Alibaba Cloud의 Qwen3.5 Flash API는 접근 가능한 대규모 언어 모델의 중요한 발전을 나타내며, 개발자들에게 AI 기반 애플리케이션 구축을 위한 강력하고 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다. 챗봇, 코딩 도우미, 또는 다중 모달 애플리케이션을 구축하든, Qwen3.5 Flash는 탁월한 사용자 경험을 제공하는 데 필요한 유연성과 성능을 제공합니다. 이 포괄적인 가이드는 Qwen3.5 Flash API를 시작하는 데 필요한 모든 것, 즉 초기 설정부터 고급 구현 기술까지 안내합니다.
Qwen3.5 Flash API 이해하기
Qwen3.5 Flash (Qwen3.5-35B-A3B)는 Alibaba의 Qwen3 시리즈 모델의 일부로, 경쟁력 있는 가격으로 고성능 AI 기능을 제공하도록 설계되었습니다. "Flash"라는 명칭은 이 모델들이 속도와 비용 효율성을 위해 최적화되었음을 나타내며, 응답 품질과 자원 관리가 모두 중요한 프로덕션 애플리케이션에 이상적입니다.
Qwen3.5 제품군은 다양한 사용 사례에 맞춰 여러 변형을 포함합니다. Qwen3.5-397B-A17B 모델은 복잡한 추론 작업을 위해 4,030억 개의 매개변수로 최대 기능을 제공합니다. Qwen3.5-397B-FP8은 최적화된 저장 공간으로 동일한 기능을 제공합니다. Qwen3.5-122B-A10B는 균형 잡힌 성능을 위해 1,250억 개의 매개변수를 제공하며, Qwen3.5-35B-A3B(Qwen3.5 Flash)는 일반적인 애플리케이션을 위한 비용 효율적인 옵션으로 360억 개의 매개변수를 제공합니다. 모든 모델은 비전 (이미지-텍스트-텍스트) 기능을 지원하여 텍스트와 이미지를 모두 처리하는 다중 모달 상호작용을 가능하게 합니다.
시작하기: 전제 조건 및 설정
Qwen3.5 Flash API를 사용하기 전에 몇 가지 설정 단계를 완료해야 합니다. 먼저, Alibaba Cloud 계정이 없다면 Alibaba Cloud 계정을 생성한 다음 Model Studio로 이동하여 API 키를 생성하세요. 이 키는 요청을 인증하고 청구 목적을 위한 사용량을 추적합니다. 이 키를 안전하게 보관하고 클라이언트 측 코드나 공개 저장소에 노출하지 마세요.
또한 개발 환경에 적합한 SDK를 설치해야 합니다. Python 개발자는 pip를 사용하여 OpenAI 호환 SDK를 설치할 수 있습니다:
pip install openai
Node.js 환경의 경우 openai npm 패키지가 동일한 기능을 제공합니다. API는 OpenAI와 호환되도록 설계되었으므로, 이전에 OpenAI API를 사용해 본 경험이 있다면 Qwen3.5 Flash로의 전환이 간단할 것입니다. 주요 차이점은 기본 URL과 인증 메커니즘에 있습니다.
API 구성 및 지역 엔드포인트
Qwen3.5 Flash 통합을 구성하는 데 있어 중요한 측면 중 하나는 적절한 지역 엔드포인트를 선택하는 것입니다. 선택은 지연 시간, 가격 및 사용 가능한 기능에 영향을 미칩니다. Alibaba Cloud는 전 세계 사용자에게 서비스를 제공하기 위해 여러 지역 엔드포인트를 제공합니다:
싱가포르 엔드포인트 (https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1)는 아시아 태평양 지역에 서비스를 제공하며 신규 사용자에게 90일 동안 100만 토큰의 관대한 무료 계층을 제공합니다. 이는 API를 탐색하는 개발자에게 훌륭한 시작점입니다. 버지니아(미국) 엔드포인트 (https://dashscope-us.aliyuncs.com/compatible-mode/v1)는 북미 사용자에게 더 나은 성능을 제공하며, 베이징 엔드포인트 (https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1)는 중국 본토 사용자에게 서비스를 제공합니다.
