Qwen3.5 Plus

比較

發布於 2026-02-16

chat程式碼推理工具呼叫圖像理解提示詞快取

Qwen3.5 Plus 是 Qwen3.5 世代的旗艦託管等級，也是 Qwen 團隊邁向「Towards Native Multimodal Agents」的一步。

輸入: 文字圖像影片 $0.4/M
輸出: 文字 $2.4/M
快取讀取: $0.115/M
上下文: 1M
相較 GPT-4o: 便宜約 92%

輸入超過 256K token 時，整筆請求按輸入 $0.5/M、輸出 $3/M 計費

Benchmark 成績

高於平均沒有模型更高52 ~~/ 84~~18 ~~/ 84~~

Qwen3.5 Plus 其他有成績的模型其他模型平均 ★ 沒有模型分數更高

SWE-Bench Pro

50.9%

OSWorld-Verified

62.2%

SecCodeBench

68.3%

MedXpertQA-MM

70%

SkillsBench Avg@5

30%

GPQA Diamond

88.4%

EmbSpatialBench

沒有模型分數更高 84.5%

MCP-Atlas

74.2%

LVBench

75.5%

供應商公布： Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

價格在同類中的位置

價格在 68 個同類模型中的位置

輸入$0.4/M

$0.1 · Dola Seed 2.0 Mini GPT-5.4 Pro · $30

輸出$2.4/M

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

快取讀取$0.115/M

$0.01 · Claude Haiku 5.5 GPT-5.4 Pro · $15

這條線標出這個模型的價格，在 Synthorai 的同類模型裡落在什麼位置；兩端分別是最便宜和最貴的模型。這裡列的是基礎價，批次、區域和快取寫入的折扣請見價格頁。

規格與限制

Token

上下文視窗（供應商規格）	1,000,000
最大輸出（供應商規格）	65,536

提示詞快取

快取方式	自動 + 顯式
最小前綴	1,024
存活時間	顯式模式：5 分鐘，命中即重置
寫入成本	1.25x

思考

供應商參數	enable_thinking + thinking_budget
可接受的值	enable_thinking true · false; thinking_budget in tokens
預設值	開啟；Qwen3.5 系列為混合思考，且預設啟用思考請求未指定時生效
可關閉	支援
思考行為	思考軌跡透過 reasoning_content 回傳；先前輪次的 reasoning_content 會被忽略，且沒有任何 Qwen3.5 模型在 preserve_thinking 清單上。
參數	reasoning_effort
參數值	minimal · low · medium · high 這是閘道的參數，實際以上方的供應商對應為準

模型

模態	文字 + 圖像 + 影片 → 文字
參數量	總參數 397B · 啟用 17B MoE

Qwen3.5-397B-A17B 的雲端託管版本（原生 VLM，Gated-Delta 線性注意力 + 稀疏 MoE）
預設 1M token 上下文、內建工具、201 種語言
混合思考預設開啟

依據 Alibaba 官方文件 ↗

一段提示詞，經閘道實測

寫給 CFO 的推理修正有 bug 的函式依 schema 擷取資料依照限制條件撰寫

提示詞 Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. 檢查恰好 3 句

Qwen3.5 Plus 通過 · 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.

輸出 1903 tok (+1832 思考) 延遲 33.2 s

是否照指令做（剛好三句，數得出來）、語氣是否貼合對象（寫給 CFO 看），以及下方 token 計量顯示出的隱藏思考計費落差。

提示詞 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. 檢查修正後通過測試

Qwen3.5 Plus 通過 · 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.

輸出 5421 tok (+5243 思考) 延遲 93.1 s

修正是否真的正確（跑得起來）、說明的資訊密度，以及在範圍明確的任務上的 token 效率。

提示詞 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. 檢查有效的 JSON，完全符合 schema

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

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

輸出 1298 tok (+1240 思考) 延遲 23.0 s

是否遵守 schema（不自創欄位）、面對幻覺誘因的表現（題目明確不給 guidance），以及結構化輸出路徑的差異。

提示詞 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. 檢查 120 詞，0 個禁用詞

Qwen3.5 Plus 通過 · 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.

