Qwen3.5 Flash — multimodal chatt (text/bild/video) optimerad för kostnad, 1M kontext.
Qwen3.5 Flash är en multimodal språkmodell från Qwen-familjen, utformad för snabb inferens och låg kostnad. Den accepterar text-, bild- och videoinmatningar och genererar textsvar. Kontextfönstret på…
Qwen3.5 Flash accepterar text, bilder (inklusive flera bilder per förfrågan) och videoinmatningar. För video kan modellen ta emot bildrutor eller hela videofiler upp till kontextgränsen. Den bearbetar dessa modaliteter tillsammans i ett enda API-anrop, vilket möjliggör uppgifter som att beskriva en videoscen, svara på frågor om en bild eller kombinera textinstruktioner med visuellt innehåll. Den exakta videolängden som stöds beror på bildrutextraktion och tokenbudget inom kontextfönstret på 1M.
Modellen utmärker sig i uppgifter som kräver stort sammanhang och multimodal inmatning. Exempel inkluderar att sammanfatta långa videoavskrifter, extrahera strukturerad data från skannade dokument med bilder och bygga konversationsagenter som refererar till visuellt sammanhang. Den är också effektiv för höggenomströmningsbatchbearbetning, där den låga kostnaden per token (särskilt inmatning) gör den ekonomisk för miljontals frågor. För enkla textbaserade uppgifter kan en billigare textbaserad modell vara ännu mer kostnadseffektiv.
För uppgifter som enbart är textbaserade och inte kräver multimodal kapacitet, kan en mindre eller textbaserad modell med lägre prissättning vara mer kostnadseffektiv. Qwen3.5 Flash styrka ligger i dess multimodala och långa kontextförmågor; om din applikation endast behöver korta textsvar, kan modeller som text-davinci eller mindre Qwen-varianter spara pengar. På samma sätt, om du inte behöver den fulla 1M-kontexten, kan en modell med ett mindre fönster minska latens och kostnad.
Beteckningen 'Flash' indikerar att denna modell avväger en del benchmarknoggrannhet mot snabbare inferens och lägre beräkningskostnad. Jämfört med Qwens större modeller (t.ex. Qwen3.5-72B) använder den en mer effektiv arkitektur med färre parametrar. Benchmarkresultaten publiceras av Qwen men anges inte i denna katalogpost. I praktiken presterar den konkurrenskraftigt inom multimodala förståelseuppgifter samtidigt som den bibehåller lägre latens per förfrågan, vilket gör den lämplig för realtidsapplikationer.
Fördröjningen beror på indatastorlek, utdatalängd och serverbelastning. Eftersom Qwen3.5 Flash är utformad för hastighet returnerar den generellt svar snabbare än större modeller som Qwen3.5-72B för motsvarande antal token. Exakta token-per-sekund-siffror anges inte i katalogen. Användare kan testa prestanda via OrcaRouters slutpunkt för att mäta verklig fördröjning för sitt specifika användningsfall. Kontextfönstret på 1M kan medföra bearbetningskostnader för mycket långa indata.
Styrkor inkluderar multimodal inmatning, mycket stor kontext, 65K utmatningstoken och låg kostnad per token. Modellen hanterar långa dokument och videor bra. Begränsningar: den är inte mest exakt på komplexa resonemangs- eller matematikuppgifter jämfört med större frontmodeller. Den kan även ha svårt med nyanserade flerstegsinstruktioner. För uppgifter där toppmodern utmatningskvalitet är avgörande, överväg en större Qwen- eller GPT-4o-klassmodell. 'Flash'-arkitekturen prioriterar genomströmning och kostnad framför toppprecision.
Prissättningen är 0,10 USD per 1 miljon inmatningstokens (text-, bild- eller videotokens) och 0,40 USD per 1 miljon utmatningstokens. Dessa avgifter debiteras enligt leverantörens taxa utan någon påslag från OrcaRouter. Det tillkommer inga extra avgifter för API-gatewayen. Denna prissättning förs vidare direkt, vilket innebär att slutanvändaren betalar samma som vid anrop till leverantörens eget API, utan någon extra avgift från OrcaRouter. Token-räkning följer standardtokenisering för varje modalitet.
Indatapriset ($0.10/1M) är mycket konkurrenskraftigt bland multimodala modeller. Till exempel tar många stora multimodala modeller $2–10 per miljon indata-tokens. Även utdatapriset ($0.40/1M) är lågt. Men eftersom modellen har ett 1M kontextfönster kan bearbetning av mycket långa indata resultera i hög totalkostnad trots den låga kostnaden per token. Användare bör väga kontextlängd mot antalet förfrågningar. För korta indata kan mindre modeller erbjuda ännu lägre absolut kostnad.
Katalogposten anger inte om cachning är tillgänglig för Qwen3.5 Flash på OrcaRouter. Användare bör konsultera OrcaRouters dokumentation för detaljer om prompt-cachning eller svars-cachning. Om cachning inte stöds kommer upprepade identiska indata att medföra fulla tokenkostnader varje gång. För batchbearbetning, överväg att deduplicera indata eller använda en lokal cache för att minska API-anrop. Priset ligger kvar på leverantörens taxa utan påslag oavsett cachningsstatus.
