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

# Qwen: Qwen3.5-35B-A3B

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

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

Qwen3.5-35B-A3B — Qwen’ning jami 35 milliard parametrli, ulardan 3 milliardi faollashadigan ko‘rish-til ekspertlar aralashmasi modeli. U mulohaza, dasturlash va vositalar yordamidagi ishlar uchun matn, tasvir va videoni qabul qiladi, fikrlash va bevosita javob rejimlari hamda 262,144 tokenli asosiy kontekstga ega.

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

Model haqida

Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.

Qwen3.5 yangiliklari: siyrak ko‘rish-til model nusxasi

Qwen3.5-35B-A3B — matn, tasvir va videoni tushunishni matnli javoblar bilan birlashtiradigan, qo‘shimcha o‘qitishdan o‘tgan ko‘rish-til modeli. Oila matn va ko‘rishning dastlabki birlashuvi hamda tobora murakkablashadigan vazifalarda mustahkamlash asosida o‘qitish bilan tayyorlangan bo‘lib, mulohaza, dasturlash, agentlar va vizual tahlilni qo‘llaydi. Unda 201 til va sheva qamrovi ham tavsiflanadi. Bu qamrov har bir til yoki vazifa uchun teng sifat va’dasi emas, oilaning imkoniyatidir.

Aynan shu ochiq model nusxasi Qwen3.5-35B-A3B-Base va keyingi Qwen3.6 relizidan alohida. Ishlab chiqaruvchi qo‘shimcha imkoniyatlarga ega boshqariladigan Flash taklifini ham tavsiflaydi; bu interfeys imkoniyatlarini ochiq model nusxasiga avtomatik nisbat bermaslik kerak. Natijalarni solishtirishda yoki takror hosil qilinadigan model tanlovini saqlashda so‘ralgan 35B-A3B identifikatsiyasini saqlang.

Model haqida

Ekspertlar aralashmasi modelida jami 35 milliard parametr bor va uch milliardi faollashadi. Uning 40 qatlamli gibrid tuzilishida uchta Gated DeltaNet ekspert qatlami va ulardan keyingi bitta darvozali diqqat ekspert qatlamidan iborat blok takrorlanadi. U 256 yo‘naltiriladigan ekspertga ega, hujjatlashtirilgan tuzilishda sakkizta yo‘naltiriladigan ekspert va bitta umumiy ekspert faol bo‘ladi. Ko‘rish enkoderi va bir nechta tokenni bashorat qilish modelning bir qismi. Faollashgan parametrlar soni to‘liq model nusxasi hajmini tavsiflamaydi, arxitekturaning o‘zi esa muayyan ilovadagi kechikishni kafolatlamaydi.

Asosiy kontekst 262,144 token, shartli kengaytirish esa 1,010,000 gacha. Qwen murakkab fikrlash vazifalarida imkon qadar kamida 128K kontekstni saqlashni maslahat beradi, hatto kichikroq oyna xotira bosimini kamaytirsa ham. Matn, ifodalangan vizual material, tarix, mulohaza va yakuniy javobning barchasiga sozlangan ketma-ketlikda joy kerak.

Kirishlar va javob rejimlaridan foydalanish

Skrinshotga tayangan dasturlash so‘rovida vizual namuna, mavjud manba konteksti, o‘zaro ta’sir talablari va kutilayotgan tahrirlanadigan ish mahsulini bering. Diagramma yoki hujjatda yorliqlar va birliklarni saqlang, asoslovchi dalillar bilan qiymatlar jadvalini so‘rang. Ko‘p tilli tushuntirishda maqsadli til va saqlanishi kerak bo‘lgan atamalarni ayting.

Fikrlash sukut bo‘yicha yoqilgan va yakuniy javobdan oldin mulohaza blokini yaratadi. Ishlab chiqaruvchining enable\_thinking boshqaruvi uni bevosita javob uchun o‘chirishi mumkin. Qwen3.5 eski /think va /nothink yumshoq prompt kalitlarini rasman qo‘llamaydi. Uning tarix yo‘riqnomasi yakuniy javoblarni fikrlash mazmunisiz saqlaydi. Buni keyingi Qwen3.6 saqlash parametrlari yoki Qwen3.8’ning avvalgi mulohazalarni sukut bo‘yicha saqlashidan ajratish kerak.

