Alibaba/qwen-3.7-max-web-search

qwen-3.7-max-web-search

ทดลองใช้ฟรี Qwen 3.7 Max Web Search API สำหรับการวิจัยที่มีหลักฐาน คำตอบปัจจุบัน การวิเคราะห์ และเวิร์กโฟลว์ LLM ที่รับรู้เว็บบน Flaq AI ใช้ API ของ GPT, Claude และ LLM อื่นที่เสถียรสำหรับ AI agent, chatbot, งานวิจัย, โค้ด, ระบบอัตโนมัติ และแอปอัจฉริยะ.

Web Search

โมเดล Qwen 3.7 Max ที่เกี่ยวข้อง

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

qwen-3.7-max-web-searchweb-search

เอกสาร

ตัวอย่าง API

JavaScriptPythoncURL

ตัวอย่างการส่งคำขอ

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);
    }
  }
}

ตัวอย่างการส่งคำขอ

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)

ตัวอย่างการส่งคำขอ

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
  }'

เริ่มแชตใหม่

ส่งข้อความเพื่อเริ่มต้น

ราคา Qwen 3.7 Max Web Search

พารามิเตอร์	ราคา	ราคาเดิม	ส่วนลด

โทเค็น: input	$2.2500 ต่อ 1 ล้านโทเค็นอินพุต	$2.5000 ต่อ 1 ล้านโทเค็นอินพุต	90%
โทเค็น: output	$6.7500 ต่อ 1 ล้านโทเค็นเอาต์พุต	$7.5000 ต่อ 1 ล้านโทเค็นเอาต์พุต	90%

README

API Qwen 3.7 Max Web Search ที่รวดเร็วและคุ้มค่า (โมเดลเหตุผลพร้อมการค้นหาของ Alibaba)

Qwen 3.7 Max Web Search API บน Flaq AI มอบการเข้าถึงโมเดล Alibaba สำหรับเวิร์กโฟลว์ข้อมูลปัจจุบันที่ต้องการการให้เหตุผลพร้อมการค้นหา การสังเคราะห์ที่รับรู้แหล่งที่มา และผลลัพธ์พร้อมใช้งานจริง การผสาน Qwen API ที่ทรงพลังนี้ช่วยให้นักพัฒนาสร้างผู้ช่วยวิจัย เครื่องมือข่าวกรองตลาด ระบบวางแผนคอนเทนต์ และเวิร์กโฟลว์ความรู้ที่ใช้การสนับสนุน web search ผ่านเส้นทาง API ที่เสถียร ออกแบบมาสำหรับทีมที่ต้องการเหตุผลที่แข็งแรงขึ้นพร้อมบริบทสดใหม่

คุณสมบัติหลักของ Qwen 3.7 Max Web Search API

การให้เหตุผลพร้อมการค้นหา: รวมการให้เหตุผลของโมเดลกับบริบทเว็บปัจจุบันเพื่อคำตอบ การเปรียบเทียบ และสรุปงานวิจัยที่ทันเวลา
การสังเคราะห์งานวิจัยขั้นสูง: เปลี่ยนข้อมูลที่ค้นคืนมาเป็นบรีฟที่กระชับ การเปรียบเทียบแบบมีโครงสร้าง และการวิเคราะห์ที่นำไปใช้ได้
ผลลัพธ์ที่รับรู้บริบทสนทนา: รักษาบริบทการติดตามที่มีประโยชน์ตลอดเวิร์กโฟลว์วิจัยหลายรอบ
การควบคุม API ที่ยืดหยุ่น: กำหนดสไตล์คำตอบ ความลึก และทิศทางงานผ่านการควบคุมการสร้างที่ใช้งานได้จริงบน Flaq AI
เวิร์กโฟลว์วิจัยระดับโปรดักชัน: สร้างฟีเจอร์ข้อมูลปัจจุบันโดยไม่ต้องประกอบระบบค้นหาและโมเดลเฉพาะผู้ให้บริการตั้งแต่ต้น
การผสานที่เป็นมิตรต่อนักพัฒนา: ใช้เส้นทางแบบมีการจัดการที่เสถียรสำหรับงานวิจัยเว็บ การวางแผนคอนเทนต์ และฟีเจอร์ข่าวกรองเชิงปฏิบัติการ

