Qwen3.7-Max — model proprietary unggulan Alibaba, dirancang sebagai fondasi untuk era agen. Context window asli 1M token, dengan mode berpikir yang diperluas (dan preserve_thinking antar giliran) yang dioptimalkan untuk tugas-tugas agen. Hasil level frontier pada coding (SWE-Verified, SWE-Pro, Terminal-Bench), penalaran (GPQA Diamond, HMMT, IMO), penggunaan alat (BFCL, MCP-Mark, MCP-Atlas), dan benchmark multibahasa (WMT24++ di 55 bahasa). Direkayasa untuk eksekusi otonom jangka panjang — mempertahankan strategi yang koheren di ribuan panggilan alat dan sesi multi-jam — dan menggeneralisasi secara konsisten di berbagai kerangka agen termasuk Claude Code, OpenClaw, dan Qwen Code. Direkomendasikan untuk agen coding, otomatisasi kantor dan alur kerja, RAG konteks panjang, dan sistem apa pun yang membutuhkan tulang punggung yang andal untuk penggunaan alat yang berkelanjutan.
Qwen3.7 Max adalah model bahasa berbasis teks yang dikembangkan oleh tim Qwen, dirancang untuk menangani konteks yang sangat panjang—hingga 1.000.000 token—sambil menghasilkan output hingga 64.000…
Model ini unggul dalam tugas-tugas yang memerlukan pemahaman dan penalaran terhadap sejumlah besar teks. Ia dapat merangkum seluruh buku, menjawab pertanyaan berdasarkan dokumen panjang, melakukan rantai penalaran kompleks yang merujuk pada bagian awal konteks, menghasilkan konten panjang seperti laporan atau fiksi, serta menulis atau men-debug kode dengan konteks proyek penuh. Model ini mendukung pengikutan instruksi dan dapat digunakan untuk tugas few-shot atau zero-shot. Namun, karena hanya berupa teks, ia tidak dapat menganalisis gambar atau tabel secara langsung—hanya deskripsi tekstualnya. Jendela konteks yang besar mengurangi kebutuhan akan retrieval-augmented generation (RAG) dalam banyak kasus, tetapi untuk masukan yang sangat panjang, prapemrosesan mungkin masih bermanfaat.
Jika tugas Anda tidak memerlukan jendela konteks 1M token atau output 64K, menggunakan model yang lebih kecil dan lebih murah mungkin lebih hemat biaya. Misalnya, untuk percakapan singkat, klasifikasi teks sederhana, atau menghasilkan beberapa paragraf, model dengan konteks 8K–128K dan biaya per token yang lebih rendah sudah sesuai. Qwen3.7 Max dibanderol dengan harga $1.25 input / $3.75 output per 1M token. Jika permintaan rata-rata Anda hanya menggunakan 10K token, biaya per permintaan kecil; tetapi untuk banyak permintaan kecil, totalnya bisa bertambah. Selain itu, untuk tugas multimodal (gambar, audio), Anda harus menggunakan model yang berbeda. Evaluasi apakah kapasitas konteks tambahan benar-benar digunakan—jika tidak, model yang lebih kecil seperti Qwen3.7 (non-Max) mungkin sudah mencukupi.
Qwen3.7 Max mendukung penalaran multi-langkah, prompt rantai pemikiran, dan mengikuti instruksi. Ia dapat melakukan penalaran matematis, deduksi logis, dan inferensi akal sehat dalam konteks panjang. Jendela besar memungkinkannya mengingat informasi yang disajikan jauh lebih awal dalam input, yang berguna untuk tugas seperti tinjauan kode di banyak file atau analisis argumen panjang. Ia juga dapat menangani penghitungan, pengurutan, dan peringkasan kumpulan data besar yang tertanam dalam teks. Namun, seperti semua model bahasa, model ini masih dapat membuat kesalahan pada aritmatika kompleks atau prompt yang ambigu. Pengujian pada tugas spesifik Anda disarankan untuk memverifikasi kinerja.
Fakta yang diberikan tidak menyebutkan apakah Qwen3.7 Max tersedia untuk fine-tuning melalui OrcaRouter. Biasanya, model besar dengan ukuran seperti ini ditawarkan melalui API hanya untuk inferensi. Jika diperlukan fine-tuning, Anda perlu memeriksa langsung dengan penyedia atau menggunakan model dasar yang lebih kecil. Model ini dirancang terutama untuk inferensi dengan jendela konteks yang besar. Untuk menyesuaikan perilaku, rekayasa prompt (prompt engineering) dan contoh few-shot adalah pendekatan yang disarankan. Jika Anda memerlukan adaptasi domain khusus, pertimbangkan untuk menggunakan model yang lebih kecil dan dapat di-fine-tune seperti Qwen3.7 (non-Max) jika tersedia.
