モデル詳細
qwen3.5-plus
ネイティブの視覚言語モデルであるQwenは、線形アテンションとスパースエキスパートを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャを用いて、テキスト、画像、動画を理解する。
モデル仕様
- モデル ID
-
qwen3.5-plus
- 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
段階料金
単位: /1M Tokens
| ティア | 入力 /1M Tokens | 出力 /1M Tokens | キャッシュ読み取り /1M Tokens | キャッシュ書き込み /1M Tokens |
|---|---|---|---|---|
| short Length ≤ 256K | $0.4000 | $2.4000 | $0.0400 | $0.5000 |
| long Length > 256K | $0.5000 | $3.0000 | $0.0500 | $0.6250 |
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-plus 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-plus の採用前に、入力が 256,000 トークン以下の場合、入力価格は $0.4000/100 万トークン、それを超える場合は $0.5000/100 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、2026-02-15 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-plus は 1,000,000 トークンの context を同じ経路で提供
1,000,000 トークンの context を同じ経路でそのまま利用できます。MixRoute は OpenAI 互換エンドポイント /v1/chat/completions で qwen3.5-plus 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-plus 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-plus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-plus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-plus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-plus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-plus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-plus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
qwen3.5-plusはカタログステータスstableで登録されています。記録されているリリース日は2026-02-15です。長期的な統合を構築する前に、モデルページで非推奨に関する通知を確認してください。
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。