प्रदाता और मॉडलAlibaba Cloud

Qwen3.5 Plus

Qwen3.5 Plus
Alibaba Cloud · Text Generation
POST /v1/chat/completions

1M संदर्भ पर पाठ, छवि और वीडियो में कुशल गहरी सोच और दृश्य समझ के लिए हाइब्रिड आर्किटेक्चर के साथ मल्टीमॉडल मॉडल।

एक नजर में

फ़ील्डमूल्य
मॉडल आईडीqwen3-5-plus
मॉडल रिलीज की तारीख2026-02-16
इनपुट तौर-तरीकेपाठ, छवि, वीडियो
आउटपुट के तौर-तरीकेटेक्स्ट
संदर्भ विंडो1 मी
वजन परिशुद्धता-
अधिकतम आउटपुट टोकन65,536
क्षेत्रसिंगापुर
सुविधाऐंदृष्टि, web_search, code_interpreter, function_calling, तर्क
मूल अनुमाननहीं
नयानहीं
समर्थित समापन बिंदुPOST /v1/chat/completions, POST /v1/responses, POST /v1/messages

मूल्य निर्धारण

आवेशित करनायुक्तिदर
इनपुटप्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन<=256K $0.36 ($0.40 था); 256K-1M $1.08 ($1.20 था)
उत्पादनप्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन<=256K $2.21 ($2.40 था); 256K-1M $6.62 ($7.20 था)
वेब खोजप्रति कॉल$0.015
छवि खोजप्रति कॉल$0.012

उदाहरण अनुरोध

$curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
>  -H 'Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY' \
>  -H 'Content-Type: application/json' \
>  -d '{"model": "qwen3-5-plus", "messages": [{"role":"user","content":"Hello"}]}'

पैरामीटर

प्राचलप्रकारआवश्यकडिफ़ॉल्टया क़िस्‍म
temperatureसंख्यानहीं0.7नमूना तापमान। 0 = नियतात्मक, 2 = अधिकतम यादृच्छिकता। · रेंज: 0 - 2
top_pसंख्यानहीं0.9नाभिक नमूनाकरण संभाव्यता द्रव्यमान। निचला = अधिक केंद्रित। · रेंज: 0 - 1
max_tokensसंख्यानहीं4096प्रतिक्रिया में अधिकतम टोकन। · रेंज: 1 - 65536
stopतारनहीं-4 स्ट्रिंग्स तक जहां मॉडल आगे टोकन उत्पन्न करना बंद कर देगा।
vl_high_resolution_imagesबूलियननहींसचइनपुट छवियों के लिए उच्च रिज़ॉल्यूशन का उपयोग करें। उच्च लागत पर बेहतर विवरण।
enable_thinkingबूलियननहींसचविस्तारित सोच मोड सक्षम करें। धीमा लेकिन तर्क-भारी कार्यों में सुधार करता है।
max_pixelsसंख्यानहीं2621440प्रति इनपुट छवि अधिकतम पिक्सेल। बड़ा = अधिक विवरण लेकिन धीमा/अधिक टोकन। · रेंज: 1 - 99999999
tool_web_searchबूलियननहींगलतवास्तविक समय की जानकारी के लिए वेब पर खोजें।
tool_web_extractorबूलियननहींसचURL से सामग्री निकालें और पढ़ें। वेब खोज और सोच की आवश्यकता है।
tool_code_interpreterबूलियननहींसचसैंडबॉक्स में पायथन कोड चलाएँ। सोचने की जरूरत है।
tool_web_search_imageबूलियननहींसचपाठ विवरण से छवियों के लिए वेब पर खोजें।
tool_image_searchबूलियननहींसचअपलोड की गई छवि से मिलते-जुलते चित्र ढूंढें.
video_fpsसंख्यानहीं2विश्लेषण के लिए इनपुट वीडियो से फ्रेम्स-प्रति-सेकंड का नमूना लिया गया। · रेंज: 0.1 - 10
treat_images_as_videoबूलियननहींगलतअस्थायी तर्क के लिए एक वीडियो के रूप में इनपुट छवियों के एक अनुक्रम का इलाज करें।
disable_formattingबूलियननहींगलतEmpirioLabs मार्कडाउन स्वरूपण (उद्धरण [N] पुनर्लेखन + संदर्भ ब्लॉक जब वेब खोज/उपकरण का उपयोग किया गया था) को छोड़ दें। सादे [N] उद्धरणों के साथ कच्चा अपस्ट्रीम उत्तर वापस कर दिया जाता है।

टिप्पणियाँ

3K टोकन से ऊपर के input/output के लिए मूल्य 256x है। अंतर्निहित उपकरण (वेब खोज, वेब चिमटा, कोड दुभाषिया, छवि खोज) केवल लागू होने पर बिल किया जाता है।

टेक्स्ट-टू-इमेज खोज और इमेज-टू-इमेज सर्च इमेज सर्च मूल्य निर्धारण पंक्ति का उपयोग करें. प्रत्येक आह्वान की गई छवि खोज को उस सूचीबद्ध प्रति-कॉल दर पर बिल किया जाता है।

