Comience con la tarea.Luego elige el modelo.

Una conexión que funcione es el primer paso.Utilice una pequeña tarea real para decidir si Qwen gratuito es suficiente, qué herramienta se adapta y cuándo vale la pena probar un modelo pago.

1. Elija el flujo de trabajo que realmente necesita

Trabaja en tu editor

Clina →

Utilice el tutorial de conexión verificada y luego pruebe la edición de un archivo pequeño por separado.

Programa desde tu terminal

OpenCode →

Selecciona el proveedor integrado IteraCompute y prueba el flujo de reparación con Qwen gratis descrito en la guía.

Ejecuta tareas de programación en VS Code

Roo Code →

Configura un proveedor compatible con OpenAI y comprueba la edición de archivos y los comandos de prueba con una tarea pequeña.

Llamar desde una aplicación

SDK de OpenAI →

Utilice Python o JavaScript en el servidor.Verifique el texto que no esté vacío antes de agregar transmisión o herramientas.

Cree una función de IA de TypeScript

SDK de IA de Vercel →

Comience con el ejemplo de CLI del lado del servidor probado.La interfaz de usuario del alojamiento y del navegador necesita una verificación por separado.

2. Entiende qué cambia una recarga Qwen

Gratis proporciona 30 millones de tokens/mes, 128 000 de contexto total y 160 000 TPM.La recarga neta acumulada de $10 desbloquea 100 millones/mes, 128 000 contexto y 300 000 TPM;$50 desbloquean 300 millones/mes, 256 000 contexto y 600 000 TPM.Estos son umbrales de recarga, no suscripciones.

Un nivel Qwen más alto cambia la asignación, el contexto, el TPM y la prioridad de la cola.Utiliza el mismo modelo;no es evidencia de una mejor calidad de respuesta.La producción máxima sigue siendo de 8192 tokens y la capacidad compartida no tiene SLA.

3. Ejecute una tarea con una línea de meta clara.

Para una evaluación de codificación, use una carpeta vacía y una rama Git desechable.Pídale a su herramienta que cree dos archivos y ejecute las pruebas.Revise cualquier archivo solicitado y acciones de comando.

Tarea de ejemplo · Node.js 22+
Create slugify.mjs exporting slugify(value), and slugify.test.mjs using node:test.
Convert to lowercase, trim whitespace, replace runs of non-ASCII-alphanumeric characters with one hyphen, and remove leading/trailing hyphens.
Test these exact cases:
" Hello, World! " -> "hello-world"
"API   Key" -> "api-key"
"---" -> ""
"" -> ""
Run node --test slugify.test.mjs and report the result. Do not install dependencies.

Para preguntas y respuestas sobre documentos, utilice un documento breve con cinco respuestas que ya conozca.Solicite citas de fuentes y marque cada respuesta como correcta, no respaldada o faltante.Para una función de chat, pruebe cinco solicitudes de usuarios representativos y una solicitud que debería rechazar o entregar.

4. Diagnosticar el cuello de botella antes de cambiar de modelo.

Respuesta vacía o error de conexión

Verifique las credenciales, el punto final y el presupuesto de salida mediante el tutorial.Un modelo pago más grande no soluciona una configuración incorrecta.

429 o una ventana de contexto completa

Verifique el uso mensual, TPM y entrada más salida solicitada.Reduzca la simultaneidad/el historial o compare el nivel Qwen relevante.

La conexión funciona, la tarea aún falla

Repita la misma tarea con un candidato remunerado, con las mismas entradas y criterios de aceptación.Compare el resultado real y el costo.

Capacidad de producción predecible

Analice la capacidad reservada o la implementación dedicada.Una recarga de Qwen no proporciona un SLA de latencia.

5. Compare el costo de su carga de trabajo real

Costo = tokens de entrada no almacenados en caché / 1 millón × precio de entrada + tokens de entrada almacenados en caché / 1 millón × precio de entrada almacenados en caché + tokens de salida / 1 millón × precio de salida.Divida la entrada en partes almacenadas en caché y no almacenadas en caché para que no se cuente dos veces.Utilice resultados facturados, incluido el razonamiento cuando corresponda.

Los precios a continuación utilizan el mismo catálogo que la página de precios y se actualizan desde el punto final de precios públicos cuando está disponible.No se implica ninguna clasificación de calidad o velocidad.

Catálogo actualizado: 2026-10-19.

USD por 1 millón de tokens
modeloEntradalectura de cachéescritura en cachéSalida
Qwen3.8-27B$0$0—$0
Qwen3.8-2.4T-A95B$1.95$0.25—$5.7
GLM-5.3-Flash$0.08$0.023—$0.28
Kimi K2.7 Code$0.69$0.15—$3.29
DeepSeek V4 Pro$0.79$0.026—$2.38
GLM-5.3$0.82$0.2—$2.88
Kimi K3$2.35$0.23—$11.76
MiniMax M3$0.3$0.05—$1.19
DeepSeek V4.1 Flash$0.17$0.005—$0.7
Qwen3.8-Flash$0.13$0.02—$0.42
GLM-5.2$0.53$0.12—$1.72
GLM-5.1$1.18$0.12—$4.17
GLM-5$0.89$0.11—$3.14
Kimi-K2.6$0.87$0.07—$3.51
Kimi-K2.5$0.54$0.06—$2.78
MiniMax-M2.7$0.38$0.03—$1.48
MiniMax-M2.5$0.27$0.03—$1.03
Claude Sonnet 5.5$1$0.05$1.25$5
Gemini 4 Argon$1.6$0.08—$8
Claude Opus 5.5$2$0.1$2.5$10
Claude Haiku 5.5$0.05$0.005$0.0625$0.25
Claude Mythos 5.1$5$0.125$6.25$25
Gemini 3.8 Flash$0.6$0.06—$3
Claude Fable 5.1$5$0.125$6.25$25
GPT-6 Luna$0.08$0.008$0.1$0.4
GPT-6.1 Sol$1.6$0.08$2$8
GPT-6 Astra$8$0.8$10$40

Pruebe la tarea más pequeña que pueda demostrar su flujo de trabajo.