Qwen3.5 Flash — แชทแบบหลายรูปแบบ (ข้อความ/รูปภาพ/วิดีโอ) ที่ปรับให้เหมาะสมในด้านต้นทุน, บริบท 1M
Qwen3.5 Flash เป็นโมเดลภาษาหลายรูปแบบจากตระกูล Qwen ออกแบบมาเพื่อการอนุมานที่รวดเร็วและต้นทุนต่ำ รองรับอินพุตทั้งข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ และสร้างเอาต์พุตเป็นข้อความ หน้าต่างบริบทขนาด 1,048,576…
Qwen3.5 Flash รองรับอินพุตที่เป็นข้อความ รูปภาพ (รวมถึงหลายภาพต่อคำขอหนึ่งครั้ง) และวิดีโอ สำหรับวิดีโอ โมเดลสามารถรับเฟรมหรือไฟล์วิดีโอทั้งไฟล์ได้จนถึงขีดจำกัดของบริบท โมเดลประมวลผลรูปแบบข้อมูลเหล่านี้ร่วมกันในการเรียก API เพียงครั้งเดียว ทำให้สามารถทำงานต่างๆ เช่น การบรรยายฉากในวิดีโอ การตอบคำถามเกี่ยวกับรูปภาพ หรือการรวมคำสั่งที่เป็นข้อความเข้ากับเนื้อหาที่เป็นภาพ ความยาววิดีโอที่รองรับที่แน่นอนขึ้นอยู่กับการแยกเฟรมและการจัดสรรโทเค็นภายในหน้าต่างบริบท 1M
แบบจำลองนี้มีความเป็นเลิศในงานที่ต้องการบริบทขนาดใหญ่และการป้อนข้อมูลแบบหลายรูปแบบ (multimodal input) ตัวอย่างเช่น การสรุปบทบรรยายวิดีโอที่ยาว การแยกข้อมูลที่มีโครงสร้างจากเอกสารที่สแกนพร้อมรูปภาพ และการสร้างตัวแทนสนทนาที่อ้างอิงบริบททางภาพ นอกจากนี้ยังมีประสิทธิภาพสำหรับการประมวลผลแบบแบตช์ที่มีปริมาณงานสูง (high-throughput batch processing) ซึ่งต้นทุนต่อโทเค็นที่ต่ำ (โดยเฉพาะ input) ทำให้คุ้มค่าสำหรับการสืบค้นหลายล้านครั้ง สำหรับงานที่ใช้ข้อความเพียงอย่างเดียว แบบจำลองที่ใช้ข้อความอย่างเดียวที่ถูกกว่าอาจคุ้มค่ากว่า
สำหรับงานที่ใช้ข้อความล้วนๆ และไม่จำเป็นต้องใช้ความสามารถแบบมัลติโมดัล โมเดลที่เล็กลงหรือใช้ข้อความอย่างเดียวที่มีราคาถูกกว่าอาจคุ้มค่ากว่า จุดแข็งของ Qwen3.5 Flash อยู่ที่ความสามารถแบบมัลติโมดัลและบริบทที่ยาว หากแอปพลิเคชันของคุณต้องการเพียงการเติมข้อความสั้นๆ โมเดลอย่าง text-davinci หรือ Qwen รุ่นที่เล็กลงอาจช่วยประหยัดค่าใช้จ่าย ในทำนองเดียวกัน หากคุณไม่จำเป็นต้องใช้บริบทเต็ม 1M โมเดลที่มีหน้าต่างเล็กกว่าอาจลดความหน่วงและค่าใช้จ่าย
การกำหนด 'Flash' บ่งชี้ว่าโมเดลนี้แลกความแม่นยำในการวัดมาตรฐานบางส่วนเพื่อการอนุมานที่เร็วขึ้นและต้นทุนการคำนวณที่ต่ำกว่า เมื่อเปรียบเทียบกับโมเดลที่ใหญ่กว่าของ Qwen (เช่น Qwen3.5-72B) โมเดลนี้ใช้สถาปัตยกรรมที่มีประสิทธิภาพมากกว่าด้วยพารามิเตอร์ที่น้อยกว่า คะแนนการวัดมาตรฐานถูกเผยแพร่โดย Qwen แต่ไม่ได้ระบุในรายการแคตตาล็อกนี้ ในทางปฏิบัติ โมเดลนี้ทำงานได้แข่งขันได้ในงานทำความเข้าใจแบบหลายรูปแบบ (multimodal understanding) ในขณะที่รักษาความหน่วงต่ำต่อคำขอ ทำให้เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์
