Qwen3.5 Plus — 멀티모달 채팅(텍스트/이미지/비디오), 1M 컨텍스트, 강력한 코딩 + 에이전트 기능.
Qwen3.5-Plus는 Alibaba Cloud의 Qwen 팀이 개발한 Qwen 시리즈의 대규모 언어 모델(LLM)입니다. 1,048,576 토큰의 컨텍스트 윈도우와 최대 65,536 토큰 출력을 지원합니다. 입력 모달리티는 텍스트, 이미지, 비디오를 포함하여 멀티모달 기능을 제공합니다. 이 모델은 OpenAI 호환 API 엔드포인트인…
설계상으로 Qwen3.5-Plus는 다양한 언어 및 멀티모달 작업을 수행할 수 있습니다. 텍스트 작업에는 요약, 질의응답, 번역, 코드 생성, 장문 문서 추론이 포함됩니다. 이미지 및 비디오 입력을 통해 시각적 콘텐츠를 설명하고, 이미지에 대한 질문에 답하거나, 비디오 영상을 분석할 수 있습니다. 큰 컨텍스트 덕분에 법률 문서 검토, 과학 문헌 조사, 다중 턴 대화처럼 대량의 텍스트를 스캔해야 하는 작업에서 특히 효과적입니다. 이 모델은 또한 다양한 도메인에 걸쳐 복잡한 지시를 따를 수 있습니다.
사용 사례가 짧은 텍스트 프롬프트(예: 수백 개의 토큰)만을 포함하고 다중 모드 입력이 필요하지 않은 경우, Qwen2.5-7B와 같은 더 작은 모델이나 유사한 소형 LLM이 더 비용 효율적일 수 있습니다. Qwen3.5-Plus의 1M 컨텍스트와 대규모 파라미터 수는 더 작은 대안에 비해 더 높은 토큰당 가격과 느린 추론을 초래합니다. 또한 65k 토큰의 최대 출력 길이가 필요하지 않은 경우, 더 짧은 출력 제한이 있는 더 저렴한 모델로 충분할 수 있습니다. 이 모델을 선택하기 전에 작업의 최소 컨텍스트 길이와 모달리티 요구 사항을 평가하십시오.
네, 이 모델은 입력 양식으로 이미지와 비디오를 수용합니다. 이를 통해 시각적 장면을 이해하고, 이미지 속 텍스트를 읽거나, 비디오를 분석할 수 있습니다. 비디오 전달 방식(예: 프레임 스트림, 단일 키프레임, 또는 압축된 비디오 파일)은 제공된 정보에 명시되지 않았습니다. 사용자는 필요한 입력 형식에 대해 OrcaRouter의 API 문서를 참조해야 합니다. 많은 멀티모달 LLM과 마찬가지로, 비디오 처리는 프레임당 상당한 수의 토큰을 소비할 수 있으므로, 잘림을 방지하기 위해 컨텍스트 윈도우를 신중하게 관리하는 것이 필요합니다.
제공된 사실에는 도구 사용 또는 함수 호출에 관한 정보가 포함되어 있지 않습니다. 일반적으로 많은 Qwen 모델은 OpenAI 호환 API를 통해 이러한 기능을 지원하지만, 주어진 데이터로는 Qwen3.5-Plus에서 이를 확인할 수 없습니다. 개발자는 도구 호출 스키마를 사용하여 모델을 테스트하여 호환성을 확인해야 합니다. 도구 사용이 필수적이라면 해당 기능이 명시적으로 문서화된 모델을 사용하는 것을 고려하세요. OrcaRouter의 API는 표준 OpenAI 매개변수를 지원하므로, 요청에 function_call 또는 tools를 사용해 볼 수 있습니다.
