qwen/qwen3.5-35b-a3b

LLM

Qwen3.5 represents a significant leap forward, integrating breakthroughs in multimodal learning, architectural efficiency, reinforcement learning scale, and global accessibility to empower developers and enterprises with unprecedented capability and efficiency.

Parametrar

Kodexempel
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("ATLASCLOUD_API_KEY"),
    base_url="https://api.atlascloud.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen/qwen3.5-35b-a3b",
    messages=[
    {
        "role": "user",
        "content": "hello"
    }
],
    max_tokens=1024,
    temperature=0.7
)

print(response.choices[0].message.content)

Installera

Installera det nödvändiga paketet för ditt programmeringsspråk.

bash

pip install requests

Autentisering

Alla API-förfrågningar kräver autentisering via en API key. Du kan hämta din API key från Atlas Cloud-instrumentpanelen.

bash

export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

HTTP Headers

python

import os

API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}

Håll din API key säker

Exponera aldrig din API key i klientkod eller publika arkiv. Använd miljövariabler eller en backend-proxy istället.

Skicka en förfrågan

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/v1/chat/completions"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
    "model": "your-model",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
    "max_tokens": 1024
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

Input Schema

Följande parametrar accepteras i förfrågningsinnehållet.

Totalt: 9Obligatorisk: 2Valfri: 7

modelstringrequired

The model ID to use for the completion.

Example: "qwen/qwen3.5-35b-a3b"

messagesarray[object]required

A list of messages comprising the conversation so far.

rolestringrequired

The role of the message author. One of "system", "user", or "assistant".

systemuserassistant

contentstringrequired

The content of the message.

max_tokensinteger

The maximum number of tokens to generate in the completion.

Default: 1024Min: 1

temperaturenumber

Sampling temperature between 0 and 2. Higher values make output more random, lower values more focused and deterministic.

Default: 0.7Min: 0Max: 2

top_pnumber

Nucleus sampling parameter. The model considers the tokens with top_p probability mass.

Default: 1Min: 0Max: 1

streamboolean

If set to true, partial message deltas will be sent as server-sent events.

Default: false

stoparray[string]

Up to 4 sequences where the API will stop generating further tokens.

frequency_penaltynumber

Penalizes new tokens based on their existing frequency in the text so far. Between -2.0 and 2.0.

Default: 0Min: -2Max: 2

presence_penaltynumber

Penalizes new tokens based on whether they appear in the text so far. Between -2.0 and 2.0.

Default: 0Min: -2Max: 2

Exempel på förfrågningsinnehåll

json

{
  "model": "qwen/qwen3.5-35b-a3b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello"
    }
  ],
  "max_tokens": 1024,
  "temperature": 0.7,
  "stream": false
}

Output Schema

API:et returnerar ett ChatCompletion-kompatibelt svar.

idstringrequired

Unique identifier for the completion.

objectstringrequired

Object type, always "chat.completion".

Default: "chat.completion"

createdintegerrequired

Unix timestamp of when the completion was created.

modelstringrequired

The model used for the completion.

choicesarray[object]required

List of completion choices.

indexintegerrequired

Index of the choice.

messageobjectrequired

The generated message.

finish_reasonstringrequired

The reason generation stopped.

stoplengthcontent_filter

usageobjectrequired

Token usage statistics.

prompt_tokensintegerrequired

Number of tokens in the prompt.

completion_tokensintegerrequired

Number of tokens in the completion.

total_tokensintegerrequired

Total tokens used.

Exempelsvar

json

{
  "id": "chatcmpl-abc123",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1700000000,
  "model": "model-name",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Hello! How can I assist you today?"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 10,
    "completion_tokens": 20,
    "total_tokens": 30
  }
}

Atlas Cloud Skills

Atlas Cloud Skills integrerar 300+ AI-modeller direkt i din AI-kodassistent. Ett kommando för att installera, sedan använd naturligt språk för att generera bilder, videor och chatta med LLM.

Stödda klienter

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ stödda klienter

Installera

bash

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Konfigurera API Key

Hämta din API key från Atlas Cloud-instrumentpanelen och ställ in den som en miljövariabel.

bash

export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

Funktioner

När det är installerat kan du använda naturligt språk i din AI-assistent för att komma åt alla Atlas Cloud-modeller.

BildgenereringGenerera bilder med modeller som Nano Banana 2, Z-Image och fler.

VideoskapandeSkapa videor från text eller bilder med Kling, Vidu, Veo m.fl.

LLM-chattChatta med Qwen, DeepSeek och andra stora språkmodeller.

MediauppladdningLadda upp lokala filer för bildredigering och bild-till-video-arbetsflöden.

Läs mer

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

MCP Server

Atlas Cloud MCP Server ansluter din IDE med 300+ AI-modeller via Model Context Protocol. Fungerar med alla MCP-kompatibla klienter.

Stödda klienter

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ stödda klienter

Installera

bash

npx -y atlascloud-mcp

Konfiguration

Lägg till följande konfiguration i din IDE:s MCP-inställningsfil.

json

{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "atlascloud-mcp"
      ],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Tillgängliga verktyg

atlas_generate_imageGenerera bilder från textpromptar.

atlas_generate_videoSkapa videor från text eller bilder.

atlas_chatChatta med stora språkmodeller.

atlas_list_modelsBläddra bland 300+ tillgängliga AI-modeller.

atlas_quick_generateInnehållsskapande i ett steg med automatiskt modellval.

atlas_upload_mediaLadda upp lokala filer för API-arbetsflöden.

Läs mer

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

Qwen3 Coder represents a significant leap forward, integrating breakthroughs in multimodal learning, architectural efficiency, reinforcement learning scale, and global accessibility to empower developers and enterprises with unprecedented capability and efficiency.

LLM