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Qwen: Qwen3.5 397B A17B
qwen/qwen3.5-397b-a17b지금 Qwen: Qwen3.5 397B A17B 사용해 보기
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Qwen: Qwen3.5 397B A17B 한눈에 보기
- 입력 가격이 텍스트 모델 434개의 중앙값보다 11% 높습니다.
- 262,144 토큰의 컨텍스트 윈도우, 긴 문서와 멀티턴 대화에 충분합니다.
- 에이전트와 통합을 위한 도구(함수) 호출을 지원합니다.
- 스키마 기반 구조화된 JSON 출력을 지원합니다.
- 추론 강도 조절을 지원합니다.
- 이미지를 입력으로 받습니다(비전).
- 일반적인 요청(입력 1,000 / 출력 500 토큰)의 비용은 약 US$0.00805입니다.
Qwen: Qwen3.5 397B A17B 소개
Qwen3.5 397B A17B는 Qwen의 텍스트 생성 모델로, 제공자가 2026-02-16에 출시했습니다. Qwen3.5 시리즈에 속하며, 선형 어텐션 메커니즘과 희소 전문가 혼합 모델을 결합한 하이브리드 아키텍처를 기반으로 구축된 네이티브 비전-언어 모델이라고 설명되며, 제공자에 따르면 더 높은 추론 효율성을 달성합니다. api14에서의 모델 id는 qwen/qwen3.5-397b-a17b이고, 주요 카테고리는 텍스트입니다.
이 모델은 텍스트, 이미지, 비디오를 입력으로 받아 텍스트를 출력으로 생성합니다. 컨텍스트 윈도우는 262144 토큰이고 최대 출력은 235929 토큰이므로, 긴 입력과 긴 생성 모두 범위 안에 들어옵니다. 텍스트와 함께 이미지와 비디오를 처리하기 때문에, 시각 자료를 먼저 텍스트로 변환하는 별도 파이프라인에 의존하지 않고 멀티모달 프롬프트에서 직접 작업할 수 있습니다. 추론도 파라미터로 노출되므로, 응답에 추론 내용을 포함할지 제어할 수 있습니다.
이러한 기능은 몇 가지 실용적인 용도를 가리킵니다. 긴 문서 및 미디어 검토가 자연스럽게 맞습니다. 대량의 텍스트와 스크린샷, 다이어그램 또는 비디오 프레임을 함께 전달하고 작성된 요약이나 분석을 요청할 수 있습니다. 비디오와 이미지 이해 작업, 예를 들어 영상 설명, 클립에 대한 질문 답변, 시각 자료에서 구조화된 세부 정보 추출은 입력 모달리티에서 이어집니다. 큰 컨텍스트가 도움이 되는 텍스트 생성 작업, 예를 들어 다중 파일 코드 리뷰, 대화 기록 분석, 보고서 초안 작성도 지원됩니다. 도구 호출과 구조화된 출력은 모델이 기계 판독 가능한 결과를 반환하거나 함수를 호출해야 하는 에이전트 스타일 워크플로에서 사용할 수 있게 해줍니다.
모델 id qwen/qwen3.5-397b-a17b를 사용하여 api14의 OpenAI 호환 API를 통해 모델을 호출합니다. 지원되는 요청 파라미터는 frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, presence_penalty, reasoning, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs, top_p입니다. 이 집합은 샘플링 제어, 페널티, 결정론적 시드, 중지 시퀀스, 로그 확률 보고, 추론 출력, 도구 사용을 포함하므로, 대부분의 표준 OpenAI 스타일 요청 형태가 변경 없이 그대로 적용됩니다.
출력 상한을 염두에 두세요. max_tokens는 최대 235929까지 가능하고 컨텍스트 윈도우는 262144 토큰이므로, 매우 큰 프롬프트는 생성에 남는 공간을 줄입니다. 모델은 텍스트만 출력하므로, 이미지나 오디오 출력이 필요하다면 다른 모델이 필요합니다. 작업이 순전히 텍스트이고 비전 또는 비디오 입력이 필요하지 않다면, 더 작은 텍스트 전용 모델이 더 단순하고 빠를 수 있습니다.
Qwen: Qwen3.5 397B A17B API 호출 방법
- 대시보드에서 API 키를 만드세요.
- 사용하는 언어의 공식 openai SDK를 설치하세요.
- baseURL을 https://api14.com/api/v1로, model을 "qwen/qwen3.5-397b-a17b"로 설정하세요.
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/qwen3.5-397b-a17b",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
지원 파라미터
frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p사양
- 컨텍스트 길이
- 262,144
- 최대 출력
- 235,929
- 입력
- text, image, video
- 출력
- text
api14 요청 수 · 최근 7일
Qwen: Qwen3.5 397B A17B: 자주 묻는 질문
- Qwen: Qwen3.5 397B A17B API 비용은 얼마인가요?
- Qwen: Qwen3.5 397B A17B의 가격은 입력 US$1.75 / 100만 토큰입니다. 성공한 요청에 대해서만 USD 잔액에서 차감되며, 실패한 요청은 무료입니다.
- Qwen: Qwen3.5 397B A17B의 컨텍스트 윈도우는 얼마인가요?
- Qwen: Qwen3.5 397B A17B는(은) 요청당 최대 262,144 토큰을 읽습니다, 프롬프트, 대화 기록, 문서를 모두 합친 양입니다. 응답당 최대 235,929개의 출력 토큰을 생성합니다.
- Qwen: Qwen3.5 397B A17B는(은) 무엇을 할 수 있나요?
- Qwen: Qwen3.5 397B A17B는(은) text, image, video 입력을 받아 text 출력을 반환합니다. 지원 기능: 도구 호출, 구조화된 JSON 출력, 추론 강도 조절.
- 코드에서 Qwen: Qwen3.5 397B A17B를(을) 어떻게 호출하나요?
- 어떤 OpenAI SDK든 base URL을 https://api14.com/api/v1로 지정하고 model을 "qwen/qwen3.5-397b-a17b"로 설정하세요, 다른 코드 변경은 필요 없습니다. 이 페이지의 코드 패널에서 바로 쓸 수 있는 예제를 복사하세요.
- Qwen: Qwen3.5 397B A17B의 대안은 무엇인가요?
- 비슷한 가격대의 텍스트 모델: MoonshotAI: Kimi K2.6, MoonshotAI: Kimi K2.7 Code, Pareto 26.10. 모두 같은 API 키로 실행되므로 문자열 하나만 바꾸면 전환됩니다.
Qwen: Qwen3.5 397B A17B 커뮤니티
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