Qwen 3.7 API

Alibaba 提供支持的 Qwen 3.7 LLM 模型完整 API 参考。

模型变体

此 API 支持四个 Qwen 3.7 模型变体：

快速对比

Qwen 3.7 Max Text to Text

端点

http复制
POST /api/v1/chat/completions

请求参数

必填

消息支持

可选

示例请求

javascript复制
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

端点

http复制
POST /api/v1/chat/completions

请求参数

必填

消息支持

可选

示例请求

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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

端点

http复制
POST /api/v1/chat/completions

请求参数

必填

消息支持

可选

示例请求

javascript复制
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

端点

http复制
POST /api/v1/chat/completions

请求参数

必填

消息支持

可选

示例请求

javascript复制
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
  })
});

响应格式

Qwen 3.7 LLM 模型返回 OpenAI 兼容的 completion 响应。使用 stream: true 时，响应为 Server-Sent Events；使用 stream: false 时，响应为单个 JSON 对象。

成功响应

text复制
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]

错误响应

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

最佳实践

1. 使用结构化消息： 通过 messages[] 发送对话历史，而不是把上下文压平成一个 prompt。
2. 选择合适的变体： 复杂推理任务用 Max，快速且高性价比的响应使用 Plus。需要最新信息时使用 Web Search 变体。
3. 消费 SSE 事件： 流式展示时追加 choices[0].delta.content，并将 data: [DONE] 视为成功完成。
4. 仅发送支持的输入： Qwen 3.7 模型仅支持文本，不支持文件或图像附件。