Qwen 3.5 API Nasıl Kullanılır?

Alibaba Cloud, 15 Şubat 2026'da Qwen 3.5'i piyasaya sürdü ve geliştirici topluluğu hemen dikkatini çekti. Model, doğal çok modlu anlama, 1 milyon token bağlam penceresi ve muhakeme, kodlama ve araç kullanımı kıyaslamalarında GPT-4.5, Claude 4 ve Gemini 2.5'i tutarlı bir şekilde geride bırakan ajan yetenekleri sunuyor.

Qwen 3.5 API, tüm bu gücü temiz, OpenAI uyumlu bir uç nokta aracılığıyla sunar. Bir kez kimlik doğrulaması yapar, standart sohbet tamamlama istekleri gönderir ve daha önce karmaşık orkestrasyon katmanları gerektiren özellikleri açığa çıkarırsınız.

Bu kılavuz, ilk tokeninizi oluşturmaktan üretim düzeyinde çok modlu ajanlar geliştirmeye kadar her teknik ayrıntıda size yol gösterecektir. Gerçek iş yüklerinde gerçekten işe yarayan kesin yükleri, gelişmiş parametreleri, hata işleme modellerini ve maliyet optimizasyon stratejilerini öğreneceksiniz.

💡

Tek bir kod satırı yazmadan önce Apidog'u ücretsiz indirin.Bu gönderideki örnekleri takip ederken—özellikle araç çağırma, akışlı muhakeme izleri ve çok modlu girişler bölümlerini—Apidog, prototip oluşturmanın, şemaları doğrulamanın, test senaryolarını zincirlemenin ve istemci kodu oluşturmanın en hızlı yolu haline gelir. Platform, eskiden saatler süren Postman kaosunu dakikalar süren odaklanmış geliştirmeye dönüştürür. Qwen 3.5 kullanan birçok ekip artık Apidog'u vazgeçilmez bir altyapı olarak görüyor.

Düğme

Hazır mısınız? Ortamınızı kuralım ve Qwen 3.5'e ilk üretim için hazır isteğinizi gönderelim.

Qwen 3.5'i Farklı Kılan Nedir?

Qwen 3.5, Qwen serisinde önemli bir ilerlemeyi temsil ediyor. Alibaba, toplam 397 milyar parametreye sahip ancak çıkarım başına yalnızca 17 milyar aktif parametreye sahip hibrit bir MoE modeli olan açık ağırlıklı Qwen3.5-397B-A17B'yi piyasaya sürdü. Bu mimari, doğrusal dikkat için Gated Delta Ağlarını seyrek uzmanlarla birleştirerek olağanüstü verimlilik sağlıyor.

API üzerindeki barındırılan Qwen 3.5-Plus modeli, varsayılan olarak 1 milyon token bağlam penceresi sunar. 201 dil ve lehçeyi destekler, görüntü ve videoları doğal olarak işler ve kıyaslamalarda üstün başarı gösterir:

Muhakeme: MMLU-Pro'da 87.8
Kodlama: SWE-bench Verified'da 76.4
Ajan yetenekleri: TAU2-Bench'te 86.7
Vizyon: MMMU'da 85.0

Bu sonuçlar, Qwen 3.5'i ajanlar, kod yardımcıları veya çok modlu uygulamalar geliştiren geliştiriciler için güçlü bir seçenek olarak konumlandırıyor. API, büyük donanımları yönetmeye gerek kalmadan bu özelliklere anında erişim sağlıyor.

Dahası, Qwen 3.5 web araması ve kod yorumlama gibi yerleşik araçlar sunar. Bunları basit parametrelerle etkinleştirirsiniz, böylece özel orkestrasyon katmanları oluşturmaktan kaçınırsınız. Sonuç olarak, ekipler akıllı iş akışlarını daha hızlı devreye alır.

Qwen 3.5 API Entegrasyonu İçin Ön Koşullar

İlk isteği göndermeden önce ortamınızı hazırlarsınız. Qwen 3.5 API, Alibaba Cloud'un Model Studio'sunda (eski adıyla DashScope) çalıştığı için orada bir hesap oluşturmanız gerekir.

