Qwen3.5 Flash 스냅샷 2026-02-23 — qwen3.5-flash의 고정된 버전, 동일한 기능.
qwen/qwen3.5-flash-2026-02-23는 알리바바의 Qwen 계열에 속하는 Qwen3.5 Flash 모델의 특정 버전입니다. 텍스트, 이미지 및 비디오 입력을 지원하는 멀티모달 모델이며, 컨텍스트 윈도우 크기는 1,048,576개의 토큰이고 요청당 최대 65,536개의 토큰을 생성할 수 있습니다. 이 모델은 속도와 비용 효율성을 위해…
이 모델은 대규모 언어 모델에서 일반적으로 볼 수 있는 다양한 텍스트 기반 작업, 즉 요약, 번역, 질문 응답, 창작 글쓰기, 코드 생성 등을 수행할 수 있습니다. 넓은 컨텍스트 창 덕분에 긴 문서를 이해하거나 여러 차례의 대화를 유지해야 하는 작업에 특히 적합합니다. 또한 이 모델은 퓨삿 및 제로삿 학습이 가능하므로, 광범위한 미세 조정 없이도 지시를 따를 수 있습니다. 그러나 이러한 작업에 대한 구체적인 정확도 지표는 제공되지 않습니다. 정확한 수학적 추론이나 사실 회상이 필요한 작업의 경우, 자체 벤치마크를 통해 모델을 평가해야 할 수도 있습니다.
이 모델은 프롬프트의 일부로 이미지 입력을 받을 수 있습니다. 이미지를 설명하고, 시각적 콘텐츠에 대한 질문에 답하며, 이미지에서 텍스트나 객체를 추출할 수 있습니다. 이미지는 컨텍스트 창의 일부를 소비하는 토큰 시퀀스로 표현됩니다. 최대 이미지 크기나 요청당 이미지 수는 명시되지 않았으며, 실제로 고해상도 이미지는 더 많은 토큰을 사용합니다. 최상의 결과를 얻으려면 선명하고 조명이 잘 맞춰진 이미지를 제공하세요. 이 모델은 이미지 생성이나 출력을 지원하지 않습니다. 일반적인 멀티모달 형식을 넘어 다중 이미지 시퀀스나 텍스트와 이미지가 혼합된 입력을 처리하는지에 대한 정보는 제공되지 않습니다.
비디오 입력이 지원되며, 프레임을 샘플링하고 토큰화하는 방식으로 처리됩니다. 모델은 요약, 동작 인식, 질문 응답을 위해 짧은 비디오 클립을 분석할 수 있습니다. 각 프레임은 컨텍스트 윈도우에서 토큰을 소비하므로, 비디오 길이는 사용 가능한 컨텍스트에 의해 제한됩니다. 프레임 샘플링 속도나 최대 비디오 길이에 대한 구체적인 정보는 제공되지 않습니다. 프로덕션 사용을 위해서는 비디오를 전처리하여 주요 프레임을 추출하는 것을 고려하세요. 모델은 비디오 출력을 생성하지 않습니다. 애플리케이션에서 실시간 비디오 처리가 필요한 경우, 비디오 토큰화가 계산 집약적일 수 있으므로 지연 시간을 주의 깊게 테스트하세요.
이 모델은 입력 토큰 100만 개당 $0.10, 출력 토큰 100만 개당 $0.40의 비용이 듭니다. 애플리케이션이 간단한 작업에 대해 낮은 정확도를 허용할 수 있다면, 더 작은 모델(예: Qwen2.5-0.5B)은 더 저렴할 수 있습니다. 복잡한 추론이나 창의적인 글쓰기에 더 높은 품질이 필요하다면, Qwen3.5-Plus(사용 가능한 경우) 또는 GPT-4o와 같은 더 큰 모델을 고려해 보세요. 이 모델들은 토큰당 비용이 더 높을 수 있지만 더 나은 벤치마크 성능을 제공합니다. Flash 변형은 속도와 비용이 우선시되는 대규모 애플리케이션에 이상적입니다. 이 페이지에는 이 모델에 대한 파인튜닝이나 커스터마이징 옵션이 문서화되어 있지 않습니다.
이 모델의 주요 강점은 큰 컨텍스트 창(1,048,576 토큰), 멀티모달 입력 지원(텍스트, 이미지, 비디오), 그리고 낮은 토큰당 가격($0.10/$0.40 per 1M tokens)입니다. 속도와 효율성을 위해 설계되어 실시간 애플리케이션에 적합합니다. flash 지정은 더 큰 모델에 비해 지연 시간을 낮추기 위해 최적화되었음을 시사합니다. 이 페이지에는 벤치마크 점수가 제공되지 않으므로 표준 NLP 또는 비전 작업에서의 정확한 성능은 알려져 있지 않습니다. 일반적인 flash 모델에 기반할 때, 처리량과 비용을 위해 정확도를 일부 희생할 가능성이 있습니다.