प्रति-उपकरण बिलिंग (usage.tool_usage)

जब यह मॉडल एक ही अनुरोध के अंदर टूल (वेब खोज, कोड दुभाषिया, आदि) का आह्वान करता है, तो प्रतिक्रिया टोकन गणना के साथ एक सामान्यीकृत usage.tool_usage मानचित्र ले जाती है। नीचे दिया गया उदाहरण आकार दिखाता है - सटीक फ़ील्ड नाम, इकाइयाँ, और कौन से उपकरण दिखाई देते हैं, प्रति प्रदाता थोड़ा भिन्न हो सकते हैं:

1"usage": {
2  "prompt_tokens": 123,
3  "completion_tokens": 456,
4  "cost_usd": 0.0042,
5  "tool_usage": {"web_search": 3, "code_interpreter": 1}
6}

टूल काउंट पहले से ही cost_usd में फैक्टर किए गए हैं - वे पारदर्शिता के लिए सामने आए हैं ताकि आप प्रति-टूल बिलिंग का ऑडिट कर सकें। जब कोई उपकरण लागू नहीं किया गया था तो फ़ील्ड को छोड़ दिया जाता है।

विकल्प

:variant1

फ़ील्डमूल्य
मॉडल आईडीqwen3-5-plus:variant1
मॉडल रिलीज की तारीख2026-02-16
क्षेत्रचीन
संदर्भ विंडो1 मी
वजन परिशुद्धता-
अधिकतम आउटपुट टोकन65,536
सुविधाऐंरीजनिंग, विजन, वीडियो, web_search, function_calling, structured_output, agentic_coding
मूल अनुमाननहीं
समर्थित समापन बिंदुPOST /v1/chat/completions, POST /v1/responses, POST /v1/messages

मूल्य निर्धारण

आवेशित करनायुक्तिदर
इनपुटप्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन<=128K $0.115 ($0.36 था); 128K-256K $0.287 ($0.36 था); 256K-1M $0.573 ($1.08 था)
उत्पादनप्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन<=128K $0.688 ($2.21 था); 128K-256K $1.72 ($2.21 था); 256K-1M $3.44 ($6.62 था)
वेब खोजसक्षम होने पर प्रति क्वेरी$0.01

पैरामीटर

प्राचलप्रकारआवश्यकडिफ़ॉल्टया क़िस्‍म
temperatureसंख्यानहीं0.7नमूना तापमान। 0 नियतात्मक है और 2 अधिकतम यादृच्छिकता है। · रेंज: 0 - 2
top_pसंख्यानहीं0.9नाभिक नमूनाकरण संभाव्यता द्रव्यमान। कम मान आउटपुट को अधिक केंद्रित बनाते हैं। · रेंज: 0 - 1
max_tokensसंख्यानहीं4096अधिकतम आउटपुट टोकन। · रेंज: 1 - 65536
stopतारनहीं-4 स्ट्रिंग्स तक जहां मॉडल आगे टोकन उत्पन्न करना बंद कर देगा।
enable_thinkingबूलियननहींसचउत्तर देने से पहले तर्क सक्षम करें।
reasoning_effortएनमनहीं"medium"तर्क प्रयास स्तर। कोई भी सोच को अक्षम नहीं करता है। निम्न, मध्यम, उच्च और अधिकतम सेट चयनित मॉडल के आकार के बाउंड थिंकिंग बजट। OpenAI-शैली reasoning_effort फ़ील्ड के रूप में भेजा गया, मॉडल सेवा के लिए enable_thinking और thinking_budget में अनुवादित किया गया। · अनुमति: none, low, medium, high, max
thinking_budgetसंख्यानहीं32768सोच सक्षम होने पर तर्क के लिए आरक्षित अधिकतम टोकन। · रेंज: 1 - 80000
response_formatवस्तुनहीं-OpenAI-संगत JSON मोड या JSON स्कीमा प्रतिक्रिया प्रारूप। सख्त स्कीमा के लिए गैर-सोच मोड का उपयोग करें।
vl_high_resolution_imagesबूलियननहींसचछवि इनपुट के लिए उच्च रिज़ॉल्यूशन प्रसंस्करण का उपयोग करें।
max_pixelsसंख्यानहीं2621440उच्च रिज़ॉल्यूशन प्रसंस्करण अक्षम होने पर प्रति छवि अधिकतम पिक्सेल गणना। · रेंज: 4096 - 16777216
video_fpsसंख्यानहीं2वीडियो इनपुट से नमूना लेने के लिए प्रति सेकंड फ्रेम। · रेंज: 0.1 - 10
tool_web_searchबूलियननहींगलतवास्तविक समय की जानकारी के लिए वेब पर खोजें। सक्षम होने पर अनुरोध लागत में $0.01 जोड़ता है।

Machine-पठनीय स्कीमा: GET https://api.empiriolabs.ai/v1/models/qwen3-5-plus।