Vi använder cookies. Cookies och webbläsarlagring håller dig inloggad och kommer ihåg dina preferenser. Med ditt tillstånd mäter vi också hur webbplatsen används. Du kan när som helst. Läs vår cookiepolicy.

Qwen: Qwen3.5-9B

qwen/qwen3.5-9b
TextIndata: text · image · videoVerktygResonemang262KTillagd 10 mars 2026

Testa Qwen: Qwen3.5-9B nu

Körs på ditt saldo till priserna ovan. Nya konton börjar med gratis användning.

Ett API. Alla modeller.

5 av 5 gratis meddelanden kvar i dag, ett gratis konto ger dig gratis användning och en API-nyckel.Skapa gratiskontoLogga in

Sessionskostnad 0,00 US$

Qwen: Qwen3.5-9B i korthet

  • Indatapriset är 82% lägre än medianen för 434 Text-modeller.
  • Kontextfönster på 262 144 tokens, tillräckligt för långa dokument och konversationer i flera steg.
  • Stöder verktygsanrop (function calling) för agenter och integrationer.
  • Stöder strukturerad JSON-utdata med ett schema.
  • Stöder styrning av resonemangsnivå.
  • Tar emot bilder som indata (vision).
  • Ett typiskt anrop (1,000 indata / 500 utdata-tokens) kostar ungefär 0,000508 US$.

Om Qwen: Qwen3.5-9B

Qwen: Qwen3.5-9B är en multimodell grundmodell från Qwen3.5-familjen, utvecklad av Qwen. Den är byggd som en effektiv arkitektur med 9B parametrar som kombinerar resonemang, kodning och visuell förståelse i en enda modell, med hjälp av en enhetlig design för vision och språk. Den ligger i textkategorin på api14, och dess leverantörs releasedatum är 10 mars 2026.

Modellen tar emot text, bild och video som indata, och den producerar text som utdata. Dess kontextfönster är 262 144 tokens, med en maximal utdata på 32 768 tokens. Den kombinationen av en stor kontext och blandade indatamodaliteter innebär att den kan arbeta över långa dokument samtidigt som den förankrar sina svar i visuellt material, såsom skärmbilder, diagram eller videorutor, i stället för enbart text.

Praktiska användningsområden följer av dessa förmågor. Resonemang över stora textkorpusar med lång kontext passar naturligt, liksom kodassistans, eftersom modellen är utformad för kodningsuppgifter. Eftersom den tar emot bilder och video tillsammans med text kan den också stödja uppgifter som att beskriva eller svara på frågor om visuellt innehåll, extrahera information från skärmbilder, eller resonera kring material som blandar prosa och bilder. Taket på 32 768 tokens för utdata möjliggör omfattande genererade svar, inte bara korta repliker.

Du anropar modellen via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id:t "qwen/qwen3.5-9b". De begärandeparametrar den stöder är 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 och top_p. Verktygsanrop och strukturerade utdata är tillgängliga via parametrarna tools, tool_choice och structured_outputs, och resonemangsbeteende kan påverkas med reasoning och include_reasoning.

Om din arbetsbelastning endast är text och inte behöver bild eller video som indata kan en textbaserad modell vara en enklare lösning, även om Qwen3.5-9B hanterar text lika bra. Om du behöver andra utdatamodaliteter än text tillhandahåller denna modell inte dem, eftersom text är dess enda utdatamodalitet.

Så anropar du Qwen: Qwen3.5-9B API

  1. Skapa en API-nyckel i din kontrollpanel.
  2. Installera det officiella openai-SDK:t för ditt språk.
  3. Sätt baseURL till https://api14.com/api/v1 och model till "qwen/qwen3.5-9b".
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/qwen3.5-9b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Parametrar som stöds

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

Specifikationer

Kontextlängd
262 144
Max utdata
65 536
Indata
text, image, video
Utdata
text

Anrop på api14 · senaste 7 dagarna

10-1710-1810-1910-2010-2110-2210-23

Qwen: Qwen3.5-9B: vanliga frågor

Vad kostar Qwen: Qwen3.5-9B API?
Qwen: Qwen3.5-9B kostar Indata 0,28 US$ / 1M tokens. Det dras från ditt USD-saldo endast för lyckade anrop; misslyckade anrop är gratis.
Hur stort är kontextfönstret för Qwen: Qwen3.5-9B?
Qwen: Qwen3.5-9B läser upp till 262 144 tokens per anrop, prompt, historik och dokument tillsammans. Den skriver upp till 65 536 utdata-tokens per svar.
Vad kan Qwen: Qwen3.5-9B göra?
Qwen: Qwen3.5-9B tar emot text, image, video och returnerar text. Den stöder verktygsanrop, strukturerad JSON-utdata, styrning av resonemangsnivå.
Hur anropar jag Qwen: Qwen3.5-9B från min kod?
Peka valfritt OpenAI-SDK mot https://api14.com/api/v1 och sätt model till "qwen/qwen3.5-9b", inga andra kodändringar. Kopiera ett färdigt exempel från kodpanelen på den här sidan.
Vilka alternativ finns till Qwen: Qwen3.5-9B?
Jämförbara Text-modeller till ett liknande pris: Microsoft: Phi 4, DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Latest, Z.ai: GLM Flash Latest. Alla körs via samma API-nyckel, så att byta är en sträng.

Community för Qwen: Qwen3.5-9B

Ny tråd

Den här communityn har inga trådar ännu. Starta den första om Qwen: Qwen3.5-9B.