Skip to main content
Text Generation

qwen-flash

Model Qwen3 Flash menggabungkan secara dinamis mode berpikir dan tidak berpikir selama percakapan, unggul dalam penalaran kompleks serta menunjukkan peningkatan signifikan dalam mengikuti instruksi dan memahami teks. Model ini mendukung panjang konteks hingga 1 juta token dan dikenai biaya berdasarkan model bertingkat sesuai penggunaan konteks. Secara fungsional, versi model ini setara dengan snapshot model qwen-flash-2025-07-28.

Penyedia Layanan Inferensi

Penyedia layanan inferensi untuk qwen-flash adalah Alibaba Cloud Model Studio.

Kemampuan Model

  • Tiongkok (Beijing)
  • Singapura
  • Jerman (Frankfurt)
  • AS (Virginia)
KemampuanDukunganKemampuanDukungan

Input Modality

Text

Output Modality

Text

Model Experience

Didukung

Function Calling

Didukung

Structured Outputs

Didukung

Web Search

Didukung

Prefix Completion

Didukung

Context Caching

Didukung

Batch Inference

Didukung

Fine-tuning

Tidak didukung

Batas Konteks

ParameterNilaiParameterNilai

Max Input Length

997952

Max Output Length

32768

Context Window

1000000

Harga

Halaman ini hanya menampilkan harga standar untuk panggilan API model, tidak termasuk promosi berbatas waktu. Kunjungi Konsol Model Studio untuk informasi penawaran promosi.
  • Tiongkok (Beijing)
  • Singapura
  • Jerman (Frankfurt)
  • AS (Virginia)

Input<=128k

Item PenagihanHarga (USD)Unit

Input

0,022

Per 1 juta token

Output

0,216

Per 1 juta token

Input(Implicit Cache)

0,005

Per 1 juta token

Input(Batch File)

0,011

Per 1 juta token

Output(Batch File)

0,108

Per 1 juta token

Explicit Cache Creation

0,028

Per 1 juta token

Explicit Cache Read

0,002

Per 1 juta token

Input(Batch Chat)

0,022

Per 1 juta token

Output(Batch Chat)

0,216

Per 1 juta token

Item PenagihanHarga (USD)Unit

Input

0,087

Per 1 juta token

Output

0,861

Per 1 juta token

Input(Implicit Cache)

0,018

Per 1 juta token

Input(Batch File)

0,043

Per 1 juta token

Output(Batch File)

0,43

Per 1 juta token

Explicit Cache Creation

0,109

Per 1 juta token

Explicit Cache Read

0,009

Per 1 juta token

Input(Batch Chat)

0,087

Per 1 juta token

Output(Batch Chat)

0,861

Per 1 juta token

Item PenagihanHarga (USD)Unit

Input

0,173

Per 1 juta token

Output

1,721

Per 1 juta token

Input(Implicit Cache)

0,035

Per 1 juta token

Input(Batch File)

0,086

Per 1 juta token

Output(Batch File)

0,86

Per 1 juta token

Explicit Cache Creation

0,216

Per 1 juta token

Explicit Cache Read

0,017

Per 1 juta token

Input(Batch Chat)

0,173

Per 1 juta token

Output(Batch Chat)

1,721

Per 1 juta token

Batas Laju

  • Tiongkok (Beijing)
  • Singapura
  • Jerman (Frankfurt)
  • AS (Virginia)
ParameterNilai

RPM (Requests Per Minute)

30.000

TPM (Tokens Per Minute)

10.000.000

Versi Snapshot

qwen-flash-2025-07-28

Model Qwen3 Flash (snapshot 2025-07-28) menggabungkan secara dinamis mode berpikir dan tidak berpikir selama percakapan, unggul dalam penalaran kompleks serta menunjukkan peningkatan signifikan dalam mengikuti instruksi dan memahami teks. Model ini mendukung panjang konteks hingga 1 juta token dan dikenai biaya berdasarkan model bertingkat sesuai penggunaan konteks.

Penyedia Layanan Inferensi

Penyedia layanan inferensi untuk qwen-flash-2025-07-28 adalah Alibaba Cloud Model Studio.

Kemampuan Model

  • Tiongkok (Beijing)
  • Singapura
  • Jerman (Frankfurt)
  • AS (Virginia)
KemampuanDukunganKemampuanDukungan

Input Modality

Text

Output Modality

Text

Model Experience

Didukung

Function Calling

Didukung

Structured Outputs

Didukung

Web Search

Didukung

Prefix Completion

Didukung

Context Caching

Tidak didukung

Batch Inference

Tidak didukung

Fine-tuning

Tidak didukung

Batas Konteks

ParameterNilaiParameterNilai

Max Input Length

997952

Max Output Length

32768

Context Window

1000000

Harga

Halaman ini hanya menampilkan harga standar untuk panggilan API model, tidak termasuk promosi berbatas waktu. Kunjungi Konsol Model Studio untuk informasi penawaran promosi.
  • Tiongkok (Beijing)
  • Singapura
  • Jerman (Frankfurt)
  • AS (Virginia)

Input<=128k

Item PenagihanHarga (USD)Unit

Input

0,022

Per 1 juta token

Output

0,216

Per 1 juta token

Item PenagihanHarga (USD)Unit

Input

0,087

Per 1 juta token

Output

0,861

Per 1 juta token

Item PenagihanHarga (USD)Unit

Input

0,173

Per 1 juta token

Output

1,721

Per 1 juta token

Batas Laju

  • Tiongkok (Beijing)
  • Singapura
  • Jerman (Frankfurt)
  • AS (Virginia)
ParameterNilai

RPM (Requests Per Minute)

60

TPM (Tokens Per Minute)

1.000.000

Rencana Token (Team Edition)
Model playground
  • Pembuatan audio
  • Pembuatan musik
Statistik dan Pemantauan
Asset Center
Dukungan layanan