Qwen API from Flash to Flagship
Qwen è la famiglia di modelli linguistici di grandi dimensioni di Alibaba Cloud e la Qwen API rende disponibile agli sviluppatori l’intera gamma. Accedi al modello di punta Qwen3.7 Max per reasoning e coding avanzati, a modelli mixture-of-experts efficienti su molte scale e a Qwen3.5 Flash per risposte istantanee e ad alto volume. Su Atlas Cloud ogni modello viene eseguito tramite un unico endpoint, con prezzi pay-as-you-go trasparenti e accesso Day-0 alle nuove release. Inizia a creare oggi stesso.
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Confronto affiancato dei modelli di testo dell’API Qwen
Scopri come ciascun endpoint dell’API Qwen trasforma i prompt testuali in testo generato, dagli assistenti leggeri e veloci ai modelli di ragionamento flagship, così puoi abbinare il modello giusto al tuo carico di lavoro.
| Modalità | Descrizione |
|---|---|
| Qwen3.6 35B A3B (Testo a testo) | Il modello di ragionamento più recente della linea: questo endpoint mixture-of-experts da 35B attiva circa 3B parametri per token, mantenendo accessibile il costo del ragionamento profondo. Usalo per attività di matematica multi-step, logica e analisi in cui la qualità del chain-of-thought conta più della velocità pura. |
| Qwen3.6 Plus (Testo a testo) | Versatile per workflow di chat e produttività, Qwen3.6 Plus combina un’elevata qualità conversazionale con il caching dei prompt e prezzi a scaglioni che si estendono oltre 256K token. Sceglilo quando gli assistenti devono restare coerenti su documenti lunghi o sessioni multi-turn estese. |
| Qwen3.5 122B A10B (Testo a testo) | Con circa 10B parametri attivi per token, questo modello mixture-of-experts da 122B sacrifica un po’ di scala per offrire inferenza più rapida ed economica. È adatto a generazione di testo generale, sintesi e ragionamento quando vuoi qualità da grande modello a un costo di fascia media. |
| Qwen3.5 35B A3B (Testo a testo) | Quando contano sia throughput sia budget, questo endpoint MoE da 35B mantiene attivi solo circa 3B parametri per token. Usalo per chat ad alto volume, drafting e classificazione che sarebbe inefficiente eseguire su un modello flagship. |
| Qwen3.5 27B (Testo a testo) | Modello denso da 27B, Qwen3.5 27B offre latenza prevedibile e qualità costante senza routing mixture-of-experts. È ideale per attività lineari di generazione e instruction-following che traggono vantaggio da una backbone compatta e affidabile. |
| Qwen3.5 397B A17B (Testo a testo) | Il modello più grande della fascia 3.5: questo endpoint mixture-of-experts da 397B attiva circa 17B parametri per token e aggiunge il caching dei prompt per ridurre i costi dei contesti ripetuti. Affidagli lavori impegnativi di ragionamento e generazione che richiedono la massima capacità della famiglia. |
| Qwen3.7 Max (Testo a testo) | In quanto flagship, Qwen3.7 Max punta a ragionamento avanzato, coding e attività complesse multi-step, con caching dei prompt per ridurre i costi sui contesti ripetuti. Sceglilo per pipeline agentiche, problemi di coding difficili e carichi di lavoro in cui l’accuratezza pesa più del prezzo. |
| Qwen3.5 Plus (Testo a testo) | Progettato per l’efficienza, Qwen3.5 Plus supporta attività quotidiane e assistenti AI, con caching dei prompt e input che superano 256K token. È una scelta predefinita affidabile per assistenti in produzione che richiedono qualità stabile a costi gestibili. |
| Qwen3.7 Plus (Testo a testo) | Ti servono capacità, velocità ed efficienza in un unico modello? Qwen3.7 Plus bilancia tutti e tre gli aspetti, aggiunge il caching dei prompt e applica prezzi a scaglioni per prompt oltre 256K token. Distribuiscilo per assistenti su larga scala e workflow ricchi di documenti che richiedono comunque risposte rapide. |
| Qwen3.5 Flash (Testo a testo) | Ottimizzato per risposte istantanee e utilizzo su larga scala, Qwen3.5 Flash è l’opzione più veloce ed economica della famiglia. Integralo in chat ad alto traffico, completamento automatico e funzionalità in tempo reale in cui la bassa latenza è la priorità. |
| Qwen3 VL 235B A22B Thinking (Testo a testo) | Questo endpoint ottimizzato per il ragionamento usa un’architettura mixture-of-experts da 235B con circa 22B parametri attivi e una modalità di thinking dedicata. Usalo per problem solving strutturato e analisi che premiano un ragionamento esplicito, passo dopo passo. |
| Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 (Testo a testo) | Con 235B parametri totali e circa 22B attivi per token, questo modello MoE instruction-tuned della serie Qwen3 gestisce un’ampia gamma di attività di generazione di testo e ragionamento. La release 2507 lo rende una scelta solida per assistenti general-purpose e pipeline di contenuti sull’API Qwen. |
Dentro la Qwen API: ragionamento, strumenti e contesto lungo
La Qwen API combina pensiero a doppia modalità, function calling nativo, contesto oltre 256K token, copertura di 119 lingue e prompt caching dietro un’unica chiave compatibile con OpenAI, da Qwen3.5 Flash a Qwen3.7 Max.