솔직한 한계점으로는 제공된 벤치마크 데이터가 없다는 점이 포함됩니다. 이 데이터 없이 사용자는 자신의 작업에 대한 모델의 성능을 직접 검증해야 합니다. 이 모델은 플래시 변형이므로 복잡한 추론, 수학, 사실 검색에서 더 크거나 일반 목적 모델의 정확도와 일치하지 않을 수 있습니다. 비디오 지원은 컨텍스트와 프레임 샘플링 효율성에 의해 제한될 수 있습니다. 특정 속도나 지연 시간 수치가 제공되지 않았으므로 실제 처리량은 OrcaRouter의 인프라에 따라 달라집니다. 이 모델은 이 API를 통해 미세 조정이나 사용자 정의 임베딩 엔드포인트를 지원하지 않습니다. 또한 모델의 지식 컷오프 날짜가 명시되지 않았으므로 최신 이벤트로 업데이트되지 않을 수 있습니다.
이 페이지에서는 이 모델의 지연 시간이 명시되지 않았습니다. flash variant로서 더 큰 모델보다 더 빠른 추론을 제공할 것으로 예상되지만, 실제 속도는 입력 길이, OrcaRouter에서 사용하는 하드웨어, 동시 요청 부하 등의 요인에 따라 달라집니다. 실시간 애플리케이션의 경우 대표적인 페이로드로 테스트하십시오. OrcaRouter의 API 엔드포인트는 확장 가능한 인프라에서 호스팅되지만 지연 시간에 대한 보장은 없습니다. 사용자는 자체 워크로드로 벤치마킹해야 합니다. 큰 컨텍스트 창은 전체 컨텍스트를 처리해야 하는 경우 첫 번째 토큰까지의 시간을 증가시킬 수 있습니다. 필요한 컨텍스트만 요청하면 응답 시간을 개선할 수 있습니다.
이 페이지에는 qwen/qwen3.5-flash-2026-02-23에 대한 공식 벤치마크 데이터가 제공되지 않습니다. 모델을 평가하려면 Hugging Face의 Qwen 모델 카드나 Qwen GitHub 리포지토리에서 일반적인 Qwen3.5 Flash 성능을 참조하세요. 일반적인 평가 차원에는 MMLU, HumanEval 및 시각적 QA 벤치마크가 포함되지만, 이 특정 스냅샷의 결과는 다를 수 있습니다. OrcaRouter는 이 모델에 대한 자체 벤치마크를 게시하지 않습니다. 사용자는 특히 안전성, 편향 또는 도메인별 정확성 측면에서 자신의 특정 사용 사례에 대한 적합성을 판단하기 위해 자체 평가를 수행하는 것이 좋습니다.
가격은 입력 토큰 100만 개당 $0.10, 출력 토큰 100만 개당 $0.40입니다. 이는 OrcaRouter의 마크업이 없는 제공업체 요금입니다. 입력 토큰에는 텍스트, 이미지 및 비디오 프레임이 포함됩니다. 출력 토큰은 생성된 텍스트만 계산됩니다. 요청당 수수료는 없으며, 대량 또는 예약 용량에 대한 특별 가격은 문서화되어 있지 않습니다. 비용은 각 API 호출에 사용된 입력 및 출력 토큰의 합계로 발생합니다. 일반적인 입력 1,000토큰, 출력 500토큰의 경우 비용은 약 $0.0003입니다. 마크업이 없기 때문에 비용은 Qwen이 청구하는 금액과 정확히 일치합니다.
OrcaRouter는 이 모델을 공급자 요금으로 추가 이윤 없이 청구합니다. 즉, 추가 서비스 수수료 없이 입력 토큰 1M당 정확히 $0.10, 출력 토큰 1M당 $0.40을 지불합니다. 토큰 가격에는 API 요청, 인증 또는 데이터 전송에 대한 숨겨진 비용이 없습니다. 그러나 인프라에 따라 표준 네트워크 비용이 적용될 수 있습니다. 무료 요금제는 언급되지 않았습니다. 이 투명한 가격 책정은 비용 계산을 쉽게 하고, 마진을 추가할 수 있는 다른 제공업체의 모델과 비교하기 쉽게 합니다. 요금은 제공업체에 의해 변경될 수 있습니다. 업데이트를 위해 OrcaRouter 가격 페이지를 확인하세요.
