Qwen3.5 Flash は Qwen3.5 世代の速度とコストに最適化されたホスト型ティアで、この世代を Qwen チームは「ネイティブマルチモーダルエージェントへ」の旗印の下で紹介しました。
- 入力
- テキスト 画像 動画 $0.1/M
- 出力
- テキスト $0.4/M
- キャッシュ読み取り
- $0.029/M
- コンテキスト
- 1M
- GPT-4o 比
- 約 98% 割安
価格の位置づけ
同種の 68 モデルの中での価格の位置
このバーは、Synthorai の同種モデルの中で、このモデルの価格がどのあたりにあるかを示しています。両端には、最も安いモデルと最も高いモデルの名前を表示しています。表示しているのは基本料金で、バッチ、リージョン、キャッシュ書き込みに関する割引は料金ページに記載しています。
仕様と制限
トークン
| コンテキストウィンドウ（ベンダー仕様） | 1,000,000 |
|---|---|
| 最大出力（ベンダー仕様） | 65,536 |
プロンプトキャッシュ
| キャッシュ方式 | 自動 + 明示 |
|---|---|
| 最小プレフィックス | 1,024 |
| 保持時間 | 明示的モード: 5 分、ヒット時にリセット |
| 書き込みコスト | 1.25x |
思考
| ベンダー側パラメータ | enable_thinking + thinking_budget |
|---|---|
| 指定可能な値 | enable_thinking true · false; thinking_budget in tokens |
| デフォルト | オン。Qwen3.5 シリーズはハイブリッド思考で、思考はデフォルトで有効です リクエストで未指定の場合に適用 |
| 無効化の可否 | 対応 |
| 思考の挙動 | トレースは reasoning_content で返ります。過去のターンの reasoning_content は無視され、Qwen3.5 のモデルはいずれも preserve_thinking のリストに含まれていません。 |
| パラメータ | reasoning_effort |
| 値 | minimal · low · medium · high ゲートウェイ側のパラメータ。上のベンダー別の対応が適用されます |
モデル
| モダリティ | テキスト + 画像 + 動画 → テキスト |
|---|---|
| パラメータ数 | 合計 35B · アクティブ 3B MoE |
- ネイティブな視覚言語 flash モデル(テキスト/画像/動画入力)。
- ハイブリッド思考はデフォルトでオン。
- 総合的な品質は qwen3.5-plus に近いと公式に位置づけられています。
1 つのプロンプトを実行（ゲートウェイ経由で測定）
Qwen3.5 Flash 合格 · 3 sentences
Enabling reasoning requires the model to execute multi-step verification internally, which consumes significantly more tokens than a standard query. Since vendor fees are calculated per token processed, this added workload has directly resulted in a doubling of our total monthly expenditure. We view this cost increase as a strategic investment in higher model reliability, which prevents far more expensive errors from occurring downstream.
出力 2010 tok (+1934 思考) レイテンシ 18.7 s
指示への忠実さ（ちょうど 3 文という、数えて確かめられる条件）、読み手に合わせた書き分け（CFO 向けの語り口）、そして下のトークンメーターに表れる、表示されない思考への課金の差。
Qwen3.5 Flash 合格 · 8/8 cases
The bug stems from two related issues: the function incorrectly initializes its counters and fails to account for runs starting at the beginning or ending at the last element. Specifically, `cur` counts how many consecutive pairs match (transitions) rather than the actual number of items in a run—for example, two equal items yield a `cur` value of 1 instead of 2. Additionally, if the input has fewer than two elements, the loop never executes, causing single-element lists to return 0 instead of 1, and runs that end at the final index may not be fully captured since updates rely on detecting a mismatch or completing the loop. To fix it, initialize `cur` and `best` to 1 (assuming a non-empty input), handle empty inputs explicitly, and ensure every comparison contributes accurately to the actual item count in the current run. […]
出力 1020 tok (+747 思考) レイテンシ 9.8 s
修正が本当に正しいか（実行して確かめられる）、説明の密度、範囲の限られたタスクでのトークン効率。
Qwen3.5 Flash 合格 · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }
出力 3545 tok (+3487 思考) レイテンシ 33.1 s
スキーマの遵守（存在しないフィールドを作らない）、ハルシネーションを誘う条件への耐性（guidance は明示的に伏せてある）、構造化出力の実現方法の違い。
Qwen3.5 Flash 合格 · 120 words, 0 banned, 1 question
