Qwen 通义千问 模型与 API
比较 TokenHub 当前可用的 Qwen 通义千问 模型，包括 Qwen3.8 Max、Qwen3.6、Qwen 2.5 和 Qwen Coder。查看价格、上下文窗口、能力和模型 ID，并通过一套兼容 OpenAI 的 API 工作流完成调用。
Qwen 通义千问 模型与 API 价格
比较Qwen 通义千问 API 的输入、输出、缓存读取价格、上下文窗口、端点和模型 ID。当前目录可能包含 Qwen3.8 Max、Qwen3.6、Qwen 2.5 和 Qwen Coder，实际以 TokenHub 实时模型列表为准。
分别比较可用Qwen 通义千问模型的输入、输出和缓存读取价格，上线前请在模型详情页确认计费单位与模型 ID。
模型名称输入/ 百万 Token输出/ 百万 Token缓存读取/ 百万 Token
比较 Qwen3.8 Max、Qwen3.6、Qwen 2.5 和 Qwen Coder 的上下文窗口、最大输出、推理、工具调用、端点和发布日期。
模型名称模态上下文窗口最大输出推理工具调用端点发布日期
目录数据说明
价格、模型可用性、上下文窗口和端点支持来自 TokenHub 当前模型目录。规格与可用性可能调整，生产环境上线前请在模型详情页再次确认。
最后更新: 2026-08-25开始调用 Qwen 通义千问 API
创建 TokenHub API Key，复制已发布的 Qwen 通义千问 模型 ID，并通过 OpenAI Chat Completions、Responses 或 Claude Messages 发起请求。已有 OpenAI SDK 项目通常只需替换 API Key、Base URL 和模型 ID。
- 01创建 TokenHub API Key
- 02选择可用的 Qwen 通义千问 模型
- 03选择 API 协议
- 04复制已发布的 Qwen 通义千问 模型 ID
- 05发送第一个请求
选择 API 协议
import OpenAI from "openai"
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})
const result = await client.chat.completions.create({
"model": "qwen3.5-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain why low latency matters for an AI product in one sentence."
}
]
})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)import json
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ.get("TOKENHUB_API_KEY"),
base_url="https://us-api.tokenhub.com/v1",
)
request = json.loads("{\"model\":\"qwen3.5-flash\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"Explain why low latency matters for an AI product in one sentence.\"}]}")
result = client.chat.completions.create(**request)
print(result.choices[0].message.content)curl 'https://us-api.tokenhub.com/v1/chat/completions' \
-X 'POST' \
-H "Authorization: Bearer $TOKENHUB_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen3.5-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain why low latency matters for an AI product in one sentence."
}
]
}'const response = await fetch("https://us-api.tokenhub.com/v1/chat/completions", {
method: "POST",
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.TOKENHUB_API_KEY}`,
"Content-Type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
"model": "qwen3.5-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain why low latency matters for an AI product in one sentence."
}
]
}),
})
const data = await response.json()
console.log(data)import os
import requests
response = requests.request(method="POST", url="https://us-api.tokenhub.com/v1/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {os.environ['TOKENHUB_API_KEY']}",
"Content-Type": "application/json",
},
json=__import__("json").loads("{\"model\":\"qwen3.5-flash\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"Explain why low latency matters for an AI product in one sentence.\"}]}"),
)
response.raise_for_status()
print(response.json())import OpenAI from "openai"
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})
const result = await client.responses.create({
"model": "qwen3.5-flash",
"input": "Explain why low latency matters for an AI product in one sentence."
})
console.log(result.output_text)import json
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ.get("TOKENHUB_API_KEY"),
base_url="https://us-api.tokenhub.com/v1",
)
request = json.loads("{\"model\":\"qwen3.5-flash\",\"input\":\"Explain why low latency matters for an AI product in one sentence.\"}")
result = client.responses.create(**request)
print(result.output_text)curl 'https://us-api.tokenhub.com/v1/responses' \
-X 'POST' \
-H "Authorization: Bearer $TOKENHUB_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen3.5-flash",
"input": "Explain why low latency matters for an AI product in one sentence."
}'const response = await fetch("https://us-api.tokenhub.com/v1/responses", {
method: "POST",
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.TOKENHUB_API_KEY}`,
"Content-Type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
"model": "qwen3.5-flash",
"input": "Explain why low latency matters for an AI product in one sentence."
}),
})
const data = await response.json()
console.log(data)import os
import requests
response = requests.request(method="POST", url="https://us-api.tokenhub.com/v1/responses",
headers={
"Authorization": f"Bearer {os.environ['TOKENHUB_API_KEY']}",
"Content-Type": "application/json",
},
json=__import__("json").loads("{\"model\":\"qwen3.5-flash\",\"input\":\"Explain why low latency matters for an AI product in one sentence.\"}"),
)
response.raise_for_status()
print(response.json())curl 'https://us-api.tokenhub.com/v1/messages' \
-X 'POST' \
-H "Authorization: Bearer $TOKENHUB_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen3.5-flash",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain why low latency matters for an AI product in one sentence."