제공된 정보에는 Qwen3.5-Plus에 대한 벤치마크 점수가 포함되어 있지 않습니다. 특정 성능 수치(예: MMLU, HumanEval, 또는 멀티모달 벤치마크)가 없으면 다른 모델과의 정확도나 추론 능력을 객관적으로 비교할 수 없습니다. 사용자는 대표적인 작업에 대해 자체 평가를 수행하여 성능을 측정해야 합니다. Qwen 계열을 살펴보면 이전 모델들은 경쟁력 있는 결과를 보여주었지만, 이 특정 버전의 점수는 공개된 데이터에 포함되어 있지 않습니다. 잠재적인 벤치마크 결과는 Alibaba Cloud의 공식 Qwen 릴리스를 참조하시기 바랍니다.
제공된 사실에는 지연 시간과 처리량이 명시되어 있지 않습니다. 일반적으로 1M 컨텍스트 윈도우를 가진 더 큰 모델은, 특히 전체 컨텍스트가 사용될 경우 계산이 더 무겁습니다. 생성 속도는 출력 길이, 시각 토큰 수, 그리고 기본 인프라에 따라 달라집니다. OrcaRouter를 사용하는 경우, 더 작은 배치 크기와 꼭 필요한 컨텍스트로만 제한함으로써 더 낮은 지연 시간을 경험할 수 있습니다. 스트리밍(chat.completions with stream=true)을 사용하면 토큰이 점진적으로 반환되므로 인지되는 지연 시간을 줄일 수도 있습니다.
Qwen3.5-Plus의 주요 강점은 1,048,576개의 토큰으로 구성된 큰 컨텍스트 창으로, 정보 손실 없이 매우 긴 문서와 대화를 처리할 수 있다는 점입니다. 다중 모드 지원(텍스트, 이미지, 비디오)은 처리할 수 있는 입력의 범위를 넓혀 줍니다. 최대 65,536개의 토큰 출력도 넉넉하여, 긴 요약, 보고서 또는 코드를 생성할 수 있습니다. 이러한 기능들은 하나의 모델 호출로 많은 컨텍스트와 시각적 이해가 필요한 작업에 적합한 후보로 만듭니다.
구체적인 벤치마크 데이터가 없으므로, 다른 LLM과 비교한 정확한 성능은 알 수 없습니다. 큰 컨텍스트 윈도우는 계산 비용과 지연 시간을 증가시킬 수 있습니다. 또한 많은 LLM에서 흔히 나타나는 "lost-in-the-middle" 현상으로 인해 모델이 매우 긴 컨텍스트를 처리하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 추가로 제공된 데이터에는 모델이 영어 외의 언어를 지원하는지 여부가 언급되지 않아, 다국어 지원 능력은 불확실합니다. 마지막으로 가격 정보가 제공되지 않았으므로 사용자는 많은 토큰을 처리하는 비용을 직접 고려해야 합니다.
Qwen3.5-Plus에 대한 특정 토큰별 또는 요청별 가격은 제공된 정보에 포함되어 있지 않습니다. 일반적으로 LLM 제공업체는 입력 및 출력 토큰 수에 따라 요금을 부과하며, 경우에 따라 이미지나 비디오 처리에 추가 요금을 부과하기도 합니다. 현재 요금을 확인하려면 OrcaRouter의 가격 페이지를 참조하거나 영업팀에 문의해야 합니다. 이 모델의 가격은 더 큰 컨텍스트와 멀티모달 용량으로 인해 더 작은 Qwen 변형보다 높을 가능성이 높습니다. 통합 전에 항상 비용을 확인하십시오.
1M 컨텍스트 윈도우를 사용할 때, 전체 컨텍스트를 토큰으로 채우면 비용이 빠르게 누적될 수 있습니다. 더 짧은 컨텍스트(예: 32k 토큰)로 해결할 수 있는 작업의 경우 이 모델을 사용하면 과도한 비용을 지불할 수 있습니다. 마찬가지로 많은 이미지나 긴 비디오를 처리하면 많은 입력 토큰이 소비됩니다. 최대 출력이 65,536 토큰이므로 긴 응답을 생성하면 비용이 많이 들 수 있습니다. 간단한 작업에는 더 작은 모델을 사용하고, Qwen3.5-Plus는 대규모 컨텍스트와 다중 모드 입력이 실제로 필요한 시나리오를 위해 아껴두는 것을 고려하세요.