วิธีใช้ Qwen 3.7 Max Web Search API สำหรับการวิจัยเว็บแบบเรียลไทม์บน Flaq AI

อินพุต: คำถามวิจัยภาษาธรรมชาติ พรอมต์เหตุการณ์ปัจจุบัน งานที่เน้นโดเมน และบริบทสนทนาเสริม
เอาต์พุต: คำตอบและสรุปที่สดใหม่และรับรู้แหล่งที่มา ซึ่งสร้างด้วยการสนับสนุน web search ผ่าน Flaq AI
การกำหนดค่าเส้นทาง: ออกแบบมาสำหรับเวิร์กโฟลว์วิจัยพร้อมการค้นหา โดยมีบริบทการถามต่อและการค้นหาข้อมูลปัจจุบัน
การกำหนดค่า: รองรับการควบคุมที่ใช้งานได้จริงสำหรับสไตล์คำตอบ ความลึกของเหตุผล และโฟกัสการวิจัย
ความสามารถ: การค้นหาข้อมูลปัจจุบัน การวิจัยตลาด การตรวจสอบข้อเท็จจริง การวิเคราะห์คู่แข่ง การวางแผน SEO และงานวิจัยที่รับรู้แหล่งที่มาผ่านการผสาน Alibaba Qwen API

กรณีใช้งานที่เหมาะที่สุดสำหรับการผสาน Qwen 3.7 Max Web Search API

การวิจัยตลาดและคู่แข่ง: ติดตามการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ การเปลี่ยนแปลงฟีเจอร์ การวางตำแหน่ง และอัปเดตสาธารณะด้วย AI พร้อมการค้นหา
สรุปเหตุการณ์ปัจจุบัน: สร้างสรุปที่ทันเวลาของข่าว การเปลี่ยนแปลงนโยบาย กิจกรรมระดมทุน และพัฒนาการในอุตสาหกรรม
SEO และการวางแผนคอนเทนต์: วิจัยผลการค้นหาสด เปรียบเทียบความครอบคลุมของหัวข้อ และร่างโครงร่างคอนเทนต์ที่มีข้อมูลรองรับ
การตรวจสอบและยืนยันข้อเท็จจริง: เปรียบเทียบแหล่งข้อมูลและลดความเสี่ยงของคำตอบล้าสมัยในแอปพลิเคชันที่ใช้ความรู้มาก
ข่าวกรองฝ่ายขายและบัญชี: รวบรวมอัปเดตบริษัทสาธารณะและบริบทธุรกิจที่เกี่ยวข้องก่อนการติดต่อ

หมายเหตุ โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าพรอมต์ เนื้อหาที่ค้นคืน และเวิร์กโฟลว์แอปพลิเคชันเป็นไปตามแนวทางความปลอดภัยและการใช้งานของ Alibaba หากเกิดข้อผิดพลาด ให้ตรวจสอบอินพุตเพื่อหาเนื้อหาที่ถูกจำกัด ทำคำขอให้ง่ายขึ้น แล้วลองอีกครั้ง

Qwen 3.7 Max Web Search เทียบกับคู่แข่ง: การวิเคราะห์เปรียบเทียบ

Qwen 3.7 Max Web Search เทียบกับ Qwen 3.7 Plus Web Search
Qwen 3.7 Plus Web Search มีประโยชน์สำหรับเวิร์กโฟลว์วิจัยที่คุ้มค่า Qwen 3.7 Max Web Search เหมาะกว่าสำหรับการสังเคราะห์เชิงลึก การเปรียบเทียบที่ซับซ้อน และงานข้อมูลปัจจุบันที่ต้องการคุณภาพสูง
Qwen 3.7 Max Web Search เทียบกับ GPT Web Search
เส้นทาง GPT web search มอบพฤติกรรมสไตล์ OpenAI และความคุ้นเคยของระบบนิเวศที่กว้าง Qwen 3.7 Max Web Search ให้ทางเลือก Alibaba สำหรับทีมที่ต้องการการวิจัยหลายภาษาที่แข็งแรงและการเข้าถึง API แบบมีการจัดการ
Qwen 3.7 Max Web Search เทียบกับ Gemini Search Workflows
Gemini น่าสนใจสำหรับกรณีใช้งานแบบ Google-native Qwen 3.7 Max Web Search มุ่งเน้นการให้เหตุผลพร้อมการค้นหาของ Alibaba ที่ยืดหยุ่นสำหรับผลิตภัณฑ์วิจัยและระบบอัตโนมัติทางธุรกิจ
Qwen 3.7 Max Web Search เทียบกับ Perplexity-style APIs
เครื่องมือสไตล์ Perplexity เน้นเอนจินคำตอบ Qwen 3.7 Max Web Search ให้นักพัฒนามีเส้นทางโมเดลที่ฝังลงในเวิร์กโฟลว์ แดชบอร์ด และแอปพลิเคชันกำหนดเองที่กว้างขึ้นได้
Qwen 3.7 Max Web Search เทียบกับ Llama with Retrieval
Llama with retrieval ให้การควบคุมโครงสร้างพื้นฐาน Qwen 3.7 Max Web Search ลดความซับซ้อนของการโฮสต์และการจัดการ retrieval สำหรับทีมที่ต้องการเส้นทาง API แบบมีการจัดการ