Qwen3.5 Plus — chat multimodal (texte/image/vidéo), contexte 1M, forte capacité de codage + agent.
Qwen3.5-Plus est un modèle de langage de grande taille (LLM) de la série Qwen développé par l'équipe Qwen d'Alibaba Cloud. Il prend en charge une fenêtre de contexte de 1 048 576 tokens et une sortie…
Basé sur sa conception, Qwen3.5-Plus peut effectuer un large éventail de tâches linguistiques et multimodales. Les tâches textuelles incluent le résumé, la réponse aux questions, la traduction, la génération de code et le raisonnement sur de longs documents. Avec une entrée d'image et de vidéo, il peut décrire un contenu visuel, répondre à des questions sur des images ou analyser des séquences vidéo. Le grand contexte le rend particulièrement efficace pour les tâches nécessitant l'analyse de grands volumes de texte, comme la découverte juridique, la revue de littérature scientifique ou les dialogues multi-tours. Le modèle est également capable de suivre des instructions complexes dans divers domaines.
Si votre cas d'utilisation implique uniquement de courtes invites textuelles (par exemple, quelques centaines de tokens) et ne nécessite pas d'entrée multimodale, un modèle plus petit comme Qwen2.5-7B ou un LLM compact similaire peut être plus rentable. Le contexte de 1M et le grand nombre de paramètres de Qwen3.5-Plus entraînent un prix par token plus élevé et une inférence plus lente par rapport aux alternatives plus petites. De plus, si vous n'avez pas besoin de la longueur de sortie maximale de 65k tokens, un modèle moins cher avec des limites de sortie plus courtes pourrait suffire. Évaluez la longueur minimale de contexte et les exigences de modalité de votre tâche avant de sélectionner ce modèle.
Oui, le modèle accepte l’image et la vidéo comme modalités d’entrée. Cela lui permet de comprendre des scènes visuelles, de lire du texte dans des images ou d’analyser des vidéos. La méthode exacte pour transmettre la vidéo (par exemple, sous forme de flux d’images, d’une image clé unique ou d’un fichier vidéo compressé) n’est pas précisée dans les faits fournis. Les utilisateurs doivent consulter la documentation de l’API d’OrcaRouter pour connaître le format d’entrée requis. Comme beaucoup de LLM multimodaux, le traitement de la vidéo peut consommer un nombre important de jetons par image, il est donc nécessaire de gérer soigneusement la fenêtre de contexte pour éviter une troncature.
Les faits fournis n'incluent pas d'informations sur l'utilisation d'outils ou l'appel de fonctions. En général, de nombreux modèles Qwen prennent en charge ces fonctionnalités via l'API compatible OpenAI, mais cela ne peut être confirmé pour Qwen3.5-Plus à partir des données données. Les développeurs devraient tester le modèle avec des schémas d'appel d'outils pour déterminer la compatibilité. Si l'utilisation d'outils est essentielle, envisagez d'utiliser un modèle dont cette capacité est explicitement documentée. L'API d'OrcaRouter prend en charge les paramètres OpenAI standard, vous pouvez donc tenter d'utiliser function_call ou tools dans votre requête.
Aucun score de benchmark n'est fourni dans les faits donnés pour Qwen3.5-Plus. Sans chiffres de performance spécifiques (par exemple, MMLU, HumanEval, ou des benchmarks multimodaux), il n'est pas possible de comparer objectivement sa précision ou sa capacité de raisonnement à d'autres modèles. Les utilisateurs devraient effectuer leurs propres évaluations sur des tâches représentatives pour juger de la performance. D'après la lignée Qwen, les modèles précédents ont montré des résultats compétitifs ; cependant, les scores de cette version spécifique ne sont pas divulgués dans les données disponibles. Référez-vous aux versions officielles de Qwen d'Alibaba Cloud pour d'éventuels résultats de benchmark.
Latence et débit ne sont pas spécifiés dans les faits fournis. En général, les grands modèles avec une fenêtre de contexte de 1M sont plus lourds à calculer, surtout si le contexte complet est utilisé. La vitesse de génération dépendra de la longueur de la sortie, du nombre de jetons visuels et de l'infrastructure sous-jacente. En utilisant OrcaRouter, vous pouvez obtenir une latence plus faible avec des tailles de lot plus petites et en limitant le contexte à ce qui est nécessaire. Le streaming (chat.completions avec stream=true) peut également réduire la latence perçue, car les jetons sont renvoyés de manière incrémentielle.
Le principal atout de Qwen3.5-Plus est sa grande fenêtre de contexte de 1 048 576 tokens, ce qui lui permet de traiter de très longs documents et conversations sans perte d’information. Son support multimodal (texte, image, vidéo) élargit la gamme d’entrées qu’il peut traiter. La sortie maximale de 65 536 tokens est également généreuse, permettant de générer de longs résumés, rapports ou codes. Ces caractéristiques en font un bon candidat pour les tâches nécessitant à la fois un contexte lourd et une compréhension visuelle en un seul appel de modèle.
