قیمت و API مدل Qwen2.5 7B Instruct در ایران

qwen/qwen-2.5-7b-instruct

فراخوانی ابزارخروجی JSON
ورودی · هر ۱M توکن
۳۴٬۶۲۲ تومان
خروجی · هر ۱M توکن
۶۹٬۲۴۴ تومان
یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای ≈
۱۳۵ تومان

شارژ 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 ۳۵۵ مدل و گران‌تر از ۳۵ 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.

۳۴٬۶۲۲ تومان برای هر ۱M توکن ورودی و ۶۹٬۲۴۴ تومان برای هر ۱M توکن خروجی؛ در دستهٔ «بسیار ارزان» کاتالوگ می‌نشیند و یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای ≈ ۱۳۵ تومان. 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 Nemotron 3.5 Lightning است: Qwen2.5 7B Instruct حدود ۱۰٪ 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 ۷۴۱ درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای روی Qwen2.5 7B Instruct جا می‌شود، و هر ۱٬۰۰۰ تومان تقریباً ۷٬۴۰۷ کلمه رفت‌وبرگشت می‌خرد. اگر پردازشی یک میلیون توکن ورودی و یک میلیون توکن خروجی داشته باشد، کل آن ۱۰۳٬۸۶۶ تومان می‌شود. پر کردن کامل پنجرهٔ ۳۲٬۷۶۸ توکنی این مدل فقط از سمت ورودی ۱٬۱۳۴ 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 حدود ۲٫۵ برابر ارزان‌تر از آن درمی‌آید (۱۳۵ در برابر ۳۴۲ 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 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 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.

بهترین جای استفاده‌اش: 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 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.

کارتوکنهزینه
یک نوبت گفتگو با تاریخچهٔ متوسط۱٬۵۰۰ ورودی + ۴۰۰ خروجی۸۰ تومان
خلاصه‌کردن سند ده‌صفحه‌ای۴٬۰۰۰ ورودی + ۶۰۰ خروجی۱۸۰ تومان
دسته‌بندی هزار ردیف کوتاه۱۲۰٬۰۰۰ ورودی + ۲۰٬۰۰۰ خروجی۵٬۵۴۰ 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 ۳۴٬۶۲۲ تومان و هر ۱ میلیون توکن خروجی ۶۹٬۲۴۴ تومان؛ یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای تقریباً ۱۳۵ تومان. شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است و درخواست ناموفق هزینه‌ای ندارد.
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.