Qwen3 VL Flash
Prix catalogue du fournisseur : sans majoration de plateforme, paiement à l'usage. Ce sont les prix catalogue officiels. Les clients connectés peuvent voir les prix effectifs incluant les remises de l’espace de travail sur /console/pricing. Prix d'entrée effectif avec 70 % de hits de cache :$0.0304/M. Le cache de contexte implicite est automatique ; un mode cache_control explicite offre des remises plus profondes (blocs minimaux de 1 024 tokens, TTL de 5 minutes qui se réinitialise à chaque hit). Les prix de lecture de cache par modèle figurent dans la table des prix.
Utilisez Qwen3 VL Flash en 30 secondes
Compatible OpenAI : changez la base_url, gardez votre 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-flash",
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-flash",
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-flash",
"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-flash",
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-flash")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));À propos de Qwen3 VL Flash
Qwen3-VL Flash est le palier rapide et économique de la série vision-langage Qwen3-VL, avec un contexte de 256K tokens.
- Selon la documentation officielle de Model Studio, il gère l'entrée en image unique et multiple, l'analyse d'images de vidéo, le sous-titrage d'images, la question-réponse visuelle, la localisation d'objets en 2D et 3D, et l'analyse de documents en HTML ou Markdown.
- C'est un modèle à réflexion hybride : il peut raisonner étape par étape avant de répondre ou répondre directement, la réflexion étant désactivée par défaut.
- Synthorai le sert pour le chat multimodal via l'endpoint compatible OpenAI.
Spécifications et limites
| Modalités | text + image + video → text |
| Fonctionnalités | tools · structured_output · streaming · vision · batch · reasoning · parallel_tool_calls · caching |
| À noter | Small-size Qwen3-VL visual-understanding model; hybrid thinking (off by default); video input up to 1 hour / 2GB; structured output in non-thinking mode only. |
| Mise en cache des prompts | automatique + explicite · TTL explicit: 5m, reset on hit |
FAQ
Peut-on essayer l'API Qwen3 VL Flash gratuitement ?
Oui : les nouveaux comptes reçoivent 10 appels d'essai et jusqu'à $1 de crédit gratuit, sans carte bancaire. À $0.05/M de tokens en entrée, ce crédit couvre à lui seul environ 2,500 requêtes de ~8K tokens sur Qwen3 VL Flash.
Quels sont les points forts de Qwen3 VL Flash ?
Localisation d'objets en 2D et 3D, ainsi que analyse de documents en HTML ou Markdown et réflexion hybride, désactivée par défaut. Voir la section À propos pour le tableau complet, tiré des notes de version officielles du fournisseur.
Combien coûte Qwen3 VL Flash ?
Sur Synthorai, Qwen3 VL Flash coûte $0.05 par million de tokens en entrée et $0.4 par million de tokens en sortie, soit le prix catalogue du fournisseur, sans majoration de plateforme. Les tokens d'entrée en cache sont facturés $0.022/M.
Qwen3 VL Flash prend-il en charge la mise en cache des prompts ?
Oui : la mise en cache automatique est activée par défaut, avec un mode explicite pour des économies garanties. Les tokens d'entrée en cache sont facturés $0.022/M contre $0.05/M hors cache (TTL explicit: 5m, reset on hit). Guide de mise en cache des prompts →
Comment obtenir l'accès à Qwen3 VL Flash ?
Pointez votre SDK OpenAI existant vers base_url="https://synthorai.io/v1", définissez model="qwen3-vl-flash", et c'est tout. Une seule clé API couvre tous les modèles de la passerelle.