Qwen3.7 Plus ist das multimodale Arbeitspferd der Qwen3.7-Generation, die das Qwen-Team „The Agent Frontier“ nennt.
- Eingabe
- Text Bild Video $0.4/M
- Ausgabe
- Text $1.6/M
- Eingabe (Thinking)
- $1.6/M
- Cache-Lesen
- $0.08/M
- Kontext
- 1M
- vs. GPT-4o
- ~92% günstiger
Prompts mit mehr als 256K Tokens: Die gesamte Anfrage wird mit $1.2/M Eingabe · $4.8/M Ausgabe berechnet
Benchmarks
Anbieterangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preis im Vergleich
Der Preis im Feld von 68 vergleichbaren Modellen
Der Balken zeigt, wo der Preis dieses Modells unter allen Modellen derselben Art auf Synthorai liegt. An beiden Enden stehen das günstigste und das teuerste Modell. Angegeben sind Grundpreise; Rabatte für Batch, Region und Cache-Schreibzugriffe stehen auf der Preisseite.
Spezifikationen & Limits
Tokens
| Kontextfenster (laut Anbieter) | 1.000.000 |
|---|---|
| Max. Ausgabe (laut Anbieter) | 65.536 |
Prompt-Caching
| Modus | automatisch + explizit |
|---|---|
| Min. Präfix | 1.024 |
| Lebensdauer | explizit: 5 Min., bei Treffer zurückgesetzt |
| Schreibkosten | 1.25x |
Thinking
| Anbieter-Parameter | enable_thinking + thinking_budget + preserve_thinking |
|---|---|
| Zulässige Werte | enable_thinking true · false; thinking_budget in tokens; preserve_thinking true · false |
| Standardwert | an; die Qwen3.7-Plus-Reihe nutzt hybrides Thinking, das standardmäßig aktiviert ist, und preserve_thinking ist aus gilt, wenn die Anfrage nichts angibt |
| Abschaltbar | Ja |
| Thinking-Verhalten | Die Spur wird in reasoning_content zurückgegeben und in späteren Turns verworfen, sofern preserve_thinking nicht true ist, was sie an den Input anhängt und als Input-Token abrechnet. |
| Parameter | reasoning_effort |
| Werte | minimal · low · medium · high Parameter des Gateways; maßgeblich ist das Anbieter-Mapping oben |
Modell
| Modalitäten | Text + Bild + Video → Text |
|---|
- Multimodales Agent-Modell, das Vision und Sprache vereint
- offiziell vereinheitlichte GUI- und CLI-Bedienung sowie Coding-Agent-Fähigkeit
- 1M-Token-Kontext
- hybrides Thinking standardmäßig aktiv
Ein Prompt, gemessen über das Gateway
Qwen3.7 Plus bestanden · 3 sentences
Enabling reasoning requires the model to generate extensive internal "thinking" tokens to process complex logic before delivering a final answer. Because our vendor charges us per token consumed, this hidden computational overhead effectively doubles our output volume for the exact same number of user requests. Consequently, our costs have doubled because we are now paying for the model's increased processing time to achieve higher-quality, more accurate results.
Ausgabe 1428 tok (+1345 Thinking) Latenz 25.2 s
Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze, das lässt sich zählen), Zuschnitt auf die Zielgruppe (Tonfall für einen CFO) und die Abrechnungslücke durch nicht sichtbares Thinking, die die Token-Zähler unten offenlegen.
Qwen3.7 Plus bestanden · 8/8 cases
## Fixed Code ```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` ## Bug Explanation The function has two related bugs rooted in how it counts run lengths. First, `cur` is initialized to `0` and only incremented on matches, so it counts the number of *transitions* between equal elements rather than the total elements in the run—a run of N identical items only reaches `cur = N − 1`, undercounting by one. This also causes the single-element case to return `0`, since the loop never executes and `cur` never increments. […]
Ausgabe 2317 tok (+2005 Thinking) Latenz 40.5 s
Ob der Fix wirklich korrekt ist (er lässt sich ausführen), wie dicht die Erklärung ist und wie sparsam das Modell bei einer klar begrenzten Aufgabe mit Tokens umgeht.
Qwen3.7 Plus bestanden · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }
Ausgabe 1807 tok (+1750 Thinking) Latenz 31.6 s
Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Anreiz zum Halluzinieren (der Text nennt ausdrücklich keine guidance) und Unterschiede zwischen den Wegen zur strukturierten Ausgabe.
Qwen3.7 Plus bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question
Introducing PromptCache, our new API gateway feature designed to store and reuse prompts across multiple artificial intelligence providers. Have you ever noticed how repeatedly sending identical queries drains your budget and increases latency? PromptCache solves this by intelligently storing responses at the gateway level. When your application requests the same prompt from a different provider, the system instantly returns the cached result. This drastically reduces API costs and accelerates response times for your users. You can configure custom expiration times and set specific fallback rules for each vendor. You must stop paying twice for the exact same computation. Please upgrade your entire infrastructure today and experience much faster and cheaper integrations without changing a single line of your application code.
