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Qwen: Qwen3.5 397B A17B
qwen/qwen3.5-397b-a17bQwen: Qwen3.5 397B A17B अभी आज़माएं
ऊपर दी गई कीमतों पर आपके बैलेंस से चलता है। नए अकाउंट मुफ्त उपयोग से शुरू होते हैं।
एक API. हर मॉडल.
सेशन लागत $0.00
सेटिंग्स
उन्नत पैरामीटर
Qwen: Qwen3.5 397B A17B एक नज़र में
- इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 11% ज़्यादा है।
- 2,62,144 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।
- reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
- इनपुट के रूप में इमेज स्वीकार करता है (vision)।
- एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00805 है।
Qwen: Qwen3.5 397B A17B के बारे में
Qwen3.5 397B A17B, Qwen की एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है, जिसे प्रोवाइडर ने 2026-02-16 को रिलीज़ किया था। यह Qwen3.5 सीरीज़ से संबंधित है और इसे एक नेटिव विज़न-लैंग्वेज मॉडल बताया गया है, जो एक हाइब्रिड आर्किटेक्चर पर बना है। इस आर्किटेक्चर में एक लीनियर अटेंशन मेकैनिज़्म को एक स्पार्स मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स मॉडल के साथ जोड़ा गया है, और प्रोवाइडर के अनुसार यह अधिक इन्फरेंस दक्षता हासिल करता है। api14 पर मॉडल id, qwen/qwen3.5-397b-a17b है, और इसकी मुख्य श्रेणी टेक्स्ट है।
मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट, इमेज और वीडियो स्वीकार करता है और आउटपुट के रूप में टेक्स्ट देता है। इसका कॉन्टेक्स्ट विंडो 262144 टोकन है और अधिकतम आउटपुट 235929 टोकन है, इसलिए लंबे इनपुट और लंबी जनरेशन दोनों इसकी सीमा में आते हैं। चूंकि यह टेक्स्ट के साथ-साथ इमेज और वीडियो भी संभालता है, यह सीधे मल्टीमॉडल प्रॉम्प्ट पर काम कर सकता है, बजाय इसके कि विज़ुअल सामग्री को पहले टेक्स्ट में बदलने के लिए एक अलग पाइपलाइन पर निर्भर रहना पड़े। रीज़निंग को भी एक पैरामीटर के रूप में उजागर किया गया है, इसलिए आप नियंत्रित कर सकते हैं कि रिस्पॉन्स में रीज़निंग सामग्री शामिल हो या नहीं।
ये क्षमताएं कुछ व्यावहारिक उपयोगों की ओर संकेत करती हैं। लंबे दस्तावेज़ और मीडिया समीक्षा इसके लिए स्वाभाविक रूप से उपयुक्त है: आप टेक्स्ट का एक बड़ा हिस्सा, साथ में स्क्रीनशॉट, डायग्राम या वीडियो फ़्रेम पास कर सकते हैं और लिखित सारांश या विश्लेषण मांग सकते हैं। वीडियो और इमेज समझने के कार्य, जैसे फुटेज का वर्णन करना, किसी क्लिप के बारे में प्रश्नों का उत्तर देना या विज़ुअल सामग्री से संरचित विवरण निकालना, इनपुट मोडैलिटीज़ से संभव होते हैं। बड़े कॉन्टेक्स्ट से लाभ उठाने वाला टेक्स्ट जनरेशन कार्य, जैसे मल्टी-फ़ाइल कोड समीक्षा, ट्रांसक्रिप्ट विश्लेषण या रिपोर्ट ड्राफ्टिंग, भी समर्थित है। टूल कॉलिंग और संरचित आउटपुट इसे एजेंट-शैली वर्कफ़्लो में उपयोगी बनाते हैं, जहां मॉडल को मशीन-पठनीय परिणाम लौटाने या फ़ंक्शन को इनवोक करने होते हैं।
आप मॉडल को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल id qwen/qwen3.5-397b-a17b का उपयोग करके कॉल करते हैं। समर्थित रिक्वेस्ट पैरामीटर हैं frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, presence_penalty, reasoning, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs और top_p। यह सेट सैंपलिंग नियंत्रण, पेनल्टीज़, डिटरमिनिस्टिक सीडिंग, स्टॉप सीक्वेंस, लॉग प्रोबेबिलिटी रिपोर्टिंग, रीज़निंग आउटपुट और टूल उपयोग को कवर करता है, इसलिए अधिकांश मानक OpenAI-शैली रिक्वेस्ट आकार बिना बदलाव के लागू हो जाते हैं।
आउटपुट की ऊपरी सीमा को ध्यान में रखें: max_tokens अधिकतम 235929 तक जा सकता है, और कॉन्टेक्स्ट विंडो 262144 टोकन है, इसलिए बहुत बड़े प्रॉम्प्ट जनरेशन के लिए कम जगह छोड़ते हैं। मॉडल केवल टेक्स्ट आउटपुट देता है, इसलिए यदि आपको इमेज या ऑडियो आउटपुट चाहिए, तो एक अलग मॉडल आवश्यक है। यदि आपका कार्य पूरी तरह टेक्स्ट आधारित है और उसे विज़न या वीडियो इनपुट की आवश्यकता नहीं है, तो एक छोटा टेक्स्ट-ओनली मॉडल इसके साथ काम करने के लिए अधिक सरल और तेज़ हो सकता है।
Qwen: Qwen3.5 397B A17B 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/qwen3.5-397b-a17b" 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/qwen3.5-397b-a17b",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
समर्थित parameters
frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_pस्पेसिफिकेशन
- Context लंबाई
- 2,62,144
- अधिकतम आउटपुट
- 2,35,929
- इनपुट
- text, image, video
- आउटपुट
- text
api14 पर requests · पिछले 7 दिन
Qwen: Qwen3.5 397B A17B: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
- Qwen: Qwen3.5 397B A17B API की कीमत कितनी है?
- Qwen: Qwen3.5 397B A17B की कीमत इनपुट $1.75 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
- Qwen: Qwen3.5 397B A17B की context window कितनी है?
- Qwen: Qwen3.5 397B A17B हर request में 2,62,144 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 2,35,929 आउटपुट tokens तक लिखता है।
- Qwen: Qwen3.5 397B A17B क्या कर सकता है?
- Qwen: Qwen3.5 397B A17B text, image, video स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
- अपने कोड से Qwen: Qwen3.5 397B A17B कैसे कॉल करूं?
- किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "qwen/qwen3.5-397b-a17b" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
- Qwen: Qwen3.5 397B A17B के विकल्प क्या हैं?
- मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: MoonshotAI: Kimi K2.6, MoonshotAI: Kimi K2.7 Code, Pareto 26.10। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।
Qwen: Qwen3.5 397B A17B कम्युनिटी
नया टॉपिकइस कम्युनिटी में अभी कोई टॉपिक नहीं है। Qwen: Qwen3.5 397B A17B के बारे में पहला टॉपिक खोलें।