Alibaba Cloud Model Studio konsolunu ziyaret edin.
Alibaba Cloud kimlik bilgilerinizle kaydolun veya oturum açın.
API anahtarı bölümüne gidin ve yeni bir DASHSCOPE_API_KEY oluşturun. Bunu güvenli bir şekilde saklayın—tıpkı herhangi bir üretim sırrı gibi davranın.

Ek olarak, OpenAI Python SDK'sını yükleyin. Qwen 3.5 tam uyumluluğu korur, böylece diğer sağlayıcılardan tanıdık kalıpları yeniden kullanabilirsiniz.

pip install openai

Bu aşamada Apidog'dan da faydalanırsınız. Resmi siteden ücretsiz indirdikten sonra, OpenAPI spesifikasyonunuzu içe aktarabilir veya Qwen 3.5 uç noktasını manuel olarak ekleyebilirsiniz. Apidog, istek şemalarını otomatik olarak oluşturur ve yanıtları doğrular, bu da özel parametreleri daha sonra keşfederken paha biçilmez bir fayda sağlar.

İstemcinin Kimlik Doğrulaması ve Yapılandırılması

Bağlanmak için temel URL'yi ve API anahtarını ayarlarsınız. Uluslararası kullanıcılar genellikle daha düşük gecikme süresi için Singapur veya ABD uç noktasını seçer.

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"
)

Bu istemci nesnesi, sonraki tüm çağrıları yönetir. Temel URL'yi değiştirerek bölgeler arasında geçiş yapabilirsiniz—Çin merkezli iş yükleri için Pekin veya ABD trafiği için Virginia. SDK, kimlik doğrulamasını soyutlar, böylece yük tasarımına odaklanırsınız.

Ancak, üretim uygulamaları genellikle ortam değişkenlerini ve gizli yöneticileri kullanır. Anahtarları düzenli olarak döndürür ve geçici ağ sorunlarını gidermek için üstel geri çekilmeli yeniden deneme mantığı uygularsınız.

İlk Sohbet Tamamlama İsteğinizi Gönderme

Şimdi temel bir istek yürütüyorsunuz. Qwen 3.5, standart OpenAI mesaj formatlarını kabul eder ve yapılandırılmış yanıtlar döndürür.

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)

Bu kod bir sorgu gönderir ve yanıtı yazdırır. Diğer modellerde olduğu gibi, yaratıcılığı kontrol etmek için temperature ve top_p değerlerini ayarlarsınız.

Bunu hızlıca test etmek için Apidog'u açın, yeni bir istek oluşturun, https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions uç noktasını yapıştırın, başlıklarınızı ve gövdenizi ekleyin, ardından Gönder'e tıklayın. Apidog, tüm yanıt zaman çizelgesini, başlıkları gösterir ve hatta sizin için cURL veya Python kod parçacıkları oluşturur.

Ekstra Parametrelerle Gelişmiş Özelliklerin Kilidini Açma

Qwen 3.5-Plus, yerel yeteneklerini etkinleştirdiğinizde parlar. Bunları extra_body alanı aracılığıyla iletirsiniz.

completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.5-plus",
    messages=messages,
    extra_body={
        "enable_thinking": True,      # Düşünce zinciri muhakemesini etkinleştirir
        "enable_search": True,        # Web araması + kod yorumlayıcıyı etkinleştirir
    },
    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[Thinking]:", chunk.choices[0].delta.reasoning_content)

Bu nedenle, model yanıtlamadan önce adım adım düşünür ve gerektiğinde gerçek zamanlı bilgi alır. Akışlı yanıtlar token token gelir, bu da sohbet arayüzlerinde algılanan gecikmeyi iyileştirir.

