Qwen3.7-Max (2026-05-20 스냅샷) — 알리바바의 주력 독점 에이전트 시대 모델의 특정 체크포인트로, 재현 가능한 프로덕션 워크로드를 위해 고정되었습니다. 기본 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 제공하며, 에이전트 작업에 맞춰 조정된 확장 사고 모드(및 턴 간 preserve_thinking)를 포함합니다. 코딩(SWE-Verified, SWE-Pro, Terminal-Bench), 추론(GPQA Diamond, HMMT, IMO), 도구 사용(BFCL, MCP-Mark, MCP-Atlas), 다국어 벤치마크(55개 언어 대상 WMT24++)에서 최첨단 수준의 결과를 달성합니다. 장기 자율 실행과 Claude Code, OpenClaw, Qwen Code를 포함한 에이전트 스캐폴드 전반에서 일관된 동작을 위해 설계되었습니다. 릴리스 간 안정적인 동작이 필요할 때는 이 고정 버전을 사용하고, 롤링 별칭이 필요할 때는 qwen/qwen3.7-max를 사용하세요.
Qwen3.7 Max는 알리바바의 Qwen 시리즈에 속하는 대규모 언어 모델로, 특히 2026년 5월 20일에 출시된 체크포인트입니다. 이 모델은 텍스트 입력과 텍스트 출력에 최적화된 디코더 전용 트랜스포머입니다. 모델은 OrcaRouter에 호스팅되며 기본 URL https://api.orcarouter.ai/v1에서 OpenAI 호환 API를 통해…
Qwen3.7 Max는 텍스트 생성, 추론, 요약, 질문 응답 및 코드 생성에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 대규모 컨텍스트 윈도우 덕분에 책 한 권을 통째로 읽고 세부 질문에 답하거나, 전체 코드 저장소를 분석하여 버그를 식별하는 작업도 가능합니다. 이 모델은 수천 개의 토큰으로 구성된 시스템 프롬프트에 포함된 복잡한 다단계 명령도 따를 수 있습니다. OpenAI 호환 API를 통해 temperature, top_p, max_tokens, 정지 시퀀스와 같은 표준 생성 파라미터를 지원합니다. 텍스트 전용 모델이므로 이미지 인식, 오디오 변환 또는 기타 멀티모달 작업은 수행할 수 없습니다. 매우 긴 컨텍스트나 출력이 필요한 텍스트 작업에는 Qwen3.7 Max가 강력한 선택입니다.
이 모델의 최적 사용 사례는 긴 맥락과 고출력 워크로드에 중점을 둡니다. 예시로는 500페이지 분량의 법률 계약서를 한 번에 요약하거나, 간략한 개요로부터 50,000단어 분량의 기술 매뉴얼을 생성하거나, 대규모 연구 논문 말뭉치에 걸쳐 심층 사실 확인을 수행하거나, 긴 시퀀스가 필요한 다른 모델 훈련용 합성 데이터를 생성하는 것이 포함됩니다. 코드베이스를 다루는 개발자는 모델에 전체 파일을 리팩토링하거나 여러 함수를 포괄하는 단위 테스트를 작성하도록 요청할 수 있습니다. 또한 이 모델은 매우 긴 대화에서 맥락을 유지해야 하는 대화형 에이전트에도 적합하지만, 출력은 64,000 토큰으로 제한된다는 점에 유의하세요. 짧은 맥락의 작업의 경우 OrcaRouter의 더 작은 모델이 더 나은 지연 시간과 비용 효율성을 제공할 수 있습니다.
Qwen3.7 Max는 극한의 컨텍스트와 출력 길이를 제공하지만, 토큰당 가격이 더 작은 모델들보다 높습니다. 작업에 32,000 토큰 미만의 컨텍스트 윈도우와 4,000 토큰 미만의 출력이 필요한 경우, OrcaRouter에서 사용 가능한 Qwen3.5-7B 또는 다른 소형 LLM과 같은 저렴한 모델을 사용하는 것을 고려하십시오. 또한, 대형 모델의 추론 능력이 필요하지 않다면 소형 모델로도 충분할 수 있습니다. 지연 시간이 중요한 애플리케이션의 경우, 소형 모델이 더 빠른 응답 시간을 제공합니다. 항상 일반적인 요청 크기와 복잡성을 평가하십시오. 사소한 작업에 대형 모델을 사용하면 불필요한 비용이 발생합니다. OrcaRouter의 가격 페이지에서 모든 사용 가능한 모델을 비교할 수 있습니다.
