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qwen/qwen3.6-flash

qwen/qwen3.6-flash

1,000,000 context · $0.25/M input tokens · $1.50/M output tokens

Qwen3.6 Flash is a fast, efficient multimodal language model from Alibaba’s Qwen 3.6 series. It supports text, image, and video inputs with a 1M-token context window and up to 64K output tokens. The model is designed for high-throughput chat, lightweight agent workflows, long-document understanding, visual reasoning, summarization, extraction, and cost-sensitive production workloads. It supports thinking mode, function calling, built-in tools, structured outputs, and batch calling.

Tarification

Paiement à l'usage

Aucun coût initial, payez uniquement ce que vous utilisez

Entrée
256K $0.25 / M Tokens
> 256K $1.00 / M Tokens
Sortie
256K $1.50 / M Tokens
> 256K $4.00 / M Tokens
Cache Read
256K $0.03 / M Tokens
> 256K $0.10 / M Tokens
Cache Write$0.31 / M Tokens

Essayer le modèle

qwen/qwen3.6-flash
En ligne
alibaba
Bonjour ! Je suis un assistant IA utile. Que puis-je faire pour vous ?

Utilisation de l'API

Utilisez les exemples de code suivants pour intégrer notre API :

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen/qwen3.6-flash",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Introduction au modèle

Qwen: Qwen3.6 Flash

Qwen3.6 Flash is a fast, efficient multimodal language model from Alibaba’s Qwen 3.6 series. It supports text, image, and video inputs with a 1M-token context window, making it a strong fit for high-volume chat, lightweight agents, long-document workflows, visual understanding, summarization, and structured extraction.


Why It Looks Great

  • Fast, cost-efficient Qwen 3.6 model for high-throughput production workloads
  • Multimodal text, image, and video input support for visual and document understanding
  • 1M-token context window for long prompts, large files, and multi-turn workflows
  • Up to 64K output tokens for extended answers and structured generation
  • Thinking mode support for reasoning-heavy requests
  • Function calling and built-in tool support for agentic workflows
  • Structured output support for JSON responses and schema-constrained generation
  • Batch calling support for large-scale offline or asynchronous workloads

Key Features

  • Context Window: 1,000,000 tokens
  • Max Input: 934,464 tokens
  • Max Output: 65,536 tokens
  • Input: Text, Image, Video
  • Output: Text
  • Vision: Supported
  • Function Calling: Supported
  • Built-in Tools: Supported
  • Structured Outputs: Supported
  • Batch Calling: Supported
  • Thinking Budget: up to 128K tokens
  • Supported Parameters: include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, response_format, seed, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_p

Specifications

SpecificationValue
Provideralibaba
Model TypeChat Completions model
Architecturetext+image+video->text
Context Window1,000,000 tokens
Max Input934,464 tokens
Max Output65,536 tokens
Thinking Budget128K tokens
InputText, Image, Video
OutputText
VisionSupported
Function CallingSupported
Built-in ToolsSupported
Structured OutputsSupported
Batch CallingSupported

How to Use

  1. Write your prompt - describe the task, provide context, and specify the desired output format.
  2. Submit - the model processes your request and returns the response.

API Integration

Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1 API Endpoint: chat/completions Model ID: qwen/qwen3.6-flash


API Usage

Python SDK

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen/qwen3.6-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)

print(response.choices[0].message.content)

Infos

Fournisseuralibaba
Typellm

Fonctionnalités prises en charge

Entrée
TexteImage
Sortie
Texte
Contexte1,000,000
Sortie max65,536
Vision✓ Pris en charge
Function Calling✓ Pris en charge

Guide d'accès API

Base URLhttps://llm.wavespeed.ai/v1
API Endpointchat/completions
ID du modèleqwen/qwen3.6-flash

Qwen3.6 Flash API

qwen/qwen3.6-flash

Qwen3.6 Flash is a fast, efficient multimodal language model from Alibaba’s Qwen 3.6 series. It supports text, image, and video inputs with a 1M-token context window and up to 64K output tokens. The model is designed for high-throughput chat, lightweight agent workflows, long-document understanding, visual reasoning, summarization, extraction, and cost-sensitive production workloads. It supports thinking mode, function calling, built-in tools, structured outputs, and batch calling.

Entrée

$0.25 /M

Sortie

$1.5 /M

Contexte

1000K

Sortie max.

66K

Vision

Pris en charge

Utilisation d'outils

Pris en charge

Essayez Qwen3.6 Flash sur WaveSpeedAI

Accédez à Qwen3.6 Flash via notre API unifiée — compatible OpenAI, sans démarrages à froid, prix transparents.

Questions fréquentes sur Qwen3.6 Flash

Combien coûte l'API Qwen3.6 Flash ?+

Tarification sur WaveSpeedAI : $0.25 par million de tokens d'entrée et $1.50 par million de tokens de sortie. Le prompt caching et le traitement par batch sont facturés séparément et réduisent le coût effectif sur les charges longues et répétitives.

Quelle est la fenêtre de contexte de Qwen3.6 Flash ?+

Qwen3.6 Flash prend en charge jusqu'à 1000K tokens de contexte et jusqu'à 66K tokens de sortie par requête.

Qwen3.6 Flash est-il compatible avec OpenAI ?+

Oui. WaveSpeedAI expose Qwen3.6 Flash via un endpoint compatible OpenAI à https://llm.wavespeed.ai/v1. Pointez le SDK officiel d'OpenAI vers cette base URL avec votre clé API WaveSpeedAI — aucune autre modification de code requise.

Comment démarrer avec Qwen3.6 Flash ?+

Connectez-vous à WaveSpeedAI, créez une clé API dans Access Keys, puis envoyez une requête à https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions avec l'id du modèle affiché ci-dessus. Les nouveaux comptes reçoivent des crédits gratuits pour évaluer Qwen3.6 Flash.

APIs LLM associées