ModelHargaPerusahaan
500+ API Model AI, Semua Dalam Satu API. Hanya Di CometAPI
API Model
Pengembang
Mulai CepatDokumentasiDasbor API
Perusahaan
Tentang kamiPerusahaan
Sumber Daya
Model AIBlogCatatan PerubahanDukungan
Syarat dan Ketentuan LayananKebijakan Privasi
© 2026 CometAPI · All rights reserved
Home/Models/Aliyun/qwen3.5-plus
Q

qwen3.5-plus

Masukan:$0.32/M
Keluaran:$1.92/M
Model seri Plus Qwen3.5 visi-bahasa natif dibangun di atas arsitektur hibrida yang mengintegrasikan mekanisme atensi linear dengan model campuran ahli yang jarang, sehingga mencapai efisiensi inferensi yang lebih tinggi.
Baru
Penggunaan komersial
Playground
Ikhtisar
Fitur
Harga
API
Versi

Spesifikasi Teknis Qwen3.5‑Plus

ItemQwen3.5‑Plus (spesifikasi API hosted)
Model familyQwen3.5 (Alibaba Tongyi Qianwen)
ArchitectureFondasi MoE skala besar dengan ekstensi multimodal
Input typesTeks, Gambar (vision)
Output typesTeks (penalaran, kode, analisis)
Context windowHingga 1.000.000 token (Plus / tier hosted)
Max output tokensBergantung pada penyedia (mendukung format panjang)
Reasoning modesFast / Thinking (penalaran mendalam)
Tool usePencarian bawaan, interpreter kode, alur kerja agen
Languages200+ bahasa
DeploymentAPI hosted (format kompatibel OpenAI)

Apa itu Qwen3.5‑Plus

Qwen3.5‑Plus adalah varian API hosted tingkat produksi dari keluarga model fondasi Qwen3.5 milik Alibaba. Model ini dibangun di atas arsitektur skala besar yang sama dengan model Qwen3.5‑397B berbobot terbuka, tetapi memperluasnya dengan kapasitas konteks yang jauh lebih besar, mode penalaran adaptif, dan penggunaan tool terintegrasi yang dirancang untuk aplikasi dunia nyata.

Berbeda dengan model open dasar (yang biasanya mendukung hingga 256K token), Qwen3.5‑Plus dioptimalkan untuk penalaran konteks ultra-panjang, alur kerja agen otonom, serta analisis dokumen dan kode skala enterprise.

Fitur Utama Qwen3.5‑Plus

  • Pemahaman konteks ultra-panjang: Mendukung hingga 1 juta token, memungkinkan analisis seluruh codebase, korpus hukum besar, atau log percakapan multi-hari dalam satu sesi.
  • Mode penalaran adaptif: Developer dapat memilih pembuatan respons cepat atau mode “thinking” yang lebih mendalam untuk penalaran dan perencanaan kompleks multi-langkah.
  • Penggunaan tool terintegrasi: Dukungan native untuk pencarian dan tool interpreter kode memungkinkan model memperkuat penalaran dengan data eksternal dan logika yang dapat dieksekusi.
  • Kemampuan multimodal: Menerima input teks dan gambar, memungkinkan penalaran dokumen + visual, interpretasi diagram, dan alur kerja analisis multimodal.
  • Cakupan multibahasa: Dirancang untuk penggunaan global, dengan performa kuat di lebih dari 200 bahasa.
  • Siap API untuk produksi: Disediakan sebagai layanan hosted dengan format request/response yang kompatibel dengan OpenAI, sehingga mengurangi hambatan integrasi.

Performa Benchmark Qwen3.5‑Plus

Laporan publik dari Alibaba dan evaluasi independen menunjukkan bahwa Qwen3.5‑Plus mencapai hasil yang kompetitif atau lebih unggul dibandingkan model frontier-class lainnya pada berbagai benchmark penalaran, multibahasa, dan konteks panjang.

Sorotan posisi utama:

  • Akurasi penalaran dokumen panjang yang kuat berkat penanganan konteks yang diperluas
  • Performa kompetitif pada benchmark penalaran dan pengetahuan dibandingkan model proprietary terdepan
  • Rasio biaya terhadap performa yang menguntungkan untuk workload inferensi skala besar

Catatan: Skor benchmark yang tepat bervariasi menurut protokol evaluasi dan diperbarui secara berkala oleh penyedia.

