免費體驗 Qwen 3.7 Max Web Search API,在 Flaq AI 上用於有依據的研究、即時答案、分析和聯網大模型工作流程。適合專業團隊在 AI 工作流程中處理應用整合、協作交付、場景驗證、內容複核、資料整理、業務分析、多步驟任務與日常迭代,持續建置、測試、驗證、最佳化並改進 AI 功能體驗。穩定接入 GPT、Claude 等 LLM API,用於 AI Agent、聊天機器人、研究、程式碼、自動化與智慧應用。
Qwen 3.7 Max 相關模型
API 範例
提交範例
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);
}
}
}
提交範例
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)
提交範例
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
}'
Qwen 3.7 Max Web Search 價格
| 參數 | 價格 | 原價 | 折扣 |
|---|
README
快速且實惠的 Qwen 3.7 Max Web Search API(阿里巴巴具搜尋能力的推理模型)
Flaq AI 上的 Qwen 3.7 Max Web Search API 為需要具搜尋能力推理、來源感知整合與可投入生產輸出的即時資訊工作流程,提供阿里巴巴模型存取。這個強大的 Qwen API 整合,可協助開發者建立研究助理、市場情報工具、內容規劃系統與知識工作流程,並能透過穩定 API 路由使用網頁搜尋支援。它專為需要搭配新鮮脈絡進行更強推理的團隊而設計。
Qwen 3.7 Max Web Search API 的主要功能
- 具搜尋能力的推理: 將模型推理與即時網頁脈絡結合,產生及時的答案、比較與研究摘要。
- 進階研究整合: 將擷取到的資訊轉換為精簡簡報、結構化比較與可行分析。
- 具對話感知的輸出: 在多輪研究工作流程中保留有用的追問脈絡。
- 彈性 API 控制: 透過 Flaq AI 上實用的生成控制,引導回應風格、深度與任務方向。
- 生產級研究工作流程: 無需從零組裝供應商專屬搜尋與模型管線,即可建立即時資訊功能。
- 開發者友善整合: 使用穩定的託管路由,支援網頁研究、內容規劃與營運情報功能。
如何在 Flaq AI 上使用 Qwen 3.7 Max Web Search API 進行即時網頁研究
- 輸入: 自然語言研究問題、當前事件提示詞、特定領域任務與選用對話脈絡。
- 輸出: 透過 Flaq AI 的網頁搜尋支援生成的新鮮、具來源感知的答案與摘要。
- 路由設定: 專為具搜尋能力的研究工作流程而設計,支援追問脈絡與即時資訊查詢。
- 設定: 支援實用控制,用於回應風格、推理深度與研究焦點。
- 能力: 透過 Alibaba Qwen API 整合,提供即時資訊查詢、市場研究、事實查核、競品分析、SEO 規劃與來源感知研究。
Qwen 3.7 Max Web Search API 整合的最佳使用情境
- 市場與競品研究: 使用具搜尋能力的 AI 追蹤產品發布、功能變更、定位與公開更新。
- 當前事件摘要: 生成新聞、政策變更、融資活動與產業發展的即時摘要。
- SEO 與內容規劃: 研究即時搜尋結果、比較主題覆蓋範圍,並起草有依據的內容大綱。
- 事實查核與驗證: 比較來源,並降低知識密集型應用中答案過時的風險。
- 銷售與帳戶情報: 在開發客戶前收集公司公開更新與相關商業脈絡。
注意 請確保提示詞、擷取內容與應用工作流程符合阿里巴巴的安全與使用指南。如果發生錯誤,請檢查輸入是否包含受限內容,簡化請求後再試一次。
Qwen 3.7 Max Web Search 與競品對比分析
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Qwen 3.7 Max Web Search vs. Qwen 3.7 Plus Web Search
Qwen 3.7 Plus Web Search 適合具成本效益的研究工作流程。Qwen 3.7 Max Web Search 更適合更深入整合、複雜比較與高要求即時資訊任務。 -
Qwen 3.7 Max Web Search vs. GPT Web Search
GPT web search 路由提供 OpenAI 風格行為與廣泛生態熟悉度。Qwen 3.7 Max Web Search 則為想要強大多語研究與託管 API 存取的團隊提供阿里巴巴替代方案。 -
Qwen 3.7 Max Web Search vs. Gemini Search Workflows
Gemini 對 Google 原生使用情境很有吸引力。Qwen 3.7 Max Web Search 專注於適用於研究產品與商業自動化的彈性阿里巴巴搜尋增強推理。 -
Qwen 3.7 Max Web Search vs. Perplexity-style APIs
Perplexity 風格工具強調答案引擎。Qwen 3.7 Max Web Search 則提供開發者可嵌入更廣泛工作流程、儀表板與自訂應用的模型路由。 -
Qwen 3.7 Max Web Search vs. Llama with Retrieval
Llama with retrieval 提供基礎設施控制。Qwen 3.7 Max Web Search 為想要託管 API 路徑的團隊,移除託管與檢索編排複雜度。