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Qwen: Qwen-Plus

qwen/qwen-plus

टेक्स्टइनपुट: textTools1M1 फ़र॰ 2025 को जोड़ा गया

playground में खोलें Qwen: Qwen-Plus के लिए API key पाएं

Qwen: Qwen-Plus अभी आज़माएं

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Qwen: Qwen-Plus एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 42% कम है।
10,00,000 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00228 है।

Qwen: Qwen-Plus के बारे में

Qwen-Plus, Qwen का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो Alibaba Cloud द्वारा विकसित मॉडल परिवार है। यह Qwen2.5 फाउंडेशन मॉडल पर बनाया गया है और इसे प्रदाता ने 2025-02-01 को जारी किया था। api14 पर यह मॉडल id qwen/qwen-plus के अंतर्गत सूचीबद्ध है और टेक्स्ट श्रेणी में आता है, इसलिए यह छवि या ऑडियो प्रोसेसिंग के बजाय सामान्य भाषा कार्यों के लिए लक्षित है।

मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट लेता है और आउटपुट के रूप में टेक्स्ट लौटाता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,000,000 टोकन है, जो इतनी बड़ी है कि एक ही अनुरोध में बहुत लंबे दस्तावेज़, ट्रांसक्रिप्ट या कोडबेस रख सकती है, और इसका अधिकतम आउटपुट 32,768 टोकन है। नॉलेज कटऑफ 2025-03-31 है, इसलिए उस तारीख के बाद की कोई भी चीज़ मॉडल के प्रशिक्षण के दौरान सीखी गई बातों से बाहर है। प्रदाता Qwen-Plus को प्रदर्शन, गति और लागत का संतुलित संयोजन बताता है, जो इसे उन टीमों के लिए एक उचित डिफ़ॉल्ट बनाता है जो किसी एक आयाम के लिए ट्यूनिंग किए बिना मजबूत सामान्य टेक्स्ट हैंडलिंग चाहती हैं।

ये क्षमताएँ कुछ व्यावहारिक उपयोगों की ओर संकेत करती हैं। लंबा कॉन्टेक्स्ट लंबी स्रोत सामग्री, जैसे अनुबंध, शोध पत्र, सहायता अभिलेखागार या बहु-फ़ाइल रिपॉज़िटरी, पर सारांशीकरण और प्रश्न उत्तर के लिए उपयुक्त है, जहाँ अन्यथा आपको परिणामों को खंडों में बाँटकर जोड़ना पड़ता। केवल टेक्स्ट इनपुट और आउटपुट चैट सहायकों, ड्राफ्टिंग और पुनर्लेखन, वर्गीकरण, निष्कर्षण और अनुवाद के लिए उपयुक्त हैं। चूँकि मॉडल टूल्स और संरचित आउटपुट का समर्थन करता है, यह उन एजेंट-शैली वर्कफ़्लो के लिए भी काम करता है जो फ़ंक्शन कॉल करते हैं और उन पाइपलाइनों के लिए भी जिन्हें मुक्त टेक्स्ट के बजाय एक निश्चित स्कीमा में प्रतिक्रियाएँ चाहिए।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल id qwen/qwen-plus का उपयोग करके कॉल करते हैं, इसलिए मौजूदा OpenAI SDKs और क्लाइंट केवल base URL और key बदलने के साथ काम करते हैं। यह जिन अनुरोध पैरामीटर का समर्थन करता है वे हैं frequency_penalty, logprobs, max_tokens, presence_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs और top_p। यह सैंपलिंग नियंत्रण, seed के माध्यम से नियतात्मक रन, स्टॉप अनुक्रम, टोकन सीमाएँ, लॉग प्रायिकता निरीक्षण, और फ़ंक्शन कॉलिंग या स्कीमा-प्रतिबंधित आउटपुट को कवर करता है।

प्रतिबद्ध होने से पहले दो सीमाएँ ध्यान देने योग्य हैं। इनपुट केवल टेक्स्ट है, इसलिए यदि आपका कार्य छवियों या ऑडियो पर निर्भर करता है, तो यह मॉडल उपयुक्त नहीं है। 2025-03-31 का नॉलेज कटऑफ यह भी意味 करता है कि समय-संवेदनशील प्रश्नों के लिए मॉडल के अपने ज्ञान पर निर्भर रहने के बजाय रिट्रीवल या टूल्स की आवश्यकता होती है। यदि आपको विलंबता या क्षमता का भिन्न संतुलन चाहिए, तो api14 पर अन्य मॉडल बेहतर suit कर सकते हैं, लेकिन टूल उपयोग के साथ लंबे कॉन्टेक्स्ट वाले टेक्स्ट कार्य के लिए, Qwen-Plus एक ठोस शुरुआती बिंदु है।

Qwen: Qwen-Plus API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "qwen/qwen-plus" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "qwen/qwen-plus",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltylogprobsmax_tokenspresence_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 10,00,000
अधिकतम आउटपुट: 32,768
इनपुट: text
आउटपुट: text
Knowledge cutoff: 2025-03-31

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Qwen: Qwen-Plus: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Qwen: Qwen-Plus API की कीमत कितनी है?: Qwen: Qwen-Plus की कीमत इनपुट $0.91 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Qwen: Qwen-Plus की context window कितनी है?: Qwen: Qwen-Plus हर request में 10,00,000 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 32,768 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Qwen: Qwen-Plus क्या कर सकता है?: Qwen: Qwen-Plus text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Qwen: Qwen-Plus कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "qwen/qwen-plus" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Qwen: Qwen-Plus के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Qwen: Qwen3.6 35B A3B, Arcee AI: Trinity Large Thinking, Inception: Mercury 2। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

Qwen: Qwen-Plus कम्युनिटी

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