Qwen3.7-Max (2026-05-20 snapshot) — จุดตรวจสอบที่มีวันที่ของโมเดลยุคเอเจนต์ที่เป็นกรรมสิทธิ์หลักของ Alibaba ซึ่งถูกตรึงไว้สำหรับงานผลิตที่สามารถทำซ้ำได้ หน้าต่างบริบทโทเค็น 1M ดั้งเดิม พร้อมโหมดการคิดแบบขยาย (และ preserve_thinking ข้ามเทิร์น) ที่ปรับแต่งสำหรับงานเอเจนต์ ผลลัพธ์ระดับแนวหน้าในการเขียนโค้ด (SWE-Verified, SWE-Pro, Terminal-Bench), การใช้เหตุผล (GPQA Diamond, HMMT, IMO), การใช้เครื่องมือ (BFCL, MCP-Mark, MCP-Atlas), และเกณฑ์มาตรฐานหลายภาษา (WMT24++ ใน 55 ภาษา) ออกแบบมาสำหรับการดำเนินการอัตโนมัติระยะยาวและพฤติกรรมที่สอดคล้องกันข้ามโครงร่างเอเจนต์รวมถึง Claude Code, OpenClaw, และ Qwen Code ใช้เวอร์ชันที่ตรึงนี้เมื่อคุณต้องการพฤติกรรมที่เสถียรข้ามรุ่น; ใช้ qwen/qwen3.7-max สำหรับนามแฝงที่หมุนเวียน
Qwen3.7 Max เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่จากซีรีส์ Qwen ของ Alibaba โดยเฉพาะเช็คพอยต์ที่เผยแพร่เมื่อวันที่ 20 พฤษภาคม 2026 มันเป็นทรานส์ฟอร์มเมอร์แบบ decoder-only ที่ปรับให้เหมาะสำหรับการป้อนและส่งออกข้อความ…
Qwen3.7 Max โดดเด่นในการสร้างข้อความ การใช้เหตุผล การสรุปความ การตอบคำถาม และการสร้างโค้ด หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ทำให้สามารถทำงานต่างๆ เช่น การอ่านหนังสือทั้งเล่มแล้วตอบคำถามอย่างละเอียดเกี่ยวกับหนังสือนั้น หรือการวิเคราะห์คลังโค้ดทั้งหมดเพื่อระบุข้อบกพร่อง โมเดลนี้สามารถทำตามคำสั่งหลายขั้นตอนที่ซับซ้อนซึ่งฝังอยู่ในพรอมต์ระบบที่ครอบคลุมหลายพันโทเคน รองรับพารามิเตอร์การสร้างมาตรฐาน เช่น temperature, top_p, max_tokens และลำดับหยุดผ่าน API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI เนื่องจากเป็นโมเดลข้อความเท่านั้น จึงไม่สามารถทำงานจดจำภาพ ถอดเสียง หรืองานหลายรูปแบบอื่นๆ ได้ สำหรับงานข้อความที่ต้องใช้บริบทหรือเอาต์พุตที่ยาวมาก Qwen3.7 Max เป็นตัวเลือกที่แข็งแกร่ง
กรณีการใช้งานที่ดีที่สุดของโมเดลนี้เน้นที่บริบทยาวและภาระงานที่ให้ผลลัพธ์สูง ตัวอย่างเช่น การสรุปสัญญาทางกฎหมาย 500 หน้าในครั้งเดียว การสร้างคู่มือทางเทคนิค 50,000 คำจากโครงร่างสั้นๆ การตรวจสอบข้อเท็จจริงเชิงลึกในคลังเอกสารวิจัยขนาดใหญ่ และการสร้างข้อมูลสังเคราะห์สำหรับฝึกโมเดลอื่นๆ ที่ต้องใช้ลำดับข้อมูลยาว นักพัฒนาที่จัดการฐานโค้ดสามารถขอให้โมเดลปรับโครงสร้างไฟล์ทั้งหมดหรือเขียนการทดสอบหน่วยที่ครอบคลุมหลายฟังก์ชัน โมเดลนี้ยังเหมาะสำหรับตัวแทนสนทนาที่ต้องรักษาบริบทในการสนทนาที่ยาวมาก แต่โปรดทราบว่าผลลัพธ์ถูกจำกัดที่ 64,000 โทเคน สำหรับงานที่มีบริบทสั้น โมเดลขนาดเล็กบน OrcaRouter อาจให้ประสิทธิภาพด้านเวลาแฝงและต้นทุนที่ดีกว่า
