跳至内容

模型详情

qwen3.6-plus

由 Alibaba 提供
按量付费 动态计价 2 个档位

Qwen 3.6 Plus 基于混合架构,结合了高效的线性注意力机制和稀疏混合专家路由,从而实现了强大的可扩展性和高性能推理。与 3.5 系列相比,它在智能体编码、前端开发和整体推理方面均有显著提升,并带来了显著改善的“氛围编码”体验。 该模型在处理复杂任务方面表现出色,例如 3D 场景、游戏和存储库级问题解决,在 SWE-bench Verified 测试中取得了 78.8 分的高分。它在纯文本和多模态能力方面都实现了显著提升,性能达到了目前领先的最先进模型水平。

模型规格

模型 ID
qwen3.6-plus
上下文长度
1M
最大输出
65.536K
输入/输出模态
发布日期
2026-04

02

API 端点

单一 MixRoute 网关,OpenAI 兼容

  • OpenAI-compatible /v1/chat/completions POST

03

阶梯价格

单位:/1M Tokens

档位 输入 /1M Tokens 输出 /1M Tokens 缓存读取 /1M Tokens 缓存写入 /1M Tokens
short Length ≤ 256K $0.5000 $3.0000 $0.0500 $0.6250
long Length > 256K $2.0000 $6.0000 $0.2000 $2.5000

05

选型摘要

快速判断是否适合你的工作负载

这个模型适合什么?

多模态模型;输入:文本、图像、视频;输出:文本

qwen3.6-plus 是多模态模型。规格上,context window 为 1,000,000 个 Token,单次最多输出 65,536 个 Token。

使用前应检查什么?

1,000,000 context,输出上限 65,536

采用 qwen3.6-plus 前,输入不超过 256,000 个 Token 时,输入价为 $0.5000/100 万 Token;超过后为 $2.0000/100 万 Token;已声明支持工具调用、结构化输出、流式输出、提示词缓存、视觉输入、OpenAI SDK 兼容;知识库截止时间为 2025-04;发布于 2026-04-01。建议先以具有代表性的流量试跑,确认质量与延迟。

为什么通过 MixRoute 使用?

qwen3.6-plus 的缓存读取价降低重复提示成本

输入不超过 256,000 个 Token 时,重复的前缀按每 100 万 Token $0.0500 的缓存读取价计费,标准输入为 $0.5000/100 万 Token;超过后分别为 $0.2000 与 $2.0000/100 万 Token,系统提示词的重复成本因此降低。MixRoute 以 OpenAI 兼容端点 /v1/chat/completions 提供 qwen3.6-plus;既有客户端只需指向 https://api.mixroute.ai/v1 并把模型 ID 换成 qwen3.6-plus,再跑一次集成测试即可。

07

能力与兼容性

未确认的能力保持“Unknown”,不做猜测

可用:

工具调用

qwen3.6-plus 支持函数调用与工具调用。

示例 发送 tools 定义;响应会返回 tool_calls,执行后再把结果送回模型。
可用:

结构化输出

qwen3.6-plus 可以按需生成 JSON 格式的输出。

示例 response_format: { type: "json_schema" } 可强制输出有效的 JSON。
可用:

流式输出

qwen3.6-plus 支持流式响应。

示例 stream: true 会逐步流式返回 Token,聊天界面可以边接收边渲染。
可用:

提示缓存

qwen3.6-plus 在支持的路由条件下可以使用提示缓存。

示例 将系统提示词与工具定义放在请求开头;重复的前缀会自动按缓存读取价格计费。
可用:

视觉输入

qwen3.6-plus 可以同时处理图像与文本输入。

示例 在 image_url 内容块中传入 base64 编码的图片,与文本消息一起发送。
可用:

OpenAI SDK

通过 MixRoute 的 OpenAI 兼容端点调用 qwen3.6-plus。

示例 将 base_url 改为 https://api.mixroute.ai/v1;其余部分遵循 OpenAI 风格。

08

Token 成本估算

基于本页价格的实时估算,非实际账单

同一前缀被重复读取的输入占比,最高 100%

09

FAQ

qwen3.6-plus 是一个推理模型。reasoning effort 可以按请求调整。较低的设置可以减少推理次数和日常工作的成本;较高的设置则用于需要更深入搜索的问题。在生产环境中确定最终设置之前,应先使用两到三种设置评估质量。

单一端点,可验证的决策

使用相同的请求格式测试此模型和备用路由

从真实工作负载开始,再由质量、总成本和故障条件决定是否接入生产流量。