models

Qwen: Qwen3.5-9B

Markdown · JSON

Qwen: Qwen3.5-9B

Qwen3.5-9B เป็นโมเดลการมองเห็นและภาษาแบบ dense ขนาด 9 พันล้านพารามิเตอร์ของ Qwen รับข้อความ ภาพ และวิดีโอ แล้วส่งคืนข้อความ รวมการให้เหตุผล การเขียนโค้ด การเรียกเครื่องมือ และงานหลายภาษา พร้อมเลือกเปิดปิดการคิดได้ และมีบริบทดั้งเดิม 262,144 โทเคนที่ขยายได้ผ่านการตั้งค่า

เกี่ยวกับโมเดล

คำอธิบายนี้ครอบคลุมความสามารถของโมเดล อินพุต เอาต์พุต และตัวเลือกที่ใช้ได้ใน Ailoot แสดงด้านล่างตามเมธอดที่เลือก

จุดเด่นของ Qwen3.5 ในรุ่น dense 9B

Qwen3.5-9B เป็นเช็กพอยต์การมองเห็นและภาษาแบบ dense ขนาด 9 พันล้านพารามิเตอร์ที่ผ่านการฝึกหลังขั้นพื้นฐานแล้ว รับข้อความ ภาพ และวิดีโอ แล้วส่งคืนข้อความ ตระกูลนี้รวมการให้เหตุผล การเขียนโค้ด เอเจนต์ และความเข้าใจภาพผ่านการหลอมรวมการฝึกข้อความกับภาพตั้งแต่ช่วงต้น การเรียนรู้แบบเสริมกำลังในงานที่ซับซ้อนขึ้นตามลำดับ และการรองรับ 201 ภาษาและภาษาถิ่น ขอบเขตภาษานี้เป็นความสามารถระดับตระกูล ไม่ใช่คำรับประกันความน่าเชื่อถือเท่ากันในทุกภาษาหรือทุกหัวข้อ

สำหรับงานเอกสารหลายภาษา ให้ระบุภาษาเป้าหมาย คงศัพท์เทคนิค และขอให้ผลลัพธ์ระบุช่องข้อมูลหรือข้อความต้นฉบับที่ใช้ สำหรับคำถามเกี่ยวกับภาพ ให้แนบภาพที่อ่านได้และโจทย์ที่เจาะจง สำหรับคำขอเขียนโค้ดขนาดเล็ก ให้ระบุอินพุต พฤติกรรมที่ต้องการ และโค้ดที่เกี่ยวข้อง โมเดลไม่ได้สร้างภาพหรือวิดีโอเมื่อวิเคราะห์เนื้อหาภาพ

ภาพรวมโมเดล

โมเดล 9B รุ่นนี้โดยเฉพาะเป็นแบบ dense มีชั้นโมเดลภาษา 32 ชั้นและตัวเข้ารหัสภาพ โครงสร้างแบบผสมทำซ้ำชุดชั้น Gated DeltaNet สามชั้นตามด้วยชั้น gated-attention หนึ่งชั้น โดยใช้เครือข่าย feed-forward แบบ dense การฝึกรวมการทำนายหลายโทเคนไว้ด้วย ตระกูลนี้มีโมเดลผู้เชี่ยวชาญแบบ sparse เช่นกัน แต่ไม่ควรนำคำอธิบายจำนวนพารามิเตอร์ทั้งหมดเทียบกับจำนวนที่ถูกใช้งานของรุ่นเหล่านั้นมาใช้กับรุ่น dense นี้

บริบทดั้งเดิมคือ 262,144 โทเคน และขยายได้ถึง 1,010,000 ภายใต้เงื่อนไขที่กำหนด การตั้งค่าและขนาดเชิงตัวเลขของโมเดลควรแยกจากเช็กพอยต์ Base, Qwen3.5 ขนาดอื่น และบิลด์ที่ผ่านการควอนไทซ์ จำนวนพารามิเตอร์ที่น้อยกว่าระบุว่าเป็นรุ่นใด ไม่ได้กำหนดเวลาตอบสนองหรืออันดับคุณภาพแบบสากลในตัวเอง สำหรับงานคิดที่ซับซ้อน Qwen แนะนำให้คงบริบทที่ตั้งค่าไว้ไม่น้อยกว่า 128K โทเคนเมื่อทำได้

อินพุตและโหมดตอบกลับ

ผู้ผลิตแสดงตัวอย่างคำถามที่ใช้ข้อความล้วน ภาพ และวิดีโอ สำหรับคำถามเกี่ยวกับเอกสาร ให้แนบหน้าที่เกี่ยวข้องและช่องข้อมูลที่คาดหวัง หรือสำหรับคำถามเกี่ยวกับวิดีโอ ให้ระบุเหตุการณ์และช่วงเวลาที่สำคัญ คงป้ายกำกับ หน่วย และลำดับเฟรม ขอผลลัพธ์ที่เปรียบเทียบกับต้นฉบับได้ เช่น ตารางค่าที่สกัด หรือคำอธิบายที่อ้างอิงหลักฐานที่มองเห็น

