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Qwen2.5 72b Instruct
API 模型名称: qwen2.5-72b-instruct
Qwen2.5 72b Instruct 是 Alibaba 的聊天模型，通过 Api.Airforce 统一 API 提供服务。 它的定价为每百万输入 tokens ¥683.20，每百万输出 tokens ¥683.20。 通过 OpenAI 兼容 API 使用一个密钥即可访问它，以及 Api.Airforce 上的 100+ 其他模型。
价格
规格参数
- 供应商
- Alibaba
- 类型
- 聊天模型
Qwen2.5 72b Instruct 适用于哪些场景？
- 聊天机器人与助手——对话式 AI、起草、摘要与 Q&A。
Qwen2.5 72b Instruct 与同类模型对比
| 模型 | 智能 | 上下文 | 输入 / 1M | 输出 / 1M |
|---|---|---|---|---|
| Qwen2.5 72b Instruct | — | — | ¥683.20 | ¥683.20 |
| Qvq Max | — | — | ¥15.47 | ¥62.03 |
| Qvq Max Latest | — | — | ¥5.20 | ¥20.68 |
| Qwen Coder Plus | — | — | ¥3.72 | ¥7.30 |
价格为 Api.Airforce 按量计费费率，单位为每 1M token。上下文为最大输入长度。
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Qwen2.5 72b Instruct — 常见问题
- Qwen2.5 72b Instruct 的费用是多少？
- Qwen2.5 72b Instruct 按量计费：输入 ¥683.20 / 1M token，输出 ¥683.20 / 1M token。无需订阅，仅按实际用量收费。
- Qwen2.5 72b Instruct 具备哪些能力？
- Qwen2.5 72b Instruct 是 Alibaba 的聊天模型，可通过 Api.Airforce API 访问。
- Qwen2.5 72b Instruct 是否免费使用？
- Qwen2.5 72b Instruct 是付费按量计费模型——无需订阅，仅按用量收费。
- 如何通过 API 使用 Qwen2.5 72b Instruct？
- Qwen2.5 72b Instruct 兼容 OpenAI 接口。将任意 OpenAI SDK 的请求地址指向 https://api.airforce/v1，传入模型 ID qwen2.5-72b-instruct 及您的 Api.Airforce API 密钥即可。
- Qwen2.5 72b Instruct 由谁开发？
- Qwen2.5 72b Instruct 是 Alibaba 的聊天模型，通过 Api.Airforce 统一网关提供服务，接入 100+ 款其他模型。
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通过 API 使用 Qwen2.5 72b Instruct
OpenAI 兼容 —— 将任意 OpenAI SDK 指向 https://api.airforce/v1 并传入 qwen2.5-72b-instruct 作为模型。
cURL
curl https://api.airforce/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AIRFORCE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen2.5-72b-instruct",
"messages": [{ "role": "user", "content": "Hello!" }]
}'Python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.airforce/v1", api_key="$AIRFORCE_API_KEY")
r = client.chat.completions.create(
model="qwen2.5-72b-instruct",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(r.choices[0].message.content)JavaScript
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.airforce/v1", apiKey: process.env.AIRFORCE_API_KEY });
const r = await client.chat.completions.create({
model: "qwen2.5-72b-instruct",
messages: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
});
console.log(r.choices[0].message.content);