阿
qwen3.8-27b-70%
qwen3.8-27b · 用于对话、写作与内容总结的语言模型。
discountx0.8
输入$60 / 1M tokens
输出$60 / 1M tokens
relayx0.3
输入$22.5 / 1M tokens
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阿里巴巴
阿里巴巴 模型、价格与兼容协议
当前可用 55 个模型，价格从 MoleAPI 控制台动态同步。
55 个模型
阿
qwen3.8-flash-70%
qwen3.8-flash · 用于对话、写作与内容总结的语言模型。
- 成功率
- 97.5%
- 平均延迟
- 10.5s
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阿
qwen3.8-max-70%
qwen3.8-max · 用于对话、写作与内容总结的语言模型。
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输入$22.5 / 1M tokens
输出$22.5 / 1M tokens
阿
qwen3.7-plus-70%
阿里巴巴 的 Qwen 模型，适合通用对话、写作、代码辅助和工具调用场景。
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阿
qwen3.6-plus-70%
阿里巴巴 的 Qwen 模型，适合通用对话、写作、代码辅助和工具调用场景。
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阿
阿里巴巴 的 Qwen 推理模型，适合复杂问题求解、分析、代码和智能体工作流。
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阿
阿里巴巴 的 Qwen 推理模型，适合复杂问题求解、分析、代码和智能体工作流。
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阿
阿里巴巴 的 Qwen 模型，适合通用对话、写作、代码辅助和工具调用场景。
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阿
阿里巴巴 的 Qwen 模型，适合通用对话、写作、代码辅助和工具调用场景。
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阿
qwen3.6-35b-a3b-20%
阿里巴巴 的 Qwen 模型，适合通用对话、写作、代码辅助和工具调用场景。
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阿
阿里巴巴 的 Qwen 模型，适合通用对话、写作、代码辅助和工具调用场景。
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阿
阿里巴巴 的 Qwen 模型，适合通用对话、写作、代码辅助和工具调用场景。
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阿
阿里巴巴 的 Qwen 模型，适合通用对话、写作、代码辅助和工具调用场景。
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阿
阿里巴巴 的 Qwen 模型，适合通用对话、写作、代码辅助和工具调用场景。
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阿
阿里巴巴 的 Qwen 模型，适合通用对话、写作、代码辅助和工具调用场景。
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阿
阿里巴巴 的 Qwen 模型，适合通用对话、写作、代码辅助和工具调用场景。
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阿
阿里巴巴 的 Qwen 模型，适合通用对话、写作、代码辅助和工具调用场景。
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阿
阿里巴巴 的 Qwen 多模态模型，适合文本、图像、视觉理解和对话分析。
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输入$75 / 1M tokens
输出$75 / 1M tokens
阿
阿里巴巴 的 Qwen 多模态模型，适合文本、图像、视觉理解和对话分析。
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输入$75 / 1M tokens
输出$75 / 1M tokens
阿
qwen3.5-plus官方资料已核验
Qwen3.5-Plus 是 Qwen Code 文档中列出的高级模型，并启用了思考能力。
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阿
qwen3.5-plus-02-15官方资料已核验
Qwen3.5-Plus 是 Qwen Code 文档中列出的高级模型，并启用了思考能力。
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缓存写入$0.15 / 1M tokens
阿
qwen3.5-plus-2026-02-15官方资料已核验
Qwen3.5-Plus 是 Qwen Code 文档中列出的高级模型，并启用了思考能力。
defaultx1
base
输入$0.12 / 1M tokens
输出$0.7 / 1M tokens
缓存读取$0.012 / 1M tokens
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base
输入$0.14 / 1M tokens
输出$1.4 / 1M tokens
缓存读取$0.028 / 1M tokens
阿
阿里巴巴 的 Qwen 模型，适合通用对话、写作、代码辅助和工具调用场景。
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base
输入$0.29 / 1M tokens
输出$1.16 / 1M tokens
缓存读取$0.145 / 1M tokens
阿
阿里巴巴 的 Qwen 推理模型，适合复杂问题求解、分析、代码和智能体工作流。
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base
输入$0.28 / 1M tokens
输出$1.12 / 1M tokens
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阿
阿里巴巴 的 Qwen 模型，适合通用对话、写作、代码辅助和工具调用场景。
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base
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阿
阿里巴巴 的 Qwen 代码模型，适合代码生成、仓库理解、调试和智能体开发。
defaultx1
base
输入$0.87 / 1M tokens
输出$3.48 / 1M tokens
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base
输入$0.696 / 1M tokens
输出$2.784 / 1M tokens
阿
阿里巴巴 的 Qwen 代码模型，适合代码生成、仓库理解、调试和智能体开发。
defaultx1
base
输入$0.35 / 1M tokens
输出$1.575 / 1M tokens
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阿
阿里巴巴 的 Qwen 代码模型，适合代码生成、仓库理解、调试和智能体开发。
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base
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阿
阿里巴巴 的 Embedding 模型，适合向量嵌入、语义搜索、检索、聚类和排序流程。
- 成功率
- 100.0%
- 平均延迟
- 2.9s
defaultx1
base
输入$0.01 / 1M tokens
输出$0 / 1M tokens
阿
阿里巴巴 的 Embedding 模型，适合向量嵌入、语义搜索、检索、聚类和排序流程。
- 成功率
- 100.0%
- 平均延迟
- 1.3s
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base
输入$0.02 / 1M tokens
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阿
阿里巴巴 的 Embedding 模型，适合向量嵌入、语义搜索、检索、聚类和排序流程。
- 成功率
- 100.0%
- 平均延迟
- 2s
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base
输入$0.04 / 1M tokens
输出$0 / 1M tokens
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base
输入$1.2 / 1M tokens
输出$4.8 / 1M tokens
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阿
阿里巴巴 的 Qwen 推理模型，适合复杂问题求解、分析、代码和智能体工作流。
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base
输入$1.2 / 1M tokens
输出$6 / 1M tokens
阿
阿里巴巴 的 Qwen 模型，适合通用对话、写作、代码辅助和工具调用场景。
defaultx1
base
输入$0.144 / 1M tokens
输出$0.576 / 1M tokens
缓存读取$0.072 / 1M tokens