Qwen 3.7 API

Полный справочник API для LLM-моделей Qwen 3.7 на базе Alibaba.

Варианты модели

Этот API поддерживает четыре варианта модели Qwen 3.7:

Краткое сравнение

Qwen 3.7 Max Text to Text

Эндпоинт {#}

httpКопировать
POST /api/v1/chat/completions

Параметры запроса

Обязательные

Поддержка сообщений

Необязательные

Пример запроса

javascriptКопировать
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-text-to-text',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Explain the concept of attention mechanisms in neural networks.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});

Qwen 3.7 Plus Text to Text

Эндпоинт

httpКопировать
POST /api/v1/chat/completions

Параметры запроса

Обязательные

Поддержка сообщений

Необязательные

Пример запроса

javascriptКопировать
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-text-to-text',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Explain the concept of attention mechanisms in neural networks.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});

Qwen 3.7 Max Web Search

Эндпоинт

httpКопировать
POST /api/v1/chat/completions

Параметры запроса

Обязательные

Поддержка сообщений

Необязательные

Пример запроса

javascriptКопировать
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
  })
});

Qwen 3.7 Plus Web Search

Эндпоинт

httpКопировать
POST /api/v1/chat/completions

Параметры запроса

Обязательные

Поддержка сообщений

Необязательные

Пример запроса

javascriptКопировать
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
  })
});

Формат ответа

Qwen 3.7 LLM models return OpenAI-compatible completion responses. With stream: true, the response is Server-Sent Events; with stream: false, the response is a single JSON object.

Успешный ответ

textКопировать
data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"qwen-3.7-max-text-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"qwen-3.7-max-text-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"Here is a concise explanation"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"qwen-3.7-max-text-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{},"finish_reason":"stop"}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"qwen-3.7-max-text-to-text","choices":[],"usage":{"prompt_tokens":12,"completion_tokens":8,"total_tokens":20}}

data: [DONE]

Ответ с ошибкой

textКопировать
event: error
data: {"error":{"message":"API requests too frequent, exceeding rate limit","type":"rate_limit_error","code":"1302","param":null}}

Рекомендации

1. Используйте структурированные сообщения: Отправляйте историю диалога через messages[], а не объединяйте контекст в один prompt.
2. Выбирайте правильный вариант: Используйте Max для сложных задач рассуждения, а Plus для быстрых и экономичных ответов. Используйте варианты Web Search, когда нужна актуальная информация.
3. Обрабатывайте события SSE: Добавляйте choices[0].delta.content для потокового вывода и считайте data: [DONE] успешным завершением.
4. Отправляйте только поддерживаемые входные данные: Модели Qwen 3.7 работают только с текстом и не поддерживают вложения файлов или изображений.