Qwen3.6 Flash は Qwen3.6 世代の高速で経済的なティアで、この世代を Qwen チームは「実世界のエージェントへ」の動きとして位置づけました。
- 入力
- テキスト 画像 動画 $0.25/M
- 出力
- テキスト $1.5/M
- キャッシュ読み取り
- $0.05/M
- コンテキスト
- 256K
- GPT-4o 比
- 約 95% 割安
価格の位置づけ
同種 60 モデル中の料金の位置
このバーは、Synthorai 上の同種モデルの中でこのモデルの価格がどこに位置するかを示します。両端には最も安いモデルと最も高いモデルの名前が入ります。表示は基本料金で、バッチ・リージョン・キャッシュ書き込みの割引は料金ページにあります。
スペックと制限
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。Qwen3.6 Flash 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、以降のターンでは無視されます。qwen3.6-plus とは異なり、qwen3.6-flash は Alibaba が preserve_thinking を受け付けるとして挙げるモデルには含まれていません。 |
| 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面——上のベンダーマッピングが適用されます |
モデル
| モダリティ | テキスト + 画像 + 動画 → テキスト |
|---|
- ネイティブな視覚言語 Flash モデルで、公式には Qwen3.5-Flash からの大幅なアップグレードです。
- Qwen3.6 世代では推論をターンをまたいで引き継ぐ preserve_thinking が追加されましたが、Alibaba が対象として挙げているのは qwen3.6-plus と qwen3.6-max-preview で、この Flash ティアは含まれていません。
1つのプロンプト — ゲートウェイ経由で測定
Qwen3.6 Flash パス · 3 sentences
Enabling reasoning mode forces the model to generate multiple internal analysis steps before producing a final answer, effectively doubling the computational effort per request. Because our vendor bills for every token processed—including these hidden reasoning tokens—the increased processing directly multiplied our usage charges by approximately two. This spike reflects a deliberate shift from low-cost, basic outputs to higher-intelligence results that reduce error rates and downstream correction costs, optimizing spend for long-term efficiency.
出力 1231 tok (+1141 思考) レイテンシ 11.7 s
指示追従（ちょうど三文 — 数えられる）、読み手に合わせた調整（CFO 向けの語り口）、そして下のトークン計から見える隠れた思考の課金ギャップ。
Qwen3.6 Flash パス · 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 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` The original implementation counts matching transitions rather than actual element counts, initializing both accumulators to zero. This causes single-element inputs to bypass the loop entirely and return zero instead of one, while any run of length `k` only increments the counter `k-1` times, consistently undercounting by one. Additionally, resetting `cur` to zero on a mismatch discards the newly started element, losing a potential candidate for the longest run. […]
出力 2724 tok (+2473 思考) レイテンシ 19.0 s
修正が実際に正しいか（実行可能か）、説明の密度、そして範囲の限られたタスクでのトークン効率。
Qwen3.6 Flash パス · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11.0, "guidance": null } ```
出力 1629 tok (+1564 思考) レイテンシ 12.0 s
スキーマ遵守（フィールドをでっち上げない）、ハルシネーション圧（guidance は明示的に保留されている）、そして構造化出力の経路の違い。
Qwen3.6 Flash パス · 120 words, 0 banned, 1 question
We are pleased to announce PromptCache, a new capability built directly into our enterprise API gateway. This innovation stores frequently used text prompts across all integrated model providers, eliminating redundant transmission costs while accelerating response times. Developers can now configure retention policies, set TTL limits, and monitor cache hit rates through our unified dashboard. System performance improves dramatically when identical queries bypass repeated network hops. Your infrastructure will maintain consistent throughput during peak traffic windows without additional provisioning overhead. Teams deploying multimodal applications benefit from reduced latency across diverse inference endpoints. […]
出力 5005 tok (+4866 思考) レイテンシ 26.3 s
制約の遵守（語数の上限、禁止語リスト、唯一の疑問文）、文体の指紋、そして長さの制御。
30 秒で Qwen3.6 Flash を使う
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="qwen3.6-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
)
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: "qwen3.6-flash",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
});
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": "qwen3.6-flash",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
}'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: "qwen3.6-flash",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("qwen3.6-flash")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Qwen3.6 Flash について
- Qwen3.5 と比べて、世代の公式発表はフロントエンド作業からリポジトリ規模のタスクに至るエージェント的コーディングの劇的な強化、マルチモーダルな知覚と推論精度の向上、そして推論内容をターンをまたいで持ち越し、トークン使用量を抑えながらエージェントの判断の一貫性を保つ新しい preserve_thinking オプションを強調しています。
- Flash はいくらかの深さを引き換えに、より低いレイテンシとコストを得ます。
- Alibaba 自身のガイダンスは、より新しい Plus ティアから始め、同等の能力を保ちつつ支出を抑えるためにこちらへ切り替えるというもので、1M トークンのコンテキストを根拠に、長いドキュメントと大規模なコードベースにこのモデルを名指ししています。
- 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の入力を受け付け、最大 65,536 出力トークンを返し、世代の推論許容量を Qwen3.5 より大幅に引き上げています。
- Model Studio は関数呼び出し、組み込みツール、構造化出力、バッチ推論、明示的なプロンプトキャッシュを掲載しています。
- 世代の他のモデルと同様、既定で推論が有効なハイブリッド思考モデルであり、これは Qwen3 シリーズとは逆です。
- そのため、enable_thinking を false に設定しないかぎり、素のリクエストは熟考します。
- thinking_budget が消費量に上限を設け、トレースは reasoning_content で返り出力として課金されます。
- これを前提に設計する前に確認しておくべき点があります。
- Alibaba の思考に関するドキュメントは preserve_thinking の対応をモデルごとに列挙していますが、Flash ティアは挙げられたエントリに含まれていないため、ターンをまたぐ推論はここで保証されたものではなく世代レベルの機能として扱ってください。
- Synthorai は OpenAI 互換エンドポイント経由で提供します。
よくある質問
Qwen3.6 Flash API は無料で試せますか?
はい。新規アカウントには 10 回のトライアル呼び出しと最大 $1 の無料クレジットが付与され、カード登録は不要です。入力 $0.25/M で計算すると、このクレジットだけで Qwen3.6 Flash に対して約 500 回の ~8K トークンのリクエストを送れます。
Qwen3.6 Flash は何が得意ですか?
リポジトリ規模まで強化されたエージェント的コーディング、長いドキュメントと大規模なコードベース向けの 1M コンテキスト、一部の深さをより低いレイテンシと引き換え。全体像はベンダー公式のリリースノートに基づく「このモデルについて」セクションをご覧ください。
Qwen3.6 Flash の料金はいくらですか?
Synthorai 上の Qwen3.6 Flash は入力 100 万トークンあたり $0.25、出力 100 万トークンあたり $1.5 です。ベンダー定価のままで、プラットフォーム手数料はありません。キャッシュ済み入力トークンは $0.05/M で課金されます。
Qwen3.6 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 $0.05/M(未キャッシュは $0.25/M)で課金されます。なお、キャッシュには 1,024 トークン以上の安定した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 →
Qwen3.6 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="qwen3.6-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)から転記し、確認した日付を付しています。価格はカタログ全体で比較しますが、ベンダーごとに定義が異なる仕様値は差異を明記するにとどめ、図表で比較はしません。当社が測定した数値はなく、スコアも付けていません。