Qwen3.7-Max (2026-05-20 snapshot) — Titik periksa (checkpoint) dari model properti unggulan era agen milik Alibaba, yang dipasang tetap untuk beban kerja produksi yang dapat direproduksi. Jendela konteks token 1M asli, dengan mode berpikir yang diperpanjang (dan preserve_thinking across turns) yang disesuaikan untuk tugas-tugas agen. Hasil tingkat frontier pada coding (SWE-Verified, SWE-Pro, Terminal-Bench), penalaran (GPQA Diamond, HMMT, IMO), penggunaan alat (BFCL, MCP-Mark, MCP-Atlas), dan tolok ukur multibahasa (WMT24++ di 55 bahasa). Dirancang untuk eksekusi otonom jangka panjang dan perilaku konsisten di berbagai kerangka agen termasuk Claude Code, OpenClaw, dan Qwen Code. Gunakan versi tetap ini saat Anda memerlukan perilaku stabil di berbagai rilis; gunakan qwen/qwen3.7-max untuk alias bergulir.
Qwen3.7 Max adalah model bahasa besar dari seri Qwen milik Alibaba, khususnya checkpoint yang dirilis pada 20 Mei 2026. Model ini adalah transformer hanya dekoder yang dioptimalkan untuk masukan teks…
Qwen3.7 Max unggul dalam pembuatan teks, penalaran, perangkuman, menjawab pertanyaan, dan pembuatan kode. Jendela konteksnya yang besar memungkinkan tugas-tugas seperti membaca seluruh buku dan kemudian menjawab pertanyaan terperinci tentangnya, atau menganalisis repositori kode lengkap untuk mengidentifikasi bug. Model ini dapat mengikuti instruksi multi-langkah yang kompleks yang tertanam dalam prompt sistem yang mencakup ribuan token. Ini mendukung parameter generasi standar seperti temperature, top_p, max_tokens, dan stop sequences melalui API yang kompatibel dengan OpenAI. Karena hanya teks, ia tidak dapat melakukan pengenalan gambar, transkripsi audio, atau tugas multimodal lainnya. Untuk tugas teks yang memerlukan konteks atau keluaran yang sangat panjang, Qwen3.7 Max adalah pilihan yang kuat.
Kasus penggunaan terbaik model ini berpusat pada beban kerja konteks panjang dan output tinggi. Contohnya termasuk: merangkum kontrak hukum 500 halaman dalam satu kali proses; menghasilkan manual teknis 50.000 kata dari garis besar singkat; melakukan pengecekan fakta mendalam di seluruh korpus besar makalah penelitian; dan menghasilkan data sintetis untuk melatih model lain di mana urutan panjang diperlukan. Pengembang yang menangani basis kode dapat meminta model untuk memfaktorkan ulang seluruh file atau menulis pengujian unit yang mencakup banyak fungsi. Model ini juga cocok untuk agen percakapan yang perlu mempertahankan konteks dalam dialog yang sangat panjang, meskipun perlu dicatat bahwa output dibatasi hingga 64.000 token. Untuk tugas dengan konteks pendek, model yang lebih kecil di OrcaRouter mungkin menawarkan latensi dan efisiensi biaya yang lebih baik.
Meskipun Qwen3.7 Max menawarkan panjang konteks dan output yang ekstrem, harganya lebih tinggi per token dibandingkan dengan banyak model yang lebih kecil. Jika tugas Anda memerlukan jendela konteks di bawah 32.000 token dan output di bawah 4.000 token, pertimbangkan untuk menggunakan model yang lebih murah seperti Qwen3.5-7B atau LLM kompak lainnya yang tersedia di OrcaRouter. Selain itu, jika Anda tidak memerlukan kemampuan penalaran dari model besar, model yang lebih kecil mungkin sudah cukup. Untuk aplikasi yang mengutamakan latensi, model yang lebih kecil juga memberikan waktu respons yang lebih cepat. Selalu evaluasi ukuran dan kompleksitas permintaan tipikal Anda; menggunakan model besar untuk tugas-tugas sepele menghasilkan biaya yang tidak perlu. Halaman harga OrcaRouter mencantumkan semua model yang tersedia untuk membantu perbandingan.
