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qwen-3.7-max-web-search

Teste grátis a API Qwen 3.7 Max Web Search para pesquisa fundamentada, respostas atuais, análise e fluxos LLM cientes da web no Flaq AI. Use APIs estáveis de GPT, Claude e outros LLMs para agentes IA, chatbots, pesquisa, código, automação e aplicações inteligentes.

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Modelos Qwen 3.7 Max relacionados

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Documentação

Exemplos de API

JavaScriptPythoncURL

Exemplo 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-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);
    }
  }
}

Exemplo 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-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)

Exemplo 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-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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Preços de Qwen 3.7 Max Web Search

Parâmetros	Preço	Preço original	Desconto

Token: input	$2.2500 por 1 milhão de tokens de entrada	$2.5000 por 1 milhão de tokens de entrada	90%
Token: output	$6.7500 por 1 milhão de tokens de saída	$7.5000 por 1 milhão de tokens de saída	90%

README

API Qwen 3.7 Max Web Search rápida e acessível (modelo de raciocínio com busca da Alibaba)

A API Qwen 3.7 Max Web Search na Flaq AI oferece acesso ao modelo da Alibaba para fluxos de informação atual que precisam de raciocínio com busca, síntese consciente de fontes e saída pronta para produção. Esta poderosa integração da API Qwen ajuda desenvolvedores a criar assistentes de pesquisa, ferramentas de inteligência de mercado, sistemas de planejamento de conteúdo e fluxos de conhecimento que podem usar suporte de busca na web por meio de uma rota de API estável. Ela foi projetada para equipes que precisam de raciocínio mais forte com contexto fresco.

Principais recursos da API Qwen 3.7 Max Web Search

Raciocínio com busca: Combine raciocínio do modelo com contexto web atual para respostas, comparações e resumos de pesquisa oportunos.
Síntese avançada de pesquisa: Transforme informações recuperadas em briefings concisos, comparações estruturadas e análises acionáveis.
Saída consciente da conversa: Preserve contexto útil de acompanhamento em fluxos de pesquisa com várias interações.
Controles flexíveis de API: Oriente estilo, profundidade e direção da tarefa da resposta por meio de controles práticos de geração na Flaq AI.
Fluxo de pesquisa em produção: Crie recursos de informação atual sem montar do zero integrações específicas de busca e modelo do provedor.
Integração amigável para desenvolvedores: Use uma rota gerenciada estável para recursos de pesquisa web, planejamento de conteúdo e inteligência operacional.

Como usar a API Qwen 3.7 Max Web Search para pesquisa web em tempo real na Flaq AI

Entrada: Perguntas de pesquisa em linguagem natural, prompts sobre eventos atuais, tarefas focadas em domínio e contexto de conversa opcional.
Saída: Respostas e resumos atualizados, conscientes de fontes, gerados com suporte de busca na web pela Flaq AI.
Configuração de rota: Projetada para fluxos de pesquisa com busca, contexto de acompanhamento e consulta de informações atuais.
Configuração: Suporta controles práticos para estilo de resposta, profundidade de raciocínio e foco de pesquisa.
Capacidades: Consulta de informações atuais, pesquisa de mercado, verificação de fatos, análise competitiva, planejamento de SEO e pesquisa consciente de fontes por meio da integração com a API Alibaba Qwen.

Melhores casos de uso para integração da API Qwen 3.7 Max Web Search

Pesquisa de mercado e concorrentes: Acompanhe lançamentos de produtos, mudanças de recursos, posicionamento e atualizações públicas com IA habilitada para busca.
Resumos de eventos atuais: Gere resumos oportunos de notícias, mudanças de políticas, atividades de financiamento e desenvolvimentos do setor.
SEO e planejamento de conteúdo: Pesquise resultados de busca ao vivo, compare cobertura de tópicos e rascunhe outlines de conteúdo informados.
Verificação de fatos e validação: Compare fontes e reduza o risco de respostas desatualizadas em aplicações intensivas em conhecimento.
Inteligência de vendas e contas: Reúna atualizações públicas de empresas e contexto de negócios relevante antes do contato.

Nota Certifique-se de que os prompts, o conteúdo recuperado e os fluxos de aplicação estejam em conformidade com as diretrizes de segurança e uso da Alibaba. Se ocorrer um erro, revise a entrada em busca de conteúdo restrito, simplifique a solicitação e tente novamente.

Qwen 3.7 Max Web Search vs concorrentes: análise comparativa

Qwen 3.7 Max Web Search vs. Qwen 3.7 Plus Web Search
Qwen 3.7 Plus Web Search é útil para fluxos de pesquisa econômicos. Qwen 3.7 Max Web Search é mais adequado para síntese mais profunda, comparações complexas e tarefas exigentes com informações atuais.
Qwen 3.7 Max Web Search vs. GPT Web Search
Rotas GPT web search oferecem comportamento no estilo OpenAI e ampla familiaridade de ecossistema. Qwen 3.7 Max Web Search fornece uma alternativa da Alibaba para equipes que querem pesquisa multilíngue forte e acesso de API gerenciado.
Qwen 3.7 Max Web Search vs. Gemini Search Workflows
Gemini é atraente para casos de uso nativos do Google. Qwen 3.7 Max Web Search foca em raciocínio com busca flexível da Alibaba para produtos de pesquisa e automação de negócios.
Qwen 3.7 Max Web Search vs. Perplexity-style APIs
Ferramentas no estilo Perplexity enfatizam mecanismos de resposta. Qwen 3.7 Max Web Search dá aos desenvolvedores uma rota de modelo que pode ser incorporada a fluxos mais amplos, dashboards e aplicações personalizadas.
Qwen 3.7 Max Web Search vs. Llama with Retrieval
Llama with retrieval dá controle de infraestrutura. Qwen 3.7 Max Web Search remove a complexidade de hospedagem e orquestração de recuperação para equipes que querem um caminho de API gerenciada.