Agent sifatida foydalanish

Ishlab chiqaruvchi vosita chaqiruvlarini hujjatlashtiradi va repozitoriyga yo‘naltirilgan ishlar uchun Qwen Code bilan bir qatorda sozlangan yoki MCP orqali ulangan vositalarga ega Qwen-Agent’ni tavsiya qiladi. Ruxsat etilgan amallar, tegishli dalillar va yakuniy ish mahsulini belgilang. Ilova vositalarni bajaradi va ularning kuzatuvlarini beradi; model shu qayta aloqa natijalaridan tahlilini yangilash uchun foydalanishi mumkin. Rejalashtirilgan buyruq yoki yaratilgan tuzatish bajarilgan amal emas, model nomining o‘zi esa joriy ma’lumot yoki fayllarga kirish mavjudligini belgilamaydi.

Juda uzun kontekst

Ishlab chiqaruvchining kengaytirish retsepti model nusxasining almashinuvchi pozitsion sozlamalari bilan YaRN’dan foydalanadi. To‘rt koeffitsiyenti taxminan bir million tokenli ish jarayoniga mo‘ljallangan; 524,288 tokenli vazifalar uchun ikki koeffitsiyenti taklif qilinadi. Statik masshtablash qisqaroq matn bilan ishlash sifatini pasaytirishi mumkin, shuning uchun u kattaroq kontekst zarur bo‘lganda sozlanishi kerak. Oynani aloqasiz dalillar bilan to‘ldirish o‘rniga uzun materialni hujjat chegaralari, kod identifikatorlari va aniq savol bilan tartiblang.

Generatsiya bo‘yicha tavsiyalar

Best Practices bo‘limida umumiy fikrlash uchun temperature 1.0, top\_p 0.95, top\_k 20, min\_p 0, presence penalty 1.5 va repetition penalty 1.0 ishlatiladi. Aniq dasturlashda temperature 0.6 va presence penalty nol bo‘ladi. Umumiy bevosita javoblarda temperature 0.7, top\_p 0.8 va presence penalty 1.5 ishlatiladi; top\_k 20, min\_p 0 va repetition penalty 1.0 bo‘ladi. Bevosita rejimdagi mulohaza uchun Best Practices temperature 1.0, top\_p 1.0, top\_k 40 va presence penalty 2.0 ni beradi. Vazifaga xos bu sozlamalar to‘plamlarini alohida saqlang; kattaroq presence penalty tillarning aralashishiga yoki sifatning biroz pasayishiga olib kelishi mumkin.

Ko‘pchilik savollar uchun 32,768 token, noodatiy murakkab matematika yoki dasturlash uchun esa 81,920 token generatsiya limiti tavsiya etiladi. Bular alohida belgilangan qat’iy chiqish chegaralari emas. Yakuniy javob shaklini aniq belgilang va hisob-kitoblar yoki yaratilgan kodni berilgan shartlarga solishtiring.

Video va mazmuniy cheklovlar

Qo‘llab-quvvatlanadigan video misoli sukut bo‘yicha soniyasiga ikki kadrdan foydalanadi. Ishlab chiqaruvchining soatlik video yo‘riqnomasi yuqoriroq tezlikda kadr tanlash uchun protsessor budjetini taxminan 224K video tokenigacha kengaytiradi. Buning uchun sozlash kerak va u vazifa hamda javob bilan birga kontekstni sarflaydi; bu shartsiz davomiylik yoki hodisalarni mukammal eslab qolish kafolati emas. Tegishli sahna o‘tishlari va mayda yozuvlarni saqlang, ko‘rinadigan dalilga bog‘langan natija so‘rang. Amaliy qiymat — model nusxasining birgalikdagi matn/vizual doirasi va tanlanadigan javob rejimi hamda ko‘rib chiqish mumkin bo‘lgan aniq ish mahsuli.

