免費體驗 Qwen 3.7 Plus Web Search API,透過 Flaq AI 用於可負擔的研究、即時答案、摘要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 Plus 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-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);
}
}
}
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-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)
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-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
}'
Qwen 3.7 Plus Web Search 價格
| 參數 | 價格 | 原價 | 折扣 |
|---|
README
快速且實惠的 Qwen 3.7 Plus Web Search API(阿里巴巴高效率研究模型)
Flaq AI 上的 Qwen 3.7 Plus Web Search API 為需要即時資訊、精簡整合與可靠生產行為的搜尋增強工作流程,提供實惠的阿里巴巴模型存取。這個高效率的 Qwen API 整合,可協助開發者建立研究助理、SEO 工具、市場監測功能與支援工作流程,並透過穩定託管路由提供網頁搜尋支援。它很適合需要大規模新鮮脈絡的團隊。
Qwen 3.7 Plus Web Search API 的主要功能
- 即時資訊查詢: 使用網頁搜尋支援,回答可能取決於近期事件、產品或公開更新的問題。
- 具成本效益的研究自動化: 在 Flaq AI 上使用實惠的阿里巴巴模型路由,建立大量搜尋增強應用。
- 研究就緒摘要: 將擷取到的脈絡轉換為清楚答案、簡報與比較,供商業或技術團隊使用。
- 具對話感知的輸出: 透過有用的脈絡保留,支援追問與迭代式研究。
- 彈性 API 控制: 透過實用的生成控制,引導回應風格、長度與研究焦點。
- 生產友善整合: 無需管理分離的模型與搜尋基礎設施,即可加入網頁搜尋能力。
如何在 Flaq AI 上使用 Qwen 3.7 Plus 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、長度與任務方向。
- 能力: 透過實惠的 Alibaba Qwen API 整合,提供即時資訊查詢、SEO 研究、競品監測、事實查核、銷售情報與內容規劃。
Qwen 3.7 Plus Web Search API 整合的最佳使用情境
- SEO 與內容規劃: 研究即時主題覆蓋範圍、收集角度,並為出版團隊起草內容簡報。
- 市場監測: 使用實惠的搜尋增強 AI 追蹤公開更新、競品變化與產品公告。
- 支援知識更新: 協助支援團隊回答取決於變動公開資訊的問題。
- 銷售研究: 在開發客戶或帳戶規劃前收集公司、產品與產業脈絡。
- 當前事件摘要: 產生近期新聞、政策變更與產業發展的精簡摘要。
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 Plus Web Search 與競品對比分析
-
Qwen 3.7 Plus Web Search vs. Qwen 3.7 Max Web Search
Qwen 3.7 Max Web Search 更適合深度整合與高要求分析。Qwen 3.7 Plus Web Search 則優先考量日常研究工作流程中的實惠性與高效率吞吐。 -
Qwen 3.7 Plus Web Search vs. GPT Web Search
GPT web search 路由提供 OpenAI 原生行為。Qwen 3.7 Plus Web Search 則為在 Flaq AI 上建立搜尋增強產品的團隊,提供具成本效益的阿里巴巴路由。 -
Qwen 3.7 Plus Web Search vs. Gemini Search Workflows
Gemini 擅長 Google 生態系使用情境。Qwen 3.7 Plus Web Search 專注於適用於商業應用與內容工作流程的實惠託管式網頁研究。 -
Qwen 3.7 Plus Web Search vs. Perplexity-style APIs
Perplexity 風格產品強調直接答案體驗。Qwen 3.7 Plus Web Search 則專為將研究嵌入自訂 API 驅動工作流程的開發者而設計。 -
Qwen 3.7 Plus Web Search vs. Llama with Retrieval
Llama with retrieval 提供基礎設施彈性。Qwen 3.7 Plus Web Search 為想要託管 API 的團隊避免檢索設定與模型託管。