BaiLian

Qwen Audio 3.1 Asr Flash

Alibabaトークンベース
エイリアス:qwen-audio-3.1-asr-flash
APIキーを作成

Modelsell で qwen-audio-3.1-asr-flash API の料金、対応エンドポイント、機能、アクセス方法を比較できます。

asr语音识别多语言中文方言说话人分离文本润色
最低料金
入力 / 出力 · 1M
コンテキスト
8.2K
最大入力ウィンドウ
最大出力
1K
1 回の応答あたりの最大トークン数
モダリティ
→

サプライヤー別料金

Alibaba
阿里巴巴百炼官方
入力/ 1M トークン
$0.117647
出力/ 1M トークン
$0.397059

機能 / サポートされるモダリティ

ストリーミング
入力
出力

プロバイダーとデータ保護

プロバイダー
Alibaba (Qwen)ドキュメント
トークナイザー
Qwen tokenizer (tiktoken-compat)
ライセンス
Tongyi Qianwen License公開ウェイト
データ保持71 日デフォルトで上流の学習には使用されません

パフォーマンス

ベンチマーク

標準化評価のスコアです。割合が高いほど良く、順位パーセンタイルを表示します。

指標の出典:Artificial Analysis 2026-09-30·Qwen Audio 3.1 Asr Flash

このモデルは現在のベンチマークスナップショットに含まれていません。

モデルや測定値がないことは 0 点を意味しません。

ベンチマークグラフはソースのモデル選択と推論設定を保持しています。モデルや測定値がないことは 0 点を意味せず、ベンチマークのコストや速度は当サイトのサービス保証ではありません。

Qwen Audio 3.1 Asr Flash について

从录音片段得到可读文字

Qwen-Audio-3.1-ASR-Flash 面向短音频转写。它能识别多种语言和中文方言,也针对古诗词、文言表达等内容做了优化,适合整理语音消息、访谈片段、客服录音和课程素材。输出为文本,不生成语音。

让专有词汇和多人对话更清楚

遇到产品名、人名或行业术语时,可以提供热词或前文上下文来改善识别。模型提供标点预测、文本规范化与原生润色,帮助把口语表达整理为较易阅读的文字。多人对话可启用说话人分离,在句子结果中区分发言者;方言内容也可选择保留原有表达或转为普通话文字。

上下文为 8,192 Token,最大输入 7,168 Token,最大输出 1,024 Token。官方接口可通过 SSE 分批返回识别结果;这是录音文件识别,交互式实时识别需选择对应的 streaming 模型。

北京地域基准价格为输入 ¥0.8、输出 ¥2.7/百万 Token,按上游返回的输入、输出 Token 分别计费。站内美元基准按配置汇率 1 美元 = 6.8 元换算,实际费用再应用账户分组及模型折扣。

使用例とプロンプト

准备识别素材

在支持该模型的 ASR 接入中提交音频 URL 或 Base64 Data URI,并填写真实的音频格式。先用清晰的短片段确认识别效果,再处理更长素材;专业名词可通过即时热词或上下文提供。官方接口及参数说明见 HTTP API 文档。

多人录音和方言

设置 speaker_diarization_enabled: true 可启用说话人分离,通过 output.sentences 的 speaker_id 区分发言者。启用后,keep_dialect 与 language_hints 不生效。未启用说话人分离时,keep_dialect: true 可保留方言表达。

