モデル詳細
qwen3.5-flash
Qwen3.5ネイティブの視覚言語Flashモデルは、線形アテンションメカニズムとスパースなエキスパート混合モデルを統合したハイブリッドアーキテクチャに基づいて構築されており、推論効率が向上しています。 3シリーズと比較して、これらのモデルは純粋なテキスト処理とマルチモーダル処理の両方においてパフォーマンスが飛躍的に向上しており、推論速度と全体的なパフォーマンスのバランスを取りながら、高速な応答時間を実現しています。
モデル仕様
- モデル ID
-
qwen3.5-flash
- コンテキスト長
- 1M
- 最大出力
- 65.536K
- 入出力モダリティ
- リリース
- 2026-02
02
API エンドポイント
MixRoute 単一ゲートウェイ、OpenAI 互換
-
OpenAI-compatible
/v1/chat/completionsPOST
03
料金
固定料金、単位: /1M Tokens
入力
$0.1000 /1M Tokens
生成
$0.4000 /1M Tokens
キャッシュ読み取り
$0.0100 /1M Tokens
キャッシュ作成
$0.1250 /1M Tokens
05
選定サマリー
ワークロード適合性を素早く判断
このモデルは何に向いていますか?
マルチモーダルモデル、入力:テキスト、画像、動画、出力:テキスト
qwen3.5-flash はマルチモーダルモデルです。仕様は、context window は 1,000,000 トークン、1 回の最大出力は 65,536 トークン。
使う前に何を確認すべきですか?
1,000,000 context、出力上限 65,536
qwen3.5-flash の採用前に、入力価格は $0.1000/100 万トークン、対応が宣言されている機能:ツール呼び出し、構造化出力、ストリーミング、プロンプトキャッシュ、画像入力、OpenAI SDK 互換、知識カットオフは 2025-04、2026-02-23 公開。代表的なトラフィックで試験運用し、品質とレイテンシを確認してください。
なぜ MixRoute 経由で使うのですか?
qwen3.5-flash はキャッシュ読み取り料金で再送プロンプトのコストを削減
再送されるプレフィックスは 100 万トークンあたり $0.0100(キャッシュ読み取り料金、通常入力は $0.1000/100 万トークン)で課金され、システムプロンプトの再送コストを抑えられます。MixRoute は OpenAI 互換エンドポイント /v1/chat/completions で qwen3.5-flash を提供します。既存のクライアントは https://api.mixroute.ai/v1 とモデル ID qwen3.5-flash に切り替えて、結合テストを再実行するだけです。
07
機能と互換性
未確認の機能は「Unknown」のまま、推測しません
ツール呼び出し
qwen3.5-flashは関数呼び出しとツール呼び出しをサポートします。
tools定義を送信すると、応答としてtool_callsが返され、それを実行して結果をフィードバックします。
構造化された出力
qwen3.5-flashは、必要に応じてJSON形式の出力を生成できます。
response_format: { type: "json_schema" }は有効なJSON出力を強制します。
ストリーミング配信
qwen3.5-flashはストリーム応答をサポートしています。
stream: trueはトークンを段階的にストリーミングするため、チャットUIはトークンが到着するたびにレンダリングされます。
プロンプトのキャッシュ
qwen3.5-flashは、サポートされているルーティング条件下でプロンプトのキャッシュをサポートします。
視覚入力
qwen3.5-flashはテキストと同時に画像入力を処理できます。
image_urlコンテンツパートに渡します。
OpenAI SDK
MixRouteのOpenAI互換エンドポイントを介してqwen3.5-flashを呼び出します。
base_url を https://api.mixroute.ai/v1 に変更します。その他はすべて OpenAI のスタイルに従います。
08
トークンコスト見積もり
このページの料金に基づく見積もりで、実請求ではありません
同一プレフィックスが繰り返し読み取られる入力の割合(最大100%)
09
FAQ
現在のモデルレコードでは、qwen3.5-flashの数値レート制限は公開されていません。コンソールでプランのクォータを確認し、本番環境に移行する前に、想定される同時接続数で短い負荷テストを実行して、実効上限を確立してください。
単一エンドポイントで検証可能な判断
同じリクエスト形式でこのモデルと代替ルートをテスト
実際のワークロードから始め、品質、総コスト、障害条件を基に本番トラフィックを送るか判断します。