qwen/qwen-max
32,768 context · $1.04/M input tokens · $4.16/M output tokens
Qwen-Max, based on Qwen2.5, provides the best inference performance among Qwen models, especially for complex multi-step tasks. It's a large-scale MoE model that has been pretrained on over 20 trillion...
จ่ายตามการใช้งาน
ไม่มีค่าใช้จ่ายล่วงหน้า จ่ายเฉพาะสิ่งที่คุณใช้
ใช้ตัวอย่างโค้ดต่อไปนี้เพื่อผสานรวมกับ API ของเรา:
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/qwen-max",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)qwen qwen-max
| Specification | Value |
|---|---|
| Provider | Qwen |
| Model Type | Large Language Model (LLM) |
| Architecture | N/A |
| Context Window | 32768 tokens |
| Max Output | 8192 tokens |
| Input | Text |
| Output | Text |
| Vision | Supported |
| Function Calling | Supported |
| Token Type | Cost per Million Tokens |
|---|---|
| Input | $1.8 |
| Output | $7.0 |
Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1 API Endpoint: chat/completions Model ID: qwen/qwen-max
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/qwen-max",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)
curl https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-d '{
"model": "qwen/qwen-max",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'
qwen/qwen-max
Qwen-Max, based on Qwen2.5, provides the best inference performance among Qwen models, especially for complex multi-step tasks. It's a large-scale MoE model that has been pretrained on over 20 trillion...
อินพุต
$1.04 /M
เอาต์พุต
$4.16 /M
คอนเท็กซ์
33K
เอาต์พุตสูงสุด
8K
การใช้เครื่องมือ
รองรับ
เข้าถึง Qwen Max ผ่าน API แบบรวมของเรา — เข้ากันได้กับ OpenAI ไม่มี cold start ราคาโปร่งใส
ราคาบน WaveSpeedAI: $1.04 ต่อล้านโทเคนอินพุต และ $4.16 ต่อล้านโทเคนเอาต์พุต Prompt caching และ batch processing คิดค่าบริการแยกและช่วยลดต้นทุนที่แท้จริงสำหรับภาระงานที่ยาวและทำซ้ำ
Qwen Max รองรับสูงสุด 33K โทเคนคอนเท็กซ์ และสูงสุด 8K โทเคนเอาต์พุตต่อคำขอ
ใช่ WaveSpeedAI ให้บริการ Qwen Max ผ่าน endpoint ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ที่ https://llm.wavespeed.ai/v1 ชี้ OpenAI SDK ทางการมาที่ base URL นี้ด้วย API key ของ WaveSpeedAI — ไม่ต้องแก้ไขโค้ดอื่น
ลงชื่อเข้าใช้ WaveSpeedAI สร้าง API key ใน Access Keys จากนั้นส่งคำขอไปยัง https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions พร้อม model id ที่แสดงด้านบน บัญชีใหม่จะได้รับเครดิตฟรีสำหรับทดลองใช้ Qwen Max