클라이언트를 구성할 때 최적의 성능을 위해 애플리케이션 사용자와 지리적으로 가장 가까운 엔드포인트를 선택해야 합니다. 인증 프로세스는 다른 일부 서비스에서 사용하는 OAuth 흐름 대신 API 키를 사용하여 보안을 유지하면서 통합을 단순화합니다.
첫 번째 API 호출하기
API 키와 엔드포인트가 구성되었으면 첫 번째 요청을 보낼 준비가 된 것입니다. 다음은 간단한 대화를 보여주는 기본 Python 예제입니다:
"""
환경 변수 (공식 문서에 따름):
DASHSCOPE_API_KEY: https://bailian.console.aliyun.com 에서 발급받은 API 키
DASHSCOPE_BASE_URL: (선택 사항) 호환 모드 API의 기본 URL.
DASHSCOPE_MODEL: (선택 사항) 모델 이름; 다른 모델을 위해 재정의.
DASHSCOPE_BASE_URL:
- 베이징: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
- 싱가포르: https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
- 미국 (버지니아): https://dashscope-us.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
"""
from openai import OpenAI
import os
api_key = os.environ.get("DASHSCOPE_API_KEY")
if not api_key:
raise ValueError(
"DASHSCOPE_API_KEY가 필요합니다. "
"다음과 같이 설정하세요: export DASHSCOPE_API_KEY='your-api-key'"
)
client = OpenAI(
api_key=api_key,
base_url=os.environ.get(
"DASHSCOPE_BASE_URL",
"https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
),
)
messages = [{"role": "user", "content": "Introduce Qwen3.5."}]
model = os.environ.get(
"DASHSCOPE_MODEL",
"qwen3.5-plus",
)
completion = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=messages,
extra_body={
"enable_thinking": True,
"enable_search": False
},
stream=True
)
reasoning_content = "" # 전체 추론 과정
answer_content = "" # 전체 응답
is_answering = False # 답변 단계에 진입했는지 여부
print("\n" + "=" * 20 + "Reasoning" + "=" * 20 + "\n")
for chunk in completion:
if not chunk.choices:
print("\nUsage:")
print(chunk.usage)
continue
delta = chunk.choices[0].delta
# 추론 내용만 수집
if hasattr(delta, "reasoning_content") and delta.reasoning_content is not None:
if not is_answering:
print(delta.reasoning_content, end="", flush=True)
reasoning_content += delta.reasoning_content
# 내용 수신, 답변 단계 시작
if hasattr(delta, "content") and delta.content:
if not is_answering:
print("\n" + "=" * 20 + "Answer" + "=" * 20 + "\n")
is_answering = True
print(delta.content, end="", flush=True)
answer_content += delta.content
직접 HTTP 호출을 선호하는 개발자를 위해 동등한 curl 명령은 다음과 같습니다:
curl -X POST https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "Qwen3.5-35B-A3B",
"messages": [{"role": "user", "content": "Explain quantum computing in simple terms"}]
}'
응답 구조는 표준 OpenAI 형식을 따르므로 채팅 완료 응답을 기대하는 기존 코드베이스와 쉽게 통합할 수 있습니다.
고급 기능: 사고 모드 (Thinking Mode)
Qwen3.5의 가장 강력한 기능 중 하나는 사고 모드(thinking mode)입니다. 이 모드는 모델이 답변을 생성하기 전에 단계별 추론을 수행할 수 있도록 합니다. 이는 복잡한 수학 문제, 논리적 추론, 그리고 추론 과정을 보여줌으로써 결과 품질이 향상되는 다단계 분석에서 특히 유용합니다.
사고 모드를 활성화하려면 요청에 enable_thinking 매개변수를 포함하세요:
completion = client.chat.completions.create(
model="qwen3.5-flash",
messages=[
{"role": "user", "content": "만약 기차가 1.5시간 동안 120km를 이동한다면, 평균 속도는 얼마입니까?"}
],
extra_body={
'enable_thinking': True,
'thinking_budget': 81920
}
)
thinking_budget 매개변수는 모델이 추론에 사용할 수 있는 토큰 할당량을 제어합니다. 예산이 높을수록 더 철저한 추론이 가능하지만, 토큰 소비와 응답 시간이 증가합니다. 간단한 쿼리에는 낮은 예산으로도 충분하지만, 복잡한 문제에는 넉넉한 할당이 도움이 됩니다.
