Qwen3.7 Flash vs Qwen3.7 Plus

Qwen3.7 Flash vs Qwen3.7 Plus 概览

Qwen3.7 Flash 和 Qwen3.7 Plus 都是 Alibaba Cloud 的模型，属于文本生成类别，可通过 EmpirioLabs API 使用。

主要区别

• Qwen3.7 Flash 发布更晚（2026年7月15日）；Qwen3.7 Plus 发布于 2026年6月1日。
• 两个模型的上下文窗口都是 983.6K 个 token。
• 仅 Qwen3.7 Flash 列出的能力：cache。
• 仅 Qwen3.7 Plus 列出的能力：fine tuning。
• 两个模型的网络搜索（每次调用时）和文本转图像搜索（每次调用时）价格相同。

Qwen3.7 Flash vs Qwen3.7 Plus：规格

Qwen3.7 Flash vs Qwen3.7 Plus：API 价格

两个模型在 EmpirioLabs 目录中的实时价格。每张价格表始终与 API 的实际计费一致。

Qwen3.7 Flash vs Qwen3.7 Plus：API 参数

每个模型在 EmpirioLabs 上列出的请求参数，以及适用的可选值或范围。短横线表示该模型未列出此参数。

Qwen3.7 Flash vs Qwen3.7 Plus：限制与说明

Qwen3.7 Flash

令牌定价按提示大小分层，输入令牌数超过32K，再超过256K。缓存提示令牌按匹配层的隐式缓存率计费。网页搜索、文本转图像搜索和图像到图像搜索仅在调用时计费。

文本到图像搜索和图像到图像搜索使用图像搜索定价行。思维代币作为输出代币计费。

Qwen3.7 Plus

超过256K代币的input/output价格为3倍。网页搜索、文本转图像搜索和图像对图片搜索仅在调用时计费。

文本到图像搜索和图像到图像搜索使用图像搜索定价行。思维代币作为输出代币计费。

如何调用 Qwen3.7 Flash 和 Qwen3.7 Plus

Qwen3.7 Flash 提供 OpenAI 兼容的 Chat Completions API。用你的 EmpirioLabs API 密钥把任意 OpenAI SDK 指向 https://api.empiriolabs.ai/v1，并使用模型 ID qwen3-7-flash。 两个模型通过同一个端点调用。将 model 设为 qwen3-7-flash 或 qwen3-7-plus。 在EmpirioLabs 控制台获取 API 密钥。

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."}
    ]
  }'

Qwen3.7 Flash vs Qwen3.7 Plus：常见问题

Qwen3.7 Flash 和 Qwen3.7 Plus 有什么区别？

Qwen3.7 Flash 发布更晚（2026年7月15日）；Qwen3.7 Plus 发布于 2026年6月1日。 两个模型的上下文窗口都是 983.6K 个 token。 仅 Qwen3.7 Flash 列出的能力：cache。 本页的规格、价格表和参数来自 EmpirioLabs 实时目录。

Qwen3.7 Flash 和 Qwen3.7 Plus 哪个更新？

Qwen3.7 Flash 发布更晚（2026年7月15日）；Qwen3.7 Plus 发布于 2026年6月1日。

Qwen3.7 Flash 和 Qwen3.7 Plus 哪个价格更低？

两个模型的网络搜索（每次调用时）和文本转图像搜索（每次调用时）价格相同。 两张实时价格表都在本页，并始终与 API 的实际计费一致。

可以在不重构集成的情况下在 Qwen3.7 Flash 和 Qwen3.7 Plus 之间切换吗？

可以。两个模型都使用 POST /v1/chat/completions 和同一个 EmpirioLabs API 密钥，大多数集成只需更改 model 值即可切换。如果依赖某个模型特有的参数，请先查看本页的参数表。

集成之前可以在浏览器里试用 Qwen3.7 Flash 和 Qwen3.7 Plus 吗？

可以。在 EmpirioLabs Playground 中分别打开两个模型，用 API 提供的参数对两者运行同一个提示词。