Qwen3.7-Max — โมเดลหลักกรรมสิทธิ์ของ Alibaba ที่ออกแบบมาให้เป็นรากฐานสำหรับยุคของเอเจนต์ (agent era) มาพร้อมหน้าต่างบริบท (context window) ขนาด 1M token ในตัว พร้อมโหมดการคิดแบบขยาย (extended thinking mode) และฟีเจอร์ preserve_thinking ระหว่างรอบการสนทนา ที่ถูกปรับแต่งสำหรับงานที่ใช้เอเจนต์ ให้ผลลัพธ์ระดับแนวหน้าในด้านการเขียนโค้ด (SWE-Verified, SWE-Pro, Terminal-Bench) การใช้เหตุผล (GPQA Diamond, HMMT, IMO) การใช้เครื่องมือ (BFCL, MCP-Mark, MCP-Atlas) และเกณฑ์วัดผลหลายภาษา (WMT24++ ใน 55 ภาษา) ถูกออกแบบมาให้ทำงานอัตโนมัติในระยะยาวแบบต่อเนื่อง — รักษากลยุทธ์ที่สอดคล้องกันผ่านการเรียกใช้เครื่องมือหลายพันครั้งและเซสชันที่ยาวนานหลายชั่วโมง — และสามารถปรับใช้ได้อย่างสม่ำเสมอกับโครงสร้างพื้นฐานของเอเจนต์ต่างๆ รวมถึง Claude Code, OpenClaw และ Qwen Code แนะนำสำหรับเอเจนต์เขียนโค้ด ระบบอัตโนมัติในสำนักงานและเวิร์กโฟลว์ การค้นคืนแบบยาว (long-context RAG) และระบบใดๆ ที่ต้องการแกนหลักที่เชื่อถือได้สำหรับการใช้เครื่องมืออย่างต่อเนื่อง
Qwen3.7 Max เป็นโมเดลภาษาที่ประมวลผลเฉพาะข้อความ ซึ่งพัฒนาโดยทีม Qwen ออกแบบมาเพื่อจัดการกับบริบทที่ยาวมากถึง 1,000,000 โทเค็น และสามารถสร้างผลลัพธ์ได้สูงสุด 64,000 โทเค็น สามารถเข้าถึงได้ผ่าน API…
โมเดลนี้มีความเป็นเลิศในงานที่ต้องการความเข้าใจและการให้เหตุผลผ่านข้อความจำนวนมาก สามารถสรุปหนังสือทั้งเล่ม ตอบคำถามตามเอกสารยาว ดำเนินการห่วงโซ่การให้เหตุผลที่ซับซ้อนซึ่งอ้างอิงส่วนก่อนหน้าของบริบท สร้างเนื้อหาแบบยาวเช่นรายงานหรือนิยาย และเขียนหรือดีบักโค้ดด้วยบริบทของโปรเจกต์เต็มรูปแบบ รองรับการทำตามคำสั่งและสามารถใช้สำหรับงานแบบ few-shot หรือ zero-shot อย่างไรก็ตาม เนื่องจากเป็นข้อความล้วน จึงไม่สามารถวิเคราะห์ภาพหรือตารางโดยตรง—เพียงคำอธิบายที่เป็นข้อความเท่านั้น หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ช่วยลดความจำเป็นในการใช้ retrieval-augmented generation (RAG) ในหลายกรณี แต่สำหรับอินพุตที่ยาวมาก การประมวลผลล่วงหน้าอาจยังคงมีประโยชน์