เปิดการคิดเป็นค่าเริ่มต้น enable_thinking สามารถปิดการให้เหตุผลเพื่อตอบโดยตรงได้ ส่วนตัวสลับผ่านข้อความพรอมป์ต์แบบเดิม /think และ /nothink ไม่ได้รับการรองรับอย่างเป็นทางการ ใช้เทมเพลตของผู้ผลิต และแยกการให้เหตุผลออกจากข้อความสุดท้ายเมื่ออินเทอร์เฟซมีทั้งสองส่วน แนวทางประวัติของ Qwen3.5 แนะนำให้เก็บคำตอบสุดท้ายโดยไม่เก็บเนื้อหาการคิด ไม่ควรนำพฤติกรรมการเก็บประวัติของรุ่นใหม่กว่ามาใช้กับรุ่นนี้

การใช้งานแบบเอเจนต์

Qwen มีเอกสารเรื่องการเรียกเครื่องมือและแนะนำ Qwen-Agent ซึ่งรวมเครื่องมือที่ตั้งค่าไว้หรือเชื่อมต่อผ่าน MCP รวมถึง Qwen Code สำหรับงานเอเจนต์เขียนโค้ด ระบุเครื่องมือที่อนุญาตและผลลัพธ์ที่สังเกตได้ เครื่องมือที่เชื่อมต่อสามารถคำนวณ ค้นคืนแหล่งข้อมูล หรือส่งข้อเสนอแนะจากการประมวลผลจริง แล้วโมเดลจึงใช้ข้อมูลนั้นในคำตอบ เครื่องมือและการกระทำภายนอกเป็นส่วนของแอปพลิเคชัน ดังนั้นชื่อโมเดลเพียงอย่างเดียวจึงไม่ได้ยืนยันสิทธิ์เข้าถึงหรือการประมวลผล

ข้อความที่ยาวมาก

การขยายตามเอกสารใช้ YaRN พร้อมค่าตำแหน่งของเช็กพอยต์นี้เอง ตัวคูณสี่มุ่งรองรับขั้นตอนการทำงานขนาดประมาณหนึ่งล้านโทเคน สำหรับ 524,288 โทเคน ผู้ผลิตแนะนำตัวคูณสอง การสเกลแบบคงที่อาจกระทบประสิทธิภาพกับข้อความสั้น จึงควรใช้ตามความจำเป็นจริงของบริบทที่ยาวขึ้น อินพุต ตัวแทนภาพ ประวัติ การให้เหตุผล และเอาต์พุตสุดท้ายใช้งบลำดับโทเคนร่วมกัน จัดเนื้อหายาวตามตัวระบุเอกสารหรือโค้ด และเผื่อพื้นที่สำหรับชิ้นงานที่ขอ

คำแนะนำการสร้างคำตอบ

ส่วน Best Practices ในโมเดลการ์ดแยกชุดค่าหลายแบบ การคิดทั่วไปใช้ temperature 1.0, top_p 0.95, top_k 20, min_p 0, presence penalty 1.5 และ repetition penalty 1.0 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 สำหรับงานให้เหตุผลในโหมดตอบโดยตรง Best Practices แนะนำอีกชุดหนึ่ง คือ temperature 1.0, top_p 1.0, top_k 40 และ presence penalty 2.0 ค่าทั้งหมดนี้เป็นวิธีตั้งค่าเฉพาะงาน ไม่ควรนำมาผสมกันโดยไม่แยกแยะ presence penalty ที่สูงขึ้นอาจทำให้ปนภาษา หรือทำให้คุณภาพลดลงเล็กน้อย

Qwen แนะนำงบการสร้างคำตอบ 32,768 โทเคนสำหรับคำถามส่วนใหญ่ และ 81,920 สำหรับโจทย์คณิตศาสตร์หรือการเขียนโปรแกรมที่ซับซ้อนเป็นพิเศษ ตัวเลขเหล่านี้เป็นคำแนะนำ ไม่ใช่เพดานเอาต์พุตตายตัวที่กำหนดแยกต่างหาก ระบุรูปแบบคำตอบ เช่น ผลลัพธ์ทางคณิตศาสตร์ที่มีตัวคั่น หรือช่องคำตอบ และตรวจสอบข้อสรุปกับต้นฉบับ

