qwen3.7-max-previewModelsell で qwen3.7-max-preview 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。
このモデルの料金とサービスのパフォーマンスをプロバイダー間で比較できます。
| サプライヤー | 入力/M | 出力/M | ||
|---|---|---|---|---|
Oofficial 官方接口直连 | $75 | $75 | ||
Alibaba 阿里巴巴百炼官方 | $75 | $75 |
横にスクロールすると、すべての価格とパフォーマンス指標を比較できます。
Qwen tokenizer (tiktoken-compat)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·Qwen3.7 Max Preview
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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。
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| 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 | integer | 0 ~ 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。
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。
| 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 | integer | 0 ~ 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 |
| サプライヤー | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| Alibaba | 無制限 | 無制限 | 無制限 |
| official | 無制限 | 無制限 | 無制限 |
制限なし
Modelsell で qwen3.7-max-preview 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。
qwen3.7-max-preview 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。
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。
モデルカタログには 1000000 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。
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。