ในขณะที่ Qwen3.7 Max มีความยาว context และ output ที่สูงมาก แต่ก็มีราคาต่อ token สูงกว่าโมเดลขนาดเล็กหลายตัว หากงานของคุณต้องการ context window ต่ำกว่า 32,000 tokens และ output ต่ำกว่า 4,000 tokens ให้พิจารณาใช้โมเดลที่ถูกกว่า เช่น Qwen3.5-7B หรือ LLM ขนาดกะทัดรัดอื่นๆ ที่มีให้บริการบน OrcaRouter นอกจากนี้ หากคุณไม่จำเป็นต้องใช้ความสามารถในการให้เหตุผลของโมเดลขนาดใหญ่ โมเดลขนาดเล็กอาจเพียงพอ สำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการ latency ต่ำ โมเดลขนาดเล็กยังให้เวลาตอบสนองที่เร็วกว่า ควรประเมินขนาดและความซับซ้อนของคำขอทั่วไปของคุณเสมอ การใช้โมเดลขนาดใหญ่กับงานเล็กๆ น้อยๆ จะทำให้เกิดค่าใช้จ่ายที่ไม่จำเป็น หน้า pricing ของ OrcaRouter แสดงรายการโมเดลทั้งหมดที่มีให้เพื่อช่วยเปรียบเทียบ
ใช่ Qwen3.7 Max รองรับการตอบกลับแบบสตรีมผ่าน API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI คุณสามารถตั้งค่าพารามิเตอร์ `stream` เป็น `true` เพื่อรับโทเค็นทีละส่วน ซึ่งช่วยปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้สำหรับการสร้างข้อความยาว โมเดลยังทำงานได้ดีกับ Endpoint Chat Completions โดยรับข้อความในรูปแบบมาตรฐาน (บทบาท system, user, assistant) การสนทนาหลายรอบได้รับการสนับสนุนภายในขีดจำกัดหน้าต่างบริบท เนื่องจากโมเดลเป็นแบบข้อความเท่านั้น ข้อความทั้งหมดต้องมีเนื้อหาที่เป็นข้อความ หน้าต่างบริบทที่ใหญ่ทำให้สามารถมีประวัติการสนทนาที่ยาวมาก ทำให้เหมาะสำหรับเซสชันแบบโต้ตอบที่ยาวนาน แนะนำให้ใช้สตรีมสำหรับผลลัพธ์ที่ยาวกว่าสองสามพันโทเค็นเพื่อหลีกเลี่ยงการหมดเวลา
คะแนนการวัดประสิทธิภาพเฉพาะสำหรับจุดตรวจสอบนี้ (2026-05-20) ไม่ได้ระบุไว้ในรายการแค็ตตาล็อกนี้ ซีรีส์ Qwen ในอดีตมีการแข่งขันสูงในการวัดประสิทธิภาพด้านการใช้เหตุผล การเขียนโค้ด และความเข้าใจภาษา เราขอแนะนำให้ประเมินโมเดลด้วยงานที่เป็นตัวแทนของคุณเองเพื่อวัดประสิทธิภาพ OrcaRouter มีพื้นที่ทดลองเล่นที่คุณสามารถทดสอบโมเดลด้วยพรอมต์ของคุณได้โดยไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมนอกเหนือจากการใช้งานโทเค็น หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ของโมเดลอาจช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพในงานที่ต้องพึ่งพาระยะยาว แต่หากไม่มีตัวเลขที่เผยแพร่ ผู้ใช้ควรตรวจสอบความถูกต้องด้วยตนเอง การวัดประสิทธิภาพอย่าง MMLU, HumanEval หรือ GSM8K มักใช้สำหรับการเปรียบเทียบแต่ไม่ได้อ้างอิงในที่นี้