Function Calling nativo per agenti
Il function calling consente ai modelli Qwen di emettere invocazioni di strumenti strutturate che si collegano direttamente alle tue API, ai tuoi database e ai server MCP. Il modello decide quando chiamare una funzione, formatta gli argomenti e poi integra il risultato nella risposta. In combinazione con l’endpoint compatibile con OpenAI, questo trasforma il codice SDK esistente in agenti autonomi, pipeline di retrieval e automazioni di workflow.
Pensiero e ragionamento a doppia modalità
Passa un singolo modello da una modalità di pensiero deliberata per matematica, logica e coding a una modalità rapida senza pensiero per il dialogo quotidiano. Modelli di ragionamento come Qwen3.6 35B A3B e il flagship Qwen3.7 Max espongono questa profondità tramite un unico endpoint. Quando un’attività richiede una deduzione passo dopo passo, abiliti il pensiero; quando conta la latenza, lo disattivi, senza cambiare modello o chiave.
Copertura multilingue in 119 lingue
Addestrato su 119 lingue e dialetti, Qwen gestisce il rispetto di istruzioni multilingue e la traduzione con pari fluidità in cinese e in inglese. Un singolo prompt può passare da una lingua all’altra senza un servizio di traduzione separato. I team che distribuiscono prodotti a un pubblico globale lo usano per chat localizzate, ricerca cross-lingual e testi che suonano naturali in ogni mercato di destinazione.
La famiglia completa di modelli Qwen API
Dal Qwen3.5 Flash a bassa latenza al flagship Qwen3.7 Max, l’intera famiglia risponde a un’unica chiave compatibile con OpenAI. Architetture mixture-of-experts efficienti come 397B A17B e 235B A22B attivano solo una frazione dei parametri per token, e ogni tier condivide lo stesso formato di richiesta. Instrada le chiamate semplici a Flash e il ragionamento complesso a Max senza riscrivere una sola riga di codice di integrazione.
Prompt Caching che riduce i costi della Qwen API
Il contesto ripetuto viene fatturato a una tariffa cached molto inferiore al prezzo standard di input, quindi prompt di sistema e documenti condivisi costano meno a ogni chiamata successiva. Il pricing resta pay-as-you-go e trasparente, con tariffe per-token pubblicate e nessun abbonamento. Assistenti ad alto volume, stack RAG e conversazioni lunghe ne traggono il massimo vantaggio, perché lo stesso prefisso viene inviato più e più volte.
Un unico prompt tra i modelli: la Qwen API a confronto diretto
Affida lo stesso identico brief alla Qwen API e ai motori rivali, poi osserva come ogni modello trasformi la medesima istruzione in una pagina web funzionante a file singolo, da aprire e cliccare subito.
