Alibaba Cloud: Qwen-Doc-Turbo

O Qwen Doc Turbo foca em trabalhar com texto de documentos. Seu longo contexto é útil para localizar detalhes em um arquivo longo, comparar passagens e responder a perguntas que dependem de mais do que um pequeno trecho.

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qwen-doc-turbo

DisponívelAlibaba CloudChat

Entrada / Saída: $0.087 / $0.144
Contexto: 254K
Saída máxima: 8K
Modalidades: Chat
Capacidades: Cache de prompts

Sobre o Qwen-Doc-Turbo

Qwen-Doc-Turbo é o modelo Qwen da Alibaba para mineração de documentos: extrair informações estruturadas de arquivos longos. A Alibaba o posiciona para extração de informações, moderação de conteúdo, classificação e resumo de dados, e afirma que ele retorna JSON com mais precisão do que seus modelos de chat gerais. Diferente do Qwen Plus ou Qwen Flash, ele é um extrator específico para tarefas em vez de um assistente geral, e mantém a saída curta.

Pontos fortes

Extração de campos de relatórios longos, contratos e planilhas para JSON, que é a função para a qual a Alibaba o criou.
Classificação e moderação de passagens em massa, retornando um rótulo por item em vez de texto livre.
Resumo de um arquivo extenso em uma única passagem, sem dividi-lo em partes primeiro.
O cache de prompt reduz o trabalho repetitivo quando muitas perguntas visam o mesmo documento.

Quando usar outro modelo

Apenas entrada de texto sem chamada de ferramentas, portanto, páginas digitalizadas precisam de OCR primeiro.
As respostas são limitadas a um comprimento curto, portanto, reescrever ou redigir um documento longo requer um modelo com um orçamento de saída maior.
Para chat de final aberto, codificação ou raciocínio de várias etapas, o Qwen Plus ou Qwen3.8 Max são opções melhores.

Primeiros passos

Criar chave de API
Crie uma chave no Console e use com qualquer modelo da plataforma.

Envie sua primeira requisição

Copie o exemplo para sua linguagem e execute-o no endpoint.

Texto para textoMessages API

POST/v1/messages

Formato da 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!"}
    ]
  }'

Preço

O preço Verified vale para o Verified, que custa menos na maioria dos modelos. O preço Official é o preço publicado pelo fabricante do modelo e vale para a rota Official, mais confiável. O Auto cobra pela rota que conclui a solicitação.

Default

Por 1M Token

Preço Official: Entrada $0.087 / Saída $0.144 / Leitura de cache $0.0174 / Escrita de cache $0.1087 / Texto Entrada $0.087 / Texto Saída $0.144
Preço Verified: —
Desconto: —

Preços de cache de prompt

Leitura de cache

Preço Official: $0.0174
Preço Verified: —
Desconto: —

Escrita de cache

Preço Official: $0.1087
Preço Verified: —
Desconto: —

	Preço OfficialPor 1M Token	Preço VerifiedPor 1M Token	Desconto
Default	Entrada $0.087 / Saída $0.144 / Leitura de cache $0.0174 / Escrita de cache $0.1087 / Texto Entrada $0.087 / Texto Saída $0.144	—	—
Preços de cache de prompt
Leitura de cache	$0.0174	—	—
Escrita de cache	$0.1087	—	—

Uso e atividade

A taxa de sucesso é a proporção de requisições concluídas. A latência é quanto tempo uma resposta completa leva; P95 significa que 95% das requisições terminaram dentro desse tempo.

Uso e disponibilidade

Últimas 24 horas

Requisições
Taxa de sucesso
Latência P95
Total de tokens

Desempenho do modelo

Última atualização 1 de nov. de 2026, 08:16 UTC

As métricas aparecerão assim que os limites de privacidade e volume de dados forem atingidos.

Os dados baseiam-se em solicitações agregadas de usuários, excluindo verificações de status.

Abrir no Console

Abra Qwen-Doc-Turbo no Console com um prompt pronto para editar ou enviar.

