قیمت و API مدل Qwen2.5 72B Instruct در ایران

qwen/qwen-2.5-72b-instruct

فراخوانی ابزارخروجی JSON
ورودی · هر ۱M توکن
۱۲۴٬۶۳۹ تومان
خروجی · هر ۱M توکن
۱۳۸٬۴۸۸ تومان
یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای ≈
۳۴۲ تومان

شارژ 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. طول متن (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 ۳۱۷ مدل و گران‌تر از ۷۴ 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 ۱۲۴٬۶۳۹ و خروجی ۱۳۸٬۴۸۸ تومان به‌ازای هر ۱M توکن است. یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای روی Qwen2.5 72B Instruct تقریباً ۳۴۲ تومان درمی‌آید. شارژ نهایی همیشه بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است، نه برآورد، و درخواستی که ناموفق باشد هزینه‌ای ندارد.

نزدیک‌ترین گزینه با همین قابلیت‌ها از تأمین‌کنندهٔ دیگر GLM 4.7 Flash است: Qwen2.5 72B Instruct حدود ۷۰٪ گران‌تر از آن تمام می‌شود و حداکثر طول متنش کمتر 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 ۲۹۲ درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای روی Qwen2.5 72B Instruct جا می‌شود، و هر ۱٬۰۰۰ تومان تقریباً ۲٬۹۲۴ کلمه رفت‌وبرگشت می‌خرد. اگر پردازشی یک میلیون توکن ورودی و یک میلیون توکن خروجی داشته باشد، کل آن ۲۶۳٬۱۲۷ تومان می‌شود. پر کردن کامل پنجرهٔ ۳۲٬۷۶۸ توکنی این مدل فقط از سمت ورودی ۴٬۰۸۴ 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 حدود ۲٫۵ برابر گران‌تر از آن درمی‌آید (۳۴۲ در برابر ۱۳۵ 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 ۴۲ مدل دارد؛ ارزان‌ترین‌شان Qwen3.7 Flash با ۷۲ تومان و گران‌ترین Qwen3.8 Max Prime با ۷٬۲۰۱ تومان برای هر ۱٬۰۰۰ کلمه. از پارامترهای کم‌تکرار، این مدل logit_bias، min_p، presence_penalty، 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 طول متن 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.

توضیح رسمی تأمین‌کننده (انگلیسی)

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.

کارتوکنهزینه
یک نوبت گفتگو با تاریخچهٔ متوسط۱٬۵۰۰ ورودی + ۴۰۰ خروجی۲۴۲ تومان
خلاصه‌کردن سند ده‌صفحه‌ای۴٬۰۰۰ ورودی + ۶۰۰ خروجی۵۸۲ تومان
دسته‌بندی هزار ردیف کوتاه۱۲۰٬۰۰۰ ورودی + ۲۰٬۰۰۰ خروجی۱۷٬۷۲۶ 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 ۱۲۴٬۶۳۹ تومان و هر ۱ میلیون توکن خروجی ۱۳۸٬۴۸۸ تومان؛ یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای تقریباً ۳۴۲ تومان. شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است و درخواست ناموفق هزینه‌ای ندارد.
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.