Alibaba Cloud: Qwen-Doc-Turbo
qwen-doc-turbo- Entrée / Sortie
- $0.087 / $0.144
- Contexte
- 254K
- Sortie maximale
- 8K
- Modalités
- Discussion
- Capacités
- Cache de prompts
À propos de Qwen-Doc-Turbo
Qwen-Doc-Turbo est le modèle Qwen d'Alibaba pour l'exploration de documents : extraire des informations structurées à partir de fichiers longs. Alibaba le positionne pour l'extraction d'informations, la modération de contenu, la classification de données et la synthèse, et affirme qu'il renvoie du JSON plus précisément que ses modèles de chat généraux. Contrairement à Qwen Plus ou Qwen Flash, il s'agit d'un extracteur spécifique à une tâche plutôt que d'un assistant polyvalent, et il maintient les sorties courtes.
Points forts
- Extraction de champs à partir de longs rapports, contrats et feuilles de calcul vers du JSON, ce pour quoi Alibaba l'a conçu.
- Classification et modération de passages en masse, renvoyant une étiquette par élément au lieu d'un texte libre.
- Synthétiser un fichier volumineux en un seul passage sans le diviser en segments au préalable.
- La mise en cache des prompts réduit le travail répétitif lorsque de nombreuses questions ciblent le même document.
Quand préférer un autre modèle
- Entrée texte uniquement sans appel d'outil, les pages numérisées nécessitent donc d'abord une OCR.
- Les réponses sont limitées à une courte longueur ; la réécriture ou la rédaction d'un document long nécessite donc un modèle avec un budget de sortie plus important.
- Pour le chat ouvert, le codage ou le raisonnement en plusieurs étapes, Qwen Plus ou Qwen3.8 Max sont plus adaptés.
Pour commencer
Créer une clé API
Générez une clé dans Console et utilisez-la avec tous les modèles de la plateforme.
Envoyez votre première requête
Copiez l'exemple pour votre langage et lancez-le.
Texte vers texteMessages APIPOST/v1/messagesFormat d'API:curl https://api.tokenlab.sh/v1/messages \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "x-api-key: sk-xxx" \ -H "anthropic-version: 2023-06-01" \ -d '{ "model": "qwen-doc-turbo", "max_tokens": 1024, "messages": [ {"role": "user", "content": "Hello!"} ] }'
Tarification
Le prix Verified s’applique à Verified, moins cher sur la plupart des modèles. Le prix Official est le prix publié par le fabricant du modèle et s’applique à la route Official, plus fiable. Auto facture la route qui termine la requête.
Default
Par 1M Token- Prix Official
- Entrée $0.087 / Sortie $0.144 / Lecture cache $0.0174 / Jetons d'écriture cache $0.1087 / Texte Entrée $0.087 / Texte Sortie $0.144
- Prix Verified
- —
- Remise
- —
Lecture cache
- Prix Official
- $0.0174
- Prix Verified
- —
- Remise
- —
Jetons d'écriture cache
- Prix Official
- $0.1087
- Prix Verified
- —
- Remise
- —
| Prix OfficialPar 1M Token | Prix VerifiedPar 1M Token | Remise | |
|---|---|---|---|
| Default | Entrée $0.087 / Sortie $0.144 / Lecture cache $0.0174 / Jetons d'écriture cache $0.1087 / Texte Entrée $0.087 / Texte Sortie $0.144 | — | — |
| Tarification du cache de prompt | |||
| Lecture cache | $0.0174 | — | — |
| Jetons d'écriture cache | $0.1087 | — | — |
Utilisation et activité
Le taux de réussite est la part de requêtes abouties. La latence est la durée d'une réponse complète ; P95 signifie que 95 % des requêtes ont fini dans ce délai.
Utilisation et disponibilité
Dernières 24 heures- Requêtes
- Taux de succès
- Latence P95
- Total des jetons
Les données sont basées sur les requêtes agrégées des utilisateurs, à l'exclusion des vérifications de statut.
Ouvrir dans Console
Ouvrez Qwen-Doc-Turbo dans Console avec un prompt prêt à modifier ou envoyer.
Aide-moi à tester qwen-doc-turbo avec un message sur /v1/messages. Affiche la réponse, la latence et le coût.