이 페이지에는 이 모델에 대한 캐싱 할인이나 볼륨 가격이 문서화되어 있지 않습니다. 각 토큰은 API 호출별로 개별적으로 청구됩니다. 프롬프트 캐싱, 할인된 배치 처리, 또는 약정 사용 할인에 대한 언급은 없습니다. 높은 볼륨이 예상된다면 잠재적인 맞춤 계약을 위해 OrcaRouter에 문의하세요. 단, 보장은 없습니다. 가격 구조는 간단합니다: 입력 토큰 $0.10/M, 출력 토큰 $0.40/M, 무료 티어는 없습니다. 캐시된 프롬프트에 대해 더 낮은 가격을 제공하는 일부 제공업체와 달리, 이 모델은 현재 그러한 기능을 광고하지 않습니다.
백만 토큰당 $0.10/$0.40의 가격으로, 이 모델은 많은 오픈웨이트 플래시 모델과 경쟁력을 갖추고 있습니다. 예를 들어, 일부 Llama 3.1 8B 변형도 비슷한 가격으로 책정되어 있습니다. GPT-4o mini와 같은 대형 모델은 일반적으로 토큰당 비용이 더 높습니다. 주요 차별점은 OrcaRouter의 마크업이 0%여서 공급자의 정확한 요금만 지불한다는 점입니다. 비교할 때는 컨텍스트 윈도우 크기도 고려하세요. 이 모델은 1,048,576개의 토큰을 제공하므로 복잡한 청킹이 필요하지 않을 수 있습니다. 하지만 벤치마크 데이터가 없는 상태에서 비용만으로 선택 기준을 삼기는 어렵습니다. 특정 작업에 맞는 정확도와 지연 시간을 평가하세요.
이 모델을 사용하려면 OrcaRouter의 OpenAI 호환 API 엔드포인트(https://api.orcarouter.ai/v1)로 요청을 보내세요. model 파라미터를 정확히 "qwen/qwen3.5-flash-2026-02-23"으로 설정하세요. Authorization 헤더에 OrcaRouter에서 얻은 API 키를 포함해야 합니다. 이 API는 표준 OpenAI 채팅 완성 형식을 지원합니다. 멀티모달 입력(이미지, 비디오)은 메시지 콘텐츠 목록에 포함할 수 있습니다. 예를 들어, "chat/completions" 엔드포인트를 messages 배열과 함께 사용하세요. 추가 구성은 필요하지 않습니다. 인증 및 속도 제한에 대해서는 OrcaRouter의 문서를 참조하세요.
API는 표준 OpenAI 호환 매개변수를 지원합니다: model(필수), messages(필수), temperature, top_p, max_tokens, stop, frequency_penalty, presence_penalty, stream 등. max_tokens는 최대 65,536까지 설정할 수 있습니다. messages 배열에는 system, user, assistant 역할을 포함할 수 있습니다. 다중 모달 콘텐츠는 "text" 또는 "image_url" 유형의 객체로 구성됩니다. 비디오의 경우 여러 개의 image_url 항목이 사용될 수 있습니다. 이 모델에 특화된 사용자 정의 매개변수는 문서화되어 있지 않습니다. stream과 같은 매개변수는 실시간 토큰 출력을 허용합니다. 항상 원하는 매개변수로 테스트하십시오. 특정 조합(예: 긴 컨텍스트와 높은 temperature)은 예측 불가능한 결과를 초래할 수 있습니다.
마이그레이션은 간단합니다. OrcaRouter의 API는 OpenAI와 호환되기 때문입니다. 기본 URL을 https://api.openai.com/v1에서 https://api.orcarouter.ai/v1로 변경하세요. 모델 ID를 모든 GPT 모델에서 "qwen/qwen3.5-flash-2026-02-23"로 변경하세요. OrcaRouter API 키를 발급받아 Authorization 헤더에 설정하세요. 기존 코드가 OpenAI Python 라이브러리를 사용하는 경우, OpenAI 클라이언트에서 base_url과 api_key만 업데이트하면 됩니다. 모델이 멀티모달 입력을 지원하므로, 이전에 별도의 비전 엔드포인트를 사용했다면 이제 채팅 형식으로 이미지를 직접 전달할 수 있습니다. 출력이 다를 수 있으므로 철저히 테스트하세요.
