models

Qwen: Qwen3.5-122B-A10B

Markdown · JSON

Qwen: Qwen3.5-122B-A10B

Qwen3.5-122B-A10B เป็นโมเดลการมองเห็นและภาษาแบบ mixture-of-experts ของ Qwen มีพารามิเตอร์ทั้งหมด 122 พันล้านและใช้งาน 10 พันล้าน รับข้อความ ภาพ และวิดีโอสำหรับงานให้เหตุผล เขียนโค้ด และเอเจนต์ โดยส่งคืนข้อความ พร้อมเลือกเปิดปิดการคิดได้ และมีบริบทดั้งเดิม 262,144 โทเคน

เกี่ยวกับโมเดล

คำอธิบายนี้ครอบคลุมความสามารถของโมเดล อินพุต เอาต์พุต และตัวเลือกที่ใช้ได้ใน Ailoot แสดงด้านล่างตามเมธอดที่เลือก

จุดเด่นของ Qwen3.5: โมเดลผู้เชี่ยวชาญ 122B-A10B

Qwen3.5-122B-A10B เป็นโมเดลการมองเห็นและภาษาที่ผ่านการฝึกหลังขั้นพื้นฐานแล้ว สำหรับงานข้อความร่วมกับภาพ รับข้อความ ภาพ และวิดีโอ แล้วส่งคืนข้อความ รวมถึงคำอธิบาย ข้อเสนอโค้ด และชิ้นงานเอกสารที่ขอ ตระกูลนี้สร้างผ่านการหลอมรวมข้อความกับการมองเห็นตั้งแต่ช่วงต้น และการเรียนรู้แบบเสริมกำลังในงานที่ซับซ้อนขึ้นตามลำดับ เพื่อพัฒนาการให้เหตุผล การเขียนโค้ด เอเจนต์ และความเข้าใจภาพ มีการระบุขอบเขต 201 ภาษาและภาษาถิ่น โดยไม่ได้หมายความว่าทุกภาษาหรือทุกสาขาจะมีความน่าเชื่อถือเท่ากัน

งานที่มีประโยชน์อาจรวมข้อกำหนดทางเทคนิค แผนภาพ และโค้ดที่เกี่ยวข้อง โดยขอให้โมเดลอธิบายองค์ประกอบและส่งคืนข้อเสนอการนำไปพัฒนา งานวิเคราะห์เอกสารอาจขอการเปรียบเทียบพร้อมอ้างอิงหัวข้อหรือหน้าที่สนับสนุน

ภาพรวมโมเดล

เช็กพอยต์แบบ sparse mixture-of-experts มีพารามิเตอร์ทั้งหมด 122 พันล้านและใช้งานสิบพันล้าน มีชั้นโมเดลภาษา 48 ชั้น จัดเป็นกลุ่มชั้นผู้เชี่ยวชาญ Gated DeltaNet สามชั้นตามด้วยชั้นผู้เชี่ยวชาญ gated-attention หนึ่งชั้น ผู้ผลิตระบุ routed experts 256 ตัว โดยเลือก routed experts แปดตัวร่วมกับ shared expert หนึ่งตัว โมเดลมีตัวเข้ารหัสภาพและการทำนายหลายโทเคนเป็นส่วนประกอบ จำนวนทั้งหมดกับจำนวนที่ใช้งานมีความหมายต่างกัน ตัวเลขที่ใช้งานไม่ใช่ขนาดเช็กพอยต์ฉบับเต็ม

รุ่นนี้แยกจาก Qwen3.5-27B แบบ dense, Qwen3.5-35B-A3B แบบ sparse และโมเดลรุ่นหลัง อย่าอนุมานอันดับประสิทธิภาพหรือความหน่วงโดยทั่วไปจากขนาดเพียงอย่างเดียว บริบทดั้งเดิมคือ 262,144 โทเคน และการขยายตามเอกสารเพิ่มได้ถึง 1,010,000 ผ่านการตั้งค่า Qwen แนะนำให้คงบริบทอย่างน้อย 128K เมื่อทำได้สำหรับการคิดที่ซับซ้อน พร้อมยอมรับว่าภาระหน่วยความจำอาจทำให้จำเป็นต้องใช้หน้าต่างเล็กลง

