Qwen3.5 Plus es el nivel alojado insignia de la generación Qwen3.5, el paso del equipo Qwen «Towards Native Multimodal Agents».
- Entrada
- texto imagen vídeo $0.4/M
- Salida
- texto $2.4/M
- Lectura de caché
- $0.115/M
- Contexto
- 1M
- vs GPT-4o
- ~92% más barato
Benchmarks
Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
El precio en contexto
Posición del precio entre 60 modelos comparables
La barra muestra dónde queda el precio de este modelo entre todos los modelos del mismo tipo en Synthorai. En cada extremo se nombra el más barato y el más caro. Son tarifas base; los descuentos por lote, región y escritura en caché están en la página de precios.
Especificaciones y límites
Tokens
| Ventana de contexto (especificación del proveedor) | 1.000.000 |
|---|---|
| Salida máxima (especificación del proveedor) | 65.536 |
Caché de prompts
| Modo | automático + explícito |
|---|---|
| Prefijo mín. | 1024 |
| Duración | explícito: 5 min, se reinicia en cada acierto |
| Coste de escritura | 1.25x |
Razonamiento
| Parámetro del proveedor | enable_thinking + thinking_budget |
|---|---|
| Valores admitidos | enable_thinking true · false; thinking_budget in tokens |
| Valor por defecto | on; la serie Qwen3.5 es de pensamiento híbrido, con el pensamiento activado por defecto se aplica si la solicitud no indica nada |
| Se puede desactivar | Sí |
| Comportamiento del razonamiento | La traza se devuelve en reasoning_content; el reasoning_content de los turnos anteriores se ignora, y ningún modelo Qwen3.5 figura en la lista de preserve_thinking. |
| Parámetro | reasoning_effort |
| Valores | minimal · low · medium · high la superficie de parámetros del gateway - aplica el mapeo del proveedor de arriba |
Modelo
| Modalidades | texto + imagen + vídeo → texto |
|---|---|
| Parámetros | 397B totales · 17B activos MoE |
- Contrapartida alojada en la nube de Qwen3.5-397B-A17B (VLM nativo, atención lineal Gated-Delta + MoE disperso)
- contexto de 1M tokens por defecto, herramientas integradas, 201 idiomas
- pensamiento híbrido activado por defecto
Un prompt, medido a través del gateway
Qwen3.5 Plus superado · 3 sentences
Enabling reasoning requires the model to generate hidden intermediate steps before answering, which effectively doubles the computational tokens consumed per query. This increase in unit economics is direct, as we are now paying for deeper analytical work rather than simple response generation. The higher spend is justified by improved accuracy, which reduces downstream error correction costs and operational risk.
salida 1903 tok (+1832 pensamiento) latencia 33.2 s
Seguimiento de la instrucción (exactamente tres frases - contables), adaptación a la audiencia (registro de CFO), y la brecha de facturación por pensamiento oculto que los medidores de tokens de abajo dejan ver.
Qwen3.5 Plus superado · 8/8 cases
```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: best = max(best, cur) cur = 1 return max(best, cur) ``` The bug arises because `cur` and `best` are initialized to 0, which counts matching transitions rather than the actual number of elements, causing single-item runs to incorrectly return 0; furthermore, `best` is only updated inside the loop, so if the longest run extends to the final index, the final value of `cur` is never compared against `best` before the function returns.
salida 5421 tok (+5243 pensamiento) latencia 93.1 s
Si el arreglo es realmente correcto (ejecutable), la densidad de la explicación, y la eficiencia en tokens sobre una tarea acotada.
Qwen3.5 Plus superado · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }
salida 1298 tok (+1240 pensamiento) latencia 23.0 s
Obediencia al esquema (sin campos inventados), presión de alucinación (guidance se retiene explícitamente), y diferencias en la ruta de salida estructurada.
Qwen3.5 Plus superado · 120 words, 0 banned, 1 question
Introducing intelligent prompt caching within our API gateway. This new capability stores frequent requests across multiple AI providers, significantly reducing latency and costs for your applications. Why pay for repeated computations when you can serve stored responses instantly? Our system identifies identical inputs and delivers cached outputs without querying external models every time. This ensures faster performance while maintaining secure privacy standards. Developers can optimize their workflows without complex infrastructure changes. The update is available immediately for enterprise plans. Start saving resources by enabling this feature in your dashboard. We believe this tool will transform how you manage API traffic efficiently. Join thousands of users already benefiting from reduced overhead and improved speed. Your infrastructure really deserves this upgrade today.
salida 6787 tok (+6649 pensamiento) latencia 116.3 s
Obediencia a las restricciones (presupuesto de palabras, lista de palabras prohibidas, la única pregunta), huella de estilo, y control de la longitud.