Amaliy vazifa

### Amaliy vazifa

Ingliz tilidagi texnik misol

```
Audit a transcribed experiment table

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

#### Kutiladigan natija

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

#### Natijani tekshirish

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

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

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

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

### Boshlash

Qwen3.5-35B-A3B — Qwen’ning jami 35 milliard parametrli, ulardan 3 milliardi faollashadigan ko‘rish-til ekspertlar aralashmasi modeli. U mulohaza, dasturlash va vositalar yordamidagi ishlar uchun matn, tasvir va videoni qabul qiladi, fikrlash va bevosita javob rejimlari hamda 262,144 tokenli asosiy kontekstga ega.

Qabul qilinadigan kirish ma’lumotlari

Matn

Natijalar

Matn

### Ailoot da mavjud · kirish ma’lumotlari va usullar

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Kirish

`text`

Chiqish

`text`

Chiqish formati

json yoki SSE

| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Maydon`model` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar qwen/qwen3.5-35b-a3b | Standart— |
| Maydon`messages` | Tur`message[]` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— |
| Maydon`messages[].role` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Namunalar: system, user, assistant, tool, function Shartlar: Bu rollar manba kodining moslik turlarida ochiq ifodalangan; aniq rollar to‘plami har bir modelga xos bo‘lib qoladi. Modelga bogʻliq | Standart— |
| Maydon`messages[].content` | Tur`string\|content_part[]\|null` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
| Maydon`messages[].tool_calls` | Tur`tool_call[]` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
| Maydon`messages[].tool_call_id` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: role=tool; haqiqatan qaytarilgan IDdan foydalaning | Standart— |
| Maydon`messages[].name` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
| Maydon`messages[].reasoning_content` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Ushbu model foydalanganda, haqiqatan qaytarilgan fikrlash ma’lumotlarini keyingi so‘rovda qayta yuboring | Standart— |
| Maydon`messages[].reasoning_details` | Tur`object\|array` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
| Maydon`max_tokens` | Tur`integer` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
| Maydon`max_completion_tokens` | Tur`integer` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
| Maydon`stream` | Tur`boolean` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
| Maydon`stream_options.include_usage` | Tur`boolean` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
| Maydon`temperature` | Tur`number` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
| Maydon`top_p` | Tur`number` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
| Maydon`stop` | Tur`string\|string[]` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
| Maydon`tools` | Tur`function_tool[]` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
| Maydon`tools[].type` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar function Modelga bogʻliq | Standart— |
| Maydon`tools[].function.name` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Funksiya vositasi taqdim etilgan | Standart— |
| Maydon`tools[].function.description` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
| Maydon`tools[].function.parameters` | Tur`JSON_schema` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
| Maydon`tool_choice` | Tur`string\|object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
| Maydon`parallel_tool_calls` | Tur`boolean` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
| Maydon`response_format` | Tur`object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
| Maydon`reasoning_effort` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
| Maydon`reasoning` | Tur`object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
| Maydon`service_tier` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
| Maydon`instructions` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Moslik maydoni | Standart— |
| Maydon`functions` | Tur`function[]` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
| Maydon`function_call` | Tur`string\|object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
| Maydon`prompt_cache_options` | Tur`object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
| Maydon`modalities` | Tur`string[]` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar text | Standart— |
| Maydon`provider` | Tur`object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Ushbu Ultra matn marshrutida provider.options rad etiladi | Standart— |
| Maydon`cache_control.ttl` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Haqiqiy prompt-kesh joylarida 1h rad etiladi | Standart— |

Kirish materiallari birikmalari

**Matn** · UTF8 matni

`messages[].content`

Usul parametrlari va hayot sikli

| Parametr | Parametr talablari |
| --- | --- |
| Parametr`content_type` | Parametr talablariapplication/json |
| Parametr`required` | Parametr talablarimodel, messages |
| Parametr`material_types` | Parametr talablaritext |
| Parametr`messages` | Parametr talablarirole/content tuzilishidagi xabarlar massivi |
| Parametr`file_material` | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjati aynan matn sifatida kiritiladi; fayl IDsi faraz qilinmaydi |
| Parametr`optional_controls` | Parametr talablaristream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parametr`control_scope` | Parametr talablariModelga xos; foydalanuvchi funksiya vositalari hostingdagi vositalardan farq qiladi |
| Parametr`output_modalities` | Parametr talablaritext |
| Parametr`hosted_operations` | Parametr talablarifalse |
| Parametr`multimodal_input_binding` | Parametr talablarinull |

Hayot sikli: `synchronous_or_streamed`

Aniq model IDsini messages bilan yuboring.

Kontekst uzunligi chiqishning yuqori chegarasi emas.

Matn fayli aynan matnni taqdim etishi mumkin; tasvir, audio va fayl obyekti kirishlari aniq bog‘lashni talab qiladi.

### Tariflar

Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.

Tezkor rejim

Standart tarif Tezkor rejim tanlanganda

Flex rejimi

Standart tarif flex rejimi tanlanganda

Maksimal fikrlash darajasi

Standart tarif Maksimal fikrlash darajasi uchun standart (default) tuzatish qo‘llanganda