네, Qwen3.7 Max는 OpenAI 호환 API를 통해 스트리밍 응답을 지원합니다. `stream` 매개변수를 `true`로 설정하면 토큰을 점진적으로 수신할 수 있어 긴 생성 작업에서 사용자 경험이 향상됩니다. 또한 이 모델은 Chat Completions 엔드포인트와 잘 작동하며, 표준 형식(system, user, assistant 역할)의 메시지를 수용합니다. 컨텍스트 창 한도 내에서 다중 턴 대화가 지원됩니다. 모델이 텍스트 전용이므로 모든 메시지에는 텍스트 콘텐츠가 포함되어야 합니다. 큰 컨텍스트 창은 매우 긴 대화 기록을 허용하므로, 확장된 대화형 세션에 적합합니다. 출력이 수천 토큰을 초과할 경우 시간 초과를 방지하기 위해 스트리밍을 권장합니다.
이 특정 체크포인트(2026-05-20)에 대한 구체적인 벤치마크 점수는 이 카탈로그 항목에 제공되지 않았습니다. Qwen 시리즈는 역사적으로 추론, 코딩, 언어 이해 벤치마크에서 경쟁력 있는 성능을 보여주었습니다. 모델을 직접 사용자의 대표적인 작업에서 평가하여 성능을 확인하는 것을 권장합니다. OrcaRouter는 토큰 사용량을 초과하는 요금 없이 프롬프트로 모델을 테스트할 수 있는 플레이그라운드를 제공합니다. 모델의 큰 컨텍스트 윈도우는 장거리 의존성이 필요한 작업에서 성능을 향상시킬 수 있지만, 발표된 수치가 없으므로 사용자는 자체 검증을 수행해야 합니다. MMLU, HumanEval, 또는 GSM8K와 같은 벤치마크가 일반적으로 비교에 사용되지만 여기서는 인용되지 않았습니다.
지연 시간은 입력 및 출력 토큰의 총 수와 요청 시점의 서버 부하에 따라 달라집니다. Qwen3.7 Max는 컨텍스트에서 최대 1,000,000개의 토큰을 처리하므로, 매우 큰 입력이 포함된 요청은 어텐션 계산으로 인해 처리 시간이 더 오래 걸릴 수 있습니다. 중간 길이의 입력(예: 10,000개 토큰)에 대한 일반적인 첫 토큰까지의 시간은 수십 초 정도이지만, 정확한 수치는 공개되지 않았습니다. 스트리밍은 토큰이 생성되는 대로 반환하여 체감 지연 시간을 줄일 수 있습니다. 최적의 성능을 위해 가능한 한 입력 프롬프트를 간결하게 유지하세요. OrcaRouter의 인프라는 오버헤드를 최소화하도록 최적화되어 있습니다. 프로덕션 사용 사례에 대해 지연 시간 보장이 필요한 경우 지원팀에 문의하세요.
주요 강점은 1,000,000 토큰 컨텍스트 창으로, 단일 요청으로 매우 긴 문서를 처리할 수 있다는 점입니다. 64,000 토큰 출력 제한도 현재 사용 가능한 것 중 가장 높은 수준에 속합니다. 이 모델은 알리바바의 Qwen 아키텍처를 기반으로 구축되었으며, 추론, 코딩 및 일반 지식 작업에서 강력한 성능을 입증했습니다. OrcaRouter를 통한 제로 마크업 가격 책정은 추가 수수료 없이 제공업체의 요금만 지불하면 된다는 것을 의미합니다. 책 수준의 분석이나 대규모 코드 생성처럼 극도로 긴 시퀀스에서 일관성을 유지해야 하는 워크플로우의 경우, 이 모델은 선도적인 옵션입니다. 텍스트 전용에 초점을 맞춰 비슷한 컨텍스트 크기의 멀티모달 모델보다 비용을 낮추는 데 도움이 됩니다.
