Qwen-Flash

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推理文本生成

概述

推理文本生成

Qwen3系列Flash模型,实现思考模式和非思考模式的有效融合,可在对话中切换模式。复杂推理类任务性能优秀,指令遵循、文本理解等能力显著提高。支持1M上下文长度,按照上下文长度进行阶梯计费。

输入

文本

输出

文本

功能

前缀补全

您可在调用通义千问 API 时启用 Partial Mode,确保模型严格基于您的起始文本进行生成。查看文档

函数调用

您可以使用 函数调用 功能,通过引入外部工具,使得大模型可以与外部世界进行交互。查看文档

缓存

Context Cache 技术会缓存长上下文请求的公共前缀,减少推理时的重复计算,提升响应速度同时降低您的使用成本。查看文档

结构化输出

开启结构化输出功能可以确保大模型输出标准格式的 JSON 字符串。查看文档

批量任务

联网搜索

启用联网检索功能后,模型将基于实时检索数据进行回复。查看文档

微调

定价

  • 输入
    ¥0.15/M tokens
  • 输出
    ¥1.5/M tokens
  • 输入(缓存命中)
    ¥0.03/M tokens
  • 输入(Batch File)
    ¥0.075/M tokens
  • 输出(Batch File)
    ¥0.75/M tokens
  • 显式缓存创建
    ¥0.188/M tokens
  • 显式缓存命中
    ¥0.015/M tokens
  • 输入(Batch Chat)限时5折
    ¥0.15¥0.075
    /M tokens
  • 输出(Batch Chat)限时5折
    ¥1.5¥0.75
    /M tokens
  • 输入
    ¥0.15/M tokens
  • 输出
    ¥1.5/M tokens
  • 输入(缓存命中)
    ¥0.03/M tokens
  • 输入(Batch File)
    ¥0.075/M tokens
  • 输出(Batch File)
    ¥0.75/M tokens
  • 显式缓存创建
    ¥0.188/M tokens
  • 显式缓存命中
    ¥0.015/M tokens
  • 输入(Batch Chat)限时5折
    ¥0.15¥0.075
    /M tokens
  • 输出(Batch Chat)限时5折
    ¥1.5¥0.75
    /M tokens

速率限制与上下文

  • 最大输入
    997.95K
  • 最大输出
    32.76K
  • RPM每分钟请求数
    30K
  • TPM每分钟 Token 数
    10M
  • 上下文
    1M

API 参考

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import os
from dashscope import Generation
import dashscope
dashscope.base_http_api_url = 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1'

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "你是谁?"},
]
response = Generation.call(
    # 若没有配置环境变量,请用百炼API Key将下行替换为:api_key = "sk-xxx",
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    model="qwen-flash",
    messages=messages,
    result_format="message",
    # 开启深度思考
    enable_thinking=True,
)

if response.status_code == 200:
    # 打印思考过程
    print("=" * 20 + "思考过程" + "=" * 20)
    print(response.output.choices[0].message.reasoning_content)
    
    # 打印回复
    print("=" * 20 + "完整回复" + "=" * 20)
    print(response.output.choices[0].message.content)
else:
    print(f"HTTP返回码:{response.status_code}")
    print(f"错误码:{response.code}")
    print(f"错误信息:{response.message}")