Använd den OpenAI-kompatibla slutpunkten på https://api.orcarouter.ai/v1. Ställ in model-parametern till "qwen/qwen3.5-flash" i din begäran. Ange en API-nyckel från OrcaRouter. Begäranformatet matchar OpenAI:s chat completions API, som stöder roller (system, user, assistant) och multimodalt innehåll med hjälp av "content"-arrayen med "type": "image_url" eller "type": "text". För video kan du behöva extrahera bildrutor och skicka dem som bilder. Se OrcaRouter-dokumentationen för exakta riktlinjer för videohantering.
Standard OpenAI-kompatibla parametrar: temperature, top_p, max_tokens (upp till 65536), stop-sekvenser, presence_penalty, frequency_penalty och seed. Parametern max_tokens är begränsad till 65536 för att matcha modellens maximala utdata. Modellen stöder strömning via stream: true. Du kan även ställa in användar-ID:n för spårning. För multimodala förfrågningar, inkludera bild- eller videoinnehåll inom användarmeddelandet. Modellen accepterar upp till kontextfönstret på 1 048 576 tokens totalt över alla turer.
Om du redan använder OpenAIs Python SDK, ändra base_url till https://api.orcarouter.ai/v1 och uppdatera modellnamnet till "qwen/qwen3.5-flash". Autentisering använder en OrcaRouter API-nyckel istället för en OpenAI-nyckel. Förfrågans- och svarsstrukturerna är identiska. För migrering från andra leverantörer, använd formatet för chat completions. Se till att dina systemprompter och multimodalt innehåll är formaterade enligt OpenAIs konventioner. Inga kodändringar utöver slutpunkt och modellnamn krävs.
Ja, OrcaRouter API stöder systemmeddelanden, användarmeddelanden och assistentmeddelanden i ett flerturssamtal. Hela samtalshistoriken räknas mot kontextfönstret på 1 048 576 token. Modellen bearbetar multimodalt innehåll i användarmeddelanden. För video kan du skicka flera bildrutor som bilder i ett enda användarmeddelande. Modellen behåller kontext över turer, så du kan ha utökade interaktioner med långa historiker, förutsatt att totala tokens håller sig under gränsen.
Qwen3.5 Flash är ett mindre, snabbare och billigare alternativ till större Qwen-modeller som Qwen3.5-72B eller Qwen3.5-32B. Det offrar viss benchmark-noggrannhet för lägre latens och kostnad. Det delar samma multimodala inputstöd och stora kontextfönster (1M) som sina större syskon. För uppgifter som kräver toppmodern resonemangsförmåga föredras de större modellerna. För högvolym- eller realtidsapplikationer där hastighet och kostnad spelar större roll är Flash det bättre valet.
GPT-4o erbjuder högre noggrannhet på många resonemangs- och multimodala riktmärken, men till ett betydligt högre pris (typiskt $2.50 per miljon inmatningstokens för GPT-4o och $0.15 för GPT-4o mini). Qwen3.5 Flash är billigare ($0.10 inmatning) och har ett större kontextfönster (1M jämfört med 128K för GPT-4o). Dess utgångstoken-gräns (65K) överskrider också GPT-4o mini (16K). För kostnadskänsliga applikationer med mycket långa inmatningar kan Qwen3.5 Flash vara mer ekonomisk samtidigt som den fortfarande ger god multimodalförståelse.
Claude 3 Haiku och Gemini 1.5 Flash är liknande 'flash'-modeller. Claude 3 Haiku är textbaserad och prissatt till $0,25 per miljon inmatningstokens. Gemini 1.5 Flash stödjer multimodal inmatning och har ett kontextfönster på 1M, prissatt till $0,075 per miljon inmatningstokens. Qwen3.5 Flashs multimodala stöd och 1M-kontext placerar den i en liknande nivå, med prissättning för utdata ($0,40/1M) högre än Gemini Flash ($0,30/1M) men lägre än Haiku ($1,25/1M). Prestanda i riktmärken varierar beroende på uppgift.
OrcaRouter är värd för öppen källkodsmodeller som Llama 3.1 8B och Mistral 7B. Qwen3.5 Flash är en proprietär modell, men den konkurrerar i kostnad och kapacitet. Öppen källkodsmodeller har ofta lägre eller ingen kostnad per token (du betalar endast för beräkning), men de kan kräva mer ingenjörsarbete för att sätta upp. Qwen3.5 Flash erbjuder ett hanterat API utan påslag, en 1M kontextfönster och multimodal support som de flesta öppen källkodsmodeller saknar. Det är en bra medelväg mellan flexibiliteten hos öppen källkod och kvaliteten hos proprietära modeller.
OpenAI-kompatibel — behåll det SDK du redan använder
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| Inmatning / 1M token | $0.100 |
| Utdata / 1M tokens | $0.400 |
| Valuta | USD |
Uppskattning baserad på listpris
Endast en uppskattning — faktiskt antal token beror på leverantörens tokenizer.
Vad utvecklare säger den här veckan
GET /api/public/models/qwen/qwen3.5-flashÖppna @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