Qwen3.5‑Plus vs Model Frontier Lainnya

ModelContext WindowStrengthsTypical Trade-offs
Qwen3.5‑Plus1M tokenPenalaran konteks panjang, alur kerja agen, efisiensi biayaMemerlukan manajemen token yang cermat
Gemini 3 Pro~1M tokenPenalaran multimodal yang kuatBiaya lebih tinggi di beberapa wilayah
GPT‑5.2 Pro~400K tokenAkurasi penalaran puncakJendela konteks lebih kecil

Qwen3.5‑Plus sangat menarik ketika panjang konteks dan alur kerja bergaya agen lebih penting daripada peningkatan marginal dalam akurasi konteks pendek.

Keterbatasan yang Diketahui

  • Kompleksitas manajemen token: Konteks yang sangat panjang dapat meningkatkan latensi dan biaya jika prompt tidak disusun dengan cermat.
  • Fitur hanya hosted: Beberapa kemampuan (misalnya konteks 1M token, tool terintegrasi) tidak tersedia dalam varian berbobot terbuka.
  • Transparansi benchmark: Seperti banyak model frontier hosted lainnya, rincian benchmark yang detail mungkin terbatas atau diperbarui dari waktu ke waktu.

Kasus Penggunaan Representatif

  1. Kecerdasan dokumen enterprise — menganalisis kontrak, arsip kepatuhan, atau korpus riset secara end-to-end.
  2. Pemahaman kode skala besar — bernalar di seluruh monorepo, graph dependensi, dan riwayat issue yang panjang.
  3. Agen otonom — menggabungkan penalaran, penggunaan tool, dan memori untuk alur kerja multi-langkah.
  4. Kecerdasan pelanggan multibahasa — memproses dan bernalar atas dataset global yang multibahasa.
  5. Analisis berbantuan pencarian — mengintegrasikan retrieval dan penalaran untuk insight yang mutakhir.

Cara Mengakses Qwen3.5‑Plus melalui API

Qwen3.5‑Plus diakses melalui API hosted yang disediakan oleh CometAPI dan gateway yang kompatibel. API ini umumnya mengikuti format request bergaya OpenAI, sehingga memungkinkan integrasi yang mudah dengan SDK dan framework agen yang sudah ada.

Developer sebaiknya memilih Qwen3.5‑Plus ketika aplikasi mereka memerlukan konteks yang sangat panjang, penalaran multimodal, dan orkestrasi tool yang siap produksi.

Langkah 1: Daftar untuk Mendapatkan API Key

Masuk ke cometapi.com. Jika Anda belum menjadi pengguna kami, silakan daftar terlebih dahulu. Masuk ke CometAPI console Anda. Dapatkan kredensial akses API key untuk antarmuka tersebut. Klik “Add Token” pada API token di pusat personal, dapatkan token key: sk-xxxxx lalu kirimkan.

Langkah 2: Kirim Request ke API qwen3.5-plus pro

Pilih endpoint “qwen3.5-plus” untuk mengirim request API dan atur request body. Metode request dan request body diperoleh dari dokumentasi API di website kami. Website kami juga menyediakan pengujian Apifox untuk kenyamanan Anda. Ganti <YOUR_API_KEY> dengan key CometAPI aktual dari akun Anda. Tempat memanggilnya: Chat format.

Masukkan pertanyaan atau permintaan Anda ke dalam field content—ini adalah isi yang akan direspons oleh model. Proses respons API untuk mendapatkan jawaban yang dihasilkan.

Langkah 3: Ambil dan Verifikasi Hasil

Proses respons API untuk mendapatkan jawaban yang dihasilkan. Setelah diproses, API merespons dengan status tugas dan data output.

FAQ

What is Qwen3.5-Plus and how does it differ from the open-weight Qwen3.5-397B model?

Apa itu Qwen3.5-Plus dan apa perbedaannya dengan model open-weight Qwen3.5-397B?

What is the maximum context window supported by Qwen3.5-Plus?

Berapa jendela konteks maksimum yang didukung oleh Qwen3.5-Plus?

Which built-in capabilities and modes does Qwen3.5-Plus offer?

Kemampuan dan mode bawaan apa saja yang ditawarkan oleh Qwen3.5-Plus?

How does Qwen3.5-Plus compare to major competitors like Gemini 3 Pro or GPT-5.2?

Bagaimana Qwen3.5-Plus dibandingkan dengan pesaing utama seperti Gemini 3 Pro atau GPT-5.2?

What types of tasks and use cases is Qwen3.5-Plus best suited for?

Jenis tugas dan kasus penggunaan apa yang paling cocok untuk Qwen3.5-Plus?

Is Qwen3.5-Plus multilingual and multimodal?

Apakah Qwen3.5-Plus bersifat multibahasa dan multimodal?

Can I integrate Qwen3.5-Plus with existing OpenAI-compatible APIs and SDKs?

Bisakah saya mengintegrasikan Qwen3.5-Plus dengan API dan SDK yang kompatibel dengan OpenAI yang sudah ada?