Tidak ada skor benchmark spesifik untuk Qwen3.7 Max yang disediakan dalam fakta. Secara umum, model dalam keluarga Qwen3.7 dievaluasi pada benchmark NLP standar seperti MMLU, HellaSwag, GSM8K, dan HumanEval, tetapi skor untuk varian Max tidak diungkapkan di sini. Model ini diperkirakan akan bekerja dengan baik pada tugas-tugas yang melibatkan penalaran konteks panjang, seperti Multi-Document QA, NarrativeQA, dan peringkasan teks yang sangat panjang. Pengguna disarankan untuk menjalankan evaluasi sendiri pada tugas-tugas representatif guna mengukur kinerja. Dengan tidak adanya angka yang dipublikasikan, disarankan untuk menguji model menggunakan sampel data Anda sendiri sebelum menggunakannya dalam skala besar.
Latensi tidak disebutkan dalam fakta yang disediakan. Model dengan jendela konteks 1M token biasanya memiliki waktu inferensi yang lebih tinggi daripada model yang lebih kecil, terutama ketika input mendekati batas. Throughput tergantung pada infrastruktur yang disediakan oleh Qwen dan diakses melalui OrcaRouter. Untuk aplikasi real-time, konteks besar dapat menimbulkan penundaan yang terlihat. API OrcaRouter kemungkinan memproses permintaan secara asinkron; Anda mungkin perlu mengatur waktu tunggu yang lebih lama. Untuk kasus penggunaan frekuensi tinggi dan latensi rendah, pertimbangkan model dengan jendela konteks yang lebih kecil. Pengujian dengan ukuran masukan tipikal Anda akan membantu menentukan waktu respons yang dapat diterima.
Kekuatan utama Qwen3.7 Max adalah kemampuannya memproses hingga 1 juta token konteks dalam satu permintaan, yang merupakan salah satu yang terbesar yang tersedia. Hal ini menghilangkan kebutuhan akan sliding window atau pengambilan eksternal untuk banyak tugas, sehingga menyederhanakan logika aplikasi. Batas output 64K memungkinkan pembuatan dokumen yang sangat panjang tanpa perlu penggabungan. Harganya transparan dengan tanpa markup melalui OrcaRouter. Model ini sangat cocok untuk tugas analitis mendalam seperti tinjauan dokumen, sintesis penelitian, dan analisis kode yang kompleks. Model ini juga mendukung instruksi standar dan pembelajaran few-shot, sehingga serbaguna untuk banyak alur kerja berbasis teks.
Qwen3.7 Max hanya mendukung teks dan tidak dapat memproses gambar, tabel, atau audio. Jendela konteksnya yang besar dapat menyebabkan inferensi lebih lambat dan penggunaan memori lebih tinggi. Akurasi pada tugas yang mendekati batas konteks dapat menurun dibandingkan dengan input yang lebih pendek, seperti yang umum terjadi pada model konteks panjang. Tidak ada skor tolok ukur spesifik yang diberikan, sehingga kinerja komparatif terhadap model konteks besar lainnya tidak diketahui. Model ini hanya tersedia melalui API OrcaRouter; tidak ada opsi penerapan lokal yang disebutkan. Untuk tugas yang memerlukan latensi sangat rendah atau input multimodal berat, model lain akan lebih sesuai. Selain itu, model dapat menghasilkan informasi yang terdengar masuk akal tetapi tidak benar, terutama dengan konteks yang sangat panjang.
Qwen3.7 Max dihargai $1,25 per 1 juta token input dan $3,75 per 1 juta token output. Tarif ini adalah tarif penyedia dari Qwen, dan OrcaRouter tidak menambahkan markup, artinya pengguna membayar persis tarif penyedia. Token dihitung menggunakan tokenizer yang sama dengan model. Token input mencakup prompt dan pesan sistem, sedangkan token output adalah teks yang dihasilkan. Tidak ada biaya tambahan untuk akses API atau biaya per-permintaan di luar biaya berbasis token ini. Struktur harga ini transparan dan memungkinkan Anda memperkirakan biaya berdasarkan penggunaan yang diharapkan.
