प्रदाता और मॉडलAlibaba Cloud

Qwen3.6 Plus

Qwen3.6 Plus
Alibaba Cloud · Text Generation
POST /v1/chat/completions

3.5 से अधिक प्रमुख उन्नयन के साथ विजन-भाषा मॉडल: एजेनिक और फ्रंट-एंड कोडिंग, मल्टीमॉडल पहचान, ओसीआर, और ऑब्जेक्ट स्थानीयकरण।

एक नजर में

फ़ील्डमूल्य
मॉडल आईडीqwen3-6-plus
मॉडल रिलीज की तारीख2026-04-02
इनपुट तौर-तरीकेपाठ, छवि, वीडियो
आउटपुट के तौर-तरीकेटेक्स्ट
संदर्भ विंडो1 मी
वजन परिशुद्धता-
अधिकतम आउटपुट टोकन65,536
क्षेत्रसिंगापुर
सुविधाऐंagentic_coding, कैश, function_calling, रीजनिंग, structured_output, वीडियो, दृष्टि web_search
मूल अनुमाननहीं
नयानहीं
समर्थित समापन बिंदुPOST /v1/chat/completions, POST /v1/responses, POST /v1/messages

मूल्य निर्धारण

आवेशित करनायुक्तिदर
इनपुटप्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन<=256K $0.50; 256K-1M $2.00
उत्पादनप्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन<=256K $3.00; 256K-1M $6.00
वेब खोजप्रति कॉल$0.026
छवि खोजप्रति कॉल$0.0208

उदाहरण अनुरोध

$curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
>  -H 'Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY' \
>  -H 'Content-Type: application/json' \
>  -d '{"model": "qwen3-6-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

इनपुट के लिए मूल्य निर्धारण 4x और 2K टोकन से ऊपर के आउटपुट के लिए 2x है। वीडियो संलग्न होने पर अंतर्निहित टूल कॉल समर्थित नहीं होते हैं।

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 आईडीqwen3-6-plus:variant1
मॉडल रिलीज की तारीख2026-04-02
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<=256K $0.276 ($0.50 था); 256K-1M $1.101 ($2.00 था)
उत्पादनप्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन<=256K $1.651 ($3.00 था); 256K-1M $6.602
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/qwen3-6-plus।