Qwen3.5‑Plus의 기술 사양
| 항목 | Qwen3.5‑Plus(호스티드 API 사양) |
|---|---|
| 모델 계열 | Qwen3.5 (Alibaba Tongyi Qianwen) |
| 아키텍처 | 멀티모달 확장을 갖춘 대규모 MoE 기반 |
| 입력 유형 | 텍스트, 이미지(비전) |
| 출력 유형 | 텍스트(추론, 코드, 분석) |
| 컨텍스트 윈도우 | 최대 1,000,000 토큰(Plus / 호스티드 티어) |
| 최대 출력 토큰 | 제공자에 따라 다름(장문 지원) |
| 추론 모드 | Fast / Thinking(심층 추론) |
| 도구 사용 | 내장 검색, 코드 인터프리터, 에이전트 워크플로 |
| 언어 | 200+개 언어 |
| 배포 | 호스티드 API(OpenAI 호환 형식) |
Qwen3.5‑Plus란 무엇인가
Qwen3.5‑Plus는 Alibaba의 Qwen3.5 기반 모델 계열의 프로덕션급 호스티드 API 변형입니다. 오픈‑웨이트 Qwen3.5‑397B 모델과 동일한 대규모 아키텍처를 기반으로 하지만, 훨씬 더 큰 컨텍스트 용량, 적응형 추론 모드, 실사용을 위한 통합 도구 사용을 통해 기능이 확장되었습니다.
베이스 오픈 모델(일반적으로 최대 256K 토큰 지원)과 달리, Qwen3.5‑Plus는 초장문 컨텍스트 추론, 자율 에이전트 워크플로, 엔터프라이즈 규모의 문서 및 코드 분석에 최적화되어 있습니다.
Qwen3.5‑Plus의 주요 기능
- 초장문 컨텍스트 이해: 최대 100만 토큰을 지원하여, 단일 세션에서 전체 코드베이스, 대형 법률 코퍼스, 또는 수일치의 대화 로그를 분석할 수 있습니다.
- 적응형 추론 모드: 개발자는 빠른 응답 생성 또는 복잡한 다단계 추론과 계획을 위한 더 깊은 “thinking” 모드를 선택할 수 있습니다.
- 통합 도구 사용: 검색과 코드 인터프리터 도구를 네이티브로 지원하여, 외부 데이터와 실행 가능한 로직으로 추론을 보강합니다.
- 멀티모달 기능: 텍스트와 이미지 입력을 모두 지원하여, 문서+시각 추론, 다이어그램 해석, 멀티모달 분석 워크플로를 구현할 수 있습니다.
- 다국어 지원: 전 세계 사용을 위해 설계되었으며, 200개 이상의 언어에서 우수한 성능을 보입니다.
- 프로덕션 준비된 API: OpenAI 호환 요청/응답 형식으로 제공되는 호스티드 서비스로, 통합 마찰을 줄입니다.
Qwen3.5‑Plus의 벤치마크 성능
Alibaba의 공개 보고와 독립 평가에 따르면, Qwen3.5‑Plus는 다양한 추론, 다국어, 장문 컨텍스트 벤치마크에서 다른 프런티어급 모델과 비교해 경쟁력 있는 또는 우수한 결과를 달성합니다.
핵심 포지셔닝 하이라이트:
- 확장된 컨텍스트 처리로 인한 장문 문서 추론 정확도 우수
- 선도적 독점 모델 대비 추론 및 지식 벤치마크에서 경쟁력 있는 성능
- 대규모 추론 워크로드에서 비용 대비 성능 비율 우수
참고: 정확한 벤치마크 점수는 평가 프로토콜에 따라 달라질 수 있으며, 제공자가 주기적으로 업데이트합니다.
Qwen3.5‑Plus vs 기타 프런티어 모델
| 모델 | 컨텍스트 윈도우 | 강점 | 일반적 트레이드오프 |
|---|---|---|---|
| Qwen3.5‑Plus | 1M 토큰 | 장문 컨텍스트 추론, 에이전트 워크플로, 비용 효율 | 토큰 관리에 주의 필요 |
| Gemini 3 Pro | ~1M 토큰 | 강력한 멀티모달 추론 | 일부 지역에서 비용 더 높음 |
| GPT‑5.2 Pro | ~400K 토큰 | 최고 수준의 추론 정확도 | 더 작은 컨텍스트 윈도우 |
컨텍스트 길이와 에이전트형 워크플로가 중요하고, 단기 컨텍스트 정확도의 미세한 향상보다 이를 더 중시할 때 Qwen3.5‑Plus가 특히 매력적입니다.
알려진 제한 사항
- 토큰 관리의 복잡성: 극도로 긴 컨텍스트는 프롬프트 구조가 면밀하지 않으면 지연과 비용을 증가시킬 수 있습니다.
- 호스티드 전용 기능: 일부 기능(예: 100만 토큰 컨텍스트, 통합 도구)은 오픈‑웨이트 변형에서 제공되지 않습니다.
- 벤치마크 투명성: 다수의 호스티드 프런티어 모델과 마찬가지로, 상세 벤치마크 분해 결과는 제한적이거나 시간이 지나며 업데이트될 수 있습니다.
대표적 사용 사례
- 엔터프라이즈 문서 인텔리전스 — 계약서, 컴플라이언스 아카이브, 연구 코퍼스를 엔드‑투‑엔드로 분석.
- 대규모 코드 이해 — 모노리포, 의존성 그래프, 긴 이슈 히스토리를 가로지르는 추론.
- 자율 에이전트 — 다단계 워크플로를 위한 추론, 도구 사용, 메모리 결합.
- 다국어 고객 인텔리전스 — 글로벌 다국어 데이터셋을 처리하고 추론.
- 검색‑증강 분석 — 최신 인사이트를 위한 검색과 추론 통합.
API로 Qwen3.5‑Plus에 액세스하는 방법
Qwen3.5‑Plus는 CometAPI와 호환 게이트웨이가 제공하는 호스티드 API를 통해 액세스합니다. API는 일반적으로 OpenAI 스타일의 요청 형식을 따르므로, 기존 SDK와 에이전트 프레임워크에 손쉽게 통합할 수 있습니다.
애플리케이션에 매우 긴 컨텍스트, 멀티모달 추론, 프로덕션급 도구 오케스트레이션이 필요할 때 Qwen3.5‑Plus를 선택하세요.
1단계: API 키 신청
cometapi.com에 로그인합니다. 아직 사용자라면 먼저 등록하세요. CometAPI 콘솔에 로그인합니다. 인터페이스의 액세스 자격 증명 API 키를 받습니다. 개인 센터의 API 토큰에서 “Add Token”을 클릭하여 토큰 키: sk-xxxxx 를 받고 제출합니다.
2단계: qwen3.5-plus pro API로 요청 보내기
“qwen3.5-plus” 엔드포인트를 선택해 API 요청을 보내고 요청 본문을 설정합니다. 요청 메서드와 요청 본문은 당사 웹사이트의 API 문서에서 확인할 수 있습니다. 또한 편의를 위해 웹사이트에서 Apifox 테스트를 제공합니다. 계정의 실제 CometAPI 키로 <YOUR_API_KEY> 를 교체하세요. 호출 위치: Chat 형식.
질문이나 요청을 content 필드에 입력하세요 — 모델이 응답하는 대상입니다. API 응답을 처리하여 생성된 답변을 얻습니다.
3단계: 결과 조회 및 검증
API 응답을 처리하여 생성된 답변을 얻습니다. 처리 후, API는 작업 상태와 출력 데이터를 함께 반환합니다.