Qwen3.5 Plus — multimodal chatt (text/bild/video), 1M kontext, stark kodning + agentförmåga.
Qwen3.5-Plus är en stor språkmodell (LLM) från Qwen-serien utvecklad av Alibaba Clouds Qwen-team. Den stöder ett kontextfönster på 1 048 576 tokens och en maximal utmatning på 65 536 tokens.…
Baserat på sin design kan Qwen3.5-Plus utföra en bred uppsättning språkliga och multimodala uppgifter. Textuppgifter omfattar sammanfattning, frågebesvarande, översättning, kodgenerering och resonemang över långa dokument. Med bild- och videoinmatning kan den beskriva visuellt innehåll, svara på frågor om bilder eller analysera videomaterial. Den stora kontexten gör den särskilt effektiv för uppgifter som kräver genomsökning av stora textvolymer, såsom juridisk bevisinsamling, vetenskaplig litteraturgenomgång eller flerstegsdialoger. Modellen kan också följa komplexa instruktioner inom olika domäner.
Om din användning endast innefattar korta textprompter (t.ex. några hundra tokens) och inte kräver multimodal indata, kan en mindre modell som Qwen2.5-7B eller en liknande kompakt LLM vara mer kostnadseffektiv. Den 1M kontext och stora parameterantalet hos Qwen3.5-Plus medför högre prissättning per token och långsammare inferens jämfört med mindre alternativ. Om du inte heller behöver den maximala utdatalängden på 65k tokens, kan en billigare modell med kortare utdatabegränsningar vara tillräcklig. Utvärdera minimikraven på kontextlängd och modalitet för din uppgift innan du väljer denna modell.
Ja, modellen accepterar bild och video som indatamodaliteter. Detta gör att den kan förstå visuella scener, läsa text i bilder eller analysera videor. Den exakta metoden för att skicka video (t.ex. som en ström av bildrutor, en enda nyckelbildruta eller en komprimerad videofil) specificeras inte i de angivna fakta. Användare bör konsultera OrcaRouters API-dokumentation för det obligatoriska inmatningsformatet. Precis som många multimodala LLM:er kan videobearbetning förbruka ett betydande antal tokens per bildruta, så noggrann hantering av kontextfönstret är nödvändig för att undvika trunkering.
De angivna fakta innehåller inte information om verktygsanvändning eller funktionsanrop. Typiskt sett stöder många Qwen-modeller sådana funktioner via det OpenAI-kompatibla API:et, men detta kan inte bekräftas för Qwen3.5-Plus utifrån tillgängliga data. Utvecklare bör testa modellen med scheman för funktionsanrop för att avgöra kompatibilitet. Om verktygsanvändning är nödvändig, överväg att använda en modell där denna förmåga uttryckligen dokumenterats. OrcaRouters API stöder standard OpenAI-parametrar, så du kan försöka använda function_call eller tools i din begäran.
Inga benchmark-resultat tillhandahålls i de givna fakta för Qwen3.5-Plus. Utan specifika prestandasiffror (t.ex. MMLU, HumanEval eller multimodala benchmarks) är det inte möjligt att objektivt jämföra dess noggrannhet eller resonemangsförmåga med andra modeller. Användare bör själva utföra utvärderingar på representativa uppgifter för att bedöma prestanda. Baserat på Qwen-serien har tidigare modeller visat konkurrenskraftiga resultat, men denna specifika versions poäng offentliggörs inte i tillgängliga data. Se Alibaba Clouds officiella Qwen-utgåvor för eventuella benchmark-resultat.
Latens och genomströmning specificeras inte i de angivna fakta. Generellt sett är större modeller med ett 1M kontextfönster tyngre att beräkna, särskilt om hela kontexten används. Genereringshastigheten beror på utdatalängden, antalet visuella tokens och den underliggande infrastrukturen. Genom att använda OrcaRouter kan du uppleva lägre latens med mindre batchstorlekar och genom att begränsa kontexten till endast det nödvändiga. Strömning (chat.completions med stream=true) kan också minska den upplevda latensen eftersom tokens returneras stegvis.
