Qwen3.5 Plus는 Qwen 팀이 “Towards Native Multimodal Agents”로 내디딘 Qwen3.5 세대의 플래그십 호스팅 티어입니다.
- 입력
- 텍스트 이미지 동영상 $0.4/M
- 출력
- 텍스트 $2.4/M
- 캐시 읽기
- $0.115/M
- 컨텍스트
- 1M
- GPT-4o 대비
- 약 92% 저렴
입력이 256K 토큰을 넘으면 요청 전체가 입력 $0.5/M · 출력 $3/M으로 과금됩니다
벤치마크
공급자 공개 자료: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
가격 수준 비교
같은 종류의 모델 68개 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.
사양 및 제한
토큰
| 컨텍스트 윈도우(공급자 사양) | 1,000,000 |
|---|---|
| 최대 출력(공급자 사양) | 65,536 |
프롬프트 캐싱
| 캐싱 방식 | 자동 + 명시적 |
|---|---|
| 최소 접두사 | 1,024 |
| 수명 | 명시적 모드: 5분, 적중 시 리셋 |
| 쓰기 비용 | 1.25x |
사고
| 공급자 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 게이트웨이가 받는 파라미터입니다. 위의 공급자 매핑이 적용됩니다 |
모델
| 모달리티 | 텍스트 + 이미지 + 동영상 → 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 ↗
프롬프트 하나, 게이트웨이를 거쳐 측정
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 사고) 지연 시간 33.2 s
지시 준수(정확히 세 문장이라 셀 수 있음), 독자에 맞춘 어조(CFO 대상), 아래 토큰 미터에 드러나는 숨은 사고 토큰 과금 차이를 봅니다.
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 사고) 지연 시간 93.1 s
수정이 실제로 맞는지(실행되는지), 설명이 얼마나 압축적인지, 범위가 정해진 작업에서 토큰을 얼마나 효율적으로 쓰는지를 봅니다.
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 사고) 지연 시간 23.0 s
스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않는지), 환각을 유도하는 조건에서의 대응(guidance 값을 일부러 주지 않음), 구조화된 출력 경로의 차이를 봅니다.
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 사고) 지연 시간 116.3 s
제약 준수(단어 수 제한, 금지어 목록, 의문문 하나), 문체의 특징, 길이 조절을 봅니다.
30초 만에 Qwen3.5 Plus 사용하기
OpenAI 호환입니다. base_url만 바꾸고 SDK는 그대로 쓰세요. 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 체험 호출 10회와 최대 $1의 무료 크레딧을 드리며, 카드 등록은 필요 없습니다. 입력 100만 토큰당 $0.4 기준으로 계산하면, 이 크레딧만으로 Qwen3.5 Plus에 약 8K 토큰짜리 요청을 312회쯤 보낼 수 있습니다.
Qwen3.5 Plus는 어떤 작업에 가장 강한가요?
얼리 퓨전 멀티모달 학습, 적응형 도구 호출 모드, 기본 1M 토큰 컨텍스트 윈도우. 자세한 내용은 공급자의 공식 릴리스 노트를 바탕으로 정리한 소개 섹션에서 확인하세요.
Qwen3.5 Plus 가격은 얼마인가요?
Synthorai에서 Qwen3.5 Plus 가격은 입력 100만 토큰당 $0.4, 출력 100만 토큰당 $2.4입니다. 공급자 정가 그대로이며 플랫폼 마진은 없습니다. 캐시된 입력 토큰은 100만 토큰당 $0.115입니다.
Qwen3.5 Plus의 컨텍스트 길이는 얼마인가요?
Qwen3.5 Plus의 컨텍스트 윈도우는 1M 토큰입니다. 한 번의 응답으로 최대 65,536 토큰까지 출력할 수 있습니다.
Qwen3.5 Plus는 프롬프트 캐싱을 지원하나요?
네, 자동 캐싱이 기본으로 켜져 있고, 절감을 확실히 보장받고 싶다면 명시적 모드를 쓸 수 있습니다. 캐시된 입력 토큰은 100만 토큰당 $0.115입니다(캐시되지 않으면 $0.4). 캐시되려면 프롬프트에 1,024토큰 이상의 변하지 않는 접두사가 있어야 합니다 (TTL 명시적 모드: 5분, 적중 시 리셋). 프롬프트 캐싱 가이드 →
Qwen3.5 Plus는 어떻게 이용하나요?
쓰던 OpenAI SDK에서 base_url="https://synthorai.io/v1", model="qwen3.5-plus"만 지정하면 됩니다. API 키 하나로 게이트웨이의 모든 모델을 쓸 수 있습니다.
관련 모델
비교
이 페이지의 모든 값은 공급자 공식 문서(위 링크)에서 그대로 옮겨 적었으며, 확인한 날짜를 함께 표기합니다. 가격은 카탈로그 전체와 비교해 보여 주지만, 공급자마다 정의가 다른 사양 값은 차이만 밝히고 차트로 비교하지 않습니다. 저희가 직접 측정한 수치는 없고, 점수도 매기지 않습니다.