Use Qwen3.5 Plus en 30 segundos
Compatible con OpenAI: cambie el base_url y conserve su SDK. 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="qwen3.5-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: "qwen3.5-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": "qwen3.5-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: "qwen3.5-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("qwen3.5-plus")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Acerca de Qwen3.5 Plus
- Construida sobre la arquitectura Qwen3-Next, que empareja atención lineal con puertas con Mixture-of-Experts dispersa, la generación usa entrenamiento multimodal de fusión temprana y enfatiza la capacidad agéntica en razonamiento, codificación y uso de herramientas, con modos adaptativos de llamada a herramientas.
- El nivel Plus alojado proporciona una ventana de contexto de 1M tokens por defecto, adecuada para cargas de trabajo de documentos grandes y de agente de largo horizonte.
- La propia ficha del equipo Qwen para Qwen3.5-397B-A17B describe este nivel alojado como su versión gestionada: un Mixture-of-Experts de 397B parámetros que activa unos 17B por token, publicado abiertamente bajo Apache 2.0.
- Eso es aproximadamente un orden de magnitud más de capacidad total que el nivel Flash, y esa es la diferencia real entre ambos, más que la latencia por sí sola.
- Los límites servidos llegan a 65.536 tokens de salida con una amplia asignación de razonamiento aparte, entrada nativa de imagen y vídeo, y una cobertura multilingüe que el equipo Qwen cifra en 201 idiomas y dialectos.
- El pensamiento es híbrido y, a diferencia de la generación Qwen3, está habilitado por defecto: pase enable_thinking como false para obtener una respuesta directa, use thinking_budget para acotar cuánto delibera, y lea la traza en el campo reasoning_content aparte, donde se factura como salida.
- Las herramientas integradas, la llamada a funciones, la salida estructurada, la inferencia por lotes y la caché explícita de prompts completan la superficie, con las llamadas a herramientas en paralelo desactivadas salvo que se soliciten.
- Synthorai enruta el tráfico de Qwen3.5 Plus a través de su API compatible con OpenAI.
Preguntas frecuentes
¿Se puede probar gratis la API de Qwen3.5 Plus?
Sí: las cuentas nuevas reciben 10 llamadas de prueba y hasta $1 de crédito gratuito, sin tarjeta. A $0.4/M por tokens de entrada, solo ese crédito cubre aproximadamente 312 solicitudes de ~8K tokens contra Qwen3.5 Plus.
¿En qué destaca Qwen3.5 Plus?
Entrenamiento multimodal de fusión temprana; modos adaptativos de llamada a herramientas; ventana de contexto de 1M tokens por defecto. Consulte la sección Acerca de para el panorama completo según las notas de lanzamiento del propio proveedor.
¿Cuánto cuesta Qwen3.5 Plus?
Qwen3.5 Plus cuesta $0.4 por millón de tokens de entrada y $2.4 por millón de tokens de salida en Synthorai: el precio de lista del proveedor, sin margen de plataforma. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.115/M.
¿Qwen3.5 Plus admite caché de prompts?
Sí: el caché automático viene activado por defecto, con un modo explícito para ahorros garantizados. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.115/M frente a $0.4/M sin caché; los prompts necesitan un prefijo estable de 1,024 tokens para entrar en caché (TTL explícito: 5 min, se reinicia en cada acierto). Guía de caché de prompts →
¿Cómo obtengo acceso a Qwen3.5 Plus?
Apunte su SDK de OpenAI existente a base_url="https://synthorai.io/v1", configure model="qwen3.5-plus" y listo. Una sola clave API cubre todos los modelos del gateway.
Modelos relacionados
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Cada valor de esta página está transcrito de la documentación del proveedor, enlazada arriba, y lleva la fecha en que se comprobó. Los precios se comparan en todo el catálogo; los valores de especificación que los proveedores definen de forma distinta se muestran indicando la diferencia en lugar de representarse en un gráfico. Nada aquí lo medimos nosotros, y nada se puntúa.