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Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-04-20
qwen/qwen3.5-plus-20260420Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-04-20 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 Plus 2026-04-20 एक नज़र में
- इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 33% 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 $0.00420 है।
Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-04-20 के बारे में
Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-04-20, Qwen (Alibaba) का एक बड़े पैमाने का मल्टीमॉडल भाषा मॉडल है। यह Qwen3.5 Plus श्रृंखला से संबंधित है, और मॉडल आईडी में स्नैपशॉट तिथि 2026-04-20 शामिल है, जो api14 पर इस मॉडल के इस विशिष्ट संस्करण की पहचान करती है। यह मूल रूप से एक टेक्स्ट-जनरेशन मॉडल है, लेकिन इसे केवल टेक्स्ट से अधिक इनपुट लेने के लिए बनाया गया है, जो इसे Qwen परिवार के टेक्स्ट-only स्तर के बजाय मल्टीमॉडल स्तर में रखता 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, जो बहुत लंबे दस्तावेज़ों, लंबे ट्रांसक्रिप्ट, या विस्तृत मल्टी-टर्न बातचीत को बिना काटे रखने के लिए पर्याप्त बड़ा है। अधिकतम आउटपुट 65,536 टोकन है, इसलिए एक ही प्रतिक्रिया काफी बड़ी हो सकती है, हालांकि यह इनपुट विंडो से बहुत छोटी है। समर्थित अनुरोध पैरामीटर में temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty, max_tokens, stop, seed, logprobs, top_logprobs, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning, और include_reasoning शामिल हैं। tools और tool_choice की उपस्थिति का अर्थ है कि मॉडल को function-calling सेटअप में उपयोग किया जा सकता है, और structured_outputs तथा response_format आपको लौटाए गए टेक्स्ट का स्वरूप सीमित करने देते हैं।
ये क्षमताएं कुछ व्यावहारिक उपयोगों की ओर संकेत करती हैं। चूंकि यह टेक्स्ट के साथ-साथ इमेज और वीडियो भी पढ़ता है, यह वीडियो सामग्री का वर्णन या सारांश बनाने, फ्रेम या स्क्रीनशॉट के बारे में प्रश्नों का उत्तर देने, और दृश्य सामग्री से टेक्स्ट या संरचित डेटा निकालने जैसे कार्यों के लिए उपयुक्त है। 1M टोकन का कॉन्टेक्स्ट लंबे दस्तावेज़ विश्लेषण, कोडबेस समीक्षा, और ऐसी बातचीत के लिए उपयुक्त है जिसमें बहुत अधिक इतिहास जमा होता है। टूल कॉलिंग इसे एजेंट-शैली वर्कफ़्लो के लिए उम्मीदवार बनाती है जहां मॉडल तय करता है कि कब किसी बाहरी फ़ंक्शन को कॉल करना है, और संरचित आउटपुट तब मदद करते हैं जब परिणाम को किसी अन्य प्रोग्राम द्वारा पार्स किया जाना होता है।
आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "qwen/qwen3.5-plus-20260420" का उपयोग करके कॉल करते हैं। चूंकि एंडपॉइंट OpenAI chat completions के स्वरूप का अनुसरण करता है, आप भूमिकाओं और सामग्री के साथ संदेश भेजते हैं, और आप अनुरोध बॉडी में ऊपर सूचीबद्ध किसी भी समर्थित पैरामीटर को पास कर सकते हैं। यदि आप मॉडल की तर्क-प्रक्रिया को सामने लाना या नियंत्रित करना चाहते हैं, तो reasoning से संबंधित फ़ील्ड (reasoning और include_reasoning) उपलब्ध हैं, और temperature, top_p, तथा top_k जैसे सैंपलिंग नियंत्रण आपको आउटपुट की परिवर्तनशीलता ट्यून करने देते हैं। max_tokens को 65,536 आउटपुट सीमा के भीतर सेट करें, और जहां आपको नियतात्मक या सीमित व्यवहार चाहिए वहां stop, seed, या response_format का उपयोग करें।
एक सीमा ध्यान देने योग्य है कि आउटपुट केवल टेक्स्ट है, इसलिए यदि आपको उत्पन्न इमेज, ऑडियो, या वीडियो चाहिए, तो यह मॉडल उपयुक्त नहीं है। 65,536 टोकन की आउटपुट सीमा का यह भी अर्थ है कि बहुत लंबी जनरेशन को कई कॉलों में विभाजित करना होगा। मामूली कॉन्टेक्स्ट वाले विशुद्ध टेक्स्ट कार्यों के लिए, एक छोटा टेक्स्ट-only मॉडल सस्ता और तेज़ हो सकता है, लेकिन जब इनपुट में इमेज या वीडियो शामिल हों, या कॉन्टेक्स्ट सैकड़ों हज़ार टोकन तक पहुंच जाए, तो इस मॉडल की मल्टीमॉडल क्षमताओं और विंडो आकार का संयोजन ही इसे चुनने का कारण है।
Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-04-20 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-20260420" 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-20260420",
"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_pस्पेसिफिकेशन
- 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 2026-04-20: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
- Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-04-20 API की कीमत कितनी है?
- Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-04-20 की कीमत इनपुट $1.05 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
- Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-04-20 की context window कितनी है?
- Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-04-20 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 2026-04-20 क्या कर सकता है?
- Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-04-20 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 2026-04-20 कैसे कॉल करूं?
- किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "qwen/qwen3.5-plus-20260420" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
- Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-04-20 के विकल्प क्या हैं?
- मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: AionLabs: Aion 3.5 Mini, AionLabs: Aion-3.0-Mini, Relace: Relace Apply 3। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।
Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-04-20 कम्युनिटी
नया टॉपिकइस कम्युनिटी में अभी कोई टॉपिक नहीं है। Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-04-20 के बारे में पहला टॉपिक खोलें।