Qwen AI API

API ID 13018

Alibaba Qwen LLM API for text generation, reasoning, and vision analysis. OpenAI-compatible chat completions with up to 1M token context window.

1,544 ms resp. promedio

Documentación de la API

Endpoints

Solicitud

List Models API

Retrieve a list of all available Qwen models with their specifications.

  • Model IDs and names
  • Context window sizes
  • Input/output capabilities
Endpoint ID: 26130
GET https://api-sneakers-database.zylalabs.com/api/13018/qwen+ai+api/26130/list+available+models
PARÁMETROS DE ENTRADA

Pruebas gratuitas restantes: 3 de 3.

Este endpoint no requiere parámetros de entrada.

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API
JSON
{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "id": "qwen-turbo",
      "object": "model",
      "created": 1699999999,
      "owned_by": "alibaba"
    },
    {
      "id": "qwen-plus",
      "object": "model",
      "created": 1699999999,
      "owned_by": "alibaba"
    },
    {
      "id": "qwen-max",
      "object": "model",
      "created": 1699999999,
      "owned_by": "alibaba"
    }
  ]
}
List Available Models — CÓDIGOS DE EJEMPLO

curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/13018/qwen+ai+api/26130/list+available+models' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 


    
Solicitud

El extremo "qwen-chat-completions" está diseñado para facilitar interacciones dinámicas de IA conversacional generando respuestas de chat contextuales y coherentes basadas en la entrada del usuario. Al procesar un aviso que contiene consultas o declaraciones del usuario, este extremo aprovecha técnicas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural para devolver una completación bien estructurada que mantiene el flujo de la conversación, lo que lo hace adecuado para aplicaciones como bots de soporte al cliente, asistentes virtuales y plataformas de narración interactiva. Los datos devueltos generalmente incluyen una respuesta en forma de cadena generada en tiempo real, la cual puede integrarse sin problemas en interfaces de chat u otras herramientas de comunicación para mejorar la participación del usuario y proporcionar respuestas informativas

Endpoint ID: 26341
POST https://api-sneakers-database.zylalabs.com/api/13018/qwen+ai+api/26341/chat
PARÁMETROS DE ENTRADA

chat — Características del Endpoint

Objeto Descripción
Cuerpo de la Solicitud Requerido Json

Pruebas gratuitas restantes: 3 de 3.


PARÁMETROS DE ENTRADA

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API
JSON
{"choices":[{"finish_reason":"stop","index":0,"message":{"content":"Hello! How can I help you today?","reasoning_content":"Thinking Process:\n\n1.  **Analyze the input:** The user said \"Hello\".\n2.  **Determine the intent:** This is a standard greeting.\n3.  **Formulate a response:**\n    *   Acknowledge the greeting.\n    *   Offer assistance.\n    *   Keep it polite, friendly, and open-ended.\n    *   *Examples:* \"Hello! How can I help you today?\", \"Hi there! What's on your mind?\", \"Greetings! How can I assist you?\"\n4.  **Select the best response:** \"Hello! How can I help you today?\" is standard, polite, and effective.\n5.  **Output the response.**","role":"assistant"}}],"created":1783012848,"id":"chatcmpl-ef622ad5-24a5-94ab-8696-828946aa1578","model":"qwen3.7-max","object":"chat.completion","usage":{"completion_tokens":162,"completion_tokens_details":{"reasoning_tokens":148},"prompt_tokens":11,"prompt_tokens_details":{"cached_tokens":0},"total_tokens":173}}
Chat — CÓDIGOS DE EJEMPLO

curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/13018/qwen+ai+api/26341/chat' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{
  "model": "qwen3.7-max",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello"
    }
  ]
}'

    

Clave de Acceso a la API y Autenticación

Después de registrarte, a cada desarrollador se le asigna una clave de acceso a la API personal, una combinación única de letras y dígitos proporcionada para acceder a nuestro endpoint de la API. Para autenticarte con el Qwen AI API simplemente incluye tu token de portador en el encabezado de Autorización.

Encabezados
Encabezado Descripción
Autorización Requerido Debería ser Bearer access_key. Consulta "Tu Clave de Acceso a la API" arriba cuando estés suscrito.

Sin compromiso a largo plazo. Mejora, reduce o cancela en cualquier momento. La Prueba Gratuita incluye hasta 50 solicitudes.

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Resumen

API for Alibaba Qwen large language models supporting text generation, reasoning, and vision. OpenAI-compatible endpoints with context up to 1M tokens.

Models: qwen-max, qwen-plus, qwen-turbo, qwen-vl-max, qwen-vl-plus.

Features: chat completions, system prompts, function calling, streaming, image input. Authentication via Bearer token.

Qwen AI API FAQs

The List Available Models endpoint returns a list of model specifications, including model IDs, names, and context window sizes. The Vision Chat Image Analysis endpoint returns image analysis results, including descriptions, visual question answers, and usage statistics like token counts.

For the List Available Models, key fields include "id," "object," "created," and "owned_by." In the Vision Chat Image Analysis response, important fields are "id," "model," "choices," and "usage," which details token counts for prompts and completions.

The List Available Models response is structured as an object containing a "data" array of model objects. The Vision Chat Image Analysis response includes an "id," "model," and a "choices" array, where each choice contains a "message" with the analysis content and a "usage" object detailing token usage.

The Vision Chat Image Analysis endpoint accepts parameters such as the image file (in supported formats) and any specific questions related to the image. Users can customize requests by specifying the type of analysis or questions they want answered.

Typical use cases include generating text based on prompts, analyzing images for descriptions or answering questions about visual content, and extracting text from images using OCR capabilities. These functionalities can be applied in various fields like education, content creation, and accessibility.

Data accuracy is maintained through rigorous training of the Qwen models on diverse datasets and continuous updates to improve performance. The models are designed to provide reliable outputs based on extensive testing and validation processes.

Los usuarios pueden utilizar los datos devueltos al analizar la estructura de la respuesta para extraer información relevante, como las capacidades del modelo o los resultados del análisis de imágenes. Por ejemplo, pueden usar el campo "contenido" en la respuesta de Vision Chat para mostrar descripciones de imágenes o respuestas en aplicaciones

Users can expect structured responses with consistent fields across requests. For example, the Vision Chat responses will typically include a detailed analysis in the "content" field and token usage metrics, allowing users to gauge the complexity of their queries and the model's performance.

General FAQs

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