Qwen3.5-Pluss främsta styrka är dess stora kontextfönster på 1 048 576 tokens, vilket gör att den kan hantera mycket långa dokument och konversationer utan informationsförlust. Dess multimodala stöd (text, bild, video) breddar utbudet av indata den kan bearbeta. Den maximala utmatningen på 65 536 tokens är också generös, vilket möjliggör generering av långa sammanfattningar, rapporter eller kod. Dessa funktioner gör den till en bra kandidat för uppgifter som kräver både tung kontext och visuell förståelse i ett enda modellanrop.
Utan specifika referensdata är dess exakta prestanda i förhållande till andra LLM:er okänd. Stora kontextfönster kan leda till ökade beräkningskostnader och latens. Modellen kan också ha svårigheter med mycket långa kontexter på grund av fenomenet "förlorad-i-mitten", vilket är vanligt hos många LLM:er. Dessutom nämner de tillhandahållna uppgifterna inte om modellen stöder andra språk än engelska; dess flerspråkiga förmåga är osäker. Slutligen anges ingen prisinformation, så användare måste ta hänsyn till kostnaden för att bearbeta många tokens.
Specifik per-token- eller per-begärningsprissättning för Qwen3.5-Plus ingår inte i de tillhandahållna fakta. Typiskt sett tar LLM-leverantörer betalt baserat på antalet in- och utdatatecken, och lägger ibland på en extra avgift för bild- eller videobearbetning. För att få aktuella priser bör du konsultera OrcaRouters prissida eller kontakta deras säljteam. Priset för denna modell kommer sannolikt att vara högre än för mindre Qwen-varianter på grund av dess större kontext och multimodala kapacitet. Kontrollera alltid kostnaderna innan du integrerar.
När du använder ett 1M kontextfönster kan kostnaderna ackumuleras snabbt om du fyller hela kontexten med tokens. För uppgifter som kan utföras med en kortare kontext (t.ex. 32k tokens) kan du betala för mycket genom att använda denna modell. På samma sätt kommer bearbetning av många bilder eller en lång video att förbruka många indatatokens. Den maximala utdatan på 65 536 tokens innebär också att generering kan bli kostsam om du producerar långa svar. Överväg att använda en mindre modell för enkla uppgifter och att spara Qwen3.5-Plus för scenarier som verkligen behöver den stora kontexten och multimodal indata.
De angivna fakta nämner ingen cachning eller rabatter för upprepade tokens på Qwen3.5-Plus. Vissa API-leverantörer erbjuder prompt-cachning som minskar kostnaden för identiska prefix-tokens över flera anrop. OrcaRouter kan eller kanske inte stöder en sådan funktion. För att ta reda på det, hänvisa till OrcaRouter-dokumentationen eller kontakta supporten. Om cachning är tillgänglig, kan det avsevärt sänka kostnaderna för användningsfall som flervarvskonversationer med en gemensam systemprompt eller upprepad kontext.
Qwen3.5-Plus nås via OrcaRouters OpenAI-kompatibla API. Ställ in bas-URL till https://api.orcarouter.ai/v1. Använd modell-ID:t "qwen/qwen3.5-plus". Autentisering sker vanligtvis via en API-nyckel i Authorization-headern (t.ex. "Bearer YOUR_API_KEY"). För en chattkompletteringsförfrågan, skicka en POST till /chat/completions med en JSON-kropp som innehåller fältet "model" inställt på modell-ID:t och en "messages"-array som följer OpenAIs format. Exempel: {"model": "qwen/qwen3.5-plus", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]}.
OrcaRouter stöder standard OpenAI-parametrar inklusive "messages", "max_tokens", "temperature", "top_p", "frequency_penalty", "presence_penalty", "stop" och "stream". Eftersom modellen stöder bild- och videoinmatning kan du även skicka multimodalt innehåll i fältet "content" som en array av objekt med "type":"text" och "type":"image_url" (eller liknande). Det exakta schemat för video är inte definierat i den angivna datan. Se OrcaRouters API-dokumentation för den fullständiga parameterlistan. Observera att "max_tokens" inte får överstiga modellens maximala utdata på 65,536 tokens.
