2025-01-25
阿里云同时列出 qwen-long 快照、qwen-long-latest 与基础路由
qwen-long 文档列出稳定的 qwen-long 路由、动态更新的 qwen-long-latest 与快照 qwen-long-2025-01-25。三者均标注 10M 上下文与 8,192 token 输出，但稳定/latest 与快照路由的公开限流不同。
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供应商自营与 TheRouter 服务形态的差异
供应商自己运营时
阿里云百炼将 qwen-long 记录为 CN 承载的长上下文模型：10M token 上下文、8,192 token 输出、文入文出；HTTP 直接提交建议为 1M token，超过则建议文件提交。
在 TheRouter 上
TheRouter 在 OpenAI 兼容 chat 路径上暴露 qwen/qwen-long，目录上下文长度为 10,485,760 token，并由百炼 CN 区域承载。因此本页将 10M 视为厂商契约、10,485,760 视为 TheRouter 运行目录值，并提示直接长提示词需要验证。
qwen-long 是 Qwen 家族的长上下文专项模型。10M token 的上下文窗口可一次性吞入整本书、数百页的法律文件、完整代码库或数周的聊天记录，并在完整输入上完成回答、摘要或抽取。
本模型仅部署在大陆 Bailian endpoint（bailian-cn），没有新加坡兜底 — 如果 bailian-cn 不可用，模型即不可用。请在重试策略中考虑这一点。
10M 上下文
Qwen 家族最大的商用上下文。多数文档级任务无需分块或 map-reduce。
文档分析
擅长跨段落推理、全文问答、合同评审与多文件代码摘要。
每 token 成本极低
$0.12 输入 / $0.45 输出 per MTok — 在如此大的上下文窗口下属极致性价比。
仅 CN 部署
运行在 bailian-cn，没有新加坡兜底 — 区域固定在大陆。
适合使用
整文档分析、合同 / 法规评审、仓库级代码摘要、长转录 Q&A — 任何分块会丢失跨段上下文的场景。
不适合使用
延迟敏感的对话或必须在新加坡（bailian-sg）可用的工作负载 — qwen-long 仅在 CN 部署，且为长输入吞吐而调优，并非为快速逐轮响应优化。
计费方式：$0.12 输入 / $0.45 输出 per MTok。仅 CN 部署 — 无新加坡兜底。
上下文长度
10.5M
最大输出
8K
输入价格每百万 tokens
$0.1296每百万 Tokens
输出价格每百万 tokens
$0.486每百万 Tokens
模态能力
文本→文本
价格明细
| 类型 | 费率 |
|---|---|
| 输入 | $0.1296 每百万 Tokens |
| 输出 | $0.486 每百万 Tokens |
支持参数
temperaturemax_tokenstop_presponse_formatstop
模型规格
| 上下文长度 | 阿里云文档标注 10,000,000 token；TheRouter 目录暴露 10,485,760 tokenhelp.aliyun.com ↗ | 已核实 |
| HTTP 直接提交输入上限 | 1,000,000 token；超过该长度阿里云建议通过文件方式提交help.aliyun.com ↗ | 已核实 |
| 最大输出 | 8,192 tokenhelp.aliyun.com ↗ | 已核实 |
| 模态 | 文本输入 → 文本输出help.aliyun.com ↗ | 已核实 |
| 上游不支持能力 | Function calling、结构化输出、联网搜索、前缀续写、上下文缓存、批量推理与模型调优help.aliyun.com ↗ | 已核实 |
| 中国大陆公开限流 | qwen-long：华北2（北京）1,200 RPM、3,000,000 TPMhelp.aliyun.com ↗ | 已核实 |
基准成绩
| Benchmark | Distribution | Score | Source |
|---|---|---|---|
Public long-context benchmark suite 阿里云 qwen-long 页面描述了目标任务和限制，但未为该模型发布基准表。 | — | 未公开披露 | — |
Document QA benchmark 替换分块检索管道前，应使用自己的长文档验收集测试。 | — | 未公开披露 | — |
Latency / throughput benchmark 该模型面向超大上下文；请按计划使用的提示词规模测量 TTFT 与补全延迟。 | — | 未公开披露 | — |
API 使用示例
所有新集成都应使用下方示例中的全球端点 api.therouter.ai；旧中国加速端点已下线。
cURL
curl https://api.therouter.ai/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer $THE_ROUTER_API_KEY" -d '{
"model": "qwen/qwen-long",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Summarize the key points from this input."}
]
}'API 使用指南
完整 API 参考 →长文档 Chat
通过 OpenAI 兼容 chat 端点提交长文本提示词。除非集成中已有获批的文件提交路径，否则应遵守上游 HTTP 直接提交 1M token 的建议。
cURL
curl https://api.therouter.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $THEROUTER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"qwen/qwen-long","messages":[{"role":"user","content":"Summarize the attached long document text: ..."}],"max_tokens":1200}'qwen 其他模型
同类模型
跨供应商的相似能力档位动态与变更
常见问题
qwen/qwen-long 真的是 10M token 模型吗？
阿里云文档将 qwen-long 的最大输入长度与上下文长度标注为 10,000,000 token。同一页面也说明 HTTP 直接提交支持 1M token，超过该长度建议文件提交。TheRouter 目录暴露 10,485,760 token，因此应将 10M 视为厂商公开契约，并验证你计划运行的具体请求形态。
qwen-long 支持 function calling 或结构化输出吗？
阿里云 qwen-long 能力表标注 function calling 与结构化输出均不支持，同时不支持联网搜索、前缀续写、上下文缓存、批量推理和模型调优。通过 TheRouter 使用时，应采用普通 chat 提示词，并将 JSON 输出视为尽力遵循指令。
什么时候应选择 qwen-long，而不是 qwen-plus？
只有在上下文大小是约束时才选择 qwen-long：整文档审阅、超长转录问答、跨章节抽取或归档级摘要。普通聊天、短文本分类或延迟敏感流程通常用 qwen-plus 更简单更快。
事实档案 — 本页每条断言可在此回溯来源
| 来源 | URL | 采集于 | |
|---|---|---|---|
| 上下文长度 | help.aliyun.com ↗ | 2026-08-01 | 已核实 |
| HTTP 直接提交输入上限 | help.aliyun.com ↗ | 2026-08-01 | 已核实 |
| 最大输出 | help.aliyun.com ↗ | 2026-08-01 | 已核实 |
| 模态 | help.aliyun.com ↗ | 2026-08-01 | 已核实 |
| 上游不支持能力 | help.aliyun.com ↗ | 2026-08-01 | 已核实 |
| 中国大陆公开限流 | help.aliyun.com ↗ | 2026-08-01 | 已核实 |
| Public long-context benchmark suite | help.aliyun.com ↗ | 2026-08-01 | 未知 |
| Document QA benchmark | help.aliyun.com ↗ | 2026-08-01 | 未知 |
| Latency / throughput benchmark | help.aliyun.com ↗ | 2026-08-01 | 未知 |
| 阿里云同时列出 qwen-long 快照、qwen-long-latest 与基础路由 | help.aliyun.com ↗ | 2026-08-01 | 已核实 |
| qwen/qwen-long 真的是 10M token 模型吗？ | help.aliyun.com ↗ | 2026-08-01 | 待核实 |
| qwen-long 支持 function calling 或结构化输出吗？ | help.aliyun.com ↗ | 2026-08-01 | 待核实 |
| 什么时候应选择 qwen-long，而不是 qwen-plus？ | help.aliyun.com ↗ | 2026-08-01 | 待核实 |