Alibaba

Qwen3.5-27B

Testo

Modello di visione denso open-weight di Qwen3.5; contesto 256K, thinking ibrido; API compatibile OpenAI

Input $0.30 / 1M di token | Output $2.40 / 1M di token Qwen3.5-27B Riferimento API →
Stato del modello Dati insufficienti
runapi.ai
# Base URL
https://runapi.ai

# Endpoints
POST /v1/chat/completions
POST /v1/responses
POST /v1/messages
POST /v1beta/models/qwen3.5-27b:generateContent
POST /v1beta/models/qwen3.5-27b:streamGenerateContent
curl https://runapi.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "qwen3.5-27b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Leggi questo screenshot di una dashboard in errore, spiega cosa significa il messaggio di errore e suggerisci la modifica al codice che risolverebbe il problema."
    }
  ]
}'
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://runapi.ai/v1",
    api_key="your-runapi-key"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.5-27b",
    messages=[{"role": "user", "content": "Leggi questo screenshot di una dashboard in errore, spiega cosa significa il messaggio di errore e suggerisci la modifica al codice che risolverebbe il problema."}]
)
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://runapi.ai/v1",
  apiKey: "your-runapi-key"
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "qwen3.5-27b",
  messages: [{ role: "user", content: "Leggi questo screenshot di una dashboard in errore, spiega cosa significa il messaggio di errore e suggerisci la modifica al codice che risolverebbe il problema." }]
});
https://runapi.ai 5 endpoints
OVERVIEW

A cosa serve Qwen3.5-27B

Qwen3.5-27B è un modello visione-linguaggio nativo denso della serie Qwen3.5 Medium di Alibaba, rilasciato con pesi aperti sotto Apache 2.0 il 24 febbraio 2026. Usa l'attenzione lineare per risposte rapide, e Alibaba ne valuta le prestazioni complessive come paragonabili a quelle di Qwen3.5-122B-A10B.

È un modello ibrido con thinking attivo per impostazione predefinita, una finestra di contesto di 262.144 token e fino a 65.536 token di output. Alibaba indica il supporto a function calling e output strutturati.

Su RunAPI, chiama qwen3.5-27b tramite l'endpoint Chat Completions compatibile OpenAI (/v1/chat/completions) con un SDK OpenAI puntato su https://runapi.ai/v1. Le immagini vanno in parti image_url dentro messages[].content[], e i tool usano il formato standard di OpenAI.

ID del modello
qwen3.5-27b
Rilascio
24 febbraio 2026
Architettura
Denso, 27B parametri, pesi sotto Apache 2.0
Finestra di contesto
262.144 token
Output massimo
65.536 token
Thinking
Ibrido, attivo per impostazione predefinita
Endpoint su RunAPI
OpenAI Chat Completions, input testo e immagini
Playground

Prova Qwen3.5-27B

Scegli un modello e genera in pochi secondi.

Stimato: Input $0.30 / 1M di token | Output $2.40 / 1M di token

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Specifiche

Dettagli tecnici

Provider Alibaba
ID modello qwen3.5-27b
Modalità Testo
Tipi di attività Synchronous
Endpoint API /v1/chat/completions
/v1/responses
/v1/messages
/v1beta/models/qwen3.5-27b:generateContent
/v1beta/models/qwen3.5-27b:streamGenerateContent
Unità di fatturazione 1K token
Stato del catalogo Operativo
COME FUNZIONA

Usa questo modello in 3 passaggi

  1. Crea la tua chiave

    Registrati gratuitamente e crea una chiave API per qwen3.5-27b dalla dashboard.

  2. Invia una richiesta

    Invia una richiesta POST a /v1/chat/completions con l’identificatore del modello qwen3.5-27b e i tuoi parametri.

  3. Ottieni i risultati

    Leggi direttamente dall’endpoint la risposta completata di qwen3.5-27b.

Cosa offre questo modello

Copertura endpoint

Espone 1 endpoint pubblici: chat_completion.

Fatturazione a consumo

Misurata in base a 1K token, senza requisito di abbonamento.

Qwen3.5-27B Prezzi

Endpoint
Prezzo
chat_completion
Input: $0.30 / 1M di token Output: $2.40 / 1M di token
RIFERIMENTO API

Specifiche dell'endpoint

Endpoint
POST /v1/chat/completions
ID modello
qwen3.5-27b
Tipi di attività
chat_completion

Parametri della richiesta

Nessun parametro della richiesta è pubblicato per questo endpoint.

CASI D'USO

Customer support

Rispondi alle domande dei clienti partendo da una knowledge base privata, riducendo il volume dei ticket.

Analisi documentale

Redigi riepiloghi di contratti e segnala le clausole chiave per la revisione dell'avvocato.

Generazione di codice

Genera automaticamente test unitari, code review e suggerimenti di refactoring in CI.

Metriche di utilizzo

Scelto dagli sviluppatori
6
Chiamate API / Giorno
100.0%
Tasso di successo
10.4s
Generazione media

Il feedback verificato dei clienti non è ancora disponibile per questo modello.

FAQ

Domande frequenti su Qwen3.5-27B

Qwen3.5-27B è un modello denso o Mixture-of-Experts?

Denso. Tutti i 27B parametri lavorano su ogni token, a differenza dei modelli MoE di Qwen3.5 come Qwen3.5-35B-A3B, che attiva 3B parametri per token.

Come si confronta Qwen3.5-27B con Qwen3.5-122B-A10B?

Alibaba li valuta paragonabili nel complesso. Entrambi hanno una finestra di contesto di 262.144 token, input immagini, thinking ibrido e function calling.

Meglio Qwen3.5-27B o Qwen3.6-27B?

Qwen3.6-27B è costruito su Qwen3.5-27B. Qwen riporta per il modello 3.6 un coding agentico più forte e migliori risultati in ragionamento scientifico, OCR e comprensione video. Tieni Qwen3.5-27B per i prompt e le valutazioni già calibrati su di esso.

Qwen3.5-27B accetta immagini su RunAPI?

Sì. Invia parti image_url insieme al testo in una richiesta Chat Completions. Alibaba indica anche l'input video; le richieste video non sono verificate su RunAPI.

Come seleziono qwen3.5-27b?

Passa l'ID del modello mostrato nel quickstart.

Qual è il rate limit di questa variante?

I limiti per chiave scalano in base al tier di utilizzo. Consulta la pagina prezzi per i limiti attuali.

Posso cambiare variante in seguito?

Sì — la variante è un flag. Puoi cambiarla modificando il parametro model.

Fa streaming?

Dove lo streaming è disponibile, RunAPI esegue lo streaming end-to-end.

Dove posso segnalare problemi di qualità?

Apri un issue nel repository GitHub pubblico oppure scrivi all’assistenza.

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