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Qwen: Qwen3.7 Plus (batch)

qwen/qwen3.7-plus:batch

टेक्स्टइनपुट: text · imageToolsReasoning262K3 जून 2026 को जोड़ा गया

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Qwen: Qwen3.7 Plus (batch) एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 49% कम 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 $0.00242 है।

Qwen: Qwen3.7 Plus (batch) के बारे में

Qwen3.7 Plus (batch) Qwen का एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है, जो अलीबाबा के मॉडल परिवार से है, और यह Qwen3.7 श्रृंखला में एक किफायती विकल्प के रूप में स्थित है। प्रदाता इसे श्रृंखला की टेक्स्ट क्षमताओं पर एक व्यापक उन्नयन के साथ निर्मित बताता है, और इसे संकीर्ण विशेषज्ञ के बजाय एक सामान्य प्रयोजन मॉडल के रूप में स्थित किया गया है। api14 पर यह मॉडल आईडी qwen/qwen3.7-plus:batch के अंतर्गत उपलब्ध है, और batch प्रत्यय मॉडल के बैच संस्करण को दर्शाता है।

मॉडल टेक्स्ट और इमेज इनपुट स्वीकार करता है और टेक्स्ट आउटपुट लौटाता है, इसलिए यह सामान्य भाषा कार्यों और दृश्य सामग्री वाले प्रॉम्प्ट दोनों को संभाल सकता है। इसका कॉन्टेक्स्ट विंडो 262,144 टोकन है, जो लंबे दस्तावेज़ों, विस्तारित बातचीत या बड़ी कोड फ़ाइलों को एक ही अनुरोध में रखने के लिए पर्याप्त बड़ा है। अधिकतम आउटपुट 131,072 टोकन है, इसलिए अधिकांश मामलों में बिना कटौती के लंबी जनरेशन संभव है। समर्थित पैरामीटर में temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty, max_tokens, stop, seed, logprobs और top_logprobs शामिल हैं, साथ ही reasoning नियंत्रण (reasoning और include_reasoning), response_format, structured_outputs, tools और tool_choice भी।

ये क्षमताएं कुछ व्यावहारिक उपयोगों की ओर संकेत करती हैं। लंबा कॉन्टेक्स्ट और टेक्स्ट आउटपुट दस्तावेज़ विश्लेषण, सारांशीकरण और बड़े पाठ निकायों पर प्रश्न उत्तर के लिए उपयुक्त है। इमेज इनपुट इसे उन कार्यों के लिए उपयोगी बनाता है जो स्क्रीनशॉट, आरेख या स्कैन किए गए पृष्ठों को लिखित निर्देशों के साथ मिलाते हैं, जैसे किसी आकृति से जानकारी निकालना या चार्ट का वर्णन करना। टूल कॉलिंग और संरचित आउटपुट एजेंट शैली के वर्कफ़्लो और पाइपलाइनों के लिए उपयुक्त हैं जहां मॉडल को मशीन द्वारा पठनीय परिणाम लौटाने या बाहरी फ़ंक्शन को आमंत्रित करने की आवश्यकता होती है। reasoning पैरामीटर आपको यह तय करने देते हैं कि मॉडल को अपना मध्यवर्ती तर्क प्रकट करना चाहिए या नहीं, जो प्रॉम्प्ट डीबग करते समय या जब आप छोटा, साफ़ उत्तर चाहते हैं तब उपयोगी होता है।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी qwen/qwen3.7-plus:batch का उपयोग करके कॉल करते हैं। चूंकि इंटरफ़ेस OpenAI chat completions के स्वरूप का अनुसरण करता है, आप model फ़ील्ड को उस आईडी पर सेट करके और अपने इनपुट वाला messages ऐरे शामिल करके एक अनुरोध भेजते हैं, जिसमें आवश्यकता होने पर इमेज सामग्री भी शामिल होती है। ऊपर सूचीबद्ध अनुरोध पैरामीटर समर्थित हैं, इसलिए आप temperature, top_p, top_k, penalties, max_tokens, stop, seed, logprobs, top_logprobs, reasoning, include_reasoning, response_format, structured_outputs, tools और tool_choice सीधे अनुरोध बॉडी में सेट कर सकते हैं।

मुख्य बात जिस पर विचार करना है वह स्वयं बैच संस्करण है। यदि आपका वर्कलोड इंटरैक्टिव और लेटेंसी के प्रति संवेदनशील है, तो गैर बैच डिप्लॉयमेंट बेहतर फिट हो सकता है, जबकि यह मॉडल ऑफ़लाइन या थ्रूपुट उन्मुख कार्यों के लिए उपयुक्त है जहां अनुरोधों को समूहीकृत किया जा सकता है। यदि आपको केवल टेक्स्ट इनपुट और आउटपुट चाहिए, तो उसी श्रृंखला का केवल टेक्स्ट वाला मॉडल सरल हो सकता है, और यदि आपको टेक्स्ट से परे आउटपुट मोडैलिटी चाहिए, तो यह मॉडल वे प्रदान नहीं करता।

Qwen: Qwen3.7 Plus (batch) 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:batch" 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:batch",
  "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: 2,62,144
अधिकतम आउटपुट: 1,31,072
इनपुट: text, image
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Qwen: Qwen3.7 Plus (batch): अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Qwen: Qwen3.7 Plus (batch) API की कीमत कितनी है?: Qwen: Qwen3.7 Plus (batch) की कीमत इनपुट $0.81 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Qwen: Qwen3.7 Plus (batch) की context window कितनी है?: Qwen: Qwen3.7 Plus (batch) हर request में 2,62,144 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 (batch) क्या कर सकता है?: Qwen: Qwen3.7 Plus (batch) 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 (batch) कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "qwen/qwen3.7-plus:batch" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Qwen: Qwen3.7 Plus (batch) के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Mancer: Weaver (alpha), Qwen: Qwen3.5-35B-A3B, Qwen: Qwen3 Coder Flash। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

Qwen: Qwen3.7 Plus (batch) कम्युनिटी

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