Qwen3.5 Flash — мультимодальный чат (текст/изображение/видео), оптимизированный по стоимости, контекст 1M.
Qwen3.5 Flash — это мультимодальная языковая модель из семейства Qwen, предназначенная для быстрого вывода и низкой стоимости. Она принимает текстовые, графические и видео входные данные и генерирует…
Qwen3.5 Flash принимает текст, изображения (в том числе несколько изображений в одном запросе) и видео. Для видео модель может обрабатывать кадры или целые видеофайлы в пределах лимита контекста. Она обрабатывает эти модальности в одном вызове API, позволяя выполнять такие задачи, как описание сцены видео, ответы на вопросы об изображении или объединение текстовых инструкций с визуальным контентом. Точная поддерживаемая длина видео зависит от извлечения кадров и распределения токенов в окне контекста размером 1M.
Модель отлично справляется с задачами, требующими большого контекста и мультимодального ввода. Примеры включают обобщение длинных видеотранскрипций, извлечение структурированных данных из отсканированных документов с изображениями и создание диалоговых агентов, которые ссылаются на визуальный контекст. Она также эффективна для пакетной обработки с высокой пропускной способностью, где низкая стоимость за токен (особенно на входе) делает её экономичной для миллионов запросов. Для простых текстовых задач более дешевая текстовая модель может оказаться ещё более рентабельной.
Для задач, которые являются чисто текстовыми и не требуют мультимодальных возможностей, может быть более экономически эффективной небольшая или только текстовая модель с более низкой ценой. Сила Qwen3.5 Flash заключается в его мультимодальных и длинноконтекстных способностях; если вашему приложению нужны только короткие текстовые завершения, такие модели, как text-davinci или меньшие варианты Qwen, могут сэкономить деньги. Аналогично, если вам не нужен полный 1M контекст, модель с меньшим окном может снизить задержку и стоимость.
Обозначение 'Flash' указывает на то, что эта модель жертвует некоторой точностью бенчмарков ради более быстрого вывода и меньших вычислительных затрат. По сравнению с более крупными моделями Qwen (например, Qwen3.5-72B), она использует более эффективную архитектуру с меньшим количеством параметров. Результаты бенчмарков публикуются Qwen, но не приводятся в данной записи каталога. На практике она показывает конкурентоспособные результаты в задачах мультимодального понимания, сохраняя при этом меньшую задержку на запрос, что делает её подходящей для приложений реального времени.
Задержка зависит от размера входных данных, длины вывода и загрузки сервера. Поскольку Qwen3.5 Flash разработан для скорости, он в целом возвращает ответы быстрее, чем более крупные модели, такие как Qwen3.5-72B, при эквивалентном количестве токенов. Точные значения токенов в секунду не указаны в каталоге. Пользователи могут проверить производительность через конечную точку OrcaRouter, чтобы измерить реальную задержку для своего конкретного случая использования. Окно контекста размером 1M может добавлять дополнительную задержку обработки для очень длинных входных данных.
Сильные стороны включают мультимодальный ввод, очень большой контекст, 65K выходных токенов и низкую стоимость за токен. Модель хорошо обрабатывает длинные документы и видео. Ограничения: она не является самой точной в сложных задачах рассуждения или математики по сравнению с более крупными передовыми моделями. Также может испытывать трудности с нюансированными многошаговыми инструкциями. Для задач, где критично качество вывода на уровне передовых технологий, рассмотрите более крупную модель Qwen или класса GPT-4o. Архитектура 'Flash' ставит приоритет на пропускную способность и стоимость, а не на пиковую точность.
Цена составляет $0,10 за 1 миллион входных токенов (текст, изображения или видео) и $0,40 за 1 миллион выходных токенов. Эти тарифы выставляются по ставке провайдера без наценки со стороны OrcaRouter. Дополнительная плата за API-шлюз отсутствует. Это ценообразование передается напрямую, то есть конечный пользователь платит столько же, сколько и при вызове собственного API провайдера, без каких-либо дополнительных сборов OrcaRouter. Подсчет токенов осуществляется в соответствии со стандартной токенизацией для каждой модальности.
Цена на входные токены ($0.10/1M) очень конкурентоспособна среди мультимодальных моделей. Например, многие крупные мультимодальные модели взимают $2-10 за миллион входных токенов. Цена на выходные токены ($0.40/1M) также низкая. Однако, из-за контекстного окна в 1M, обработка очень длинных входных данных может привести к высокой общей стоимости, несмотря на низкую цену за токен. Пользователям следует балансировать длину контекста с количеством запросов. Для коротких входных данных модели меньшего размера могут предложить еще более низкую абсолютную стоимость.
Запись каталога не указывает, доступно ли кэширование для Qwen3.5 Flash на OrcaRouter. Пользователям следует обратиться к документации OrcaRouter для получения сведений о функциях кэширования подсказок или кэширования ответов. Если кэширование не поддерживается, повторные одинаковые входные данные будут каждый раз приводить к полной стоимости токенов. Для пакетной обработки рассмотрите дедупликацию входных данных или использование локального кэша для сокращения количества вызовов API. Ценообразование остается на уровне тарифов провайдера без наценки независимо от статуса кэширования.