#### Ailoot tariflari

#### Sozlamalar bo‘yicha narxlar

Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.

| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari **$0.00046** / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari **$0.00366** / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish **$0** / 1K token Kirish · Keshga yozish **$0** / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat **—** / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari **$0.00046** / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari **$0.00366** / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish **$0** / 1K token Kirish · Keshga yozish **$0** / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat **—** / 1K token |

Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. [Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →](https://ailoot.ai/docs/uz/billing/reserve/)

### So‘rov namunalari

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython oqimi

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen/qwen3.5-35b-a3b", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

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

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3.5-35b-a3b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(result.to_dict(mode="json"))
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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

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

with client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen3.5-35b-a3b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Natijalarni olish va saqlash

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json yoki SSE

##### Barcha tayyor natijalarni saqlash

Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.

Har bir javob variantini va uning kontenti, vosita chaqiruvlari hamda fikrlash ma’lumotlarini saqlang. SSEda o‘zgarish qismlarini variant va vosita indeksi bo‘yicha yig‘ing, yakuniy tugash sababi va sarf ma’lumotlarini saqlang.

##### Asl javobni tekshirish kerak bo‘lsa

So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.

Javob maydonlari

| Maydon | Tur |
| --- | --- |
| Maydon`choices[].index` | Turinteger |
| Maydon`choices[].message.content` | Turstring\|null |
| Maydon`choices[].message.tool_calls` | Turtool\_call\[\] |
| Maydon`choices[].message.reasoning_content` | Turstring |
| Maydon`choices[].message.reasoning_details` | Turobject\|array |
| Maydon`choices[].finish_reason` | Turstring\|null |
| Maydon`usage` | Turobject |

Xatolar va keyingi qadamlar

| Javob | Shart | Keyingi qadam |
| --- | --- | --- |
| Javob400 · `invalid_request_error` | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |

### Taxalluslar

#### Model taxalluslari

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

#### Usul yo‘llari taxalluslari

Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.

#### Chaqirish uchun tegishli ID lar

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

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

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

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

### Boshlash

Qwen3.5-35B-A3B — Qwen’ning jami 35 milliard parametrli, ulardan 3 milliardi faollashadigan ko‘rish-til ekspertlar aralashmasi modeli. U mulohaza, dasturlash va vositalar yordamidagi ishlar uchun matn, tasvir va videoni qabul qiladi, fikrlash va bevosita javob rejimlari hamda 262,144 tokenli asosiy kontekstga ega.

Qabul qilinadigan kirish ma’lumotlari

Matn

Natijalar

json · sse

### Ailoot da mavjud · kirish ma’lumotlari va usullar

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Kirish

`text`

Chiqish

`json`, `sse`

Chiqish formati

JSON yoki SSE

| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Maydon`model` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar qwen/qwen3.5-35b-a3b | Standart— |
| Maydon`messages` | Tur`message[]` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
| Maydon`messages[].role` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar user, assistant | Standart— |
| Maydon`messages[].content` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
| Maydon`max_tokens` | Tur`integer` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
| Maydon`stream` | Tur`boolean` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |

Kirish materiallari birikmalari

**Matn** · UTF-8 matni

`messages[].content satri`

Usul parametrlari va hayot sikli

| Parametr | Parametr talablari |
| --- | --- |
| Parametr`content_type` | Parametr talablariapplication/json |
| Parametr`required` | Parametr talablarimodel, messages, max\_tokens |
| Parametr`optional_controls` | Parametr talablaristream |
| Parametr`material_types` | Parametr talablaritext |
| Parametr`text_file_material` | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjatini o‘qing va uning matnini ko‘rsatilgan kirish yoki xabar kontenti satriga joylashtiring. |

Hayot sikli: `synchronous_or_streamed`

### Tariflar

Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.

Tezkor rejim

Standart tarif Tezkor rejim tanlanganda

Flex rejimi

Standart tarif flex rejimi tanlanganda

Maksimal fikrlash darajasi

Standart tarif Maksimal fikrlash darajasi uchun standart (default) tuzatish qo‘llanganda

#### Ailoot tariflari

#### Sozlamalar bo‘yicha narxlar

Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.

| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari **$0.00046** / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari **$0.00366** / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish **$0** / 1K token Kirish · Keshga yozish **$0** / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat **—** / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari **$0.00046** / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari **$0.00366** / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish **$0** / 1K token Kirish · Keshga yozish **$0** / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat **—** / 1K token |

Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. [Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →](https://ailoot.ai/docs/uz/billing/reserve/)

### So‘rov namunalari

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

To‘liq minimal JSON so‘rov tanasicurl · O‘zingizning UTF-8 hujjatingizdan foydalaningPython · Natijani to‘liq saqlang