제공된 사실에는 Qwen3.5-Plus에 대한 캐싱이나 반복 토큰 할인에 대한 언급이 없습니다. 일부 API 제공업체는 여러 호출에서 동일한 접두사 토큰에 대한 비용을 줄여주는 프롬프트 캐싱을 제공합니다. OrcaRouter는 이러한 기능을 지원할 수도 있고 그렇지 않을 수도 있습니다. 확인하려면 OrcaRouter 문서를 참조하거나 지원팀에 문의하세요. 캐싱이 가능하다면 일반 시스템 프롬프트나 반복 컨텍스트를 사용하는 다중 턴 대화와 같은 사용 사례에서 비용을 크게 줄일 수 있습니다.
Qwen3.5-Plus는 OrcaRouter의 OpenAI 호환 API를 통해 접근할 수 있습니다. base URL을 https://api.orcarouter.ai/v1로 설정하세요. 모델 ID는 "qwen/qwen3.5-plus"를 사용하십시오. 인증은 일반적으로 Authorization 헤더의 API 키를 통해 수행됩니다 (예: "Bearer YOUR_API_KEY"). 채팅 완성 요청의 경우, JSON 본문에 "model" 필드를 모델 ID로 설정하고 OpenAI 형식을 따르는 "messages" 배열을 포함하여 POST 요청을 /chat/completions로 보내십시오. 예: {"model": "qwen/qwen3.5-plus", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]}.
OrcaRouter는 "messages", "max_tokens", "temperature", "top_p", "frequency_penalty", "presence_penalty", "stop", "stream"을 포함한 표준 OpenAI 매개변수를 지원합니다. 이 모델은 이미지 및 비디오 입력을 지원하므로, "content" 필드에 "type":"text" 및 "type":"image_url"(또는 유사한 형식)의 객체 배열 형태로 멀티모달 콘텐츠를 전달할 수도 있습니다. 비디오의 정확한 스키마는 제공된 데이터에 정의되어 있지 않습니다. 전체 매개변수 목록은 OrcaRouter의 API 문서를 참조하세요. "max_tokens"은 모델의 최대 출력인 65,536 토큰을 초과할 수 없습니다.
다른 모델에서 Qwen3.5-Plus로 전환하려면, API 요청의 "model" 필드를 이전 모델 ID(예: "gpt-4" 또는 "qwen2.5-72b")에서 "qwen/qwen3.5-plus"로 업데이트하세요. 해당 기능을 사용하려는 경우 코드가 더 큰 컨텍스트와 멀티모달 입력을 처리할 수 있는지 확인하세요. 도구 호출이나 병렬 함수 호출을 지원하는 모델을 사용하고 있었다면, Qwen3.5-Plus에서 해당 기능을 테스트하여 호환성을 확인하세요. 또한, 이전 모델의 최대 출력이 더 작았다면 토큰 제한을 조정하세요(max_tokens를 적절히 설정).
네, 표준 OpenAI API 파라미터를 통해 스트리밍이 지원됩니다: 요청에 "stream": true를 설정하세요. 이렇게 하면 토큰이 생성되는 대로 반환되어 체감 지연 시간이 줄어듭니다. 응답은 Server-Sent Events (SSE) 스트림이 됩니다. 각 이벤트에는 메시지의 다음 부분에 대한 델타가 포함됩니다. 이는 OpenAI의 스트리밍 모드와 동일하게 작동합니다. 멀티모달 입력의 경우 첫 번째 청크에서 모델이 이미지나 비디오를 처리하는 동안 약간의 지연이 발생할 수 있습니다. OrcaRouter의 API는 OpenAI와 동일한 스트리밍 형식을 따르므로, 기존 스트리밍 코드를 새 모델 ID와 함께 재사용할 수 있습니다.
