qwen/qwen3.7-max
- 컨텍스트 · $1.0000 / M 입력 토큰 · $2.9700 / M 출력 토큰
Qwen3.7 Max는 OurToken의 Qwen 라우트로, 채팅, 코딩, 추론, 프로덕션 assistant 워크플로를 위한 더 높은 성능의 Qwen 3.7 옵션을 평가하는 개발자에게 적합합니다.
모든 시스템이 정상입니다.
가격
사용량 기반 결제
선불 비용 없이 사용한 만큼만 결제
API 사용법
API 액세스 가이드
코드 예시
이 모델에는 OurToken API 엔드포인트를 사용하세요. 아래 예시는 직접 HTTP 요청과 모델 패밀리에 권장되는 엔드포인트를 사용합니다.
curl https://api.ourtoken.ai/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-d '{
"model": "qwen3.7-max",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello!"
}
],
"max_tokens": 256
}'Chat Completions API 참조
OpenAI Chat Completions 호환 엔드포인트로 채팅 응답을 생성합니다. SDK Base URL로 https://api.ourtoken.ai/v1을 사용하고 엔드포인트로 POST /chat/completions를 사용하세요.
Authorization
| Content-Type | application/json |
| Authorization | Bearer YOUR_API_KEY |
Request Body
| 필드 | 타입 | 필수 | 설명 |
|---|---|---|---|
| model | string | 필수 | 호출할 모델 ID입니다. |
| messages | array<object> | 필수 | 모델에 전송된 대화 메시지입니다. |
| max_tokens | integer | 선택 사항 | 최대 출력 토큰 수입니다. |
| temperature | number | 선택 사항 | 샘플링 온도입니다. |
| top_p | number | 선택 사항 | Nucleus 샘플링 매개변수입니다. |
| stream | boolean | 선택 사항 | 스트리밍 응답을 반환할지 여부입니다. |
| stream_options | object | 선택 사항 | 스트리밍 응답을 위한 추가 옵션입니다. |
| tools | array<object> | 선택 사항 | 모델에서 사용할 수 있는 도구입니다. |
| tool_choice | string | object | 선택 사항 | 모델이 도구를 선택하는 방식을 제어합니다. |
| response_format | object | 선택 사항 | JSON 객체 응답 같은 구조화된 출력을 제어합니다. |
Response Body
| 필드 | 타입 | 필수 | 설명 |
|---|---|---|---|
| id | string | 필수 | 고유한 채팅 완료 식별자입니다. |
| object | "chat.completion" | 필수 | Chat Completions API가 반환하는 객체 타입입니다. |
| created | integer | 필수 | 응답이 생성된 Unix 타임스탬프입니다. |
| model | string | 필수 | 응답을 생성한 모델입니다. |
| choices | array<object> | 필수 | 모델이 반환한 후보 응답입니다. |
| choices[].message.role | string | 필수 | 반환된 채팅 메시지의 역할입니다. |
| choices[].message.content | string | 선택 사항 | 반환된 채팅 메시지의 텍스트 콘텐츠입니다. |
| choices[].finish_reason | string | 선택 사항 | 생성이 중지된 이유입니다. |
| usage | object | 선택 사항 | 채팅 완료의 토큰 사용량 정보입니다. |
| usage.prompt_tokens | integer | 선택 사항 | 입력 토큰 수입니다. |
| usage.completion_tokens | integer | 선택 사항 | 출력 토큰 수입니다. |
| usage.total_tokens | integer | 선택 사항 | 총 토큰 수입니다. |
| usage.prompt_tokens_details | object | 선택 사항 | 입력 토큰 사용량 분석입니다. |
| usage.prompt_tokens_details.cached_tokens | integer | 선택 사항 | 캐시에서 제공된 토큰입니다. |
모델 소개
Qwen qwen3.7-max
Qwen3.7 Max는 OurToken의 Qwen 라우트로, 채팅, 코딩, 추론, 프로덕션 assistant 워크플로를 위한 더 높은 성능의 Qwen 3.7 옵션을 평가하는 개발자에게 적합합니다.
팀이 프로덕션 기본값을 선택하기 전에 상위 Qwen 라우트를 평가하려면 Qwen3.7 Max를 사용할 수 있습니다. OurToken은 모델 ID, API 예제, 가용성 상태, qwen 3.7 max pricing을 가까이에 두어 개발자가 실제 프롬프트로 모델을 테스트할 수 있게 합니다.
돋보이는 이유
- 평가 및 프로덕션 테스트를 위한 고성능 Qwen 3.7 라우트.
- OurToken endpoint를 통한 OpenAI 호환 chat completions 설정.
- 모델 ID, 코드 예제, 공식가의 60% 가격 검토를 제공하는 전용 라우트 페이지.
- benchmark 주장을 실제 프롬프트와 로그에 비교하기 좋습니다.
