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Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15

qwen/qwen3.5-plus-02-15

टेक्स्टइनपुट: text · image · videoToolsReasoning1M16 फ़र॰ 2026 को जोड़ा गया

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Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 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।
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 $0.00364 है।

Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 के बारे में

Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15, Qwen का एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है, जिसे मॉडल आईडी qwen/qwen3.5-plus-02-15 के अंतर्गत जारी किया गया है। यह Qwen3.5 नेटिव विज़न-लैंग्वेज सीरीज़ के Plus मॉडलों से संबंधित है, जिसके बारे में Qwen कहता है कि यह एक हाइब्रिड आर्किटेक्चर पर बनाया गया है जो उच्चतर इन्फरेंस दक्षता प्राप्त करने के लिए लीनियर अटेंशन मेकैनिज़्म को स्पार्स मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स मॉडलों के साथ जोड़ता है। यह टेक्स्ट श्रेणी में एक मल्टीमॉडल इनपुट मॉडल है, इसलिए यह टेक्स्ट से अधिक स्वीकार करता है, जबकि केवल टेक्स्ट को अपने आउटपुट के रूप में उत्पन्न करता है।

इनपुट पक्ष पर, मॉडल टेक्स्ट, इमेज और वीडियो स्वीकार करता है, और यह टेक्स्ट लौटाता है। इसका कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,000,000 टोकन है, जो इतना बड़ा है कि एक ही अनुरोध में बहुत लंबे दस्तावेज़ों, लंबी बातचीत या विस्तारित मीडिया ट्रांसक्रिप्ट को रख सकता है। अधिकतम आउटपुट 65,536 टोकन है, इसलिए प्रतिक्रियाएँ लंबी हो सकती हैं, लेकिन वे इनपुट क्षमता से काफी नीचे सीमित हैं। चूँकि इमेज और वीडियो इनपुट के रूप में स्वीकार किए जाते हैं, मॉडल सीधे विज़ुअल सामग्री पर काम कर सकता है, बजाय किसी अलग कैप्शनिंग चरण पर निर्भर रहने के।

ये क्षमताएँ कुछ व्यावहारिक उपयोगों की ओर संकेत करती हैं। लंबे कॉन्टेक्स्ट वाला टेक्स्ट कार्य, जैसे बड़े दस्तावेज़ समूहों का सारांश बनाना, किसी बड़े कॉर्पस में खोज करना, या लंबे समय तक चलने वाली सहायक बातचीत बनाए रखना, 1,000,000 टोकन विंडो में फिट बैठता है। मिश्रित-मीडिया कार्य इनपुट मोडैलिटीज़ में फिट बैठते हैं: इमेज से जानकारी का वर्णन करना या निकालना, वीडियो सामग्री की समीक्षा करना, या टेक्स्ट के साथ-साथ विज़ुअल सामग्री पर आधारित प्रश्नों का उत्तर देना। टूल और स्ट्रक्चर्ड आउटपुट पैरामीटर भी इसे ऐसी पाइपलाइनों के लिए उचित विकल्प बनाते हैं जहाँ मॉडल फंक्शन कॉल करता है या JSON-आकार के परिणाम लौटाता है, और रीज़निंग पैरामीटर उन कार्यों के लिए उपयुक्त हैं जहाँ आप मॉडल की रीज़निंग को सामने लाना या नियंत्रित करना चाहते हैं।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी qwen/qwen3.5-plus-02-15 का उपयोग करके कॉल करते हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर हैं frequency_penalty, include_reasoning, logprobs, max_tokens, presence_penalty, reasoning, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs और top_p। व्यवहार में इसका अर्थ है कि आप temperature, top_p और top_k के साथ सैंपलिंग ट्यून कर सकते हैं, पेनल्टी पैरामीटरों के साथ पुनरावृत्ति नियंत्रित कर सकते हैं, max_tokens के साथ लंबाई सीमित कर सकते हैं, seed के साथ रन को प्रतिलिपि-योग्य बना सकते हैं, response_format और structured_outputs के साथ आउटपुट को सीमित कर सकते हैं, और tools तथा tool_choice के साथ फंक्शन कॉलिंग जोड़ सकते हैं। लॉग प्रायिकता विकल्प logprobs और top_logprobs के माध्यम से उपलब्ध हैं, और रीज़निंग व्यवहार को reasoning तथा include_reasoning के माध्यम से अनुरोधित या निरीक्षित किया जा सकता है।

ध्यान में रखने योग्य मुख्य सीमाएँ हैं 65,536 टोकन की आउटपुट सीमा और यह तथ्य कि मॉडल केवल टेक्स्ट आउटपुट करता है, इसलिए यह इमेज या वीडियो उत्पन्न नहीं कर सकता। यदि आपका कार्य पूरी तरह टेक्स्ट है और उसे विज़न-लैंग्वेज इनपुट पथ की आवश्यकता नहीं है, तो केवल-टेक्स्ट मॉडल अधिक सरल विकल्प हो सकता है, और यदि आपको टेक्स्ट के बजाय उत्पन्न मीडिया चाहिए, तो यह मॉडल सही विकल्प नहीं है।

Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 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-plus-02-15" 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-plus-02-15",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltyinclude_reasoninglogprobsmax_tokenspresence_penaltyreasoningresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_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 Plus 2026-02-15: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 API की कीमत कितनी है?: Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 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: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 की context window कितनी है?: Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 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 Plus 2026-02-15 क्या कर सकता है?: Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 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 Plus 2026-02-15 कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "qwen/qwen3.5-plus-02-15" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Cohere: Command A+, Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct, DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 कम्युनिटी

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