Seedance 2.0 | Special Offer ✦ 10% OFF NOW
qwen
qwen/qwen3.5-397b-a17b

qwen/qwen3.5-397b-a17b

262,144 context · $0.60/M input tokens · $3.60/M output tokens

The Qwen3.5 series 397B-A17B native vision-language model is built on a hybrid architecture that integrates a linear attention mechanism with a sparse mixture-of-experts model, achieving higher inference efficiency. It delivers state-of-the-art performance comparable to leading-edge models across a wide range of tasks, including language understanding, logical reasoning, code generation, agent-based tasks, image understanding, video understanding, and graphical user interface (GUI) interactions. With its robust code-generation and agent capabilities, the model exhibits strong generalization across diverse agent.

ราคา

จ่ายตามการใช้งาน

ไม่มีค่าใช้จ่ายล่วงหน้า จ่ายเฉพาะสิ่งที่คุณใช้

อินพุต$0.60 / M Tokens
เอาต์พุต$3.60 / M Tokens

การใช้งาน API

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/qwen3.5-397b-a17b",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

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

แนะนำโมเดล

Qwen qwen3.5-397b-a17b

The Qwen3.5 series 397B-A17B native vision-language model is built on a hybrid architecture that integrates a linear attention mechanism with a sparse

The Qwen3.5 series 397B-A17B native vision-language model is built on a hybrid architecture that integrates a linear attention mechanism with a sparse mixture-of-experts model, achieving higher inference efficiency. It delivers state-of-the-art performance comparable to leading-edge models across a wide range of tasks, including language understanding, logical reasoning, code generation, agent-based tasks, image understanding, video understanding, and graphical user interface (GUI) interactions. With its robust code-generation and agent capabilities, the model exhibits strong generalization across diverse agent.


Why It Looks Great

  • Large Language Model architecture for efficient processing
  • 262144 context window for long document handling
  • Competitive pricing at $0.4/$2.3 per million tokens

Key Features

  • Context Window: 262144 tokens
  • Max Output: 65536 tokens
  • Vision: Supported
  • Function Calling: Supported

Specifications

SpecificationValue
ProviderQwen
Model TypeLarge Language Model (LLM)
ArchitectureN/A
Context Window262144 tokens
Max Output65536 tokens
InputText
OutputText
VisionSupported
Function CallingSupported

Pricing

Token TypeCost per Million Tokens
Input$0.4
Output$2.3

How to Use

  1. Write your prompt — describe the task, provide context, and specify 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/qwen3.5-397b-a17b


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/qwen3.5-397b-a17b",
    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/qwen3.5-397b-a17b",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Notes

  • Model: qwen/qwen3.5-397b-a17b
  • Provider: Qwen

ข้อมูล

ผู้ให้บริการqwen
ประเภทllm

ฟังก์ชันที่รองรับ

อินพุต
ข้อความรูปภาพ
เอาต์พุต
ข้อความ
บริบท262,144
เอาต์พุตสูงสุด65,536
Vision✓ รองรับ
Function Calling✓ รองรับ

คู่มือการเข้าถึง API

Base URLhttps://llm.wavespeed.ai/v1
API Endpointchat/completions
Model IDqwen/qwen3.5-397b-a17b

Qwen3.5 397b A17b API

qwen/qwen3.5-397b-a17b

The Qwen3.5 series 397B-A17B native vision-language model is built on a hybrid architecture that integrates a linear attention mechanism with a sparse mixture-of-experts model, achieving higher inference efficiency. It delivers state-of-the-art performance comparable to leading-edge models across a wide range of tasks, including language understanding, logical reasoning, code generation, agent-based tasks, image understanding, video understanding, and graphical user interface (GUI) interactions. With its robust code-generation and agent capabilities, the model exhibits strong generalization across diverse agent.

อินพุต

$0.6 /M

เอาต์พุต

$3.6 /M

คอนเท็กซ์

262K

เอาต์พุตสูงสุด

66K

Vision

รองรับ

การใช้เครื่องมือ

รองรับ

ลองใช้ Qwen3.5 397b A17b บน WaveSpeedAI

เข้าถึง Qwen3.5 397b A17b ผ่าน API แบบรวมของเรา — เข้ากันได้กับ OpenAI ไม่มี cold start ราคาโปร่งใส

เปิด Playground

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Qwen3.5 397b A17b

Qwen3.5 397b A17b API ราคาเท่าไหร่?+

ราคาบน WaveSpeedAI: $0.60 ต่อล้านโทเคนอินพุต และ $3.60 ต่อล้านโทเคนเอาต์พุต Prompt caching และ batch processing คิดค่าบริการแยกและช่วยลดต้นทุนที่แท้จริงสำหรับภาระงานที่ยาวและทำซ้ำ

Qwen3.5 397b A17b มี context window เท่าใด?+

Qwen3.5 397b A17b รองรับสูงสุด 262K โทเคนคอนเท็กซ์ และสูงสุด 66K โทเคนเอาต์พุตต่อคำขอ

Qwen3.5 397b A17b เข้ากันได้กับ OpenAI หรือไม่?+

ใช่ WaveSpeedAI ให้บริการ Qwen3.5 397b A17b ผ่าน endpoint ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ที่ https://llm.wavespeed.ai/v1 ชี้ OpenAI SDK ทางการมาที่ base URL นี้ด้วย API key ของ WaveSpeedAI — ไม่ต้องแก้ไขโค้ดอื่น

จะเริ่มใช้ Qwen3.5 397b A17b ได้อย่างไร?+

ลงชื่อเข้าใช้ WaveSpeedAI สร้าง API key ใน Access Keys จากนั้นส่งคำขอไปยัง https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions พร้อม model id ที่แสดงด้านบน บัญชีใหม่จะได้รับเครดิตฟรีสำหรับทดลองใช้ Qwen3.5 397b A17b

LLM API ที่เกี่ยวข้อง