قیمت و API مدل Qwen3.5-9B در ایران
qwen/qwen3.5-9b
visiontoolsreasoningjsonشارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست. قیمتها با تغییر شرایط بازار بهروز میشوند.قیمتها و شارژ
کد آمادهٔ Qwen3.5-9B: خواندن تصویر و استخراج داده
نمونه بر اساس قابلیتهای همین مدل انتخاب شده و با کلید خودت بدون تغییر دیگری اجرا میشود.
# 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/qwen3.5-9b",
"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/qwen3.5-9b",
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/qwen3.5-9b",
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));Qwen3.5-9B برای چه کاری خوب است؟
Qwen3.5-9B یکی از مدلهای Qwen (Alibaba) است و در یوتاپن با شناسهٔ «qwen/qwen3.5-9b» صدا زده میشود. در هر فراخوانی تا ۲۶۲٬۱۴۴ توکن ورودی میپذیرد؛ برای متن فارسی این تقریباً ۶۵۵ صفحهٔ A4 است، پس چند فایل یا یک سند بلند را میشود یکجا داد. حداکثر طول پاسخ در هر فراخوانی ۲۳۵٬۹۲۹ توکن است. از نظر قیمت در دستهٔ «بسیار ارزان» است — ارزانتر از ۱۹ مدل و گرانتر از ۳۸۷ مدل پولی دیگر کاتالوگ.
قابلیتهایی که در همین شناسه فعال است: 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.
برای برآورد سرانگشتی: هر ۱٬۰۰۰ کلمه رفتوبرگشت با این مدل حدود ۹۴ تومان است (۲۹٬۰۱۳ تومان ورودی و ۴۳٬۵۱۹ تومان خروجی بهازای ۱M توکن). شارژ نهایی همیشه بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است، نه برآورد؛ درخواست ناموفق صفر تومان.
نزدیکترین گزینه با همین قابلیتها از تأمینکنندهٔ دیگر Gemma 3 12B است: Qwen3.5-9B تقریباً 1.3 برابر گرانتر از آن تمام میشود و پنجرهٔ context آن بزرگتر 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 ۱٬۰۶۴ درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای روی Qwen3.5-9B جا میشود، و هر ۱٬۰۰۰ تومان تقریباً ۱۰٬۶۳۸ کلمه رفتوبرگشت میخرد. اگر پردازشی یک میلیون توکن ورودی و یک میلیون توکن خروجی داشته باشد، کل آن ۷۲٬۵۳۱ تومان میشود. پر کردن کامل پنجرهٔ ۲۶۲٬۱۴۴ توکنی این مدل فقط از سمت ورودی ۷٬۶۰۵ تومان هزینه دارد، پس تاریخچهٔ گفتگو را بیدلیل بلند نگه ندار.
این شناسه با «qwen/qwen3.5-9b:batch» اشتباه گرفته میشود، چون هستهٔ مدل یکی است. تفاوت در پسوند است: بدون پسوند (نسخهٔ استاندارد) در برابر «batch». روی یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای، این نسخه 1.7 برابر ارزانتر از آن درمیآید (۹۴ در برابر ۱۵۸ تومان). در پارامترها این مدل logprobs، seed، top_logprobs 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، 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.
بهترین جای استفادهاش: 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.
Qwen3.5-9B is a multimodal foundation model from the Qwen3.5 family, designed to deliver strong reasoning, coding, and visual understanding in an efficient 9B-parameter architecture. It uses a unified vision-language design...
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 | 61 تومان |
| خلاصهکردن سند دهصفحهای | 4,000 ورودی + 600 خروجی | 142 تومان |
| دستهبندی هزار ردیف کوتاه | 120,000 ورودی + 20,000 خروجی | 4,352 تومان |
نسخههای دیگر همین مدل
هستهٔ مدل یکی است؛ هر نسخه شرایط اجرا و قیمت خودش را دارد. نسخهٔ فعلی: استاندارد.
| نسخه | شناسه | خروجی / ۱M | context |
|---|---|---|---|
| batch (ارزانتر، کندتر) | qwen/qwen3.5-9b:batch | 72,531 | 262,144 |
شناسهٔ هر نسخه را عیناً در فیلد model بگذار؛ نیازی به تغییر کد دیگری نیست.
سؤالهای پرتکرار
- چطور با Qwen3.5-9B 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/qwen3.5-9b» تغییر بده. بقیهٔ کدت دستنخورده میماند.
- قیمت Qwen3.5-9B به تومان چقدر است؟
- هر ۱ میلیون توکن ورودی ۲۹٬۰۱۳ تومان و هر ۱ میلیون توکن خروجی ۴۳٬۵۱۹ تومان؛ یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای تقریباً ۹۴ تومان. شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است و درخواست ناموفق صفر تومان.
- Qwen3.5-9B چند توکن ورودی میگیرد؟
- تا ۲۶۲٬۱۴۴ توکن در هر درخواست؛ برای متن فارسی حدود ۱۹۷ هزار کلمه. حداکثر طول پاسخ هم ۲۳۵٬۹۲۹ توکن است.
- آیا Qwen3.5-9B 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.