Alibaba/qwen-3.7-plus-web-search

qwen-3.7-plus-web-search

Prova gratis Qwen 3.7 Plus Web Search API per ricerca conveniente, risposte aggiornate, riepiloghi e flussi di lavoro LLM con consapevolezza del web tramite Flaq AI.

Web Search

Modelli Qwen 3.7 Plus correlati

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

qwen-3.7-plus-web-searchweb-search

Documentazione

Esempi API

JavaScriptPythoncURL

Esempio di invio

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);
    }
  }
}

Esempio di invio

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)

Esempio di invio

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
  }'

Avvia una nuova chat

Invia un messaggio per iniziare.

Prezzi di Qwen 3.7 Plus Web Search

Parametri	Prezzo	Prezzo originale	Sconto

Token: input	$0.3600 per 1 M token di input	$0.4000 per 1 M token di input	90%
Token: output	$1.4400 per 1 M token di output	$1.6000 per 1 M token di output	90%

README

API Qwen 3.7 Plus Web Search veloce e conveniente (modello di ricerca efficiente di Alibaba)

Qwen 3.7 Plus Web Search API su Flaq AI offre accesso conveniente al modello Alibaba per workflow abilitati alla ricerca che richiedono informazioni attuali, sintesi concise e comportamento affidabile in produzione. Questa efficiente integrazione Qwen API aiuta gli sviluppatori a creare assistenti di ricerca, tool SEO, funzionalità di monitoraggio mercato e workflow di supporto con supporto web search tramite una rotta gestita stabile. È una scelta pratica per team che hanno bisogno di contesto fresco su larga scala.

Funzionalità principali di Qwen 3.7 Plus Web Search API

Lookup di Informazioni Attuali: Usa supporto web search per rispondere a domande che possono dipendere da eventi recenti, prodotti o aggiornamenti pubblici.
Automazione di Ricerca Conveniente: Costruisci applicazioni ad alto volume abilitate alla ricerca con una rotta modello Alibaba conveniente su Flaq AI.
Sintesi Pronte per la Ricerca: Converti il contesto recuperato in risposte, brief e confronti chiari per team business o tecnici.
Output Consapevole della Conversazione: Supporta domande follow-up e ricerca iterativa con utile conservazione del contesto.
Controlli API Flessibili: Guida stile della risposta, lunghezza e focus della ricerca tramite controlli di generazione pratici.
Integrazione Adatta alla Produzione: Aggiungi capacità web search senza gestire infrastrutture separate di modello e ricerca.

Come usare Qwen 3.7 Plus Web Search API per ricerca web in tempo reale su Flaq AI

Input: Domande di ricerca in linguaggio naturale, prompt su eventi attuali, task focalizzati su domini e contesto conversazionale opzionale.
Output: Risposte e sintesi fresche e consapevoli delle fonti generate con supporto web search tramite Flaq AI.
Configurazione Rotta: Progettata per workflow di ricerca abilitati alla ricerca con contesto follow-up e lookup di informazioni attuali.
Configurazione: Supporta controlli pratici per stile della risposta, lunghezza e direzione del task.
Capacità: Lookup di informazioni attuali, ricerca SEO, monitoraggio competitor, fact checking, sales intelligence e pianificazione contenuti tramite integrazione Alibaba Qwen API conveniente.

Migliori casi d'uso per l'integrazione Qwen 3.7 Plus Web Search API

SEO e Pianificazione Contenuti: Ricerca copertura live dei topic, raccogli angoli e prepara brief contenuto per team publishing.
Monitoraggio Mercato: Traccia aggiornamenti pubblici, cambi dei competitor e annunci prodotto con AI abilitata alla ricerca conveniente.
Aggiornamenti Knowledge per Supporto: Aiuta i team support a rispondere a domande che dipendono da informazioni pubbliche mutevoli.
Ricerca Sales: Raccogli contesto su azienda, prodotto e settore prima dell'outreach o della pianificazione account.
Sintesi di Eventi Attuali: Produci sintesi concise di notizie recenti, cambi normativi e sviluppi di settore.

Nota Assicurati che prompt, contenuti recuperati e workflow applicativi rispettino le linee guida di sicurezza e utilizzo di Alibaba. Se si verifica un errore, controlla l'input per contenuti soggetti a restrizioni, semplifica la richiesta e riprova.

Qwen 3.7 Plus Web Search vs concorrenti: analisi comparativa

Qwen 3.7 Plus Web Search vs. Qwen 3.7 Max Web Search
Qwen 3.7 Max Web Search è migliore per sintesi profonde e analisi esigenti. Qwen 3.7 Plus Web Search dà priorità a convenienza e throughput efficiente per workflow di ricerca quotidiani.
Qwen 3.7 Plus Web Search vs. GPT Web Search
Le rotte GPT web search offrono comportamento nativo OpenAI. Qwen 3.7 Plus Web Search fornisce una rotta Alibaba conveniente per team che costruiscono prodotti abilitati alla ricerca su Flaq AI.
Qwen 3.7 Plus Web Search vs. Gemini Search Workflows
Gemini è forte per casi d'uso dell'ecosistema Google. Qwen 3.7 Plus Web Search si concentra su ricerca web gestita e conveniente per app business e workflow contenuti.
Qwen 3.7 Plus Web Search vs. Perplexity-style APIs
I prodotti Perplexity-style enfatizzano esperienze di risposta diretta. Qwen 3.7 Plus Web Search è progettato per sviluppatori che integrano ricerca in workflow personalizzati guidati da API.
Qwen 3.7 Plus Web Search vs. Llama with Retrieval
Llama with retrieval offre flessibilità infrastrutturale. Qwen 3.7 Plus Web Search evita setup retrieval e hosting modello per team che vogliono un'API gestita.