Ya, Qwen3.7 Max mendukung respons streaming melalui API yang kompatibel dengan OpenAI. Anda dapat mengatur parameter `stream` ke `true` untuk menerima token secara bertahap, yang meningkatkan pengalaman pengguna untuk generasi teks panjang. Model ini juga bekerja dengan baik dengan endpoint Chat Completions, menerima pesan dalam format standar (peran system, user, assistant). Percakapan multi-putaran didukung dalam batas jendela konteks. Karena model ini hanya teks, semua pesan harus berisi konten teks. Jendela konteks yang besar memungkinkan riwayat obrolan yang sangat panjang, sehingga cocok untuk sesi interaktif yang diperpanjang. Streaming disarankan untuk output yang lebih panjang dari beberapa ribu token untuk menghindari waktu habis.
Skor tolok ukur spesifik untuk titik periksa yang tepat ini (2026-05-20) tidak disediakan dalam entri katalog ini. Seri Qwen secara historis berkinerja kompetitif pada tolok ukur penalaran, pengkodean, dan pemahaman bahasa. Kami merekomendasikan untuk mengevaluasi model pada tugas-tugas perwakilan Anda sendiri untuk menilai kinerja. OrcaRouter menyediakan taman bermain di mana Anda dapat menguji model dengan perintah Anda tanpa dikenakan biaya di luar penggunaan token. Jendela konteks model yang besar dapat meningkatkan kinerja pada tugas-tugas yang memerlukan ketergantungan jarak jauh, tetapi tanpa angka yang dipublikasikan, pengguna harus melakukan validasi sendiri. Tolok ukur seperti MMLU, HumanEval, atau GSM8K biasanya digunakan untuk perbandingan tetapi tidak disebutkan di sini.
Latensi bergantung pada jumlah total token input dan output, serta beban server pada saat permintaan. Karena Qwen3.7 Max menangani hingga 1.000.000 token dalam konteks, permintaan dengan input yang sangat besar mungkin memerlukan waktu pemrosesan lebih lama karena komputasi perhatian (attention). Waktu-ke-token-pertama yang umum untuk input dengan panjang sedang (misalnya, 10.000 token) berada dalam puluhan detik, tetapi angka pastinya tidak tersedia untuk publik. Streaming dapat mengurangi latensi yang dirasakan dengan mengembalikan token saat dihasilkan. Untuk performa optimal, jaga prompt input tetap singkat jika memungkinkan. Infrastruktur OrcaRouter dioptimalkan untuk meminimalkan overhead; hubungi dukungan jika Anda memerlukan jaminan latensi untuk kasus penggunaan produksi.
Keunggulan utamanya adalah jendela konteks 1.000.000 token, yang memungkinkan pemrosesan dokumen yang sangat panjang dalam satu permintaan. Batas keluaran 64.000 token juga termasuk yang tertinggi yang tersedia. Model ini dibangun di atas arsitektur Qwen milik Alibaba, yang telah menunjukkan performa kuat dalam penalaran, pengkodean, dan tugas pengetahuan umum. Penetapan harga tanpa markup melalui OrcaRouter berarti Anda hanya membayar tarif penyedia tanpa biaya tambahan. Untuk alur kerja yang memerlukan pemeliharaan koherensi dalam urutan yang sangat panjang—seperti analisis setingkat buku atau pembuatan kode berskala besar—model ini merupakan pilihan yang unggul. Fokusnya yang hanya pada teks membantu menjaga biaya lebih rendah daripada model multimodal dengan ukuran konteks serupa.
Model ini hanya berbasis teks; tidak dapat memproses gambar, audio, atau video. Harganya, meskipun kompetitif untuk kelasnya, lebih tinggi dibandingkan model yang lebih kecil: $1.25 per 1M input dan $3.75 per 1M output. Untuk tugas dengan konteks pendek, model yang lebih murah akan lebih hemat biaya. Tidak ada kemampuan multimodal, sehingga aplikasi yang memerlukan penglihatan atau suara harus menggunakan model lain. Skor benchmark tidak disediakan di sini, jadi Anda tidak dapat mengandalkan peringkat pihak ketiga; Anda harus menguji model sendiri. Model ini adalah checkpoint dari Mei 2026; pengetahuan mungkin sudah usang untuk peristiwa yang sangat baru. Terakhir, jendela konteks yang besar dapat meningkatkan latensi dan biaya komputasi, terutama jika input mendekati batas 1M.
