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算盘
极便宜快速
🌐 出海专区 / Global Teams: 本站提供了该厂商所有国产模型的 美元核价对比榜单 与关于数据隐私和出境安全合规的 国产大模型信任度报告

【直接结论】**Qwen3.5 Flash** 是由 阿里通义 推出的超低价级大模型,支持文本模态。该模型 API 输入单价为 **¥0.200/百万 tokens**,输出为 **¥2.00/百万 tokens**。在算盘收录的 44 款主流模型中,其输入价位列第 1 便宜,在国产阵营属于**极低**门槛。该机型暂未提供官方缓存折扣;其上下文窗口为 131K,最大输出为 16K。综合推荐:适合高频、低复杂度任务:分类、打标、简单问答、批量处理。

输入价
¥0.200
每百万 tokens
输出价
¥2.00
每百万 tokens
暂不支持缓存定价
价格来源:阿里通义 官方定价页 ↗最后核对 2026-07-12自动抓官方页
上下文窗口
131K
最大输出
16K
模态
文本
智能指数

💰 成本速算

单次典型问答(输入 2000 + 输出 500 tokens)
¥0.0014
按月 1 万次调用估算
¥14.00
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Qwen3.5 Flash 是 阿里通义 的超低价模型,支持文本模态。API 输入价 ¥0.200、输出价 ¥2.00(每百万 tokens),在算盘收录的 44 个主流模型里输入价排名第 1 便宜,属于国产阵营的极低价位。上下文窗口 131K,单次最大输出 16K。适合高频、低复杂度任务:分类、打标、简单问答、批量处理。

关于 Qwen3.5 Flash,开发者需要了解哪些核心信息?

Qwen3.5 Flash 是阿里通义(DashScope/百炼)系列中明确为「量大价低」场景打造的轻量档。它和同代的 Qwen3.5 Plus 是上下两档关系:Plus 偏通用主力、还带视觉模态,Flash 则砍掉多模态、专注纯文本,把单价压到全场最低区间(输入价具体数字见上方价格表,本页不写死,以实时核对为准)。这种取舍很清楚——Flash 不是要在难题上跟旗舰掰手腕,而是要让你能把海量请求「敞开了跑」而不心疼账单。

对开发者来说,Flash 的真正卖点是单位成本,而不是单题智能上限。在 RAG 检索后的答案合成、客服首轮分流、批量打标、日志/工单结构化抽取这类「单题不难、但调用次数以万计百万计」的活儿上,把它和旗舰放在一起算总账,省下的不是一点半点。

它跟阿里云生态绑定也是一个隐性优势:如果你的数据、向量库、函数计算本来就在阿里云上,用 Qwen3.5 Flash 走 DashScope/百炼接口,链路短、内网调用延迟低、计费和发票走同一套,省去跨云的工程和合规摩擦。

关于 Qwen3.5 Flash,开发者需要了解哪些核心信息?

Flash 的定价亮点集中在「输入价」上——它是算盘当前收录里输入价数一数二低的模型。这对 RAG、长 system prompt、Few-shot 这类「喂进去的 token 远多于吐出来的 token」的工作负载特别友好:你的成本大头在输入侧,而 Flash 恰好把输入侧压到了地板价。具体单价请以上方价格表为准,本文只谈定性规律。

但要提醒一句:输出价通常是输入价的若干倍(这是几乎所有模型的通例,Flash 也不例外)。所以如果你的任务是「短输入、长输出」——比如让它写长文、生成大段代码、做发散式创作——那输出侧会成为成本主导,Flash 输入便宜的优势就被稀释了。算总账时一定要按你自己用例的输入/输出 token 比例来估,别只盯着那个亮眼的输入单价。可以用本页上方的成本速算,或者去估算器里粘自己的真实样本文本。

关于缓存定价:是否支持上下文缓存、缓存命中价多少,以上方价格卡片显示的为准。如果你有大量重复前缀(固定的 system prompt、知识库片段、长 Few-shot 模板),缓存能再砍一刀输入成本;如果你的请求每次都是全新内容,缓存帮不上忙,按标准输入价算即可。

关于 Qwen3.5 Flash,开发者需要了解哪些核心信息?

