Movemos nosso bot multilingue para a Qwen2.5 72B Instruct API e o contexto de 128K fez a gente parar de fatiar historicos longos.
O Qwen2.5 72B Instruct e um LLM denso de 72B ajustado a instrucoes da Alibaba Qwen, com contexto de 128K e solidas capacidades multilingues, de codigo e matematica. Servido na RouterBase por um endpoint compativel com OpenAI a $0.38 / 1M de entrada e $0.40 / 1M de saida, 5% abaixo da tabela.
Qwen2.5 72B Instruct API - 72B Denso, Contexto de 128K
A Qwen2.5 72B Instruct API executa o Qwen2.5 72B Instruct, um LLM denso de 72B ajustado a instrucoes com contexto de 128K, forte em chat multilingue, codigo e matematica.
A Qwen2.5 72B Instruct API serve o Alibaba Qwen2.5 72B Instruct, um modelo de linguagem grande denso de 72 bilhoes de parametros ajustado a instrucoes. Onde um design de mistura de especialistas roteia cada token por uma fracao de seus pesos, este modelo executa uma rede totalmente densa, de modo que cada parametro contribui para cada token. Isso da uma qualidade estavel em chat, codigo, matematica e raciocinio, e uma janela de contexto de 128K tokens significa que arquivos longos, transcricoes e tracos de ferramentas cabem em uma unica chamada. Voce acessa a Qwen2.5 72B Instruct API atraves da RouterBase sobre o protocolo chat-completions da OpenAI, entao seu cliente funciona sem mudancas e uma unica chave cobre todo o catalogo.
Por dentro, o Qwen2.5 72B Instruct foi ajustado para o trabalho que os desenvolvedores realmente entregam: assistentes multilingues em mais de 29 idiomas, geracao e revisao de codigo, extracao de JSON estruturado e uso de ferramentas de varios passos. A Qwen2.5 72B Instruct API responde a tudo isso atras de um endpoint e uma chave. A cobranca e de $0.38 por 1M de tokens de entrada e $0.40 por 1M de saida, o que esta 5% abaixo da tarifa de tabela de $0.40 e $0.42, cobrado por token e sem taxa por requisicao. Como o modelo transmite tokens conforme sao gerados e devolve chamadas de ferramentas no esquema padrao da OpenAI, voce pode conectar a Qwen2.5 72B Instruct API a um loop de agente ou um assistente de IDE sem escrever cola especifica do provedor. A arquitetura densa mantem a latencia e a qualidade estaveis ao escalar de um prototipo a producao.
O que a Qwen2.5 72B Instruct API te da
Qualidade deliberada em cada token.
Modelo denso de 72B
A Qwen2.5 72B Instruct API executa uma rede totalmente densa de 72 bilhoes de parametros, entao a qualidade fica consistente sem surpresas de roteamento de especialistas.
Contexto de 128K
Uma janela de 128K tokens permite ao modelo reter arquivos longos e tracos de ferramentas em uma unica chamada, entao raramente voce fatia entradas para a Qwen2.5 72B Instruct API.
Multilingue por design
Treinada em mais de 29 idiomas, a Qwen2.5 72B Instruct API lida com ingles, chines e dezenas mais para chat multilingue, traducao e suporte.
Codigo e matematica
Uma forte geracao de codigo, revisao e raciocinio matematico fazem da Qwen2.5 72B Instruct API uma espinha dorsal confiavel para ferramentas de desenvolvimento e assistentes tecnicos.
Ferramentas e JSON
A Qwen2.5 72B Instruct API devolve chamadas de funcoes e JSON estruturado no esquema padrao da OpenAI, prontas para agentes e pipelines de dados.
Streaming, por token
A Qwen2.5 72B Instruct API transmite tokens conforme sao gerados e cobra por token a $0.38 de entrada e $0.40 de saida, 5% abaixo da tabela, sem taxa por requisicao.

Primeira chamada a Qwen2.5 72B Instruct API em tres passos
Conecte uma vez, depois transmita.
Crie uma chave
Uma chave da RouterBase alcanca a Qwen2.5 72B Instruct API e todos os outros modelos do catalogo, entao nao ha nada especifico do provedor para configurar.
Aponte seu cliente
Envie qualquer cliente OpenAI para routerbase.com/v1 com model=qwen/qwen-2.5-72b-instruct e um array de mensagens; a Qwen2.5 72B Instruct API responde com a mesma forma chat-completions.
Transmita e veja o uso
O modelo transmite tokens conforme sao gerados e devolve o uso de tokens por resposta, entao o custo e a latencia ficam visiveis em cada chamada a Qwen2.5 72B Instruct API.
Paga apenas pelo que usas
A RouterBase repassa preços de nível partner. Comparado com o preço público oficial do modelo.
Paga apenas pelo que usas
A RouterBase repassa preços de nível partner. Comparado com o preço público oficial do modelo.
| Resolução | RouterBase | Oficial | Poupança |
|---|---|---|---|
| Input (per 1M) | $0.380 | −5% | |
| Output (per 1M) | $0.400 | −5% |
Uma execução com a configuração padrão (Input (per 1M)) custa $0.380.Com $1 podes executar este modelo aproximadamente 2 vezes.
Preco oficial = tarifa de tabela da Alibaba Qwen para Qwen2.5 72B Instruct ($0.40 por 1M de entrada, $0.42 por 1M de saida). A RouterBase serve a Qwen2.5 72B Instruct API a $0.38 / $0.40, 5% abaixo da tabela.
Times construindo sobre a Qwen2.5 72B Instruct API
Chat multilingue e codigo atras de uma chamada.
Os pesos densos deixam a saida previsivel: a Qwen2.5 72B Instruct API da a mesma qualidade em cada ticket.
A chamada de funcoes no esquema padrao fez nossa pilha de agentes rodar sobre a Qwen2.5 72B Instruct API com zero parse personalizado desde o primeiro dia.
A $0.38 de entrada e $0.40 de saida a Qwen2.5 72B Instruct API manteve plano nosso custo por token enquanto o trafego subia no trimestre.
O streaming da Qwen2.5 72B Instruct API e suave, entao nossa UI de chat renderiza token por token sem trabalho extra de buffer.
Enviamos revisao de codigo e extracao de JSON para a Qwen2.5 72B Instruct API e a saida estruturada volta limpa toda vez.
A janela de 128K deixou a Qwen2.5 72B Instruct API ler um arquivo de servico inteiro mais seus testes em uma passada, o que acelerou nossas revisoes.
Trocar de outro provedor para a Qwen2.5 72B Instruct API foi uma unica string: a forma da OpenAI nao se moveu nem um pouco.
A cobertura multilingue e a razao de padronizarmos na Qwen2.5 72B Instruct API; portugues e ingles saem igualmente bem.
Qwen2.5 72B Instruct API - perguntas comuns
O que saber antes de rotear trafego.
A Qwen2.5 72B Instruct API e o acesso hospedado da RouterBase ao Alibaba Qwen2.5 72B Instruct, um LLM denso de 72B ajustado a instrucoes, sobre um endpoint compativel com OpenAI.