Alibaba/qwen-3.7-plus-web-search

qwen-3.7-plus-web-search

Prueba gratis la API de búsqueda web Qwen 3.7 Plus para investigación asequible, respuestas actuales, resúmenes y flujos de trabajo LLM con conocimiento web mediante Flaq AI.

Web Search

Modelos Qwen 3.7 Plus relacionados

qwen-3.7-plus-text-to-texttext-to-text

qwen-3.7-plus-web-searchweb-search

Documentación

Ejemplos de API

JavaScriptPythoncURL

Ejemplo de envio

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,
    top_p: 0.9,
    top_k: 50
  })
});

const reader = response.body.getReader();
const decoder = new TextDecoder();
let buffer = '';
let assistantText = '';

while (true) {
  const { done, value } = await reader.read();
  if (done) break;

  buffer += decoder.decode(value, { stream: true });
  const frames = buffer.split('\n\n');
  buffer = frames.pop() || '';

  for (const frame of frames) {
    const lines = frame.split('\n').filter(Boolean);
    let eventName = 'message';
    const dataLines = [];

    for (const line of lines) {
      if (line.startsWith('event:')) {
        eventName = line.slice(6).trim();
      } else if (line.startsWith('data:')) {
        dataLines.push(line.replace(/^data:\s*/, ''));
      }
    }

    const raw = dataLines.join('\n').trim();
    if (raw === '[DONE]') {
      console.log('\nFinal text:', assistantText);
      continue;
    }

    let payload;
    try {
      payload = JSON.parse(raw);
    } catch {
      continue;
    }

    if (eventName === 'error' || payload.error) {
      const msg = payload.error?.message ?? payload.message ?? 'Chat request failed';
      throw new Error(msg);
    }

    const delta = payload.choices?.[0]?.delta;
    if (delta?.content) {
      assistantText += delta.content;
      console.log(assistantText);
    }
  }
}

Ejemplo de envio

import json
import requests

response = requests.post(
    'https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions',
    headers={
        'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
        'Accept': 'text/event-stream',
        'Content-Type': 'application/json',
    },
    json={
        '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,
        'top_p': 0.9,
        'top_k': 50,
    },
    stream=True,
)

response.raise_for_status()

event_name = 'message'
assistant_text = ''

for raw_line in response.iter_lines(decode_unicode=True):
    if not raw_line:
        event_name = 'message'
        continue

    if raw_line.startswith('event:'):
        event_name = raw_line.replace('event:', '', 1).strip()
        continue

    if raw_line.startswith('data:'):
        raw_data = raw_line.replace('data:', '', 1).strip()
        if raw_data == '[DONE]':
            print('\nFinal text:', assistant_text)
            continue

        payload = json.loads(raw_data)

        if event_name == 'error' or payload.get('error'):
            error = payload.get('error') or payload
            raise RuntimeError(error.get('message', 'Chat request failed'))

        choices = payload.get('choices') or []
        if choices:
            delta = choices[0].get('delta') or {}
            content = delta.get('content')
            if content:
                assistant_text += content
                print(content, end='', flush=True)

Ejemplo de envio

curl -N -X POST "https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Accept: text/event-stream" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "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,
    "top_p": 0.9,
    "top_k": 50
  }'

Inicia un nuevo chat

Envía un mensaje para comenzar.

Precios de Qwen 3.7 Plus Web Search

Parámetros	Precio	Precio original	Descuento

Token: input	$0.3600 por 1 M de tokens de entrada	$0.4000 por 1 M de tokens de entrada	90%
Token: output	$1.4400 por 1 M de tokens de salida	$1.6000 por 1 M de tokens de salida	90%

README

API Qwen 3.7 Plus Web Search rápida y asequible (modelo de investigación eficiente de Alibaba)

La API Qwen 3.7 Plus Web Search en Flaq AI ofrece acceso asequible al modelo de Alibaba para flujos con búsqueda que necesitan información actual, síntesis concisa y comportamiento fiable en producción. Esta integración eficiente de la API Qwen ayuda a los desarrolladores a crear asistentes de investigación, herramientas SEO, funciones de monitorización de mercado y flujos de soporte con búsqueda web mediante una ruta gestionada estable. Es una opción práctica para equipos que necesitan contexto reciente a escala.