การเตรียมหลักฐานข้อความร่วมกับภาพ

คงป้ายกำกับแผนภาพ แกนกราฟ หัวตาราง และหน่วย ระบุว่าผลลัพธ์ควรอธิบายความสัมพันธ์ สกัดช่องข้อมูลที่ระบุชื่อ หรือเสนอโค้ด เมื่อมีหลายแหล่งที่สำคัญ ให้ติดป้ายกำกับแต่ละแหล่งและขอเอาต์พุตที่จัดตามตัวระบุเดียวกัน แยกข้อเท็จจริงที่มองเห็นออกจากสมมติฐาน เพื่อให้ผู้ตรวจทานสืบย้อนการให้เหตุผลถึงเนื้อหาที่ให้มาได้

สำหรับคำขอเขียนโค้ด ให้ระบุพฤติกรรมที่ต้องการ ซอร์สที่เกี่ยวข้อง และอินพุตที่แสดงปัญหา ขอแพตช์ที่แก้ไขได้พร้อมคำอธิบายเงื่อนไขที่ได้รับผลกระทบและการตรวจสอบ สำหรับวิดีโอ ให้คงลำดับเหตุการณ์และข้อมูลเวลา พร้อมระบุคำถาม แทนการขอสรุปโดยไม่แยกประเด็น ผลลัพธ์ข้อความของโมเดลเป็นชิ้นงานร่างที่ต้องตรวจสอบ ความสามารถในการรับภาพไม่ได้หมายถึงการสร้างภาพ วิดีโอ หรือเสียงพูด

การคิดและประวัติ

เปิดการคิดเป็นค่าเริ่มต้น โดยให้ส่วนการให้เหตุผลมาก่อนคำตอบสุดท้าย การตั้งค่า enable_thinking ของผู้ผลิตสามารถปิดการคิดเพื่อตอบโดยตรงได้ ตัวสลับผ่านข้อความพรอมป์ต์แบบเดิม /think และ /nothink ไม่ได้รับการรองรับอย่างเป็นทางการ Qwen3.5 แนะนำให้เก็บคำตอบสุดท้ายโดยไม่เก็บเนื้อหาการคิดในข้อความผู้ช่วยของประวัติสนทนา ไม่ควรแทนที่แนวทางนี้ด้วยตัวเลือกการเก็บประวัติของ Qwen รุ่นหลังเพียงเพราะมีชื่อตระกูลร่วมกัน

ทำให้ค้นหาผลลัพธ์สุดท้ายได้ง่าย เช่น ช่องคำตอบที่กำหนดไว้ ค่าที่มีตัวคั่น หรือชิ้นงานโค้ดแยกต่างหาก คำตอบโดยตรงยังต้องตรวจสอบ ส่วนการให้เหตุผลที่ยาวขึ้นมีประโยชน์เฉพาะเมื่อขั้นตอนต่าง ๆ สนับสนุนข้อสรุปที่ตรวจสอบได้

การใช้งานแบบเอเจนต์

Qwen มีเอกสารเรื่องการเรียกเครื่องมือและแนะนำ Qwen-Agent พร้อมเครื่องมือที่ตั้งค่าไว้หรือเชื่อมต่อผ่าน MCP รวมถึง Qwen Code สำหรับงานเอเจนต์เขียนโค้ด กำหนดการกระทำที่อนุญาต หลักฐานที่มี และเกณฑ์การเสร็จงาน เครื่องมือที่เชื่อมต่อประมวลผลการดำเนินการและส่งผลกลับมา โมเดลใช้ข้อเสนอแนะนั้นในการวิเคราะห์ คำสั่ง คำค้นคืน หรือแพตช์ที่เสนอควรแยกจากการกระทำที่แอปพลิเคชันทำเสร็จจริง

บริบทที่ยาวมากและวิดีโอ

การขยายของผู้ผลิตใช้ YaRN พร้อมค่าตำแหน่งแบบสลับของเช็กพอยต์นี้ ตัวคูณสี่มุ่งรองรับขั้นตอนการทำงานขนาดประมาณหนึ่งล้านโทเคน และแนะนำตัวคูณสองสำหรับงานขนาด 524,288 โทเคน การสเกลแบบคงที่อาจกระทบประสิทธิภาพกับข้อความสั้น จึงควรใช้ตามความจำเป็นจริงของบริบทที่ใหญ่ขึ้น อินพุต ภาพที่แปลงเป็นตัวแทน ประวัติ การให้เหตุผล และคำตอบสุดท้ายล้วนใช้งบลำดับโทเคนที่ตั้งค่าไว้