หากงานของคุณไม่จำเป็นต้องใช้หน้าต่างบริบท 1M โทเค็นหรือเอาต์พุต 64K การใช้โมเดลที่เล็กกว่าและถูกกว่าอาจคุ้มค่ากว่า ตัวอย่างเช่น สำหรับการสนทนาสั้นๆ การจำแนกข้อความง่ายๆ หรือการสร้างข้อความสองสามย่อหน้า โมเดลที่มีบริบท 8K–128K และต้นทุนต่อโทเค็นที่ต่ำกว่าก็เหมาะสม Qwen3.7 Max มีราคาอยู่ที่ $1.25 สำหรับอินพุต / $3.75 สำหรับเอาต์พุตต่อ 1M โทเค็น หากคำขอเฉลี่ยของคุณใช้เพียง 10K โทเค็น ต้นทุนต่อคำขอจะน้อย แต่สำหรับคำขอเล็กๆ จำนวนมาก ต้นทุนรวมอาจเพิ่มขึ้นได้ นอกจากนี้ สำหรับงานหลายรูปแบบ (ภาพ, เสียง) คุณต้องใช้โมเดลอื่น ประเมินว่าความสามารถบริบทที่เพิ่มขึ้นนั้นถูกใช้งานจริงหรือไม่ มิฉะนั้น โมเดลที่เล็กกว่าอย่าง Qwen3.7 (ที่ไม่ใช่ Max) ก็อาจเพียงพอแล้ว
Qwen3.7 Max รองรับการให้เหตุผลแบบหลายขั้นตอน การกระตุ้นด้วยสายการคิด และการทำตามคำสั่ง สามารถดำเนินการให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ การอนุมานเชิงตรรกะ และการอนุมานตามสามัญสำนึกในบริบทที่ยาวนาน หน้าต่างขนาดใหญ่ช่วยให้สามารถเรียกคืนข้อมูลที่ปรากฏก่อนหน้านี้ในอินพุต ซึ่งมีประโยชน์สำหรับงานต่างๆ เช่น การตรวจสอบโค้ดข้ามหลายไฟล์ หรือการวิเคราะห์ข้อโต้แย้งที่ยาวนาน นอกจากนี้ยังสามารถจัดการการนับ การเรียงลำดับ และการสรุปชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ฝังอยู่ในข้อความ อย่างไรก็ตาม เช่นเดียวกับโมเดลภาษาทั้งหมด มันอาจยังคงทำผิดพลาดในเลขคณิตที่ซับซ้อนหรือพรอมต์ที่คลุมเครือ แนะนำให้ทดสอบกับงานเฉพาะของคุณเพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพ
ข้อเท็จจริงที่ให้มาไม่ได้ระบุว่า Qwen3.7 Max สามารถปรับแต่งผ่าน OrcaRouter ได้หรือไม่ โดยทั่วไปแล้วโมเดลขนาดใหญ่เช่นนี้จะให้บริการผ่าน API สำหรับการอนุมานเท่านั้น หากต้องการปรับแต่ง จำเป็นต้องตรวจสอบกับผู้ให้บริการโดยตรง หรือใช้โมเดลพื้นฐานที่มีขนาดเล็กกว่า โมเดลนี้ถูกออกแบบมาเพื่อการอนุมานเป็นหลักด้วยหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ สำหรับการปรับแต่งพฤติกรรม วิศวกรรม Prompt และตัวอย่างแบบ few-shot เป็นแนวทางที่แนะนำ หากคุณต้องการการปรับเปลี่ยนโดเมนเฉพาะทาง ให้พิจารณาใช้โมเดลขนาดเล็กที่ปรับแต่งได้ เช่น Qwen3.7 (ไม่ใช่ Max) หากมี
ไม่มีคะแนนเกณฑ์มาตรฐานเฉพาะสำหรับ Qwen3.7 Max ที่ให้ไว้ในข้อเท็จจริง โดยทั่วไป โมเดลในตระกูล Qwen3.7 จะถูกประเมินบนเกณฑ์มาตรฐาน NLP มาตรฐาน เช่น MMLU, HellaSwag, GSM8K และ HumanEval แต่คะแนนสำหรับรุ่น Max ไม่ได้เปิดเผยในที่นี้ โมเดลคาดว่าจะทำงานได้ดีในงานที่เกี่ยวข้องกับการใช้เหตุผลบริบทยาว เช่น Multi-Document QA, NarrativeQA และการสรุปข้อความที่ยาวมาก ผู้ใช้ควรทำการประเมินของตนเองในงานที่เป็นตัวแทนเพื่อวัดประสิทธิภาพ ในกรณีที่ไม่มีตัวเลขที่เผยแพร่ ควรทดสอบโมเดลด้วยตัวอย่างข้อมูลของคุณก่อนที่จะนำไปใช้ในวงกว้าง
