Qwen3.5 Flash — multimodale chat (tekst/afbeelding/video) geoptimaliseerd voor kosten, 1M context.
Qwen3.5 Flash is een multimodaal taalmodel uit de Qwen-familie, ontworpen voor snelle inferentie en lage kosten. Het accepteert tekst-, afbeeldings- en video-invoer en genereert tekstreacties. Het…
Qwen3.5 Flash accepteert tekst, afbeeldingen (inclusief meerdere afbeeldingen per aanvraag) en video-invoer. Voor video kan het model frames of volledige videobestanden verwerken tot aan de contextlimiet. Het verwerkt deze modaliteiten samen in één API-aanroep, waardoor taken mogelijk zijn zoals het beschrijven van een videoscène, het beantwoorden van vragen over een afbeelding, of het combineren van tekstinstructies met visuele inhoud. De exacte ondersteunde videolengte hangt af van frameextractie en tokenbudgettering binnen het 1M contextvenster.
Het model blinkt uit in taken die een grote context en multimodale input vereisen. Voorbeelden zijn het samenvatten van lange videotranscripties, het extraheren van gestructureerde gegevens uit gescande documenten met afbeeldingen, en het bouwen van conversationele agents die verwijzen naar visuele context. Het is ook effectief voor high-throughput batchverwerking, waar de lage kosten per token (vooral input) het economisch maken voor miljoenen queries. Voor eenvoudige tekst-only taken kan een goedkoper tekst-only model nog kostenefficiënter zijn.
Voor taken die puur tekstueel zijn en geen multimodale mogelijkheden vereisen, kan een kleiner of alleen-tekst model met lagere prijzen kosteneffectiever zijn. De kracht van Qwen3.5 Flash ligt in zijn multimodale en lange-context mogelijkheden; als uw applicatie alleen korte tekstcompletions nodig heeft, kunnen modellen zoals text-davinci of kleinere Qwen-varianten geld besparen. Evenzo, als u niet de volledige 1M context nodig heeft, kan een model met een kleiner venster de latentie en kosten verminderen.
De aanduiding 'Flash' geeft aan dat dit model enige benchmarknauwkeurigheid inruilt voor snellere inferentie en lagere rekenkosten. Vergeleken met de grotere modellen van Qwen (bijv. Qwen3.5-72B) gebruikt het een efficiëntere architectuur met minder parameters. Benchmarkresultaten worden gepubliceerd door Qwen, maar niet vermeld in deze catalogusvermelding. In de praktijk presteert het concurrerend bij multimodale begripstaken, terwijl het een lagere latentie per verzoek handhaaft, waardoor het geschikt is voor realtime toepassingen.
Latentie hangt af van invoergrootte, uitvoerlengte en serverbelasting. Omdat Qwen3.5 Flash is ontworpen voor snelheid, levert het over het algemeen sneller antwoorden dan grotere modellen zoals Qwen3.5-72B voor gelijkwaardige tokenaantallen. De exacte tokens per seconde cijfers worden niet verstrekt in de catalogus. Gebruikers kunnen de prestaties testen via het eindpunt van OrcaRouter om de real-world latentie voor hun specifieke gebruikssituatie te meten. Het 1M contextvenster kan verwerkingsoverhead introduceren voor zeer lange invoeren.
Sterke punten zijn multimodale invoer, een zeer grote context, 65K uitvoertokens en lage kosten per token. Het model verwerkt lange documenten en video's goed. Beperkingen: het is niet het meest nauwkeurig bij complexe redeneer- of wiskundetaken vergeleken met grotere geavanceerde modellen. Het kan ook moeite hebben met genuanceerde meerstapsinstructies. Voor taken waar de modernste uitvoerkwaliteit cruciaal is, overweeg dan een groter Qwen- of GPT-4o-klasse model. De 'Flash'-architectuur geeft prioriteit aan doorvoer en kosten boven pieknauwkeurigheid.
Prijzen zijn $0,10 per 1 miljoen input-tokens (tekst-, afbeeldings- of videotokens) en $0,40 per 1 miljoen output-tokens. Deze tarieven worden in rekening gebracht tegen het tarief van de provider zonder opslag door OrcaRouter. Er zijn geen extra kosten voor de API-gateway. Deze prijzen worden direct doorgegeven, wat betekent dat de eindgebruiker hetzelfde betaalt als bij het aanroepen van de eigen API van de provider, zonder enige toeslag van OrcaRouter. Het tellen van tokens volgt de standaard tokenisatie voor elke modaliteit.
De inputtokenprijs ($0.10/1M) is zeer concurrerend onder multimodale modellen. Zo rekenen veel grote multimodale modellen bijvoorbeeld $2-10 per miljoen inputtokens. Ook de outputprijs ($0.40/1M) is laag. Omdat het model echter een contextvenster van 1M heeft, kan het verwerken van zeer lange inputs leiden tot hoge totale kosten, ondanks het lage tarief per token. Gebruikers moeten de contextlengte afwegen tegen het aantal verzoeken. Voor korte inputs kunnen kleinere modellen een nog lagere absolute kostprijs bieden.
Het catalogusitem specificeert niet of caching beschikbaar is voor Qwen3.5 Flash op OrcaRouter. Gebruikers dienen de documentatie van OrcaRouter te raadplegen voor details over prompt caching of response caching-functies. Als caching niet wordt ondersteund, zullen herhaalde identieke invoeren elke keer de volledige tokenkosten met zich meebrengen. Overweeg voor batchverwerking om invoeren te dedupliceren of een lokale cache te gebruiken om API-aanroepen te verminderen. De prijzen blijven op de tarieven van de aanbieder, zonder opslag, ongeacht de caching-status.
