Seedance 2.0 20% TANIEJ | Twórz w Video Generator →
alibaba
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.

Cennik

Płać za użycie

Bez kosztów początkowych, płacisz tylko za to, czego używasz

Wejście
256K $0.25 / M Tokens
> 256K $1.00 / M Tokens
Wyjście
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

Wypróbuj model

qwen/qwen3.6-flash
Online
alibaba
Cześć! Jestem pomocnym asystentem AI. W czym mogę pomóc?

Użycie API

Użyj poniższych przykładów kodu, aby zintegrować się z naszym 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)

Wprowadzenie do modelu

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)

Info

Dostawcaalibaba
Typllm

Obsługiwane funkcje

Wejście
TekstObraz
Wyjście
Tekst
Kontekst1,000,000
Maks. wyjście65,536
Vision✓ Obsługiwane
Function Calling✓ Obsługiwane

Przewodnik dostępu do API

Base URLhttps://llm.wavespeed.ai/v1
API Endpointchat/completions
ID modeluqwen/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.

Wejście

$0.25 /M

Wyjście

$1.5 /M

Kontekst

1000K

Maks. wyjście

66K

Vision

Obsługiwane

Użycie narzędzi

Obsługiwane

Wypróbuj Qwen3.6 Flash w WaveSpeedAI

Uzyskaj dostęp do Qwen3.6 Flash przez nasze ujednolicone API — kompatybilne z OpenAI, bez zimnych startów, przejrzyste ceny.

Najczęstsze pytania o Qwen3.6 Flash

Ile kosztuje API Qwen3.6 Flash?+

Cennik na WaveSpeedAI: $0.25 za milion tokenów wejściowych i $1.50 za milion tokenów wyjściowych. Prompt caching i przetwarzanie wsadowe są rozliczane oddzielnie i obniżają efektywny koszt długich, powtarzalnych obciążeń.

Jakie jest okno kontekstu Qwen3.6 Flash?+

Qwen3.6 Flash obsługuje do 1000K tokenów kontekstu i do 66K tokenów wyjściowych na zapytanie.

Czy Qwen3.6 Flash jest kompatybilny z OpenAI?+

Tak. WaveSpeedAI udostępnia Qwen3.6 Flash przez endpoint kompatybilny z OpenAI pod https://llm.wavespeed.ai/v1. Skieruj oficjalny OpenAI SDK na ten base URL ze swoim kluczem API WaveSpeedAI — bez innych zmian w kodzie.

Jak zacząć z Qwen3.6 Flash?+

Zaloguj się do WaveSpeedAI, utwórz klucz API w Access Keys, a następnie wyślij żądanie na https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions z id modelu pokazanym powyżej. Nowe konta otrzymują darmowe kredyty na ocenę Qwen3.6 Flash.

Powiązane API LLM