Qwen3.5 Flash — 비용에 최적화된 멀티모달 채팅 (텍스트/이미지/영상), 1M 컨텍스트
Qwen3.5 Flash는 Qwen 제품군의 멀티모달 언어 모델로, 빠른 추론과 저렴한 비용을 위해 설계되었습니다. 텍스트, 이미지, 비디오 입력을 받아 텍스트 응답을 생성합니다. 1,048,576개의 토큰으로 구성된 컨텍스트 창을 통해 단일 요청으로 매우 긴 문서나 여러 비디오 프레임을 처리할 수 있습니다. 이 모델은 생성당 최대 65,536개의 토큰을…
Qwen3.5 Flash는 텍스트, 이미지(요청당 여러 이미지 포함), 비디오 입력을 지원합니다. 비디오의 경우, 모델은 프레임 또는 컨텍스트 제한까지의 전체 비디오 파일을 처리할 수 있습니다. 하나의 API 호출에서 이러한 모달리티를 함께 처리하여 비디오 장면 설명, 이미지에 대한 질문에 답변, 텍스트 지시와 시각적 콘텐츠 결합과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 지원되는 정확한 비디오 길이는 1M 컨텍스트 윈도우 내의 프레임 추출 및 토큰 예산에 따라 달라집니다.
이 모델은 큰 컨텍스트와 멀티모달 입력이 필요한 작업에서 뛰어납니다. 예를 들면 긴 비디오 대본 요약, 이미지가 포함된 스캔 문서에서 구조화된 데이터 추출, 시각적 컨텍스트를 참조하는 대화형 에이전트 구축 등이 있습니다. 또한 높은 처리량의 배치 처리에 효과적이며, 토큰당 낮은 비용(특히 입력)이 수백만 쿼리에서 경제적이게 합니다. 간단한 텍스트 전용 작업의 경우, 더 저렴한 텍스트 전용 모델이 더 비용 효율적일 수 있습니다.
순수 텍스트 기반 작업이며 멀티모달 기능이 필요하지 않은 경우, 더 작거나 텍스트 전용 모델(더 낮은 가격)이 비용 효율적일 수 있습니다. Qwen3.5 Flash의 장점은 멀티모달 및 긴 컨텍스트 기능에 있습니다. 애플리케이션이 짧은 텍스트 완성만 필요하다면 text-davinci나 더 작은 Qwen 변형 모델이 비용을 절약할 수 있습니다. 유사하게, 전체 1M 컨텍스트가 필요하지 않다면 더 작은 윈도우를 가진 모델이 지연 시간과 비용을 줄일 수 있습니다.
'Flash' 지정은 이 모델이 일부 벤치마크 정확도를 희생하여 더 빠른 추론과 낮은 연산 비용을 제공한다는 것을 나타냅니다. Qwen의 더 큰 모델(예: Qwen3.5-72B)과 비교하여, 더 적은 파라미터로 더 효율적인 아키텍처를 사용합니다. 벤치마크 점수는 Qwen에 의해 발표되지만 이 카탈로그 항목에는 제공되지 않습니다. 실제로, 이 모델은 요청당 낮은 지연 시간을 유지하면서 멀티모달 이해 작업에서 경쟁력 있는 성능을 보여주어 실시간 애플리케이션에 적합합니다.
지연 시간은 입력 크기, 출력 길이 및 서버 부하에 따라 달라집니다. Qwen3.5 Flash는 속도에 최적화되어 설계되었기 때문에 일반적으로 동등한 토큰 수에서 Qwen3.5-72B와 같은 더 큰 모델보다 더 빠르게 응답을 반환합니다. 정확한 초당 토큰 수치는 카탈로그에 제공되지 않습니다. 사용자는 OrcaRouter의 엔드포인트를 통해 성능을 테스트하여 특정 사용 사례에 대한 실제 지연 시간을 측정할 수 있습니다. 1M 컨텍스트 윈도우는 매우 긴 입력에 대해 처리 오버헤드를 유발할 수 있습니다.
강점으로는 멀티모달 입력, 매우 큰 컨텍스트, 65K 출력 토큰, 토큰당 낮은 비용이 있습니다. 이 모델은 긴 문서와 비디오를 잘 처리합니다. 한계점: 더 큰 최첨단 모델과 비교했을 때 복잡한 추론이나 수학 작업에서 가장 정확하지는 않습니다. 또한 미묘한 다단계 지시에 어려움을 겪을 수 있습니다. 최첨단 출력 품질이 중요한 작업의 경우 더 큰 Qwen 또는 GPT-4o급 모델을 고려하십시오. 'Flash' 아키텍처는 최고 정확도보다 처리량과 비용을 우선시합니다.
