A Alibaba Cloud lançou o Qwen 3.5 em 15 de fevereiro de 2026, e a comunidade de desenvolvedores imediatamente notou. O modelo oferece compreensão multimodal nativa, janelas de contexto de 1 milhão de tokens e capacidades de agente que superam consistentemente o GPT-4.5, Claude 4 e Gemini 2.5 em benchmarks de raciocínio, codificação e uso de ferramentas.
A API do Qwen 3.5 coloca todo esse poder por trás de um endpoint limpo e compatível com OpenAI. Você autentica uma vez, envia solicitações padrão de conclusão de chat e desbloqueia recursos que antes exigiam camadas complexas de orquestração.
Este guia o conduzirá por cada detalhe técnico—desde a geração do seu primeiro token até a construção de agentes multimodais de nível de produção. Você aprenderá cargas úteis exatas, parâmetros avançados, padrões de tratamento de erros e estratégias de otimização de custos que realmente funcionam em cargas de trabalho reais.
Pronto? Vamos configurar seu ambiente e enviar sua primeira solicitação pronta para produção ao Qwen 3.5.
O Que Torna o Qwen 3.5 Destaque?
Qwen 3.5 representa um avanço significativo na série Qwen. A Alibaba lançou o Qwen3.5-397B-A17B de peso aberto, um modelo MoE híbrido com 397 bilhões de parâmetros totais, mas apenas 17 bilhões ativos por inferência. Esta arquitetura combina Gated Delta Networks para atenção linear com especialistas esparsos, proporcionando uma eficiência excepcional.
O modelo Qwen 3.5-Plus hospedado na API oferece uma janela de contexto de 1M tokens por padrão. Ele suporta 201 idiomas e dialetos, processa imagens e vídeos nativamente e se destaca em benchmarks:
- Raciocínio: 87.8 no MMLU-Pro
- Codificação: 76.4 no SWE-bench Verified
- Capacidades de agente: 86.7 no TAU2-Bench
- Visão: 85.0 no MMMU
Esses resultados posicionam o Qwen 3.5 como uma forte escolha para desenvolvedores que constroem agentes, assistentes de código ou aplicações multimodais. A API torna esses recursos imediatamente acessíveis sem a necessidade de gerenciar hardware massivo.
Além disso, o Qwen 3.5 introduz ferramentas integradas como pesquisa na web e interpretação de código. Você as ativa com parâmetros simples, evitando assim a construção de camadas de orquestração personalizadas. Como resultado, as equipes entregam fluxos de trabalho inteligentes mais rapidamente.
Pré-requisitos para Integração da API do Qwen 3.5
Você prepara seu ambiente antes de enviar a primeira solicitação. A API do Qwen 3.5 é executada no Model Studio da Alibaba Cloud (anteriormente DashScope), então você precisa criar uma conta lá.
- Visite o console do Alibaba Cloud Model Studio.
- Crie uma conta ou faça login com suas credenciais do Alibaba Cloud.
- Navegue até a seção de chave de API e gere uma nova DASHSCOPE_API_KEY. Armazene-a com segurança — trate-a como qualquer segredo de produção.
Além disso, instale o SDK OpenAI para Python. O Qwen 3.5 mantém compatibilidade total, então você reutiliza padrões familiares de outros provedores.
pip install openai
Você também se beneficia do Apidog nesta fase. Após baixá-lo gratuitamente do site oficial, você importa sua especificação OpenAPI ou adiciona manualmente o endpoint do Qwen 3.5. O Apidog gera automaticamente esquemas de solicitação e valida respostas, o que se mostra inestimável ao explorar parâmetros personalizados posteriormente.
Autenticando e Configurando o Cliente
Você define a URL base e a chave de API para conectar. Usuários internacionais geralmente escolhem o endpoint de Cingapura ou dos EUA para menor latência.
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)
Este objeto de cliente lida com todas as chamadas subsequentes. Você troca de região alterando a URL base—Pequim para cargas de trabalho baseadas na China ou Virgínia para tráfego dos EUA. O SDK abstrai a autenticação, então você se concentra no design da carga útil.
No entanto, aplicações de produção geralmente usam variáveis de ambiente e gerenciadores de segredos. Você rotaciona chaves regularmente e implementa lógica de repetição com backoff exponencial para lidar com problemas de rede transitórios.