ตัวอย่างวิดีโอที่รองรับกำหนดค่าเริ่มต้นสองเฟรมต่อวินาที สำหรับเนื้อหาระดับชั่วโมง ผู้ผลิตแนะนำให้เพิ่มงบตัวประมวลผลเป็นประมาณ 224K โทเคนวิดีโอเพื่อสุ่มเฟรมในอัตราสูงขึ้น นี่เป็นวิธีตั้งค่าที่ขึ้นกับการกำหนดค่า ไม่ใช่คำรับประกันระยะเวลาสื่อ การจำได้ครบ หรือความแม่นยำของเวลาประทับแบบสากล

แนวทางการสร้างคำตอบและข้อจำกัดสำคัญ

Best Practices แนะนำ temperature 1.0, top_p 0.95, top_k 20, min_p 0, presence penalty 1.5 และ repetition penalty 1.0 สำหรับการคิดทั่วไป การเขียนโค้ดที่ต้องการความแม่นยำใช้ temperature 0.6 และ presence penalty เป็นศูนย์ การตอบโดยตรงทั่วไปใช้ temperature 0.7, top_p 0.8 และ presence penalty 1.5 โดย top_k เป็น 20, min_p เป็น 0 และ repetition penalty เป็น 1.0 การให้เหตุผลแบบตอบโดยตรงมีชุดค่าแยกต่างหาก คือ temperature 1.0, top_p 1.0, top_k 40 และ presence penalty 2.0 presence penalty ที่สูงขึ้นอาจทำให้ปนภาษา หรือทำให้คุณภาพลดลงเล็กน้อย

งบการสร้างคำตอบที่แนะนำคือ 32,768 โทเคนสำหรับคำถามส่วนใหญ่ และ 81,920 สำหรับงานคณิตศาสตร์หรือการเขียนโปรแกรมที่ซับซ้อนเป็นพิเศษ ตัวเลขเหล่านี้ไม่ได้เป็นเพดานเอาต์พุตตายตัวที่กำหนดแยกต่างหาก กำหนดรูปแบบที่ต้องการ คงตัวระบุต้นฉบับ และตรวจสอบการคำนวณ ค่าที่สกัด และโค้ดที่เสนอเทียบกับหลักฐานต้นฉบับ ผลลัพธ์ที่มีประโยชน์คือชิ้นงานข้อความที่ครบถ้วน ซึ่งยังแสดงสมมติฐานและเนื้อหาสนับสนุนไว้อย่างชัดเจน

งานตัวอย่างจริง

งานตัวอย่างจริง

ตัวอย่างทางเทคนิคภาษาอังกฤษ

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.

ผลลัพธ์ที่คาดหวัง

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

ตรวจสอบผลลัพธ์

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

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

เริ่มต้น

Qwen3.5-122B-A10B เป็นโมเดลการมองเห็นและภาษาแบบ mixture-of-experts ของ Qwen มีพารามิเตอร์ทั้งหมด 122 พันล้านและใช้งาน 10 พันล้าน รับข้อความ ภาพ และวิดีโอสำหรับงานให้เหตุผล เขียนโค้ด และเอเจนต์ โดยส่งคืนข้อความ พร้อมเลือกเปิดปิดการคิดได้ และมีบริบทดั้งเดิม 262,144 โทเคน