Qwen3.5-Plus는 Qwen 시리즈의 새로운 버전입니다. 제공된 사실에는 Qwen2.5 대비 구체적인 성능 향상 내용이 포함되어 있지 않지만, 일반적으로 최신 버전은 더 긴 컨텍스트 지원과 정제된 훈련을 추가합니다. Qwen2.5 모델은 일반적으로 최대 128k 토큰의 컨텍스트 윈도우를 가지는 반면, Qwen3.5-Plus는 1M을 제공합니다. 또한 Qwen3.5-Plus는 입력 모달리티로 비디오를 명시적으로 지원하며, 이는 구형 Qwen2.5 변형에서는 사용할 수 없을 수 있습니다. 더 큰 컨텍스트나 비디오 입력이 필요하지 않다면, Qwen2.5 모델이 더 비용 효율적이고 빠를 수 있습니다.
Gemini 1.5 Pro (1M 토큰), Claude 3.5 Sonnet (200k), GPT-4 Turbo (128k)와 같은 모델들도 긴 컨텍스트를 제공합니다. Qwen3.5-Plus는 Gemini 1.5 Pro의 1M 토큰 컨텍스트에 맞먹으며 대부분의 다른 모델보다 뛰어납니다. 비디오 입력 지원은 LLM 중에서도 비교적 드문 기능입니다. 하지만 벤치마크 데이터 없이는 정확도, 추론 능력 또는 코딩 능력을 비교하기 어렵습니다. 가격과 지연 시간도 제공자에 따라 다릅니다. 사용자는 자신의 특정 작업에 대해 평가해야 합니다. OrcaRouter는 여러 모델에 접근할 수 있게 해주어 쉽게 전환하고 비교할 수 있습니다.
사용 사례에 단일 모델에서 매우 긴 컨텍스트(256k 토큰 초과)와 멀티모달 입력(텍스트, 이미지, 비디오)이 모두 필요한 경우 이 모델을 선택하게 됩니다. 예를 들어, 수 시간 분량의 비디오를 대본과 함께 분석하거나, 다이어그램이 포함된 책 전체를 읽는 경우입니다. 작업이 짧은 컨텍스트의 순수 텍스트라면, 더 저렴하고 빠른 대안(예: Qwen2.5-7B 또는 GPT-4o-mini)이 더 적합합니다. 또한, 16k 토큰 초과를 출력해야 하는 경우 Qwen3.5-Plus의 65k 최대 출력이 유리할 수 있습니다.
제공된 사실에는 Qwen3.5-Plus에 대한 데이터 처리 또는 개인정보 보호에 관한 세부 정보가 포함되어 있지 않습니다. OrcaRouter를 사용할 때는 데이터가 어떻게 처리, 저장 또는 기록되는지 이해하기 위해 해당 서비스의 개인정보 처리방침과 서비스 약관을 검토해야 합니다. 다른 타사 API와 마찬가지로, 제공업체의 보안 인증(예: SOC 2, GDPR 준수)을 확인하지 않는 한 민감한 개인정보를 보내지 않도록 하세요. 모델 자체는 OrcaRouter 및 Alibaba Cloud에서 관리하는 인프라에서 호스팅되며, 일반적인 API 제공업체는 서비스 제공을 위해 데이터를 일시적으로만 보관합니다.
OpenAI 호환 — 쓰던 SDK 그대로
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| 등급 | 입력 / 1M tokens | 출력 / 1M tokens |
|---|---|---|
| ≤ 256K | $0.400 | $2.40 |
| ≤ 1.0M | $0.500 | $3.00 |
| 등급은 요청별 입력 토큰 수에 따라 결정됩니다 | ||
정가 기준 추정치
구간별 요금제 — 이 추정치는 기본 구간 요율을 사용합니다.
추정치일 뿐입니다 — 실제 토큰 수는 제공자의 토크나이저에 따라 달라집니다.
@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