What are known limitations or practical considerations when using Qwen3.5-Plus?

Apa saja keterbatasan yang diketahui atau pertimbangan praktis saat menggunakan Qwen3.5-Plus?

Fitur untuk qwen3.5-plus

Jelajahi fitur-fitur utama dari qwen3.5-plus, yang dirancang untuk meningkatkan performa dan kegunaan. Temukan bagaimana kemampuan-kemampuan ini dapat menguntungkan proyek Anda dan meningkatkan pengalaman pengguna.

Harga untuk qwen3.5-plus

Jelajahi harga kompetitif untuk qwen3.5-plus, dirancang untuk berbagai anggaran dan kebutuhan penggunaan. Paket fleksibel kami memastikan Anda hanya membayar untuk apa yang Anda gunakan, memudahkan untuk meningkatkan skala seiring berkembangnya kebutuhan Anda. Temukan bagaimana qwen3.5-plus dapat meningkatkan proyek Anda sambil menjaga biaya tetap terkendali.
Harga Comet (USD / M Tokens)Harga Resmi (USD / M Tokens)Diskon
Masukan:$0.32/M
Keluaran:$1.92/M
Masukan:$0.4/M
Keluaran:$2.4/M
-20%

Kode contoh dan API untuk qwen3.5-plus

Akses kode sampel komprehensif dan sumber daya API untuk qwen3.5-plus guna mempermudah proses integrasi Anda. Dokumentasi terperinci kami menyediakan panduan langkah demi langkah, membantu Anda memanfaatkan potensi penuh qwen3.5-plus dalam proyek Anda.
POST
/v1/chat/completions
Python
JavaScript
Curl
from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.5-plus-2026-02-15",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"},
    ],
)

print(completion.choices[0].message.content)

Python Code Example

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.5-plus-2026-02-15",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"},
    ],
)

print(completion.choices[0].message.content)

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const api_key = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const base_url = "https://api.cometapi.com/v1";

const openai = new OpenAI({
  apiKey: api_key,
  baseURL: base_url,
});

const completion = await openai.chat.completions.create({
  messages: [
    { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
    { role: "user", content: "Hello!" }
  ],
  model: "qwen3.5-plus-2026-02-15",
});

console.log(completion.choices[0].message.content);

Curl Code Example

#!/bin/bash

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "qwen3.5-plus-2026-02-15",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a helpful assistant."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Hello!"
      }
    ]
  }'

Versi qwen3.5-plus

Alasan qwen3.5-plus memiliki beberapa _snapshot_ mungkin mencakup faktor-faktor potensial seperti variasi keluaran setelah pembaruan yang memerlukan _snapshot_ lama untuk konsistensi, memberikan masa transisi bagi pengembang untuk beradaptasi dan bermigrasi, serta _snapshot_ berbeda yang sesuai dengan _endpoint_ global atau regional untuk mengoptimalkan pengalaman pengguna. Untuk perbedaan detail antar versi, silakan merujuk ke dokumentasi resmi.
VersiDeskripsiAkses
qwen3.5-plusVersi Umum✅
qwen3.5-plus-2026-02-15Versi Standar 2026-02-15✅
qwen3.5-plus-thinkingVarian Thinking✅

Model Lainnya

C

Claude Opus 4.7

Masukan:$4/M
Keluaran:$20/M
Model paling cerdas untuk agen dan pemrograman
C

Claude Opus 4.6

Masukan:$4/M
Keluaran:$20/M
Claude Opus 4.6 adalah model bahasa besar kelas “Opus” dari Anthropic, dirilis pada Februari 2026. Model ini diposisikan sebagai andalan untuk pekerjaan berbasis pengetahuan dan alur kerja riset — meningkatkan penalaran dalam konteks panjang, perencanaan multi-langkah, penggunaan alat (termasuk alur kerja perangkat lunak berbasis agen), serta tugas penggunaan komputer seperti pembuatan slide dan spreadsheet secara otomatis.
A

Claude Sonnet 4.6

Masukan:$2.4/M
Keluaran:$12/M
Claude Sonnet 4.6 adalah model Sonnet kami yang paling mumpuni sejauh ini. Ini merupakan peningkatan menyeluruh atas keahlian model di bidang pemrograman, penggunaan komputer, penalaran konteks panjang, perencanaan agen, pekerjaan berbasis pengetahuan, dan desain. Sonnet 4.6 juga menyertakan jendela konteks 1M token dalam tahap beta.
O

GPT-5.4 nano

Masukan:$0.16/M
Keluaran:$1/M
GPT-5.4 nano dirancang untuk tugas-tugas di mana kecepatan dan biaya paling penting, seperti klasifikasi, ekstraksi data, pemeringkatan, dan sub-agen.
O

GPT-5.4 mini

Masukan:$0.6/M
Keluaran:$3.6/M
GPT-5.4 mini menghadirkan keunggulan GPT-5.4 ke model yang lebih cepat dan lebih efisien, dirancang untuk beban kerja bervolume tinggi.
Q

Qwen3.6-Plus

Masukan:$0.32/M
Keluaran:$1.92/M
Qwen 3.6-Plus kini tersedia, menghadirkan kemampuan pengembangan kode yang ditingkatkan serta efisiensi yang lebih tinggi dalam pengenalan dan inferensi multimodal, menjadikan pengalaman Vibe Coding semakin baik.

