Qwen3.5 Plus — multimodale chat (tekst/afbeelding/video), 1M context, sterke codeer- en agentmogelijkheden.
Qwen3.5-Plus is een groot taalmodel (LLM) uit de Qwen-serie, ontwikkeld door het Qwen-team van Alibaba Cloud. Het ondersteunt een contextvenster van 1.048.576 tokens en een maximale output van 65.536…
Op basis van het ontwerp kan Qwen3.5-Plus een breed scala aan taal- en multimodale taken uitvoeren. Teksttaken omvatten samenvatting, vraagbeantwoording, vertaling, codegeneratie en redenering over lange documenten. Met invoer van afbeeldingen en video kan het visuele inhoud beschrijven, vragen over afbeeldingen beantwoorden of videomateriaal analyseren. De grote context maakt het bijzonder effectief voor taken die het scannen van grote hoeveelheden tekst vereisen, zoals juridisch onderzoek, wetenschappelijke literatuurstudie of meerroundige dialogen. Het model is ook in staat complexe instructies in diverse domeinen op te volgen.
Als uw gebruiksscenario alleen korte tekstprompts (bijv. enkele honderden tokens) omvat en geen multimodale input vereist, kan een kleiner model zoals Qwen2.5-7B of een vergelijkbaar compact LLM kosteneffectiever zijn. De 1M context en het grote aantal parameters van Qwen3.5-Plus leiden tot hogere prijzen per token en tragere inferentie vergeleken met kleinere alternatieven. Ook als u de maximale uitvoerlengte van 65k tokens niet nodig hebt, kan een goedkoper model met kortere uitvoerlimieten volstaan. Evalueer de minimale contextlengte en modaliteitsvereisten van uw taak voordat u dit model selecteert.
Ja, het model accepteert afbeeldingen en video als invoermodaliteiten. Hierdoor kan het visuele scènes begrijpen, tekst in afbeeldingen lezen of video's analyseren. De exacte methode voor het doorgeven van video (bijvoorbeeld als een stroom van frames, een enkel keyframe of een gecomprimeerd videobestand) wordt niet gespecificeerd in de verstrekte feiten. Gebruikers dienen de API-documentatie van OrcaRouter te raadplegen voor het vereiste invoerformaat. Net als bij veel multimodale LLMs kan het verwerken van video een aanzienlijk aantal tokens per frame verbruiken, dus zorgvuldig beheer van het contextvenster is noodzakelijk om afkapping te voorkomen.
De verstrekte feiten bevatten geen informatie over het gebruik van tools of functie-aanroepen. Doorgaans ondersteunen veel Qwen-modellen dergelijke functionaliteiten via de OpenAI-compatibele API, maar dit kan op basis van de gegeven gegevens niet worden bevestigd voor Qwen3.5-Plus. Ontwikkelaars moeten het model testen met tool-aanroepschema's om de compatibiliteit te bepalen. Als het gebruik van tools essentieel is, overweeg dan een model te gebruiken waarbij die mogelijkheid expliciet is gedocumenteerd. De API van OrcaRouter ondersteunt de standaard OpenAI-parameters, dus u kunt proberen function_call of tools in uw verzoek te gebruiken.
Er worden geen benchmark scores verstrekt in de gegeven feiten voor Qwen3.5-Plus. Zonder specifieke prestatienummers (bijv. MMLU, HumanEval of multimodale benchmarks) is het niet mogelijk om objectief de nauwkeurigheid of redeneervermogen te vergelijken met andere modellen. Gebruikers moeten hun eigen evaluaties uitvoeren op representatieve taken om de prestaties te beoordelen. Gebaseerd op de Qwen-lijn hebben eerdere modellen concurrerende resultaten laten zien; de scores van deze specifieke versie zijn echter niet openbaar gemaakt in de beschikbare gegevens. Raadpleeg de officiële Qwen-releases van Alibaba Cloud voor mogelijke benchmarkresultaten.
Latentie en doorvoer worden niet gespecificeerd in de verstrekte feiten. Over het algemeen zijn grotere modellen met een contextvenster van 1M zwaarder om te berekenen, vooral als de volledige context wordt gebruikt. De generatiesnelheid hangt af van de uitvoerlengte, het aantal visuele tokens en de onderliggende infrastructuur. Bij gebruik van OrcaRouter kunt u een lagere latentie ervaren met kleinere batchgroottes en door de context te beperken tot alleen wat nodig is. Streaming (chat.completions met stream=true) kan ook de waargenomen latentie verminderen, omdat tokens stapsgewijs worden geretourneerd.