이 모델은 텍스트 전용으로, 이미지, 오디오, 비디오를 처리할 수 없습니다. 가격은 해당 클래스에서 경쟁력이 있지만 더 작은 모델보다 높습니다: 입력 100만 토큰당 $1.25, 출력 100만 토큰당 $3.75입니다. 짧은 컨텍스트의 작업에서는 더 저렴한 모델이 비용 효율적입니다. 멀티모달 기능이 없으므로 시각 또는 음성이 필요한 애플리케이션은 다른 모델을 사용해야 합니다. 벤치마크 점수가 여기에 제공되지 않으므로 타사 순위에 의존할 수 없으며, 직접 모델을 테스트해야 합니다. 이 모델은 2026년 5월의 체크포인트로, 매우 최근 사건에 대한 지식은 최신이 아닐 수 있습니다. 마지막으로, 큰 컨텍스트 창은 특히 입력이 100만 제한에 가까울 경우 지연 시간과 계산 비용을 증가시킬 수 있습니다.
요금 체계는 간단합니다: 입력 토큰 1,000,000개당 $1.25, 출력 토큰 1,000,000개당 $3.75입니다. 이 요율은 제공업체 자체 가격이며, OrcaRouter는 마크업을 전혀 추가하지 않습니다. 월 구독료나 최소 사용량 약정은 없습니다. 모델의 토크나이저가 측정한 실제 토큰 사용량에 따라 요금이 청구됩니다. 입력 토큰에는 시스템 메시지, 사용자 메시지 및 모든 대화 기록이 포함됩니다. 출력 토큰은 생성된 텍스트만 포함합니다. 큰 컨텍스트 창 덕분에 단일 요청이라도 상당한 토큰을 소비할 수 있습니다. 예를 들어, 입력 토큰 500,000개와 출력 토큰 10,000개를 사용하는 요청의 비용은 (500k * $1.25 + 10k * $3.75)/1M = $0.625 + $0.0375 = $0.6625입니다.
주요 트레이드오프는 비용 대비 성능입니다. Qwen3.7 Max는 최고 수준의 컨텍스트 및 출력 길이를 제공하지만, 윈도우가 더 짧은 소형 모델보다 비쌉니다. 일반적인 요청이 100,000 컨텍스트 토큰 미만이고 10,000 출력 토큰 미만을 사용한다면, 가능한 경우 Qwen3.5-14B 또는 Qwen3-72B와 같은 모델을 사용하는 것이 더 저렴할 수 있습니다. 그러나 긴 문서를 분할하지 않아야 한다면, 전체 문서를 한 번에 처리하는 비용은 향상된 정확성과 단순성으로 정당화될 수 있습니다. 제로 마크업 가격 정책은 API 레이어에 대해 추가 비용을 지불하지 않는다는 의미이며, 제공업체의 요금만 지불하면 됩니다. 캐싱 세부 정보는 제공되지 않습니다. 반복되는 프롬프트에 대한 비용을 절감할 수 있는 최신 캐싱 옵션은 OrcaRouter 지원팀에 문의하세요.
비용을 추정하려면 요청당 평균 입력 토큰 및 출력 토큰을 계산하십시오. 공식을 사용하십시오: cost = (input_tokens * 1.25 + output_tokens * 3.75) / 1,000,000. 예를 들어, 입력 토큰 200,000개와 출력 토큰 5,000개가 있는 요청의 비용은 (200k * 1.25 + 5k * 3.75)/1M = $0.25 + $0.01875 = $0.26875입니다. 일괄 처리의 경우 요청 수를 곱하십시오. OrcaRouter의 사용량 대시보드는 실시간 토큰 수와 비용 분석을 제공합니다. 마크업이 없기 때문에 표시되는 비용은 공급자의 비용입니다. API 키 설정에서 예산 한도를 설정하여 예상치 못한 요금을 방지할 수 있습니다. 대량 프로덕션 사용의 경우 OrcaRouter를 통하지 않고 공급자와 직접 볼륨 할인을 협상하는 것을 고려하십시오.
아니요. OrcaRouter는 플랫폼 수수료, 마크업, 월 사용료, 최소 약정이 없습니다. 사용한 토큰에 대해서만 제공업체가 공시한 요율로 비용을 지불하면 됩니다. 실패한 요청이나 시간 초과에 대한 요금은 없습니다(단, 시간 초과 전에 소비된 토큰은 청구될 수 있습니다). 인증은 API 키를 통해 이루어지며, 키 생성은 무료입니다. OrcaRouter 계정에 자금을 추가하면 즉시 Qwen3.7 Max를 사용할 수 있습니다. 기본 URL과 모델 ID는 안정적이며 숨겨진 비용은 없습니다. 기업 고객을 위해 맞춤 계약도 제공되지만 필수는 아닙니다. 요금은 변경될 수 있으므로 항상 OrcaRouter 웹사이트의 최신 가격 페이지를 확인하시기 바랍니다. 카탈로그는 신속하게 업데이트됩니다.
