Qwen3.5 Flash — multimodalny czat (tekst/obraz/wideo) zoptymalizowany pod kątem kosztów, kontekst 1M.
Qwen3.5 Flash to multimodalny model językowy z rodziny Qwen, zaprojektowany z myślą o szybkim wnioskowaniu i niskich kosztach. Akceptuje wejście w postaci tekstu, obrazu i wideo, a generuje…
Qwen3.5 Flash akceptuje tekst, obrazy (w tym wiele obrazów w jednym żądaniu) oraz dane wideo. W przypadku wideo, model może przetwarzać klatki lub całe pliki wideo do limitu kontekstu. Przetwarza te modalności razem w pojedynczym wywołaniu API, umożliwiając zadania takie jak opisanie sceny wideo, odpowiadanie na pytania dotyczące obrazu lub łączenie instrukcji tekstowych z treścią wizualną. Dokładna długość obsługiwanego wideo zależy od ekstrakcji klatek i budżetu tokenów w oknie kontekstowym o pojemności 1M.
Model sprawdza się doskonale w zadaniach wymagających dużego kontekstu i wejścia multimodalnego. Przykłady obejmują streszczanie długich transkrypcji wideo, wyodrębnianie ustrukturyzowanych danych ze skanowanych dokumentów z obrazami oraz tworzenie agentów konwersacyjnych odnoszących się do kontekstu wizualnego. Jest również skuteczny w przetwarzaniu wsadowym o wysokiej przepustowości, gdzie niski koszt na token (zwłaszcza wejściowy) sprawia, że jest ekonomiczny dla milionów zapytań. W przypadku prostych zadań tekstowych tańszy model tekstowy może być jeszcze bardziej opłacalny.
W przypadku zadań, które są wyłącznie tekstowe i nie wymagają możliwości multimodalnych, mniejszy lub wyłącznie tekstowy model o niższej cenie może być bardziej opłacalny. Siła Qwen3.5 Flash leży w jego multimodalnych możliwościach i obsłudze długiego kontekstu; jeśli Twoja aplikacja potrzebuje jedynie krótkich uzupełnień tekstu, modele takie jak text-davinci lub mniejsze warianty Qwen mogą zaoszczędzić pieniądze. Podobnie, jeśli nie potrzebujesz pełnego kontekstu 1M, model z mniejszym oknem może zmniejszyć opóźnienia i koszty.
Oznaczenie „Flash” wskazuje, że model ten poświęca nieco dokładności na rzecz szybszego wnioskowania i niższych kosztów obliczeniowych. W porównaniu z większymi modelami Qwen (np. Qwen3.5-72B) wykorzystuje bardziej wydajną architekturę z mniejszą liczbą parametrów. Wyniki benchmarków publikowane są przez Qwen, ale nie są podane w tym wpisie katalogowym. W praktyce radzi sobie konkurencyjnie w zadaniach multimodalnego rozumienia, utrzymując niższe opóźnienie na żądanie, co czyni go odpowiednim do zastosowań czasu rzeczywistego.
Opóźnienie zależy od rozmiaru wejścia, długości wyjścia oraz obciążenia serwera. Ponieważ Qwen3.5 Flash został zaprojektowany z myślą o szybkości, generalnie zwraca odpowiedzi szybciej niż większe modele, takie jak Qwen3.5-72B, przy równoważnej liczbie tokenów. Dokładne wartości tokenów na sekundę nie są podane w katalogu. Użytkownicy mogą przetestować wydajność za pomocą punktu końcowego OrcaRouter, aby zmierzyć rzeczywiste opóźnienia dla swojego konkretnego przypadku użycia. Okno kontekstu 1M może wprowadzić narzut obliczeniowy dla bardzo długich danych wejściowych.
Zalety obejmują multimodalne wejście, bardzo duży kontekst, 65 tysięcy tokenów wyjściowych oraz niski koszt na token. Model dobrze radzi sobie z długimi dokumentami i filmami. Ograniczenia: nie jest najdokładniejszy w przypadku złożonego rozumowania lub zadań matematycznych w porównaniu z większymi modelami z pogranicza. Może również mieć problemy z niuansowymi, wieloetapowymi instrukcjami. W przypadku zadań, gdzie kluczowa jest najwyższa jakość wyników, rozważ większy model Qwen lub klasy GPT-4o. Architektura „Flash” stawia na przepustowość i niski koszt kosztem szczytowej dokładności.