ความหน่วงไม่ได้ระบุไว้ในข้อเท็จจริงที่ให้มา โมเดลที่มีหน้าต่างบริบท 1M โทเคนโดยทั่วไปจะมีเวลาในการอนุมานสูงกว่าโมเดลเล็กกว่า โดยเฉพาะเมื่ออินพุตใกล้ถึงขีดจำกัด ปริมาณงานขึ้นอยู่กับโครงสร้างพื้นฐานที่ Qwen จัดเตรียมให้และเข้าถึงผ่าน OrcaRouter สำหรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ บริบทขนาดใหญ่อาจทำให้เกิดความล่าช้าที่สังเกตได้ API ของ OrcaRouter มักจะประมวลผลคำขอแบบอะซิงโครนัส คุณอาจต้องตั้งค่า timeouts ที่นานขึ้น สำหรับกรณีการใช้งานที่ต้องการความถี่สูงและหน่วงต่ำ ให้พิจารณาโมเดลที่มีหน้าต่างบริบทเล็กกว่า การทดสอบด้วยขนาดอินพุตทั่วไปของคุณจะช่วยกำหนดเวลาตอบสนองที่ยอมรับได้ ตรวจสอบว่าไม่มีอะไรตกหล่น และรักษาชื่อแบรนด์ถูกต้อง ใช้ "Qwen" และ "OrcaRouter" เหมือนเดิม ส่วน "API" เป็นคำทับศัพท์ที่ใช้ทั่วไป "timeouts" ก็ทับศัพท์ได้ (บางครั้งใช้ "หมดเวลา" แต่ควรคงเป็น timeouts ตามต้นฉบับ? แต่กฏบอก preserve printf-style specifiers ไม่ได้บอกให้รักษาคำศัพท์เทคนิคอื่นๆ เราแปลได้ "timeouts" เป็น "การหมดเวลา" หรือ "ค่าหมดเวลา" แต่เพื่อความสอดคล้องกับบริบท API และความชัดเจน อาจคง "timeouts" ไว้ก็ได้ แต่ภาษาไทยนิยมใช้ "timeout" หรือ "ไทม์เอาต์" เช่นกัน แต่ต้นฉบับเป็นพหูพจน์ "timeouts" ในภาษาไทยเราใช้ "timeout" หรือ "ค่า timeout" ก็พอ แต่อย่างน้อยต้องไม่เปลี่ยนความหมาย ผมเลือกใช้ "timeouts" เป็นภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ เพราะเป็นศัพท์เฉพาะที่เข้าใจในวงการ หรือจะแปลเป็น "ระยะเวลาหมดเวลา" ก็ได้ แต่เพื่อความปลอดภัยควรคงของเดิม? กฏบอกให้รักษา Markdown, HTML, URLs, placeholders, printf specifiers เท่านั้น ไม่รวมคำศัพท์อื่นๆ ดังนั้นเราสามารถแปล "timeouts" ได้ แต่ถ้าคงไว้ก็ไม่ผิด? แต่เพื่อให้ภาษาไทยเป็นธรรมชาติ ควรแปลเป็นไทย เช่น "ค่าหมดเวลา" หรือ "ระยะเวลาที่กำหนด" แต่เนื่องจากเป็น API technical term หลายคนใช้ "timeout" ทับศัพท์เช่นกัน เลือกจะใช้ "ค่า timeout" หรือ "ไทม์เอาต์" แต่ต้นฉบับเป็นพหูพจน์ "timeouts" ในประโยค "set longer timeouts" แปลว่า "ตั้งค่า timeouts ที่นานขึ้น" หรือ "ตั้งค่าหมดเวลาที่นานขึ้น" ก็ได้ ผมคิดว่าใช้ "timeouts" เป็นภาษาอังกฤษคงไว้ดีกว่า เพื่อความแม่นยำทางเทคนิค แต่ดูแล้วกฏไม่ได้ห้ามไม่ให้แปล ดังนั้นจะแปลว่า "ตั้งค่าระยะเวลาหมดเวลาที่นานขึ้น" ก็ได้ แต่ให้สอดคล้องกับบรรยากาศ ในที่อื่นๆ เราใช้คำทับศัพท์ "อะซิงโครนัส" ดังนั้น "timeouts" ก็ควรทับศัพท์ว่า "ไทม์เอาต์" หรือ "timeouts" ก็ได้ ขอตัดสินใจใช้ "timeouts" เหมือนเดิม เพราะเป็นคำเฉพาะที่วิศวกรคุ้นเคย สุดท้าย: ไม่มี preamble, quotes, explanation. ส่งเฉพาะข้อความแปลความหน่วงไม่ได้ระบุไว้ในข้อเท็จจริงที่ให้มา โมเดลที่มีหน้าต่างบริบท 1M โทเคนโดยทั่วไปจะมีเวลาในการอนุมานสูงกว่าโมเดลเล็กกว่า โดยเฉพาะเมื่ออินพุตใกล้ถึงขีดจำกัด ปริมาณงานขึ้นอยู่กับโครงสร้างพื้นฐานที่ Qwen จัดเตรียมให้และเข้าถึงผ่าน OrcaRouter สำหรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ บริบทขนาดใหญ่อาจทำให้เกิดความล่าช้าที่สังเกตได้ API ของ OrcaRouter มักจะประมวลผลคำขอแบบอะซิงโครนัส คุณอาจต้องตั้งค่า timeouts ที่นานขึ้น สำหรับกรณีการใช้งานที่ต้องการความถี่สูงและหน่วงต่ำ ให้พิจารณาโมเดลที่มีหน้าต่างบริบทเล็กกว่า การทดสอบด้วยขนาดอินพุตทั่วไปของคุณจะช่วยกำหนดเวลาตอบสนองที่ยอมรับได้
จุดแข็งหลักของ Qwen3.7 Max คือความสามารถในการประมวลผลบริบทสูงสุดถึง 1M โทเค็นในคำขอเดียว ซึ่งเป็นหนึ่งในขนาดที่ใหญ่ที่สุดที่มีอยู่ สิ่งนี้ช่วยลดความจำเป็นในการใช้หน้าต่างเลื่อนหรือการดึงข้อมูลภายนอกสำหรับงานหลายอย่าง ทำให้ตรรกะของแอปพลิเคชันง่ายขึ้น ขีดจำกัดเอาต์พุต 64K ช่วยให้สามารถสร้างเอกสารที่ยาวมากได้โดยไม่ต้องต่อกัน การกำหนดราคามีความโปร่งใสโดยไม่มีมาร์กอัปผ่าน OrcaRouter เหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานวิเคราะห์เชิงลึก เช่น การตรวจสอบเอกสาร การสังเคราะห์งานวิจัย และการวิเคราะห์โค้ดที่ซับซ้อน โมเดลนี้ยังรองรับการปฏิบัติตามคำแนะนำมาตรฐานและการเรียนรู้แบบไม่กี่ตัวอย่าง ทำให้มีความยืดหยุ่นสำหรับงานที่ใช้ข้อความจำนวนมาก
