Qwen3-Max
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文本生成推理
概述
文本生成推理
千问3系列Max模型,相较preview版本在智能体编程与工具调用方向进行了专项升级。本次发布的正式版模型达到领域SOTA水平,适配场景更加复杂的智能体需求。
输入
文本
输出
文本
功能
定价
- 输入¥2.5/M tokens
- 输出¥10/M tokens
- 输入(缓存命中)¥0.5/M tokens
- 输入(Batch File)¥1.25/M tokens
- 输出(Batch File)¥5/M tokens
- 显式缓存创建¥3.125/M tokens
- 显式缓存命中¥0.25/M tokens
- 输入(Batch Chat)限时5折¥2.5¥1.25/M tokens
- 输出(Batch Chat)限时5折¥10¥5/M tokens
- 输入¥2.5/M tokens
- 输出¥10/M tokens
- 输入(缓存命中)¥0.5/M tokens
- 输入(Batch File)¥1.25/M tokens
- 输出(Batch File)¥5/M tokens
- 显式缓存创建¥3.125/M tokens
- 显式缓存命中¥0.25/M tokens
- 输入(Batch Chat)限时5折¥2.5¥1.25/M tokens
- 输出(Batch Chat)限时5折¥10¥5/M tokens
速率限制与上下文
- 最大输入258.04K
- 最大输出65.53K
- RPM每分钟请求数30K
- TPM每分钟 Token 数5M
- 最大输入(思考模式)258.04K
- 最大输出(思考模式)32.76K
- 上下文262.14K
内置工具
search_strategy:agentCompletions API
search_strategy:agent_maxCompletions API
web_searchResponses API
code_interpreterResponses API
web_extractorResponses API
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="qwen3-max",
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}")