De primaire kracht van Qwen3.5-Plus is de grote contextvenster van 1.048.576 tokens, waardoor het zeer lange documenten en gesprekken kan verwerken zonder informatieverlies. De multimodale ondersteuning (tekst, afbeelding, video) verbreedt het scala aan invoer dat het kan verwerken. De maximale uitvoer van 65.536 tokens is ook genereus, waardoor het genereren van lange samenvattingen, rapporten of code mogelijk is. Deze functies maken het een goede kandidaat voor taken die zowel zware context als visueel begrip vereisen in één modelaanroep.
Zonder specifieke benchmarkgegevens is de exacte prestatie ten opzichte van andere LLMs onbekend. Grote contextvensters kunnen leiden tot verhoogde rekenkosten en latentie. Het model kan ook problemen ondervinden met zeer lange contexten als gevolg van het "lost-in-the-middle"-fenomeen dat bij veel LLMs voorkomt. Daarnaast vermelden de verstrekte gegevens niet of het model andere talen dan Engels ondersteunt; de meertalige capaciteit is onzeker. Ten slotte wordt er geen prijsinformatie gegeven, dus gebruikers moeten rekening houden met de kosten van het verwerken van veel tokens.
Specifieke prijzen per token of per verzoek voor Qwen3.5-Plus zijn niet opgenomen in de verstrekte feiten. Doorgaans rekenen LLM-aanbieders op basis van het aantal invoer- en uitvoertokens en brengen ze soms een toeslag in rekening voor beeld- of videoverwerking. Om de actuele tarieven te achterhalen, raadpleeg je de prijspagina van OrcaRouter of neem je contact op met hun verkoopteam. De prijs voor dit model zal waarschijnlijk hoger zijn dan voor kleinere Qwen-varianten vanwege de grotere context en multimodale capaciteit. Controleer altijd de kosten voordat je integreert.
Bij gebruik van een contextvenster van 1M kunnen de kosten snel oplopen als u het hele venster vult met tokens. Voor taken die met een kortere context kunnen worden uitgevoerd (bijv. 32k tokens), betaalt u mogelijk te veel door dit model te gebruiken. Evenzo verbruikt het verwerken van veel afbeeldingen of een lange video veel invoertokens. De maximale uitvoer van 65.536 tokens betekent ook dat generatie duur kan zijn als u lange antwoorden produceert. Overweeg een kleiner model te gebruiken voor eenvoudige taken en reserveer Qwen3.5-Plus voor scenario's die echt de grote context en multimodale invoer nodig hebben.
De verstrekte feiten vermelden geen caching of kortingen voor herhaalde tokens op Qwen3.5-Plus. Sommige API-providers bieden prompt caching die de kosten voor identieke prefix-tokens over meerdere aanroepen verlaagt. OrcaRouter ondersteunt deze functie mogelijk wel of niet. Om dit te weten te komen, raadpleeg de OrcaRouter-documentatie of neem contact op met de ondersteuning. Als caching beschikbaar is, kan dit de kosten aanzienlijk verlagen voor gebruikssituaties zoals meerkeerige gesprekken met een gemeenschappelijke systeemprompt of herhaalde context.
Qwen3.5-Plus wordt benaderd via de OpenAI-compatibele API van OrcaRouter. Stel de basis-URL in op https://api.orcarouter.ai/v1. Gebruik de model-ID "qwen/qwen3.5-plus". Authenticatie gebeurt doorgaans via een API-sleutel in de Authorization-header (bijv. "Bearer YOUR_API_KEY"). Voor een chat completion-verzoek stuur je een POST naar /chat/completions met een JSON-body met het "model"-veld ingesteld op de model-ID, en een "messages"-array volgens het formaat van OpenAI. Voorbeeld: {"model": "qwen/qwen3.5-plus", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]}.
OrcaRouter ondersteunt standaard OpenAI-parameters, waaronder "messages", "max_tokens", "temperature", "top_p", "frequency_penalty", "presence_penalty", "stop" en "stream". Omdat het model afbeeldingen en video ondersteunt, kunt u ook multimodale inhoud doorgeven in het "content" veld als een array van objecten met "type":"text" en "type":"image_url" (of vergelijkbaar). Het exacte schema voor video is niet gedefinieerd in de verstrekte gegevens. Raadpleeg de API-documentatie van OrcaRouter voor de volledige parameterlijst. Merk op dat "max_tokens" niet de maximale uitvoer van het model van 65,536 tokens mag overschrijden.