Enviando Sua Primeira Solicitação de Conclusão de Chat
Agora você executa uma solicitação básica. O Qwen 3.5 aceita formatos de mensagem padrão do OpenAI e retorna respostas estruturadas.
messages = [
{"role": "system", "content": "You are a helpful technical assistant."},
{"role": "user", "content": "Explain the architecture of Qwen 3.5 in simple terms."}
]
completion = client.chat.completions.create(
model="qwen3.5-plus",
messages=messages,
temperature=0.7,
max_tokens=1024
)
print(completion.choices[0].message.content)
Este código envia uma consulta e imprime a resposta. Você ajusta temperature e top_p para controlar a criatividade, assim como em outros modelos.
Para testar isso rapidamente, abra o Apidog, crie uma nova solicitação, cole o endpoint https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions, adicione seus cabeçalhos e corpo, e então clique em Enviar. O Apidog exibe a linha do tempo completa da resposta, cabeçalhos e até gera trechos de código cURL ou Python para você.
Desbloqueando Recursos Avançados com Parâmetros Extras
O Qwen 3.5-Plus se destaca quando você ativa suas capacidades nativas. Você as passa através do campo extra_body.
completion = client.chat.completions.create(
model="qwen3.5-plus",
messages=messages,
extra_body={
"enable_thinking": True, # Ativa o raciocínio em cadeia de pensamento
"enable_search": True, # Ativa pesquisa web + interpretador de código
},
stream=True
)
for chunk in completion:
if chunk.choices[0].delta.content:
print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)
if hasattr(chunk.choices[0].delta, "reasoning_content") and chunk.choices[0].delta.reasoning_content:
print("\n[Pensando]:", chunk.choices[0].delta.reasoning_content)
Portanto, o modelo pensa passo a passo antes de responder e busca informações em tempo real quando necessário. As respostas em streaming chegam token por token, o que melhora a latência percebida em interfaces de chat.
Além disso, o Qwen 3.5 suporta entradas multimodais. Você inclui imagens ou vídeos diretamente nas mensagens:
messages = [
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": "What is happening in this image?"},
{"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/chart.png"}}
]
}
]
A API processa dados visuais nativamente e retorna descrições ou respostas fundamentadas. Desenvolvedores que constroem ferramentas de análise de documentos ou agentes visuais consideram este recurso transformador.
Implementando Chamada de Ferramentas e Fluxos de Trabalho de Agente
O Qwen 3.5 se destaca na chamada de funções. Você define as ferramentas na solicitação, e o modelo decide quando invocá-las.
tools = [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"description": "Get current weather for a location",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {"type": "string"}
},
"required": ["location"]
}
}
}
]
completion = client.chat.completions.create(
model="qwen3.5-plus",
messages=messages,
tools=tools,
tool_choice="auto"
)
Quando o modelo retorna uma chamada de ferramenta, você executa a função do seu lado e anexa o resultado de volta à conversa. Este ciclo cria agentes robustos que interagem com sistemas externos.
O Apidog simplifica o teste desses fluxos. Você cria cenários de teste que encadeiam várias solicitações, afirmam sobre formatos de chamada de ferramenta e até simulam APIs externas. Como resultado, você valida comportamentos complexos de agente antes de implantar em produção.
Exemplos de Aplicação no Mundo Real
Desenvolvedores integram a API do Qwen 3.5 em muitos domínios. Aqui estão padrões práticos que você pode replicar hoje.
Assistente de Codificação Inteligente
Você constrói uma extensão para VS Code que envia trechos de código para o Qwen 3.5 com contexto do espaço de trabalho. O modelo retorna código refatorado, testes de unidade e explicações. Devido ao seu forte desempenho no SWE-bench, ele lida eficazmente com tarefas em escala de repositório real.
Agente de Pesquisa Multimodal
Você cria um agente que aceita uploads de PDF ou capturas de tela, extrai dados, pesquisa na web para verificação e gera relatórios. A janela de contexto de 1M tokens armazena artigos de pesquisa inteiros em uma única conversa.
Chatbot de Suporte ao Cliente
Você combina o Qwen 3.5 com sua base de conhecimento e CRM. O modelo raciocina sobre o histórico da conversa, busca dados de pedidos em tempo real via ferramentas e responde no idioma preferido do usuário, graças ao seu suporte a 201 idiomas.