Cas d'usage
Extraction de champs de factures et de contrats
Soumettez des contrats fournisseurs ou des factures et demandez les noms des parties, les dates, les montants et les conditions de renouvellement sous forme d'objet JSON fixe, afin que les résultats soient directement chargés dans une base de données.
Étiquetage de documents en masse
Étiquetez un arriéré de rapports ou de tickets par sujet, urgence ou département, en renvoyant une catégorie par document pour un filtrage ultérieur.
Contrôle de conformité
Analysez de longues soumissions pour identifier les passages qui enfreignent une politique établie et renvoyez les citations incriminées avec une raison pour chacune.
Génération de synthèse
Transformez une longue transcription de réunion ou un dossier en un résumé au format fixe avec les décisions, les responsables et les questions en suspens.
Exemples de prompts
Extrayez le fournisseur, la date d'entrée en vigueur, le délai de préavis de résiliation et les conditions de paiement de ce contrat. Retournez uniquement du JSON, avec null pour tout ce qui n'est pas indiqué.
Classez chacun des 30 e-mails de support suivants en : facturation, bug, demande de fonctionnalité ou autre. Retournez un tableau JSON d'identifiants et d'étiquettes.
Synthétisez ce rapport annuel en cinq points clés et listez chaque facteur de risque mentionné par l'entreprise.
Ce modèle a une tarification conditionnelle. Les totaux mensuels de tokens ne suffisent pas pour une estimation fiable ; utilisez la tarification détaillée selon la spécification de la requête, le cache et la fenêtre applicable.
FAQ
À quoi sert Qwen-Doc-Turbo ?
Il est conçu pour l'exploration de documents : extraction de données structurées, classification, modération et synthèse de textes longs. Alibaba souligne que la sortie JSON cohérente est son principal avantage par rapport aux modèles de chat généraux. Utilisez-le lorsque vous avez de nombreux documents et un schéma fixe, et non pour une conversation ouverte.
Qwen-Doc-Turbo est-il meilleur que Qwen Plus pour l'extraction ?
Pour l'extraction à schéma fixe à partir de fichiers longs, Alibaba positionne Doc-Turbo comme le choix le plus précis et le plus cohérent. Qwen Plus est le meilleur choix lorsque la même requête nécessite également de l'analyse, de la rédaction ou un dialogue libre. Testez les deux sur un échantillon de vos propres documents avant de vous décider.
Qwen-Doc-Turbo peut-il lire les PDF ou les images ?
Il accepte du texte ; convertissez donc les PDF et les scans en texte avant de les envoyer. Exécutez d'abord une OCR pour les pages numérisées, puis passez le texte extrait dans le prompt.
Qwen-Doc-Turbo prend-il en charge l'appel d'outils ou le mode schéma JSON ?
Non. L'appel d'outils et le mode schéma de réponse ne sont pas proposés pour ce modèle. Demandez du JSON dans le prompt, montrez un exemple d'objet et validez le résultat dans votre code.
Qwen-Doc-Turbo prend-il en charge la mise en cache des prompts ?
Oui. La mise en cache est utile lorsque vous répétez un long préfixe de document et que vous ne faites varier que la question, par exemple en posant dix questions d'extraction différentes sur un même dossier.
Combien coûte Qwen-Doc-Turbo ?
Sur TokenLab, Qwen-Doc-Turbo coûte Entrée $0.087 / Sortie $0.144 Par 1M Token. La table tarifaire ci-dessus en montre le détail complet. Les tarifs dépendent de l’unité de facturation, de la spécification et de l’usage. Comparez des conditions identiques dans la tarification détaillée du modèle ; un tarif seul ne détermine pas le coût total.
Quelles sont les limites de contexte et de sortie de Qwen-Doc-Turbo ?
Qwen-Doc-Turbo accepte jusqu'à 253 952 jetons de contexte et génère jusqu'à 8 192 jetons par réponse.
Quel endpoint Qwen-Doc-Turbo doit-il utiliser ?
Utilisez https://api.tokenlab.sh/v1/messages pour Qwen-Doc-Turbo. L'exemple de requête ci-dessous montre la structure de code correspondante.
Quelles opérations Qwen-Doc-Turbo prend-il en charge ?
Qwen-Doc-Turbo prend en charge Texte vers texte. Sélectionnez une opération pour voir l'endpoint et un exemple.
Comparer Qwen-Doc-Turbo
Sources
Mis à jour le 2 oct. 2026
