qwen-audio-3.1-asr-flash千问短音频识别模型,可处理多语种与中文方言,支持热词和上下文增强、转写润色及多人分角色转写,适合语音消息、访谈片段与文化内容整理。
| 输入/ 1M tokens | 输出/ 1M tokens |
|---|---|
$0.117647 | $0.397059 |
Qwen tokenizer (tiktoken-compat)标准化评测得分。百分比越高越好,并展示排名百分位。
指标来源:Artificial Analysis 2026-09-30·Qwen Audio 3.1 Asr Flash
当前基准快照不包含此模型。
缺失的模型或测量值不代表零分。
基准图表保留来源中的模型选择和思考设置。缺失的模型或测量值不代表零分,基准成本或速度也不是本站的服务承诺。
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。
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。
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。
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。
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。
/v1/chat/completions| 参数 | 类型 | 默认值 / 范围 | 说明信息 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | 采样温度;越低越稳定 |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核采样累计概率 |
max_tokens | integer | >= 1 | 响应中最大 token 数 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 惩罚高频 token 的重复出现 |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 鼓励引入新话题 |
stop | array | — | 最多 4 个停止生成的字符串 |
seed | integer | — | 尽量保证可复现的采样种子 |
n | integer | = 1>= 1 | 生成的候选条数 |
stream | boolean | = false | 通过 SSE 流式返回 token |
response_format | object | — | 强制输出 JSON 对象或符合 Schema 的结果 |
tools | array | — | 模型可调用的工具 / 函数声明 |
tool_choice | string | autononerequired | 工具选择策略或具体工具名 |
logprobs | boolean | = false | 返回每个 token 的对数概率 |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | 每个 token 返回的 top 概率数量 |
logit_bias | object | — | 按 token 的 logit 偏置映射 |
user | string | — | 用于风险审计的终端用户标识 |
替换 <YOUR_API_KEY> 替换为令牌设置中的 API Key。
所有请求必须携带 Authorization: Bearer <TOKEN> 请求头。Anthropic 格式的端点也接受 x-api-key 请求头。
在「令牌」页面生成 API Key,可以按模型、分组、IP、速率等维度精细化授权。
| 参数 | 类型 | 默认值 / 范围 | 说明信息 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | 采样温度;越低越稳定 |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核采样累计概率 |
max_tokens | integer | >= 1 | 响应中最大 token 数 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 惩罚高频 token 的重复出现 |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 鼓励引入新话题 |
stop | array | — | 最多 4 个停止生成的字符串 |
seed | integer | — | 尽量保证可复现的采样种子 |
n | integer | = 1>= 1 | 生成的候选条数 |
stream | boolean | = false | 通过 SSE 流式返回 token |
response_format | object | — | 强制输出 JSON 对象或符合 Schema 的结果 |
tools | array | — | 模型可调用的工具 / 函数声明 |
tool_choice | string | autononerequired | 工具选择策略或具体工具名 |
logprobs | boolean | = false | 返回每个 token 的对数概率 |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | 每个 token 返回的 top 概率数量 |
logit_bias | object | — | 按 token 的 logit 偏置映射 |
user | string | — | 用于风险审计的终端用户标识 |
| 供应商 | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| Alibaba | 无限制 | 无限制 | 无限制 |
无限制
千问短音频识别模型,可处理多语种与中文方言,支持热词和上下文增强、转写润色及多人分角色转写,适合语音消息、访谈片段与文化内容整理。
创建具有 qwen-audio-3.1-asr-flash 访问权限的 API 密钥,然后使用 API 接入模块中的准确模型 ID 和受支持的接口。请求字段取决于所选接口。
费用取决于所选供应商分组和模型计费单位。注册前即可在本页查看当前输入、输出、单次请求或媒体价格。
模型目录配置的上下文窗口为 8192 tokens。具体请求限制请查看所选接口。
模型目录配置的最大输出为 1024 tokens。请求设置可能指定更低的上限。
请先参考本页的使用场景与提示词指南,再使用项目中的代表性输入评估模型。
