قیمت و API مدل Qwen2.5 72B Instruct در ایران
qwen/qwen-2.5-72b-instruct
toolsjsonشارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست. قیمتها با تغییر شرایط بازار بهروز میشوند.قیمتها و شارژ
کد آمادهٔ Qwen2.5 72B Instruct: خروجی JSON با اسکیمای مشخص
نمونه بر اساس قابلیتهای همین مدل انتخاب شده و با کلید خودت بدون تغییر دیگری اجرا میشود.
from openai import OpenAI
import json
client = OpenAI(base_url="https://api.uttapen.ir/v1", api_key="sk-up-…")
schema = {
"name": "ticket",
"schema": {
"type": "object",
"properties": {
"category": {"type": "string", "enum": ["fani", "mali", "forush"]},
"priority": {"type": "integer", "minimum": 1, "maximum": 5},
"summary": {"type": "string"},
},
"required": ["category", "priority", "summary"],
"additionalProperties": False,
},
"strict": True,
}
resp = client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen-2.5-72b-instruct",
messages=[{"role": "user", "content": "تیکت: «دو روزه نمیتونم فاکتور دانلود کنم و پرداختم هم دوباره کسر شد.»"}],
response_format={"type": "json_schema", "json_schema": schema},
)
print(json.loads(resp.choices[0].message.content))import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.uttapen.ir/v1", apiKey: "sk-up-…" });
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "qwen/qwen-2.5-72b-instruct",
messages: [{ role: "user", content: "تیکت: «دو روزه نمیتونم فاکتور دانلود کنم و پرداختم هم دوباره کسر شد.»" }],
response_format: {
type: "json_schema",
json_schema: {
name: "ticket",
strict: true,
schema: {
type: "object",
properties: {
category: { type: "string", enum: ["fani", "mali", "forush"] },
priority: { type: "integer", minimum: 1, maximum: 5 },
summary: { type: "string" },
},
required: ["category", "priority", "summary"],
additionalProperties: false,
},
},
},
});
console.log(JSON.parse(resp.choices[0].message.content));curl https://api.uttapen.ir/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-up-…" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen/qwen-2.5-72b-instruct",
"messages": [{"role": "user", "content": "تیکت را دستهبندی کن و اولویت ۱ تا ۵ بده."}],
"response_format": {"type": "json_object"}
}'Qwen2.5 72B Instruct برای چه کاری خوب است؟
Qwen (Alibaba) این مدل را منتشر کرده و ما آن را با نام «qwen/qwen-2.5-72b-instruct» عرضه میکنیم. پنجرهٔ context آن ۳۲٬۷۶۸ توکن است — تقریباً ۲۵ هزار کلمهٔ فارسی، یا حدود ۸۲ صفحهٔ A4 در یک درخواست. حداکثر طول پاسخ در هر فراخوانی ۱۶٬۳۸۴ توکن است. از نظر قیمت در دستهٔ «بسیار ارزان» است — ارزانتر از ۷۱ مدل و گرانتر از ۳۳۵ مدل پولی دیگر کاتالوگ.
چه کارهایی از آن برمیآید: tool calling دارد، یعنی میتواند تابعهای خودت را با آرگومان درست صدا بزند؛ با response_format خروجی JSON معتبر میدهد و مستقیم به کد وصل میشود. همهٔ اینها با همان پارامترهای استاندارد SDK رسمی OpenAI کار میکنند و کد اختصاصی لازم ندارند.
قیمت ورودی ۱۰۴٬۴۴۵ و خروجی ۱۱۶٬۰۵۰ تومان بهازای هر ۱M توکن است. یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای روی Qwen2.5 72B Instruct تقریباً ۲۸۷ تومان درمیآید. شارژ نهایی همیشه بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است، نه برآورد؛ درخواست ناموفق صفر تومان.
نزدیکترین گزینه با همین قابلیتها از تأمینکنندهٔ دیگر DeepSeek V3.2 است: Qwen2.5 72B Instruct تقریباً 1.1 برابر گرانتر از آن تمام میشود و پنجرهٔ context آن کوچکتر است. هر دو با همان کلید و همان کد کار میکنند، پس عوضکردنشان فقط تغییر یک رشته است.