最适合 Flash 的,是「高频 + 单题不难 + 对延迟敏感」的活儿:意图识别与路由、文本分类与情感判断、信息抽取与字段结构化、常见语种翻译、RAG 答案合成、内容审核初筛、海量数据清洗打标。这些场景里,旗舰模型的额外智能你基本感知不到,但每百万 token 的价差会被你的调用量乘成一笔可观的钱。Flash 的「快」也意味着首字延迟低,适合做需要即时反馈的 to-C 前台。

最不适合硬塞给 Flash 的,是复杂推理与长链路规划:多步数学/逻辑推导、刁钻的算法题、需要严密因果链的分析、长 Agent 的关键决策节点。便宜档模型在这些任务上容易「看起来答了、其实错了」,省下的钱会以返工、人工复核、线上事故的形式加倍还回去。这类硬骨头该交给推理型旗舰,或者用「Flash 跑多数、难题升级到旗舰」的分流策略。

另外,Flash 是纯文本模型——需要看图、读图表、处理音频的任务它做不了,这时要换到带视觉的 Qwen3.5 Plus 或其他多模态模型。它的上下文窗口是 128K 量级,够大多数 RAG 和中等长文,但如果你要一次性灌整本书、整库代码做超长上下文分析,得另选长上下文专门款。

关于 Qwen3.5 Flash,开发者需要了解哪些核心信息?

同厂商内部:Flash 和 Qwen3.5 Plus 是「省钱 vs 全能」的取舍。默认从 Flash 起步跑你的高频任务,只有当你观测到 Flash 在某类请求上准确率不达标、或者需要视觉模态时,才把那部分流量升级到 Plus。没必要一上来就用 Plus 把所有请求都喂贵的。

跨厂商同梯队:在国产超低价档里,Flash 主要和 DeepSeek V4 Flash、Doubao 1.5 Pro 正面竞争。粗略的分工是——纯比输入单价、做大批量纯抽取/分类,Flash 往往最省;要更强的通用能力或更省的输出价,DeepSeek V4 Flash 值得对比;已经在火山引擎/字节生态里、追求极致低延迟 to-C,Doubao 1.5 Pro 顺手。海外部署或需要轻量多模态,则看 Gemini Flash-Lite 系列。建议拿你自己的真实样本各跑一批,比准确率和实测总成本,而不是只看单价表。

什么时候该「降级到 Flash」:如果你现在用旗舰跑的某些任务,离线评测显示 Flash 也能稳定达标,那就果断把这部分降下来——这是性价比优化里见效最快的一步。什么时候该「从 Flash 升级」:当某类请求的错误率咬不下来、或业务对该环节的容错极低(涉及金额、合规、对外承诺)时,把这条链路单独升到旗舰,其余继续留在 Flash。分层用模型,而不是一刀切,才是把账单和质量同时管住的正解。

常见问题

Qwen3.5 Flash 和 Qwen3.5 Plus 怎么选?

按「省钱 vs 全能」分。Flash 是纯文本、单价最低,适合高频低难度的批量任务;Plus 带视觉模态、通用能力更强,适合需要看图或质量要求更高的场景。务实做法是默认用 Flash 跑大头,只把准确率不达标或需要多模态的那部分流量升级到 Plus,而不是一上来就全用 Plus。

Flash 的输入价很低,是不是用它一定最省钱?

不一定。它便宜在输入侧,但输出价通常是输入价的数倍。如果你的任务是「短输入、长输出」(写长文、生成大段代码),成本会被输出侧主导,输入便宜的优势被稀释。一定要按你自己用例的输入/输出 token 比例算总账,可以用本页上方的成本速算或估算器粘真实样本。具体单价以上方价格表实时为准。

Flash 能用来跑 Agent 或复杂推理吗?

不建议把它当主推理引擎。便宜档模型在多步推理、严密逻辑、刁钻代码题上容易「看着对其实错」,省的钱会以返工和线上事故还回来。更稳的做法是分流:让 Flash 处理 Agent 里的常规步骤(意图识别、工具参数填充、简单总结),把关键决策节点升级到推理型旗舰。

Flash 支持视觉/图片输入吗?上下文窗口够用吗?

Qwen3.5 Flash 是纯文本模型,不支持看图、图表或音频——这类需求要换带视觉的 Qwen3.5 Plus 或其他多模态模型。上下文窗口为 128K 量级,覆盖大多数 RAG 和中等长文档绰绰有余;只有当你要一次性处理整本书、整库代码这种超长上下文时,才需要另选长上下文专门款。

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