Qwen3.5 Plus は Qwen3.5 世代のフラッグシップホスト型ティアで、Qwen チームの「ネイティブマルチモーダルエージェントへ」の一歩です。
- 入力
- テキスト 画像 動画 $0.4/M
- 出力
- テキスト $2.4/M
- キャッシュ読み取り
- $0.115/M
- コンテキスト
- 1M
- GPT-4o 比
- 約 92% 割安
入力が 256K トークンを超える場合、リクエスト全体が入力 $0.5/M・出力 $3/M で課金されます
ベンチマーク
ベンダー公表値： Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
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 397B · アクティブ 17B MoE |
- Qwen3.5-397B-A17B のクラウドホスト版(ネイティブ VLM、Gated-Delta 線形アテンション + スパース MoE)。
- デフォルトで 1M トークンのコンテキスト、組み込みツール、201 言語。
- ハイブリッド思考はデフォルトでオン。
1 つのプロンプトを実行（ゲートウェイ経由で測定）
Qwen3.5 Plus 合格 · 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.
出力 1903 tok (+1832 思考) レイテンシ 33.2 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 Plus 合格 · 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.
出力 5421 tok (+5243 思考) レイテンシ 93.1 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 Plus 合格 · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }
出力 1298 tok (+1240 思考) レイテンシ 23.0 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 Plus 合格 · 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.
出力 6787 tok (+6649 思考) レイテンシ 116.3 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 Plus 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-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(""));Qwen3.5 Plus について
- 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、この世代は早期融合のマルチモーダル学習を用い、適応的なツール呼び出しモードとともに、推論・コーディング・ツール使用にわたるエージェント能力を重視します。
- ホスト型 Plus ティアはデフォルトで 1M トークンのコンテキストウィンドウを提供し、大規模ドキュメントや長期のエージェントワークロードに適しています。
- Qwen チーム自身の Qwen3.5-397B-A17B のモデルカードは、このホスト型ティアをそのマネージド版と説明しています。
- トークンあたり約 17B を活性化する 397B パラメータの Mixture-of-Experts で、Apache 2.0 の下でオープンに公開されています。
- これは Flash ティアのおよそ 1 桁分多い総容量であり、レイテンシだけでなくこれが両者の本当の違いです。
- 提供される制限は最大 65,536 出力トークンに大きな別枠の推論許容量を加えたもので、ネイティブの画像と動画の入力、そして Qwen チームが 201 の言語と方言とする多言語カバレッジを備えます。
- 思考はハイブリッドで、Qwen3 世代とは異なり既定で有効です。
- 直接回答させたい場合は enable_thinking に false を渡し、熟考の長さは thinking_budget で制限し、トレースは別の reasoning_content フィールドから読み取ります。
- そこでは出力として課金されます。
- 組み込みツール、関数呼び出し、構造化出力、バッチ推論、明示的なプロンプトキャッシュが機能面を締めくくり、並列ツール呼び出しは要求しないかぎりオフです。
- Synthorai は Qwen3.5 Plus のトラフィックを OpenAI 互換 API 経由でルーティングします。
よくある質問
Qwen3.5 Plus 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 $0.4/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 Plus に約 312 回送れます。
Qwen3.5 Plus は何が得意ですか？
早期融合のマルチモーダル学習、適応的なツール呼び出しモード、デフォルトで 1M トークンのコンテキストウィンドウ。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 Plus の料金はいくらですか？
Synthorai での Qwen3.5 Plus の料金は、入力 100 万トークンあたり $0.4、出力 100 万トークンあたり $2.4 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 $0.115/M で課金されます。
Qwen3.5 Plus のコンテキスト長はどれくらいですか？
Qwen3.5 Plus 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 Plus 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 $0.115/M（未キャッシュは $0.4/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 Plus 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-plus" 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。