- 262K context
- Multimodal
- Reasoning
- Responses API
- नया · 10 नव॰
Qwen4-Max Preview QuickSilver Pro पर
Qwen4-Max Preview: जटिल कोडिंग, ज्ञान कार्य, फ्रंटएंड और पेशेवर सॉफ़्टवेयर कार्यों का प्रीव्यू। $2.00 / $6.00 (1M tokens). API: Chat Completions और Responses.
- 262K context
- अधिकतम 66K output
- Vision
- Tools
- Reasoning · डिफ़ॉल्ट रूप से बंद
- Streaming
- JSON Schema output
आप चुकाते हैं · input / output प्रति 1M
$2.00 / $6.00
Alibaba लिस्ट प्राइस का स्रोत: qwen.ai
एक नज़र में
- Context
- 262K tokens
- Input / 1M
- $2.00
- Output / 1M
- $6.00
- Default में सोचता है
- नहीं
- अधिकतम output
- 66K
- Latency · लाइव
- —
जटिल कोडिंग, ज्ञान कार्य और एजेंट (प्रीव्यू)।
Qwen4-Max Preview कब सही चुनाव है?
catalog की क्षमताओं और प्रकाशित क़ीमतों से तैयार, benchmark से नहीं।
कब इस्तेमाल करें
Qwen4-Max Preview: कोड और एजेंट के मूल्यांकन के लिए। सोच डिफ़ॉल्ट रूप से बंद है; enable_thinking=true से चालू और false से बंद करें। टेक्स्ट इनपुट, टेक्स्ट आउटपुट, इमेज इनपुट, स्ट्रीमिंग, तर्क, टूल कॉलिंग और JSON Schema.
- लंबे दस्तावेज़ और codebases, 262K tokens तक के context के साथ
- Tools call करने वाले agents, strict JSON Schema output के साथ
- Images वाले prompts
- सीधे जवाब, reasoning डिफ़ॉल्ट रूप से बंद
कब कोई और model चुनें
प्रीव्यू का व्यवहार बदल सकता है। मेटाडेटा में पूरी सीमा नहीं है, इसलिए QSP की सीमाएँ सावधानी से तय हैं। 262K / 66K tokens.
Quickstart (curl)
API key पाएँ →curl https://api.quicksilverpro.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $QSP_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen4-max-preview",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.quicksilverpro.io/v1",
api_key=os.environ["QSP_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen4-max-preview",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api.quicksilverpro.io/v1",
apiKey: process.env.QSP_KEY,
});
const response = await client.chat.completions.create({
model: "qwen4-max-preview",
messages: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
});
console.log(response.choices[0].message.content);curl https://api.quicksilverpro.io/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer $QSP_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen4-max-preview",
"input": "Hello!"
}'import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.quicksilverpro.io/v1",
api_key=os.environ["QSP_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen4-max-preview",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)OpenAI-संगत। base_url बदलकर एक लाइन में migration।
Gateway का व्यवहार
इस मॉडल के लिए compatibility नोट्स।
prompt- 262K tokens तक के prompts।
max_tokens- 66K output tokens तक।
- /v1/chat/completions: समर्थित
- /v1/responses: समर्थित
- streaming: समर्थित
- tools: समर्थित
- image input: समर्थित
- JSON Schema: समर्थित
- reasoning: समर्थित
क़ीमत कहाँ से आती है
- Provider reference
- इस मॉडल के लिए provider की लिस्ट प्राइस से तुलना नहीं की जाती।qwen.ai
- Catalog में सत्यापित
- Prompt cache · तुलना नहीं
- $0.25 read · $2.50 5m write
usage.cost = prompt_tokens × $2.00/1M + completion_tokens × $6.00/1M
FAQ
सामान्य प्रश्न
$2.00 / $6.00. प्रति दस लाख टोकन, QSP पर Qwen3.8 Max के समान; कैश पढ़ना $0.25, लिखना $2.50।
262K / 66K tokens. ये QSP की सावधानी से तय सीमाएँ हैं। इनपुट और आउटपुट साथ में संदर्भ सीमा में होने चाहिए।
OpenAI SDK का उपयोग करें। प्रीव्यू क्षमता सीमित है; model_at_capacity मिलने पर बाद में फिर कोशिश करें। model="qwen4-max-preview", base_url="https://api.quicksilverpro.io/v1". API: Chat Completions और Responses.
Qwen4-Max Preview
Qwen4-Max Preview को double credits के साथ आज़माएँ — $50 तक bonus credits
API Key पाएँ