เวลาแฝงขึ้นอยู่กับจำนวน token ทั้งหมดที่ป้อนเข้าและส่งออก รวมถึงภาระของเซิร์ฟเวอร์ในขณะที่ส่งคำขอ เนื่องจาก Qwen3.7 Max รองรับ token ในบริบทได้สูงสุดถึง 1,000,000 token คำขอที่มีอินพุตขนาดใหญ่มากอาจใช้เวลาประมวลผลนานขึ้นเนื่องจากการคำนวณ attention โดยทั่วไปเวลาในการสร้าง token แรกสำหรับอินพุตที่มีความยาวปานกลาง (เช่น 10,000 token) จะอยู่ในช่วงหลายสิบวินาที แต่ตัวเลขที่แน่นอนยังไม่เปิดเผยต่อสาธารณะ การสตรีมสามารถลดเวลาแฝงที่รับรู้ได้โดยการส่ง token กลับมาเมื่อถูกสร้างขึ้น เพื่อประสิทธิภาพที่ดีที่สุด ควรทำให้ prompt ป้อนเข้าสั้นที่สุดเท่าที่เป็นไปได้ โครงสร้างพื้นฐานของ OrcaRouter ได้รับการปรับให้เหมาะสมเพื่อลดค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม ติดต่อฝ่ายสนับสนุนหากคุณต้องการการรับประกันเวลาแฝงสำหรับกรณีการใช้งานในระบบผลิต
จุดแข็งหลักคือหน้าต่างบริบทขนาด 1,000,000 โทเคน ซึ่งช่วยให้ประมวลผลเอกสารที่ยาวมากในคำขอเดียว ขีดจำกัดผลลัพธ์ 64,000 โทเคนก็อยู่ในกลุ่มที่สูงที่สุดที่มีให้ โมเดลนี้สร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรม Qwen ของ Alibaba ซึ่งแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในงานด้านการใช้เหตุผล การเขียนโค้ด และความรู้ทั่วไป การกำหนดราคาแบบไม่มีมาร์กอัปผ่าน OrcaRouter หมายความว่าคุณจ่ายเฉพาะอัตราของผู้ให้บริการโดยไม่มีค่าธรรมเนียมเพิ่มเติม สำหรับขั้นตอนการทำงานที่ต้องการรักษาความสอดคล้องในลำดับที่ยาวมาก เช่น การวิเคราะห์ระดับหนังสือหรือการสร้างโค้ดจำนวนมาก โมเดลนี้เป็นตัวเลือกชั้นนำ การเน้นเฉพาะข้อความช่วยให้ต้นทุนต่ำลงกว่าโมเดลหลายรูปแบบที่มีขนาดบริบทใกล้เคียงกัน
โมเดลนี้รองรับเฉพาะข้อความเท่านั้น ไม่สามารถประมวลผลภาพ เสียง หรือวิดีโอได้ ราคาของมัน แม้จะแข่งขันได้ในระดับเดียวกัน แต่สูงกว่ารุ่นที่เล็กกว่า: $1.25/1M input และ $3.75/1M output สำหรับงานที่มีบริบทสั้น โมเดลที่ถูกกว่าจะคุ้มค่ากว่า ไม่มีความสามารถแบบ multimodal ดังนั้นแอปพลิเคชันที่ต้องการภาพหรือเสียงต้องใช้โมเดลอื่น ไม่ได้ให้คะแนน Benchmark ที่นี่ ดังนั้นคุณไม่ควรพึ่งพาการจัดอันดับจากบุคคลที่สาม คุณต้องทดสอบโมเดลด้วยตัวเอง โมเดลนี้เป็น checkpoint จากเดือนพฤษภาคม 2026 ความรู้เกี่ยวกับเหตุการณ์ล่าสุดอาจล้าสมัย สุดท้าย หน้าต่างบริบทที่ใหญ่โตอาจเพิ่มเวลาแฝงและต้นทุนการคำนวณ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากอินพุตใกล้ถึงขีดจำกัด 1M