Model yang lebih kecil biasanya memiliki biaya per token yang lebih rendah. Misalnya, banyak model dengan parameter 7B–13B berharga $0.10–$0.50 per 1M token input. Harga input Qwen3.7 Max sebesar $1.25 memang lebih tinggi, tetapi harga outputnya sebesar $3.75 juga di atas rata-rata. Keunggulan biaya Qwen3.7 Max berasal dari kemampuannya untuk menangani konteks yang sangat panjang dalam satu panggilan, yang dapat mengurangi jumlah total permintaan dan overhead terkait. Untuk input pendek, Anda akan membayar lebih per token dibandingkan dengan model yang murah. Evaluasi rata-rata panjang input/output Anda untuk memutuskan apakah biaya tambahan per token diimbangi oleh pengurangan kompleksitas dan lebih sedikit panggilan API.
Fakta yang diberikan tidak menyebutkan adanya tingkatan diskon, caching, atau diskon pemrosesan batch untuk Qwen3.7 Max. OrcaRouter mungkin menawarkan caching dari prompt atau respons umum di tingkat API, tetapi hal itu tidak disebutkan secara spesifik. Biasanya, penyedia besar memiliki diskon volume untuk penggunaan tinggi; Anda perlu menghubungi OrcaRouter atau Qwen secara langsung. Model zero-markup sudah memastikan bahwa Anda tidak membayar ekstra di atas tarif penyedia. Untuk optimalisasi biaya, pertimbangkan untuk melakukan caching respons di sisi klien, menggunakan kembali prompt sistem, dan meminimalkan panjang output ketika 64K penuh tidak diperlukan. Juga, pastikan bahwa masukan Anda tidak diisi dengan token yang tidak perlu.
Anda perlu menganalisis dokumen sepanjang 500.000 token dan menghasilkan ringkasan 10.000 token. Biaya input: 500.000 token * ($1,25 / 1.000.000) = $0,625. Biaya output: 10.000 * ($3,75 / 1.000.000) = $0,0375. Total ~$0,66. Jika Anda menggunakan model dengan konteks 128K dan harus membagi dokumen menjadi 4 bagian, Anda mungkin membayar $0,10 per bagian input (dengan asumsi model lebih murah) ditambah biaya agregasi output. Totalnya mungkin sebanding. Untuk input pendek, biaya per permintaan kecil, misalnya, input 1K dan output 500 menghabiskan biaya $0,00125 + $0,001875 = $0,003125. Penetapan harganya linier dan dapat diprediksi.
Untuk menggunakan Qwen3.7 Max melalui OrcaRouter, lakukan permintaan HTTP ke titik akhir yang kompatibel dengan Azure di https://api.orcarouter.ai/v1 dengan pengidentifikasi model "qwen/qwen3.7-max". API ini kompatibel dengan OpenAI, sehingga Anda dapat menggunakan SDK OpenAI yang sudah ada (Python, Node.js, dll.) dengan mengatur base_url ke titik akhir OrcaRouter dan kunci API Anda. Sebagai contoh, di Python dengan library openai, atur openai.api_base = "https://api.orcarouter.ai/v1" dan openai.api_key = "your-key", lalu panggil openai.ChatCompletion.create(model="qwen/qwen3.7-max", messages=[...]). Pastikan bahwa permintaan Anda menghormati batas konteks 1M token dan batas output 64K token.
Parameter standar yang kompatibel dengan OpenAI didukung: max_tokens (hingga 64.000), temperature, top_p, stop, frequency_penalty, presence_penalty, dan lainnya. Model ini mengidentifikasi sebagai "qwen/qwen3.7-max" dalam permintaan. Penyedia adalah qwen. Tidak ada parameter khusus yang spesifik untuk model ini yang didokumentasikan dalam fakta yang disediakan. Anda juga dapat menggunakan streaming (stream=True) untuk menerima token secara bertahap. Untuk output yang panjang, streaming dapat mengurangi latensi yang dirasakan. Perhatikan bahwa pengaturan max_tokens di atas 64.000 akan dibatasi. API akan mengembalikan error jika input ditambah output melebihi jendela konteks (1M token).
Jika saat ini Anda mengakses Qwen3.7 Max melalui endpoint lain, migrasi ke OrcaRouter memerlukan perubahan base_url menjadi https://api.orcarouter.ai/v1 dan memperbarui pengenal model menjadi "qwen/qwen3.7-max". Kode yang sudah ada menggunakan OpenAI SDK akan tetap berfungsi dengan perubahan minimal: cukup perbarui base API dan kunci. Format permintaan/respons identik. Tidak perlu mengubah struktur pesan atau parameter. OrcaRouter tidak menambahkan markup apa pun, sehingga tagihan Anda akan sama dengan tarif penyedia, tetapi Anda mungkin memiliki karakteristik latensi atau keandalan yang berbeda. Uji integrasi dengan beberapa permintaan sampel sebelum mengalihkan lalu lintas produksi.
