چطور با Qwen3.5-27B 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/qwen3.5-27b» تغییر بده. بقیهٔ کدت دستنخورده میماند.

قیمت Qwen3.5-27B به تومان چقدر است؟

هر ۱ میلیون توکن ورودی ۵۶٬۵۷۴ تومان و هر ۱ میلیون توکن خروجی ۴۵۲٬۵۹۵ تومان؛ یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای تقریباً ۶۶۲ تومان. شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است و درخواست ناموفق صفر تومان.

Qwen3.5-27B چند توکن ورودی میگیرد؟

تا ۲۶۲٬۱۴۴ توکن در هر درخواست؛ برای متن فارسی حدود ۱۹۷ هزار کلمه. حداکثر طول پاسخ هم ۶۵٬۵۳۶ توکن است.

آیا Qwen3.5-27B 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. ورودی تصویر با image_url (data URI یا آدرس عمومی) پذیرفته میشود. خروجی ساختیافته با response_format هم کار میکند.

قیمت و API مدل Qwen3.5-27B در ایران

qwen/qwen3.5-27b

visiontoolsreasoningjson

ساخت کلید امتحان کن

ورودی · هر ۱M توکن

56,574 تومان

خروجی · هر ۱M توکن

452,595 تومان

یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای ≈

662 تومان

شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست. قیمت‌ها با تغییر شرایط بازار به‌روز می‌شوند.قیمت‌ها و شارژ

کد آمادهٔ Qwen3.5-27B: خواندن تصویر و استخراج داده

نمونه بر اساس قابلیت‌های همین مدل انتخاب شده و با کلید خودت بدون تغییر دیگری اجرا می‌شود.

curlPythonNode.js

# tip: a data URI works too — base64 the file and prefix it with data:image/jpeg;base64,
curl https://api.uttapen.ir/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-up-…" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen/qwen3.5-27b",
    "messages": [{
      "role": "user",
      "content": [
        {"type": "text", "text": "شمارهٔ فاکتور و مبلغ کل را فقط به‌صورت JSON بده."},
        {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/factor.jpg"}}
      ]
    }]
  }'

import base64, json
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.uttapen.ir/v1", api_key="sk-up-…")

img = base64.b64encode(open("factor.jpg", "rb").read()).decode()

resp = client.chat.completions.create(
    model="qwen/qwen3.5-27b",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "شمارهٔ فاکتور، تاریخ و مبلغ کل را در JSON برگردان."},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{img}"}},
        ],
    }],
    response_format={"type": "json_object"},
)
print(json.loads(resp.choices[0].message.content))

import OpenAI from "openai";
import { readFileSync } from "node:fs";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.uttapen.ir/v1", apiKey: "sk-up-…" });
const img = readFileSync("factor.jpg").toString("base64");

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "qwen/qwen3.5-27b",
  messages: [{
    role: "user",
    content: [
      { type: "text", text: "شمارهٔ فاکتور، تاریخ و مبلغ کل را در JSON برگردان." },
      { type: "image_url", image_url: { url: `data:image/jpeg;base64,${img}` } },
    ],
  }],
  response_format: { type: "json_object" },
});
console.log(JSON.parse(resp.choices[0].message.content));

Qwen3.5-27B برای چه کاری خوب است؟

شناسهٔ Qwen3.5-27B در API ما «qwen/qwen3.5-27b» است و تأمین‌کنندهٔ آن Qwen (Alibaba) است. ظرفیت context برابر ۲۶۲٬۱۴۴ توکن است؛ حدود ۱۹۷ هزار کلمهٔ فارسی جا می‌شود و بعد از آن باید تاریخچه را خلاصه کنی. حداکثر طول پاسخ در هر فراخوانی ۶۵٬۵۳۶ توکن است. از نظر قیمت در دستهٔ «ارزان» است — ارزان‌تر از ۱۸۰ مدل و گران‌تر از ۲۲۴ مدل پولی دیگر کاتالوگ.

آنچه این مدل بیش از یک مدل متنی ساده انجام می‌دهد: عکس و اسکرین‌شات را مستقیم می‌خواند، پس برای فاکتور و فرم فارسی گزینهٔ واقعی 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؛ حالت استدلال دارد و روی مسئلهٔ چندمرحله‌ای، ریاضی و دیباگ بهتر جواب می‌دهد. همهٔ این‌ها با همان پارامترهای استاندارد SDK رسمی OpenAI کار می‌کنند و کد اختصاصی لازم ندارند. توجه کن که توکن‌های استدلال هم توکن خروجی محسوب می‌شوند و در صورتحساب می‌آیند.