ราคามีความตรงไปตรงมา: $1.25 ต่อโทเคนอินพุต 1,000,000 โทเคน และ $3.75 ต่อโทเคนเอาต์พุต 1,000,000 โทเคน อัตราเหล่านี้เป็นราคาของผู้ให้บริการเอง OrcaRouter ไม่มีการบวกเพิ่มใดๆ ไม่มีค่าสมัครรายเดือนหรือข้อผูกมัดขั้นต่ำ คุณจะถูกเรียกเก็บเงินตามการใช้งานโทเคนจริงที่วัดโดย tokenizer ของโมเดล โทเคนอินพุตประกอบด้วยข้อความระบบ ข้อความผู้ใช้ และประวัติการสนทนาทั้งหมด โทเคนเอาต์พุตประกอบด้วยข้อความที่สร้างขึ้นเท่านั้น หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่หมายความว่าแม้แต่คำขอเดียวก็สามารถใช้โทเคนจำนวนมาก ตัวอย่างเช่น คำขอที่มีโทเคนอินพุต 500,000 โทเคนและโทเคนเอาต์พุต 10,000 โทเคนมีค่าใช้จ่าย (500k * $1.25 + 10k * $3.75)/1M = $0.625 + $0.0375 = $0.6625
การแลกเปลี่ยนหลักคือระหว่างต้นทุนกับความสามารถ ในขณะที่ Qwen3.7 Max นำเสนอความยาวของบริบทและเอาต์พุตที่ดีที่สุดในระดับเดียวกัน แต่ก็มีราคาแพงกว่าโมเดลขนาดเล็กที่มีหน้าต่างสั้นกว่า หากคำขอทั่วไปของคุณใช้โทเค็นบริบทน้อยกว่า 100,000 โทเค็นและโทเค็นเอาต์พุตน้อยกว่า 10,000 โทเค็น คุณอาจจ่ายน้อยลงโดยใช้โมเดลเช่น Qwen3.5-14B หรือ Qwen3-72B หากมีให้ใช้งาน อย่างไรก็ตาม หากคุณต้องการหลีกเลี่ยงการแบ่งเอกสารยาวเป็นส่วนย่อย ต้นทุนในการประมวลผลเอกสารทั้งหมดในการเรียกครั้งเดียวอาจคุ้มค่าเนื่องจากความแม่นยำและความเรียบง่ายที่เพิ่มขึ้น การกำหนดราคาแบบไม่มีมาร์กอัปหมายความว่าคุณไม่ได้จ่ายเพิ่มสำหรับเลเยอร์ API คุณเพียงจ่ายในอัตราของผู้ให้บริการเท่านั้น ไม่มีรายละเอียดเกี่ยวกับการแคช — ติดต่อฝ่ายสนับสนุน OrcaRouter สำหรับตัวเลือกการแคชปัจจุบันที่อาจลดต้นทุนสำหรับพรอมต์ที่ทำซ้ำ
ในการประมาณค่าใช้จ่าย ให้คำนวณค่าเฉลี่ยของ input tokens และ output tokens ต่อคำขอ ใช้สูตร: cost = (input_tokens * 1.25 + output_tokens * 3.75) / 1,000,000 ตัวอย่างเช่น คำขอที่มี input tokens 200,000 และ output tokens 5,000 จะมีค่าใช้จ่าย (200k * 1.25 + 5k * 3.75)/1M = $0.25 + $0.01875 = $0.26875 สำหรับการประมวลผลแบบแบตช์ ให้คูณด้วยจำนวนคำขอ แดชบอร์ดการใช้งานของ OrcaRouter แสดงจำนวน token แบบเรียลไทม์และรายละเอียดค่าใช้จ่าย เนื่องจากไม่มีส่วนเพิ่มค่าใช้จ่าย ต้นทุนที่คุณเห็นคือต้นทุนของผู้ให้บริการ คุณสามารถตั้งวงเงินสูงสุดในการตั้งค่าคีย์ API ของคุณเพื่อหลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายที่ไม่คาดคิด สำหรับการใช้งานในระดับการผลิตที่มีปริมาณสูง ควรพิจารณาเจรจาส่วนลดปริมาณกับผู้ให้บริการโดยตรง (ไม่ผ่าน OrcaRouter)
