قیمت و API مدل Qwen2.5 7B Instruct در ایران
qwen/qwen-2.5-7b-instruct
toolsjsonشارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست. قیمتها با تغییر شرایط بازار بهروز میشوند.قیمتها و شارژ
کد آمادهٔ Qwen2.5 7B 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-2.5-7b-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-2.5-7b-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-2.5-7b-instruct",
"messages": [{"role": "user", "content": "تیکت را دستهبندی کن و اولویت ۱ تا ۵ بده."}],
"response_format": {"type": "json_object"}
}'Qwen2.5 7B Instruct برای چه کاری خوب است؟
Qwen2.5 7B Instruct از Qwen (Alibaba) میآید؛ در کد فقط همین رشته را در فیلد model بگذار: «qwen/qwen-2.5-7b-instruct». Qwen2.5 7B Instruct تا ۳۲٬۷۶۸ توکن را در یک درخواست نگه میدارد (نزدیک ۲۵ هزار کلمهٔ فارسی)، و همین عدد سقف تاریخچهٔ گفتگو در محصول تو را تعیین میکند. حداکثر طول پاسخ در هر فراخوانی ۲۹٬۴۹۱ توکن است. از نظر قیمت در دستهٔ «بسیار ارزان» است — ارزانتر از ۳۳ مدل و گرانتر از ۳۷۳ مدل پولی دیگر کاتالوگ.
قابلیتهایی که در همین شناسه فعال است: 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.
۲۹٬۰۱۳ تومان برای هر ۱M توکن ورودی و ۵۸٬۰۲۵ تومان برای هر ۱M توکن خروجی؛ در دستهٔ «بسیار ارزان» کاتالوگ مینشیند و یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای ≈ ۱۱۳ تومان. شارژ نهایی همیشه بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است، نه برآورد؛ درخواست ناموفق صفر تومان.
نزدیکترین گزینه با همین قابلیتها از تأمینکنندهٔ دیگر Nemotron 3 Nano 30B A3B است: Qwen2.5 7B Instruct تقریباً 1.2 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 ۸۸۵ درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای روی Qwen2.5 7B Instruct جا میشود، و هر ۱٬۰۰۰ تومان تقریباً ۸٬۸۵۰ کلمه رفتوبرگشت میخرد. اگر پردازشی یک میلیون توکن ورودی و یک میلیون توکن خروجی داشته باشد، کل آن ۸۷٬۰۳۸ تومان میشود. پر کردن کامل پنجرهٔ ۳۲٬۷۶۸ توکنی این مدل فقط از سمت ورودی ۹۵۱ تومان هزینه دارد، پس تاریخچهٔ گفتگو را بیدلیل بلند نگه ندار.
نزدیکترین همخانوادهٔ این مدل «qwen/qwen-2.5-72b-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 ارزانتر از آن درمیآید (۱۱۳ در برابر ۲۸۷ تومان). حداکثر طول پاسخ هم فرق دارد: ۲۹٬۴۹۱ در برابر ۱۶٬۳۸۴ توکن. در پارامترها آن یکی logit_bias را.
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 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.
بهترین جای استفادهاش: کار پرحجم مثل دستهبندی، برچسبگذاری و خلاصهسازی انبوه، ایجنتهایی که به API و دیتابیس وصل میشوند، استخراج داده با اسکیمای مشخص.
Qwen2.5 7B 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 | 67 تومان |
| خلاصهکردن سند دهصفحهای | 4,000 ورودی + 600 خروجی | 151 تومان |
| دستهبندی هزار ردیف کوتاه | 120,000 ورودی + 20,000 خروجی | 4,642 تومان |
سؤالهای پرتکرار
- چطور با Qwen2.5 7B 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-2.5-7b-instruct» تغییر بده. بقیهٔ کدت دستنخورده میماند.
- قیمت Qwen2.5 7B Instruct به تومان چقدر است؟
- هر ۱ میلیون توکن ورودی ۲۹٬۰۱۳ تومان و هر ۱ میلیون توکن خروجی ۵۸٬۰۲۵ تومان؛ یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای تقریباً ۱۱۳ تومان. شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است و درخواست ناموفق صفر تومان.
- Qwen2.5 7B Instruct چند توکن ورودی میگیرد؟
- تا ۳۲٬۷۶۸ توکن در هر درخواست؛ برای متن فارسی حدود ۲۵ هزار کلمه. حداکثر طول پاسخ هم ۲۹٬۴۹۱ توکن است.
- آیا Qwen2.5 7B 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.