Qwen3.5 Plus

비교

2026-02-16 출시

chat코드리즈닝도구 호출비전프롬프트 캐싱

Qwen3.5 Plus는 Qwen 팀이 “Towards Native Multimodal Agents”로 내디딘 Qwen3.5 세대의 플래그십 호스팅 티어입니다.

입력: 텍스트 이미지 비디오 $0.4/M
출력: 텍스트 $2.4/M
캐시 읽기: $0.115/M
컨텍스트: 1M
GPT-4o 대비: 약 92% 저렴

벤치마크

평균 상회최고 점수49 ~~/ 83~~18 ~~/ 83~~

Qwen3.5 Plus 측정된 다른 모델 측정 대상 평균 ★ 더 높은 점수를 낸 모델 없음

SWE-Bench Pro

50.9%

OSWorld-Verified

62.2%

SecCodeBench

68.3%

MedXpertQA-MM

70%

SkillsBench Avg@5

30%

GPQA Diamond

88.4%

EmbSpatialBench

더 높은 점수를 낸 모델 없음 84.5%

MCP-Atlas

74.2%

Video-MME (w. sub)

87.5%

벤더 공개: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

가격의 위치

동종 60개 모델 중 가격 위치

입력$0.4/M

$0.05 · Qwen3 VL Flash GPT-5.4 Pro · $30

출력$2.4/M

$0.275 · DeepSeek V4 Flash GPT-5.4 Pro · $180

캐시 읽기$0.115/M

$0.0028 · DeepSeek V4 Flash GPT-5.4 Pro · $15

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 397B · 활성 17B MoE

Qwen3.5-397B-A17B의 클라우드 호스팅 버전(네이티브 VLM, Gated-Delta 선형 어텐션 + 희소 MoE)
기본 1M 토큰 컨텍스트, 내장 도구, 201개 언어
하이브리드 사고 기본 활성화

출처: Alibaba 공식 문서 ↗

하나의 프롬프트 - 게이트웨이를 통해 측정됨

CFO를 위한 추론 버그가 있는 함수 수정 스키마로 추출 제약 조건에 맞춰 작성

프롬프트 Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. 확인 정확히 3문장

Qwen3.5 Plus 통과 · 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.

출력 1903 tok (+1832 추론) 지연 시간 33.2 s

지시 준수(정확히 세 문장 - 셀 수 있음), 독자 맞춤(CFO 어조), 그리고 아래 토큰 계량기가 드러내는 숨은 사고 과금 격차.

프롬프트 This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. 확인 수정이 테스트를 통과

Qwen3.5 Plus 통과 · 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.

출력 5421 tok (+5243 추론) 지연 시간 93.1 s

수정이 실제로 옳은지(실행 가능한지), 설명의 밀도, 그리고 범위가 정해진 작업에서의 토큰 효율.

프롬프트 Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. 확인 유효한 JSON, 스키마 정확

Qwen3.5 Plus 통과 · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }

출력 1298 tok (+1240 추론) 지연 시간 23.0 s

스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않기), 환각 압력(guidance는 명시적으로 보류됨), 그리고 구조화 출력 경로의 차이.

프롬프트 Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. 확인 120단어, 금지어 0개

Qwen3.5 Plus 통과 · 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.

출력 6787 tok (+6649 추론) 지연 시간 116.3 s

제약 준수(단어 예산, 금지어 목록, 단 하나의 의문문), 문체 지문, 그리고 길이 제어.