För att byta från en annan modell till Qwen3.5-Plus, uppdatera fältet "model" i din API-förfrågan från ditt tidigare modell-ID (t.ex. "gpt-4" eller "qwen2.5-72b") till "qwen/qwen3.5-plus". Se till att din kod kan hantera den större kontexten och multimodala indata om du avser att använda dessa funktioner. Om du använde en modell som stödde verktygsanrop (tool calls) eller parallella funktionsanrop (parallel function calling), testa dessa funktioner med Qwen3.5-Plus för att säkerställa kompatibilitet. Justera även dina token-gränser om din tidigare modell hade en mindre maximal utdata (ställ in max_tokens på lämpligt sätt).
Ja, streaming stöds via den vanliga OpenAI API-parametern: sätt "stream": true i din begäran. Detta returnerar tokens allt eftersom de genereras, vilket minskar upplevd fördröjning. Svaret kommer att vara en ström av Server-Sent Events (SSE). Varje händelse innehåller en delta av nästa del av meddelandet. Detta fungerar identiskt med OpenAIs streamingläge. För multimodala indata kan den första biten ha en liten fördröjning medan modellen bearbetar bilder eller video. OrcaRouters API följer samma streamingformat som OpenAI, så befintlig streamingkod kan återanvändas med det nya modell-ID:t.
Qwen3.5-Plus är en nyare iteration i Qwen-serien. De medföljande fakta innehåller inte specifika prestandaförbättringar jämfört med Qwen2.5, men typiskt sett lägger nyare versioner till längre kontextstöd och förfinad träning. Qwen2.5-modeller har generellt kontextfönster upp till 128k tokens, medan Qwen3.5-Plus erbjuder 1M. Dessutom listar Qwen3.5-Plus explicit video som en ingångsmodalitet, vilket kanske inte är tillgängligt i äldre Qwen2.5-varianter. Om du inte behöver den större kontexten eller videoinmatning kan en Qwen2.5-modell vara mer kostnadseffektiv och snabbare.
Modeller som Gemini 1.5 Pro (1M tokens), Claude 3.5 Sonnet (200k) och GPT-4 Turbo (128k) erbjuder också långa kontexter. Qwen3.5-Plus matchar kontexten på 1M tokens hos Gemini 1.5 Pro och överträffar de flesta andra. Tillägget av videoinmatning är också relativt ovanligt bland LLM:er. Utan benchmarkdata är det dock svårt att jämföra noggrannhet, resonemangsförmåga eller kodningsförmåga. Priser och latens varierar också beroende på leverantör. Användare bör utvärdera på sina specifika uppgifter. OrcaRouter ger tillgång till flera modeller, vilket gör det enkelt att växla och jämföra.
Du skulle välja den här modellen om ditt användningsfall kräver både en mycket lång kontext (över 256k tokens) och multimodal input (text, bild, video) i en enda modell. Till exempel att analysera timmar av video med tillhörande transkriptioner, eller läsa en hel bok med inbäddade diagram. Om din uppgift är ren text med en kort kontext, är ett billigare och snabbare alternativ (t.ex. Qwen2.5-7B eller GPT-4o-mini) mer lämpligt. Dessutom, om du behöver producera mer än 16k tokens, kan den maximala utdatan på 65k tokens för Qwen3.5-Plus vara fördelaktig.
De angivna fakta innehåller inga detaljer om datahantering eller integritet för Qwen3.5-Plus. När du använder OrcaRouter bör du läsa deras integritetspolicy och användarvillkor för att förstå hur data behandlas, lagras eller loggas. Som med alla tredjeparts-API:er, undvik att skicka känslig personlig information om du inte har bekräftat leverantörens säkerhetscertifieringar (t.ex. SOC 2, GDPR-efterlevnad). Själva modellen är värd på infrastruktur som hanteras av OrcaRouter och Alibaba Cloud, och typiska API-leverantörer behåller data endast tillfälligt för tjänsteleverans.
OpenAI-kompatibel — behåll det SDK du redan använder
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| Nivå | Inmatning / 1M token | Utdata / 1M tokens |
|---|---|---|
| ≤ 256K | $0.400 | $2.40 |
| ≤ 1.0M | $0.500 | $3.00 |
| Nivå väljs utifrån antalet inmatningstoken per förfrågan | ||
Uppskattning baserad på listpris
Skiktad prissättning — den här uppskattningen använder priser för basnivån.
Endast en uppskattning — faktiskt antal token beror på leverantörens tokenizer.
GET /api/public/models/qwen/qwen3.5-plusÖppna @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