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qwen-3.7-max-web-search

Essayez gratuitement l'API Qwen 3.7 Max Web Search pour la recherche étayée, les réponses actuelles, l'analyse et les workflows LLM connectés au web sur Flaq AI. Conçu pour les tests gratuits et les workflows API stables.

Web Search

Modèles Qwen 3.7 Max associés

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Documentation

Exemples d'API

JavaScriptPythoncURL

Exemple d'envoi

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,
    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);
    }
  }
}

Exemple d'envoi

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-max-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)

Exemple d'envoi

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-max-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
  }'

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Tarifs de Qwen 3.7 Max Web Search

Paramètres	Prix	Prix d’origine	Remise

Jeton: input	$2.2500 par 1 M de jetons d’entrée	$2.5000 par 1 M de jetons d’entrée	90%
Jeton: output	$6.7500 par 1 M de jetons de sortie	$7.5000 par 1 M de jetons de sortie	90%

README

API Qwen 3.7 Max Web Search rapide et abordable (modele de raisonnement avec recherche d'Alibaba)

L'API Qwen 3.7 Max Web Search sur Flaq AI fournit l'acces au modele Alibaba pour les workflows d'information actuelle qui ont besoin d'un raisonnement avec recherche, d'une synthese consciente des sources et d'une sortie prete pour la production. Cette puissante integration Qwen API aide les developpeurs a creer des assistants de recherche, outils de market intelligence, systemes de planification de contenu et workflows de connaissance pouvant utiliser la prise en charge de la recherche web via une route API stable. Elle est concue pour les equipes qui ont besoin d'un raisonnement plus fort avec un contexte frais.

Fonctionnalites cles de l'API Qwen 3.7 Max Web Search

Raisonnement avec recherche : Combinez le raisonnement du modele avec le contexte web actuel pour des reponses, comparaisons et resumes de recherche opportuns.
Synthese de recherche avancee : Transformez les informations recuperees en briefs concis, comparaisons structurees et analyses actionnables.
Sortie consciente de la conversation : Conservez le contexte de suivi utile dans les workflows de recherche multi-tours.
Controles API flexibles : Guidez le style de reponse, la profondeur et la direction de tache via des controles de generation pratiques sur Flaq AI.
Workflow de recherche en production : Creez des fonctionnalites d'information actuelle sans assembler de zero la recherche et le modele propres a un fournisseur.
Integration conviviale pour les developpeurs : Utilisez une route geree stable pour la recherche web, la planification de contenu et les fonctionnalites d'intelligence operationnelle.

Comment utiliser l'API Qwen 3.7 Max Web Search pour la recherche web en temps reel sur Flaq AI

Entree : Questions de recherche en langage naturel, prompts d'actualite, taches centrees sur un domaine et contexte conversationnel facultatif.
Sortie : Reponses et resumes frais, conscients des sources, generes avec la prise en charge de la recherche web via Flaq AI.
Configuration de route : Concue pour les workflows de recherche avec recherche, contexte de suivi et consultation d'informations actuelles.
Configuration : Prend en charge des controles pratiques pour le style de reponse, la profondeur de raisonnement et le focus de recherche.
Capacites : Consultation d'informations actuelles, etude de marche, verification des faits, analyse concurrentielle, planification SEO et recherche consciente des sources via l'integration Alibaba Qwen API.

Meilleurs cas d'utilisation pour l'integration de l'API Qwen 3.7 Max Web Search

Recherche marche et concurrents : Suivez les lancements de produits, changements de fonctionnalites, positionnements et mises a jour publiques avec une AI compatible recherche.
Resumes d'evenements actuels : Generez des resumes opportuns d'actualites, changements de politique, activite de financement et developpements sectoriels.
SEO et planification de contenu : Recherchez les resultats de recherche en direct, comparez la couverture des sujets et redigez des plans de contenu informes.
Verification des faits et validation : Comparez les sources et reduisez le risque de reponses obsoletes dans les applications riches en connaissances.
Sales et account intelligence : Recueillez les mises a jour publiques d'entreprises et le contexte business pertinent avant la prospection.

Remarque Veillez a ce que les prompts, contenus recuperes et workflows applicatifs respectent les consignes de securite et d'utilisation d'Alibaba. Si une erreur se produit, examinez l'entree pour detecter le contenu restreint, simplifiez la demande, puis reessayez.

Qwen 3.7 Max Web Search face aux concurrents : analyse comparative

Qwen 3.7 Max Web Search vs. Qwen 3.7 Plus Web Search
Qwen 3.7 Plus Web Search est utile pour les workflows de recherche rentables. Qwen 3.7 Max Web Search convient mieux a la synthese plus profonde, aux comparaisons complexes et aux taches exigeantes d'information actuelle.
Qwen 3.7 Max Web Search vs. GPT Web Search
Les routes GPT web search offrent un comportement de style OpenAI et une large familiarite d'ecosysteme. Qwen 3.7 Max Web Search fournit une alternative Alibaba aux equipes qui veulent une recherche multilingue solide et un acces API gere.
Qwen 3.7 Max Web Search vs. Gemini Search Workflows
Gemini est attractif pour les cas d'usage natifs Google. Qwen 3.7 Max Web Search se concentre sur le raisonnement avec recherche Alibaba flexible pour les produits de recherche et l'automatisation business.
Qwen 3.7 Max Web Search vs. Perplexity-style APIs
Les outils de style Perplexity mettent l'accent sur les moteurs de reponse. Qwen 3.7 Max Web Search donne aux developpeurs une route de modele qu'ils peuvent integrer dans des workflows, tableaux de bord et applications personnalisees plus larges.
Qwen 3.7 Max Web Search vs. Llama with Retrieval
Llama with retrieval donne le controle de l'infrastructure. Qwen 3.7 Max Web Search supprime la complexite de l'hebergement et de l'orchestration de retrieval pour les equipes qui veulent un chemin API gere.