Harga sangat sederhana: $1,25 per 1.000.000 token masukan dan $3,75 per 1.000.000 token keluaran. Tarif ini adalah harga murni dari penyedia; OrcaRouter tidak menambahkan markup sama sekali. Tidak ada biaya berlangganan bulanan atau komitmen minimum. Anda ditagih berdasarkan penggunaan token aktual sesuai pengukuran tokenizer model. Token masukan mencakup pesan sistem, pesan pengguna, dan riwayat percakapan. Token keluaran hanya mencakup teks yang dihasilkan. Jendela konteks yang besar berarti bahwa satu permintaan pun dapat menghabiskan token dalam jumlah signifikan. Misalnya, permintaan dengan 500.000 token masukan dan 10.000 token keluaran biayanya adalah (500k * $1,25 + 10k * $3,75)/1M = $0,625 + $0,0375 = $0,6625.
Trade-off utamanya adalah biaya versus kemampuan. Meskipun Qwen3.7 Max menawarkan panjang konteks dan output terbaik di kelasnya, model ini lebih mahal dibandingkan model yang lebih kecil dengan jendela yang lebih pendek. Jika permintaan tipikal Anda menggunakan kurang dari 100.000 token konteks dan kurang dari 10.000 token output, Anda mungkin membayar lebih murah dengan menggunakan model seperti Qwen3.5-14B atau Qwen3-72B jika tersedia. Namun, jika Anda perlu menghindari pemotongan (chunking) dokumen panjang, biaya pemrosesan seluruh dokumen dalam satu panggilan mungkin sebanding dengan peningkatan akurasi dan kesederhanaan. Harga tanpa markup (zero-markup pricing) berarti Anda tidak membayar ekstra untuk lapisan API; Anda hanya membayar tarif penyedia. Tidak ada detail caching yang diberikan—hubungi dukungan OrcaRouter untuk opsi caching terkini yang dapat mengurangi biaya untuk permintaan berulang.
Untuk memperkirakan biaya, hitung rata-rata token input dan token output per permintaan. Gunakan rumus: biaya = (input_tokens * 1.25 + output_tokens * 3.75) / 1,000,000. Sebagai contoh, permintaan dengan 200,000 token input dan 5,000 token output menghasilkan biaya (200k * 1.25 + 5k * 3.75)/1M = $0.25 + $0.01875 = $0.26875. Untuk pemrosesan batch, kalikan dengan jumlah permintaan. Dasbor penggunaan OrcaRouter menyediakan jumlah token real-time dan rincian biaya. Karena tidak ada markup, biaya yang Anda lihat adalah biaya penyedia. Anda dapat menetapkan batas anggaran di pengaturan kunci API untuk menghindari tagihan tak terduga. Untuk penggunaan produksi volume tinggi, pertimbangkan untuk menegosiasikan diskon volume langsung dengan penyedia (bukan melalui OrcaRouter).
Tidak. OrcaRouter tidak mengenakan biaya platform, tidak ada markup, tidak ada biaya bulanan, dan tidak ada komitmen minimum. Anda hanya membayar untuk token yang Anda gunakan sesuai tarif yang dipublikasikan penyedia. Tidak ada biaya untuk permintaan yang gagal atau waktu habis (meskipun token yang dikonsumsi sebelum waktu habis mungkin tetap ditagih). Autentikasi dilakukan melalui kunci API, yang gratis untuk dibuat. Anda dapat mulai menggunakan Qwen3.7 Max segera dengan menambahkan dana ke akun OrcaRouter Anda. URL dasar dan ID model stabil; tidak ada biaya tersembunyi. Untuk pelanggan perusahaan, kontrak khusus tersedia tetapi tidak diwajibkan. Selalu periksa halaman harga terbaru di situs web OrcaRouter karena tarif dapat berubah, meskipun pembaruan pada katalog dilakukan secara cepat.