Используйте совместимую с OpenAI конечную точку по адресу https://api.orcarouter.ai/v1. Установите параметр модели в "qwen/qwen3.5-flash" в вашем запросе. Предоставьте API-ключ от OrcaRouter. Формат запроса соответствует API chat completions от OpenAI, поддерживает роли (system, user, assistant) и мультимодальный контент с использованием массива "content" с "type": "image_url" или "type": "text". Для видео, возможно, вам потребуется извлечь кадры и передать их как изображения. Обратитесь к документации OrcaRouter за точными рекомендациями по работе с видео.
Стандартные параметры, совместимые с OpenAI: temperature, top_p, max_tokens (до 65536), stop sequences, presence_penalty, frequency_penalty и seed. Параметр max_tokens ограничен значением 65536 для соответствия максимальному выводу модели. Модель поддерживает потоковую передачу через stream: true. Вы также можете установить идентификаторы пользователей для отслеживания. Для мультимодальных запросов включайте содержимое изображения или видео в сообщение пользователя. Модель принимает до контекстного окна в 1 048 576 токенов суммарно по всем оборотам.
Если вы уже используете Python SDK от OpenAI, измените base_url на https://api.orcarouter.ai/v1 и обновите название модели на "qwen/qwen3.5-flash". Аутентификация использует ключ API OrcaRouter вместо ключа OpenAI. Структуры запросов и ответов идентичны. Для миграции с других провайдеров используйте формат чат-завершений. Убедитесь, что ваши системные подсказки и мультимодальный контент отформатированы в соответствии с конвенциями OpenAI. Изменения в коде не требуются, за исключением конечной точки и названия модели.
Да, OrcaRouter API поддерживает системные сообщения, сообщения пользователя и сообщения ассистента в многоповоротном разговоре. Полная история разговора учитывается в контекстном окне в 1 048 576 токенов. Модель обрабатывает мультимодальный контент в сообщениях пользователя. Для видео вы можете отправлять несколько кадров в виде изображений в одном сообщении пользователя. Модель поддерживает контекст между поворотами, поэтому вы можете вести расширенные взаимодействия с длинными историями, при условии, что общее количество токенов остается ниже лимита.
Qwen3.5 Flash — это меньшая, более быстрая и дешевая альтернатива более крупным моделям Qwen, таким как Qwen3.5-72B или Qwen3.5-32B. Она жертвует некоторой точностью в бенчмарках ради более низкой задержки и стоимости. Она поддерживает тот же мультимодальный ввод и большое контекстное окно (1M), что и её более крупные аналоги. Для задач, требующих передовых рассуждений, предпочтительнее крупные модели. Для высоконагруженных или работающих в реальном времени приложений, где скорость и стоимость имеют большее значение, Flash является лучшим выбором.
GPT-4o предлагает более высокую точность на многих бенчмарках рассуждений и мультимодальных, но по значительно более высокой цене (обычно $2.50 за миллион входных токенов для GPT-4o и $0.15 для GPT-4o mini). Qwen3.5 Flash дешевле ($0.10 за входные токены) и имеет большее окно контекста (1M против 128K у GPT-4o). Его лимит выходных токенов (65K) также превышает GPT-4o mini (16K). Для приложений, чувствительных к стоимости, с очень длинными входными данными, Qwen3.5 Flash может быть более экономичным, при этом все еще обеспечивая хорошее мультимодальное понимание.
Claude 3 Haiku и Gemini 1.5 Flash — схожие «флэш»-модели. Claude 3 Haiku работает только с текстом и стоит $0,25 за миллион входных токенов. Gemini 1.5 Flash поддерживает мультимодальный ввод и имеет контекстное окно в 1 млн токенов, цена — $0,075 за миллион входных токенов. Мультимодальная поддержка и контекст в 1 млн токенов у Qwen3.5 Flash ставят её в аналогичный уровень, при этом стоимость вывода ($0,40/1 млн) выше, чем у Gemini Flash ($0,30/1 млн), но ниже, чем у Haiku ($1,25/1 млн). Производительность в бенчмарках варьируется в зависимости от задачи.
OrcaRouter размещает модели с открытым исходным кодом, такие как Llama 3.1 8B и Mistral 7B. Qwen3.5 Flash — проприетарная модель, но она конкурирует по стоимости и возможностям. Модели с открытым исходным кодом часто имеют низкую или нулевую стоимость за токен (вы платите только за вычисления), но для их настройки может потребоваться больше инженерных усилий. Qwen3.5 Flash предлагает управляемый API без наценок, контекстное окно на 1M токенов и мультимодальную поддержку, которой большинству моделей с открытым исходным кодом не хватает. Это хорошая золотая середина между гибностью открытого исходного кода и качеством проприетарных решений.
Совместимо с OpenAI — оставьте свой 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| Ввод / 1M токенов | $0.100 |
| Вывод / 1M токенов | $0.400 |
| Валюта | USD |
Оценка по прайс-листу
Только оценка — фактическое число токенов зависит от токенизатора провайдера.
О чём говорят разработчики на этой неделе
GET /api/public/models/qwen/qwen3.5-flashОткрыть @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