Qwen3.5 Flash는 Qwen 팀이 “Towards Native Multimodal Agents”라는 기치 아래 선보인 Qwen3.5 세대의 속도·비용 최적화 호스팅 티어입니다.
- 입력
- 텍스트 이미지 비디오 $0.1/M
- 출력
- 텍스트 $0.4/M
- 캐시 읽기
- $0.029/M
- 컨텍스트
- 1M
- GPT-4o 대비
- 약 98% 저렴
가격의 위치
동종 60개 모델 중 가격 위치
이 막대는 Synthorai에 있는 같은 종류의 모델 가운데 이 모델의 가격이 어디쯤인지 보여 줍니다. 양쪽 끝에는 가장 싼 모델과 가장 비싼 모델의 이름이 있습니다. 기본 요율 기준이며 배치·리전·캐시 쓰기 할인은 가격 페이지에 있습니다.
스펙 및 제한
토큰
| 컨텍스트 윈도우(공급사 사양) | 1,000,000 |
|---|---|
| 최대 출력(벤더 스펙) | 65,536 |
프롬프트 캐싱
| 캐싱 방식 | 자동 + 명시적 |
|---|---|
| 최소 프리픽스 | 1,024 |
| 수명 | 명시적 모드: 5분, 적중 시 리셋 |
| 쓰기 비용 | 1.25x |
사고
| 공급사 파라미터 | enable_thinking + thinking_budget |
|---|---|
| 허용 값 | enable_thinking true · false; thinking_budget in tokens |
| 기본값 | on; Qwen3.5 시리즈는 하이브리드 사고이며 사고가 기본 활성화 요청에서 지정하지 않을 때 적용 |
| 비활성화 가능 | 지원 |
| 사고 동작 | 트레이스는 reasoning_content로 반환됩니다. 이전 턴의 reasoning_content는 무시되며, preserve_thinking 목록에 오른 Qwen3.5 모델은 없습니다. |
| 파라미터 | reasoning_effort |
| 값 | minimal · low · medium · high 게이트웨이 측 파라미터 표면 - 위의 벤더 매핑이 적용됩니다 |
모델
| 모달리티 | 텍스트 + 이미지 + 비디오 → 텍스트 |
|---|---|
| 파라미터 | 전체 35B · 활성 3B MoE |
- 네이티브 비전 언어 flash 모델(텍스트/이미지/영상 입력)
- 하이브리드 사고 기본 활성화
- 전반적인 품질은 qwen3.5-plus에 근접한다고 공식 포지셔닝됨
출처: Alibaba 공식 문서 ↗
하나의 프롬프트 - 게이트웨이를 통해 측정됨
Qwen3.5 Flash 통과 · 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.
출력 2010 tok (+1934 추론) 지연 시간 18.7 s
지시 준수(정확히 세 문장 - 셀 수 있음), 독자 맞춤(CFO 어조), 그리고 아래 토큰 계량기가 드러내는 숨은 사고 과금 격차.
Qwen3.5 Flash 통과 · 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. […]
출력 1020 tok (+747 추론) 지연 시간 9.8 s
수정이 실제로 옳은지(실행 가능한지), 설명의 밀도, 그리고 범위가 정해진 작업에서의 토큰 효율.
Qwen3.5 Flash 통과 · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }
출력 3545 tok (+3487 추론) 지연 시간 33.1 s
스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않기), 환각 압력(guidance는 명시적으로 보류됨), 그리고 구조화 출력 경로의 차이.
Qwen3.5 Flash 통과 · 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. […]
출력 10675 tok (+10535 추론) 지연 시간 80.1 s
제약 준수(단어 예산, 금지어 목록, 단 하나의 의문문), 문체 지문, 그리고 길이 제어.
30초 만에 Qwen3.5 Flash 사용하기
OpenAI 호환. base_url만 바꾸면 SDK는 그대로. 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 소개
- 이 세대는 게이티드 선형 어텐션과 희소 Mixture-of-Experts를 결합해 높은 처리량의 추론을 지향하는 Qwen3-Next 아키텍처 위에 구축되었고, 계획·도구 호출·다단계 실행 등 에이전틱 작업을 위해 네이티브로 학습되었습니다.