Crea una pagina HTML completa, a file singolo e autonoma (tutto il CSS e il JavaScript incorporati in un unico file .html) che rappresenti una finestra interattiva di una "Pasticceria francese a tarda notte": una vetrina boutique di dessert, ancora illuminata da una luce calda dopo l’orario di chiusura. Vincolo assoluto: NESSUNA risorsa esterna di alcun tipo: niente CDN, niente fogli di stile o script collegati, niente web font, niente tag `<img>`, niente file SVG, niente foto in base64, niente emoji usate come elementi grafici. Ogni elemento visivo deve essere costruito esclusivamente con elementi HTML stilizzati via CSS: gradienti lineari/radiali/conici sovrapposti, box-shadow impilati e inset, border-radius, blur/backdrop-filter, transform e forme disegnate solo con canvas o DOM. È un test di resa faux-realistic di materiali e luce usando soltanto CSS vettoriale. La scena: una vista frontale, ad altezza occhi, dentro la vetrina di una pasticceria, con mensole disposte in una composizione calma secondo la regola dei terzi. Sulla mensola si trova una fila di almeno quattro dessert distinti e meticolosamente realizzati, ognuno costruito interamente con gradienti e ombre: (1) una cupola di mousse al cioccolato-cacao lucida, con finitura mirror-glaze che mostra un morbido highlight speculare e luce riflessa; (2) un mille-feuille con molti strati di pasta sfoglia croccanti e visibilmente separati; (3) una torre di macaron a più livelli con gusci leggermente opachi e spolverati di zucchero; (4) una tartelletta al limone su un piatto girevole che ruota lentamente. Modella una profondità credibile: spotlight caldo e dorato dall’alto (la lampada della vetrina) in contrasto con una luce ambiente notturna blu e fredda, con ombre portate, rim light sui bordi e delicate riflessioni lucide. Un sottile strato di vetro fluttua davanti a tutto: riflessi appena percettibili, striature e una dispersione di gocce di condensa; inoltre, sulla superficie della mensola sotto ogni dessert deve comparire un riflesso morbido. Interazioni (tutte con transizioni CSS/JS fluide, elastiche, tipo spring): - HOVER su un dessert: si solleva delicatamente, il suo spotlight e la sua ombra si intensificano, e un’animazione "cutaway" in sezione rivela la struttura interna: strati di crema, ganache, curd e base di biscotto/pasta disegnati come bande di gradienti sovrapposte, con un’etichetta. - CLICK su un dessert per entrare in modalità "Customize": compare un pannello elegante con slider e toggle che permettono all’utente di aggiungere e regolare in tempo reale elementi decorativi: perle di zucchero sparse (slider di densità), caramello filato colato (quantità + spessore dei fili) e una copertura mirror-glaze/pectina lucida (slider di lucidità), più una colata di accento berry-red. Il dessert deve ridisegnarsi dal vivo al variare dei valori, con highlight/gloss che reagiscono al valore di lucidità. Fornisci un controllo "Reset" e uno "Exit". Mantieni persistente la personalizzazione di ogni dessert quando si passa da uno all’altro. - Tocchi ambientali opzionali: un lieve tremolio animato della lampada calda, condensa alla deriva e la rotazione in loop del piatto girevole della tartelletta al limone. Stile visivo: raffinato, accogliente, seducente atmosfera notturna; palette di marrone caramello, bianco crema e rosso bacca, accentata da verde menta, su uno sfondo notturno blu profondo e freddo. La tipografia deve evocare una pasticceria chic: imposta titoli e nomi dei dessert con uno stack serif elegante solo CSS, con letter-spacing generoso; mantieni il layout pulito, ordinato e responsive, così che risulti gradevole da mobile a widescreen. Dai priorità a micro-animazioni curate, profondità stratificata e realismo dei materiali rispetto all’affollamento. Includi tutto il necessario per aprire direttamente il file in un browser e interagirci immediatamente. Restituisci solo il documento HTML completo, nient’altro.