OpenAI 호환 API를 사용하세요. 기본 URL은 https://api.orcarouter.ai/v1, 모델 ID는 "qwen/qwen3.7-max-2026-05-20"입니다. 인증은 OrcaRouter 대시보드에서 제공된 API 키를 사용합니다. Python 예시: ```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) ``` max_tokens 매개변수를 원하는 출력 길이(최대 64,000)로 설정해야 합니다.
OrcaRouter API는 표준 OpenAI 채팅 완성 파라미터를 지원합니다: `model`, `messages`, `max_tokens`, `temperature`, `top_p`, `n`, `stop`, `stream`, `presence_penalty`, `frequency_penalty`, `logit_bias`, `user`. `temperature`는 무작위성을 제어합니다 (0–2, 기본값 1). `top_p`는 핵 샘플링입니다. `stop`은 생성을 중단시키는 시퀀스를 정의합니다. `stream`은 토큰 단위 출력을 활성화합니다. `max_tokens`는 최대 64,000까지 설정할 수 있습니다. 프롬프트와 생성된 토큰의 총합은 1,000,000 컨텍스트 윈도우를 초과해서는 안 됩니다. 총합이 이를 초과할 경우, API는 오류를 반환합니다. 메시지 기록을 다듬거나 더 짧은 프롬프트를 사용하여 토큰 사용량을 조정할 수 있습니다.
마이그레이션은 OrcaRouter가 OpenAI 호환 API를 사용하기 때문에 간단합니다. 기존 코드의 기본 URL을 이전 엔드포인트에서 https://api.orcarouter.ai/v1로 변경하세요. 모델 ID를 "qwen/qwen3.7-max-2026-05-20"으로 업데이트하세요. API 키를 OrcaRouter에서 발급받은 키로 교체하세요. 요청 형식은 변경할 필요가 없으며, 동일한 메시지 구조, 매개변수 및 스트리밍 로직이 작동합니다. 이전에 동일한 Qwen3.7 Max 체크포인트에 대해 다른 모델 ID를 사용한 경우 그에 맞게 조정하세요. OrcaRouter는 코드 변경 없이 요청을 리디렉션하는 프록시 모드도 제공하므로 자세한 내용은 지원팀에 문의하세요. 프로덕션 트래픽을 전환하기 전에 몇 번의 호출로 동작을 확인하세요.
인증은 HTTP Authorization 헤더에 전달된 API 키를 사용하여 수행됩니다: `Authorization: Bearer YOUR_API_KEY`. 계정을 만든 후 OrcaRouter 대시보드에서 API 키를 얻을 수 있습니다. 키는 비밀로 유지되어야 하며 클라이언트 측 코드에 노출되어서는 안 됩니다. OrcaRouter는 키별 속도 제한 및 사용량 추적을 지원합니다. 더 높은 동시성이 필요한 경우 제한이 증가된 키를 요청하세요. 추가 인증 단계는 없으며 키만으로 액세스가 허용됩니다. 보안을 위해 정기적으로 키를 교체하고 환경 변수를 사용하여 저장하세요. 키는 특정 모델에 연결되지 않습니다. 동일한 키를 사용하여 OrcaRouter에서 사용 가능한 모든 모델에 액세스할 수 있습니다.
Qwen3.7 Max는 Qwen3.7 제품군 중 가장 큰 모델로, 가장 긴 컨텍스트 윈도우(1M 토큰)와 가장 높은 출력 한도(64k)를 제공합니다. 표준 Qwen3.7 모델은 일반적으로 더 작은 컨텍스트 윈도우(예: 128k 또는 32k)와 더 낮은 출력 상한(보통 8k 또는 16k)을 갖습니다. Max 변형은 극한 규모의 작업에 최적화되어 있습니다. 가격은 더 작은 Qwen 모델보다 높습니다. 예를 들어 Qwen3.7-72B는 토큰당 비용이 더 낮을 수 있습니다. 추론 및 코딩 성능은 더 큰 규모 덕분에 비슷하거나 약간 더 좋을 것으로 예상되지만, 구체적인 비교는 제공되지 않습니다. 대부분의 워크로드에서는 더 작은 모델이 더 나은 비용 효율성을 제공합니다. Qwen3.7 Max는 방대한 컨텍스트와 출력이 진정으로 필요한 작업을 위해 아껴 두는 것이 가장 좋습니다.