Em cada caso, você monitora o uso de tokens e os custos através do console da Alibaba Cloud. O Qwen 3.5-Plus oferece preços competitivos para suas capacidades, especialmente em escala.
Melhores Práticas para Implantações em Produção
Você segue estas diretrizes para garantir confiabilidade e desempenho:
- Limitação de taxa (Rate limiting): Implemente a limitação no lado do cliente e respeite os limites documentados da Alibaba.
- Tratamento de erros: Capture
RateLimitError,InvalidRequestErrore tente novamente com backoff. - Controle de custos: Acompanhe as contagens de tokens nas respostas e defina
max_tokensde forma conservadora. - Segurança: Nunca exponha sua chave de API no código do frontend. Use proxies de backend para todas as chamadas.
- Observabilidade: Registre cargas úteis completas de solicitação/resposta (sem dados sensíveis) e monitore a latência.
Além disso, você versiona seus prompts e testa as alterações no Apidog antes de promovê-las. As variáveis de ambiente da plataforma permitem que você alterne entre chaves de desenvolvimento, staging e produção de forma transparente.
Solução de Problemas Comuns da API do Qwen 3.5
Você encontra esses problemas ocasionalmente:
- Erros de autenticação: Verifique novamente o
DASHSCOPE_API_KEYe a URL base específica da região. - Comprimento do contexto excedido: O modelo suporta 1M tokens, mas você ainda monitora o uso. Trunque o histórico de forma inteligente.
- Falhas na chamada de ferramentas: Garanta que seus esquemas de função correspondam exatamente ao esquema JSON esperado.
- Respostas lentas: Habilite o streaming e considere
enable_thinking: falsepara consultas simples.
O Apidog também ajuda aqui. Seus logs detalhados, validação de resposta e servidores simulados permitem isolar problemas rapidamente.
Implantação Local do Modelo de Peso Aberto
Embora a API atenda à maioria dos casos de uso, você pode executar o modelo Qwen3.5-397B-A17B localmente para dados sensíveis ou necessidades offline. O modelo está disponível no Hugging Face:
pip install transformers
Você o serve com vLLM ou SGLang para alta vazão:
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
--model Qwen/Qwen3.5-397B-A17B \
--tensor-parallel-size 8
O servidor local expõe o mesmo endpoint /v1/chat/completions. Você aponta seu workspace do Apidog para http://localhost:8000/v1 e testa de forma idêntica à API da nuvem.
Observe que o modelo de 397B requer recursos de GPU substanciais—tipicamente 8×H100 ou equivalente. Versões quantizadas menores podem aparecer na comunidade em breve.
Comparando a API do Qwen 3.5 com Outros Provedores
O Qwen 3.5 compete diretamente com GPT-4.5, Claude 4 e Gemini 2.5. Ele lidera em benchmarks de codificação e agente, enquanto oferece multimodalidade nativa a um preço mais baixo. A interface compatível com OpenAI significa que você pode migrar com mínimas alterações de código.
No entanto, as regiões globais da Alibaba Cloud oferecem vantagens para cargas de trabalho na região Ásia-Pacífico. Você alcança menor latência e melhor conformidade para certos mercados.
Conclusão: Comece a Construir com o Qwen 3.5 Hoje
Você agora possui um roteiro técnico completo para a API do Qwen 3.5. Desde conclusões básicas de chat até agentes multimodais sofisticados, a plataforma oferece desempenho de ponta com ferramentas amigáveis para desenvolvedores.
Baixe o Apidog gratuitamente agora mesmo e importe o endpoint do Qwen 3.5. Você prototipa, testa e documenta suas integrações em minutos, em vez de horas. As pequenas decisões que você toma em seu fluxo de trabalho de API — escolher a plataforma de teste certa, estruturar seus prompts, lidar com chamadas de ferramentas — criam grandes diferenças na velocidade de desenvolvimento e na qualidade da aplicação.
A equipe do Qwen 3.5 continua a quebrar barreiras. Verifique o blog oficial do Qwen, o repositório no GitHub e a coleção no Hugging Face para atualizações.
O que você vai construir primeiro? Seja um agente de pesquisa autônomo, uma ferramenta de análise com visão computacional ou uma plataforma de experiência do cliente multilíngue, a API do Qwen 3.5 lhe dá a base. Comece a codificar, itere rapidamente com o Apidog e dê vida às suas ideias.