Qwen 3.5 APIの使い方

2026年2月16〜17日の春節前夜、Alibaba Group は次世代モデル Qwen 3.5 をリリースしました。これは、同社が「エージェント型AI」時代と呼ぶ文脈に位置づけられた、マルチモーダルでエージェント機能を備えたモデルです。業界報道では、効率とコストの大幅な改善、ハードウェアおよびクラウドベンダーからの迅速なサポートが強調されました。CometAPI はホスト型 API へのアクセスや OpenAI 互換の統合を望む開発者向けの選択肢であり、AMD は Instinct ラインで本モデルの Day-0 GPU サポートを発表しました。ByteDance は同じ連休期間にアップグレードを発表した国内の主要競合の一つです。OpenAI はベンチマークや統合スタイルの比較における参照点であり続けています。

Qwen 3.5 とは？

Alibaba の Qwen 3.5 は、いわゆる「エージェント型AI」時代に向けて位置づけられた、同社の最新世代のマルチモーダル大規模言語モデル（LLM）です。単に質問に答えるだけでなく、マルチステップのワークフローを編成し、ツールを呼び出し、画像／動画を扱い、アプリケーション境界を跨いで動作できます。このモデルは春節期間（リリースウィンドウは2026年2月16日前後と報じられています）に一般公開され、中国における製品広報と連休中のユーザー注目の獲得を狙った戦略的なタイミングでした。Qwen 3.5 は、長いコンテキストとエージェント型の自動化に重点を置きつつ、前世代から大幅なコストとスループットの改善を実現しています。

概要として、Qwen 3.5 に関する技術的・ビジネス的な主張の特徴は以下の通りです。

• テキスト・画像・動画の入出力（エージェント型ワークフロー）に対応するネイティブなマルチモーダルアーキテクチャ。ブラウザコンテンツへの作用、ツール呼び出し、ステップの連鎖（エージェント的挙動）といったモデル内の新機能。これらの機能は、フォーム入力やエンドツーエンドのワークフローなどの自動化を可能にする一方、より強力な安全制御を必要とします。
• ハイブリッドな Mixture-of-Experts アーキテクチャにより総パラメータは非常に大きく、推論の各フォワードパスでアクティブになるセットは小規模 — 公開技術ノートでは、効率的な提供に用いられる Qwen 3.5 のバリアントとして「397B total / 17B active」のような構成が示されています。この設計により、高い能力を維持しつつ推論効率が改善されます。
• グローバルなクローズドソースの先行モデルに対する競合力のあるベンチマーク。Alibaba はコスト優位性と、多くの実務タスクでの同等またはそれ以上の結果を主張しています。

出会う可能性のあるエディション

• qwen3.5-397b-a17b(オープン／ウェイト公開)：ダウンロード可能なチェックポイントとコミュニティフォーク（ローカルやカスタムデプロイ向け）。公式プロジェクトのリポジトリとミラーを参照。
• qwen3.5-plus (ホスト型 “Plus” バリアント)：Alibaba Cloud Model Studio 上でフルマネージド提供。最大コンテキストウィンドウと内蔵ツール（ツール呼び出し、コードアシスタント、Web 抽出）を備えます。エンタープライズ顧客が信頼性とスケールのために API で呼び出す可能性が高いのはこのバージョンです。

Qwen-3.5 の主な特徴は？

アーキテクチャと学習のハイライト

以下は、リリースとともに公開された簡潔な機能表です。

マルチモーダリティとエージェント型アクション

Qwen-3.5 は明確に「エージェント型ワークフロー」のために設計されています。つまり、モデルは回答するだけでなく、計画し、アクションを連鎖（API、UI インタラクション、ファイル操作）し、可視入力（スクリーンショット、UI DOM、画像）を意思決定ループに統合します。Alibaba は、ネイティブなビジョンと言語の融合と、モバイルとデスクトップのアプリ境界を跨いでタスクを実行するためのより厳密な制御フックを強調しています。

ハイブリッドアーキテクチャ（効率重視）

Alibaba の資料と業界サマリーによれば、Qwen-3.5 は線形アテンション機構とスパースな Mixture-of-Experts（MoE）ルーティングのハイブリッドを用いることで、一般的なプロンプトに対する「有効」なパラメータの活性化が見かけの総数よりも大幅に少なくなっています。実務上の利点は、計算当たりの能力が高く推論コストが低いことです。同社は前リリース比で約60%のデプロイコスト削減を主張しています。

コンテキストウィンドウと多言語対応

公開ノートでは、拡張されたコンテキストウィンドウ（Qwen ファミリーの一部のオープンウェイトバリアントで 256k トークンが言及）と、より広い言語サポートが示されています。その結果、長文ドキュメントや多言語エージェントタスクにおける性能が向上しています。

