Qwen3.7 Flash API

Fast Qwen3.7 vision-language model for text, image, video, tool use, and agentic tasks, with implicit caching and a 1M token context.

Alibaba CloudGénération de texte1M contextePublié 15 juil. 2026SingaporeEndpoint propriétaireNouveau

À propos de Qwen3.7 Flash

Fast Qwen3.7 vision-language model for text, image, video, tool use, and agentic tasks, with implicit caching and a 1M token context.

Supports text, image, and video inputs, thinking mode with enable_thinking and thinking_budget up to 131072 tokens, function calling, structured output, web search, web extractor, code interpreter, image search tools, prefix continuation, and implicit context caching. Web Search and image-search tools are billed per invoked call. Thinking tokens are billed as output tokens.

Aussi connu sous le nom Alibaba Cloud Qwen3.7 Flash, Qwen3.7-Flash, qwen3-7-flash

reasoningvisionvideoweb searchcode interpreterfunction callingprefix continuationcacheagentic coding

Caractéristiques de Qwen3.7 Flash

ID du modèle
qwen3-7-flash
Fournisseur
Alibaba Cloud
Catégorie
Génération de texte
Publié
15 juil. 2026
Fenêtre de contexte
1M tokens
Sortie max
65 536 tokens
Entrée
TexteImageVidéo
Sortie
Texte
Sortie structurée
Mode JSON
Région
Singapore
Endpoints
POST/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/qwen3-7-flash:generateContent
Identifiants de modèle alternatifs
qwen3.7-flash

Tarifs de l'API Qwen3.7 Flash

Tarifs à l'usage en direct du catalogue EmpirioLabs. Vous ne payez que ce que vous utilisez, sans minimum mensuel.

Type
Spéc.
Tarif
Entrée
per 1M prompt tokens
<=32K $0.0332K-256K $0.10256K-1M $0.20
Sortie
per 1M generated tokens
<=32K $0.1332K-256K $0.40256K-1M $0.80
Implicit cache read
per 1M cached input tokens
<=32K $0.00632K-256K $0.02256K-1M $0.04
Web search
per request when enabled
$0.03
Image Search
per call
$0.03
Comparer sur la page complète des tarifs

Comment appeler l'API Qwen3.7 Flash

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
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."}
    ]
  }'
Python (OpenAI SDK)
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)
Référence complète de l'API Qwen3.7 Flash

Paramètres de l'API Qwen3.7 Flash

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.

ParamètreTypePar défautPlage / valeursDescription
temperaturenumber0.70 à 2Sampling temperature. 0 is deterministic and 2 is maximum randomness.
top_pnumber0.90 à 1Nucleus sampling probability mass. Lower values make outputs more focused.
max_tokensnumber40961 à 65536Maximum output tokens.
stopstring--Up to 4 strings where the model will stop generating further tokens.
enable_thinkingbooleantrue-Enable reasoning before answering.
reasoning_effortenummediumnone, low, medium, high, maxReasoning effort level. none disables thinking. low, medium, high, and max set bounded thinking budgets sized to the selected model.
thinking_budgetnumber327681 à 131072Maximum tokens reserved for reasoning when thinking is enabled.
vl_high_resolution_imagesbooleantrue-Use higher resolution processing for image inputs.
max_pixelsnumber26214404096 à 16777216Maximum pixel count per image when high resolution processing is disabled.
video_fpsnumber20.1 à 10Frames per second to sample from video inputs.
treat_images_as_videobooleanfalse-Treat a sequence of images as video frames.
tool_web_searchbooleantrue-Search the web for real-time information. Adds $0.03 to the request cost for each invoked call.
tool_web_extractorbooleantrue-Extract and read content from URLs. Requires Web Search and Thinking.
tool_code_interpreterbooleantrue-Run Python code in a sandbox. Requires Thinking.
4 paramètres de plus dans la doc

Bon à savoir

Token pricing is tiered by prompt size and steps up above 32K and again above 256K input tokens. Cached prompt tokens are billed at the implicit cache rate for the matching tier. Web Search, Text-to-Image Search, and Image-to-Image Search are billed only when invoked.

Text-to-Image Search and Image-to-Image Search use the Image Search pricing row. Thinking tokens are billed as output tokens.

Per-tool billing (usage.tool_usage)

When this model invokes built-in tools inside a single request, the response carries a normalized usage.tool_usage map alongside the token counts. Tool counts are already factored into cost_usd and are surfaced for transparency.

:variant1

China pricing is discounted versus Singapore. Token pricing is tiered by prompt size and steps up above 32K and again above 256K input tokens. Implicit cache input uses the cached-token row. Web Search, Text-to-Image Search, and Image-to-Image Search are billed only when invoked.

Text-to-Image Search and Image-to-Image Search use the Image Search pricing row. China paid tool calls are $0.01 each. Thinking tokens are billed as output tokens.

Variantes de Qwen3.7 Flash

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 :variant1Économisez jusqu'à 18%

ID du modèle
qwen3-7-flash:variant1
Région
China
Fenêtre de contexte
1M tokens
Sortie structurée
Mode JSON
Type
Spéc.
Tarif
Entrée
per 1M prompt tokens
$0.03<=32K $0.028$0.1032K-256K $0.083$0.20256K-1M $0.165
Sortie
per 1M generated tokens
$0.13<=32K $0.11$0.4032K-256K $0.33$0.80256K-1M $0.66
Implicit cache read
per 1M cached input tokens
<=32K $0.006$0.0232K-256K $0.017$0.04256K-1M $0.033
Web search
per request when enabled
$0.01
Image Search
per call
$0.01
Essayer :variant1 dans le playground

API Qwen3.7 Flash : questions fréquentes

Combien coûte l'API Qwen3.7 Flash ?

Sur 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.

Quelle est la fenêtre de contexte de Qwen3.7 Flash ?

Qwen3.7 Flash prend en charge une fenêtre de contexte de 1M tokens avec jusqu'à 65 536 tokens de sortie par réponse.

L'API Qwen3.7 Flash est-elle compatible OpenAI ?

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.

Quelles variantes de Qwen3.7 Flash sont disponibles ?

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.

Puis-je essayer Qwen3.7 Flash dans le navigateur avant d'intégrer ?

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.

Comment obtenir une clé API Qwen3.7 Flash ?

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.

Prêt à utiliser de meilleurs points de terminaison ?

Consultez nos tarifs ou contactez-nous si vous souhaitez que votre propre modèle soit déployé sur notre stack.