}
]
}'const response = await fetch("https://us-api.tokenhub.com/v1/messages", {
method: "POST",
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.TOKENHUB_API_KEY}`,
"Content-Type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
"model": "qwen3.5-flash",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain why low latency matters for an AI product in one sentence."
}
]
}),
})
const data = await response.json()
console.log(data)import os
import requests
response = requests.request(method="POST", url="https://us-api.tokenhub.com/v1/messages",
headers={
"Authorization": f"Bearer {os.environ['TOKENHUB_API_KEY']}",
"Content-Type": "application/json",
},
json=__import__("json").loads("{\"model\":\"qwen3.5-flash\",\"max_tokens\":1024,\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"Explain why low latency matters for an AI product in one sentence.\"}]}"),
)
response.raise_for_status()
print(response.json())应该选择哪个 Qwen 通义千问 模型？
根据代码生成、Qwen CLI、通用对话、长上下文与多模态生成选择Qwen 通义千问模型，上线前比较价格、上下文窗口、推理、工具调用和端点支持。
| API 任务 | 优先查看 | 适合场景 | 上线前确认 |
|---|---|---|---|
| 高频 Qwen 通义千问 API 调用 | Qwen3.5 Flash | 适合快速迭代、对话、信息提取、摘要和批量任务。 | Qwen 通义千问 API 价格、吞吐和输出 Token 成本 |
| Qwen 通义千问 推理与代码 | Qwen3.5 35B-A3B | 适合多步骤分析、代码生成、调试和 Agent 任务。 | 推理支持、工具调用、延迟和请求总成本 |
| 通用 Qwen 通义千问 应用 | Qwen3.5 35B-A3B | 适合日常助手、内容生成、信息提取和产品功能。 | 任务准确率、端点支持和生产价格 |
| 长上下文 Qwen 通义千问 任务 | Qwen3.5 Plus | 适合文档、代码库、研究和长对话处理。 | 上下文窗口、输入价格、最大输出和流式支持 |
| 质量优先的 Qwen 通义千问 任务 | Qwen3.6 Max Preview | 适合能力上限比最低单位成本更重要的生产输出。 | 任务质量、延迟以及与快速模型的价格差异 |
选择与比较 Qwen 通义千问 模型
通过实时目录比较Qwen 通义千问 API 价格、模型参数、上下文窗口和支持端点。
集成 Qwen
通过 TokenHub，将 Qwen 接入团队已在使用的开发工具。
Cursor 集成配置 Cursor，通过 TokenHub API Key 调用 Qwen。OpenClaw 集成通过兼容 OpenAI 的 API 将 OpenClaw 接入 Qwen。Claude Code 集成使用 TokenHub 端点与 API Key 在 Claude Code 中调用 Qwen。Cline 集成让 Cline 在编程工作流中使用 Qwen 模型。Codex 集成通过 TokenHub API Key 和兼容 OpenAI 的端点在 Codex 中使用 Qwen。OpenCode 集成配置 OpenCode，通过 TokenHub 端点调用 Qwen。
查看全部集成Qwen 通义千问 API 常见问题
Qwen、通义千问、千问和 Qianwen是什么关系？
Qwen、通义千问、千问和 Qianwen是这个模型系列相关的品牌名称和常见搜索方式。实际调用时请使用 TokenHub 实时目录展示的厂商名称和模型 ID。
TokenHub 上有哪些 Qwen 通义千问 模型？
上方实时列表展示当前可用模型。常见型号包括 Qwen3.8 Max、Qwen3.6、Qwen 2.5 和 Qwen Coder，只有 TokenHub 目录实际展示的模型才能通过本页调用。
如何获取 Qwen 通义千问 API Key？
Qwen API、千问 API 和 Qwen API Key 对应同一套 TokenHub 接入流程：创建 API Key，从目录选择已发布的 Qwen 通义千问 模型 ID，并在应用中使用 TokenHub Base URL。
Qwen 通义千问 API 如何计费？
价格取决于所选模型和计费类型。请比较输入、输出、缓存或按请求价格，生产使用前再次确认模型详情页。
可以通过 OpenAI SDK 调用 Qwen 通义千问 吗？
可以。使用 TokenHub Base URL、API Key 和已发布的 Qwen 通义千问 模型 ID，即可通过 OpenAI Python 或 Node.js SDK 发起请求。
应该使用哪个 Qwen 通义千问 模型？
根据代码生成、Qwen CLI、通用对话、长上下文与多模态生成进行选择，并在实时目录中比较实际价格、上下文窗口、推理、工具调用和输出限制。
Qwen 通义千问 的不同模态是否使用相同端点？
Qwen Image、Qwen Image Edit 等图像模型会在 TokenHub 目录可用时单独展示。
开始使用 Qwen 通义千问
选择一个 Qwen 通义千问 模型，复制模型 ID，创建 TokenHub API Key，并通过统一兼容协议发送第一个请求。