อินพุตที่รองรับ
ข้อความ
ผลลัพธ์
ข้อความ

ใช้งานได้ใน Ailoot · อินพุตและเมธอด

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
ขาเข้า
text
ขาออก
text
รูปแบบเอาต์พุต
json หรือ SSE
ฟิลด์ประเภทข้อกำหนดค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น
ฟิลด์modelประเภทstringข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัด
qwen/qwen3.5-122b-a10b
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messagesประเภทmessage[]ข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัด
จำนวนรายการขั้นต่ำ: 1
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messages[].roleประเภทstringข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัด
ตัวอย่าง: system, user, assistant, tool, function
เงื่อนไข: บทบาทเหล่านี้แทนอย่างชัดเจนด้วยชนิดข้อมูลเพื่อความเข้ากันได้ในซอร์สโค้ด แต่ชุดบทบาทที่แน่นอนยังขึ้นกับแต่ละโมเดล
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messages[].contentประเภทstring|content_part[]|nullข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messages[].tool_callsประเภทtool_call[]ข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messages[].tool_call_idประเภทstringข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ใช้เมื่อ: role=tool โดยใช้ ID ที่ส่งกลับจริง
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messages[].nameประเภทstringข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messages[].reasoning_contentประเภทstringข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ใช้เมื่อ: ส่งเนื้อหาการใช้เหตุผลที่คืนจริงกลับในคำขอถัดไป เมื่อโมเดลนี้ใช้เนื้อหานั้น
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messages[].reasoning_detailsประเภทobject|arrayข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์max_tokensประเภทintegerข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขั้นต่ำ: 1
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์max_completion_tokensประเภทintegerข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขั้นต่ำ: 1
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์streamประเภทbooleanข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้นfalse
ฟิลด์stream_options.include_usageประเภทbooleanข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์temperatureประเภทnumberข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์top_pประเภทnumberข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์stopประเภทstring|string[]ข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์toolsประเภทfunction_tool[]ข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์tools[].typeประเภทstringข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
function
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์tools[].function.nameประเภทstringข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัด
ใช้เมื่อ: มีเครื่องมือฟังก์ชันให้ใช้
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์tools[].function.descriptionประเภทstringข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์tools[].function.parametersประเภทJSON_schemaข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์tool_choiceประเภทstring|objectข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์parallel_tool_callsประเภทbooleanข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์response_formatประเภทobjectข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์reasoning_effortประเภทstringข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์reasoningประเภทobjectข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์service_tierประเภทstringข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์instructionsประเภทstringข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ฟิลด์เพื่อความเข้ากันได้
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์functionsประเภทfunction[]ข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์function_callประเภทstring|objectข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์prompt_cache_optionsประเภทobjectข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์modalitiesประเภทstring[]ข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
text
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์providerประเภทobjectข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
เงื่อนไข: เส้นทางข้อความ Ultra นี้ปฏิเสธ provider.options
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์cache_control.ttlประเภทstringข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
เงื่อนไข: ตำแหน่งแคชพรอมป์ต์จริงปฏิเสธ 1h
ค่าเริ่มต้น—
ชุดผสมของสื่ออินพุต

ข้อความ · ข้อความ UTF8

messages[].content

พารามิเตอร์และวงจรการทำงานของเมธอด
พารามิเตอร์ข้อกำหนด
พารามิเตอร์content_typeข้อกำหนดapplication/json
พารามิเตอร์requiredข้อกำหนดmodel, messages
พารามิเตอร์material_typesข้อกำหนดtext
พารามิเตอร์messagesข้อกำหนดอาร์เรย์ข้อความที่มีโครงสร้าง role/content
พารามิเตอร์file_materialข้อกำหนดแทรกเอกสาร UTF-8 จริงเป็นข้อความตามต้นฉบับ โดยไม่อนุมาน ID ไฟล์
พารามิเตอร์optional_controlsข้อกำหนดstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
พารามิเตอร์control_scopeข้อกำหนดขึ้นกับโมเดล เครื่องมือฟังก์ชันของผู้ใช้ต่างจากเครื่องมือที่โฮสต์จัดให้
พารามิเตอร์output_modalitiesข้อกำหนดtext
พารามิเตอร์hosted_operationsข้อกำหนดfalse
พารามิเตอร์multimodal_input_bindingข้อกำหนดnull

วงจรการทำงาน: synchronous_or_streamed

ส่ง ID โมเดลที่ตรงทุกตัวพร้อม messages

ความยาวบริบทไม่ใช่เพดานผลลัพธ์

ไฟล์ข้อความให้ข้อความตามต้นฉบับได้ ส่วนข้อมูลเข้าภาพ/เสียง/ออบเจ็กต์ไฟล์ต้องมีการผูกที่ตรงตามจริง