ความหน่วงขึ้นอยู่กับขนาดของอินพุต ความยาวของเอาต์พุต และโหลดของเซิร์ฟเวอร์ เนื่องจาก Qwen3.5 Flash ถูกออกแบบมาเพื่อความเร็ว โดยทั่วไปจะส่งคืนการตอบสนองได้เร็วกว่าโมเดลขนาดใหญ่กว่า เช่น Qwen3.5-72B สำหรับจำนวนโทเคนที่เท่ากัน ตัวเลขโทเคนต่อวินาทีที่แน่นอนไม่ได้ระบุไว้ในแค็ตตาล็อก ผู้ใช้สามารถทดสอบประสิทธิภาพผ่านเอนด์พอยต์ของ OrcaRouter เพื่อวัดความหน่วงในโลกแห่งความเป็นจริงสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะของตน หน้าต่างบริบท 1M อาจทำให้เกิดโอเวอร์เฮดในการประมวลผลสำหรับอินพุตที่ยาวมาก
จุดแข็งรวมถึงการป้อนข้อมูลแบบหลายรูปแบบ (multimodal input), บริบทขนาดใหญ่มาก, โทเค็นเอาต์พุต 65K, และต้นทุนต่อโทเค็นต่ำ โมเดลจัดการเอกสารยาวและวิดีโอได้ดี ข้อจำกัด: มันไม่แม่นยำที่สุดในงานใช้เหตุผลซับซ้อนหรือคณิตศาสตร์เมื่อเทียบกับโมเดล Frontier ขนาดใหญ่กว่า มันอาจมีปัญหาในคำสั่งหลายขั้นตอนที่ละเอียดอ่อน สำหรับงานที่คุณภาพเอาต์พุตระดับแนวหน้ามีความสำคัญ ให้พิจารณาโมเดล Qwen ที่ใหญ่กว่าหรือคลาส GPT-4o สถาปัตยกรรม 'Flash' ให้ความสำคัญกับปริมาณงาน (throughput) และต้นทุนมากกว่าความแม่นยำสูงสุด
ราคาอยู่ที่ $0.10 ต่อ 1 ล้านโทเคนอินพุต (ข้อความ รูปภาพ หรือวิดีโอ) และ $0.40 ต่อ 1 ล้านโทเคนเอาต์พุต อัตราเหล่านี้คิดตามอัตราของผู้ให้บริการ โดยไม่มีส่วนเพิ่มจาก OrcaRouter ไม่มีค่าธรรมเนียมเพิ่มเติมสำหรับ API gateway ราคานี้ถูกส่งผ่านโดยตรง หมายความว่าผู้ใช้ปลายทางจ่ายเท่ากับการเรียกใช้ API ของผู้ให้บริการเอง โดยไม่มีค่าธรรมเนียมเพิ่มเติมจาก OrcaRouter การนับโทเคนเป็นไปตามมาตรฐานการแบ่งโทเคนสำหรับแต่ละรูปแบบ
ราคาโทเค็นอินพุต ($0.10/1M) มีความสามารถในการแข่งขันสูงมากในบรรดาโมเดลหลายรูปแบบ ตัวอย่างเช่น โมเดลหลายรูปแบบขนาดใหญ่จำนวนมากคิดค่าบริการ $2-10 ต่อล้านโทเค็นอินพุต ราคาเอาต์พุต ($0.40/1M) ก็ต่ำเช่นกัน อย่างไรก็ตาม เนื่องจากโมเดลนี้มีหน้าต่างบริบทขนาด 1M การประมวลผลอินพุตที่ยาวมากอาจส่งผลให้ต้นทุนรวมสูง แม้จะมีอัตราต่อโทเค็นที่ต่ำก็ตาม ผู้ใช้ควรปรับสมดุลระหว่างความยาวของบริบทกับจำนวนคำขอ สำหรับอินพุตสั้น โมเดลขนาดเล็กอาจเสนอต้นทุนสัมบูรณ์ที่ต่ำกว่า
รายการแค็ตตาล็อกไม่ได้ระบุว่ามีการแคชสำหรับ Qwen3.5 Flash บน OrcaRouter หรือไม่ ผู้ใช้ควรศึกษาคู่มือของ OrcaRouter สำหรับรายละเอียดเกี่ยวกับคุณสมบัติการแคชพรอมต์หรือการแคชการตอบสนอง หากไม่รองรับการแคช การป้อนข้อมูลที่เหมือนกันซ้ำๆ จะคิดค่าใช้จ่ายโทเค็นเต็มในแต่ละครั้ง สำหรับการประมวลผลแบบแบตช์ ควรพิจารณาลดข้อมูลที่ซ้ำกันหรือใช้แคชในเครื่องเพื่อลดการเรียก API ราคายังคงเป็นไปตามอัตราของผู้ให้บริการโดยไม่มีส่วนเพิ่มไม่ว่าสถานะการแคชจะเป็นอย่างไร
