Qwen3.7 Max は Qwen チームの「Agent Frontier」世代のフラッグシップで、Alibaba によればこれまでで最も先進的かつ包括的なエージェントモデルです。
- 入力
- テキスト $2.5/M
- 出力
- テキスト $7.5/M
- キャッシュ読み取り
- $0.5/M
- コンテキスト
- 1M
- GPT-4o 比
- 約 50% 割安
ベンチマーク
ベンダー公表: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
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 + preserve_thinking |
|---|---|
| 指定可能な値 | enable_thinking true · false; thinking_budget in tokens; preserve_thinking true · false |
| デフォルト | オン。Qwen3.7 Max 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、preserve_thinking はオフです 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、preserve_thinking が true でない限り以降のターンから削除されます。qwen3.7-max-preview のスナップショットは思考専用で、思考を無効化できません。 |
| 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 → テキスト |
|---|
- 「Agent Frontier」フラッグシップ:テキスト専用、思考はデフォルトでオン、1M トークンのコンテキスト。
- 長期の自律エージェント実行のために構築されています(公式には 1,158 回のツール呼び出しを伴う 35 時間のセッションを実演)。
- JSON モードの対象としては挙げられていません。
1つのプロンプト — ゲートウェイ経由で測定
Qwen3.7 Max パス · 3 sentences
Enabling reasoning requires the model to generate extensive, step-by-step internal logic before delivering a final answer, drastically increasing our consumption of premium-priced output tokens. Because AI providers charge significantly higher rates for generated text than for input prompts, this surge in behind-the-scenes computation directly multiplied our baseline API costs. However, this increased spend delivers a strong ROI by successfully automating complex workflows that previously required expensive human intervention.
出力 1700 tok (+1613 思考) レイテンシ 28.9 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。
Qwen3.7 Max パス · 8/8 cases
## Fixed Function ```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 ``` ## Explanation The bug is that `cur` and `best` are initialized to `0`, which makes the function count adjacent equal **pairs** (transitions) rather than the number of **elements** in a run. A run of *n* consecutive equal items contains only *n − 1* adjacent pairs, so the reported length is always one less than the true length. This causes single-element inputs (and any list with no adjacent duplicates) to return `0` instead of `1`, and causes every longer run—including those that extend to the final index—to be undercounted by one. […]
出力 3433 tok (+3149 思考) レイテンシ 50.6 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。
Qwen3.7 Max パス · 5/5 fields, guidance "withheld"
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "withheld" }
出力 1595 tok (+1534 思考) レイテンシ 26.9 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。
Qwen3.7 Max パス · 120 words, 0 banned, 1 question
Introducing Global Prompt Caching for our API gateway. Why pay multiple artificial intelligence vendors for the exact same query? Our new feature intercepts identical requests before they reach external models, serving cached responses instantly. This reduces your monthly bills significantly while dropping latency to near absolute zero. Developers routing traffic between various large language models now share a unified memory layer. When a user asks a repeated question, the gateway retrieves the stored answer, bypassing redundant compute entirely. You maintain complete control over cache expiration and invalidation rules directly through your main configuration dashboard. Stop wasting your expensive tokens on duplicate prompts today. Upgrade your infrastructure right now and watch your operational costs drop while your overall application speed increases.
出力 8147 tok (+8005 思考) レイテンシ 114.3 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 Qwen3.7 Max 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="qwen3.7-max",
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: "qwen3.7-max",
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": "qwen3.7-max",
"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: "qwen3.7-max",
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("qwen3.7-max")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Qwen3.7 Max について
- 1M トークンのコンテキストウィンドウ(前世代のプレビュー上限の 2 倍)をもたらし、コーディングとデバッグやオフィスワークフローの自動化を含む、数百から数千ステップにわたる長期の自律実行のために構築されています。
- Alibaba 自身がその主張を示すデモは、1,000 回を超えるツール呼び出しにわたり約 35 時間続く単一のセッションです。
- 深い推論とツール呼び出しを伴うテキスト入力に注力し(視覚は Plus ティアが担います)、Qwen ラインで最大の文書化された推論許容量に加えて、最大 65,536 出力トークンを返します。
- その推論許容量は Qwen3.6 からさらに 2 倍になっています。
- Alibaba の選択ガイダンスは、いつコストをかけるべきかについて率直です。
- 最も強力な推論が必要なときは Max を、それ以外は Plus を選びます。
- 思考はハイブリッドで既定で有効、enable_thinking でオフにし、thinking_budget で制限し、トレースは reasoning_content で返り出力として課金されます。
- なお、このモデルのプレビュースナップショットは思考専用でオフにできません。
- この世代の特徴的な制御は preserve_thinking で、推論をターンをまたいで持ち越すため、エージェントの以前の熟考が再導出されることなく利用可能なまま残ります。
- Alibaba はこれに対応する少数のモデルの 1 つとしてこのモデルを挙げており、対象とするセッションの長さを考えると、ここではその重要性が他のどこよりも大きくなります。
- 関数呼び出し、バッチ推論、明示的および暗黙的なキャッシュに対応し、JSON モードは掲載されていません。
- Synthorai はシームレスな導入のために Qwen3.7 Max を OpenAI 互換 API の背後に配置します。
よくある質問
Qwen3.7 Max 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 $2.5/M で計算すると、このクレジットだけで Qwen3.7 Max に対して約 49 回の ~8K トークンのリクエストを送れます。
Qwen3.7 Max は何が得意ですか?
前世代プレビュー上限の 2 倍の 1M コンテキスト、数千ステップにわたる長期実行、これまでで最も先進的かつ包括的なエージェントモデル。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。
Qwen3.7 Max の料金はいくらですか?
Synthorai 上の Qwen3.7 Max は入力 100 万トークンあたり $2.5、出力 100 万トークンあたり $7.5 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 $0.5/M で課金されます。
Qwen3.7 Max 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 $0.5/M(未キャッシュは $2.5/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 →
Qwen3.7 Max 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="qwen3.7-max" 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。