接入状态

当前目录已配置该模型的元信息和价格。现有 Alibaba 渠道使用语音合成协议,尚需匹配本模型的 ASR 协议才能完成识别调用;现阶段请先确认渠道接入能力。

API を利用

API ドキュメント

コードサンプル

リクエストPOST/v1/chat/completions
リクエスト例
パラメータ
パラメータタイプデフォルト / 範囲説明
temperature
number
=10 ~ 2
サンプリング温度。低いほど決定論的になります
top_p
number
=10 ~ 1
核サンプリングの累積確率
max_tokens
integer>= 1レスポンスの最大トークン数
frequency_penalty
number
=0-2 ~ 2
頻出トークンの繰り返しを抑制します
presence_penalty
number
=0-2 ~ 2
新しい話題への展開を促進します
stop
array—生成を停止する文字列を最大 4 個まで
seed
integer—可能な限り再現性のあるサンプリングシード
n
integer
=1>= 1
生成する候補数
stream
boolean
=false
Server-Sent Events でトークンをストリーミング
response_format
object—JSON オブジェクトまたはスキーマ準拠の出力を強制します
tools
array—モデルが呼び出せるツール / 関数の宣言
tool_choice
string
autononerequired
ツール選択ポリシーまたは具体的なツール名
logprobs
boolean
=false
トークンごとの対数確率を返します
top_logprobs
integer0 ~ 20トークンごとに返される上位対数確率の数
logit_bias
object—トークンごとの logit バイアス
user
string—悪用検知用のエンドユーザー識別子

置換 <YOUR_API_KEY> をトークン設定の API キーに置き換えてください。

認証

すべてのリクエストには Authorization: Bearer <TOKEN> ヘッダーが必要です。Anthropic 形式のエンドポイントでは x-api-key ヘッダーも利用できます。

トークンページから API キーを発行できます。モデル、グループ、IP、レート制限ごとに細かく権限を設定可能です。

対応パラメータ

Generation parameters
パラメータタイプデフォルト / 範囲説明
temperature
number
=10 ~ 2
サンプリング温度。低いほど決定論的になります
top_p
number
=10 ~ 1
核サンプリングの累積確率
max_tokens
integer>= 1レスポンスの最大トークン数
frequency_penalty
number
=0-2 ~ 2
頻出トークンの繰り返しを抑制します
presence_penalty
number
=0-2 ~ 2
新しい話題への展開を促進します
stop
array—生成を停止する文字列を最大 4 個まで
seed
integer—可能な限り再現性のあるサンプリングシード
n
integer
=1>= 1
生成する候補数
stream
boolean
=false
Server-Sent Events でトークンをストリーミング
response_format
object—JSON オブジェクトまたはスキーマ準拠の出力を強制します
tools
array—モデルが呼び出せるツール / 関数の宣言
tool_choice
string
autononerequired
ツール選択ポリシーまたは具体的なツール名
logprobs
boolean
=false
トークンごとの対数確率を返します
top_logprobs
integer0 ~ 20トークンごとに返される上位対数確率の数
logit_bias
object—トークンごとの logit バイアス
user
string—悪用検知用のエンドユーザー識別子

レート制限

サプライヤーRPMTPMRPD
Alibaba無制限無制限無制限

制限なし

qwen-audio-3.1-asr-flash に関するよくある質問

qwen-audio-3.1-asr-flash とは?

Modelsell で qwen-audio-3.1-asr-flash API の料金、対応エンドポイント、機能、アクセス方法を比較できます。

qwen-audio-3.1-asr-flash を呼び出すには?

qwen-audio-3.1-asr-flash へのアクセス権がある API キーを作成し、API アクセス欄の正確なモデル ID と対応エンドポイントを使用してください。リクエスト項目は選択したエンドポイントによって異なります。

qwen-audio-3.1-asr-flash の料金体系は?

料金は選択したプロバイダーグループとモデルの課金単位で決まります。現在の入力、出力、リクエスト、またはメディア料金は登録前にこのページで確認できます。

qwen-audio-3.1-asr-flash のコンテキストウィンドウは?

モデルカタログには 8192 トークンのコンテキストウィンドウが設定されています。リクエスト制限は選択したエンドポイントで確認してください。

qwen-audio-3.1-asr-flash の最大出力は?

モデルカタログには最大 1024 トークンの出力が設定されています。リクエスト設定でさらに低い上限を指定する場合があります。

自分のプロジェクトに qwen-audio-3.1-asr-flash が適しているか評価するには?

このページの使用例とプロンプトのガイドを参考に、プロジェクトの代表的な入力でモデルを評価してください。