ใช้ปลายทางที่เข้ากันได้กับ OpenAI ที่ https://api.orcarouter.ai/v1 กำหนดพารามิเตอร์ model เป็น "qwen/qwen3.5-flash" ในการร้องขอของคุณ ให้คีย์ API จาก OrcaRouter รูปแบบการร้องขอตรงกับ API แชทคอมพลิชั่นของ OpenAI ซึ่งรองรับบทบาท (system, user, assistant) และเนื้อหาหลายรูปแบบโดยใช้อาร์เรย์ "content" ที่มี "type": "image_url" หรือ "type": "text" สำหรับวิดีโอ คุณอาจต้องแยกเฟรมและส่งเป็นภาพ โปรดดูเอกสารของ OrcaRouter สำหรับแนวทางการจัดการวิดีโอที่แน่นอน
พารามิเตอร์ที่รองรับตามมาตรฐาน OpenAI: temperature, top_p, max_tokens (สูงสุด 65536), stop sequences, presence_penalty, frequency_penalty และ seed พารามิเตอร์ max_tokens ถูกจำกัดที่ 65536 เพื่อให้สอดคล้องกับเอาต์พุตสูงสุดของโมเดล โมเดลรองรับการสตรีมผ่าน stream: true คุณยังสามารถตั้งค่า user ID สำหรับการติดตามได้ สำหรับคำขอแบบ multimodal ให้รวมเนื้อหารูปภาพหรือวิดีโอไว้ในข้อความของผู้ใช้ โมเดลยอมรับเนื้อหาสูงสุดถึงหน้าต่างบริบท 1,048,576 โทเค็นทั้งหมดในทุกการสนทนา
หากคุณใช้ Python SDK ของ OpenAI อยู่แล้ว ให้เปลี่ยน base_url เป็น https://api.orcarouter.ai/v1 และอัปเดตชื่อโมเดลเป็น "qwen/qwen3.5-flash" การตรวจสอบสิทธิ์ใช้คีย์ API ของ OrcaRouter แทนคีย์ของ OpenAI โครงสร้างคำขอและคำตอบเหมือนกัน สำหรับการย้ายจากผู้ให้บริการอื่น ให้ใช้รูปแบบ chat completions ตรวจสอบให้แน่ใจว่าระบบ prompt และเนื้อหา multimodal ของคุณจัดรูปแบบตามแบบแผนของ OpenAI ไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนแปลงโค้ดนอกจาก endpoint และชื่อโมเดล
ใช่ OrcaRouter API รองรับข้อความระบบ ข้อความผู้ใช้ และข้อความผู้ช่วยในการสนทนาแบบหลายรอบ ประวัติการสนทนาทั้งหมดจะนับรวมในหน้าต่างบริบท 1,048,576 โทเค็น โมเดลจะประมวลผลเนื้อหาหลายรูปแบบในข้อความผู้ใช้ สำหรับวิดีโอ คุณสามารถส่งหลายเฟรมเป็นรูปภาพในข้อความผู้ใช้เดียว โมเดลจะรักษาบริบทข้ามรอบ ดังนั้นคุณสามารถมีการโต้ตอบที่ขยายออกไปพร้อมประวัติที่ยาวนาน ตราบใดที่โทเค็นทั้งหมดยังคงอยู่ภายใต้ขีดจำกัด
