Qwen3.7 फ्लैश एपीआई का उपयोग कैसे करें

Qwen3.7 फ्लैश EmpirioLabs पर उपलब्ध है। यह अलीबाबा की Qwen3.7 दृष्टि-भाषा श्रृंखला का तेजी से स्तर है, जो मल्टीमोडल समझ, एजेंटिक उपकरण उपयोग और लंबे संदर्भ कार्य के लिए बनाया गया है, जिसमें 1M टोकन संदर्भ विंडो, स्विचेबल सोच और टेक्स्ट, इमेज और वीडियो इनपुट शामिल है। यह एक OpenAI-compatible API पर चलता है, इसलिए आप इसे एक क्षेत्र बदलकर स्विच कर सकते हैं।

Qwen3.7 फ्लैश में अच्छा है

फ्लैश Qwen3.7 परिवार की गति और लागत का स्तर है, इसलिए यह उच्च मात्रा वाले काम के अनुरूप है जहां आप अभी भी वास्तविक तर्क उपलब्ध चाहते हैं: दस्तावेज़ और स्क्रीनशॉट की समझ, वीडियो प्रश्न उत्तर देने, निष्कर्षण पाइपलाइनों और एजेंट लूप्स जो कॉल टूल्स. यह छवियों और वीडियो को पढ़ता है, मानक फ़ंक्शन कॉलिंग के साथ कॉल टूल, मांग पर JSON लौटाता है, और बिल्ट-इन टूल के माध्यम से वेब, रन कोड और URL को पढ़ सकता है। सिंगापुर और चीन की तैनाती दोनों उपलब्ध हैं, इसलिए आप उस व्यक्ति को चुन सकते हैं जो आपकी विलंबता और मूल्य निर्धारण आवश्यकताओं को पूरा करता है।

इसे कैसे कॉल करें

एक मानक चैट पूरा होने भेजें:

कर्ल https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions

अंतिम उत्तर वापस आता है सामग्री, और जब सोच मॉडल पर है's तर्क में है तर्क content।.

सोच को नियंत्रित करें

सोच डिफ़ॉल्ट रूप से है। इसे शॉर्ट, विलंबता-संवेदनशील कॉल के लिए बंद कर दें, या एक बजट निर्धारित करें कि कितने टोकन मॉडल को तर्क देने का खर्च हो सकता है। आप भी उपयोग कर सकते हैं तर्क effort किसी भी, कम, मध्यम, उच्च या अधिकतम के साथ, जो इस मॉडल के लिए आकार वाले बजट के लिए मैप करता है:

{"model": " qwen3-7-flash ", "message": [{"role": "user", "content": "Plan a migration and justify the order."}], "enable thinking": सच, "thinking budget": 32768 }

कारण टोकन को आउटपुट टोकन के रूप में बिल दिया जाता है।

चित्र और वीडियो

अपने पाठ के साथ उपयोगकर्ता संदेश पर सामग्री भागों के रूप में छवियों और वीडियो को पास करें, फिर वे जो दिखाते हैं उसके बारे में सवाल पूछते हैं। आप एकल अनुरोध में एक से अधिक इनपुट संलग्न कर सकते हैं:

{"model": " qwen3-7-flash ", "message": [{"role": "user", "content": [ {"type": "text", "text": "What change between these दो स्क्रीनशॉट?}, {"type": "image url", "image url": {"url"url": " https://example.com/before.png"}}, {"type": "image url", "image url": {"url"url": " https://example.com/after.png"}} }]}

अंतर्निहित उपकरण

Qwen3.7 वेब खोज के साथ फ्लैश जहाजों, यूआरएल पढ़ने के लिए एक वेब एक्सट्रैक्टर, एक कोड अनुवादक, और text-to-image और image-to-image खोज। प्रत्येक एक टॉगल है, और उन्हें केवल तभी बिल दिया जाता है जब मॉडल वास्तव में उन्हें बुलाता है। वेब एक्सट्रैक्टर और कोड इंटरप्रेटर को सोचने में सक्षम होना चाहिए:

{"model": " qwen3-7-flash ", "message": [{"role": "user", "content": "What नवीनतम रिलीज़ में भेज दिया?}], " tool_web_search ": True }

जब उपकरण चलाते हैं, तो प्रतिक्रिया होती है उपयोग.tool usage Token गिनती के आगे के नक्शे ताकि आप वास्तव में क्या बुलाया गया था लेखा परीक्षा कर सकते हैं।

संरचित उत्पादन और समारोह बुला

उपयोग response_format साथ {"type": "json object"} एक वैध JSON ऑब्जेक्ट को मजबूर करने और पास करने के लिए उपकरण जब आप चाहते हैं तो मानक फ़ंक्शन कॉल करने के लिए मॉडल अपने खुद के कोड में कॉल करने के लिए।

शीघ्र कैशिंग

बार बार बार बार-बार प्रॉफिक्स स्वचालित रूप से कैश किया जाता है, और कैश्ड इनपुट टोकन बिल को ताजा इनपुट की तुलना में बहुत कम दर पर। यदि आप कई अनुरोधों पर एक लंबी साझा प्रणाली प्रॉम्प्ट या दस्तावेज़ हेडर भेजते हैं, तो आपको अपने कोड में कुछ भी बदलने के बिना छूट मिलती है।

क्षेत्र

डिफ़ॉल्ट Token. सिंगापुर तैनाती है। Token. कम दरों पर समान मॉडल की चीन तैनाती है। दोनों समान पैरामीटर लेते हैं, इसलिए आप अकेले मॉडल फ़ील्ड के साथ उनके बीच स्विच कर सकते हैं।

मूल्य निर्धारण

Qwen3.7 फ्लैश आपको जाने के रूप में भुगतान किया जाता है, प्रति टोकन बिल दिया जाता है। इनपुट और आउटपुट दर बहुत लंबे लोगों के लिए शॉर्ट प्रॉम्प्ट और अप के लिए नीचे कदम, एक कम दर पर कैश इनपुट बिल, और बिल्ट-इन टूल केवल जब वे दौड़ते हैं तो एक छोटा प्रति कॉल शुल्क खर्च करते हैं। लाइव दरों पर देखें Qwen3.7 फ़्लैश मॉडल पृष्ठ और मूल्य निर्धारण पृष्ठयह कोशिश करो खेल।.