rekommenderar den när större kontext faktiskt behövs. Håll långt material organiserat och reservera plats för det nödvändiga svaret i stället för att tolka det största kontextantalet som obegränsad dokumentåtergivning. Genereringsråd och 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 använder det separata Best Practices-förvalet med temperature 1.0, top\_p 1.0, top\_k 40 och närvarostraff 2.0. Större närvarostraff kan blanda språk eller sänka kvaliteten något. Rekommenderade genereringsbudgetar är 32,768 token för de flesta uppgifter och 81,920 för ovanligt komplex matematik eller programmering. De är inte oberoende hårda utdatatak. Ange svarsschema eller avgränsare uttryckligen och kontrollera kod, beräkningar, citat och visuella detaljer mot källan. Det användbara resultatet är en konkret textartefakt med den exakta täta 27B-identiteten, indata och svarsläget bevarade. Praktisk uppgift ### Praktisk uppgift Tekniskt exempel på engelska ``` 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. ``` #### Förväntat resultat ``` A source-labelled English comparison with matching lid guidance, differing ranges and one unresolved question. ``` #### Kontrollera resultatet ``` Check that 20 C and 25 C remain distinct and neither language is assumed authoritative. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3.5-27b` [`qwen/qwen3.5-27b`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=qwen%2Fqwen3.5-27b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-27b&fmt=chat) Alibaba /`qwen/qwen3.5-27b` ### Start Qwen3.5-27B är Qwens täta modell för bild och språk med 27 miljarder parametrar, för text, bilder och video med textutdata. Den stöder resonemang, kodning, verktygsstött arbete och flerspråkiga uppgifter, 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/qwen3.5-27b | 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 **$0.00052** / 1K token Utdata · Utdatatoken **$0.00412** / 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 **$0.00052** / 1K token Utdata · Utdatatoken **$0.00412** / 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/qwen3.5-27b", "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 ``` ```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/qwen3.5-27b',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")) ``` ```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/qwen3.5-27b',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") ``` ### 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/qwen3.5-27b`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=qwen%2Fqwen3.5-27b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-27b&fmt=chat) #### Alias för metodsökvägar Använd metodsökvägarna som visas ovan. #### Relaterade anropar-ID:n [`qwen/qwen3.5-27b`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=qwen%2Fqwen3.5-27b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-27b&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3.5-27b` [`qwen/qwen3.5-27b`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=qwen%2Fqwen3.5-27b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-27b&fmt=messages) Alibaba /`qwen/qwen3.5-27b` ### Start Qwen3.5-27B är Qwens täta modell för bild och språk med 27 miljarder parametrar, för text, bilder och video med textutdata. Den stöder resonemang, kodning, verktygsstött arbete och flerspråkiga uppgifter, 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/qwen3.5-27b | 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 **$0.00052** / 1K token Utdata · Utdatatoken **$0.00412** / 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 **$0.00052** / 1K token Utdata · Utdatatoken **$0.00412** / 1K token Indata · Cacheläsning **$0** / 1K token Indata · Skrivning till cache **$0** / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim **—** / 1K token | Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. [Så fungerar reservation och slutreglering →](https://ailoot.ai/docs/sv/billing/reserve/) ### Exempelbegäranden #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Komplett minimal JSON-kroppcurl · använd ditt UTF-8-dokumentPython · spara hela resultatet ```json { "model": "qwen/qwen3.5-27b", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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/qwen3.5-27b', '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 ``` ```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/qwen3.5-27b', '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)) ``` ### 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/qwen3.5-27b`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=qwen%2Fqwen3.5-27b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-27b&fmt=messages) #### Alias för metodsökvägar Använd metodsökvägarna som visas ovan. #### Relaterade anropar-ID:n [`qwen/qwen3.5-27b`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=qwen%2Fqwen3.5-27b&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3.5-27b&fmt=messages) FAQ · Qwen: Qwen3.5-27B Vilka indata och resultat finns? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.5-27b`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3.5-27b`: `text` → `json`, `sse` Vilka fält använder begäran? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.5-27b`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3.5-27b`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Vilka gränser gäller? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3.5-27b`: `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.