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qwen-flash API 定价与接入

qwen-flash API 定价:$0.02 per 1M tokens。阿里巴巴通义 Qwen Flash 高速低成本通用模型。

qwen-flash API 接入

阿里巴巴通义 Qwen Flash 高速低成本通用模型。

比较支持的 API 接口与能力,然后通过统一 API 网关接入 qwen-flash。

分类
text
支持的接口
OpenAI Chat Completions API, Anthropic Messages API
API 端点
POST /v1/chat/completions, POST /v1/messages

qwen-flash API 定价

基础输入价格
$0.02 per 1M tokens
基础输出价格
$0.21 per 1M tokens

以上基础价格以美元展示,未计入分组差异化调整。请打开实时定价页查看当前分组价格。

关于 qwen-flash

Qwen Flash 是文本输入、文本输出的 Qwen3 通用型号,官方支持思考与非思考模式。可评估内容整理、分类与多轮文本问答;工具和联网能力在官方不同地域的支持表中并不完全一致。

适合将该型号放入上述任务的固定样本比较。本站接入以本页端点、所选渠道参数和当前分组价格为准;官方能力介绍不表示所有渠道均已逐项验收。 可对照 qwen3.5-flash。

官方参考1,核对日期:2026-10-14。

使用场景与提示词

  1. 按本页端点建立最小文本请求,保留完整型号名,再逐项增加图片或工具。
  2. 给出目标、背景和输出格式;长资料分段检查,并为最终答案预留预算。
  3. 如需思考或 JSON 输出,先核对渠道参数,再验证结构与任务正确性。
  4. 用固定样本记录完成质量、延迟、用量与当前分组价格,失败时保留请求 ID。

API 接入文档。

如何调用 qwen-flash

qwen-flash 通过 Zework 的统一网关提供。现有的 OpenAI 或 Anthropic SDK 代码不用改,把 base_url 指到 https://api.zework.cn 并换成 Zework 的 API 密钥即可。

curl(OpenAI 兼容)

curl https://api.zework.cn/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "qwen-flash", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]}'

Python(openai SDK)

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.zework.cn/v1", api_key="YOUR_API_KEY")
response = client.chat.completions.create(
    model="qwen-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

Python(anthropic SDK)

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(base_url="https://api.zework.cn", api_key="YOUR_API_KEY")
message = client.messages.create(
    model="qwen-flash",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(message.content[0].text)

关于 qwen-flash 的常见问题

qwen-flash 是什么?

阿里巴巴通义 Qwen Flash 高速低成本通用模型。

如何调用 qwen-flash?

创建具有 qwen-flash 访问权限的 API 密钥,然后使用 API 接入模块中的准确模型 ID 和受支持的接口。请求字段取决于所选接口。

qwen-flash 如何计费?

价格取决于所选接入分组和模型的计费单位。请查看定价区块中的当前输入、输出、按次或媒体价格。

如何评估 qwen-flash 是否适合我的项目?

请先参考本页的使用场景与提示词指南,再使用项目中的代表性输入评估模型。

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