ราคา

ข้อมูลอัตราราคาไม่ได้เพิ่มตัวเลือกคำขอ พารามิเตอร์ที่รองรับระบุไว้สำหรับเมธอดที่เลือก

โหมดรวดเร็ว
อัตรามาตรฐาน เมื่อเลือกโหมดรวดเร็ว
โหมดยืดหยุ่น
อัตรามาตรฐาน เมื่อเลือกโหมด flex
ระดับการใช้เหตุผลสูงสุด
อัตรามาตรฐาน เมื่อใช้การปรับตามค่าเริ่มต้น (default) สำหรับระดับการใช้เหตุผลสูงสุด

อัตราค่าบริการ Ailoot

ราคาตามการตั้งค่า

เทียบค่าบริการแต่ละรายการกับเงื่อนไขที่แสดง เลือกใช้อัตราเดียวสำหรับแต่ละชุดการตั้งค่าที่เป็นตัวเลือกทดแทนกัน

การตั้งค่าตารางอัตราค่าบริการโทเค็นบริบท มากกว่าโทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าค่าบริการ
การตั้งค่าอัตราราคาพื้นฐานของโทเคนตารางอัตราค่าบริการอัตราพื้นฐานโทเค็นบริบท มากกว่า—โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุดค่าบริการ
ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.00058 / 1K โทเค็น
ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.00458 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การอ่านแคช $0 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช $0 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น
การตั้งค่าระดับความยาวคำขอ 1ตารางอัตราค่าบริการ—โทเค็นบริบท มากกว่า0โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุดค่าบริการ
ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.00058 / 1K โทเค็น
ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.00458 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การอ่านแคช $0 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช $0 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น

Ailoot กันยอดเงินประมาณการไว้ก่อนส่งคำขอ หลังได้ผลลัพธ์ จะคิดค่าบริการสุดท้ายตามการใช้งานที่วัดได้ การคิดค่าบริการแบบสตรีมใช้บันทึกการใช้งานสุดท้าย วิธีกันยอดเงินและคิดค่าบริการสุดท้าย →

ตัวอย่างคำขอ

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

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

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

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

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

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

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

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

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

รับและบันทึกผลลัพธ์

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json หรือ SSE

เก็บผลลัพธ์ที่เสร็จสมบูรณ์ทั้งหมด

เก็บทุกการตอบกลับ ไฟล์ และส่วนเนื้อหาที่ส่งกลับมาอย่างครบถ้วน

เก็บทุกตัวเลือกพร้อมเนื้อหา/การเรียกเครื่องมือ/การใช้เหตุผล ใน SSE ให้ประกอบส่วนเพิ่มตามดัชนีตัวเลือก/เครื่องมือ และเก็บเหตุผลสิ้นสุดกับข้อมูลการใช้งานสุดท้าย

เมื่อต้องตรวจสอบการตอบกลับต้นฉบับ

เก็บ ID และส่วนหัวของคำขอ/คำตอบ ไม่มี URL ทั่วไปสำหรับดึงงานข้อความให้ใช้

ฟิลด์การตอบกลับ
ฟิลด์ประเภท
ฟิลด์choices[].indexประเภทinteger
ฟิลด์choices[].message.contentประเภทstring|null
ฟิลด์choices[].message.tool_callsประเภทtool_call[]
ฟิลด์choices[].message.reasoning_contentประเภทstring
ฟิลด์choices[].message.reasoning_detailsประเภทobject|array
ฟิลด์choices[].finish_reasonประเภทstring|null
ฟิลด์usageประเภทobject
ข้อผิดพลาดและขั้นตอนถัดไป
การตอบกลับเงื่อนไขขั้นตอนถัดไป
การตอบกลับ400 · invalid_request_errorเงื่อนไขฟิลด์จำเป็น รูปแบบการแทนข้อมูล หรือค่าพารามิเตอร์ไม่ถูกต้องขั้นตอนถัดไปแก้ฟิลด์ที่ระบุก่อนส่งคำขอสร้างครั้งใหม่