가격은 입력 토큰(텍스트, 이미지 또는 비디오 토큰) 100만 개당 $0.10, 출력 토큰 100만 개당 $0.40입니다. 이 요율은 OrcaRouter의 마크업 없이 제공업체의 요율로 청구됩니다. API 게이트웨이에 대한 추가 수수료는 없습니다. 이 가격은 직접 전달되므로 최종 사용자는 OrcaRouter의 추가 요금 없이 제공업체 자체 API를 호출하는 것과 동일한 금액을 지불합니다. 토큰 계산은 각 양식에 대한 표준 토큰화를 따릅니다.
입력 토큰 가격($0.10/1M)은 멀티모달 모델들 사이에서 매우 경쟁력 있습니다. 예를 들어, 많은 대형 멀티모달 모델은 백만 입력 토큰당 $2-10을 청구합니다. 출력 가격($0.40/1M)도 낮습니다. 그러나 모델이 1M 컨텍스트 윈도우를 가지고 있기 때문에, 매우 긴 입력을 처리하면 낮은 토큰당 요율에도 불구하고 총 비용이 높아질 수 있습니다. 사용자는 컨텍스트 길이와 요청 수 사이의 균형을 맞춰야 합니다. 짧은 입력의 경우, 더 작은 모델이 절대 비용을 더 낮출 수 있습니다.
카탈로그 항목에는 OrcaRouter에서 Qwen3.5 Flash에 대해 캐싱을 사용할 수 있는지 명시되어 있지 않습니다. 사용자는 프롬프트 캐싱 또는 응답 캐싱 기능에 대한 자세한 내용을 OrcaRouter의 문서를 참조해야 합니다. 캐싱이 지원되지 않는 경우, 동일한 입력을 반복할 때마다 전체 토큰 비용이 발생합니다. 배치 처리를 위해서는 입력을 중복 제거하거나 로컬 캐시를 사용하여 API 호출을 줄이는 것을 고려하세요. 가격은 캐싱 상태와 관계없이 제공업체 요율을 기준으로 마크업 없이 유지됩니다.
https://api.orcarouter.ai/v1에서 OpenAI 호환 엔드포인트를 사용하세요. 요청에서 모델 파라미터를 "qwen/qwen3.5-flash"로 설정하세요. OrcaRouter에서 API 키를 제공하세요. 요청 형식은 OpenAI의 채팅 완료 API와 일치하며, roles(system, user, assistant)와 "content" 배열에 "type": "image_url" 또는 "type": "text"를 사용하는 멀티모달 콘텐츠를 지원합니다. 비디오의 경우 프레임을 추출하여 이미지로 전달해야 할 수 있습니다. 정확한 비디오 처리 지침은 OrcaRouter 문서를 참조하세요.
표준 OpenAI 호환 매개변수: temperature, top_p, max_tokens(최대 65536), stop sequences, presence_penalty, frequency_penalty 및 seed. max_tokens 매개변수는 모델의 최대 출력과 일치하도록 65536으로 제한됩니다. 모델은 stream: true를 통해 스트리밍을 지원합니다. 추적을 위해 사용자 ID를 설정할 수도 있습니다. 멀티모달 요청의 경우 사용자 메시지에 이미지 또는 비디오 콘텐츠를 포함하세요. 모델은 모든 턴에 걸쳐 총 1,048,576개의 토큰에 해당하는 컨텍스트 창까지 허용합니다.
이미 OpenAI의 Python SDK를 사용 중이라면, base_url을 https://api.orcarouter.ai/v1로 변경하고 모델 이름을 "qwen/qwen3.5-flash"로 업데이트하세요. 인증은 OpenAI 키 대신 OrcaRouter API 키를 사용합니다. 요청 및 응답 구조는 동일합니다. 다른 제공업체에서 마이그레이션하는 경우 채팅 완료 형식을 사용하세요. 시스템 프롬프트 및 멀티모달 콘텐츠는 OpenAI 규칙에 따라 포맷하세요. 엔드포인트와 모델 이름 외에 코드 변경이 필요하지 않습니다.
