qwen/qwen3.7-max
- 上下文 · $1.0000 / M 输入 Token · $2.9700 / M 输出 Token
Qwen3.7 Max 是 OurToken 上的 Qwen 路由，适合开发者评估面向聊天、代码、推理和生产 assistant 工作流的更高能力 Qwen 3.7 选项。
所有系统运行正常。
价格
按量计费
无需预付，仅按实际使用量收费
API 使用
API 接入指南
代码示例
使用 OurToken API 端点调用该模型。下面的示例使用原生 HTTP 请求，并采用该模型家族推荐的接口格式。
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 参考
通过 OpenAI Chat Completions 兼容接口创建聊天响应。SDK 的 Base URL 使用 https://api.ourtoken.ai/v1，接口路径使用 POST /chat/completions。
认证方式
| Content-Type | application/json |
| Authorization | Bearer YOUR_API_KEY |
Request Body
| 字段 | 类型 | 是否必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| model | string | 必填 | 要调用的模型 ID。 |
| messages | array<object> | 必填 | 发送给模型的对话消息列表。 |
| max_tokens | integer | 可选 | 最大输出 Token 数。 |
| temperature | number | 可选 | 采样温度。 |
| top_p | number | 可选 | 核采样参数。 |
| stream | boolean | 可选 | 是否返回流式响应。 |
| stream_options | object | 可选 | 流式响应的附加选项。 |
| tools | array<object> | 可选 | 提供给模型使用的工具列表。 |
| tool_choice | string | object | 可选 | 控制模型如何选择工具。 |
| response_format | object | 可选 | 控制结构化输出，例如 JSON object 响应。 |
Response Body
| 字段 | 类型 | 是否必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| id | string | 必填 | 唯一的聊天补全响应标识。 |
| object | "chat.completion" | 必填 | Chat Completions API 返回的对象类型。 |
| created | integer | 必填 | 响应创建时的 Unix 时间戳。 |
| model | string | 必填 | 生成响应的模型。 |
| choices | array<object> | 必填 | 模型返回的候选响应列表。 |
| choices[].message.role | string | 必填 | 返回聊天消息的角色。 |
| choices[].message.content | string | 可选 | 返回聊天消息中的文本内容。 |
| choices[].finish_reason | string | 可选 | 生成停止的原因。 |
| usage | object | 可选 | 该聊天补全响应的 Token 用量信息。 |
| usage.prompt_tokens | integer | 可选 | 输入 Token 数。 |
| usage.completion_tokens | integer | 可选 | 输出 Token 数。 |
| usage.total_tokens | integer | 可选 | 总 Token 数。 |
| usage.prompt_tokens_details | object | 可选 | 输入 Token 用量明细。 |
| usage.prompt_tokens_details.cached_tokens | integer | 可选 | 从缓存命中的 Token 数。 |
模型介绍
Qwen qwen3.7-max
Qwen3.7 Max 是 OurToken 上的 Qwen 路由，适合开发者评估面向聊天、代码、推理和生产 assistant 工作流的更高能力 Qwen 3.7 选项。
当团队希望在选择生产默认路由前评估更高端的 Qwen 路由时，可以使用 Qwen3.7 Max。 OurToken 将模型 ID、API 示例、可用状态和 qwen 3.7 max pricing 放在一起，便于开发者用真实提示测试模型。
亮点说明
- 用于评估和生产测试的更高能力 Qwen 3.7 路由。
- 通过 OurToken endpoint 使用兼容 OpenAI 的 chat completions 设置。
- 专用路由页提供模型 ID、代码示例和 60% 官方价价格检查。
- 便于把 benchmark 声明与真实提示和日志进行比较。
- 从 Qwen 发现到 API 实现的清晰路径。
关键特性
- 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
规格参数
面向开发者的 qwen 3.7 max api 功能
使用 qwen 3.7 max api 查看 60% 官方价的 qwen 3.7 max pricing，并测试 benchmark 声明。
API 访问
通过 OurToken 统一端点和 qwen3.7-max 模型 ID 调用 qwen 3.7 max api。开发者可以直接测试 Qwen 3.7 提示，同时把 API key、请求示例和使用记录放在同一处。
价格检查
扩展流量前请查看 qwen 3.7 max pricing。OurToken 列出每 1M tokens $1.0000 input、$2.9700 output、$0.1980 cache read 和 $1.2380 cache write，官方参考价为 $1.65、$4.951、$0.33 和 $2.063。
Free 声明
搜索 qwen 3.7 max free 时，经常会混合官方试用、provider credits、第三方 playground 和社区说法。请把这些来源当作访问研究，再确认你的 OurToken 账户是否有可用余额、路由可用性或活动。
Benchmark 测试
把 qwen 3.7 max benchmark 声明用作自建评估的提示，而不是保证。请根据产品实际任务比较代码质量、推理稳定性、延迟、工具行为和成本。
代码工作流
Qwen3.7 Max 可用于评估代码解释、debug 计划、仓库问题和 agent 风格实现提示。将结果保存在日志中，与其他路由比较输出质量，并避免只凭 benchmark 摘要选择默认模型。
生产适配
导入生产流量前，请用真实 prompt 大小、预期输出长度、重试行为和用户侧延迟目标测试 qwen 3.7 max api。最佳模型选择应反映你的 workload，而不只是 provider 定位或目录排名。
如何在 OurToken 使用 qwen 3.7 max api
创建 API key，使用 qwen3.7-max，比较 60% 官方价价格，运行测试并监控使用量。
创建密钥
在 dashboard 创建 OurToken API key，并保存到安全的服务端环境变量。这样后端可以稳定测试 qwen 3.7 max api，而不会在浏览器代码中暴露凭据。
01复制模型
在请求体中使用 qwen3.7-max 作为 model 值。把准确模型 ID 放在配置中，有助于开发者在本地测试、staging 和生产部署中比较 Qwen 路由时避免大小写错误。
02调用端点
使用 API key、模型 ID 和 prompt payload 向 OurToken chat completions endpoint 发送请求。现有兼容 OpenAI 的请求模式通常只需修改 base URL、credential 和 model 值即可复用。
03查看价格
扩大使用前，查看 qwen 3.7 max pricing：每 1M tokens $1.0000 input、$2.9700 output、$0.1980 cache read 和 $1.2380 cache write。请将这些价格行与预期 prompt 大小、输出长度和请求量比较。
04测试 Benchmark
用真实代码、推理、检索和 assistant 提示构建自己的 qwen 3.7 max benchmark 套件。根据验收标准比较输出，而不是只依赖公开排行榜或单次 provider 示例。
05监控成本
测试后，在 OurToken history 中查看请求数、token 用量、失败、延迟和 spend。这有助于判断 qwen 3.7 max api 应成为默认路由，还是保持为评估选项。
06qwen 3.7 max api FAQ
关于 qwen 3.7 max pricing、qwen 3.7 max free 访问声明、benchmark 评估、模型 ID 和 provider 比较的回答。