Sans données de référence spécifiques, ses performances exactes par rapport aux autres LLM sont inconnues. De grandes fenêtres de contexte peuvent entraîner une augmentation du coût de calcul et de la latence. Le modèle peut également rencontrer des difficultés avec des contextes très longs en raison du phénomène de « perte au milieu » courant dans de nombreux LLM. De plus, les données fournies ne mentionnent pas si le modèle prend en charge d'autres langues que l'anglais ; sa capacité multilingue est incertaine. Enfin, les informations de tarification ne sont pas données, donc les utilisateurs doivent prendre en compte le coût du traitement de nombreux tokens.
Le prix spécifique par jeton ou par requête pour Qwen3.5-Plus n'est pas inclus dans les informations fournies. En général, les fournisseurs de LLM facturent en fonction du nombre de jetons d'entrée et de sortie, et ajoutent parfois un supplément pour le traitement d'images ou de vidéos. Pour obtenir les tarifs actuels, vous devriez consulter la page de tarification d'OrcaRouter ou contacter leur équipe commerciale. Le prix de ce modèle sera probablement plus élevé que celui des variantes Qwen plus petites en raison de son contexte plus large et de sa capacité multimodale. Vérifiez toujours les coûts avant l'intégration.
Lorsque vous utilisez une fenêtre de contexte de 1 M, les coûts peuvent s’accumuler rapidement si vous remplissez tout le contexte avec des tokens. Pour les tâches qui peuvent être réalisées avec un contexte plus court (par exemple 32k tokens), vous risquez de payer trop cher en utilisant ce modèle. De même, le traitement de nombreuses images ou d’une longue vidéo consommera beaucoup de tokens d’entrée. La sortie maximale de 65 536 tokens signifie également que la génération peut être coûteuse si vous produisez des réponses longues. Envisagez d’utiliser un modèle plus petit pour les tâches simples et de réserver Qwen3.5-Plus pour les scénarios qui nécessitent réellement un grand contexte et une entrée multimodale.
Les faits fournis ne mentionnent aucun cache ou réduction pour les jetons répétés sur Qwen3.5-Plus. Certains fournisseurs d'API offrent une mise en cache des invites qui réduit le coût pour les jetons de préfixe identiques lors de multiples appels. OrcaRouter peut ou non prendre en charge une telle fonctionnalité. Pour le savoir, consultez la documentation d'OrcaRouter ou contactez le support. Si la mise en cache est disponible, elle pourrait réduire considérablement les coûts pour des cas d'utilisation comme les conversations multi-tours avec une invite système commune ou un contexte répété.
Qwen3.5-Plus est accessible via l'API compatible OpenAI d'OrcaRouter. Définissez l'URL de base sur https://api.orcarouter.ai/v1. Utilisez l'ID de modèle "qwen/qwen3.5-plus". L'authentification se fait généralement via une clé API dans l'en-tête Authorization (par exemple, "Bearer YOUR_API_KEY"). Pour une requête de chat completion, envoyez un POST vers /chat/completions avec un corps JSON contenant le champ "model" défini sur l'ID du modèle, et un tableau "messages" suivant le format d'OpenAI. Exemple : {"model": "qwen/qwen3.5-plus", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]}.
OrcaRouter prend en charge les paramètres standard d'OpenAI, notamment "messages", "max_tokens", "temperature", "top_p", "frequency_penalty", "presence_penalty", "stop" et "stream". Comme le modèle prend en charge les entrées d'images et de vidéos, vous pouvez également passer du contenu multimodal dans le champ "content" sous forme d'un tableau d'objets avec "type":"text" et "type":"image_url" (ou équivalent). Le schéma exact pour la vidéo n'est pas défini dans les données fournies. Consultez la documentation de l'API d'OrcaRouter pour la liste complète des paramètres. Notez que "max_tokens" ne doit pas dépasser la sortie maximale du modèle de 65,536 tokens.
Pour passer d'un modèle différent à Qwen3.5-Plus, mettez à jour le champ "model" dans votre requête API, en remplaçant votre identifiant de modèle précédent (par exemple, "gpt-4" ou "qwen2.5-72b") par "qwen/qwen3.5-plus". Assurez-vous que votre code peut gérer le contexte plus large et les entrées multimodales si vous prévoyez d'utiliser ces fonctionnalités. Si vous utilisiez un modèle qui prenait en charge les appels d'outils ou l'appel de fonctions parallèles, testez ces fonctionnalités avec Qwen3.5-Plus pour garantir la compatibilité. Ajustez également vos limites de tokens si votre modèle précédent avait une sortie maximale plus petite (définissez max_tokens de manière appropriée).