모든 API 호출의 기본 URL은 https://api.orcarouter.ai/v1입니다. 정확한 모델 ID는 "qwen/qwen3.5-flash-2026-02-23"입니다. 이 문자열은 슬래시와 날짜 접미사를 포함하여 제공된 그대로 정확히 사용해야 합니다. 채팅 완료를 위한 엔드포인트는 POST /v1/chat/completions입니다. 스트리밍의 경우 stream 매개변수를 추가하세요. 다른 엔드포인트(예: 임베딩, 파인튜닝)는 이 모델에 대해 나열되지 않았습니다. 항상 OrcaRouter 사이트에서 최신 엔드포인트 문서를 확인하세요. 모델 ID는 Qwen에서 기본적으로 사용하는 것과 다를 수 있습니다. 항상 OrcaRouter 모델 ID를 사용하세요.
Qwen3.5-Plus는 더 크고 더 강력한 변형일 가능성이 있습니다. 두 모델 모두에 대한 구체적인 세부 사항은 제공되지 않았지만, flash 변형은 일반적으로 정확성을 속도와 낮은 비용과 교환합니다. flash 모델은 더 낮은 가격을 가지고 있습니다 ($0.10/$0.40 vs Plus의 일반적으로 더 높은 가격). 둘 다 동일한 컨텍스트 창과 모달리티를 지원할 가능성이 있습니다. 완벽한 정확성이 필요하지 않은 높은 처리량 시나리오에서는 flash를 선택하고, 복잡한 작업에는 Plus를 선택하세요. 벤치마크 데이터가 제공되지 않으므로, 가능하다면 자체 데이터로 두 모델을 테스트하세요. flash 모델에는 특정 스냅샷을 나타내는 날짜 태그 2026-02-23도 포함되어 있습니다.
Llama 3.1 8B는 표준 컨텍스트 윈도우가 128K 토큰인 인기 있는 오픈 가중치 모델입니다. 이 Qwen flash 모델은 훨씬 더 큰 컨텍스트(1,048,576 토큰)를 제공하며 이미지 및 비디오 입력을 기본 지원하는 반면, Llama 3.1은 주로 텍스트 전용입니다. OrcaRouter에서의 Llama 가격은 비슷하거나 약간 다를 수 있으니 가격 페이지를 확인하세요. 비슷한 비용의 텍스트 전용 작업에서는 기존 인프라가 있다면 Llama가 선호될 수 있습니다. 멀티모달 요구사항에는 이 Qwen 모델이 우위에 있습니다. 두 모델 모두 OrcaRouter의 OpenAI 호환 API를 통해 접근 가능합니다.
OpenAI의 GPT-4o-mini는 128K 컨텍스트 창을 가진 더 작고 저렴한 모델입니다. 텍스트와 이미지 입력을 지원하지만 비디오는 지원하지 않습니다. OrcaRouter에서 GPT-4o-mini의 가격은 여기에 명시되지 않았지만, 일반적으로 100만 토큰당 약 $0.15/$0.60입니다. 이 Qwen 모델은 입력 토큰($0.10)과 출력($0.40)에서 약간 더 저렴합니다. Qwen 모델의 주요 장점은 100만 컨텍스트와 비디오 지원입니다. 그러나 GPT-4o-mini는 더 철저하게 벤치마킹되고 더 넓은 생태계 지원을 받을 수 있습니다. 긴 컨텍스트나 비디오가 필요한지, 그리고 모델 성능에 대한 신뢰도에 따라 선택하세요.
다른 플래시 모델(예: Llama 3.2 Flash 또는 Mistral small)은 일반적으로 더 작은 컨텍스트 창(예: 128K)을 가지며 비디오를 지원하지 않을 수 있습니다. 이 Qwen 플래시 모델의 백만 토큰 컨텍스트는 뛰어난 기능입니다. 가격은 $0.10/$0.40으로 경쟁력 있습니다. 플래시 모델의 일반적인 한계로는 복잡한 추론 및 사실 기반 작업에서의 정확도가 낮다는 점이 있습니다. 최고 품질이 필요한 애플리케이션의 경우, 동일 제품군의 비플래시 모델이나 더 큰 폐쇄형 모델이 더 나을 수 있습니다. 속도나 벤치마크 점수에 대한 구체적인 비교는 제공되지 않습니다.
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-2026-02-23",
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_2026_02_23,
title = {qwen/qwen3.5-flash-2026-02-23 API},
author = {qwen},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/qwen/qwen3.5-flash-2026-02-23}
}qwen. (n.d.). qwen/qwen3.5-flash-2026-02-23 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/qwen/qwen3.5-flash-2026-02-23