Qwen3.5 Plus — 多模态聊天（文本/图片/视频），1M上下文，强大的编程和智能体能力。
Qwen3.5-Plus 是阿里云 Qwen 团队开发的 Qwen 系列大语言模型（LLM）。它支持 1,048,576 个 token 的上下文窗口，最大输出为 65,536 个 token。输入模态涵盖文本、图像和视频，具备多模态能力。该模型通过 OrcaRouter 提供，其 API 端点兼容 OpenAI 格式，地址为…
凭借其设计，Qwen3.5-Plus可以执行广泛的语言和多模态任务。文本任务包括摘要、问答、翻译、代码生成以及长文档推理。通过图像和视频输入，它可以描述视觉内容、回答有关图像的问题或分析视频片段。大上下文使其在需要扫描大量文本的任务中尤为高效，例如法律发现、科学文献审查或多轮对话。该模型还能跨不同领域遵循复杂指令。
如果您的使用场景仅涉及短文本提示（例如几百个token），且不需要多模态输入，那么像Qwen2.5-7B这样较小的模型或类似的紧凑型LLM可能更具成本效益。Qwen3.5-Plus的100万上下文和庞大的参数量会导致更高的按token定价，并且推理速度比小型替代方案更慢。此外，如果您不需要65k token的最大输出长度，使用输出限制更短的更便宜模型就足够了。在选择此模型之前，请评估您任务的最小上下文长度和模态需求。
是的，该模型支持图像和视频作为输入模态，使其能够理解视觉场景、识别图像中的文字或分析视频。关于视频的具体传入方式（例如作为帧流、单个关键帧或压缩视频文件），提供的事实中未作说明。用户应查阅OrcaRouter的API文档以了解所需的输入格式。与许多多模态大语言模型类似，处理视频时每帧可能消耗大量token，因此需要谨慎管理上下文窗口以避免截断。
提供的事实不包括关于工具使用或函数调用的信息。通常，许多Qwen模型通过兼容OpenAI的API支持此类功能，但从给定数据中无法确认Qwen3.5-Plus是否支持。开发者应使用工具调用模式测试模型以确定兼容性。如果工具使用必不可少，请考虑使用明确记载了该功能的模型。OrcaRouter的API支持标准OpenAI参数，因此您可以尝试在请求中使用function_call或tools。
在给定事实中，未提供Qwen3.5-Plus的基准测试分数。由于缺少具体的性能数据（如MMLU、HumanEval或多模态基准测试），无法客观比较其与其他模型的准确性或推理能力。用户应自行在代表性任务上进行评估以衡量性能。基于Qwen系列，早期模型已展现出有竞争力的结果；然而，该特定版本的分数在现有数据中并未公开。请参考阿里云官方的Qwen版本发布以获取可能的基准测试结果。
提供的材料中未指定延迟和吞吐量。通常，拥有1M上下文窗口的大型模型计算量更大，尤其是在使用完整上下文时。生成速度将取决于输出长度、视觉token数量以及底层基础设施。使用OrcaRouter时，通过减小批处理大小并将上下文限制在必要范围内，可能会降低延迟。流式传输（chat.completions with stream=true）也可以减少感知延迟，因为token会逐步返回。
Qwen3.5-Plus 的主要优势在于其高达 1,048,576 个 token 的上下文窗口，能够在不丢失信息的情况下处理超长文档和对话。其多模态支持（文本、图像、视频）扩展了可处理的输入类型。65,536 个 token 的最大输出也相当慷慨，支持生成长篇摘要、报告或代码。这些特性使其非常适合需要在单次模型调用中同时处理大量上下文与视觉理解的任务。
由于缺乏具体的基准数据，其相对于其他大语言模型（LLM）的确切性能尚不明确。大上下文窗口可能导致计算成本和延迟增加。此外，由于许多LLM普遍存在的“中间信息丢失”现象，该模型在处理超长上下文时也可能存在困难。同时，提供的数据未提及模型是否支持英语以外的语言，其多语言能力尚不确定。最后，定价信息未给出，因此用户需要自行考虑处理大量token的成本。
所提供的事实中未包含Qwen3.5-Plus的具体按Token或按请求定价。通常，大语言模型提供商根据输入和输出Token数量收费，有时对图像或视频处理收取附加费用。要获取当前价格，请查阅OrcaRouter的定价页面或联系其销售团队。由于该模型具有更大的上下文窗口和多模态能力，其定价可能会高于较小的Qwen变体。集成前务必核实成本。
当使用1M上下文窗口时，如果填满整个上下文的令牌，成本会迅速累积。对于可用较短上下文（例如32k令牌）完成的任务，使用此模型可能会多付费。同样，处理大量图像或长视频也会消耗大量输入令牌。65,536个令牌的最大输出也意味着，如果生成较长回复，成本可能较高。建议对简单任务使用较小的模型，并保留Qwen3.5-Plus给真正需要大上下文和多模态输入的场景。
提供的事实未提及Qwen3.5-Plus上对重复令牌有任何缓存或折扣。部分API提供商提供提示缓存，可降低多次调用中相同前缀令牌的成本。OrcaRouter可能支持也可能不支持此类功能。如需了解，请查阅OrcaRouter文档或联系支持。如果支持缓存，则对于具有通用系统提示或重复上下文的多次轮对话等场景，可显著降低成本。
