Qwen3-VL Plus es el nivel de mayor rendimiento de la serie de lenguaje-visión Qwen3-VL, que ofrece un contexto de 256K tokens para cargas de trabajo intensivas en imagen y vídeo.
- Entrada
- texto imagen vídeo $0.2/M
- Salida
- texto $1.6/M
- Lectura de caché
- $0.143/M
- Contexto
- 256K
- vs GPT-4o
- ~96% más barato
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) | 262.144 |
|---|---|
| Salida máxima (especificación del proveedor) | 32.768 |
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 | off; enable_thinking es false por defecto en las series qwen3-vl-plus y qwen3-vl-flash se aplica si la solicitud no indica nada |
| Se puede desactivar | Sí |
| Comportamiento del razonamiento | La traza se devuelve en reasoning_content; superado el presupuesto, el razonamiento se trunca y el modelo responde de inmediato. No figura en la lista de modelos con 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 |
|---|
- Buque insignia Qwen3-VL de comprensión visual con pensamiento híbrido
- capacidad de agente visual (operación de GUI) declarada oficialmente
- entrada de vídeo de hasta 1 hora / 2GB
Use Qwen3 VL 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-vl-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-vl-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-vl-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-vl-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-vl-plus")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Acerca de Qwen3 VL Plus
- La documentación oficial describe soporte para entradas de una y varias imágenes, comprensión de fotogramas de vídeo con muestreo ajustable, respuesta a preguntas visuales, detección y localización de objetos en 2D y 3D, y análisis de documentos a HTML o Markdown estructurado.
- Como su hermano Flash, es un modelo de pensamiento híbrido que puede deliberar antes de responder, usando enable_thinking (aquí desactivado por defecto, a diferencia de las generaciones posteriores Qwen3.5 y siguientes) y thinking_budget para limitar el gasto, con la traza devuelta por separado en reasoning_content en lugar de mezclada con la respuesta.
- Lo que distingue a Plus en el propio listado de Alibaba es la capacidad de agente visual: es el nivel documentado para la operación de GUI y para la comprensión de vídeo muy largo, además de las funciones compartidas de grounding, OCR y análisis de documentos, y Alibaba señala la localización 3D y el análisis de documentos a Markdown como lo que la generación Qwen3-VL añadió sobre su predecesora.
- La envolvente servida permite hasta 32.768 tokens de salida más una amplia asignación de razonamiento aparte, con vídeo aceptado hasta una hora y 2 GB, e imágenes acotadas por un techo de tokens en lugar de por un número fijo.
- El muestreo de fotogramas queda a su elección, incluida la aportación de fotogramas preextraídos.
- Se enumeran la llamada a herramientas, la salida estructurada, la inferencia por lotes y la caché de contexto tanto explícita como implícita.
- El modelo alojado es un servicio comercial y no una publicación de pesos abiertos.
- En Synthorai está a una llamada de API de distancia a través de la interfaz compatible con OpenAI.
Preguntas frecuentes
¿Se puede probar gratis la API de Qwen3 VL Plus?
Sí: las cuentas nuevas reciben 10 llamadas de prueba y hasta $1 de crédito gratuito, sin tarjeta. A $0.2/M por tokens de entrada, solo ese crédito cubre aproximadamente 625 solicitudes de ~8K tokens contra Qwen3 VL Plus.
¿En qué destaca Qwen3 VL Plus?
Comprensión de vídeo con muestreo ajustable; detección de objetos en 2D y 3D; 256K de contexto para trabajo intensivo en imagen y vídeo. Consulte la sección Acerca de para el panorama completo según las notas de lanzamiento del propio proveedor.
¿Cuánto cuesta Qwen3 VL Plus?
Qwen3 VL Plus cuesta $0.2 por millón de tokens de entrada y $1.6 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 $0.143/M.
¿Qwen3 VL 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 $0.143/M frente a $0.2/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 VL Plus?
Apunte su SDK de OpenAI existente a base_url="https://synthorai.io/v1", configure model="qwen3-vl-plus" y listo. Una sola clave API cubre todos los modelos del gateway.
Modelos relacionados
Comparar
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.