다중 모달 비전 기능 구현
비전 활성화 변형인 qwen3-vl-plus 및 qwen3-vl-flash는 API의 기능을 이미지 이해로 확장합니다. 이 모델들은 이미지를 분석하고, 시각적 콘텐츠를 설명하며, 사진에 대한 질문에 답하고, 사진이나 다이어그램에서 정보를 추출할 수 있습니다. 이는 자동 이미지 캡션, 시각 검색, 다이어그램을 포함한 문서 처리, 접근성 도구와 같은 애플리케이션의 가능성을 열어줍니다.
다음은 분석을 위해 이미지를 보내는 방법입니다:
messages = [
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/sample-image.jpg"}},
{"type": "text", "text": "이 이미지에서 무엇을 보는지 설명해주세요"}
]
}
]
completion = client.chat.completions.create(
model="Qwen3.5-35B-A3B",
messages=messages
)
요청에 이미지 URL 또는 Base64 인코딩된 이미지 데이터를 직접 제공할 수 있습니다. 모델은 텍스트 프롬프트와 함께 이미지를 처리하여 이미지의 시각적 요소를 참조하는 응답을 생성합니다. 이 기능은 업로드된 스크린샷을 처리할 수 있는 고객 서비스 봇, 자동화된 검열 시스템, 시각적 콘텐츠를 설명하는 교육 도구를 구축하는 데 매우 유용합니다.
도구 통합을 위한 함수 호출
함수 호출은 Qwen3.5가 사용자 요청을 기반으로 외부 도구 및 API를 지능적으로 호출할 수 있도록 합니다. 이는 대화형 AI와 실제 기능 사이의 격차를 메워주며, 애플리케이션이 데이터베이스 쿼리, 타사 API 호출 또는 사용자 지정 비즈니스 로직 실행과 같은 작업을 수행할 수 있도록 합니다.
함수 호출을 구현하려면 먼저 요청에서 사용 가능한 도구를 정의해야 합니다:
tools = [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"description": "지정된 위치의 현재 날씨 가져오기",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string",
"description": "도시 이름, 예: 샌프란시스코"
}
},
"required": ["location"]
}
}
}
]
completion = client.chat.completions.create(
model="qwen3.5-flash",
messages=[
{"role": "user", "content": "도쿄의 날씨는 어떤가요?"}
],
tools=tools
)
모델이 함수 호출이 적절하다고 판단하면, 응답에는 텍스트 메시지 대신 도구 호출 객체가 포함됩니다. 그러면 애플리케이션은 함수를 실행하고 결과를 반환하여 모델이 최종 상황별 응답을 생성할 수 있도록 합니다. 이 패턴은 예약 시스템, 데이터 검색 애플리케이션, 의미 있는 작업을 수행할 수 있는 대화형 도우미와 같은 정교한 워크플로를 가능하게 합니다.
실시간 애플리케이션을 위한 스트리밍 응답
챗봇, 글쓰기 도우미, 대화형 도구와 같이 인지되는 지연 시간이 중요한 애플리케이션의 경우, 스트리밍 응답은 완전한 응답을 기다리지 않고 텍스트가 생성되는 대로 표시하여 더 나은 사용자 경험을 제공합니다.
completion = client.chat.completions.create(
model="qwen3.5-flash",
messages=[
{"role": "user", "content": "그림 그리는 법을 배우는 로봇에 대한 짧은 이야기 써줘"}
],
stream=True
)
for chunk in completion:
if chunk.choices[0].delta.content:
print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)
스트리밍은 사용자가 의미 있는 출력을 보기 위해 기다리는 시간을 줄여주며, 특히 긴 응답에 유용합니다. 스트리밍 프로토콜은 생성되는 즉시 청크를 보내어 모델이 계속 처리하는 동안 점진적인 표시를 가능하게 합니다.
컨텍스트 캐싱을 통한 비용 최적화
Qwen3.5는 반복되는 컨텍스트를 사용하는 애플리케이션의 비용을 절감하는 컨텍스트 캐싱 기능을 통해 상당한 비용 절감을 제공합니다. 공통 시스템 프롬프트나 기본 문서를 공유하는 메시지를 보낼 때, 캐시는 이 컨텍스트를 재사용을 위해 저장합니다. 동일한 캐시된 콘텐츠를 참조하는 후속 요청은 상당한 할인을 받습니다. 암시적 캐싱의 경우 표준 가격의 20%, 명시적 캐시 관리의 경우 10% 할인됩니다.