ชื่ออื่น

ชื่ออื่นของโมเดล

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

ชื่อพาธเมธอดอื่น

ใช้พาธเมธอดที่แสดงด้านบน

ID ที่เกี่ยวข้องสำหรับเรียกใช้โมเดล

qwen/qwen3.5-122b-a10b

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

qwen/qwen3.5-122b-a10b

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

เริ่มต้น

Qwen3.5-122B-A10B เป็นโมเดลการมองเห็นและภาษาแบบ mixture-of-experts ของ Qwen มีพารามิเตอร์ทั้งหมด 122 พันล้านและใช้งาน 10 พันล้าน รับข้อความ ภาพ และวิดีโอสำหรับงานให้เหตุผล เขียนโค้ด และเอเจนต์ โดยส่งคืนข้อความ พร้อมเลือกเปิดปิดการคิดได้ และมีบริบทดั้งเดิม 262,144 โทเคน

อินพุตที่รองรับ
ข้อความ
ผลลัพธ์
json · sse

ใช้งานได้ใน Ailoot · อินพุตและเมธอด

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
ขาเข้า
text
ขาออก
json, sse
รูปแบบเอาต์พุต
JSON หรือ SSE
ฟิลด์ประเภทข้อกำหนดค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น
ฟิลด์modelประเภทstringข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัด
qwen/qwen3.5-122b-a10b
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messagesประเภทmessage[]ข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messages[].roleประเภทstringข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัด
user, assistant
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messages[].contentประเภทstringข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์max_tokensประเภทintegerข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์streamประเภทbooleanข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้นfalse
ชุดผสมของสื่ออินพุต

ข้อความ · ข้อความ UTF-8

สตริง messages[].content

พารามิเตอร์และวงจรการทำงานของเมธอด
พารามิเตอร์ข้อกำหนด
พารามิเตอร์content_typeข้อกำหนดapplication/json
พารามิเตอร์requiredข้อกำหนดmodel, messages, max_tokens
พารามิเตอร์optional_controlsข้อกำหนดstream
พารามิเตอร์material_typesข้อกำหนดtext
พารามิเตอร์text_file_materialข้อกำหนดอ่านเอกสาร UTF-8 จริง แล้วใส่ข้อความใน input หรือสตริงเนื้อหาข้อความที่ระบุ

วงจรการทำงาน: synchronous_or_streamed

ราคา

ข้อมูลอัตราราคาไม่ได้เพิ่มตัวเลือกคำขอ พารามิเตอร์ที่รองรับระบุไว้สำหรับเมธอดที่เลือก

โหมดรวดเร็ว
อัตรามาตรฐาน เมื่อเลือกโหมดรวดเร็ว
โหมดยืดหยุ่น
อัตรามาตรฐาน เมื่อเลือกโหมด flex
ระดับการใช้เหตุผลสูงสุด
อัตรามาตรฐาน เมื่อใช้การปรับตามค่าเริ่มต้น (default) สำหรับระดับการใช้เหตุผลสูงสุด

อัตราค่าบริการ Ailoot

ราคาตามการตั้งค่า

เทียบค่าบริการแต่ละรายการกับเงื่อนไขที่แสดง เลือกใช้อัตราเดียวสำหรับแต่ละชุดการตั้งค่าที่เป็นตัวเลือกทดแทนกัน

การตั้งค่าตารางอัตราค่าบริการโทเค็นบริบท มากกว่าโทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าค่าบริการ
การตั้งค่าอัตราราคาพื้นฐานของโทเคนตารางอัตราค่าบริการอัตราพื้นฐานโทเค็นบริบท มากกว่า—โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุดค่าบริการ
ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.00058 / 1K โทเค็น
ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.00458 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การอ่านแคช $0 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช $0 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น
การตั้งค่าระดับความยาวคำขอ 1ตารางอัตราค่าบริการ—โทเค็นบริบท มากกว่า0โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุดค่าบริการ
ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.00058 / 1K โทเค็น
ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.00458 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การอ่านแคช $0 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช $0 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น

Ailoot กันยอดเงินประมาณการไว้ก่อนส่งคำขอ หลังได้ผลลัพธ์ จะคิดค่าบริการสุดท้ายตามการใช้งานที่วัดได้ การคิดค่าบริการแบบสตรีมใช้บันทึกการใช้งานสุดท้าย วิธีกันยอดเงินและคิดค่าบริการสุดท้าย →