- Qwen 탐색에서 API 구현까지 이어지는 명확한 경로.
주요 기능
- Model ID: qwen3.7-max
- Provider: Qwen
- Input price: $1.0000 per 1M tokens on OurToken
- Output price: $2.9700 per 1M tokens on OurToken
- Cache read price: $0.1980 per 1M tokens on OurToken
- Cache write price: $1.2380 per 1M tokens on OurToken
- API endpoint: chat completions
- Evaluation focus: reasoning, coding, multilingual chat, and benchmark validation
사양
개발자를 위한 qwen 3.7 max api 기능
qwen 3.7 max api 액세스로 공식가의 60%인 qwen 3.7 max pricing을 검토하고 benchmark 주장을 테스트하세요.
API 액세스
OurToken 통합 엔드포인트와 qwen3.7-max 모델 ID를 통해 qwen 3.7 max api를 호출하세요. 개발자는 Qwen 3.7 프롬프트를 직접 테스트하면서 API key, 요청 예제, 사용 검토를 한곳에 유지할 수 있습니다.
가격 검토
트래픽을 확장하기 전에 qwen 3.7 max pricing을 검토하세요. OurToken은 1M tokens당 $1.0000 input, $2.9700 output, $0.1980 cache read, $1.2380 cache write를 표시하며 공식 참고가는 $1.65, $4.951, $0.33, $2.063입니다.
Free 주장
qwen 3.7 max free 검색은 공식 체험, provider credits, 타사 playground, 커뮤니티 주장을 섞어 보여주는 경우가 많습니다. 접근 조사 자료로 다루고, 테스트 전에 OurToken 계정의 잔액, 라우트 가용성, 프로모션 여부를 확인하세요.
Benchmark 테스트
qwen 3.7 max benchmark 주장은 보장이 아니라 자체 평가를 위한 프롬프트로 사용하세요. 실제 제품이 수행할 작업에 대해 코딩 품질, 추론 안정성, 지연 시간, 도구 동작, 비용을 비교하세요.
코딩 워크플로
Qwen3.7 Max는 코드 설명, debug 계획, 저장소 질문, agent 스타일 구현 프롬프트 평가에 사용할 수 있습니다. 결과를 로그에 남기고 다른 라우트와 출력 품질을 비교하며 benchmark 요약만으로 기본 모델을 정하지 마세요.
프로덕션 적합성
프로덕션 트래픽을 라우팅하기 전에 현실적인 prompt 크기, 예상 출력 길이, retry 동작, 사용자 지연 시간 목표로 qwen 3.7 max api를 테스트하세요. 최적 모델 선택은 provider 포지셔닝이나 디렉터리 순위뿐 아니라 workload를 반영해야 합니다.
OurToken에서 qwen 3.7 max api 사용하는 방법
API key를 만들고 qwen3.7-max를 사용하며, 공식가의 60% pricing을 비교하고 테스트를 실행한 뒤 사용량을 모니터링합니다.
키 생성
Dashboard에서 OurToken API key를 만들고 안전한 서버 측 환경 변수에 저장하세요. 이렇게 하면 브라우저 코드에 자격 증명을 노출하지 않고 백엔드에서 qwen 3.7 max api를 안정적으로 테스트할 수 있습니다.
01모델 복사
요청 body의 model 값으로 qwen3.7-max를 사용하세요. 정확한 모델 ID를 설정에 보관하면 로컬 테스트, staging 트래픽, 프로덕션 배포에서 Qwen 라우트를 비교할 때 대소문자 실수를 피할 수 있습니다.
02엔드포인트 호출
API key, 모델 ID, prompt payload로 OurToken chat completions endpoint에 요청을 보내세요. 기존 OpenAI 호환 요청 패턴은 base URL, credential, model 값을 바꾸면 대체로 재사용할 수 있습니다.
03가격 검토
사용량을 늘리기 전에 qwen 3.7 max pricing을 검토하세요. 1M tokens당 $1.0000 input, $2.9700 output, $0.1980 cache read, $1.2380 cache write입니다. 이 가격 행을 예상 prompt 크기, 출력 길이, 요청량과 비교하세요.
04Benchmark 테스트
실제 코딩, 추론, 검색, assistant 프롬프트로 자체 qwen 3.7 max benchmark suite를 만드세요. 공개 leaderboard나 일회성 provider 예시만 보지 말고 승인 기준에 맞춰 출력을 비교하세요.
05비용 모니터링
테스트 후 OurToken history에서 요청 수, token 사용량, 실패, 지연 시간, spend를 검토하세요. qwen 3.7 max api를 기본 라우트로 둘지 평가 옵션으로 남길지 결정하는 데 도움이 됩니다.
06qwen 3.7 max api FAQ
qwen 3.7 max pricing, qwen 3.7 max free 액세스 주장, benchmark 평가, 모델 ID, provider 비교에 대한 답변입니다.