Qwen3.7 Max เป็นโมเดลที่ประมวลผลเฉพาะข้อความเท่านั้น ไม่สามารถประมวลผลรูปภาพ ตาราง หรือเสียงได้ หน้าต่างบริบทที่ใหญ่ของมันอาจทำให้การอนุมานช้าลงและใช้หน่วยความจำมากขึ้น ความแม่นยำในงานที่ใกล้ขีดจำกัดของบริบทอาจลดลงเมื่อเทียบกับอินพุตที่สั้นกว่า ซึ่งเป็นเรื่องปกติของโมเดลบริบทยาว ไม่มีการระบุคะแนนมาตรวัดเฉพาะเจาะจง ดังนั้นประสิทธิภาพเชิงเปรียบเทียบกับโมเดลบริบทยาวอื่นจึงไม่เป็นที่ทราบ โมเดลดังกล่าวใช้งานได้ผ่าน OrcaRouter API เท่านั้น ไม่มีการกล่าวถึงตัวเลือกการติดตั้งภายในองค์กร สำหรับงานที่ต้องการความหน่วงต่ำมากหรืออินพุตแบบมัลติโมดัลจำนวนมาก โมเดลอื่นจะเหมาะสมกว่า นอกจากนี้ โมเดลอาจสร้างข้อมูลที่ฟังดูสมเหตุสมผลแต่ไม่ถูกต้อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับบริบทที่ยาวมาก
Qwen3.7 Max มีราคาอยู่ที่ $1.25 ต่อ 1 ล้านอินพุตโทเคน และ $3.75 ต่อ 1 ล้านเอาต์พุตโทเคน อัตราเหล่านี้เป็นอัตราของผู้ให้บริการจาก Qwen และ OrcaRouter ไม่มีการบวกมาร์กอัปเพิ่มเติม หมายความว่าผู้ใช้จ่ายตามอัตราของผู้ให้บริการเท่านั้น โทเคนจะถูกนับโดยใช้โทเคนไนเซอร์เดียวกันกับโมเดล อินพุตโทเคนรวมถึง prompt และข้อความระบบต่างๆ ในขณะที่เอาต์พุตโทเคนคือข้อความที่ถูกสร้างขึ้น ไม่มีค่าธรรมเนียมเพิ่มเติมสำหรับการเข้าถึง API หรือค่าใช้จ่ายต่อคำขอที่นอกเหนือจากค่าใช้จ่ายตามโทเคนเหล่านี้ โครงสร้างราคานี้มีความโปร่งใสและช่วยให้คุณสามารถประมาณค่าใช้จ่ายตามการใช้งานที่คาดหวังได้
โมเดลขนาดเล็กมักมีต้นทุนต่อโทเค็นที่ต่ำกว่า ตัวอย่างเช่น โมเดลที่มีพารามิเตอร์ 7B–13B หลายรุ่นมีค่าใช้จ่าย $0.10–$0.50 ต่อ 1M โทเค็นขาเข้า ราคาขาเข้าของ Qwen3.7 Max ที่ $1.25 นั้นสูงกว่า แต่ราคาขาออกที่ $3.75 ก็สูงกว่าค่าเฉลี่ยเช่นกัน ข้อได้เปรียบด้านต้นทุนของ Qwen3.7 Max มาจากความสามารถในการจัดการบริบทที่ยาวมากในการเรียกใช้ครั้งเดียว ซึ่งอาจลดจำนวนคำขอทั้งหมดและค่าใช้จ่ายแฝงที่เกี่ยวข้อง สำหรับอินพุตสั้น ๆ คุณจะจ่ายต่อโทเค็นมากกว่าเมื่อเทียบกับโมเดลราคาถูก ประเมินความยาวอินพุต/เอาต์พุตเฉลี่ยของคุณเพื่อตัดสินใจว่าต้นทุนต่อโทเค็นที่เพิ่มขึ้นนั้นถูกชดเชยด้วยความซับซ้อนที่ลดลงและจำนวนการเรียก API ที่น้อยลงหรือไม่
ข้อเท็จจริงที่ให้ไว้ไม่มีข้อมูลเกี่ยวกับส่วนลดแบบแบ่งระดับ การแคช หรือส่วนลดการประมวลผลแบบกลุ่มสำหรับ Qwen3.7 Max OrcaRouter อาจมีบริการแคชข้อความที่ใช้บ่อยหรือการตอบกลับในระดับ API แต่ไม่ได้ระบุไว้ โดยทั่วไปผู้ให้บริการรายใหญ่มักมีส่วนลดตามปริมาณการใช้งานสำหรับลูกค้าที่ใช้บริการมาก คุณจะต้องติดต่อ OrcaRouter หรือ Qwen โดยตรง โมเดลไร้กำไร (zero-markup) รับประกันว่าคุณไม่ได้จ่ายเงินเกินกว่าอัตราของผู้ให้บริการ สำหรับการปรับต้นทุนให้เหมาะสม ควรพิจารณาแคชการตอบกลับฝั่งไคลเอนต์ ใช้ระบบพรอมต์ซ้ำ และลดความยาวของผลลัพธ์เมื่อไม่จำเป็นต้องใช้ความยาวเต็ม 64K รวมถึงตรวจสอบให้แน่ใจว่าอินพุตของคุณไม่มีโทเค็นที่ไม่จำเป็นเพิ่มเข้าไป