Blog Terkait

Google Gemma 4: Panduan Lengkap tentang Model AI Sumber Terbuka Google (2026)
Apr 5, 2026

Google Gemma 4: Panduan Lengkap tentang Model AI Sumber Terbuka Google (2026)

Gemma 4 adalah keluarga model terbuka terbaru dari Google DeepMind, diluncurkan pada 31 Maret 2026 dan diumumkan secara publik pada 2 April 2026. Model ini dirancang untuk penalaran tingkat lanjut, alur kerja berbasis agen, pemahaman multimodal, dan penerapan yang efisien di ponsel, laptop, workstation, dan perangkat tepi. Google menyatakan bahwa keluarga ini hadir dalam empat versi — E2B, E4B, 26B A4B, dan 31B Dense — dengan konteks hingga 256K, dukungan untuk lebih dari 140 bahasa, bobot terbuka, dan lisensi Apache 2.0.
Apa Itu Qwen 3.5-Max? Tampil Memukau Saat Debut: Melonjak ke Peringkat Kelima dalam Peringkat Global
Mar 22, 2026
qwen3-5-max

Apa Itu Qwen 3.5-Max? Tampil Memukau Saat Debut: Melonjak ke Peringkat Kelima dalam Peringkat Global

Qwen 3.5-Max adalah model bahasa berskala besar (LLM) generasi berikutnya yang dikembangkan oleh Alibaba dalam keluarga Qwen 3.5. Model ini memanfaatkan arsitektur Mixture-of-Experts (MoE), kemampuan penalaran tingkat lanjut, dan fitur AI berbasis agen untuk menghadirkan kinerja terdepan di bidang pengodean, matematika, penalaran multimodal, dan eksekusi tugas otonom. Tolok ukur awal menunjukkan bahwa model ini melampaui banyak model pesaing dan menempati peringkat di antara sistem AI global teratas pada tahun 2026.
Cara Menggunakan Qwen 3.5 API
Feb 18, 2026
qwen-3-5

Cara Menggunakan Qwen 3.5 API

Pada malam Tahun Baru Imlek (Feb 16–17, 2026), Alibaba Group merilis model generasi berikutnya, Qwen 3.5 — model multimodal yang mampu bertindak sebagai agen, diposisikan untuk apa yang disebut perusahaan sebagai era “agentic AI”. Liputan industri menyoroti klaim adanya keuntungan besar dalam efisiensi dan biaya, serta dukungan cepat dari vendor perangkat keras dan cloud. CometAPI menjadi opsi bagi pengembang yang menginginkan akses API yang dihosting atau integrasi yang kompatibel dengan OpenAI, sementara AMD mengumumkan dukungan GPU Day-0 untuk model tersebut pada lini Instinct. ByteDance adalah salah satu pesaing domestik utama yang merilis peningkatan di sekitar periode liburan yang sama. OpenAI tetap menjadi titik acuan untuk perbandingan dalam benchmark dan gaya integrasi.
Qwen 3.5 vs Minimax M2.5 vs GLM 5: Mana yang lebih baik pada tahun 2026?
Feb 17, 2026
qwen3-5
minimax-m2-5
glm-5

Qwen 3.5 vs Minimax M2.5 vs GLM 5: Mana yang lebih baik pada tahun 2026?

Qwen 3.5 menargetkan beban kerja multimodal berbasis agen skala besar dan berbiaya rendah dengan desain Mixture-of-Experts (MoE) yang sparse serta kapasitas aktif yang sangat besar; Minimax M2.5 menekankan throughput agen waktu nyata yang efisien biaya dengan biaya operasional rendah; GLM-5 berfokus pada penalaran mendalam, agen berkonteks panjang, dan alur kerja rekayasa melalui arsitektur bergaya MoE yang sangat besar yang dioptimalkan untuk efisiensi token. “Terbaik” bergantung pada apakah Anda memprioritaskan kualitas penalaran/pengodean murni, throughput agen dan biaya, atau fleksibilitas sumber terbuka serta alur kerja rekayasa berkonteks panjang.