```json
{
  "model": "qwen/qwen3.5-35b-a3b",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen/qwen3.5-35b-a3b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

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

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen/qwen3.5-35b-a3b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

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

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

### Natijalarni olish va saqlash

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON yoki SSE

##### Barcha tayyor natijalarni saqlash

Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.

Barcha kontent bloklari, fikrlash imzolari va haqiqiy vosita ishlatish IDlarini saqlang. SSE bloklarining barcha o‘zgarish qismlarini yig‘ing; birinchi matn bloki to‘liq chiqish emas.

##### Asl javobni tekshirish kerak bo‘lsa

So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.

Javob maydonlari

| Maydon | Tur |
| --- | --- |
| Maydon`id` | Turstring |
| Maydon`model` | Turstring |
| Maydon`content[]` | Turtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Maydon`stop_reason` | Turstring\|null |
| Maydon`usage` | Turobject |

Xatolar va keyingi qadamlar

| Javob | Shart | Keyingi qadam |
| --- | --- | --- |
| Javob400 · `invalid_request_error` | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |

### Taxalluslar

#### Model taxalluslari

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

#### Usul yo‘llari taxalluslari

Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.

#### Chaqirish uchun tegishli ID lar

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

FAQ · Qwen: Qwen3.5-35B-A3B

Qanday kirish ma’lumotlari va natijalar mavjud?

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

So‘rov qaysi maydonlardan foydalanadi?

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

Qanday cheklovlar amal qiladi?

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

Ailoot’ni Claude Code, OpenCode, Hermes yoki ilovangizga ulang.

## Kompaniya va uning loyihalar portfeli

Kompaniya va uning loyihalar portfeli: millionlab mijozlar; oylik sotuvlar hajmi milliardlarda.

## Tokenlarni chegirma bilan xarid qiling.

Muntazam ish uchun obuna chegirmasi. Token xaridiga promokodlar — 50% gacha.

Obuna

Muntazam so‘rovlaringiz uchun chegirmali tarif tanlang.

50% gacha promokod

Xaridda kod kiriting. Narx amaldagi aksiya bilan qayta hisoblanadi.

Tarixdagi xarajatlar

Har so‘rov uchun model, token va summa saqlanadi.

[Obuna tanlash](https://ailoot.ai/docs/uz/billing/subscriptions/) · [Model narxlarini ko‘rish](https://ailoot.ai/models/uz/)

## API’ni sotadigan mahsulotingizga ulang.

SaaS, ilova va botlar Ailoot ofertasi hamda litsenziya shartnomasiga muvofiq. Qayta sotishga reseller litsenziyasi so‘rang.

Tijorat ilovasi

Xizmatingizning pullik funksiyalariga matn, rasm, video va ovoz yaratishni qo‘shing.

Reseller litsenziyasi

Loyiha tavsifi va kirish sxemasini yuboring. Foydalanish va qayta sotishga yozma shartlarni so‘rang.

Saytdagi hujjatlar

Oferta, litsenziya shartnomasi va ma’lumotlar siyosati ulashdan oldin ochiq.

[Reseller litsenziyasini so‘rash](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta va litsenziya shartnomasi](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=uz)

## Ailoot · Kompaniya va uning loyihalar portfeli





Ailoot to‘plangan faoliyat tajribasi, keng mijozlar bazasi, barqaror xizmat va doimiy KPI nazoratiga tayanadi.





Kompaniya va uning loyihalar portfeli: millionlab mijozlar; oylik sotuvlar hajmi milliardlarda.





Ailoot bu faoliyat tajribasini mijozlar mahsulotlari, agentlar, ilovalar va avtomatlashtirishlarda AI imkoniyatlariga API orqali kirishni ta’minlashda qo‘llaydi.