50 % sur les modèles Vidu Q3 et Q3 Pro · Uniquement sur WaveSpeedAI | 20 mai – 2 juin
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qwen/qwen3.7-max

qwen/qwen3.7-max

1,000,000 context · $2.50/M input tokens · $7.50/M output tokens

Qwen3.7-Max is Alibaba’s flagship model in the Qwen3.7 series, built for agent-centric text workflows. It is optimized for coding, debugging, office automation, productivity tasks, tool use, and long-horizon autonomous execution. With a 1M-token context window and up to 64K output tokens, it is well suited for large documents, repository-scale coding, multi-step planning, structured generation, and workflows that require sustained reasoning across hundreds or thousands of steps.

Tarification

Paiement à l'usage

Aucun coût initial, payez uniquement ce que vous utilisez

Entrée$2.50 / M Tokens
Sortie$7.50 / M Tokens
Cache Read$0.25 / M Tokens
Cache Write$3.13 / M Tokens

Essayer le modèle

qwen/qwen3.7-max
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/qwen3.7-max",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

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

Introduction au modèle

Qwen: Qwen3.7 Max

Qwen3.7-Max is Alibaba’s flagship model in the Qwen3.7 series, designed for agent-centric text workflows. It is optimized for coding, debugging, office automation, productivity tasks, tool use, and long-horizon autonomous execution.


Why It Looks Great

  • Flagship Qwen3.7 model built for agentic workloads
  • Strong fit for coding, debugging, office automation, productivity tasks, and tool use
  • 1M-token context window for long prompts, large documents, codebases, and multi-turn workflows
  • Up to 64K output tokens for extended reasoning, coding, and structured generation
  • Designed for long-horizon autonomous execution across complex multi-step tasks
  • Function calling and tool-use support for agentic application workflows
  • Structured output support for JSON responses and schema-constrained generation
  • Reasoning controls for tuning latency, quality, and cost per request

Key Features

  • Context Window: 1,000,000 tokens
  • Max Input: 934,464 tokens
  • Max Output: 65,536 tokens
  • Input: Text
  • Output: Text
  • Vision: Not listed
  • Function Calling: Supported
  • Structured Outputs: Supported
  • Thinking Mode: Supported
  • Image Generation: Not listed
  • Audio Input: Not listed
  • Supported Parameters: include_reasoning, logprobs, max_tokens, presence_penalty, reasoning, response_format, seed, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_logprobs, top_p

Specifications

SpecificationValue
Provideralibaba
Model TypeChat Completions model
Architecturetext->text
Context Window1,000,000 tokens
Max Input934,464 tokens
Max Output65,536 tokens
InputText
OutputText
VisionNot listed
Function CallingSupported
Structured OutputsSupported
Thinking ModeSupported
Primary Use CasesCoding, office automation, productivity workflows, long-horizon agents, tool use
ReleaseMay 2026

Pricing

Token TypeCost
Input$2.50 per million tokens
Output$7.50 per million tokens
Cache Write$3.125 per million tokens

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/qwen3.7-max


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/qwen3.7-max",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)

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

cURL

curl https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "qwen/qwen3.7-max",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Notes

  • Model: qwen/qwen3.7-max
  • Provider: alibaba
  • Best suited for coding agents, office automation, long-context text workflows, multi-step productivity tasks, tool use, and structured output generation

Infos

Fournisseuralibaba
Typellm

Fonctionnalités prises en charge

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

Guide d'accès API

Base URLhttps://llm.wavespeed.ai/v1
API Endpointchat/completions
ID du modèleqwen/qwen3.7-max

Qwen3.7 Max API

qwen/qwen3.7-max

Qwen3.7-Max is Alibaba’s flagship model in the Qwen3.7 series, built for agent-centric text workflows. It is optimized for coding, debugging, office automation, productivity tasks, tool use, and long-horizon autonomous execution. With a 1M-token context window and up to 64K output tokens, it is well suited for large documents, repository-scale coding, multi-step planning, structured generation, and workflows that require sustained reasoning across hundreds or thousands of steps.

Entrée

$2.5 /M

Sortie

$7.5 /M

Contexte

1000K

Sortie max.

66K

Utilisation d'outils

Pris en charge

Essayez Qwen3.7 Max sur WaveSpeedAI

Accédez à Qwen3.7 Max via notre API unifiée — compatible OpenAI, sans démarrages à froid, prix transparents.

Questions fréquentes sur Qwen3.7 Max

Combien coûte l'API Qwen3.7 Max ?+

Tarification sur WaveSpeedAI : $2.50 par million de tokens d'entrée et $7.50 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 Qwen3.7 Max ?+

Qwen3.7 Max prend en charge jusqu'à 1000K tokens de contexte et jusqu'à 66K tokens de sortie par requête.

Qwen3.7 Max est-il compatible avec OpenAI ?+

Oui. WaveSpeedAI expose Qwen3.7 Max 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 Qwen3.7 Max ?+

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 Qwen3.7 Max.

APIs LLM associées