qwen/qwen3.6-flash
Ngày phát hành: 2026-04-27
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.
Giá cả
Trả theo mức dùng
Không tốn phí trả trước, chỉ trả cho những gì bạn dùng
Dùng thử mô hình
Sử dụng API
Dùng các ví dụ mã sau để tích hợp với API của chúng tôi:
import OpenAI from 'openai';
if (!process.env.WAVESPEED_API_KEY) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.WAVESPEED_API_KEY,
baseURL: 'https://llm.wavespeed.ai/v1',
timeout: 120_000,
maxRetries: 2,
});
try {
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'qwen/qwen3.6-flash',
messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
});
console.log(response.choices[0]?.message?.content ?? '');
} catch (error) {
console.error('LLM request failed:', error);
process.exitCode = 1;
}import OpenAI from 'openai';
if (!process.env.WAVESPEED_API_KEY) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.WAVESPEED_API_KEY,
baseURL: 'https://llm.wavespeed.ai/v1',
timeout: 120_000,
maxRetries: 2,
});
try {
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'qwen/qwen3.6-flash',
messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
});
console.log(response.choices[0]?.message?.content ?? '');
} catch (error) {
console.error('LLM request failed:', error);
process.exitCode = 1;
}Giới thiệu mô hình
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
| Specification | Value |
|---|---|
| Provider | alibaba |
| Model Type | Chat Completions model |
| Architecture | text+image+video->text |
| Context Window | 1,000,000 tokens |
| Max Input | 934,464 tokens |
| Max Output | 65,536 tokens |
| Thinking Budget | 128K tokens |
| Input | Text, Image, Video |
| Output | Text |
| Vision | Supported |
| Function Calling | Supported |
| Built-in Tools | Supported |
| Structured Outputs | Supported |
| Batch Calling | Supported |
How to Use
- Write your prompt - describe the task, provide context, and specify the desired output format.
- 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)Thông tin
Tính năng được hỗ trợ
Hướng dẫn truy cập API
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.
Đầu Vào
$0.25 /M
Đầu Ra
$1.5 /M
Ngữ Cảnh
1000K
Đầu Ra Tối Đa
66K
Thị Giác
Được Hỗ Trợ
Sử Dụng Công Cụ
Được Hỗ Trợ
Thử Qwen3.6 Flash trên WaveSpeedAI
Truy cập Qwen3.6 Flash qua API hợp nhất của chúng tôi — tương thích OpenAI, không khởi động nguội, giá minh bạch.
Câu Hỏi Thường Gặp về Qwen3.6 Flash
Qwen3.6 Flash có giá bao nhiêu qua API?+
Giá trên WaveSpeedAI: $0.25 mỗi triệu token đầu vào và $1.50 mỗi triệu token đầu ra. Prompt caching và xử lý theo lô được tính riêng và giảm chi phí thực tế cho các khối lượng công việc dài, lặp lại.
Cửa sổ ngữ cảnh của Qwen3.6 Flash là gì?+
Qwen3.6 Flash hỗ trợ tối đa 1000K token ngữ cảnh với tối đa 66K token đầu ra mỗi yêu cầu.
Qwen3.6 Flash có tương thích OpenAI không?+
WaveSpeedAI cung cấp Qwen3.6 Flash tại https://llm.wavespeed.ai/v1 qua giao diện Chat Completions tương thích OpenAI. Hầu hết các client OpenAI SDK hoạt động bằng cách đổi base URL và API key; các trường tùy chọn phụ thuộc vào mô hình được chọn.
Làm thế nào để bắt đầu với Qwen3.6 Flash?+
Đăng nhập vào WaveSpeedAI, tạo một API key trong Access Keys, rồi gửi một yêu cầu đến https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions với model id hiển thị phía trên. Kiểm tra danh mục mô hình hiện tại để biết tính khả dụng, khả năng và giá cả.