ตัวอย่างคำขอ

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

เนื้อหาคำขอ JSON ขั้นต่ำที่ครบถ้วนcurl · ใช้เอกสาร UTF-8 ของคุณPython · บันทึกผลลัพธ์ให้ครบถ้วน
{
  "model": "qwen/qwen3.5-122b-a10b",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

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

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

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

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

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

รับและบันทึกผลลัพธ์

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON หรือ SSE

เก็บผลลัพธ์ที่เสร็จสมบูรณ์ทั้งหมด

เก็บทุกการตอบกลับ ไฟล์ และส่วนเนื้อหาที่ส่งกลับมาอย่างครบถ้วน

เก็บทุกบล็อกเนื้อหา ลายเซ็นการคิด และ ID การใช้เครื่องมือจริง ประกอบส่วนเพิ่มของบล็อก SSE ทั้งหมด บล็อกข้อความแรกไม่ใช่ผลลัพธ์ทั้งหมด

เมื่อต้องตรวจสอบการตอบกลับต้นฉบับ

เก็บ ID และส่วนหัวของคำขอ/คำตอบ ไม่มี URL ทั่วไปสำหรับดึงงานข้อความให้ใช้

ฟิลด์การตอบกลับ
ฟิลด์ประเภท
ฟิลด์idประเภทstring
ฟิลด์modelประเภทstring
ฟิลด์content[]ประเภทtext|thinking|tool_use|other content block
ฟิลด์stop_reasonประเภทstring|null
ฟิลด์usageประเภทobject
ข้อผิดพลาดและขั้นตอนถัดไป
การตอบกลับเงื่อนไขขั้นตอนถัดไป
การตอบกลับ400 · invalid_request_errorเงื่อนไขฟิลด์จำเป็น รูปแบบการแทนข้อมูล หรือค่าพารามิเตอร์ไม่ถูกต้องขั้นตอนถัดไปแก้ฟิลด์ที่ระบุก่อนส่งคำขอสร้างครั้งใหม่

ชื่ออื่น

ชื่ออื่นของโมเดล

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

ชื่อพาธเมธอดอื่น

ใช้พาธเมธอดที่แสดงด้านบน

ID ที่เกี่ยวข้องสำหรับเรียกใช้โมเดล

qwen/qwen3.5-122b-a10b

FAQ · Qwen: Qwen3.5-122B-A10B
มีอินพุตและผลลัพธ์ใดบ้าง?

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

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

คำขอใช้ฟิลด์ใดบ้าง?

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

มีข้อจำกัดใดบ้าง?

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

รายละเอียดเพิ่มเติม

เชื่อม Ailoot กับ Claude Code, OpenCode, Hermes หรือแอปของคุณ

บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท

บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท: ลูกค้าหลายล้านราย; ยอดขายระดับหลายพันล้านต่อเดือน.

ซื้อโทเคนพร้อมส่วนลด

ส่วนลดสมาชิกสำหรับงานประจำ โค้ดโปรโมชั่นลดซื้อโทเคนสูงสุด 50%

สมาชิก
เลือกแพ็กเกจมีส่วนลดสำหรับคำขอประจำ
โค้ดลดสูงสุด 50%
ใส่โค้ดขณะซื้อ ราคาคำนวณใหม่ตามโปรโมชั่นที่ใช้
รายจ่ายในประวัติ
เก็บโมเดล โทเคน และยอดสำหรับทุกคำขอ

เลือกสมาชิก · ดูราคาโมเดล

เชื่อม API กับผลิตภัณฑ์ ที่คุณขาย

SaaS แอป และบอต ตามข้อเสนอและสัญญาอนุญาต Ailoot หากขายต่อให้ขอใบอนุญาตรีเซลเลอร์

แอปเชิงพาณิชย์
ใส่การสร้างข้อความ ภาพ วิดีโอ และเสียงในฟีเจอร์เสียเงินของบริการคุณ
ใบอนุญาตรีเซลเลอร์
ส่งคำอธิบายโครงการและรูปแบบการเข้าถึง ขอเงื่อนไขใช้และขายต่อเป็นลายลักษณ์อักษร
เอกสารบนเว็บไซต์
อ่านข้อเสนอ สัญญาอนุญาต และนโยบายประมวลผลข้อมูลก่อนเชื่อมได้

ขอใบอนุญาตขายต่อ · ข้อเสนอและสัญญาอนุญาต