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Qwen: Qwen3.5-Flash

qwen/qwen3.5-flash-02-23

टेक्स्टइनपुट: text · image · videoToolsReasoning1M25 फ़र॰ 2026 को जोड़ा गया

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Qwen: Qwen3.5-Flash एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 86% 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।
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 $0.000683 है।

Qwen: Qwen3.5-Flash के बारे में

Qwen3.5-Flash, Qwen का एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है, जिसे मॉडल आईडी qwen/qwen3.5-flash-02-23 के अंतर्गत जारी किया गया है। यह Qwen3.5 नेटिव विज़न-लैंग्वेज Flash परिवार से संबंधित है, जिसके बारे में Qwen बताता है कि यह एक हाइब्रिड आर्किटेक्चर पर बनाया गया है जो एक लीनियर अटेंशन मेकैनिज़्म को एक स्पार्स मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स मॉडल के साथ जोड़ता है, जिसका उद्देश्य उच्चतर इन्फरेंस दक्षता है। यह api14 पर टेक्स्ट श्रेणी में sits करता है, और प्रोवाइडर रिलीज़ दिनांक 2026-02-25 है।

मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट, इमेज और वीडियो स्वीकार करता है, और आउटपुट के रूप में टेक्स्ट उत्पन्न करता है। इसका कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,000,000 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट 65,536 टोकन है। चूंकि इनपुट पक्ष मल्टीमॉडल है, आप ऐसे प्रॉम्प्ट भेज सकते हैं जो लिखित निर्देशों को विज़ुअल सामग्री के साथ मिलाते हैं, जिसमें स्थिर इमेज और वीडियो शामिल हैं, और एक एकल टेक्स्ट प्रतिक्रिया प्राप्त कर सकते हैं। बड़े कॉन्टेक्स्ट विंडो का अर्थ है कि लंबे दस्तावेज़, विस्तारित ट्रांसक्रिप्ट या लंबे मीडिया-भारी प्रॉम्प्ट को कई कॉल में विभाजित करने के बजाय एक ही अनुरोध में संभाला जा सकता है।

ये क्षमताएं व्यावहारिक उपयोगों के एक काफी विस्तृत समूह की ओर संकेत करती हैं। लंबे कॉन्टेक्स्ट वाला टेक्स्ट कार्य, जैसे बड़े दस्तावेज़ों का सारांश बनाना, लंबी स्रोत सामग्री पर प्रश्नों का उत्तर देना या रिपोर्टों से संरचित डेटा निकालना, मिलियन-टोकन विंडो के भीतर स्वाभाविक रूप से फिट बैठता है। विज़न और वीडियो इनपुट इसे इमेज का वर्णन करने या उन पर तर्क करने, फुटेज की समीक्षा करने, स्क्रीनशॉट से जानकारी निकालने, या एक ही प्रॉम्प्ट में विज़ुअल साक्ष्य को लिखित निर्देशों के साथ जोड़ने जैसे कार्यों तक विस्तारित करते हैं। रीज़निंग और संरचित आउटपुट समर्थन इसे उन वर्कफ़्लो के लिए भी उपयुक्त बनाता है जहां मॉडल को उत्तर लौटाने से पहले किसी समस्या पर काम करना होता है, या जहां प्रतिक्रिया को ऐसे स्कीमा के अनुरूप होना चाहिए जिसे आपका कोड पार्स कर सके।

आप मॉडल को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "qwen/qwen3.5-flash-02-23" का उपयोग करके कॉल करते हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर हैं frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k और top_p। टूल कॉलिंग tools और tool_choice के माध्यम से उपलब्ध है, संरचित प्रतिक्रियाएं response_format और structured_outputs के माध्यम से, और रीज़निंग व्यवहार को reasoning और include_reasoning के साथ नियंत्रित किया जा सकता है। सैंपलिंग को temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty और seed के साथ ट्यून किया जा सकता है, जबकि max_tokens और stop आउटपुट की लंबाई और समाप्ति को नियंत्रित करते हैं।

प्रतिक्रियाओं की योजना बनाते समय 65,536 टोकन की आउटपुट सीमा को ध्यान में रखें: एक अनुरोध बहुत बड़ा इनपुट ले जा सकता है, लेकिन उत्पन्न उत्तर सीमित है। यदि आपका कार्य टेक्स्ट के अलावा अन्य आउटपुट मोडैलिटी पर निर्भर करता है, तो यह मॉडल उन्हें प्रदान नहीं करता, क्योंकि टेक्स्ट इसका एकमात्र आउटपुट प्रकार है। इन सीमाओं के भीतर, यह मल्टीमॉडल इनपुट, लंबे कॉन्टेक्स्ट और टूल-उपयोग करने वाले टेक्स्ट वर्कलोड के लिए एक उचित विकल्प है।

Qwen: Qwen3.5-Flash 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-flash-02-23" 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-flash-02-23",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltyinclude_reasoningmax_tokenspresence_penaltyreasoningresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 10,00,000
अधिकतम आउटपुट: 65,536
इनपुट: text, image, video
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Qwen: Qwen3.5-Flash: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Qwen: Qwen3.5-Flash API की कीमत कितनी है?: Qwen: Qwen3.5-Flash की कीमत इनपुट $0.23 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Qwen: Qwen3.5-Flash की context window कितनी है?: Qwen: Qwen3.5-Flash हर request में 10,00,000 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 65,536 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Qwen: Qwen3.5-Flash क्या कर सकता है?: Qwen: Qwen3.5-Flash 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-Flash कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "qwen/qwen3.5-flash-02-23" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Qwen: Qwen3.5-Flash के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Nex AGI: Nex-N2.5-Pro, Google: Gemma 4 26B A4B , IBM: Granite 4.2 8B। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

Qwen: Qwen3.5-Flash कम्युनिटी

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