CometAPI 経由で Qwen 3.5 にアクセスするには？

CometAPI は、500以上のモデル（Qwen のホスト提供やサードパーティエンドポイントを含む）への統一された OpenAI 互換ゲートウェイを提供します。この抽象化により、CometAPI がレスポンスを標準化し、利用分析と従量課金を提供する一方で、コードは最小限の摩擦でプロバイダの切り替えが可能になります。

ステップバイステップ：CometAPI 経由で Qwen 3.5 を呼び出す基本フロー

1. CometAPI のダッシュボードでサインアップして API キーを取得します。
2. CometAPI のモデルリストからQwen 3.5 のバリアントを選択します（例：qwen3.5-plus または qwen3.5-397b-a17b）。CometAPI は通常、プロバイダ固有のモデル名を model フィールドに渡す文字列として公開します。
3. OpenAI 互換のエンドポイント（ベース URL の例：https://api.cometapi.com/v1). を用いて Chat Completion リクエストを作成します。OpenAI SDK か生の HTTP を使用できます。CometAPI のドキュメントは両方のアプローチを示し、既存の OpenAI コードがほぼ変更なしで動作するよう、ライブラリのベース URL を CometAPI エンドポイントにバインドすることを推奨しています。

最小例

cURL（シンプルなチャット呼び出し）

export COMETAPI_KEY="sk-xxxx"
curl -s -X POST "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3.5-plus",
    "messages":[
      {"role":"system","content":"You are a concise engineering assistant."},
      {"role":"user","content":"Summarize the tradeoffs between retrieval-augmented generation and fine-tuning."}
    ],
    "max_tokens": 512
  }'

Python（OpenAI client with base_url override）

# Using the OpenAI-compatible client pattern many API hubs support:
from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="YOUR_COMETAPI_KEY", base_url="https://api.cometapi.com/v1")

resp = client.chat.completions.create(
  model="qwen3.5-plus",
  messages=[
    {"role":"system","content":"You are a concise engineering assistant."},
    {"role":"user","content":"Explain how to implement streaming responses in production (short)."}
  ],
  max_tokens=400
)
print(resp.choices[0].message.content)

注：CometAPI は多くのベンダー差異を正規化します。各 Qwen バリアントの正確な文字列名を選ぶには、CometAPI のモデルリストを参照してください。

ゲートウェイ経由で画像／マルチモーダル機能を呼び出す

ビジョン機能（画像＋テキスト）を利用したい場合、CometAPI は通常ひとつの API でベンダー機能を公開しますが、バイナリ／画像データの添付や署名付き URL が必要な場合があります。一般的なパターンは、input_image（またはベンダー固有のパラメータ）を含め、model を適切なマルチモーダルの Qwen-3.5 バリアントに設定することです。

Qwen 3.5 のコストは？

Aliyun の API とトークン料金

CometAPI における qwen3.5-plus の価格

CometAPI は従量課金を提供し、プロバイダ間の請求を一元化します。実際のトークン単価は、上流プロバイダと CometAPI のマージン／割引に依存します。実務では、CometAPI のようなゲートウェイを使うことで、わずかな追加コストでプロバイダ切り替えや利用分析が簡素化されます。これは、マルチベンダー冗長性を求めるチームや、再設計なしで性能対価格を比較したいチームに有用です。

競争力のある qwen3.5-plus の価格をご確認ください。さまざまな予算と利用ニーズに適合するよう設計されており、必要な分だけ支払える柔軟なプランで、要求の拡大に伴い容易にスケール可能です。qwen3.5-plus が、コストを抑えつつプロジェクトを強化する方法をご覧ください。

Qwen 3.5 をオンプレミスやカスタムインフラで動かせますか？

はい、ただし注意点があります。

• 大規模バリアント（数千億パラメータ級）は特殊なハードウェア（複数の A100/H100 または AMD Instinct クラスタ）を要します。Qwen 3.5 に対する AMD Instinct GPU の Day-0 サポートが発表されており、コミュニティプロジェクト（vLLM、HF）には最適化済み推論スタックのデプロイレシピがあります。本番規模には多大なエンジニアリング労力と高額なハードウェアコストを見込んでください。
• より軽量な Qwen ファミリーのバリアント（小さなパラメータセット、Qwen-Turbo に近いウェイトなど）はホストしやすく、品質／コストのトレードオフが許容できる多くの本番タスクに有用です。

コンプライアンスやデータレジデンシ要件でオンプレミスが必要な場合は、ハイブリッドアプローチを検討してください：埋め込みと検索はローカルで実行し、複雑なマルチモーダルやエージェント型タスクにはホスト型の Qwen を呼び出します。

