Alibaba/qwen-3.7-plus-web-search

qwen-3.7-plus-web-search

Бесплатно попробуйте Qwen 3.7 Plus Web Search API для доступных исследований, актуальных ответов, резюме и веб-ориентированных LLM-процессов через Flaq AI. Подходит для бесплатного тестирования и стабильных API-процессов.

Web Search

Связанные модели Qwen 3.7 Plus

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

qwen-3.7-plus-web-searchweb-search

Документация

Примеры API

JavaScriptPythoncURL

Пример отправки

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);
    }
  }
}

Пример отправки

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)

Пример отправки

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
  }'

Начать новый чат

Отправьте сообщение, чтобы начать.

Цены на Qwen 3.7 Plus Web Search

Параметры	Цена	Исходная цена	Скидка

Токен: input	$0.3600 за 1 млн входных токенов	$0.4000 за 1 млн входных токенов	90%
Токен: output	$1.4400 за 1 млн выходных токенов	$1.6000 за 1 млн выходных токенов	90%

README

Быстрый и доступный Qwen 3.7 Plus Web Search API (эффективная исследовательская модель Alibaba)

Qwen 3.7 Plus Web Search API на Flaq AI предоставляет доступный доступ к модели Alibaba для search-enabled workflows, которым нужны актуальная информация, краткий синтез и надежное production-поведение. Эта эффективная интеграция Qwen API помогает разработчикам создавать research assistants, SEO tools, функции market monitoring и support workflows с поддержкой web search через стабильный управляемый маршрут. Это практичное решение для команд, которым нужен свежий контекст в масштабе.

Ключевые возможности Qwen 3.7 Plus Web Search API

Поиск актуальной информации: Используйте поддержку web search, чтобы отвечать на вопросы, которые могут зависеть от недавних событий, продуктов или публичных обновлений.
Экономичная автоматизация исследований: Создавайте высокообъемные search-enabled приложения с доступным маршрутом модели Alibaba на Flaq AI.
Готовые для исследований summary: Преобразуйте найденный контекст в понятные ответы, briefs и сравнения для бизнес или технических команд.
Вывод с учетом беседы: Поддерживайте follow-up вопросы и итеративные исследования с полезным сохранением контекста.
Гибкие API-настройки: Управляйте стилем ответа, длиной и фокусом исследования через практичные настройки генерации.
Production-friendly интеграция: Добавляйте web search capability без управления отдельной модельной и поисковой инфраструктурой.

Как использовать Qwen 3.7 Plus Web Search API для веб-исследований в реальном времени на Flaq AI

Input: Исследовательские вопросы на естественном языке, prompt о текущих событиях, domain-focused задачи и необязательный контекст беседы.
Output: Свежие source-aware ответы и summary, сгенерированные с поддержкой web search через Flaq AI.
Route Configuration: Создан для search-enabled research workflows с follow-up контекстом и поиском актуальной информации.
Configuration: Поддерживает практичные настройки для стиля ответа, длины и направления задачи.
Capabilities: Поиск актуальной информации, SEO research, competitor monitoring, fact checking, sales intelligence и content planning через доступную интеграцию Alibaba Qwen API.

Лучшие сценарии использования интеграции Qwen 3.7 Plus Web Search API

SEO и планирование контента: Исследуйте live topic coverage, собирайте angles и готовьте content briefs для publishing команд.
Market Monitoring: Отслеживайте публичные обновления, изменения конкурентов и анонсы продуктов с доступным search-enabled AI.
Обновления базы знаний поддержки: Помогайте support-командам отвечать на вопросы, которые зависят от меняющейся публичной информации.
Sales Research: Собирайте контекст о компаниях, продуктах и индустрии перед outreach или account planning.
Summary текущих событий: Создавайте краткие summary недавних новостей, изменений политики и отраслевых событий.

Примечание Убедитесь, что prompt, найденный контент и workflows приложения соответствуют правилам безопасности и использования Alibaba. Если возникает ошибка, проверьте input на ограниченный контент, упростите запрос и попробуйте снова.

Qwen 3.7 Plus Web Search против конкурентов: сравнительный анализ

Qwen 3.7 Plus Web Search vs. Qwen 3.7 Max Web Search
Qwen 3.7 Max Web Search лучше для глубокого синтеза и требовательного анализа. Qwen 3.7 Plus Web Search отдает приоритет доступности и эффективной пропускной способности для повседневных research workflows.
Qwen 3.7 Plus Web Search vs. GPT Web Search
Маршруты GPT web search предлагают OpenAI-native поведение. Qwen 3.7 Plus Web Search предоставляет экономичный маршрут Alibaba для команд, создающих search-enabled продукты на Flaq AI.
Qwen 3.7 Plus Web Search vs. Gemini Search Workflows
Gemini силен для сценариев экосистемы Google. Qwen 3.7 Plus Web Search фокусируется на доступных управляемых web research для business apps и content workflows.
Qwen 3.7 Plus Web Search vs. Perplexity-style APIs
Продукты Perplexity-style делают акцент на direct answer experiences. Qwen 3.7 Plus Web Search создан для разработчиков, встраивающих research в custom API-driven workflows.
Qwen 3.7 Plus Web Search vs. Llama with Retrieval
Llama with retrieval предлагает инфраструктурную гибкость. Qwen 3.7 Plus Web Search избегает настройки retrieval и model hosting для команд, которым нужен управляемый API.