Alibaba/qwen-3.7-max-web-search

qwen-3.7-max-web-search

Coba gratis Qwen 3.7 Max Web Search API untuk riset berbasis sumber, jawaban terkini, analisis, dan alur kerja LLM yang memahami konteks web di Flaq AI. Dirancang untuk uji gratis dan workflow API yang stabil.

Web Search

Model Qwen 3.7 Max Terkait

qwen-3.7-max-text-to-texttext-to-text

qwen-3.7-max-web-searchweb-search

Dokumentasi

Contoh API

JavaScriptPythoncURL

Contoh Pengiriman

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);
    }
  }
}

Contoh Pengiriman

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)

Contoh Pengiriman

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
  }'

Mulai chat baru

Kirim pesan untuk memulai.

Harga Qwen 3.7 Max Web Search

Parameter	Harga	Harga asli	Diskon

Token: input	$2.2500 per 1 juta token input	$2.5000 per 1 juta token input	90%
Token: output	$6.7500 per 1 juta token output	$7.5000 per 1 juta token output	90%

README

API Qwen 3.7 Max Web Search yang Cepat & Terjangkau (Model Reasoning dengan Search Alibaba)

Qwen 3.7 Max Web Search API di Flaq AI menyediakan akses model Alibaba untuk workflow informasi terkini yang membutuhkan reasoning dengan search, sintesis yang sadar sumber, dan output siap produksi. Integrasi Qwen API yang kuat ini membantu developer membangun asisten riset, tool market intelligence, sistem perencanaan konten, dan workflow pengetahuan yang dapat menggunakan dukungan web search melalui rute API stabil. API ini dirancang untuk tim yang membutuhkan reasoning lebih kuat dengan konteks segar.

Fitur Utama Qwen 3.7 Max Web Search API

Reasoning dengan Search: Gabungkan reasoning model dengan konteks web terkini untuk jawaban, perbandingan, dan ringkasan riset yang tepat waktu.
Sintesis Riset Lanjutan: Ubah informasi yang diambil menjadi brief ringkas, perbandingan terstruktur, dan analisis yang dapat ditindaklanjuti.
Output Sadar Percakapan: Pertahankan konteks tindak lanjut yang berguna di workflow riset multi-turn.
Kontrol API Fleksibel: Arahkan gaya respons, kedalaman, dan arah tugas melalui kontrol generasi praktis di Flaq AI.
Workflow Riset Produksi: Bangun fitur informasi terkini tanpa merangkai plumbing search dan model khusus provider dari awal.
Integrasi Ramah Developer: Gunakan rute terkelola stabil untuk fitur riset web, perencanaan konten, dan intelligence operasional.

Cara Menggunakan Qwen 3.7 Max Web Search API untuk Riset Web Real-Time di Flaq AI

Input: Pertanyaan riset bahasa alami, prompt peristiwa terkini, tugas berfokus domain, dan konteks percakapan opsional.
Output: Jawaban dan ringkasan segar yang sadar sumber, dihasilkan dengan dukungan web search melalui Flaq AI.
Konfigurasi Rute: Dirancang untuk workflow riset dengan search, konteks tindak lanjut, dan lookup informasi terkini.
Konfigurasi: Mendukung kontrol praktis untuk gaya respons, kedalaman reasoning, dan fokus riset.
Kapabilitas: Lookup informasi terkini, riset pasar, fact checking, analisis kompetitif, perencanaan SEO, dan riset sadar sumber melalui integrasi Alibaba Qwen API.

Use Case Terbaik untuk Integrasi Qwen 3.7 Max Web Search API

Riset Pasar & Kompetitor: Lacak peluncuran produk, perubahan fitur, positioning, dan update publik dengan AI berbasis search.
Ringkasan Peristiwa Terkini: Hasilkan ringkasan tepat waktu tentang berita, perubahan kebijakan, aktivitas pendanaan, dan perkembangan industri.
SEO & Perencanaan Konten: Riset hasil pencarian live, bandingkan cakupan topik, dan buat draft outline konten yang informatif.
Fact Checking & Validasi: Bandingkan sumber dan kurangi risiko jawaban usang dalam aplikasi yang berat pada pengetahuan.
Sales & Account Intelligence: Kumpulkan update perusahaan publik dan konteks bisnis relevan sebelum outreach.

Catatan Pastikan prompt, konten yang diambil, dan workflow aplikasi mematuhi panduan keamanan dan penggunaan Alibaba. Jika terjadi error, periksa input untuk konten yang dibatasi, sederhanakan permintaan, lalu coba lagi.

Qwen 3.7 Max Web Search vs Kompetitor: Analisis Perbandingan

Qwen 3.7 Max Web Search vs. Qwen 3.7 Plus Web Search
Qwen 3.7 Plus Web Search berguna untuk workflow riset hemat biaya. Qwen 3.7 Max Web Search lebih cocok untuk sintesis lebih dalam, perbandingan kompleks, dan tugas informasi terkini yang menuntut.
Qwen 3.7 Max Web Search vs. GPT Web Search
Rute GPT web search menawarkan perilaku bergaya OpenAI dan familiaritas ekosistem yang luas. Qwen 3.7 Max Web Search menyediakan alternatif Alibaba untuk tim yang menginginkan riset multibahasa kuat dan akses API terkelola.
Qwen 3.7 Max Web Search vs. Gemini Search Workflows
Gemini menarik untuk use case native Google. Qwen 3.7 Max Web Search berfokus pada reasoning berbasis search Alibaba yang fleksibel untuk produk riset dan otomasi bisnis.
Qwen 3.7 Max Web Search vs. Perplexity-style APIs
Tool Perplexity-style menekankan answer engine. Qwen 3.7 Max Web Search memberi developer rute model yang dapat disematkan ke workflow, dashboard, dan aplikasi kustom yang lebih luas.
Qwen 3.7 Max Web Search vs. Llama with Retrieval
Llama with retrieval memberi kontrol infrastruktur. Qwen 3.7 Max Web Search menghilangkan kompleksitas hosting dan orkestrasi retrieval bagi tim yang menginginkan jalur API terkelola.