Ausgabe 4453 tok (+4312 Thinking) Latenz 76.8 s
Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, genau eine Frage), stilistische Handschrift und Kontrolle über die Länge.
Qwen3.7 Plus in 30 Sekunden nutzen
OpenAI-kompatibel: base_url austauschen, SDK behalten. POST /v1/chat/completions
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="qwen3.7-plus",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "qwen3.7-plus",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen3.7-plus",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "qwen3.7-plus",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("qwen3.7-plus")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Über Qwen3.7 Plus
- Es erweitert das agentische Rückgrat der Generation um Bild- und Videoverständnis und behält dabei tiefes Reasoning, Coding-Stärke und Tool-Aufrufe, und es trägt ein Kontextfenster von 1M Token für langfristige Sitzungen.
- Positioniert als das ausgewogene, günstigere Geschwistermodell zu Qwen3.7 Max, nimmt es Text- und visuelle Eingaben und gibt Text aus, was es für bildschirmbewusste Agenten und Dokumenten-Workflows geeignet macht.
- Alibaba beschreibt, wie es reale Szenen wahrnimmt, einen Bildschirm liest und die GUI bedient, Code aus einer visuellen Vorlage erzeugt und eine mobile App durchgängig navigiert.
- Es ist zudem die Stufe, die Alibaba in seiner Produktreihe standardmäßig empfiehlt, für ausgewogene Leistung und Kosten mit vollem Tool Calling und genug Kontext für eine große Codebasis.
- Die dokumentierten Eingabelimits sind ungewöhnlich konkret: bis zu 2.048 Bilder oder 64 Videos pro Anfrage, mit Video bis zu zwei Stunden und 2 GB, und Ausgabe bis 65.536 Token.
- Thinking ist hybrid und standardmäßig aktiv, wird pro Anfrage mit enable_thinking deaktiviert, mit thinking_budget begrenzt und separat in reasoning_content zurückgegeben, wo es als Output abgerechnet wird; wie das Flaggschiff gehört es zu den Modellen, für die Alibaba preserve_thinking dokumentiert, das Reasoning über Turns hinweg mitführt, damit mehrstufige Agent-Läufe konsistent bleiben, ohne frühere Entscheidungen neu herzuleiten.
- Strukturierte Ausgaben, Function Calling, eingebaute Tools, Batch-Inferenz und beide Caching-Modi sind dafür gelistet.
- Synthorai stellt es über den OpenAI-kompatiblen Endpoint bereit.
FAQ
Lässt sich die Qwen3.7 Plus API kostenlos testen?
Ja. Neue Konten erhalten 10 Testaufrufe und bis zu $1 Gratisguthaben, ohne Kreditkarte. Bei $0.4/M für Eingabe-Tokens reicht allein dieses Guthaben für rund 312 Anfragen an Qwen3.7 Plus mit je ~8K Tokens.
Worin ist Qwen3.7 Plus am besten?
Ergänzt Bild- und Videoverständnis; ausgewogenes, kostengünstigeres Geschwistermodell des Flaggschiffs; geeignet für bildschirmbewusste Agenten und Dokumente. Mehr dazu im Über-Abschnitt, der auf den offiziellen Release Notes des Anbieters beruht.
Was kostet Qwen3.7 Plus?
Qwen3.7 Plus kostet auf Synthorai $0.4 pro Million Eingabe-Tokens und $1.6 pro Million Ausgabe-Tokens. Das ist der Listenpreis des Anbieters, ohne Plattformaufschlag. Gecachte Eingabe-Tokens werden mit $0.08/M abgerechnet.
Wie groß ist das Kontextfenster von Qwen3.7 Plus?
Qwen3.7 Plus hat auf Synthorai ein Kontextfenster von 1M Tokens. Eine einzelne Antwort kann bis zu 65,536 Tokens lang sein.
Unterstützt Qwen3.7 Plus Prompt-Caching?
Ja, automatisches Caching ist standardmäßig aktiv, dazu ein expliziter Modus für garantierte Einsparungen. Gecachte Eingabe-Tokens werden mit $0.08/M statt $0.4/M (ungecacht) abgerechnet; Prompts brauchen ein stabiles Präfix von 1,024 Tokens, um gecacht zu werden (TTL explizit: 5 Min., bei Treffer zurückgesetzt). Leitfaden zum Prompt-Caching →
Wie erhalte ich Zugang zu Qwen3.7 Plus?
Setzen Sie in Ihrem vorhandenen OpenAI SDK base_url="https://synthorai.io/v1" und model="qwen3.7-plus", mehr ist nicht nötig. Ein API-Schlüssel gilt für alle Modelle im Gateway.
Verwandte Modelle
Vergleichen
Jeder Wert auf dieser Seite stammt aus der oben verlinkten Dokumentation des Anbieters und trägt das Datum, an dem wir ihn geprüft haben. Preise vergleichen wir über den gesamten Katalog. Spezifikationen, die Anbieter unterschiedlich definieren, zeigen wir mit einem Hinweis auf den Unterschied und nicht als Diagramm. Wir messen hier nichts selbst und vergeben keine Bewertungen.