Gunakan API yang kompatibel dengan OpenAI dengan URL dasar https://api.orcarouter.ai/v1, ID model "qwen/qwen3.7-max-2026-05-20". Autentikasi menggunakan kunci API yang disediakan di dasbor OrcaRouter. Contoh menggunakan Python: ```python import openai client = openai.OpenAI(api_key="your_key", base_url="https://api.orcarouter.ai/v1") response = client.chat.completions.create( model="qwen/qwen3.7-max-2026-05-20", messages=[{"role":"user","content":"Explain quantum computing in 50 words."}], max_tokens=100 ) print(response.choices[0].message.content) ``` Pastikan Anda mengatur parameter `max_tokens` sesuai panjang keluaran yang diinginkan, hingga 64.000.
API OrcaRouter mendukung parameter penyelesaian obrolan OpenAI standar: `model`, `messages`, `max_tokens`, `temperature`, `top_p`, `n`, `stop`, `stream`, `presence_penalty`, `frequency_penalty`, `logit_bias`, dan `user`. Parameter `temperature` mengontrol keacakan (0–2, default 1). `top_p` adalah pengambilan sampel inti. `stop` mendefinisikan urutan yang menghentikan generasi. `stream` memungkinkan output token demi token. `max_tokens` dapat diatur hingga 64.000. Total token prompt + yang dihasilkan tidak boleh melebihi jendela konteks 1.000.000. Jika total gabungan melebihi itu, API akan mengembalikan error. Anda dapat menyesuaikan penggunaan token dengan memangkas riwayat pesan atau menggunakan prompt yang lebih pendek.
Migrasi itu sederhana karena OrcaRouter menggunakan API yang kompatibel dengan OpenAI. Ubah base URL pada kode yang sudah ada dari endpoint sebelumnya menjadi https://api.orcarouter.ai/v1. Perbarui model ID menjadi "qwen/qwen3.7-max-2026-05-20". Ganti API key Anda dengan yang berasal dari OrcaRouter. Tidak ada perubahan format permintaan yang diperlukan; struktur pesan, parameter, dan logika streaming yang sama tetap berlaku. Jika sebelumnya Anda menggunakan model ID yang berbeda untuk checkpoint Qwen3.7 Max yang sama, sesuaikanlah. OrcaRouter juga menyediakan mode proxy untuk mengarahkan ulang permintaan tanpa perubahan kode; hubungi dukungan untuk detailnya. Uji dengan beberapa panggilan untuk memverifikasi perilaku sebelum mengalihkan traffic produksi.
Otentikasi dilakukan menggunakan kunci API yang diteruskan di header HTTP Authorization: `Authorization: Bearer YOUR_API_KEY`. Anda bisa mendapatkan kunci API dari dasbor OrcaRouter setelah membuat akun. Kunci harus dijaga kerahasiaannya dan tidak boleh diekspos dalam kode sisi klien. OrcaRouter mendukung batas kecepatan per kunci dan pelacakan penggunaan. Jika Anda memerlukan konkurensi yang lebih tinggi, mintalah kunci dengan batas yang ditingkatkan. Tidak ada langkah otentikasi tambahan; kunci itu sendiri yang memberikan akses. Demi keamanan, putar kunci secara teratur dan gunakan variabel lingkungan untuk menyimpannya. Kunci tidak terikat pada model tertentu; dengan menggunakan kunci yang sama, Anda dapat mengakses model apa pun yang tersedia di OrcaRouter.