ไม่ OrcaRouter ไม่มีค่าธรรมเนียมแพลตฟอร์ม ไม่มีค่าส่วนเพิ่ม ไม่มีค่าธรรมเนียมรายเดือน และไม่มีข้อผูกมัดขั้นต่ำ คุณจะจ่ายเฉพาะสำหรับโทเค็นที่คุณใช้ในอัตราที่ผู้ให้บริการประกาศไว้ ไม่มีค่าใช้จ่ายสำหรับคำขอที่ล้มเหลวหรือหมดเวลา (แม้ว่าโทเค็นที่ใช้ก่อนหมดเวลาอาจยังถูกเรียกเก็บเงิน) การยืนยันตัวตนใช้ API key ซึ่งสร้างได้ฟรี คุณสามารถเริ่มใช้ Qwen3.7 Max ได้ทันทีโดยเพิ่มเงินเข้าบัญชี OrcaRouter ของคุณ URL ฐานและรหัสโมเดลมีความเสถียร ไม่มีค่าใช้จ่ายแอบแฝง สำหรับลูกค้าองค์กร มีสัญญาแบบกำหนดเองให้เลือกใช้ แต่ไม่จำเป็นต้องใช้ โปรดตรวจสอบหน้าราคาล่าสุดบนเว็บไซต์ของ OrcaRouter เสมอ เนื่องจากอัตราอาจเปลี่ยนแปลง แต่แคตตาล็อกจะได้รับการอัปเดตอย่างรวดเร็ว
ใช้ OpenAI-compatible API ที่มี base URL https://api.orcarouter.ai/v1, รุ่นโมเดล "qwen/qwen3.7-max-2026-05-20" การยืนยันตัวตนใช้ API key ที่มีให้ในแดชบอร์ด OrcaRouter ตัวอย่างการใช้ Python: ```python import openai client = openai.OpenAI(api_key="your_key", base_url="https://api.orcarouter.ai/v1") response = client.chat.completions.create( model="qwen/qwen3.7-max-2026-05-20", messages=[{"role":"user","content":"Explain quantum computing in 50 words."}], max_tokens=100 ) print(response.choices[0].message.content) ``` ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณตั้งค่าพารามิเตอร์ `max_tokens` ตามความยาวเอาต์พุตที่ต้องการ สูงสุดถึง 64,000
OrcaRouter API รองรับพารามิเตอร์การแชทสมบูรณ์ของ OpenAI มาตรฐาน: `model`, `messages`, `max_tokens`, `temperature`, `top_p`, `n`, `stop`, `stream`, `presence_penalty`, `frequency_penalty`, `logit_bias`, และ `user` `temperature` ควบคุมความสุ่ม (0–2, ค่าเริ่มต้น 1) `top_p` คือการสุ่มแบบ nucleus `stop` กำหนดลำดับที่หยุดการสร้าง `stream` เปิดใช้งานการส่งออกทีละโทเคน `max_tokens` สามารถตั้งค่าได้สูงสุดถึง 64,000 จำนวนโทเคนทั้งหมดของ prompt + ที่สร้างขึ้นต้องไม่เกินหน้าต่างบริบท 1,000,000 หากรวมแล้วเกิน API จะส่งคืนข้อผิดพลาด คุณสามารถปรับการใช้งานโทเคนได้โดยการตัดประวัติข้อความหรือใช้ prompt ที่สั้นลง
การย้ายระบบนั้นง่ายเพราะ OrcaRouter ใช้ API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI เปลี่ยน base URL ในโค้ดที่มีอยู่ของคุณจาก endpoint ก่อนหน้านี้เป็น https://api.orcarouter.ai/v1 อัปเดต model ID เป็น "qwen/qwen3.7-max-2026-05-20" แทนที่ API key ของคุณด้วย API key จาก OrcaRouter ไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนแปลงรูปแบบคำขอ โครงสร้างข้อความ พารามิเตอร์ และตรรกะการสตรีมแบบเดิมยังคงทำงานได้ หากก่อนหน้านี้คุณใช้ model ID ที่แตกต่างกันสำหรับ checkpoint Qwen3.7 Max เดียวกัน ให้ปรับเปลี่ยนตามนั้น OrcaRouter ยังมีโหมดพรอกซีเพื่อเปลี่ยนเส้นทางคำขอโดยไม่ต้องแก้ไขโค้ด ติดต่อฝ่ายสนับสนุนเพื่อดูรายละเอียด ทดสอบด้วยการเรียกใช้สองสามครั้งเพื่อตรวจสอบพฤติกรรมก่อนที่จะเปลี่ยนเส้นทางการรับส่งข้อมูลในระบบผลิต