GPT-4o memiliki jendela konteks 128K token dan mendukung input multimodal (teks, gambar, audio). Qwen3.7 Max menawarkan konteks yang jauh lebih besar (1M token) tetapi hanya teks. Batas output: GPT-4o maksimal output biasanya 4.096 token (kecuali menggunakan mode diperpanjang), sedangkan Qwen3.7 Max memungkinkan 64K token. Harga: GPT-4o dihargai $2.50 input / $10.00 output (per 1M token). Qwen3.7 Max lebih murah: $1.25 input / $3.75 output. Untuk tugas yang membutuhkan konteks atau output yang sangat panjang, Qwen3.7 Max mungkin lebih hemat biaya dan mampu. Untuk tugas multimodal atau interaksi yang lebih pendek, GPT-4o mungkin lebih sesuai.
Claude 3.5 Sonnet memiliki jendela konteks 200K token dan mendukung input multimodal (teks, gambar). Batas output sekitar 4.096 token. Harga: $3.00 input / $15.00 output per 1M token. Qwen3.7 Max menawarkan konteks 5x lebih besar (1M token) dan output yang jauh lebih besar (64K vs 4K). Harganya lebih rendah: $1.25 input / $3.75 output. Namun, Claude 3.5 Sonnet dikenal memiliki kinerja kuat dalam penalaran, keamanan, dan mengikuti instruksi. Kemampuan Qwen3.7 Max tidak di-benchmark di sini. Pilihan tergantung pada apakah Anda membutuhkan konteks dan ukuran output yang ekstrem, serta apakah dukungan multimodal diperlukan. Untuk tugas dokumen panjang teks murni, Qwen3.7 Max mungkin lebih ekonomis.
Gemini 1.5 Pro menawarkan jendela konteks 1M token dan output 64K, mirip dengan Qwen3.7 Max. Ia juga mendukung input multimodal (teks, gambar, audio, video). Harga untuk Gemini 1.5 Pro adalah $1.25 input / $5.00 output untuk teks; gambar dan audio dikenakan biaya tambahan. Qwen3.7 Max hanya teks dengan harga $1.25/$3.75. Jika Anda membutuhkan multimodal, Gemini adalah pilihan yang jelas. Jika hanya teks, Qwen3.7 Max menawarkan output yang sedikit lebih murah. Keduanya memiliki batasan konteks dan output yang serupa. Tanpa angka benchmark, sulit untuk membandingkan kualitas. Pertimbangkan untuk menguji keduanya pada tugas spesifik Anda. Selain itu, ketersediaan dan latensi mungkin berbeda antar penyedia. OrcaRouter menyediakan akses ke Qwen3.7 Max melalui API standar.
Model Qwen yang lebih kecil, seperti Qwen3.7 (non-Max) atau Qwen3.7-7B, biasanya memiliki jendela konteks yang lebih kecil (misalnya, 128K) dan biaya per token yang lebih rendah. Model-model tersebut cukup untuk sebagian besar tugas standar: percakapan singkat, peringkasan dokumen di bawah 100K token, penyelesaian kode dalam satu file, dll. Menggunakan Qwen3.7 Max untuk tugas seperti itu akan berlebihan dan lebih mahal. Selain itu, model yang lebih kecil sering kali memiliki inferensi yang lebih cepat dan latensi yang lebih rendah. Jika aplikasi Anda sensitif terhadap latensi atau menjalankan banyak permintaan kecil, model yang lebih kecil lebih baik. Nilai dari Qwen3.7 Max muncul ketika Anda membutuhkan konteks atau panjang output yang ekstrem—jika tidak, pilihlah alternatif yang lebih murah.
Kompatibel OpenAI — pakai SDK Anda yang sekarang
https://api.orcarouter.ai/v1https://api.orcarouter.aifrom openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen3.7-max",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)| Input / 1M token | $1.25 |
| Output / 1M token | $3.75 |
| Baca cache / 1M | $0.250 |
| Tulis cache / 1M | $1.563 |
| Mata uang | USD |
Perkiraan berdasarkan harga daftar
Hanya perkiraan — jumlah token sebenarnya bergantung pada tokenizer penyedia.
GET /api/public/models/qwen/qwen3.7-maxBuka @misc{orcarouter_qwen3_7_max,
title = {Qwen3.7 Max API},
author = {qwen},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/qwen/qwen3.7-max}
}qwen. (2026). Qwen3.7 Max API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/qwen/qwen3.7-max