Cennik wynosi 0,10 USD za 1 milion tokenów wejściowych (tokeny tekstu, obrazu lub wideo) oraz 0,40 USD za 1 milion tokenów wyjściowych. Stawki te są rozliczane według stawek dostawcy, bez żadnej marży ze strony OrcaRouter. Nie ma dodatkowych opłat za bramę API. Ceny te są przenoszone bezpośrednio, co oznacza, że użytkownik końcowy płaci tyle samo, co przy wywoływaniu własnego API dostawcy, bez żadnej dopłaty OrcaRouter. Liczenie tokenów odbywa się zgodnie ze standardową tokenizacją dla każdej modalności.
Cena tokena wejściowego ($0.10/1M) jest bardzo konkurencyjna wśród modeli multimodalnych. Na przykład wiele dużych modeli multimodalnych pobiera $2-10 za milion tokenów wejściowych. Cena wyjściowa ($0.40/1M) również jest niska. Jednakże, ponieważ model ma okno kontekstowe o wielkości 1M, przetwarzanie bardzo długich danych wejściowych może skutkować wysokim całkowitym kosztem pomimo niskiej stawki za token. Użytkownicy powinni zrównoważyć długość kontekstu z liczbą zapytań. W przypadku krótkich danych wejściowych mniejsze modele mogą oferować jeszcze niższy koszt bezwzględny.
Wpis katalogu nie określa, czy buforowanie jest dostępne dla Qwen3.5 Flash na OrcaRouter. Użytkownicy powinni zapoznać się z dokumentacją OrcaRouter, aby uzyskać szczegóły dotyczące buforowania promptów lub buforowania odpowiedzi. Jeśli buforowanie nie jest obsługiwane, powtarzające się identyczne dane wejściowe będą każdorazowo generować pełne koszty tokenów. W przypadku przetwarzania wsadowego rozważ usuwanie duplikatów danych wejściowych lub użycie lokalnego bufora, aby zmniejszyć liczbę wywołań API. Ceny pozostają na poziomie stawek dostawcy, bez żadnej marży, niezależnie od statusu buforowania.
Użyj kompatybilnego z OpenAI punktu końcowego pod adresem https://api.orcarouter.ai/v1. Ustaw parametr modelu na "qwen/qwen3.5-flash" w swoim zapytaniu. Podaj klucz API z OrcaRouter. Format zapytania odpowiada API czatów uzupełniania OpenAI, obsługując role (system, użytkownik, asystent) oraz treści multimodalne przy użyciu tablicy "content" z "type": "image_url" lub "type": "text". W przypadku wideo może być konieczne wyodrębnienie klatek i przekazanie ich jako obrazów. Zapoznaj się z dokumentacją OrcaRouter w celu uzyskania dokładnych wytycznych dotyczących obsługi wideo.
Standardowe parametry zgodne z OpenAI: temperatura, top_p, max_tokens (do 65536), sekwencje stop, presence_penalty, frequency_penalty i seed. Parametr max_tokens jest ograniczony do 65536, aby dopasować się do maksymalnego wyjścia modelu. Model obsługuje strumieniowanie przez stream: true. Możesz również ustawić identyfikatory użytkowników do śledzenia. W przypadku żądań multimodalnych umieść treść obrazu lub wideo w wiadomości użytkownika. Model akceptuje do okna kontekstowego wynoszącego łącznie 1 048 576 tokenów we wszystkich turach.
Jeśli już używasz OpenAI Python SDK, zmień base_url na https://api.orcarouter.ai/v1 i zaktualizuj nazwę modelu na "qwen/qwen3.5-flash". Uwierzytelnianie używa klucza API OrcaRouter zamiast klucza OpenAI. Struktury żądań i odpowiedzi są identyczne. W przypadku migracji z innych dostawców użyj formatu chat completions. Upewnij się, że prompt systemowy i treści multimodalne są sformatowane zgodnie z konwencjami OpenAI. Nie są wymagane żadne zmiany w kodzie poza endpointem i nazwą modelu.