สมมติว่าคุณต้องวิเคราะห์เอกสารที่มี 500,000 โทเคน และสร้างสรุปขนาด 10,000 โทเคน ต้นทุนอินพุต: 500,000 โทเคน * ($1.25 / 1,000,000) = $0.625 ต้นทุนเอาต์พุต: 10,000 * ($3.75 / 1,000,000) = $0.0375 รวมประมาณ $0.66 หากคุณใช้โมเดลที่มีบริบท 128K แทน และต้องแบ่งเอกสารออกเป็น 4 ส่วน คุณอาจจ่าย $0.10 ต่อส่วนที่ป้อนเข้า (สมมติว่าใช้โมเดลที่ถูกกว่า) บวกกับต้นทุนการรวมเอาต์พุต รวมแล้วอาจเทียบเคียงได้ สำหรับอินพุตสั้นๆ ต้นทุนต่อคำขอมีน้อย เช่น อินพุต 1K และเอาต์พุต 500 มีต้นทุน $0.00125 + $0.001875 = $0.003125 การกำหนดราคาเป็นแบบเส้นตรงและคาดการณ์ได้
หากต้องการใช้ Qwen3.7 Max ผ่าน OrcaRouter ให้ส่งคำขอ HTTP ไปยัง endpoint ที่รองรับ Azure ที่ https://api.orcarouter.ai/v1 โดยใช้ตัวระบุโมเดล "qwen/qwen3.7-max" API นี้รองรับ OpenAI ดังนั้นคุณสามารถใช้ SDK ของ OpenAI ที่มีอยู่ (Python, Node.js ฯลฯ) โดยตั้งค่า base_url เป็น endpoint ของ OrcaRouter และคีย์ API ของคุณ ตัวอย่างเช่น ใน Python ที่ใช้ไลบรารี openai ให้ตั้งค่า openai.api_base = "https://api.orcarouter.ai/v1" และ openai.api_key = "your-key" จากนั้นเรียก openai.ChatCompletion.create(model="qwen/qwen3.7-max", messages=[...]) ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคำขอของคุณเคารพขีดจำกัดบริบท 1M token และขีดจำกัดเอาต์พุต 64K token
รองรับพารามิเตอร์มาตรฐานที่เข้ากันได้กับ OpenAI: max_tokens (สูงสุด 64,000), temperature, top_p, stop, frequency_penalty, presence_penalty และอื่นๆ โมเดลระบุตัวเองว่าเป็น "qwen/qwen3.7-max" ในคำขอ ผู้ให้บริการคือ qwen ไม่มีพารามิเตอร์พิเศษเฉพาะสำหรับโมเดลนี้ที่ระบุไว้ในข้อมูลที่ให้มา คุณยังสามารถใช้สตรีมมิ่ง (stream=True) เพื่อรับโทเค็นแบบเพิ่มทีละส่วน สำหรับผลลัพธ์ที่ยาว การสตรีมมิ่งสามารถลดความหน่วงที่รับรู้ได้ โปรดทราบว่าการตั้งค่า max_tokens เกิน 64,000 จะถูกจำกัด API จะส่งคืนข้อผิดพลาดหากอินพุตบวกเอาต์พุตเกิน context window (1M tokens)
