Qwen3.7 Plus は Qwen チームが「The Agent Frontier」と呼ぶ Qwen3.7 世代のマルチモーダルな主力モデルです。
- 入力
- テキスト 画像 動画 $0.4/M
- 出力
- テキスト $1.6/M
- 思考モード入力
- $1.6/M
- キャッシュ読み取り
- $0.08/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 $1.2/M・出力 $4.8/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 + 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 Plus 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。true の場合は入力に追加され、入力トークンとして課金されます。 |
| 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 |
|---|
- 視覚と言語を統合したマルチモーダルエージェントモデル。
- GUI と CLI の統合操作、コーディングエージェント能力が公式に挙げられています。
- 1M トークンのコンテキスト。
- 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）
Qwen3.7 Plus 合格 · 3 sentences
Enabling reasoning requires the model to generate extensive internal "thinking" tokens to process complex logic before delivering a final answer. Because our vendor charges us per token consumed, this hidden computational overhead effectively doubles our output volume for the exact same number of user requests. Consequently, our costs have doubled because we are now paying for the model's increased processing time to achieve higher-quality, more accurate results.
出力 1428 tok (+1345 思考) レイテンシ 25.2 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。
Qwen3.7 Plus 合格 · 8/8 cases
## Fixed Code ```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: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` ## Bug Explanation The function has two related bugs rooted in how it counts run lengths. First, `cur` is initialized to `0` and only incremented on matches, so it counts the number of *transitions* between equal elements rather than the total elements in the run—a run of N identical items only reaches `cur = N − 1`, undercounting by one. This also causes the single-element case to return `0`, since the loop never executes and `cur` never increments. […]
出力 2317 tok (+2005 思考) レイテンシ 40.5 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。
Qwen3.7 Plus 合格 · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }
出力 1807 tok (+1750 思考) レイテンシ 31.6 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。
Qwen3.7 Plus 合格 · 120 words, 0 banned, 1 question
Introducing PromptCache, our new API gateway feature designed to store and reuse prompts across multiple artificial intelligence providers. Have you ever noticed how repeatedly sending identical queries drains your budget and increases latency? PromptCache solves this by intelligently storing responses at the gateway level. When your application requests the same prompt from a different provider, the system instantly returns the cached result. This drastically reduces API costs and accelerates response times for your users. You can configure custom expiration times and set specific fallback rules for each vendor. You must stop paying twice for the exact same computation. Please upgrade your entire infrastructure today and experience much faster and cheaper integrations without changing a single line of your application code.
出力 4453 tok (+4312 思考) レイテンシ 76.8 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 Qwen3.7 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="qwen3.7-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: "qwen3.7-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": "qwen3.7-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: "qwen3.7-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("qwen3.7-plus")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Qwen3.7 Plus について
- 深い推論、コーディング能力、ツール呼び出しを保ちながら、世代のエージェント的な骨格を画像と動画の理解へ広げ、長期のセッションのために 1M トークンのコンテキストウィンドウを備えます。
- Qwen3.7 Max に対するバランス型で低コストな兄弟モデルとして位置づけられ、テキストと視覚の入力を受け取ってテキストを返すため、画面を認識するエージェントやドキュメントのワークフローに適しています。
- Alibaba は、実世界の情景を知覚し、画面を読んで GUI を操作し、視覚的な参照からコードを生成し、モバイルアプリをエンドツーエンドで操作すると説明しています。
- またこれは、Alibaba がラインアップ全体で既定として推奨するティアでもあり、バランスの取れた性能とコスト、完全なツール呼び出し、そして大規模なコードベースに十分なコンテキストを備えます。
- 文書化された入力の制限は異例なほど具体的です。
- 1 リクエストあたり最大 2,048 枚の画像または 64 本の動画で、動画は最大 2 時間・2 GB まで、出力は 65,536 トークンまでです。
- 思考はハイブリッドで既定でオン、リクエストごとに enable_thinking で無効化し、thinking_budget で上限を設け、reasoning_content で別途返って出力として課金されます。
- フラッグシップと同様、Alibaba が preserve_thinking への対応を文書化しているモデルの 1 つで、推論をターンをまたいで持ち越すため、多段のエージェント実行は以前の判断を再導出することなく一貫性を保てます。
- 構造化出力、関数呼び出し、組み込みツール、バッチ推論、両方のキャッシュモードが掲載されています。
- 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
Qwen3.7 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 Qwen3.7 Plus に約 312 回送れます。
Qwen3.7 Plus は何が得意ですか？
画像と動画の理解を追加、フラッグシップのバランス型で低コストな兄弟、画面認識エージェントとドキュメントに適合。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。
Qwen3.7 Plus の料金はいくらですか？
Synthorai での Qwen3.7 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 $1.6 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 $0.08/M で課金されます。
Qwen3.7 Plus のコンテキスト長はどれくらいですか？
Qwen3.7 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。
Qwen3.7 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 $0.08/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 →
Qwen3.7 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="qwen3.7-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。