Gebruik het OpenAI-compatibele eindpunt op https://api.orcarouter.ai/v1. Stel de modelparameter in op "qwen/qwen3.5-flash" in uw verzoek. Geef een API-sleutel van OrcaRouter. Het verzoekformaat komt overeen met de chatcompletions-API van OpenAI, met ondersteuning voor rollen (system, user, assistant) en multimodale inhoud met behulp van de "content"-array met "type": "image_url" of "type": "text". Voor video moet u mogelijk frames extraheren en deze als afbeeldingen doorgeven. Raadpleeg de OrcaRouter-documentatie voor exacte richtlijnen voor videoverwerking.
Standaard OpenAI-compatibele parameters: temperature, top_p, max_tokens (tot 65536), stop sequences, presence_penalty, frequency_penalty en seed. De max_tokens-parameter is beperkt tot 65536 om overeen te komen met de maximale uitvoer van het model. Het model ondersteunt streaming via stream: true. U kunt ook gebruikers-ID's instellen voor tracking. Voor multimodale verzoeken voegt u de afbeeldings- of video-inhoud toe in het gebruikersbericht. Het model accepteert tot het contextvenster van 1.048.576 tokens in totaal over alle beurten.
Als u al de Python SDK van OpenAI gebruikt, wijzig de base_url naar https://api.orcarouter.ai/v1 en werk de modelnaam bij naar "qwen/qwen3.5-flash". Authenticatie gebruikt een OrcaRouter API-sleutel in plaats van een OpenAI-sleutel. De request- en responsstructuren zijn identiek. Voor migratie van andere providers gebruikt u het chat-completions-formaat. Zorg ervoor dat uw systeemprompts en multimodale inhoud zijn opgemaakt volgens de OpenAI-conventies. Er zijn geen codewijzigingen nodig behalve het endpoint en de modelnaam.
Ja, de OrcaRouter API ondersteunt systeemberichten, gebruikersberichten en assistentberichten in een gesprek met meerdere beurten. De volledige gespreksgeschiedenis telt mee voor het tokencontextvenster van 1,048,576 tokens. Het model verwerkt multimodale inhoud in gebruikersberichten. Voor video kun je meerdere frames als afbeeldingen in één enkel gebruikersbericht sturen. Het model behoudt context over beurten heen, zodat je uitgebreide interacties met lange geschiedenissen kunt hebben, mits het totale aantal tokens onder de limiet blijft.
Qwen3.5 Flash is een kleiner, sneller en goedkoper alternatief voor grotere Qwen-modellen zoals Qwen3.5-72B of Qwen3.5-32B. Het offert enige benchmarknauwkeurigheid op voor lagere latentie en kosten. Het deelt dezelfde multimodale invoerondersteuning en grote contextvenster (1M) als zijn grotere broers. Voor taken die geavanceerd redeneren vereisen, hebben de grotere modellen de voorkeur. Voor toepassingen met hoge volumes of real-time toepassingen waar snelheid en kosten meer tellen, is Flash de betere keuze.
GPT-4o biedt een hogere nauwkeurigheid bij veel redeneer- en multimodale benchmarks, maar tegen een aanzienlijk hogere prijs (doorgaans $2,50 per miljoen invoertokens voor GPT-4o en $0,15 voor GPT-4o mini). Qwen3.5 Flash is goedkoper ($0,10 invoer) en heeft een grotere contextvenster (1M vs 128K voor GPT-4o). De uitvoertokenlimiet (65K) overtreft ook die van GPT-4o mini (16K). Voor kostengevoelige toepassingen met zeer lange invoer kan Qwen3.5 Flash economischer zijn, terwijl het nog steeds goed multimodaal begrip biedt.
Claude 3 Haiku en Gemini 1.5 Flash zijn vergelijkbare 'flash'-modellen. Claude 3 Haiku is alleen tekst en geprijsd op $0,25 per miljoen invoertokens. Gemini 1.5 Flash ondersteunt multimodale invoer en heeft een 1M contextvenster, geprijsd op $0,075 per miljoen invoertokens. Qwen3.5 Flash's multimodale ondersteuning en 1M context plaatsen het in een vergelijkbare categorie, met uitvoerprijzen ($0,40/1M) hoger dan Gemini Flash ($0,30/1M) maar lager dan Haiku ($1,25/1M). Benchmarkprestaties variëren per taak.
OrcaRouter host open-source-modellen zoals Llama 3.1 8B en Mistral 7B. Qwen3.5 Flash is een propriëtair model, maar het concurreert op kosten en mogelijkheden. Open-source-modellen hebben vaak lagere of geen kosten per token (u betaalt alleen voor rekenkracht), maar ze vereisen mogelijk meer technische inspanning om in te stellen. Qwen3.5 Flash biedt een beheerde API zonder opslag, een contextvenster van 1M en multimodale ondersteuning die de meeste open-source-modellen missen. Het is een goed middenweg tussen open-source flexibiliteit en propriëtaire kwaliteit.
OpenAI-compatibel — behoud je huidige SDK
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| Invoer / 1M tokens | $0.100 |
| Uitvoer / 1M tokens | $0.400 |
| Valuta | USD |
Schatting op basis van catalogusprijs
Alleen een schatting — het werkelijke aantal tokens hangt af van de tokenizer van de aanbieder.
Waar ontwikkelaars het deze week over hebben
GET /api/public/models/qwen/qwen3.5-flashOpenen @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