Funciones clave de la API Qwen 3.7 Plus Web Search

Consulta de información actual: Usa soporte de búsqueda web para responder preguntas que pueden depender de eventos recientes, productos o actualizaciones públicas.
Automatización de investigación rentable: Crea aplicaciones de alto volumen habilitadas para búsqueda con una ruta asequible de modelo Alibaba en Flaq AI.
Resúmenes listos para investigación: Convierte contexto recuperado en respuestas claras, briefs y comparaciones para equipos de negocio o técnicos.
Salida consciente de la conversación: Admite preguntas de seguimiento e investigación iterativa con retención útil de contexto.
Controles flexibles de API: Guía el estilo, la longitud y el foco de investigación de la respuesta mediante controles prácticos de generación.
Integración amigable para producción: Añade capacidad de búsqueda web sin gestionar infraestructura separada de modelo y búsqueda.

Cómo usar la API Qwen 3.7 Plus Web Search para investigación web en tiempo real en Flaq AI

Entrada: Preguntas de investigación en lenguaje natural, prompts sobre eventos actuales, tareas centradas en dominio y contexto de conversación opcional.
Salida: Respuestas y resúmenes actualizados, conscientes de fuentes, generados con soporte de búsqueda web mediante Flaq AI.
Configuración de ruta: Diseñada para flujos de investigación con búsqueda, contexto de seguimiento y consulta de información actual.
Configuración: Admite controles prácticos para estilo de respuesta, longitud y dirección de la tarea.
Capacidades: Consulta de información actual, investigación SEO, monitorización de competidores, verificación de hechos, inteligencia de ventas y planificación de contenido mediante integración asequible con la API Alibaba Qwen.

Mejores casos de uso para la integración de la API Qwen 3.7 Plus Web Search

SEO y planificación de contenido: Investiga cobertura de temas en vivo, recopila ángulos y redacta briefs de contenido para equipos de publicación.
Monitorización de mercado: Rastrea actualizaciones públicas, cambios de competidores y anuncios de productos con IA de búsqueda asequible.
Actualizaciones de conocimiento de soporte: Ayuda a equipos de soporte a responder preguntas que dependen de información pública cambiante.
Investigación de ventas: Reúne contexto de empresa, producto e industria antes del contacto o la planificación de cuentas.
Resúmenes de eventos actuales: Produce resúmenes concisos de noticias recientes, cambios de políticas y desarrollos de la industria.

Nota Asegúrate de que los prompts, el contenido recuperado y los flujos de aplicación cumplan con las directrices de seguridad y uso de Alibaba. Si ocurre un error, revisa la entrada para detectar contenido restringido, simplifica la solicitud e inténtalo de nuevo.

Qwen 3.7 Plus Web Search frente a competidores: análisis comparativo

Qwen 3.7 Plus Web Search vs. Qwen 3.7 Max Web Search
Qwen 3.7 Max Web Search es mejor para síntesis profunda y análisis exigente. Qwen 3.7 Plus Web Search prioriza la asequibilidad y el throughput eficiente para flujos de investigación cotidianos.
Qwen 3.7 Plus Web Search vs. GPT Web Search
Las rutas GPT web search ofrecen comportamiento nativo de OpenAI. Qwen 3.7 Plus Web Search proporciona una ruta rentable de Alibaba para equipos que crean productos habilitados para búsqueda en Flaq AI.
Qwen 3.7 Plus Web Search vs. Gemini Search Workflows
Gemini es fuerte para casos de uso del ecosistema Google. Qwen 3.7 Plus Web Search se centra en investigación web gestionada y asequible para apps de negocio y flujos de contenido.
Qwen 3.7 Plus Web Search vs. Perplexity-style APIs
Los productos de estilo Perplexity enfatizan experiencias de respuesta directa. Qwen 3.7 Plus Web Search está diseñado para desarrolladores que integran investigación en flujos personalizados impulsados por API.
Qwen 3.7 Plus Web Search vs. Llama with Retrieval
Llama with retrieval ofrece flexibilidad de infraestructura. Qwen 3.7 Plus Web Search evita la configuración de recuperación y el alojamiento de modelos para equipos que quieren una API gestionada.