이 기능은 사용자 질문이 다양하더라도 기본 문서가 일정한 문서 Q&A 시스템과 같은 애플리케이션에 특히 유용합니다. 각 쿼리마다 전체 문서를 다시 보내는 대신 캐시된 컨텍스트를 참조하여 대규모로 토큰 비용을 크게 줄일 수 있습니다.
필요에 맞는 올바른 모델 선택
적절한 Qwen3.5 변형을 선택하는 것은 특정 요구 사항에 따라 달라집니다. 다음은 실용적인 가이드입니다:
| 모델 | 유형 | 매개변수 | 최적 용도 |
|---|---|---|---|
| Qwen3.5-397B-A17B | 이미지-텍스트-텍스트 | 403B | 최대 기능, 복잡한 추론 |
| Qwen3.5-397B-A17B-FP8 | 이미지-텍스트-텍스트 | 403B | 최적화된 저장 공간으로 고성능 |
| Qwen3.5-122B-A10B | 이미지-텍스트-텍스트 | 125B | 균형 잡힌 성능 및 효율성 |
| Qwen3.5-35B-A3B | 이미지-텍스트-텍스트 | 36B | 비용 효율적, 일반적인 작업 |
| Qwen3.5-35B-A3B-Base | 이미지-텍스트-텍스트 | 36B | 미세 조정을 위한 기본 모델 |
| Qwen3.5-27B | 이미지-텍스트-텍스트 | 28B | 경량 애플리케이션 |
Qwen3.5-397B-A17B
4,030억 개의 매개변수를 가진 플래그십 모델로, 복잡한 추론, 대규모 데이터 분석 및 고급 문제 해결 작업에서 최대 기능을 발휘하도록 설계되었습니다.
Qwen3.5-397B-A17B-FP8
397B 모델과 동일한 기능을 가지며, 최적화된 FP8 양자화를 통해 저장 공간을 줄이고 추론 속도를 높이면서도 고품질을 유지합니다.
Qwen3.5-122B-A10B
균형 잡힌 1,250억 개의 매개변수 모델로, 합리적인 리소스 요구 사항으로 일반적인 작업에서 강력한 성능을 제공합니다.
Qwen3.5-35B-A3B (Qwen3.5 Flash)
가장 다재다능한 360억 개의 매개변수 모델로, 일반적인 애플리케이션, 챗봇 및 비용 효율적인 프로덕션 배포에 이상적입니다.
Qwen3.5-35B-A3B-Base
35B 변형의 기본 모델 버전으로, 도메인 특정 데이터셋에 대한 미세 조정을 통해 맞춤형 AI 솔루션을 생성하는 데 적합합니다.
Qwen3.5-27B
리소스 제약이 있는 환경과 속도가 중요한 애플리케이션을 위해 설계된 경량 280억 개의 매개변수 모델입니다.
대부분의 일반적인 애플리케이션의 경우 Qwen3.5 Flash (Qwen3.5-35B-A3B)가 기능과 비용의 최상의 균형을 제공합니다. 복잡한 추론 작업에 최대 성능이 필요한 경우 397B 모델이 가장 높은 기능을 제공합니다. 122B 변형은 성능과 리소스 요구 사항 사이의 중간 지점을 제공합니다.
결론
Qwen3.5 Flash API는 개발자에게 고급 AI 기능을 애플리케이션에 통합하기 위한 강력하고 유연하며 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다. OpenAI 호환 인터페이스, 관대한 무료 계층, 다양한 특수 모델을 통해 시작하는 데 최소한의 노력이 필요하며 정교한 구현 경로를 제공합니다. 간단한 챗봇을 구축하든 복잡한 다중 모달 애플리케이션을 구축하든, Qwen3.5 Flash는 매력적인 AI 기반 경험을 위한 기반을 제공합니다.
성공적인 구현의 핵심은 특정 요구 사항(지연 시간 민감도, 예산 제약 및 기능적 요구 사항)을 이해하고 적절한 모델 변형 및 구성을 선택하는 데 있습니다. 싱가포르 지역의 무료 계층으로 시작하여 기능을 탐색한 다음 실제 성능 및 비용 관찰을 기반으로 구현을 최적화하세요.
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