Qwen3.6 Flash 是 Qwen3.6 世代中快速、經濟的等級，Qwen 團隊把這一代定調為邁向「Towards Real World Agents」。
- 輸入
- 文字 圖像 影片 $0.25/M
- 輸出
- 文字 $1.5/M
- 快取讀取
- $0.05/M
- 上下文
- 256K
- 相較 GPT-4o
- 便宜約 95%
價格在同類中的位置
價格在 68 個同類模型中的位置
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；Qwen3.6 Flash 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，並在之後的輪次中被忽略；與 qwen3.6-plus 不同，qwen3.6-flash 不在 Alibaba 列出的接受 preserve_thinking 的模型之列。 |
| 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 |
|---|
- 原生視覺語言 Flash 模型，官方稱其相比 Qwen3.5-Flash 有顯著升級
- Qwen3.6 世代新增了 preserve_thinking 以跨輪攜帶推理，但 Alibaba 只為 qwen3.6-plus 與 qwen3.6-max-preview 列出該能力，不含此 Flash 等級
一段提示詞，經閘道實測
Qwen3.6 Flash 通過 · 3 sentences
Enabling reasoning mode forces the model to generate multiple internal analysis steps before producing a final answer, effectively doubling the computational effort per request. Because our vendor bills for every token processed—including these hidden reasoning tokens—the increased processing directly multiplied our usage charges by approximately two. This spike reflects a deliberate shift from low-cost, basic outputs to higher-intelligence results that reduce error rates and downstream correction costs, optimizing spend for long-term efficiency.
輸出 1231 tok (+1141 思考) 延遲 11.7 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。
Qwen3.6 Flash 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 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` The original implementation counts matching transitions rather than actual element counts, initializing both accumulators to zero. This causes single-element inputs to bypass the loop entirely and return zero instead of one, while any run of length `k` only increments the counter `k-1` times, consistently undercounting by one. Additionally, resetting `cur` to zero on a mismatch discards the newly started element, losing a potential candidate for the longest run. […]
輸出 2724 tok (+2473 思考) 延遲 19.0 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。
Qwen3.6 Flash 通過 · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11.0, "guidance": null } ```
輸出 1629 tok (+1564 思考) 延遲 12.0 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。
Qwen3.6 Flash 通過 · 120 words, 0 banned, 1 question
We are pleased to announce PromptCache, a new capability built directly into our enterprise API gateway. This innovation stores frequently used text prompts across all integrated model providers, eliminating redundant transmission costs while accelerating response times. Developers can now configure retention policies, set TTL limits, and monitor cache hit rates through our unified dashboard. System performance improves dramatically when identical queries bypass repeated network hops. Your infrastructure will maintain consistent throughput during peak traffic windows without additional provisioning overhead. Teams deploying multimodal applications benefit from reduced latency across diverse inference endpoints. […]
輸出 5005 tok (+4866 思考) 延遲 26.3 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 Qwen3.6 Flash
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="qwen3.6-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
)
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: "qwen3.6-flash",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
});
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": "qwen3.6-flash",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
}'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: "qwen3.6-flash",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("qwen3.6-flash")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));關於 Qwen3.6 Flash
- 相對 Qwen3.5，該世代的官方發表強調從前端工作到儲存庫級任務的智慧體編碼能力大幅增強、多模態感知與推理準確度改進，以及新增的 preserve_thinking 選項：它把推理內容跨輪帶著走，讓智慧體的決策保持一致，同時減少 token 用量。
- Flash 以部分深度換取更低的延遲與成本。
- 阿里自己的建議是從較新的 Plus 等級起步，在需要縮減花費而又要保持相近能力時切換到這裡，並憑藉它 1M token 的上下文點名它適合長文件與大型程式碼庫。
- 它原生就是視覺語言模型，在文字之外接受影像與影片輸入，輸出最高 65,536 token，並把該世代的推理額度大幅提高到 Qwen3.5 之上。
- Model Studio 列出函式呼叫、內建工具、結構化輸出、批次推理與顯式提示詞快取。
- 與同世代其餘成員一樣，它是推理預設開啟的混合思考模型，與 Qwen3 系列相反，因此一個普通請求會先斟酌，除非把 enable_thinking 設為 false；thinking_budget 限制花費，推理軌跡回傳在 reasoning_content 中並按輸出計費。
- 在圍繞它做設計之前值得確認一點：阿里的思考文件逐一列出支援 preserve_thinking 的模型，而 Flash 等級並不在被點名之列，因此請把跨輪推理視為世代層級的特性，而非此處有保證的能力。
- Synthorai 透過 OpenAI 相容端點提供它。
常見問題
Qwen3.6 Flash 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 $0.25/M 計算，光是這筆額度就夠你對 Qwen3.6 Flash 發出約 500 次請求，每次約 8K token。
Qwen3.6 Flash 最擅長什麼？
智慧體編碼增強至儲存庫級、1M 上下文，適合長文件與大型程式碼庫、以少量深度換更低延遲。完整介紹請見「關於」一節，內容取自供應商官方的發布說明。
Qwen3.6 Flash 的價格是多少？
在 Synthorai 上，Qwen3.6 Flash 的輸入價是每百萬 token $0.25，輸出價是每百萬 token $1.5。這就是供應商官網價，平台不加價。快取命中的輸入 token 以 $0.05/M 計費。
Qwen3.6 Flash 的上下文長度是多少？
Qwen3.6 Flash 的上下文長度（上下文視窗）是 256K token。單次回覆最多輸出 65,536 個 token。
Qwen3.6 Flash 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 $0.05/M 計費（未命中為 $0.25/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 Qwen3.6 Flash？
把現有 OpenAI SDK 的 base_url 指向 "https://synthorai.io/v1"，model 設為 "qwen3.6-flash" 就可以了。一把 API 金鑰就能呼叫閘道上的所有模型。
相關模型
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。