Qwen3.5 Flash เป็นทางเลือกที่เล็กกว่า เร็วกว่า และถูกกว่าเมื่อเทียบกับโมเดล Qwen ขนาดใหญ่อย่าง Qwen3.5-72B หรือ Qwen3.5-32B โดยมันได้เสียสละความแม่นยำในบางเกณฑ์วัดเพื่อให้ได้ latency และต้นทุนที่ต่ำกว่า มันมีคุณสมบัติรองรับอินพุตแบบ multimodal และหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ (1M) เช่นเดียวกับพี่น้องที่มีขนาดใหญ่กว่า สำหรับงานที่ต้องการการให้เหตุผลระดับแนวหน้า โมเดลขนาดใหญ่เป็นที่ต้องการ สำหรับแอปพลิเคชันที่มีปริมาณมากหรือเรียลไทม์ที่ความเร็วและต้นทุนมีความสำคัญมากกว่า Flash คือตัวเลือกที่ดีกว่า
GPT-4o มีความแม่นยำสูงกว่าในการวัดผลเชิงเหตุผลและมัลติโมดัลหลายอย่าง แต่มีราคาสูงกว่าอย่างมีนัยสำคัญ (โดยทั่วไป $2.50 ต่อล้าน input tokens สำหรับ GPT-4o และ $0.15 สำหรับ GPT-4o mini) Qwen3.5 Flash มีราคาถูกกว่า ($0.10 ต่อ input) และมี context window ที่ใหญ่กว่า (1M เทียบกับ 128K ของ GPT-4o) ขีดจำกัด output token (65K) ก็เกินกว่า GPT-4o mini (16K) ด้วย สำหรับแอปพลิเคชันที่ไวต่อต้นทุนและมีอินพุตที่ยาวมาก Qwen3.5 Flash อาจประหยัดกว่าในขณะที่ยังคงให้ความเข้าใจแบบมัลติโมดัลที่ดี
Claude 3 Haiku และ Gemini 1.5 Flash เป็นโมเดล 'flash' ที่คล้ายกัน Claude 3 Haiku รองรับเฉพาะข้อความ และมีราคา $0.25 ต่อหนึ่งล้าน input tokens Gemini 1.5 Flash รองรับการป้อนข้อมูลแบบ multimodal และมี context window ขนาด 1M ราคา $0.075 ต่อหนึ่งล้าน input tokens Qwen3.5 Flash ที่รองรับ multimodal และ context 1M จัดอยู่ในระดับที่ใกล้เคียงกัน โดยมีราคา output ($0.40/1M) สูงกว่า Gemini Flash ($0.30/1M) แต่ต่ำกว่า Haiku ($1.25/1M) ประสิทธิภาพใน benchmark แตกต่างกันไปตามงาน
OrcaRouter โฮสต์โมเดลโอเพนซอร์สอย่าง Llama 3.1 8B และ Mistral 7B Qwen3.5 Flash เป็นโมเดลแบบกรรมสิทธิ์ แต่แข่งขันได้ทั้งในด้านต้นทุนและความสามารถ โมเดลโอเพนซอร์สมักมีต้นทุนต่อโทเค็นที่ต่ำกว่าหรือไม่มีเลย (คุณจ่ายเฉพาะค่าคอมพิวเตอร์) แต่อาจต้องใช้ความพยายามทางวิศวกรรมมากขึ้นในการตั้งค่า Qwen3.5 Flash นำเสนอ API ที่จัดการให้พร้อมส่วนเพิ่มเป็นศูนย์ หน้าต่างบริบท 1M และการรองรับมัลติโมดัลที่โมเดลโอเพนซอร์สส่วนใหญ่ไม่มี มันเป็นจุดกึ่งกลางที่ดีระหว่างความยืดหยุ่นของโอเพนซอร์สและคุณภาพของกรรมสิทธิ์
เข้ากันได้กับ OpenAI — ใช้ SDK เดิมของคุณได้เลย
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| อินพุต / 1M โทเค็น | $0.100 |
| เอาต์พุต / 1M โทเค็น | $0.400 |
| สกุลเงิน | USD |
ประมาณการจากราคาตั้ง
เป็นเพียงการประเมิน — จำนวน token จริงขึ้นอยู่กับ tokenizer ของผู้ให้บริการ
สิ่งที่นักพัฒนาพูดถึงในสัปดาห์นี้
GET /api/public/models/qwen/qwen3.5-flashเปิด @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