Qwen3-VL-Plus

qwen3-vl-plus

Copia o sucesso! Chame a API.https://www.qwencloud.com/compare?models=qwen3-vl-plus Adicionar para comparar Texto e código não-real-tempo imagem compreensão não-real-tempo vídeo compreensão Texto e código não-real-tempo imagem compreensão não-real-tempo vídeo compreensão 2+

Visão geral

Interpreta imagens junto com texto para responder perguntas e analisar conteúdo visual.

Características

Prefixo Completação

Activar o Modo Parcial ao chamar o Qwen API para fazer o modelo continuar estritamente do seu prefixo fornecido texto.https://docs.qwencloud.com/developer-guides/text-generation/partial-mode)

Chamada de Função

Use a função chamando para conectar modelos de linguagem com ferramentas e sistemas externos.https://docs.qwencloud.com/developer-guides/text-generation/function-calling)

Cache.

Contexto Cache armazena prefixos compartilhados para pedidos de longo contexto para reduzir a computação repetida, melhorar a latência e menor custo.https://docs.qwencloud.com/developer-guides/text-generation/context-cache#implicit-cache)

Saídas Estruturadas

Saídas estruturadas ajudam a garantir que o modelo retorne uma string JSON no formato esperado.https://docs.qwencloud.com/developer-guides/text-generation/structured-output)

Batches.

Processa assíncronamente pedidos em lotes para reduzir custos.https://docs.qwencloud.com/developer-guides/run-and-scale/cost-optimization#batch-calling)

Pesquisa na Web

Active a busca na web para que o modelo possa responder com dados recuperados em tempo real.https://docs.qwencloud.com/developer-guides/text-generation/web-search#enable-web-search)

Afinação

Modelos de trens em dados amostrais para melhor adaptá-los a tarefas específicas.https://docs.qwencloud.com/developer-guides/fine-tuning/overview)

-Preços.

Entrada<=32k

Entrada $0.2 (≈ R$ 1,00406*) Por 1M fichas
Saída $1.6 (≈ R$ 8,03248*) Por 1M fichas
Entrada (Cache implícito) $0.04 (≈ R$ 0,200812*) Por 1M fichas
Criação de Cache explícito $0.25 (≈ R$ 1,255075*) Por 1M fichas
"Explict Cache" $0.02 (≈ R$ 0,100406*) Por 1M fichas

Limites de Taxa e Contexto

Max Input 258K
Saída Máxima 32K
Max Input (Pensando) 258K
Saída Max (Pensando) 32K
Contexto 262K
Max Raciocínio 81K
TPM Tokens por minuto 1M
RPM pede por minuto 1K

Referência da API

[Ligar API] (https://home.qwencloud.com/api-keys) OpenAI DashScope Python Node.js cURL Python

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from openai import OpenAI
import os

# Initialize OpenAI client
client = OpenAI(
    api_key = os.getenv(""DASHSCOPE_API_KEY""),
    base_url=""https://ap-southeast-1.maas.qwencloudapi.com/compatible-mode/v1""
)

reasoning_content = """"  # Define complete reasoning process
answer_content = """"     # Define complete response
is_answering = False    # Determine if reasoning has ended and response has started
enable_thinking = False

# Create chat completion request
completion = client.chat.completions.create(
    model=""qwen3-vl-plus"",
    messages=[
        {
            ""role"": ""user"",
            ""content"": [
                {
                    ""type"": ""image_url"",
                    ""image_url"": {
                        ""url"": ""https://img.alicdn.com/imgextra/i1/O1CN01gDEY8M1W114Hi3XcN_!!6000000002727-0-tps-1024-406.jpg""
                    },
                },
                {""type"": ""text"", ""text"": ""How to solve this problem?""},
            ],
        },
    ],
    stream=True,
    # enable_thinking parameter enables reasoning; thinking_budget sets the maximum token count for reasoning
    # qwen-vl-plus, qwen3-vl-plus-2025-09-23 can use enable_thinking to turn reasoning on/off; qwen3-vl-235b-a22b-thinking supports enable_thinking, other Qwen-VL models do not support it
    extra_body={
        'enable_thinking': True,
        ""thinking_budget"": 500},

    # Uncomment below to return token usage in the final chunk
    # stream_options={
    #     ""include_usage"": True
    # }
)

if enable_thinking:
    print (""\n"" + ""="" * 20 + ""Reasoning Process"" + ""="" * 20 + ""\n"")

for chunk in completion:
    # If chunk.choices is empty, print usage
    if not chunk.choices:
        print (""\nUsage:"")
        print (chunk.usage)
    else:
        delta = chunk.choices[0].delta
        # Print reasoning process
        if hasattr (delta, 'reasoning_content') and delta.reasoning_content != None:
            print (delta.reasoning_content, end='', flush=True)
            reasoning_content += delta.reasoning_content
        else:
            # Start response
            if delta.content != """" and is_answering is False:
                print (""\n"" + ""="" * 20 + ""Complete Response"" + ""="" * 20 + ""\n"")
                is_answering = True
            # Print response process
            print (delta.content, end='', flush=True)
            answer_content += delta.content

# print(""="" * 20 + ""Complete Reasoning Process"" + ""="" * 20 + ""\n"")
# print(reasoning_content)
# print(""="" * 20 + ""Complete Response"" + ""="" * 20 + ""\n"")
# print(answer_content)

Cota Livre 1M fichas restantes 100% [Assinar para rastrear o uso] (https://account.qwencloud.com/sso/OIDCAuth?oauth_callback=https%3A%2F%2Fwww.qwencloud.com%2Fmodels%2Fqwen3-vl-plus)

Entrada: Vídeo de imagem de texto
Saída: Texto
Características: Prefixo completando Cache saída estruturada
Preço de Entrada: $0.2 (≈ R$ 1,00406*) - 0.6/M fichas
Preço de saída: $1.6 (≈ R$ 8,03248*) - 4,8 M fichas
RPM: 1K
TPM: 1M
Entrada máxima: 258K
Saída Máxima: 32K
Janela de contexto: 262K
Versão Tag: MAJOR
Autor modelo: Alibaba.
Provedor de inferência: Alibaba-nuvem-modelosestudio
Atualizado em: 23 de setembro de 2025 Qwen3-VL-Plus qwen3-vl-plus
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