Qwen3.5-Plus 通过 OrcaRouter 的 OpenAI 兼容 API 进行访问。将基础 URL 设置为 https://api.orcarouter.ai/v1。使用模型 ID "qwen/qwen3.5-plus"。身份验证通常通过 Authorization 头中的 API 密钥进行（例如 "Bearer YOUR_API_KEY"）。对于聊天补全请求，向 /chat/completions 发送 POST 请求，JSON 主体中包含设置为模型 ID 的 "model" 字段，以及遵循 OpenAI 格式的 "messages" 数组。示例：{"model": "qwen/qwen3.5-plus", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]}。
OrcaRouter 支持标准的 OpenAI 参数，包括 "messages"、"max_tokens"、"temperature"、"top_p"、"frequency_penalty"、"presence_penalty"、"stop" 和 "stream"。由于模型支持图像和视频输入，您还可以在 "content" 字段中以对象数组的形式传递多模态内容，其中包含 "type":"text" 和 "type":"image_url"（或类似字段）。所提供的资料中未定义视频的确切模式。有关完整参数列表，请参考 OrcaRouter 的 API 文档。请注意，"max_tokens" 不得超过模型的最大输出 65,536 个令牌。
要切换至Qwen3.5-Plus，请将API请求中的"model"字段从之前的模型ID（例如"gpt-4"或"qwen2.5-72b"）更新为"qwen/qwen3.5-plus"。如果您打算使用更大的上下文和多模态输入功能，请确保代码能够支持这些特性。如果此前使用的模型支持工具调用或并行函数调用，请使用Qwen3.5-Plus测试这些功能以确保兼容性。此外，若您之前的模型最大输出较小，请相应调整token限制（合理设置max_tokens）。
是的，流式传输通过标准的 OpenAI API 参数支持：在请求中设置 "stream": true。这将逐词返回生成的令牌，减少感知延迟。响应将以服务器发送事件（SSE）流的形式返回。每个事件包含消息下一部分的增量。此工作方式与 OpenAI 的流式模式完全相同。对于多模态输入，第一个数据块可能因模型处理图像或视频而有轻微延迟。OrcaRouter 的 API 遵循与 OpenAI 相同的流式格式，因此现有流式代码可在使用新模型 ID 时直接复用。
Qwen3.5-Plus 是 Qwen 系列中的最新迭代版本。提供的事实未包含其相对于 Qwen2.5 的具体性能提升，但通常新版本会支持更长的上下文并采用更精细的训练。Qwen2.5 模型的上下文窗口通常最高为 128k 个令牌，而 Qwen3.5-Plus 则提供 1M 的上下文窗口。此外，Qwen3.5-Plus 明确将视频列为输入模态，而较旧的 Qwen2.5 变体可能不具备此功能。如果不需要更大的上下文或视频输入功能，Qwen2.5 模型可能性价比更高且速度更快。
像Gemini 1.5 Pro（100万tokens）、Claude 3.5 Sonnet（20万tokens）和GPT-4 Turbo（12.8万tokens）这样的模型也提供长上下文。Qwen3.5-Plus与Gemini 1.5 Pro的100万tokens上下文相匹配，并超过了大多数其他模型。视频输入的加入在LLM中也相对罕见。然而，没有基准数据，很难比较准确性、推理或编码能力。定价和延迟也因提供商而异。用户应根据自己的特定任务进行评估。OrcaRouter提供对多个模型的访问，便于切换和比较。
如果你的使用场景需要单个模型同时支持极长上下文（超过256k tokens）和多模态输入（文本、图像、视频），那么你会选择这个模型。例如，分析数小时的视频并附带转录文本，或者阅读整本书并包含内嵌图表。如果你的任务仅仅是短上下文的纯文本，那么更便宜更快的替代方案（例如Qwen2.5-7B或GPT-4o-mini）会更合适。此外，如果需要输出超过16k tokens，Qwen3.5-Plus的65k最大输出可能更具优势。
所提供的事实未包含关于Qwen3.5-Plus数据处理或隐私的详细信息。在使用OrcaRouter时，您应查看其隐私政策和服务条款，以了解数据如何被处理、存储或记录。与任何第三方API一样，除非您已确认提供方的安全认证（如SOC 2、GDPR合规），否则请避免发送敏感个人信息。该模型本身托管在由OrcaRouter和阿里云管理的基础设施上，典型API提供方仅会为提供服务而临时保留数据。
兼容 OpenAI——沿用你现有的 SDK
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| 阶梯 | 输入 / 1M tokens | 输出 / 1M tokens |
|---|---|---|
| ≤ 256K | $0.400 | $2.40 |
| ≤ 1.0M | $0.500 | $3.00 |
| 阶梯按每次请求的输入 token 数确定 | ||
基于标价的估算
阶梯定价——此估算使用基础档位费率。
仅为估算——实际 Token 数取决于提供商的分词器。
@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