การตรวจสอบสิทธิ์ทำได้โดยใช้คีย์ API ที่ส่งในส่วนหัว HTTP Authorization: `Authorization: Bearer YOUR_API_KEY` คุณสามารถรับคีย์ API ได้จากแดชบอร์ด OrcaRouter หลังจากสร้างบัญชี คีย์ต้องถูกเก็บเป็นความลับและไม่ควรเปิดเผยในโค้ดฝั่งไคลเอนต์ OrcaRouter รองรับการจำกัดอัตราการใช้งานต่อคีย์และการติดตามการใช้งาน หากคุณต้องการความพร้อมกันที่สูงขึ้น ให้ขอคีย์ที่มีขีดจำกัดเพิ่มขึ้น ไม่มีขั้นตอนการตรวจสอบสิทธิ์เพิ่มเติม คีย์เพียงอย่างเดียวก็ให้สิทธิ์เข้าถึง เพื่อความปลอดภัย ให้หมุนเวียนคีย์เป็นประจำและใช้ตัวแปรสภาพแวดล้อมในการจัดเก็บ คีย์ไม่ได้ผูกติดกับโมเดลเฉพาะ การใช้คีย์เดียวกันคุณสามารถเข้าถึงโมเดลใดก็ได้ที่มีบน OrcaRouter
Qwen3.7 Max เป็นรุ่นที่ใหญ่ที่สุดในตระกูล Qwen3.7 โดยมีหน้าต่างบริบทที่ยาวที่สุด (1M tokens) และขีดจำกัดผลลัพธ์สูงสุด (64k) โดยทั่วไปแล้วโมเดล Qwen3.7 มาตรฐานจะมีหน้าต่างบริบทที่เล็กกว่า (เช่น 128k หรือ 32k) และขีดจำกัดผลลัพธ์ที่ต่ำกว่า (มักจะเป็น 8k หรือ 16k) รุ่น Max ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับงานที่มีขนาดใหญ่เป็นพิเศษ ราคาจะสูงกว่าโมเดล Qwen ขนาดเล็กกว่า ตัวอย่างเช่น Qwen3.7-72B อาจมีต้นทุนต่อ token ต่ำกว่า ประสิทธิภาพด้านการใช้เหตุผลและการเขียนโค้ดคาดว่าจะใกล้เคียงหรือดีขึ้นเล็กน้อยเนื่องจากขนาดที่ใหญ่กว่า แม้ว่าจะไม่ได้มีการเปรียบเทียบเฉพาะเจาะจงให้ สำหรับงานส่วนใหญ่ โมเดลขนาดเล็กกว่าให้ความคุ้มค่าด้านต้นทุนที่ดีกว่า Qwen3.7 Max ควรสงวนไว้สำหรับงานที่ต้องการบริบทและผลลัพธ์ขนาดใหญ่จริงๆ
Qwen3.7 Max มีหน้าต่างบริบทที่ใหญ่กว่า (1M tokens) เมื่อเทียบกับ GPT-4 Turbo (128k) และ Claude 3.5 (200k) ขีดจำกัดเอาต์พุตที่ 64k tokens ก็เกินกว่าโมเดลเหล่านี้เช่นกัน (โดยทั่วไป 4k-8k) อย่างไรก็ตาม GPT-4 และ Claude รองรับอินพุตแบบหลายรูปแบบ (รูปภาพ, เอกสาร) ในขณะที่ Qwen3.7 Max รองรับเฉพาะข้อความเท่านั้น ราคา: Qwen3.7 Max ที่ $1.25/$3.75 ต่อ 1M tokens โดยทั่วไปถูกกว่า GPT-4 Turbo ($10/$30) และแข่งขันได้กับ Claude 3.5 Haiku ($0.25/$1.25) แม้ว่าต้นทุนต่อ token สำหรับเอาต์พุตจะสูงกว่า ตัวเลือกขึ้นอยู่กับว่าคุณต้องการความสามารถแบบหลายรูปแบบหรือความยาวบริบทที่มากเป็นพิเศษ สำหรับงานเอกสารยาวที่ใช้เฉพาะข้อความ Qwen3.7 Max อาจเหมาะสมและคุ้มค่ากว่า GPT-4 หรือ Claude เมื่อพิจารณาถึงความจำเป็นในการแบ่งส่วนโมเดลเหล่านั้น
