Qwen 3.7 API

Referencia completa de API para modelos LLM Qwen 3.7 impulsados por Alibaba.

Variantes del modelo

Esta API admite cuatro variantes del modelo Qwen 3.7:

Comparación rápida

Qwen 3.7 Max Text to Text

Punto de conexión

httpCopiar
POST /api/v1/chat/completions

Parámetros de solicitud

Obligatorio

Soporte de mensajes

Opcional

Solicitud de ejemplo

javascriptCopiar
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Accept': 'text/event-stream',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'qwen-3.7-max-text-to-text',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Explain the concept of attention mechanisms in neural networks.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});

Qwen 3.7 Plus Text to Text

Punto de conexión

httpCopiar
POST /api/v1/chat/completions

Parámetros de solicitud

Obligatorio

Soporte de mensajes

Opcional

Solicitud de ejemplo

javascriptCopiar
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Accept': 'text/event-stream',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'qwen-3.7-plus-text-to-text',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Explain the concept of attention mechanisms in neural networks.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});

Qwen 3.7 Max Web Search

Punto de conexión

httpCopiar
POST /api/v1/chat/completions

Parámetros de solicitud

Obligatorio

Soporte de mensajes

Opcional

Solicitud de ejemplo

javascriptCopiar
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Accept': 'text/event-stream',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'qwen-3.7-max-web-search',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'What are the latest developments in quantum computing this year?'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});

Qwen 3.7 Plus Web Search

Punto de conexión

httpCopiar
POST /api/v1/chat/completions

Parámetros de solicitud

Obligatorio

Soporte de mensajes

Opcional

Solicitud de ejemplo

javascriptCopiar
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Accept': 'text/event-stream',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'qwen-3.7-plus-web-search',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'What are the latest developments in quantum computing this year?'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});

Formato de respuesta

Qwen 3.7 LLM models return OpenAI-compatible completion responses. With stream: true, the response is Server-Sent Events; with stream: false, the response is a single JSON object.

Respuesta correcta

textCopiar
data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"qwen-3.7-max-text-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"qwen-3.7-max-text-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"Here is a concise explanation"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"qwen-3.7-max-text-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{},"finish_reason":"stop"}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"qwen-3.7-max-text-to-text","choices":[],"usage":{"prompt_tokens":12,"completion_tokens":8,"total_tokens":20}}

data: [DONE]

Respuesta de error

textCopiar
event: error
data: {"error":{"message":"API requests too frequent, exceeding rate limit","type":"rate_limit_error","code":"1302","param":null}}

Buenas prácticas

1. Usa mensajes estructurados: Envía el historial de conversación mediante messages[] en lugar de aplanar el contexto en un solo prompt.
2. Elige la variante correcta: Usa Max para tareas de razonamiento complejas y Plus para respuestas rápidas y rentables. Usa variantes Web Search cuando necesites información actualizada.
3. Consume eventos SSE: Añade choices[0].delta.content para mostrar la transmisión y trata data: [DONE] como una finalización correcta.
4. Envía solo entradas compatibles: Los modelos Qwen 3.7 son solo de texto y no admiten archivos ni imágenes adjuntas.