หากคุณกำลังเข้าถึง Qwen3.7 Max ผ่าน endpoint อื่น การย้ายไปยัง OrcaRouter จำเป็นต้องเปลี่ยน base_url เป็น https://api.orcarouter.ai/v1 และอัปเดตตัวระบุโมเดลเป็น "qwen/qwen3.7-max" โค้ดที่มีอยู่ของคุณที่ใช้ OpenAI SDKs จะยังคงทำงานได้โดยมีการเปลี่ยนแปลงเพียงเล็กน้อย: เพียงแค่อัปเดต base และ key ของ API รูปแบบคำขอ/การตอบกลับเหมือนกัน ไม่จำเป็นต้องแก้ไขโครงสร้างข้อความหรือพารามิเตอร์ OrcaRouter ไม่เพิ่มค่าใช้จ่ายแฝง ดังนั้นการเรียกเก็บเงินของคุณจะเท่ากับอัตราของผู้ให้บริการ แต่อาจมีลักษณะความหน่วงหรือความน่าเชื่อถือที่แตกต่างกัน ทดสอบการรวมระบบด้วยคำขอตัวอย่างสองสามรายการก่อนที่จะเปลี่ยนการใช้งานในโพรดักชัน
GPT-4o มี context window 128K tokens และรองรับ multimodal inputs (ข้อความ รูปภาพ เสียง) ส่วน Qwen3.7 Max มี context ขนาดใหญ่กว่ามาก (1M tokens) แต่เป็น text-only เท่านั้น ข้อจำกัด output: โดยทั่วไป GPT-4o สามารถ output ได้สูงสุด 4,096 tokens (เว้นแต่ใช้โหมด extended) ในขณะที่ Qwen3.7 Max อนุญาตสูงสุด 64K tokens ราคา: GPT-4o อยู่ที่ $2.50 ต่อ input / $10.00 ต่อ output (ต่อ 1M tokens) ส่วน Qwen3.7 Max ถูกกว่า: $1.25 ต่อ input / $3.75 ต่อ output สำหรับงานที่ต้องการ context หรือ output ยาวมาก Qwen3.7 Max อาจคุ้มค่าและมีความสามารถมากกว่า สำหรับงาน multimodal หรือการโต้ตอบสั้น ๆ GPT-4o อาจเหมาะสมกว่า
Claude 3.5 Sonnet มีหน้าต่างบริบทขนาด 200K โทเค็น และรองรับอินพุตแบบหลายรูปแบบ (ข้อความ, รูปภาพ) ขีดจำกัดเอาต์พุตอยู่ที่ประมาณ 4,096 โทเค็น ราคา: $3.00 ต่ออินพุต / $15.00 ต่อเอาต์พุต ต่อ 1M โทเค็น Qwen3.7 Max มีบริบทที่ใหญ่กว่า 5 เท่า (1M โทเค็น) และเอาต์พุตที่ใหญ่กว่ามาก (64K เทียบกับ 4K) ราคาต่ำกว่า: $1.25 ต่ออินพุต / $3.75 ต่อเอาต์พุต อย่างไรก็ตาม Claude 3.5 Sonnet เป็นที่รู้จักในด้านประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งด้านการให้เหตุผล ความปลอดภัย และการปฏิบัติตามคำสั่ง ความสามารถของ Qwen3.7 Max ยังไม่ได้ผ่านการวัดประสิทธิภาพที่นี่ ทางเลือกขึ้นอยู่กับว่าคุณต้องการบริบทและขนาดเอาต์พุตที่มากเป็นพิเศษหรือไม่ และต้องการการรองรับแบบหลายรูปแบบหรือไม่ สำหรับงานเอกสารยาวที่เป็นข้อความล้วน Qwen3.7 Max อาจประหยัดกว่า