Oui, le streaming est pris en charge via le paramètre standard de l'API OpenAI : définissez "stream": true dans votre requête. Cela renvoie les tokens au fur et à mesure qu'ils sont générés, réduisant ainsi la latence perçue. La réponse sera un flux d'événements Server-Sent Events (SSE). Chaque événement contient un delta de la prochaine partie du message. Cela fonctionne de manière identique au mode streaming d'OpenAI. Pour les entrées multimodales, le premier bloc peut présenter un léger délai pendant que le modèle traite les images ou la vidéo. L'API d'OrcaRouter suit le même format de streaming qu'OpenAI, de sorte que le code de streaming existant peut être réutilisé avec le nouvel ID de modèle.
Qwen3.5-Plus est une itération plus récente de la série Qwen. Les faits fournis n'incluent pas d'améliorations spécifiques des performances par rapport à Qwen2.5, mais généralement les versions plus récentes ajoutent un support de contexte plus long et un entraînement affiné. Les modèles Qwen2.5 ont généralement des fenêtres de contexte allant jusqu'à 128k tokens, tandis que Qwen3.5-Plus en offre 1M. De plus, Qwen3.5-Plus liste explicitement la vidéo comme modalité d'entrée, ce qui peut ne pas être disponible dans les variantes plus anciennes de Qwen2.5. Si vous n'avez pas besoin d'un contexte plus long ou d'une entrée vidéo, un modèle Qwen2.5 peut être plus rentable et plus rapide.
Des modèles comme Gemini 1.5 Pro (1M tokens), Claude 3.5 Sonnet (200k) et GPT-4 Turbo (128k) offrent également de longs contextes. Qwen3.5-Plus correspond au contexte de 1M tokens de Gemini 1.5 Pro et dépasse la plupart des autres. L'ajout d'entrée vidéo est également relativement rare parmi les LLM. Cependant, sans données de benchmark, il est difficile de comparer la précision, le raisonnement ou les capacités de codage. Les prix et la latence varient également selon le fournisseur. Les utilisateurs devraient évaluer sur leurs tâches spécifiques. OrcaRouter donne accès à plusieurs modèles, ce qui facilite le changement et la comparaison.
Vous choisiriez ce modèle si votre cas d'utilisation nécessite à la fois un contexte très long (au-dessus de 256k tokens) et une entrée multimodale (texte, image, vidéo) dans un seul modèle. Par exemple, analyser des heures de vidéo avec des transcriptions accompagnatrices, ou lire un livre entier avec des diagrammes intégrés. Si votre tâche est purement textuelle avec un contexte court, une alternative moins chère et plus rapide (par exemple Qwen2.5-7B ou GPT-4o-mini) est plus adaptée. De plus, si vous devez générer plus de 16k tokens, la sortie maximale de 65k de Qwen3.5-Plus peut être avantageuse.
Les faits fournis n'incluent pas de détails sur le traitement des données ou la confidentialité pour Qwen3.5-Plus. Lorsque vous utilisez OrcaRouter, vous devez consulter leur politique de confidentialité et leurs conditions d'utilisation pour comprendre comment les données sont traitées, stockées ou journalisées. Comme avec toute API tierce, évitez d'envoyer des informations personnelles sensibles à moins d'avoir confirmé les certifications de sécurité du fournisseur (par exemple, SOC 2, conformité RGPD). Le modèle lui-même est hébergé sur une infrastructure gérée par OrcaRouter et Alibaba Cloud, et les fournisseurs d'API typiques ne conservent les données que temporairement pour la prestation de services.
Compatible OpenAI — gardez votre SDK actuel
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen3.5-plus",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)enable_searchenable_thinkinginclude_reasoninglogprobsmax_tokensnparallel_tool_callspresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstreamstream_optionstemperaturethinking_budgettool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p| Palier | Entrée / 1M tokens | Sortie / 1M tokens |
|---|---|---|
| ≤ 256K | $0.400 | $2.40 |
| ≤ 1.0M | $0.500 | $3.00 |
| Palier sélectionné selon le nombre de tokens d'entrée de chaque requête | ||
Estimation basée sur le tarif public
Tarification par paliers — cette estimation utilise les tarifs du palier de base.
Estimation seulement — le nombre réel de tokens dépend du tokeniseur du fournisseur.
GET /api/public/models/qwen/qwen3.5-plusOuvrir @misc{orcarouter_qwen3_5_plus,
title = {qwen/qwen3.5-plus API},
author = {qwen},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/qwen/qwen3.5-plus}
}qwen. (n.d.). qwen/qwen3.5-plus API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/qwen/qwen3.5-plus