We announce our cross platform prompt caching feature in the API Gateway. Storing frequent inputs allows developers to significantly reduce latency and minimize token costs for every request sent through our system. Utilizing OpenAI or Anthropic ensures consistency without repetitive processing fees. Organizations gain better control over spending while maintaining rapid response times for end users globally. Our engineering team ensured compatibility with your existing infrastructure without friction. Can your current setup handle such efficiency improvements effectively? All clients receive immediate access starting today. Update your configuration files now to enable this capability. Join thousands of others optimizing deployment pipelines efficiently. This tool delivers tangible results for scalable applications needing lower overhead costs. […]
出力 10675 tok (+10535 思考) レイテンシ 80.1 s
制約の遵守（語数の上限、禁止語リスト、疑問文はひとつだけ）、文体の癖、長さの制御。
30 秒で Qwen3.5 Flash を使い始める
OpenAI 互換。base_url を差し替えるだけで、SDK はそのまま。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-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: "qwen3.5-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": "qwen3.5-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: "qwen3.5-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("qwen3.5-flash")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Qwen3.5 Flash について
- 世代はゲート付き線形アテンションとスパースな Mixture-of-Experts を組み合わせた Qwen3-Next アーキテクチャの上に構築され、高スループットの推論を実現し、計画・ツール呼び出し・多段の実行というエージェント的な作業のためにネイティブに学習されています。
- ホスト型 Flash ティアは公式の組み込みツールとともに既定で 1M トークンのコンテキストを提供し、出力は最大 65,536 トークンです。
- Alibaba はこれを、より速く応答しながら能力面で Qwen3.5 Plus に迫るものと位置づけており、その背後にあるサイズの差は公開されています。
- Qwen チームの Qwen3.5-35B-A3B のモデルカードは、これをこのホスト型ティアのオープンな対応版とし、トークンあたり約 3B を活性化する 35B パラメータの Mixture-of-Experts で、Apache 2.0 の下でリリースされたと説明しています。
- Plus の 397B に対する数字です。
- したがって両者の選択はレイテンシだけでなく容量の問題であり、Flash は自前で動かすこともできます。
- ネイティブに視覚言語対応で、テキストに加えて画像と動画を入力として受け取りテキストを返します。
- 思考は Qwen3 の既定を反転させています。
- 3.5 世代全体でハイブリッド思考は有効な状態で提供されるため、enable_thinking に false を渡さないかぎりリクエストは推論し、thinking_budget で消費量に上限を設けられ、トレースは reasoning_content で返ります。
- ツール呼び出し、構造化出力、バッチ推論、明示的なプロンプトキャッシュに対応し、並列ツール呼び出しは既定ではなくオプトインです。
- Synthorai はドロップインで使えるよう標準の OpenAI 互換エンドポイントの背後に配置します。
よくある質問
Qwen3.5 Flash API は無料で試せますか？
はい。新規アカウントには 10 回のお試し呼び出しと最大 $1 の無料クレジットが付き、カード登録は不要です。入力 $0.1/M で計算すると、このクレジットだけで、約 8K トークンのリクエストを Qwen3.5 Flash に約 1,250 回送れます。
Qwen3.5 Flash は何が得意ですか？
ゲート付き線形アテンションとスパース MoE、デフォルトで 1M トークンコンテキスト、エージェント的作業向けにネイティブに学習。詳しくは、ベンダー公式のリリースノートをもとにまとめた、このページのモデル紹介セクションをご覧ください。
Qwen3.5 Flash の料金はいくらですか？
Synthorai での Qwen3.5 Flash の料金は、入力 100 万トークンあたり $0.1、出力 100 万トークンあたり $0.4 です。プロバイダーの定価のままで、プラットフォーム手数料はかかりません。キャッシュ済み入力トークンは $0.029/M で課金されます。
Qwen3.5 Flash のコンテキスト長はどれくらいですか？
Qwen3.5 Flash のコンテキストウィンドウは 1M トークンです。1 回の応答で出力できるのは最大 65,536 トークンです。
Qwen3.5 Flash はプロンプトキャッシュに対応していますか？
はい。自動キャッシュがデフォルトで有効なうえ、確実な割引を得られる明示モードもあります。キャッシュ済み入力トークンは $0.029/M（未キャッシュは $0.1/M）で課金されます。なお、キャッシュには 1,024 トークン以上の、内容が変わらないプレフィックスが必要です（TTL 明示的モード: 5 分、ヒット時にリセット）。 プロンプトキャッシュガイド →
Qwen3.5 Flash を利用するには？
お使いの OpenAI SDK の base_url を "https://synthorai.io/v1" に向け、model="qwen3.5-flash" を設定すれば完了です。API キー 1 本でゲートウェイ上のすべてのモデルを利用できます。
関連モデル
比較
このページの値は、すべてベンダー自身のドキュメント（上部にリンクがあります）から転記したもので、確認した日付を添えています。価格はカタログ全体で比較しています。一方、ベンダーによって定義が異なる仕様値は、違いを明記するにとどめ、グラフでの比較はしていません。当社が測定した数値はなく、スコアも付けていません。