30초 만에 Qwen3.5 Plus 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-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 소개

게이티드 선형 어텐션과 희소 Mixture-of-Experts를 짝지은 Qwen3-Next 아키텍처 위에 구축된 이 세대는 초기 융합 방식의 멀티모달 학습을 사용하고, 적응형 도구 호출 모드와 함께 추론·코딩·도구 사용 전반의 에이전틱 능력을 강조합니다.
호스팅되는 Plus 티어는 기본으로 1M 토큰 컨텍스트 윈도우를 제공해 대용량 문서와 롱 호라이즌 에이전트 워크로드에 적합합니다.
Qwen 팀의 Qwen3.5-397B-A17B 카드는 이 호스팅 티어를 그 모델의 매니지드 버전으로 설명합니다.
토큰당 약 17B를 활성화하는 397B 파라미터 Mixture-of-Experts로, Apache 2.0 하에 공개되어 있습니다.
이는 Flash 티어보다 총 용량이 대략 한 자릿수 크며, 지연 시간만이 아니라 이 점이 둘 사이의 실제 차이입니다.
서빙 한도는 최대 65,536 출력 토큰에 별도의 넉넉한 추론 허용량이 붙고, 네이티브 이미지·영상 입력을 지원하며, Qwen 팀이 밝히는 다국어 커버리지는 201개 언어와 방언입니다.
사고는 하이브리드이며 Qwen3 세대와 달리 기본으로 켜져 있습니다.
곧바로 답하게 하려면 enable_thinking을 false로 넘기고, 숙고 길이는 thinking_budget으로 제한하며, 트레이스는 별도의 reasoning_content 필드에서 읽고 이는 출력으로 과금됩니다.
내장 도구, 함수 호출, 구조화 출력, 배치 추론, 명시적 프롬프트 캐싱이 인터페이스를 채우고, 병렬 도구 호출은 요청하지 않는 한 꺼져 있습니다.
Synthorai는 OpenAI 호환 API로 Qwen3.5 Plus 트래픽을 라우팅합니다.

자주 묻는 질문

Qwen3.5 Plus API는 무료로 사용해 볼 수 있나요?

네, 신규 계정에는 10회의 체험 호출과 최대 $1의 무료 크레딧이 제공되며, 카드 등록이 필요 없습니다. 입력 토큰 $0.4/M 기준으로, 이 크레딧만으로도 Qwen3.5 Plus에 약 8K 토큰 규모의 요청을 대략 312회 보낼 수 있습니다.

Qwen3.5 Plus는 무엇에 가장 강한가요?

얼리 퓨전 멀티모달 학습, 적응형 도구 호출 모드, 기본 1M 토큰 컨텍스트 윈도우. 전체 내용은 벤더의 공식 릴리스 노트를 정리한 소개 섹션을 참고하세요.

Qwen3.5 Plus의 가격은 얼마인가요?

Synthorai에서 Qwen3.5 Plus는 입력 토큰 100만 개당 $0.4, 출력 토큰 100만 개당 $2.4입니다. 공급사 정가 그대로이며 플랫폼 마진이 없습니다. 캐시된 입력 토큰은 $0.115/M로 과금됩니다.

Qwen3.5 Plus는 프롬프트 캐싱을 지원하나요?

네, 자동 캐싱이 기본으로 켜져 있고, 확정적 절감을 위한 명시적 모드도 있습니다. 캐시된 입력 토큰은 $0.115/M로 과금됩니다(미캐시 시 $0.4/M); 캐시되려면 프롬프트에 1,024 토큰 이상의 안정적인 프리픽스가 필요합니다 (TTL 명시적 모드: 5분, 적중 시 리셋). 프롬프트 캐싱 가이드 →

Qwen3.5 Plus는 어떻게 이용하나요?

기존 OpenAI SDK의 base_url을 "https://synthorai.io/v1"로 지정하고 model="qwen3.5-plus"로 설정하면 끝입니다. API 키 하나로 게이트웨이의 모든 모델을 사용할 수 있습니다.

비교

다른 모델과 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.

API 키 받기 내 비용 비교하기 →

스펙 및 제한

하나의 프롬프트 - 게이트웨이를 통해 측정됨

30초 만에 Qwen3.5 Plus 사용하기

Qwen3.5 Plus 소개

자주 묻는 질문

관련 모델

비교