Ayrıca, Qwen 3.5 çok modlu girişleri destekler. Görüntüleri veya videoları doğrudan mesajlara dahil edebilirsiniz:

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "Bu görselde ne oluyor?"},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/chart.png"}}
        ]
    }
]

API, görsel verileri doğal olarak işler ve gerekçeli açıklamalar veya yanıtlar döndürür. Belge analiz araçları veya görsel ajanlar geliştiren geliştiriciler bu özelliği dönüştürücü bulmaktadır.

Araç Çağırma ve Ajan İş Akışlarını Uygulama

Qwen 3.5, fonksiyon çağırmada üstündür. İstekte araçları tanımlarsınız ve model bunları ne zaman çağıracağına karar verir.

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_weather",
            "description": "Bir konum için mevcut hava durumunu al",
            "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"
)

Model bir araç çağrısı döndürdüğünde, fonksiyonu kendi tarafınızda yürütür ve sonucu tekrar konuşmaya eklersiniz. Bu döngü, harici sistemlerle etkileşime giren sağlam ajanlar oluşturur.

Apidog, bu akışları test etmeyi basitleştirir. Birden çok isteği zincirleyen, araç çağrısı formatlarını doğrulayan ve hatta harici API'leri taklit eden test senaryoları oluşturursunuz. Sonuç olarak, karmaşık ajan davranışını üretime dağıtmadan önce doğrulayabilirsiniz.

Gerçek Dünya Uygulama Örnekleri

Geliştiriciler, Qwen 3.5 API'sini birçok alanda entegre eder. İşte bugün çoğaltabileceğiniz pratik modeller.

Akıllı Kodlama Asistanı

Çalışma alanından bağlamla kod parçacıklarını Qwen 3.5'e gönderen bir VS Code uzantısı oluşturursunuz. Model, yeniden düzenlenmiş kod, birim testleri ve açıklamalar döndürür. Güçlü SWE-bench performansı sayesinde, gerçek depo ölçekli görevleri etkili bir şekilde yönetir.

Çok Modlu Araştırma Ajanı

PDF yüklemelerini veya ekran görüntülerini kabul eden, veri çıkaran, doğrulama için web'de arama yapan ve raporlar oluşturan bir ajan oluşturursunuz. 1 milyonluk bağlam penceresi, tüm araştırma makalelerini tek bir konuşmada tutar.

Müşteri Destek Sohbet Botu

Qwen 3.5'i bilgi tabanınız ve CRM'nizle birleştirirsiniz. Model, konuşma geçmişi üzerinde muhakeme yapar, araçlar aracılığıyla gerçek zamanlı sipariş verilerini çeker ve 201 dilli desteğinden kullanıcının tercih ettiği dilde yanıt verir.

Her durumda, Alibaba Cloud konsolu aracılığıyla token kullanımını ve maliyetleri izlersiniz. Qwen 3.5-Plus, özellikle büyük ölçekte, yetenekleri için rekabetçi fiyatlandırma sunar.

Üretim Dağıtımları İçin En İyi Uygulamalar

Güvenilirlik ve performans sağlamak için şu yönergeleri izleyin:

Hız sınırlama: İstemci tarafında kısıtlama uygulayın ve Alibaba'nın belgelenmiş limitlerine uyun.
Hata işleme: RateLimitError, InvalidRequestError yakalayın ve geri çekilme ile yeniden deneyin.
Maliyet kontrolü: Yanıtlardaki token sayılarını takip edin ve max_tokens değerini muhafazakar bir şekilde ayarlayın.
Güvenlik: API anahtarınızı asla ön uç kodunda ifşa etmeyin. Tüm çağrılar için arka uç proxy'leri kullanın.
Gözlemlenebilirlik: Tam istek/yanıt yüklerini (hassas veriler olmadan) günlüğe kaydedin ve gecikmeyi izleyin.

Ayrıca, istemlerinizi sürümlendirin ve değişiklikleri yayınlamadan önce Apidog'da test edin. Platformun ortam değişkenleri, geliştirme, hazırlık ve üretim anahtarları arasında sorunsuz bir şekilde geçiş yapmanızı sağlar.