هر ۱ میلیون توکن ورودی ۵۶٬۵۷۴ تومان و هر ۱ میلیون توکن خروجی ۴۵۲٬۵۹۵ تومان است؛ خروجی 8 برابر ورودی قیمت دارد، پس کوتاه‌کردن پاسخ بیشتر از کوتاه‌کردن پرامپت صرفه دارد. شارژ نهایی همیشه بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است، نه برآورد؛ درخواست ناموفق صفر تومان.

نزدیک‌ترین گزینه با همین قابلیت‌ها از تأمین‌کنندهٔ دیگر GPT-4.1 Mini است: Qwen3.5-27B تقریباً 1.1 برابر ارزان‌تر 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 ۱۵۱ درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای روی Qwen3.5-27B جا می‌شود، و هر ۱٬۰۰۰ تومان تقریباً ۱٬۵۱۱ کلمه رفت‌وبرگشت می‌خرد. اگر پردازشی یک میلیون توکن ورودی و یک میلیون توکن خروجی داشته باشد، کل آن ۵۰۹٬۱۶۹ تومان می‌شود. پر کردن کامل پنجرهٔ ۲۶۲٬۱۴۴ توکنی این مدل فقط از سمت ورودی ۱۴٬۸۳۱ تومان هزینه دارد، پس تاریخچهٔ گفتگو را بی‌دلیل بلند نگه ندار.

نزدیک‌ترین هم‌خانوادهٔ این مدل «qwen/qwen3.5-35b-a3b» است و انتخاب بین این دو همان جایی است که بیشتر آدم‌ها گیر می‌کنند. قیمت هر دو روی یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای تقریباً برابر است (۶۶۲ و ۵۸۹ تومان). حداکثر طول پاسخ هم فرق دارد: ۶۵٬۵۳۶ در برابر ۱۶٬۳۸۴ توکن.

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، logprobs، min_p، repetition_penalty، top_k، top_logprobs را می‌پذیرد — همه از طریق همان بدنهٔ استاندارد درخواست. از نظر اندازهٔ context نزدیک‌ترین گزینه از تأمین‌کنندهٔ دیگر Trinity Large Thinking با ۲۶۲٬۱۴۴ توکن است.

کاربردهایی که برای این مدل معنی می‌دهد: کار پرحجم مثل دسته‌بندی، برچسب‌گذاری و خلاصه‌سازی انبوه، حل مسئلهٔ منطقی و بازبینی کد، استخراج متن و داده از تصویر، ایجنت‌هایی که به API و دیتابیس وصل می‌شوند، استخراج داده با اسکیمای مشخص، تحلیل سند یا کدبیس بلند در یک درخواست.

توضیح رسمی تأمین‌کننده (انگلیسی)

The Qwen3.5 27B native vision-language Dense model incorporates a linear attention mechanism, delivering fast response times while balancing inference speed and performance. Its overall capabilities are comparable to those of...

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	266 تومان
خلاصه‌کردن سند ده‌صفحه‌ای	4,000 ورودی + 600 خروجی	498 تومان
دسته‌بندی هزار ردیف کوتاه	120,000 ورودی + 20,000 خروجی	15,841 تومان

سؤال‌های پرتکرار

چطور با Qwen3.5-27B 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/qwen3.5-27b» تغییر بده. بقیهٔ کدت دست‌نخورده می‌ماند.
قیمت Qwen3.5-27B به تومان چقدر است؟: هر ۱ میلیون توکن ورودی ۵۶٬۵۷۴ تومان و هر ۱ میلیون توکن خروجی ۴۵۲٬۵۹۵ تومان؛ یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای تقریباً ۶۶۲ تومان. شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است و درخواست ناموفق صفر تومان.
Qwen3.5-27B چند توکن ورودی می‌گیرد؟: تا ۲۶۲٬۱۴۴ توکن در هر درخواست؛ برای متن فارسی حدود ۱۹۷ هزار کلمه. حداکثر طول پاسخ هم ۶۵٬۵۳۶ توکن است.
آیا Qwen3.5-27B 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. ورودی تصویر با image_url (data URI یا آدرس عمومی) پذیرفته می‌شود. خروجی ساخت‌یافته با response_format هم کار می‌کند.