Ajude-me a testar qwen-doc-turbo com uma mensagem em /v1/messages. Exiba a resposta, latência e custo.

Casos de uso

Extração de campos de faturas e contratos
Forneça contratos de fornecedores ou faturas e solicite nomes das partes, datas, valores e termos de renovação como um objeto JSON fixo, para que os resultados sejam carregados diretamente em um banco de dados.
Marcação de documentos em massa
Rotule um acúmulo de relatórios ou tickets por tópico, urgência ou departamento, retornando uma categoria por documento para filtragem posterior.
Triagem de conformidade
Analise submissões longas em busca de passagens que violem uma política estabelecida e retorne as citações infratoras com um motivo para cada uma.
Geração de resumos
Transforme uma transcrição longa de reunião ou arquivo em um resumo de formato fixo com decisões, responsáveis e questões em aberto.

Exemplos de prompt

Extraia o fornecedor, data de vigência, período de aviso de rescisão e termos de pagamento deste contrato. Retorne apenas JSON, com null para qualquer coisa não declarada.

Classifique cada um dos 30 e-mails de suporte a seguir como cobrança, bug, solicitação de recurso ou outro. Retorne um array JSON de IDs e rótulos.

Resuma este relatório anual em cinco tópicos e liste todos os fatores de risco que a empresa menciona.

Este modelo tem preço condicional. Totais mensais de tokens sozinhos não produzem uma estimativa confiável; use o preço detalhado para a especificação da requisição, cache e janela aplicável.

FAQ

Para que o Qwen-Doc-Turbo é usado?

Ele foi criado para mineração de documentos: extração de dados estruturados, classificação, moderação e resumo de textos longos. A Alibaba destaca a saída JSON consistente como sua principal vantagem sobre os modelos de chat gerais. Use-o quando tiver muitos documentos e um esquema fixo, não para conversas abertas.

O Qwen-Doc-Turbo é melhor que o Qwen Plus para extração?

Para extração de esquema fixo de arquivos longos, a Alibaba posiciona o Doc-Turbo como a escolha mais precisa e consistente. O Qwen Plus é a melhor escolha quando a mesma solicitação também precisa de análise, escrita ou diálogo livre. Teste ambos em uma amostra de seus próprios documentos antes de se comprometer.

O Qwen-Doc-Turbo pode ler PDFs ou imagens?

Ele aceita texto, portanto, converta PDFs e digitalizações para texto antes de enviá-los. Execute OCR primeiro para páginas digitalizadas e, em seguida, passe o texto extraído no prompt.

O Qwen-Doc-Turbo suporta chamada de ferramentas ou modo de esquema JSON?

Não. Chamada de ferramentas e modo de esquema de resposta não são oferecidos para este modelo. Solicite JSON no prompt, mostre um objeto de exemplo e valide o resultado em seu código.

O Qwen-Doc-Turbo suporta cache de prompt?

Sim. O cache ajuda quando você repete um prefixo de documento longo e varia apenas a pergunta, como ao fazer dez perguntas de extração diferentes sobre um mesmo arquivo.

Quanto custa o Qwen-Doc-Turbo?

No TokenLab, Qwen-Doc-Turbo custa Entrada $0.087 / Saída $0.144 Por 1M Token. A tabela de preços acima mostra o detalhamento completo. As tarifas dependem da unidade de cobrança, da especificação e do uso. Compare condições iguais no preço detalhado do modelo; uma única tarifa não determina o custo total.

Qual a janela de contexto e o limite de saída do Qwen-Doc-Turbo?

O Qwen-Doc-Turbo aceita até 253.952 tokens de contexto e gera até 8.192 tokens por resposta.

Qual endpoint o Qwen-Doc-Turbo deve usar?

Use https://api.tokenlab.sh/v1/messages para Qwen-Doc-Turbo. O exemplo de requisição abaixo mostra o formato de código correspondente.

Quais operações o Qwen-Doc-Turbo suporta?

Qwen-Doc-Turbo suporta Texto para texto. Selecione uma operação acima para ver seu endpoint e exemplo de requisição.