Tak, API OrcaRouter obsługuje komunikaty systemowe, komunikaty użytkownika oraz komunikaty asystenta w wieloetapowej rozmowie. Pełna historia konwersacji wlicza się do okna kontekstu tokenów o rozmiarze 1 048 576 tokenów. Model przetwarza treści multimodalne w komunikatach użytkownika. W przypadku wideo możesz wysłać wiele klatek jako obrazy w pojedynczym komunikacie użytkownika. Model utrzymuje kontekst pomiędzy kolejnymi wypowiedziami, więc możesz prowadzić rozszerzone interakcje z długimi historiami, pod warunkiem że łączna liczba tokenów nie przekracza limitu.
Qwen3.5 Flash jest mniejszą, szybszą i tańszą alternatywą dla większych modeli Qwen, takich jak Qwen3.5-72B lub Qwen3.5-32B. Kosztem pewnej dokładności w benchmarkach oferuje niższe opóźnienia i niższy koszt. Dzieli to samo wsparcie dla multimodalnych wejść oraz duży kontekst (1M) co jego więksi bracia. W przypadku zadań wymagających najwyższej jakości rozumowania preferowane są większe modele. W zastosowaniach o dużej przepustowości lub czasu rzeczywistego, gdzie prędkość i koszt są ważniejsze, lepszym wyborem jest Flash.
GPT-4o oferuje wyższą dokładność w wielu benchmarkach rozumowania i multimodalnych, ale po znacznie wyższej cenie (zwykle 2,50 USD za milion tokenów wejściowych dla GPT-4o i 0,15 USD dla GPT-4o mini). Qwen3.5 Flash jest tańszy (0,10 USD za wejście) i ma większe okno kontekstowe (1M vs 128K dla GPT-4o). Jego limit tokenów wyjściowych (65K) również przewyższa GPT-4o mini (16K). W przypadku aplikacji wrażliwych na koszty z bardzo długimi danymi wejściowymi, Qwen3.5 Flash może być bardziej ekonomiczny, jednocześnie zapewniając dobre zrozumienie multimodalne.
Claude 3 Haiku i Gemini 1.5 Flash to podobne modele „flash”. Claude 3 Haiku jest tylko tekstowy i kosztuje 0,25 USD za milion tokenów wejściowych. Gemini 1.5 Flash obsługuje multimodalne wejście i ma okno kontekstu 1M, wycenione na 0,075 USD za milion tokenów wejściowych. Wsparcie multimodalne Qwen3.5 Flash i 1M kontekstu plasują go na podobnym poziomie, przy czym cena za wyjście (0,40 USD/1M) jest wyższa niż w Gemini Flash (0,30 USD/1M), ale niższa niż w Haiku (1,25 USD/1M). Wyniki benchmarków różnią się w zależności od zadania.
OrcaRouter hostuje modele open-source, takie jak Llama 3.1 8B i Mistral 7B. Qwen3.5 Flash to model zastrzeżony, ale konkuruje kosztem i możliwościami. Modele open-source często mają niższy lub zerowy koszt na token (płacisz tylko za obliczenia), ale mogą wymagać więcej pracy inżynieryjnej przy konfiguracji. Qwen3.5 Flash oferuje zarządzane API z zerową marżą, kontekstem 1M oraz multimodalnym wsparciem, którego brakuje większości modeli open-source. Jest to dobry kompromis między elastycznością open-source a zastrzeżoną jakością.
Zgodne z OpenAI — zostań przy swoim 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| Wejście / 1M tokenów | $0.100 |
| Wyjście / 1M tokenów | $0.400 |
| Waluta | USD |
Szacunek na podstawie cennika
Tylko szacunek — rzeczywista liczba tokenów zależy od tokenizatora dostawcy.
O czym mówią programiści w tym tygodniu
GET /api/public/models/qwen/qwen3.5-flashOtwórz @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