รายละเอียดวิดีโอและข้อจำกัดสำคัญ

ตัวอย่างวิดีโอของผู้ผลิตกำหนดค่าเริ่มต้นที่สองเฟรมต่อวินาทีในขั้นตอนที่รองรับ แนวทางสำหรับเนื้อหาระดับชั่วโมงเพิ่มงบของตัวประมวลผลวิดีโอเป็นประมาณ 224K โทเคนวิดีโอเพื่อสุ่มเฟรมในอัตราสูงขึ้น ตัวอย่างเหล่านี้ขึ้นกับการตั้งค่า ไม่ใช่คำรับประกันระยะเวลาหรือการระบุเวลาเหตุการณ์แบบสากล รักษาข้อความขนาดเล็กและช่วงเปลี่ยนฉากสำคัญให้อ่านได้ และตรวจสอบข้อความที่สกัด การคำนวณ และโค้ดที่สร้างก่อนใช้ผลลัพธ์ คุณค่าที่ใช้ได้จริงของรุ่น 9B คือขอบเขตงานข้อความร่วมกับภาพที่มีเอกสารรองรับ และโหมดตอบกลับที่ควบคุมได้ โดยคงเอกลักษณ์แบบ dense ของรุ่นนี้ไว้อย่างตรงตัว

งานตัวอย่างจริง

งานตัวอย่างจริง

ตัวอย่างทางเทคนิคภาษาอังกฤษ

Implement a small text normaliser

Write a Python function normalise_code(value) for product codes. Trim leading and trailing spaces, convert letters to uppercase and preserve internal hyphens and digits. Empty or whitespace-only input returns an empty string. Provide tests for ' ab-17 ', 'X-0' and '   '. Do not remove punctuation beyond surrounding whitespace or use external packages.

ผลลัพธ์ที่คาดหวัง

The complete function and three assert tests preserving the specified code semantics.

ตรวจสอบผลลัพธ์

The function converts ' ab-17 ' to 'AB-17' while retaining the hyphen and digit order.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen/qwen3.5-9b

qwen/qwen3.5-9b

Alibaba /qwen/qwen3.5-9b

เริ่มต้น

Qwen3.5-9B เป็นโมเดลการมองเห็นและภาษาแบบ dense ขนาด 9 พันล้านพารามิเตอร์ของ Qwen รับข้อความ ภาพ และวิดีโอ แล้วส่งคืนข้อความ รวมการให้เหตุผล การเขียนโค้ด การเรียกเครื่องมือ และงานหลายภาษา พร้อมเลือกเปิดปิดการคิดได้ และมีบริบทดั้งเดิม 262,144 โทเคนที่ขยายได้ผ่านการตั้งค่า

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/qwen3.5-9b
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 $0.0002 / 1K โทเค็น
ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.0003 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การอ่านแคช — / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช — / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น
การตั้งค่าระดับความยาวคำขอ 1ตารางอัตราค่าบริการ—โทเค็นบริบท มากกว่า0โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุดค่าบริการ
ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.0002 / 1K โทเค็น
ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.0003 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การอ่านแคช — / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช — / 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/qwen3.5-9b", "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/qwen3.5-9b',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/qwen3.5-9b',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/qwen3.5-9b

ชื่อพาธเมธอดอื่น

ใช้พาธเมธอดที่แสดงด้านบน

ID ที่เกี่ยวข้องสำหรับเรียกใช้โมเดล

qwen/qwen3.5-9b

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen/qwen3.5-9b

qwen/qwen3.5-9b

Alibaba /qwen/qwen3.5-9b

เริ่มต้น

Qwen3.5-9B เป็นโมเดลการมองเห็นและภาษาแบบ dense ขนาด 9 พันล้านพารามิเตอร์ของ Qwen รับข้อความ ภาพ และวิดีโอ แล้วส่งคืนข้อความ รวมการให้เหตุผล การเขียนโค้ด การเรียกเครื่องมือ และงานหลายภาษา พร้อมเลือกเปิดปิดการคิดได้ และมีบริบทดั้งเดิม 262,144 โทเคนที่ขยายได้ผ่านการตั้งค่า

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/qwen3.5-9b
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 $0.0002 / 1K โทเค็น
ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.0003 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การอ่านแคช — / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช — / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น
การตั้งค่าระดับความยาวคำขอ 1ตารางอัตราค่าบริการ—โทเค็นบริบท มากกว่า0โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุดค่าบริการ
ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.0002 / 1K โทเค็น
ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.0003 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การอ่านแคช — / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช — / 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/qwen3.5-9b",
  "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/qwen3.5-9b', '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/qwen3.5-9b', '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/qwen3.5-9b

ชื่อพาธเมธอดอื่น

ใช้พาธเมธอดที่แสดงด้านบน

ID ที่เกี่ยวข้องสำหรับเรียกใช้โมเดล

qwen/qwen3.5-9b

FAQ · Qwen: Qwen3.5-9B
มีอินพุตและผลลัพธ์ใดบ้าง?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3.5-9b: text → text

POST /v1/messages · qwen/qwen3.5-9b: text → json, sse

คำขอใช้ฟิลด์ใดบ้าง?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3.5-9b: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · qwen/qwen3.5-9b: model, messages, max_tokens, stream

มีข้อจำกัดใดบ้าง?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3.5-9b: 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