- 호스팅되는 Flash 티어는 공식 내장 도구와 함께 기본 1M 토큰 컨텍스트를 제공하며 최대 65,536 출력 토큰을 지원합니다.
- Alibaba는 이 모델을 능력 면에서 Qwen3.5 Plus에 근접하면서 더 빠르게 답한다고 포지셔닝하는데, 그 뒤에 있는 규모 차이는 공개되어 있습니다.
- Qwen 팀의 Qwen3.5-35B-A3B 카드는 이 모델을 호스팅 티어의 오픈 대응 모델로 명시하며, 토큰당 약 3B를 활성화하는 35B 파라미터 Mixture-of-Experts로 Apache 2.0 하에 공개되었고, Plus의 397B와 대비됩니다.
- 즉 둘 사이의 선택은 지연 시간만이 아니라 용량의 문제이며, Flash는 직접 운영할 수도 있는 쪽입니다.
- 네이티브 비전-언어 모델로 텍스트와 함께 이미지와 영상 입력을 받아 텍스트를 반환합니다.
- 사고는 Qwen3의 기본값을 뒤집습니다.
- 3.5 세대 전반에서 하이브리드 사고가 켜진 상태로 제공되므로 enable_thinking을 false로 넘기지 않는 한 요청은 추론하며, thinking_budget으로 소비량에 상한을 걸 수 있고 트레이스는 reasoning_content로 반환됩니다.
- 도구 호출, 구조화 출력, 배치 추론, 명시적 프롬프트 캐싱을 지원하며, 병렬 도구 호출은 기본이 아니라 옵트인입니다.
- Synthorai는 그대로 쓸 수 있도록 표준 OpenAI 호환 엔드포인트 뒤에 이 모델을 배치합니다.
자주 묻는 질문
Qwen3.5 Flash API는 무료로 사용해 볼 수 있나요?
네, 신규 계정에는 10회의 체험 호출과 최대 $1의 무료 크레딧이 제공되며, 카드 등록이 필요 없습니다. 입력 토큰 $0.1/M 기준으로, 이 크레딧만으로도 Qwen3.5 Flash에 약 8K 토큰 규모의 요청을 대략 1,250회 보낼 수 있습니다.
Qwen3.5 Flash는 무엇에 가장 강한가요?
게이티드 리니어 어텐션과 희소 MoE, 기본 1M 토큰 컨텍스트, 에이전트 업무에 네이티브로 학습. 전체 내용은 벤더의 공식 릴리스 노트를 정리한 소개 섹션을 참고하세요.
Qwen3.5 Flash의 가격은 얼마인가요?
Synthorai에서 Qwen3.5 Flash는 입력 토큰 100만 개당 $0.1, 출력 토큰 100만 개당 $0.4입니다. 공급사 정가 그대로이며 플랫폼 마진이 없습니다. 캐시된 입력 토큰은 $0.029/M로 과금됩니다.
Qwen3.5 Flash는 프롬프트 캐싱을 지원하나요?
네, 자동 캐싱이 기본으로 켜져 있고, 확정적 절감을 위한 명시적 모드도 있습니다. 캐시된 입력 토큰은 $0.029/M로 과금됩니다(미캐시 시 $0.1/M); 캐시되려면 프롬프트에 1,024 토큰 이상의 안정적인 프리픽스가 필요합니다 (TTL 명시적 모드: 5분, 적중 시 리셋). 프롬프트 캐싱 가이드 →
Qwen3.5 Flash는 어떻게 이용하나요?
기존 OpenAI SDK의 base_url을 "https://synthorai.io/v1"로 지정하고 model="qwen3.5-flash"로 설정하면 끝입니다. API 키 하나로 게이트웨이의 모든 모델을 사용할 수 있습니다.
관련 모델
비교
이 페이지의 모든 값은 벤더 자체 문서(위 링크)에서 전사했으며 확인 날짜를 함께 표기합니다. 가격은 카탈로그 전체와 비교하지만, 벤더마다 정의가 다른 사양 값은 차이를 명시할 뿐 도표로 비교하지 않습니다. 저희가 측정한 수치는 없으며 점수도 매기지 않습니다.