Modèle de vision-langage rapide Qwen3.7 pour le texte, l’image, la vidéo, l’utilisation d’outils et les tâches agentiques, avec mise en cache implicite et un contexte de jeton 1M.
Alibaba CloudGénération de texte1M contextePublié 15 juil. 2026SingaporeEndpoint propriétaireModèle de vision-langage rapide Qwen3.7 pour le texte, l’image, la vidéo, l’utilisation d’outils et les tâches agentiques, avec mise en cache implicite et un contexte de jeton 1M.
Prend en charge les entrées texte, image et vidéo, le mode pensée avec enable_thinking et thinking_budget jusqu’à 131072 jetons, l’appel de fonctions, la sortie structurée, la recherche web, l’extracteur web, l’interpréteur de code, les outils de recherche d’images, la continuation des préfixes et la mise en cache implicite de contexte. Les outils de recherche web et d’image sont facturés par appel invoqué. Les jetons pensants sont présentés comme des jetons de sortie.
Aussi connu sous le nom Alibaba Cloud Qwen3.7 Flash
qwen3-7-flash/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/qwen3-7-flash:generateContentqwen3.7-flashTarifs à l'usage en direct du catalogue EmpirioLabs. Vous ne payez que ce que vous utilisez, sans minimum mensuel.
Qwen3.7 Flash sert l'API Chat Completions compatible OpenAI. Pointez n'importe quel SDK OpenAI vers https://api.empiriolabs.ai/v1 avec votre clé API EmpirioLabs et utilisez l'id de modèle qwen3-7-flash. Obtenez une clé API depuis le tableau de bord EmpirioLabs.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen3-7-flash",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.empiriolabs.ai/v1",
api_key="YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen3-7-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)Paramètres de requête pris en charge par l'API Qwen3.7 Flash sur EmpirioLabs. Les valeurs par défaut s'appliquent quand un champ est omis.
| Paramètre | Type | Par défaut | Plage / valeurs | Description |
|---|---|---|---|---|
| temperature | number | 0.7 | 0 à 2 | Température d’échantillonnage. 0 est déterministe et 2 est l’aléatoire maximal. |
| top_p | number | 0.9 | 0 à 1 | Probabilité d’échantillonnage du noyau, masse. Des valeurs plus basses rendent les sorties plus ciblées. |
| max_tokens | number | - | 1 à 65536 | Jetons de sortie maximum. Lorsqu’ils sont omis, le défaut propre au modèle s’applique. |
| stop | string | - | - | Jusqu’à 4 chaînes où le modèle cesse de générer d’autres jetons. |
| enable_thinking | boolean | true | - | Activez le raisonnement avant de répondre. Une requête qui force un appel à l’outil s’exécute sans raisonnement, sauf si elle enable_thinking. |
| reasoning_effort | enum | - | none, low, medium, high, max | Niveau d’effort de raisonnement. Aucun ne décourage la pensée. budgets de pensée limités faible, moyen, élevé et maximal adaptés au modèle sélectionné. |
| thinking_budget | number | - | 1 à 131072 | Le maximum de jetons est réservé pour le raisonnement lorsque la pensée est activé. Lorsqu’il est omis, le modèle décide combien de temps il faut raisonner. |
| vl_high_resolution_images | boolean | true | - | Utilisez un traitement à plus haute résolution pour les entrées d’images. Cela s’applique lorsqu’aucun outil intégré n’est activé, et qu’il n’est pas sur /v1/responses. |
| max_pixels | number | 2621440 | 4096 à 16777216 | Nombre maximal de pixels par image lorsque le traitement haute résolution est désactivé. |
| video_fps | number | 2 | 0.1 à 10 | Images par seconde pour échantillonner depuis les entrées vidéo. |
| treat_images_as_video | boolean | false | - | Traitez une séquence d’images comme des images vidéo. |
| tool_web_search | boolean | false | - | Recherchez sur le web des informations en temps réel. Ajoute $0.03 au coût de la requête pour chaque appel invoqué. Non utilisé lorsque la requête dispose également... |
| tool_web_extractor | boolean | false | - | Extraire et lire le contenu des URL. Nécessite une recherche web et une réflexion. Non utilisée lorsque la requête dispose également d’outils de fonction, de... |
| tool_code_interpreter | boolean | false | - | Exécutez du code Python dans un bac à sable. Nécessite de la réflexion. Non utilisée lorsque la requête a aussi des outils de fonction, response_format ou de... |
La tarification des jetons est étalée par la taille de la demande et dépasse 32K puis dépasse à nouveau 256K de jetons d’entrée. Les jetons d’invite mis en cache sont facturés au débit implicite de cache pour le niveau correspondant. La recherche Web, la recherche texte en image et la recherche image vers image ne sont facturées que lorsqu’elles sont invoquées.
La recherche texte-to-image et la recherche image-à-image utilisent la ligne de prix de recherche d’images. Les jetons pensants sont annoncés comme des jetons de sortie.
Lorsque ce modèle invoque des outils intégrés dans une seule requête, la réponse porte une carte de usage.tool_usage normalisée à côté des comptes de jetons. Les décomptes d’outils sont déjà pris en compte dans cost_usd et sont mis en surface pour la transparence.
:variant1
La tarification en Chine est réduite par rapport à Singapour. La tarification des jetons est étalée selon la taille de la demande et dépasse 32K puis dépasse 256K de tokens d’entrée. L’entrée implicite du cache utilise la ligne de jetons cache. La recherche Web, la recherche texte-to-image et la recherche image-à-image ne sont facturées qu’en cas d’invocation.
La recherche texte-to-image et la recherche image-à-image utilisent la ligne tarifaire de la recherche d’images. Les appels d’outils payants en Chine sont $0.01 chacun. Les jetons pensants sont facturés comme des jetons de sortie.
Les variantes sont des versions alternatives de Qwen3.7 Flash avec leur propre id de modèle. Selon la variante, la région de service, les tarifs ou les paramètres pris en charge peuvent différer ; tout le reste fonctionne pareil.
qwen3-7-flash:variant1Sur EmpirioLabs, Qwen3.7 Flash est facturé à l'usage. La grille tarifaire en direct de cette page correspond toujours à ce que l'API facture.
Qwen3.7 Flash prend en charge une fenêtre de contexte de 1M tokens avec jusqu'à 65 536 tokens de sortie par réponse.
Oui. Qwen3.7 Flash sert l'API Chat Completions compatible OpenAI : les SDKs OpenAI existants fonctionnent en pointant base_url vers https://api.empiriolabs.ai/v1 et en utilisant l'id de modèle qwen3-7-flash.
Qwen3.7 Flash est disponible sous 2 ids de modèle : le défaut qwen3-7-flash plus qwen3-7-flash:variant1 (China). Les variantes peuvent différer en région de service, tarifs ou paramètres pris en charge ; les grilles tarifaires de chacune sont sur cette page.
Oui. Le playground EmpirioLabs exécute Qwen3.7 Flash dans le navigateur avec les mêmes paramètres que l'API expose, pour tester vos prompts avant d'écrire du code.
Créez un compte EmpirioLabs, puis générez une clé sous API Keys dans le tableau de bord. La facturation utilise des crédits à l'usage : vous ne payez que vos requêtes.
Consultez nos tarifs ou contactez-nous si vous souhaitez que votre propre modèle soit déployé sur notre stack.
