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.
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/qwen3.5-397b-a17b",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)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.
| Specification | Value |
|---|---|
| Provider | Qwen |
| Model Type | Large Language Model (LLM) |
| Architecture | N/A |
| Context Window | 262144 tokens |
| Max Output | 65536 tokens |
| Input | Text |
| Output | Text |
| Vision | Supported |
| Function Calling | Supported |
| Token Type | Cost per Million Tokens |
|---|---|
| Input | $0.4 |
| Output | $2.3 |
Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1 API Endpoint: chat/completions Model ID: qwen/qwen3.5-397b-a17b
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 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!"}]
}'
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
เข้าถึง Qwen3.5 397b A17b ผ่าน API แบบรวมของเรา — เข้ากันได้กับ OpenAI ไม่มี cold start ราคาโปร่งใส
เปิด Playgroundราคาบน WaveSpeedAI: $0.60 ต่อล้านโทเคนอินพุต และ $3.60 ต่อล้านโทเคนเอาต์พุต Prompt caching และ batch processing คิดค่าบริการแยกและช่วยลดต้นทุนที่แท้จริงสำหรับภาระงานที่ยาวและทำซ้ำ
Qwen3.5 397b A17b รองรับสูงสุด 262K โทเคนคอนเท็กซ์ และสูงสุด 66K โทเคนเอาต์พุตต่อคำขอ
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
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