เลือก Qwen3.7 Max เมื่องานของคุณต้องประมวลผลบริบทมากกว่า 200,000 tokens ในการผ่านเพียงครั้งเดียว หรือเมื่อคุณต้องการสร้างเอาต์พุตที่ยาวกว่า 10,000 tokens นอกจากนี้ยังเป็นตัวเลือกที่ดีหากคุณต้องการหลีกเลี่ยงความซับซ้อนในการแบ่งเอกสาร สำหรับงานที่ต้องการบริบทน้อยกว่า โมเดลอื่นบน OrcaRouter เช่น Qwen3.5-7B, Qwen3-72B หรือ Llama 3.1-405B จะให้เวลาแฝงและต้นทุนที่ต่ำกว่า การกำหนดราคาแบบไม่มีส่วนเพิ่มบน OrcaRouter หมายความว่าคุณสามารถทดลองกับหลายโมเดลโดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับค่าธรรมเนียมเพิ่มเติมจากแพลตฟอร์ม หากคุณต้องการความสามารถแบบมัลติโมดัล ให้พิจารณาโมเดล Qwen-VL หรือ GPT-4V ควรทำการวัดประสิทธิภาพสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณเพื่อหาสมดุลต้นทุน-ประสิทธิภาพที่ดีที่สุด
Qwen3.7 Max เป็นโมเดลแบบ proprietory ที่เข้าถึงผ่าน API โมเดลโอเพนซอร์สอย่าง Qwen2.5-72B หรือ Llama 3.1 สามารถโฮสต์เองได้ ซึ่งอาจช่วยลดต้นทุนต่อโทเค็นเมื่อมีปริมาณการใช้งานสูง อย่างไรก็ตาม การโฮสต์เองต้องใช้ฮาร์ดแวร์ GPU การบำรุงรักษา และความเชี่ยวชาญในการปรับขนาด หน้าต่างบริบท 1M ของ Qwen3.7 Max มีขนาดใหญ่กว่าโมเดลโอเพนซอร์สส่วนใหญ่ (โดยทั่วไปคือ 128k หรือน้อยกว่า) และผลลัพธ์ 64k ก็สูงกว่าโมเดลโอเพนหลายตัวที่รองรับเช่นกัน โมเดล API ยังได้รับประโยชน์จากโครงสร้างพื้นฐานที่มีการจัดการ การอัปเดตอัตโนมัติ และไม่ต้องลงทุนล่วงหน้า สำหรับทีมที่ไม่มี ML Ops มากนัก เส้นทาง API กับ Qwen3.7 Max ช่วยให้เข้าถึงความสามารถล้ำสมัยได้ทันที สำหรับปริมาณงานที่คาดเดาได้และมีปริมาณสูง การโฮสต์โมเดลขนาดเล็กด้วยตัวเองอาจถูกกว่า แต่คุณจะสูญเสียข้อได้เปรียบของบริบทขนาดใหญ่
เข้ากันได้กับ OpenAI — ใช้ SDK เดิมของคุณได้เลย
https://api.orcarouter.ai/v1https://api.orcarouter.aifrom openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen3.7-max-2026-05-20",
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-max-2026-05-20เปิด @misc{orcarouter_qwen3_7_max_2026_05_20,
title = {Qwen3.7 Max (2026-05-20) API},
author = {qwen},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/qwen/qwen3.7-max-2026-05-20}
}qwen. (2026). Qwen3.7 Max (2026-05-20) API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/qwen/qwen3.7-max-2026-05-20