Qwen3.7 Max는 GPT-4 Turbo(128k) 및 Claude 3.5(200k)보다 큰 컨텍스트 윈도우(1M 토큰)를 제공합니다. 출력 한도인 64k 토큰 또한 이러한 모델들(일반적으로 4k-8k)을 초과합니다. 하지만 GPT-4와 Claude는 멀티모달 입력(이미지, 문서)을 지원하는 반면, Qwen3.7 Max는 텍스트 전용입니다. 가격: Qwen3.7 Max는 100만 토큰당 $1.25/$3.75로 일반적으로 GPT-4 Turbo($10/$30)보다 저렴하며, Claude 3.5 Haiku($0.25/$1.25)와 경쟁력이 있지만 출력 토큰당 비용은 더 높습니다. 선택은 멀티모달 기능이 필요한지, 아니면 극한의 컨텍스트 길이가 필요한지에 따라 달라집니다. 순수 텍스트 장문 문서 작업의 경우, 해당 모델들을 청킹해야 하는 필요성을 고려하면 Qwen3.7 Max가 GPT-4나 Claude보다 더 적합하고 비용 효율적일 수 있습니다.
Qwen3.7 Max는 단일 처리에서 200,000개 이상의 토큰을 포함하는 컨텍스트를 처리해야 하거나 10,000개 이상의 토큰으로 구성된 출력을 생성해야 할 때 선택하세요. 문서를 청킹하는 복잡성을 피하려는 경우에도 좋은 선택입니다. 더 작은 컨텍스트 요구 사항이 있는 작업의 경우 OrcaRouter의 다른 모델(Qwen3.5-7B, Qwen3-72B, Llama 3.1-405B 등)이 더 낮은 지연 시간과 비용을 제공합니다. OrcaRouter의 제로 마크업 가격 책정은 플랫폼 추가 요금에 대한 걱정 없이 여러 모델을 실험할 수 있음을 의미합니다. 멀티모달 기능이 필요하면 Qwen-VL 또는 GPT-4V 모델을 고려하세요. 항상 특정 사용 사례를 벤치마킹하여 최상의 비용-성능 균형을 찾으세요.
Qwen3.7 Max는 API를 통해 접근하는 독점 모델입니다. Qwen2.5-72B나 Llama 3.1 같은 오픈소스 모델은 자체 호스팅이 가능하며, 대량 사용 시 토큰당 비용을 줄일 수 있습니다. 그러나 자체 호스팅에는 GPU 하드웨어, 유지보수, 확장 전문 지식이 필요합니다. Qwen3.7 Max의 100만 토큰 컨텍스트 창은 대부분의 오픈소스 모델(보통 128k 이하)보다 크며, 64k 출력 또한 많은 오픈 모델이 지원하는 수준을 넘습니다. API 모델은 또한 관리형 인프라, 자동 업데이트, 초기 투자 불필요 등의 이점이 있습니다. ML Ops 경험이 풍부하지 않은 팀에게는 Qwen3.7 Max를 통한 API 방식이 최첨단 기능에 즉시 접근할 수 있는 방법을 제공합니다. 대량의 예측 가능한 워크로드의 경우, 더 작은 모델을 자체 호스팅하는 것이 더 저렴할 수 있지만, 큰 컨텍스트의 이점을 잃게 됩니다.
OpenAI 호환 — 쓰던 SDK 그대로
https://api.orcarouter.ai/v1https://api.orcarouter.aifrom openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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)| 입력 / 1M tokens | $1.25 |
| 출력 / 1M tokens | $3.75 |
| 캐시 읽기 / 1M | $0.250 |
| 캐시 쓰기 / 1M | $1.563 |
| 통화 | USD |
정가 기준 추정치
추정치일 뿐입니다 — 실제 토큰 수는 제공자의 토크나이저에 따라 달라집니다.
@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