Yaygın Qwen 3.5 API Sorunlarını Giderme

Ara sıra bu sorunlarla karşılaşabilirsiniz:

Kimlik doğrulama hataları: DASHSCOPE_API_KEY ve bölgeye özgü temel URL'yi iki kez kontrol edin.
Bağlam uzunluğu aşıldı: Model 1 milyon token'ı destekler, ancak yine de kullanımı izleyin. Geçmişi akıllıca kısaltın.
Araç çağrısı hataları: Fonksiyon şemalarınızın beklenen JSON şemasıyla tam olarak eşleştiğinden emin olun.
Yavaş yanıtlar: Akışı etkinleştirin ve basit sorgular için enable_thinking: false'i düşünün.

Apidog burada da yardımcı olur. Ayrıntılı günlükleri, yanıt doğrulaması ve sahte sunucuları, sorunları hızlı bir şekilde yalıtmanıza olanak tanır.

Açık Ağırlıklı Modelin Yerel Dağıtımı

API çoğu kullanım durumuna uygun olsa da, hassas veriler veya çevrimdışı ihtiyaçlar için Qwen3.5-397B-A17B modelini yerel olarak çalıştırabilirsiniz. Model, Hugging Face'te mevcuttur:

pip install transformers

Yüksek verim için vLLM veya SGLang ile sunarsınız:

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
  --model Qwen/Qwen3.5-397B-A17B \
  --tensor-parallel-size 8

Yerel sunucu aynı /v1/chat/completions uç noktasını kullanıma sunar. Apidog çalışma alanınızı http://localhost:8000/v1 adresine yönlendirir ve bulut API'siyle aynı şekilde test edersiniz.

397B modelinin önemli GPU kaynakları gerektirdiğini unutmayın—genellikle 8×H100 veya eşdeğeri. Daha küçük nicelenmiş sürümler yakında toplulukta ortaya çıkabilir.

Qwen 3.5 API'sini Diğer Sağlayıcılarla Karşılaştırma

Qwen 3.5, GPT-4.5, Claude 4 ve Gemini 2.5 ile doğrudan rekabet ediyor. Kodlama ve ajan kıyaslamalarında önde giderken, daha düşük bir fiyat noktasında doğal çok modluluk sunar. OpenAI uyumlu arayüz, minimum kod değişikliğiyle geçiş yapabileceğiniz anlamına gelir.

Ancak, Alibaba Cloud'un küresel bölgeleri, Asya-Pasifik iş yükleri için avantajlar sağlar. Belirli pazarlar için daha düşük gecikme süresi ve daha iyi uyumluluk elde edersiniz.

Sonuç: Qwen 3.5 ile Bugün Geliştirmeye Başlayın

Artık Qwen 3.5 API için eksiksiz bir teknik yol haritasına sahipsiniz. Temel sohbet tamamlamalarından gelişmiş çok modlu ajanlara kadar, platform geliştirici dostu araçlarla üstün performans sunar.

Şimdi Apidog'u ücretsiz indirin ve Qwen 3.5 uç noktasını içe aktarın. Entegrasyonlarınızı saatler yerine dakikalar içinde prototipleyebilir, test edebilir ve belgeleyebilirsiniz. API iş akışınızda aldığınız küçük kararlar—doğru test platformunu seçmek, istemlerinizi yapılandırmak, araç çağrılarını ele almak—geliştirme hızında ve uygulama kalitesinde büyük farklar yaratır.

Qwen 3.5 ekibi sınırları zorlamaya devam ediyor. Güncellemeler için resmi Qwen blogunu, GitHub deposunu ve Hugging Face koleksiyonunu kontrol edin.

İlk olarak ne inşa edeceksiniz? İster otonom bir araştırma ajanı, ister görüş destekli bir analitik aracı, ister çok dilli bir müşteri deneyimi platformu olsun, Qwen 3.5 API size temel oluşturur. Kodlamaya başlayın, Apidog ile hızla yineleyin ve fikirlerinizi hayata geçirin.

Düğme