Om over te schakelen van een ander model naar Qwen3.5-Plus, werk het 'model'-veld in uw API-verzoek bij van uw eerdere model-ID (bijv. 'gpt-4' of 'qwen2.5-72b') naar 'qwen/qwen3.5-plus'. Zorg ervoor dat uw code de grotere context en multimodale invoer aankan als u die functies wilt gebruiken. Als u een model gebruikte dat tool-aanroepen of parallelle functieaanroepen ondersteunde, test die functies dan met Qwen3.5-Plus om compatibiliteit te garanderen. Pas ook uw tokenlimieten aan als uw vorige model een kleinere maximale uitvoer had (stel max_tokens dienovereenkomstig in).
Ja, streaming wordt ondersteund via de standaard OpenAI API-parameter: stel "stream": true in in uw verzoek. Dit retourneert tokens zodra ze worden gegenereerd, wat de waargenomen latentie vermindert. De reactie is een stroom van Server-Sent Events (SSE). Elk evenement bevat een delta van het volgende deel van het bericht. Dit werkt identiek aan de streamingmodus van OpenAI. Voor multimodale invoer kan het eerste blok een lichte vertraging hebben terwijl het model afbeeldingen of video verwerkt. OrcaRouter's API volgt hetzelfde streamingformaat als OpenAI, zodat bestaande streamingcode kan worden hergebruikt met het nieuwe model-ID.
Qwen3.5-Plus is een nieuwere iteratie in de Qwen-serie. De verstrekte feiten bevatten geen specifieke prestatieverbeteringen ten opzichte van Qwen2.5, maar nieuwere versies voegen doorgaans ondersteuning voor langere context en verfijnde training toe. Qwen2.5-modellen hebben over het algemeen contextvensters tot 128k tokens, terwijl Qwen3.5-Plus 1M biedt. Ook vermeldt Qwen3.5-Plus expliciet video als invoermodaliteit, wat mogelijk niet beschikbaar is in oudere Qwen2.5-varianten. Als u geen behoefte heeft aan de grotere context of video-invoer, kan een Qwen2.5-model kostenefficiënter en sneller zijn.
Modellen zoals Gemini 1.5 Pro (1M tokens), Claude 3.5 Sonnet (200k) en GPT-4 Turbo (128k) bieden ook lange contexten. Qwen3.5-Plus evenaart de 1M token-context van Gemini 1.5 Pro en overtreft de meeste andere modellen. De toevoeging van video-invoer is ook relatief zeldzaam onder LLM's. Zonder benchmarkgegevens is het echter lastig om nauwkeurigheid, redeneervermogen of codeerprestaties te vergelijken. Prijzen en latentie verschillen ook per aanbieder. Gebruikers moeten evalueren op basis van hun specifieke taken. OrcaRouter biedt toegang tot meerdere modellen, waardoor het eenvoudig is om te wisselen en te vergelijken.
U zou dit model kiezen als uw gebruikssituatie zowel een zeer lange context (boven 256k tokens) als multimodale invoer (tekst, afbeelding, video) in één model vereist. Bijvoorbeeld het analyseren van uren aan video met bijbehorende transcripties, of het lezen van een heel boek met ingebedde diagrammen. Als uw taak puur tekst is met een korte context, is een goedkoper en sneller alternatief (bijv. Qwen2.5-7B of GPT-4o-mini) geschikter. Ook, als u meer dan 16k tokens moet uitvoeren, kan de maximale uitvoer van 65k van Qwen3.5-Plus voordelig zijn.
De verstrekte feiten bevatten geen details over gegevensverwerking of privacy voor Qwen3.5-Plus. Bij gebruik van OrcaRouter dient u hun privacybeleid en servicevoorwaarden te bekijken om te begrijpen hoe gegevens worden verwerkt, opgeslagen of gelogd. Net als bij elke externe API moet u vermijden gevoelige persoonlijke informatie te versturen, tenzij u de beveiligingscertificeringen van de aanbieder hebt bevestigd (bijv. SOC 2, GDPR-naleving). Het model zelf wordt gehost op infrastructuur die wordt beheerd door OrcaRouter en Alibaba Cloud, en typische API-aanbieders bewaren gegevens slechts tijdelijk voor servicedoeleinden.
OpenAI-compatibel — behoud je huidige SDK
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| Niveau | Invoer / 1M tokens | Uitvoer / 1M tokens |
|---|---|---|
| ≤ 256K | $0.400 | $2.40 |
| ≤ 1.0M | $0.500 | $3.00 |
| Niveau bepaald door het aantal invoertokens van elk verzoek | ||
Schatting op basis van catalogusprijs
Gelaagde prijzen — deze schatting gebruikt de basistarieven.
Alleen een schatting — het werkelijke aantal tokens hangt af van de tokenizer van de aanbieder.
GET /api/public/models/qwen/qwen3.5-plusOpenen @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