Generated with Qwen3.7 Max on Atlas Cloud
Generated with Grok 4.5 on Atlas Cloud
Generated with Qwen3.5 397BA17B on Atlas Cloud
Crea un singolo file HTML autonomo (tutto il CSS e il JavaScript inline, assolutamente nessuna libreria esterna, CDN, immagini, font o richiesta di rete) che renderizzi un gioco di kayak su rapide in tempo reale e giocabile, chiamato "Rapid Run", interamente su un unico elemento HTML5 Canvas che riempia la finestra del browser e resti responsive al ridimensionamento. La visuale è una camera in terza persona dall’alto, con una lieve prospettiva in avanti, che osserva un torrente alpino di montagna generato proceduralmente, in scorrimento continuo dall’alto verso il basso e mai ripetitivo: genera il livello con un generatore noise/pseudo-random in modo che ogni run scavi un canale intrecciato diverso, con rapide strettoie, massi in mezzo alla corrente, gorghi vorticosi, piccoli salti d’acqua e treni di onde di schiuma turbolenta. Il giocatore pilota un singolo kayak cremisi e ambra che resta vicino al terzo inferiore dello schermo mentre il fiume gli scorre incontro; si sterza con le frecce Sinistra/Destra (o A/D) per inclinare e incidere la traiettoria, e il mouse agisce come pagaia: il kayak si inclina e tira verso la posizione orizzontale del mouse, con un click o un pulsante tenuto premuto per piantare una pagaiata potente che aggancia la barca a una linea più stretta. Simula l’acqua come un campo di flusso vivo guidato da noise stratificato in scorrimento: la corrente spinge il kayak a valle e lateralmente, più veloce nelle lingue d’acqua e più lenta nei controcorrenti, così il giocatore deve leggere l’acqua e lottare per la traiettoria di gara. Emetti un ricco sistema particellare GPU-friendly: un ventaglio di spruzzi che esplode dalla prua quando colpisce un’onda, una scia turbolenta che ribolle dalla poppa, lastre di schiuma che esplodono negli impatti e anelli che si propagano dai gorghi. Ur tare una roccia fa andare la barca in testacoda con un sobbalzo brusco, una perdita momentanea di controllo e un tremolio della camera. Renderizza con uno stile di illustrazione flat nitido fuso con un leggero realismo fluido: la superficie dell’acqua mostra increspature animate e bagliori rifrattivi dal campo di flusso, luce zenitale di mezzogiorno da altopiano, speculari bianchi e freddi sugli spruzzi e pozze profonde sfumate dal verde turchese al teal quasi nero. La palette è dominata dal ciano-blu glaciale, con il vermiglione-arancione-giallo del kayak come accento deciso, e rive vestite di pietra grigia e verde pino. Includi un HUD a schermo: distanza percorsa, velocità corrente, un indicatore di stabilità/salute che si svuota agli urti contro le rocce e un punteggio live; mostra una schermata iniziale con controlli sintetici, una schermata di game over quando la stabilità si esaurisce con opzione Restart, e aumenta gradualmente la difficoltà (corrente più veloce, ostacoli più fitti) man mano che si scende. Punta a un game loop fluido a 60fps usando requestAnimationFrame con fisica a delta-time, tutto calibrato per una sensazione davvero tesa e appagante, in cui centrare una linea pulita attraverso una rapida schiumosa sembri un risultato conquistato.
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API Qwen vs API LLM concorrenti su Atlas Cloud
Scopri come l’API Qwen si confronta con altri modelli di testo di punta su Atlas Cloud per lunghezza del contesto, limiti massimi di output, tipi di input supportati e prezzi trasparenti per chiamata.
| Modello | Finestra di contesto | Token di output max | Tipi di input | Prezzo input ($/1M) | Prezzo output ($/1M) |
|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.7 Max | 1M | 67,072 | Testo | $2.50 | $7.50 |
| Qwen3.7 Plus | 1M | 67,072 | Testo | $0.40 (≤256K) / $1.20 (>256K) | $1.60 / $4.80 |
| Qwen3.6 35B A3B | 256K | 65,536 | Testo, Immagine, Video | $0.248 | $1.485 |
| Qwen3.5 Flash | 1M | 67,072 | Testo | $0.10 | $0.40 |
| DeepSeek V4 Pro | 1M | 393,216 | Testo | $1.74 | $3.45 |
| Grok 4.5 | 500K | 500,000 | Testo | $2.00 | $6.00 |
| GLM 5.2 | 1M | 131,072 | Testo | $1.40 | $4.40 |
Come Utilizzare Qwen su Atlas Cloud
Inizia in pochi minuti — segui questi semplici passaggi per integrare e distribuire i modelli tramite la piattaforma Atlas Cloud.