Gemini 1.5 Pro มีหน้าต่างบริบท 1M โทเค็นและเอาต์พุต 64K เช่นเดียวกับ Qwen3.7 Max นอกจากนี้ยังรองรับอินพุตหลายรูปแบบ (ข้อความ, รูปภาพ, เสียง, วิดีโอ) ราคาของ Gemini 1.5 Pro คือ $1.25 สำหรับอินพุต / $5.00 สำหรับเอาต์พุตสำหรับข้อความ; รูปภาพและเสียงมีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม Qwen3.7 Max เป็นแบบข้อความเท่านั้นที่ราคา $1.25/$3.75 หากคุณต้องการหลายรูปแบบ Gemini คือตัวเลือกที่ชัดเจน หากเป็นข้อความเท่านั้น Qwen3.7 Max มีเอาต์พุตที่ถูกกว่าเล็กน้อย ทั้งสองมีข้อจำกัดของบริบทและเอาต์พุตที่คล้ายกัน หากไม่มีตัวเลขเกณฑ์มาตรฐาน ก็ยากที่จะเปรียบเทียบคุณภาพ ลองทดสอบทั้งสองแบบกับงานเฉพาะของคุณ นอกจากนี้ ความพร้อมใช้งานและความหน่วงอาจแตกต่างกันไปตามผู้ให้บริการ OrcaRouter ให้การเข้าถึง Qwen3.7 Max ผ่าน API มาตรฐาน
โมเดล Qwen ที่มีขนาดเล็กกว่า เช่น Qwen3.7 (ไม่ใช่รุ่น Max) หรือ Qwen3.7-7B โดยทั่วไปจะมีหน้าต่างบริบทที่เล็กกว่า (เช่น 128K) และต้นทุนต่อโทเค็นที่ต่ำกว่า โมเดลเหล่านี้เพียงพอต่องานมาตรฐานส่วนใหญ่ เช่น การสนทนาสั้นๆ การสรุปเอกสารที่ยาวไม่เกิน 100K โทเค็น การเติมโค้ดภายในไฟล์เดียว เป็นต้น การใช้ Qwen3.7 Max สำหรับงานดังกล่าวจะเป็นการใช้เกินความจำเป็นและมีค่าใช้จ่ายสูงกว่า นอกจากนี้ โมเดลขนาดเล็กมักมีการอนุมานที่เร็วกว่าและความหน่วงที่ต่ำกว่า หากแอปพลิเคชันของคุณไวต่อความหน่วงหรือต้องประมวลผลคำขอขนาดเล็กจำนวนมาก โมเดลที่เล็กกว่าก็เป็นตัวเลือกที่ดีกว่า คุณค่าของ Qwen3.7 Max จะปรากฏเมื่อคุณต้องการบริบทหรือความยาวเอาต์พุตที่มากเป็นพิเศษ ไม่เช่นนั้นแล้ว ให้เลือกตัวเลือกที่ถูกกว่า
เข้ากันได้กับ OpenAI — ใช้ SDK เดิมของคุณได้เลย
https://api.orcarouter.ai/v1https://api.orcarouter.aifrom openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen3.7-max",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)| อินพุต / 1M โทเค็น | $1.25 |
| เอาต์พุต / 1M โทเค็น | $3.75 |
| อ่านแคช / 1M | $0.250 |
| เขียนแคช / 1M | $1.563 |
| สกุลเงิน | USD |
ประมาณการจากราคาตั้ง
เป็นเพียงการประเมิน — จำนวน token จริงขึ้นอยู่กับ tokenizer ของผู้ให้บริการ
GET /api/public/models/qwen/qwen3.7-maxเปิด @misc{orcarouter_qwen3_7_max,
title = {Qwen3.7 Max API},
author = {qwen},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/qwen/qwen3.7-max}
}qwen. (2026). Qwen3.7 Max API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/qwen/qwen3.7-max