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 68 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 parámetros que expone la pasarela; se aplica el mapeo del proveedor indicado 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
Usa Qwen3 VL Plus en 30 segundos
Compatible con OpenAI: cambia el base_url y conserva tu 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 de tokens de entrada, solo con ese crédito tienes para unas 625 solicitudes de ~8K tokens a 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. En la sección «Acerca de» tienes la visión completa, 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. Es el precio de lista del proveedor, sin recargo de plataforma. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.143/M.
¿Cuál es la ventana de contexto de Qwen3 VL Plus?
Qwen3 VL Plus tiene una ventana de contexto de 256K tokens en Synthorai. Una sola respuesta puede tener hasta 32,768 tokens.
¿Qwen3 VL Plus admite caché de prompts?
Sí: la caché automática viene activada por defecto y hay un modo explícito para garantizar el ahorro. 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?
Apunta el SDK de OpenAI que ya usas a base_url="https://synthorai.io/v1", pon model="qwen3-vl-plus" y listo. Una sola clave API sirve para todos los modelos de la pasarela.
Modelos relacionados
Comparar
Todos los valores de esta página están transcritos de la documentación del propio proveedor, enlazada arriba, e indican la fecha en que se comprobaron. Los precios se comparan con los de todo el catálogo; cuando los proveedores definen una especificación de forma distinta, se muestra el valor indicando la diferencia en lugar de llevarlo a un gráfico. Aquí no hay mediciones nuestras ni puntuaciones.