Crea un Account Atlas Cloud
Registrati su atlascloud.ai e completa la verifica. I nuovi utenti ricevono crediti gratuiti per esplorare la piattaforma e testare i modelli.
Perché Usare Qwen su Atlas Cloud
Combinando i modelli avanzati di Qwen con la piattaforma GPU-accelerata di Atlas Cloud, ottieni prestazioni, scalabilità ed esperienza di sviluppo senza pari.
Prestazioni e Flessibilità
Bassa Latenza:
Inferenza ottimizzata su GPU per elaborazione in tempo reale.
API Unificata:
Esegui Qwen, GPT, Gemini e DeepSeek con un'unica integrazione.
Prezzi Trasparenti:
Fatturazione prevedibile per token con opzioni Serverless.
Enterprise e Scalabilità
Esperienza Sviluppatore:
SDK, analytics, strumenti di fine-tuning e template.
Affidabilità:
99,99% di uptime, RBAC e logging conforme alle normative.
Sicurezza e Conformità:
SOC 2 Type II, allineamento HIPAA, sovranità dei dati negli USA.
Le domande sull'API Qwen che gli sviluppatori fanno più spesso
L'API Qwen offre agli sviluppatori accesso programmatico alla famiglia Qwen di large language model di Alibaba Cloud per generazione di testo, ragionamento, coding e attività multilingue. Su Atlas Cloud accedi all'intera gamma tramite un unico endpoint compatibile con OpenAI, quindi una sola chiave copre ogni modello Qwen.
Atlas Cloud ospita una gamma ampia, dal rapido ed economico Qwen3.5 Flash ai versatili livelli Plus, fino al modello di punta Qwen3.7 Max, progettato per ragionamento avanzato e coding. Sono disponibili anche modelli orientati al ragionamento come Qwen3.6 35B A3B e grandi varianti mixture-of-experts come Qwen3.5 397B A17B per carichi di lavoro più impegnativi.
Per iniziare bastano pochi passaggi: crea un account Atlas Cloud, genera una chiave API e punta il tuo client compatibile con OpenAI esistente all'endpoint Atlas. Il pricing è pay-as-you-go, con tariffe trasparenti per chiamata, e l'accesso Day-0 significa che le nuove release Qwen sono pronte nel momento stesso del lancio. Inizia a sviluppare oggi.
Sì. L'API Qwen su Atlas Cloud segue il formato OpenAI chat completions, quindi la maggior parte degli SDK funziona semplicemente sostituendo URL di base e chiave. Mantieni gli strumenti che usi già e puoi chiamare qualsiasi modello Qwen senza riscrivere l'integrazione.
I modelli Qwen su Atlas Cloud usano un pricing pay-as-you-go trasparente, fatturato per token, senza abbonamento richiesto. Le tariffe partono da $0.1 per milione di token di input e $0.4 per milione di token di output per Qwen3.5 Flash, fino a $2.5 e $7.5 per milione di token per il modello di punta Qwen3.7 Max, così puoi adattare la spesa a ogni carico di lavoro.
I modelli di punta come Qwen3.7 Max offrono finestre di contesto fino a un milione di token, adatte a documenti lunghi, grandi codebase e cronologie di conversazione estese. La famiglia include anche varianti testo e vision-language come Qwen3-VL, offrendoti opzioni quando un'attività coinvolge più di semplici prompt testuali.
Oltre alla chat semplice, i modelli Qwen supportano risposte in streaming, function calling e uso strutturato di strumenti tramite i parametri API standard. Modelli dedicati al ragionamento come Qwen3.7 Max e Qwen3.6 35B A3B aggiungono risoluzione dei problemi passo dopo passo per matematica, coding e attività agentiche complesse.
La scelta dipende dall'equilibrio di cui hai bisogno tra velocità, costo e capacità. Scegli Qwen3.5 Flash quando contano latenza e volumi elevati, i livelli Plus per assistenti quotidiani e workflow di produttività, e Qwen3.7 Max quando un'attività richiede il massimo in ragionamento e coding. Poiché tutti i modelli condividono un unico endpoint, passare dall'uno all'altro richiede solo la modifica di un parametro.
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