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Qwen: Qwen3.7 Plus

qwen/qwen3.7-plus

टेक्स्टइनपुट: text · imageToolsReasoning1M3 जून 2026 को जोड़ा गया

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Qwen: Qwen3.7 Plus अभी आज़माएं

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Qwen: Qwen3.7 Plus एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 29% 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 $0.00336 है।

Qwen: Qwen3.7 Plus के बारे में

Qwen3.7 Plus, Alibaba द्वारा विकसित मॉडल परिवार Qwen का एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है। यह Qwen3.7 श्रृंखला में आता है, और प्रदाता इसे उस लाइन के भीतर एक किफायती विकल्प बताता है। मॉडल को प्रदाता ने 3 जून 2026 को जारी किया था। इसकी मुख्य श्रेणी टेक्स्ट है, और यह किसी संकीर्ण एकल कार्य के बजाय सामान्य भाषा कार्य के लिए है।

मॉडल टेक्स्ट और इमेज इनपुट स्वीकार करता है और टेक्स्ट आउटपुट उत्पन्न करता है। इसका मतलब है कि आप लिखित निर्देशों और इमेज को मिलाकर एक प्रॉम्प्ट भेज सकते हैं, और मॉडल टेक्स्ट में जवाब देता है। कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,000,000 टोकन है, जो एक ही अनुरोध में बहुत लंबे दस्तावेज़, विस्तारित बातचीत या बड़ी कोड फ़ाइलें रखने के लिए पर्याप्त बड़ी है। अधिकतम आउटपुट लंबाई 131,072 टोकन है, इसलिए कार्य की आवश्यकता होने पर प्रतिक्रियाएँ लंबी हो सकती हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर में temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty, max_tokens, stop, seed, logprobs और top_logprobs शामिल हैं। यह आउटपुट आकार नियंत्रित करने के लिए response_format और structured_outputs, फ़ंक्शन कॉलिंग के लिए tools और tool_choice, और उन मॉडलों के लिए reasoning तथा include_reasoning का भी समर्थन करता है जो एक reasoning चरण उजागर करते हैं।

ये क्षमताएँ कुछ व्यावहारिक उपयोगों की ओर संकेत करती हैं। इमेज इनपुट और टेक्स्ट आउटपुट का संयोजन उन कार्यों के लिए उपयुक्त है जहाँ डेवलपर को किसी स्क्रीनशॉट, आरेख या स्कैन किए गए पृष्ठ से लिखित विवरण या निष्कर्षण चाहिए। बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो लंबे दस्तावेज़ विश्लेषण, विस्तृत रिपोर्टों के सारांश, और बड़े संदर्भ सेटों पर प्रश्न उत्तर के लिए उपयुक्त है। Structured outputs और tool calling इसे उन पाइपलाइनों के लिए एक उचित विकल्प बनाते हैं जिन्हें मशीन-पठनीय प्रतिक्रियाएँ चाहिए या जिन्हें बाहरी फ़ंक्शन कॉल करने हों। Reasoning समर्थन उन समस्याओं पर मदद करता है जहाँ चरण-दर-चरण प्रक्रिया उत्तर को बेहतर बनाती है, जैसे बहु-भाग विश्लेषण या योजना।

आप मॉडल को मॉडल id "qwen/qwen3.7-plus" का उपयोग करके api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से कॉल करते हैं। चूँकि इंटरफ़ेस OpenAI chat completions के स्वरूप का अनुसरण करता है, मौजूदा OpenAI क्लाइंट लाइब्रेरीज़ केवल base URL और key बदलने के साथ काम करती हैं। अनुरोध में मॉडल id पास करें, फिर ऊपर सूचीबद्ध किसी भी समर्थित पैरामीटर को सेट करें, उदाहरण के लिए लंबाई और यादृच्छिकता नियंत्रण के लिए temperature और max_tokens, या जब आप चाहते हैं कि मॉडल फ़ंक्शन कॉल करे तो tools और tool_choice। प्रतिक्रिया टेक्स्ट के रूप में वापस आती है।

एक सीमा ध्यान देने योग्य है कि आउटपुट केवल टेक्स्ट है, इसलिए मॉडल इमेज उत्पन्न नहीं करता। यदि आपका कार्य पूरी तरह टेक्स्ट है, इसमें कोई इमेज नहीं है और बहुत बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो की आवश्यकता नहीं है, तो एक छोटा टेक्स्ट मॉडल उपयोग करने में अधिक सरल और तेज़ हो सकता है।

Qwen: Qwen3.7 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/qwen3.7-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/qwen3.7-plus",
  "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: 1,31,072
इनपुट: text, image
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Qwen: Qwen3.7 Plus: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Qwen: Qwen3.7 Plus API की कीमत कितनी है?: Qwen: Qwen3.7 Plus की कीमत इनपुट $1.12 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Qwen: Qwen3.7 Plus की context window कितनी है?: Qwen: Qwen3.7 Plus हर request में 10,00,000 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 1,31,072 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Qwen: Qwen3.7 Plus क्या कर सकता है?: Qwen: Qwen3.7 Plus text, image स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Qwen: Qwen3.7 Plus कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "qwen/qwen3.7-plus" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Qwen: Qwen3.7 Plus के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Z.ai: GLM 5.3 FlashX, Thinking Machines: Inkling Small, Perceptron: Perceptron Mk1.5। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

Qwen: Qwen3.7 Plus कम्युनिटी

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