どのクラウドやホスト型オプションがあるか？

• Alibaba Cloud Model Studio：ホスト型の Qwen エンドポイント、OpenAI 互換インターフェース、統合ツール（RAG、ツールキット）を提供。既に Alibaba Cloud を利用しているチームに適します。
• サードパーティ API（CometAPI など）：マルチモデル実験、ベンダー非依存の切り替え、コスト比較のための手早い選択肢。
• オープンウェイト／セルフホスト：完全なデータローカリティが必要なら、オープンウェイトをダウンロードしてクラスター上で提供（NCCL/ROCm または CUDA スタック）。

ハードウェア：どの GPU とスタックか？

• Day-0 AMD サポート：AMD は Instinct GPU 上の Qwen 3.5 に対する Day-0 の ROCm ツールとコンテナを発表。AMD ハードウェアへのデプロイに有用です。NVIDIA 環境向けには、最適化されたコンテナや Triton のサポートが迅速に登場する見込みです。
• 推論最適化：量子化（INT8/4）、テンソルスライシング、MoE ルーティングの調整によりメモリと計算要件を削減。モデルサイズは用途に応じて選択してください。リアルタイムエージェントには、攻めたバッチ処理と小さなビーム幅を備えた低パラメータモデルを推奨します。

Qwen 3.5 統合時のベストプラクティス

以下は、ベンダー資料、早期レビュー、標準的な LLM エンジニアリングの実務から抽出した、堅牢でスケーラブルかつコスト効率の高いシステムを構築するための実践的なルールとパターンです。

プロンプトと system メッセージの衛生管理

• 明示的なsystemメッセージでペルソナ、トークン予算、出力形式を設定します。
• 予測可能な JSON や関数出力には短く構造化されたプロンプトを優先し、長い chain-of-thought プロンプトは必要時のみに限定します（コスト増とレイテンシ悪化の恐れ）。「Thinking」モードと「Non-Thinking」モード — 定型的な平文応答には「Non-Thinking」を、重い推論には「Thinking」を選択。

トークンとコンテキスト管理（1M ウィンドウでは特に重要）

• 長文ドキュメントは分割し、検索拡張を用いてアクティブなコンテキストを小さく保ちます。Qwen Plus は 1M トークンをサポートしますが、毎回巨大コンテキストを渡すのは高コストです。代わりに、文書をインデックス化して関連チャンクのみを取得し、必要な抜粋と簡潔な指示だけを含めてください。
• まず埋め込み＋ベクターデータベースで検索し、その後、取得したコンテキストと簡潔な指示でモデルを呼び出します。この RAG パターンはトークンコストとレイテンシを低減します。

コスト最適化戦略

• max_tokens と「N語で回答」などの明示指示で出力サイズを制御します。
• Non-thinking モードをテンプレートや短文回答に使い、品質向上の費用対効果が見込める場合のみ chain-of-thought を用います。Alibaba の資料では、ハイブリッドな思考モードがコスト／性能のトレードオフに対応することが明記されています。
• リクエストのバッチ化が可能なら（複数プロンプトを一回のリクエストにまとめる）、スループット重視のワークロードでオーバーヘッドを平準化できます。
• プロバイダの分析機能（CometAPI は利用ダッシュボードを提供）でリクエストごとのトークンとレイテンシを追跡。コスト上位のプロンプトを監視して最適化対象を特定します。

信頼性とレート制限

• 429／503 エラーに対して指数バックオフ＋ジッターを実装します。
• ゲートウェイ（CometAPI）やベンダーダッシュボードでクォータを監視し、アラートを設定。CometAPI の利用分析はコストスパイクの早期検出に役立ちます。

関数呼び出し／ツール／エージェント設計

ツール呼び出しは明確なステージとして扱ってください：モデルがツールと引数を提案し、あなたが検証／認可してからサーバー側で実行します。信頼できないツール指示を無条件に実行しないでください。Qwen 3.5 は内蔵のツールパターンを提供すると謳っていますが、厳格な入力検証とアクセス制御を採用してください。

最後に：今後注目すべき点

Qwen 3.5 の春節リリースは戦略的です。高度なエージェント機能、大きなコンテキスト処理、低い運用コストを、オープンウェイトとホスト型の両提供にまとめ上げています。開発者にとって直近のストーリーは強力です：複数の試用方法（CometAPI のようなホスト型 API、Alibaba Cloud 経由のクラウドホスティング、セルフホスト可能なウェイト）、そして高速なハードウェアサポート（AMD）。

開発者は今すぐ Qwen 3.5 API に CometAPI 経由でアクセスできます。始めるには、Playground でモデルの機能を試し、詳細は API guide を参照してください。アクセス前に、CometAPI にログインし API キーを取得していることを確認してください。CometAPI は、統合を支援するため公式価格よりもはるかに低い価格を提供します。

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