네, OrcaRouter API는 다중 턴 대화에서 시스템 메시지, 사용자 메시지, 어시스턴트 메시지를 지원합니다. 전체 대화 기록은 1,048,576 토큰 컨텍스트 창에 포함됩니다. 모델은 사용자 메시지의 멀티모달 콘텐츠를 처리합니다. 비디오의 경우, 단일 사용자 메시지에서 여러 프레임을 이미지로 전송할 수 있습니다. 모델은 턴 간 컨텍스트를 유지하므로, 총 토큰이 한도 미만인 한 긴 기록으로 확장된 상호작용이 가능합니다.
Qwen3.5 Flash는 Qwen3.5-72B나 Qwen3.5-32B 같은 더 큰 Qwen 모델에 비해 더 작고, 빠르며, 저렴한 대안입니다. 일부 벤치마크 정확도를 낮추는 대신 지연 시간과 비용을 낮췄습니다. 더 큰 모델과 동일한 멀티모달 입력 지원과 대규모 컨텍스트 윈도우(1M)를 공유합니다. 최첨단 추론 능력이 필요한 작업에는 더 큰 모델이 선호됩니다. 속도와 비용이 더 중요한 대량 처리 또는 실시간 애플리케이션의 경우 Flash가 더 나은 선택입니다.
GPT-4o는 많은 추론 및 멀티모달 벤치마크에서 더 높은 정확도를 제공하지만, 가격이 훨씬 비쌉니다 (일반적으로 GPT-4o는 백만 입력 토큰당 $2.50, GPT-4o mini는 $0.15). Qwen3.5 Flash는 더 저렴하며 ($0.10 입력) 더 큰 컨텍스트 창을 가지고 있습니다 (GPT-4o의 128K 대비 1M). 또한 출력 토큰 제한 (65K)이 GPT-4o mini (16K)를 초과합니다. 매우 긴 입력이 필요한 비용에 민감한 애플리케이션의 경우, Qwen3.5 Flash는 여전히 좋은 멀티모달 이해를 제공하면서 경제적일 수 있습니다.
Claude 3 Haiku와 Gemini 1.5 Flash는 유사한 'flash' 모델입니다. Claude 3 Haiku는 텍스트 전용이며 입력 토큰 100만 개당 $0.25입니다. Gemini 1.5 Flash는 멀티모달 입력을 지원하고 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 제공하며, 입력 토큰 100만 개당 $0.075입니다. Qwen3.5 Flash의 멀티모달 지원과 100만 토큰 컨텍스트는 유사한 계층에 위치시키며, 출력 가격($0.40/100만 토큰)은 Gemini Flash($0.30/100만 토큰)보다 높지만 Haiku($1.25/100만 토큰)보다 낮습니다. 벤치마크 성능은 작업에 따라 다릅니다.
OrcaRouter는 Llama 3.1 8B 및 Mistral 7B와 같은 오픈소스 모델을 호스팅합니다. Qwen3.5 Flash는 독점 모델이지만 비용과 성능 면에서 경쟁력이 있습니다. 오픈소스 모델은 일반적으로 토큰당 비용이 낮거나 없으며(컴퓨팅 비용만 지불), 설정에 더 많은 엔지니어링이 필요할 수 있습니다. Qwen3.5 Flash는 마크업이 없는 관리형 API, 100만 컨텍스트 창, 그리고 대부분의 오픈소스 모델이 제공하지 않는 멀티모달 지원을 제공합니다. 이는 오픈소스의 유연성과 독점 모델의 품질 사이에서 좋은 중간 지점입니다.
OpenAI 호환 — 쓰던 SDK 그대로
https://api.orcarouter.ai/v1import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key=os.environ["ORCAROUTER_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen3.5-flash",
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| 입력 / 1M tokens | $0.100 |
| 출력 / 1M tokens | $0.400 |
| 통화 | USD |
정가 기준 추정치
추정치일 뿐입니다 — 실제 토큰 수는 제공자의 토크나이저에 따라 달라집니다.
이번 주 개발자들의 이야기
@misc{orcarouter_qwen3_5_flash,
title = {qwen/qwen3.5-flash API},
author = {qwen},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/qwen/qwen3.5-flash}
}qwen. (n.d.). qwen/qwen3.5-flash API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/qwen/qwen3.5-flash