Qwen3.5 Flash | EmpirioLabs AI Docs

POST /v1/chat/completions

ハイブリッドな線形注意とスパースなMoE、1Mのコンテキスト、高速マルチモーダルtext/image/ビデオ推論を備えた視覚言語モデル。

一目で

フィールド	価値
モデルID	`qwen3-5-flash`
モデル発売日	2026-02-24
入力モダリティ	テキスト、画像、ビデオ
出力モダリティ	本文
コンテキストウィンドウ	1M
重量精度	-
最大出力トークン	32,768
地域	シンガポール
特徴	ビジョン、web_search、code_interpreter、function_calling
ネイティブ推論	いいえ
新作	いいえ
サポート端末	`POST /v1/chat/completions`、`POST /v1/responses`、`POST /v1/messages`

価格設定

チャージ	スペック	レート
入力	1Mプロンプトトークンあたり	$0.090(だった$0.10)
出力	生成された1Mトークンあたり	$0.368(だった$0.40)
ウェブ検索	通話あたり	$0.015
画像検索	通話あたり	$0.012

例示リクエスト

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

パラメータ

パラメータ	種類	必須	デフォルト	概要
`temperature`	番号	いいえ	`0.7`	サンプリング温度。0 = 決定論的、2 = 最大ランダム性。·射程:0 – 2
`top_p`	番号	いいえ	`0.9`	原子核サンプリング確率質量。低い方が = より集中しています。·射程:0 – 1
`max_tokens`	番号	いいえ	`4096`	レスポンスには最大トークンを使います。·射程:1 – 32768
`enable_thinking`	ブール値	いいえ	確かに	拡張思考モードを有効にしてください。遅いですが、推論重視の作業は改善されます。
`vl_high_resolution_images`	ブール値	いいえ	確かに	入力画像は高解像度で使いましょう。より詳細なものを高くして。
`max_pixels`	番号	いいえ	`2621440`	入力画像あたりの最大ピクセル数。大きいほど詳細は多いですが、遅い/トークン数が多いです。·射程:1 – 99999999
`tool_web_search`	ブール値	いいえ	偽り	リアルタイムの情報をウェブで検索しましょう。
`tool_web_extractor`	ブール値	いいえ	確かに	URLからコンテンツを抽出し読み取ること。ウェブ検索と思考が必要です。
`tool_code_interpreter`	ブール値	いいえ	確かに	サンドボックスでPythonコードを実行してください。考える必要がある。
`tool_web_search_image`	ブール値	いいえ	確かに	テキストの説明から画像をウェブで検索してください。
`tool_image_search`	ブール値	いいえ	確かに	アップロードされた画像から似た画像を見つけてください。
`video_fps`	番号	いいえ	`2`	入力映像からサンプル数をサンプリングして解析します。·範囲:0.1 – 10
`treat_images_as_video`	ブール値	いいえ	偽り	入力画像の連続を時間推論のためのビデオとして扱う。
`disable_formatting`	ブール値	いいえ	偽り	EmpirioLabsのマークダウンフォーマット(引用[N])書き換え+ウェブ検索やツール使用時の参照ブロック)はスキップしてください。単純な[N]引用付きの生の上流回答が返されます。

注記

組み込みツール(呼び出し時のみ請求)

ウェブ検索:$0.015/call
ウェブエクストラクター:無料
コードインタプリタ:無料
テキストから画像への検索:$0.012/call
画像から画像への検索:$0.012/call

その他

思考トークンは出力トークンとして請求されます

テキストから画像への検索および画像から画像への検索は、画像検索の料金行を使用します。呼び出しされた画像検索は、その記載された通話1回あたりの料金で請求されます。

ツールごとの請求(usage.tool_usage)

このモデルが単一のリクエスト内でツール(ウェブ検索、コードインタプリタなど)を呼び出す場合、レスポンスにはトークン数とともに正規化されたusage.tool_usageマップが伴います。以下の例は形状を示しています。正確なフィールド名、単位、表示されるツールはプロバイダーによって若干異なります。

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 }

ツール数はすでにcost_usdに含まれており、透明性を保つためにツールごとの請求を監査できるように表示されています。道具が使われていない場合はフィールドが省略されます。

バリエーション

`:variant1`

フィールド	価値
モデルID	`qwen3-5-flash:variant1`
モデル発売日	2026-02-24
地域	中国
コンテキストウィンドウ	1M
重量精度	-
最大出力トークン	65,536
特徴	推論、ビジョン、映像、web_search、function_calling、structured_output、agentic_coding
ネイティブ推論	いいえ
サポート端末	`POST /v1/chat/completions`、`POST /v1/responses`、`POST /v1/messages`

価格設定

チャージ	スペック	レート
入力	1Mプロンプトトークンあたり	<=128K $0.029(は$0.090);128K-256K $0.115;256K-1M $0.172
出力	生成された1Mトークンあたり	<=128K $0.287(は$0.368);128K-256K $1.147;256K-1M $1.72
ウェブ検索	クエリが有効時のクエリごと	$0.01

パラメータ

パラメータ	種類	必須	デフォルト	概要
`temperature`	番号	いいえ	`0.7`	サンプリング温度。0は決定的で、2は最大のランダム性です。·射程:0 – 2
`top_p`	番号	いいえ	`0.9`	原子核サンプリング確率質量。値が低いほど出力がより集中します。·射程:0 – 1
`max_tokens`	番号	いいえ	`4096`	最大出力トークン。·射程:1 – 65536
`stop`	ストリング	いいえ	-	最大4つの文字列で、モデルはこれ以上のトークン生成を停止します。
`enable_thinking`	ブール値	いいえ	確かに	答える前に論理を可能にしましょう。
`reasoning_effort`	エヌム	いいえ	`"medium"`	推論の努力レベル。誰も思考を妨げるものではありません。低、中、高、最大は選択したモデルに合わせて限定された思考予算を設定します。OpenAIスタイルのreasoning_effortフィールドとして送られ、モデルサービス用にenable_thinkingとthinking_budgetに翻訳されました。·許可:`none`、`low`、`medium`、`high`、`max`
`thinking_budget`	番号	いいえ	`32768`	思考時に推論のために確保される最大トークンが有効になっています。·範囲:1 – 80000
`response_format`	目的	いいえ	-	OpenAI互換JSONモードまたはJSONスキーマ応答形式。厳密なスキーマにはノンシンキングモードを使いましょう。
`vl_high_resolution_images`	ブール値	いいえ	確かに	画像入力には高解像度処理を使いましょう。
`max_pixels`	番号	いいえ	`2621440`	高解像度処理を無効にした場合の画像あたりの最大ピクセル数。·射程:4096 – 16777216
`video_fps`	番号	いいえ	`2`	映像入力からサンプリングするためのフレーム毎秒です。·範囲:0.1 – 10
`tool_web_search`	ブール値	いいえ	偽り	リアルタイムの情報をウェブで検索しましょう。有効になるとリクエストコストが$0.01増加します。

Machine-readable schema: GET https://api.empiriolabs.ai/v1/models/qwen3-5-flash。