Qwen3.7 Max adalah varian terbesar dalam keluarga Qwen3.7, yang menawarkan jendela konteks terpanjang (1 juta token) dan batas output tertinggi (64k). Model Qwen3.7 standar biasanya memiliki jendela konteks yang lebih kecil (misalnya, 128k atau 32k) dan batas output yang lebih rendah (seringkali 8k atau 16k). Varian Max dioptimalkan untuk tugas-tugas berskala ekstrem. Harganya lebih tinggi dibandingkan model Qwen yang lebih kecil; misalnya, Qwen3.7-72B mungkin lebih murah per token. Kinerja dalam penalaran dan pengkodean diperkirakan serupa atau sedikit lebih baik karena skalanya yang lebih besar, meskipun tidak ada perbandingan spesifik yang diberikan. untuk sebagian besar beban kerja, model yang lebih kecil menawarkan efisiensi biaya yang lebih baik; Qwen3.7 Max sebaiknya digunakan hanya untuk tugas yang benar-benar membutuhkan konteks dan output yang masif.
Qwen3.7 Max memiliki jendela konteks yang lebih besar (1 juta token) dibandingkan GPT-4 Turbo (128k) dan Claude 3.5 (200k). Batas outputnya sebesar 64k token juga melampaui model-model tersebut (biasanya 4k-8k). Namun, GPT-4 dan Claude mendukung input multimodal (gambar, dokumen), sementara Qwen3.7 Max hanya teks. Harga: Qwen3.7 Max sebesar $1,25/$3,75 per 1 juta token umumnya lebih murah daripada GPT-4 Turbo ($10/$30) dan kompetitif dengan Claude 3.5 Haiku ($0,25/$1,25) meskipun biaya per token untuk output lebih tinggi. Pilihannya tergantung pada apakah Anda membutuhkan kemampuan multimodal atau panjang konteks yang ekstrem. Untuk tugas dokumen panjang berbasis teks murni, Qwen3.7 Max mungkin lebih cocok dan hemat biaya dibandingkan GPT-4 atau Claude jika mempertimbangkan kebutuhan untuk memotong-motong (chunking) model-model tersebut.
Pilih Qwen3.7 Max ketika tugas Anda memerlukan pemrosesan lebih dari 200.000 token konteks dalam satu lintasan, atau saat Anda perlu menghasilkan output yang lebih panjang dari 10.000 token. Ini juga merupakan pilihan yang baik jika Anda ingin menghindari kerumitan pemotongan dokumen. Untuk tugas dengan kebutuhan konteks yang lebih kecil, model lain di OrcaRouter—seperti Qwen3.5-7B, Qwen3-72B, atau Llama 3.1-405B—menawarkan latensi dan biaya yang lebih rendah. Harga tanpa markup di OrcaRouter berarti Anda dapat bereksperimen dengan berbagai model tanpa khawatir tentang biaya tambahan platform. Jika Anda memerlukan kemampuan multimodal, pertimbangkan model Qwen-VL atau GPT-4V. Selalu lakukan benchmarking pada kasus penggunaan spesifik Anda untuk menemukan keseimbangan biaya-kinerja terbaik.
Qwen3.7 Max adalah model proprietary yang diakses melalui API. Model open-source seperti Qwen2.5-72B atau Llama 3.1 dapat di-host sendiri, yang berpotensi mengurangi biaya per token pada volume tinggi. Namun, hosting sendiri memerlukan perangkat keras GPU, pemeliharaan, dan keahlian scaling. Jendela konteks 1M Qwen3.7 Max lebih besar daripada kebanyakan model open-source (biasanya 128k atau kurang) dan output 64k-nya juga di atas yang didukung oleh banyak model open. Model API juga mendapat manfaat dari infrastruktur yang dikelola, pembaruan otomatis, dan tanpa investasi awal. Untuk tim tanpa ML Ops yang ekstensif, jalur API dengan Qwen3.7 Max memberikan akses langsung ke kemampuan mutakhir. Untuk beban kerja volume tinggi yang dapat diprediksi, hosting sendiri model yang lebih kecil mungkin lebih murah, tetapi Anda kehilangan keunggulan konteks besar.
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-2026-05-20",
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-max-2026-05-20Buka @misc{orcarouter_qwen3_7_max_2026_05_20,
title = {Qwen3.7 Max (2026-05-20) API},
author = {qwen},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/qwen/qwen3.7-max-2026-05-20}
}qwen. (2026). Qwen3.7 Max (2026-05-20) API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/qwen/qwen3.7-max-2026-05-20