برای اینکه عدد قابل تصور شود: با ۱۰۰ هزار تومان اعتبار، حدود ۳۴۸ درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای روی Qwen2.5 72B Instruct جا میشود، و هر ۱٬۰۰۰ تومان تقریباً ۳٬۴۸۴ کلمه رفتوبرگشت میخرد. اگر پردازشی یک میلیون توکن ورودی و یک میلیون توکن خروجی داشته باشد، کل آن ۲۲۰٬۴۹۵ تومان میشود. پر کردن کامل پنجرهٔ ۳۲٬۷۶۸ توکنی این مدل فقط از سمت ورودی ۳٬۴۲۲ تومان هزینه دارد، پس تاریخچهٔ گفتگو را بیدلیل بلند نگه ندار.
نزدیکترین همخانوادهٔ این مدل «qwen/qwen-2.5-7b-instruct» است و انتخاب بین این دو همان جایی است که بیشتر آدمها گیر میکنند. روی یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای، این نسخه 2.5 برابر گرانتر از آن درمیآید (۲۸۷ در برابر ۱۱۳ تومان). حداکثر طول پاسخ هم فرق دارد: ۱۶٬۳۸۴ در برابر ۲۹٬۴۹۱ توکن. در پارامترها این مدل logit_bias را دارد.
Qwen (Alibaba) در کاتالوگ ما ۵۳ مدل دارد؛ ارزانترینشان Qwen3.7 Flash با ۶۰ تومان و گرانترین Qwen3.8 Max (0902) با ۳٬۰۱۷ تومان برای هر ۱٬۰۰۰ کلمه. از پارامترهای کمتکرار، این مدل logit_bias، min_p، repetition_penalty، top_k را میپذیرد — همه از طریق همان بدنهٔ استاندارد درخواست. در عوض include_reasoning، reasoning را که بیشتر مدلها دارند پشتیبانی نمیکند، پس اگر کدت به آنها تکیه دارد قبل از جابهجایی تست کن. از نظر اندازهٔ context نزدیکترین گزینه از تأمینکنندهٔ دیگر Aion-RP 1.0 (8B) با ۳۲٬۷۶۸ توکن است.
کجا انتخاب درستی است: کار پرحجم مثل دستهبندی، برچسبگذاری و خلاصهسازی انبوه، ایجنتهایی که به API و دیتابیس وصل میشوند، استخراج داده با اسکیمای مشخص.
Qwen2.5 72B is the latest series of Qwen large language models. Qwen2.5 brings the following improvements upon Qwen2: - Significantly more knowledge and has greatly improved capabilities in coding and...
سه کار واقعی، با قیمت همین مدل
اعداد از همان قیمتهای بالا حساب شدهاند و با تغییر قیمت مدل تغییر میکنند.
| کار | توکن | هزینه |
|---|---|---|
| یک نوبت گفتگو با تاریخچهٔ متوسط | 1,500 ورودی + 400 خروجی | 203 تومان |
| خلاصهکردن سند دهصفحهای | 4,000 ورودی + 600 خروجی | 487 تومان |
| دستهبندی هزار ردیف کوتاه | 120,000 ورودی + 20,000 خروجی | 14,854 تومان |
سؤالهای پرتکرار
- چطور با Qwen2.5 72B Instruct در ایران کار کنم؟
- در یوتاپن ثبتنام کن، کیف پول را تومانی شارژ کن، کلید API بساز و در SDK رسمی OpenAI فقط base_url را به https://api.uttapen.ir/v1 و model را به «qwen/qwen-2.5-72b-instruct» تغییر بده. بقیهٔ کدت دستنخورده میماند.
- قیمت Qwen2.5 72B Instruct به تومان چقدر است؟
- هر ۱ میلیون توکن ورودی ۱۰۴٬۴۴۵ تومان و هر ۱ میلیون توکن خروجی ۱۱۶٬۰۵۰ تومان؛ یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای تقریباً ۲۸۷ تومان. شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است و درخواست ناموفق صفر تومان.
- Qwen2.5 72B Instruct چند توکن ورودی میگیرد؟
- تا ۳۲٬۷۶۸ توکن در هر درخواست؛ برای متن فارسی حدود ۲۵ هزار کلمه. حداکثر طول پاسخ هم ۱۶٬۳۸۴ توکن است.
- آیا Qwen2.5 72B Instruct استریم و tool calling را پشتیبانی میکند؟
- استریم (stream=true) روی همهٔ مدلها فعال است. این مدل tool calling را با همان قالب OpenAI پشتیبانی میکند. خروجی ساختیافته با response_format هم کار میکند.