輸出 6787 tok (+6649 思考) 延遲 116.3 s

是否遵守限制（字數上限、禁用詞清單、只能有一句問句）、文字風格的特徵，以及長度控制。

30 秒上手 Qwen3.5 Plus

相容 OpenAI：換掉 base_url，SDK 不用換。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(""));

關於 Qwen3.5 Plus

該世代建立在把門控線性注意力與稀疏混合專家配對的 Qwen3-Next 架構之上，採用早期融合的多模態訓練，並在推理、編碼與工具使用上強調智慧體能力，具備自適應的工具呼叫模式。
託管的 Plus 等級預設提供 1M token 上下文視窗，適合大型文件與長程智慧體負載。
Qwen 團隊為 Qwen3.5-397B-A17B 撰寫的模型卡把這個託管等級描述為它的受管版本：一個 397B 參數的混合專家模型、每 token 啟用約 17B，以 Apache 2.0 公開釋出。
這大約是 Flash 等級總容量的十倍，才是兩者真正的差別，而不只是延遲。
所提供的限制為最高 65,536 輸出 token，另加一份大額的獨立推理額度、原生的影像與影片輸入，以及 Qwen 團隊聲稱涵蓋 201 種語言與方言的多語言支援。
思考是混合式的，而且不同於 Qwen3 世代，預設為開啟：把 enable_thinking 傳為 false 可得到直接作答，用 thinking_budget 限制它斟酌多久，並從獨立的 reasoning_content 欄位讀取推理軌跡，該部分按輸出計費。
內建工具、函式呼叫、結構化輸出、批次推理與顯式提示詞快取構成其餘介面，並行工具呼叫則預設關閉，需要時再開啟。
Synthorai 透過其 OpenAI 相容 API 轉送 Qwen3.5 Plus 的流量。

常見問題

Qwen3.5 Plus API 可以免費試用嗎？

可以，新帳號有 10 次試用呼叫和最高 $1 的免費額度，免綁卡。以輸入價 $0.4/M 計算，光是這筆額度就夠你對 Qwen3.5 Plus 發出約 312 次請求，每次約 8K token。

Qwen3.5 Plus 最擅長什麼？

早期融合多模態訓練、自適應工具呼叫模式、預設 1M token 上下文視窗。完整介紹請見「關於」一節，內容取自供應商官方的發布說明。

Qwen3.5 Plus 的價格是多少？

在 Synthorai 上，Qwen3.5 Plus 的輸入價是每百萬 token $0.4，輸出價是每百萬 token $2.4。這就是供應商官網價，平台不加價。快取命中的輸入 token 以 $0.115/M 計費。

Qwen3.5 Plus 的上下文長度是多少？

Qwen3.5 Plus 的上下文長度（上下文視窗）是 1M token。單次回覆最多輸出 65,536 個 token。

Qwen3.5 Plus 支援提示詞快取（prompt caching）嗎？

支援：自動快取預設開啟，另有顯式模式，可確保拿到折扣。快取命中的輸入 token 以 $0.115/M 計費（未命中為 $0.4/M）；提示詞要有 1,024 個 token 以上的穩定前綴，才能命中快取（TTL 顯式模式：5 分鐘，命中即重置）。提示詞快取指南 →

如何開通 Qwen3.5 Plus？

把現有 OpenAI SDK 的 base_url 指向 "https://synthorai.io/v1"，model 設為 "qwen3.5-plus" 就可以了。一把 API 金鑰就能呼叫閘道上的所有模型。

比較

與任意模型比較 →

本頁每一個數值都摘錄自供應商自己的文件（連結見上方），並附上查核日期。價格是放在整個目錄裡比較；各家供應商定義不一樣的規格，只說明差異，不畫成圖表比較。這裡沒有任何數據是我們自己量測的，也不做評分。

取得 API 金鑰算算你的成本 →

規格與限制

一段提示詞，經閘道實測

30 秒上手 Qwen3.5 Plus

關於 Qwen3.5 Plus

常見問題

相關模型

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