qwen3.7-max-previewComparez sur Modelsell les tarifs de l'API qwen3.7-max-preview, les points de terminaison, les fonctionnalités et les options d'accès.
Comparez les prix et les performances du service pour ce modèle selon les fournisseurs.
| Fournisseur | Entree/M | Sortie/M | ||
|---|---|---|---|---|
Oofficial 官方接口直连 | $75 | $75 | ||
Alibaba 阿里巴巴百炼官方 | $75 | $75 |
Faites défiler horizontalement pour comparer tous les prix et indicateurs de performance.
Qwen tokenizer (tiktoken-compat)Scores sur des évaluations standardisées. Les pourcentages élevés sont meilleurs et le percentile de classement est indiqué.
Métriques fournies parArtificial Analysis 2026-09-30·Qwen3.7 Max Preview
Ce modèle ne figure pas dans l’instantané actuel.
Les modèles ou mesures manquants ne valent pas zéro.
Les graphiques conservent la sélection de modèles et les réglages de raisonnement de la source. Les modèles ou mesures manquants ne valent pas zéro ; le coût et la vitesse des benchmarks ne constituent pas un engagement de service du site.
Qwen3.7 Max Preview 面向文字对话,适合知识解释、材料分析、指令执行和创意写作。它可以根据受众与目的调整表达,也能把多项限制放在一起考虑,例如在指定篇幅内解释一个概念、按固定结构整理材料,或在既定人物与情节条件下写故事。
写说明文时,可以提供读者已有知识、希望回答的问题,以及必须保留的术语,让模型用合适的例子逐步解释。创作时,给出人物动机、冲突和结尾方向,先讨论大纲,再写正文;修改某段时明确保留哪些情节与语气,便于延续已确认的设定。
这一预览模型仅支持思考模式,会在正式回答前进行推理。需要兼顾逻辑、篇幅、格式与内容约束时,先写清条件优先级,再要求最后检查是否逐项满足。输入与输出都为文字,图片中的内容应先提取成文字材料。
它可结合较长上下文阅读资料,但长输入仍应有清楚组织:给不同材料编号,注明背景、事实和创作设定的区别,要求引用材料的部分能够追溯。思考与正式回复需要共同预留输出空间,长篇任务适合先确认结构,再按章节推进。
把需要依据的材料一并提供,并要求区分已知事实、推断与待确认信息。需要外部数据时,可通过配置的查询或检索工具获取,再将结果传回。模型可以提出工具调用,实际查询由应用执行,最终回复应以返回内容为依据。
例如创作一篇短篇悬疑故事,可输入:
“请先给出大纲,再写一篇约1200字的原创故事。地点是停电的社区图书馆,主角是临时值班员。必须包含一本借阅记录异常的书和一位迟到的读者;谜底来自人物选择,不引入超自然力量。前三分之一埋下两条可回看的线索,结尾解决主要谜团但保留一点余味。不要用大段旁白直接解释人物动机。”
确认大纲后再续写正文,修改时列出要保留的线索与情节。该模型不能通过 enable_thinking=false 关闭思考;接收流式输出时分别处理思考内容和最终正文,并为正文留足输出预算。
/v1/chat/completions| Paramètre | Type | Défaut / plage | Description |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | Température d'échantillonnage ; plus c'est bas, plus c'est déterministe |
top_p | number | = 10 ~ 1 | Masse probabiliste de l'échantillonnage nucleus |
max_tokens | integer | >= 1 | Nombre maximum de jetons dans la réponse |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | Pénalise la répétition des jetons fréquents |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | Encourage l'introduction de nouveaux sujets |
stop | array | — | Jusqu'à 4 chaînes qui arrêtent la génération |
seed | integer | — | Graine d'échantillonnage déterministe (meilleur effort) |
n | integer | = 1>= 1 | Nombre de complétions à générer |
stream | boolean | = false | Diffuser les jetons via Server-Sent Events |
response_format | object | — | Forcer une sortie JSON ou conforme à un schéma |
tools | array | — | Déclarations d'outils / fonctions que le modèle peut appeler |
tool_choice | string | autononerequired | Stratégie de choix d'outil ou nom d'outil spécifique |
logprobs | boolean | = false | Retourner les log-probabilités par jeton |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | Nombre de log-probabilités retournées par jeton |
logit_bias | object | — | Carte de biais des logits par jeton |
user | string | — | Identifiant d'utilisateur final pour la surveillance des abus |
Remplacer <YOUR_API_KEY> par la clé API de votre page de jetons.
Toutes les requêtes doivent inclure Authorization: Bearer <TOKEN> . Les points de terminaison au format Anthropic acceptent à la place x-api-key .
Générez des jetons depuis la page Jetons ; vous pouvez les restreindre par modèle, groupe, IP et limites de débit.
| Paramètre | Type | Défaut / plage | Description |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | Température d'échantillonnage ; plus c'est bas, plus c'est déterministe |
top_p | number | = 10 ~ 1 | Masse probabiliste de l'échantillonnage nucleus |
max_tokens | integer | >= 1 | Nombre maximum de jetons dans la réponse |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | Pénalise la répétition des jetons fréquents |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | Encourage l'introduction de nouveaux sujets |
stop | array | — | Jusqu'à 4 chaînes qui arrêtent la génération |
seed | integer | — | Graine d'échantillonnage déterministe (meilleur effort) |
n | integer | = 1>= 1 | Nombre de complétions à générer |
stream | boolean | = false | Diffuser les jetons via Server-Sent Events |
response_format | object | — | Forcer une sortie JSON ou conforme à un schéma |
tools | array | — | Déclarations d'outils / fonctions que le modèle peut appeler |
tool_choice | string | autononerequired | Stratégie de choix d'outil ou nom d'outil spécifique |
logprobs | boolean | = false | Retourner les log-probabilités par jeton |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | Nombre de log-probabilités retournées par jeton |
logit_bias | object | — | Carte de biais des logits par jeton |
user | string | — | Identifiant d'utilisateur final pour la surveillance des abus |
| Fournisseur | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| Alibaba | Illimité | Illimité | Illimité |
| official | Illimité | Illimité | Illimité |
Aucune restriction
Comparez sur Modelsell les tarifs de l'API qwen3.7-max-preview, les points de terminaison, les fonctionnalités et les options d'accès.
Créez une clé API autorisée à utiliser qwen3.7-max-preview, puis utilisez l’identifiant exact et un point de terminaison pris en charge dans la section d’accès API. Les champs dépendent du point de terminaison choisi.
Le tarif dépend du groupe de fournisseurs choisi et de l’unité de facturation du modèle. Les prix actuels d’entrée, de sortie, par requête ou par média sont affichés sur cette page avant l’inscription.
Le catalogue indique une fenêtre de contexte de 1000000 tokens. Vérifiez les limites du point de terminaison sélectionné.
Consultez les cas d’usage et les conseils de prompts de cette page, puis évaluez le modèle avec des entrées représentatives de votre projet.
