La función de inference de IA de MaxCompute es una nueva función pay-as-you-go lista para usar que le permite utilizar modelos grandes para el procesamiento de datos o inference sin conexión. Este tema describe las reglas de facturación para la inference de IA.
Descripción general
El servicio de inference de IA de MaxCompute proporciona inference de modelos grandes y le permite invocar modelos listos para usar directamente desde trabajos de SQL y MaxFrame mediante una función de IA integrada. La facturación se realiza bajo el esquema pay-as-you-go según el número total de tokens de entrada y salida.
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Regiones compatibles: El servicio de inference de modelos está disponible únicamente en las siguientes regiones.
China continental: China (Beijing), China (Shanghai), China (Hangzhou), China (Shenzhen) y China (Ulanqab)
Internacional: Singapore
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Modelos compatibles: Para utilizar los siguientes modelos, primero debe habilitar el servicio de inference de modelos en la región de destino, como China (Beijing).
Modelo
Tipo
Descripción
qwen3.8-maxAdmite entrada de datos multimodales
Modelo insignia Mixture of Experts (MoE) de la serie Qwen 3.8 con 2.4 billones de parámetros. Ofrece capacidades significativamente mejoradas de programación y productividad ofimática, y puede programar de forma autónoma durante más de diez días para entregar proyectos completos. Este modelo es ideal para escenarios de alta complejidad como programación autónoma, automatización avanzada de oficina, investigación científica y tareas de larga duración.
qwen3.7-maxSolo entrada de texto
Modelo insignia de la serie Qwen 3.7 que incluye mejoras integrales en inference, generación de código y comprensión multilingüe. Es adecuado para tareas de alta complejidad.
qwen3.7-plusAdmite entrada de datos multimodales
Modelo equilibrado de la serie Qwen 3.7 que ofrece un buen equilibrio entre rendimiento y costo. Es adecuado para escenarios empresariales como análisis de textos largos y conversaciones de múltiples turnos.
qwen3.7-flashAdmite entrada de datos multimodales
Modelo nativo de visión-lenguaje, ligero y de alta velocidad de la serie Qwen 3.7. Cuenta con capacidades mejoradas de comprensión multimodal y ejecución de agentes, lo que lo hace ideal para servicios en línea de alta concurrencia y baja latencia, así como para tareas multimodales ligeras.
qwen3.7-text-embeddingSolo entrada de texto
Este modelo unificado de vectores de texto multilingüe, entrenado en Qwen 3.7, ofrece mejoras significativas de rendimiento en recuperación de texto, agrupamiento y clasificación en comparación con la versión text-embedding-v4.
qwen3-vl-embeddingAdmite entrada de datos multimodales
Modelo de embedding vectorial multimodal de Qwen que admite representaciones vectoriales para entradas mixtas de imagen y texto. Es adecuado para escenarios de recuperación cruzada entre modalidades y coincidencia de imagen-texto.
text-embedding-v4Solo entrada de texto
Modelo de embedding vectorial de texto de alta precisión, adecuado para búsqueda semántica, agrupamiento y cálculo de similitud.
qwen3.6-plusAdmite entrada de datos multimodales
Modelo equilibrado de la serie Qwen 3.6 que ofrece un buen equilibrio entre rendimiento y costo. Es adecuado para escenarios comerciales generales como diálogo, resumen y análisis.
qwen3.6-flashAdmite entrada de datos multimodales
Modelo ligero y de alta velocidad de la serie Qwen 3.6. Proporciona respuestas rápidas a un bajo costo, lo que lo hace ideal para servicios en línea de alta concurrencia y baja latencia.
deepseek-v4-proSolo entrada de texto
Modelo de inference insignia de cuarta generación de DeepSeek. Destaca en tareas de alta dificultad como matemáticas, codificación y razonamiento lógico complejo.
deepseek-v4-flashSolo entrada de texto
Modelo ligero de cuarta generación de DeepSeek. Ofrece inference rápida y es altamente rentable, por lo que resulta adecuado para conversaciones cotidianas y tareas de inference ligeras.
qwen3.5-397b-a17bAdmite entrada de datos multimodales
Modelo Mixture of Experts (MoE) de la serie Qwen 3.5. Cuenta con activación eficiente de parámetros, una vasta base de conocimientos y capacidades de razonamiento de múltiples pasos. Este modelo está diseñado para deducción lógica de alta dificultad, generación de código full-stack y preguntas y respuestas de conocimiento profundo.
qwen3.5-omni-plusAdmite entrada de datos multimodales
Qwen3.5-Omni es el modelo grande omni-modal más reciente de Qwen. Es adecuado para escenarios como creación de texto, asistentes de voz y análisis multimedia, ya que proporciona una experiencia de comprensión e interacción multimodal natural y fluida.
qwen3-asr-flashAdmite entrada de datos multimodales
Modelo ligero de reconocimiento de voz de la serie Qwen 3. Proporciona transcripción en tiempo real con baja latencia y alta concurrencia, lo que lo hace adecuado para escenarios de procesamiento de audio en tiempo real como generación de actas de reuniones, subtítulos de streaming y reconocimiento de comandos de voz.
tongyi-embedding-vision-plusAdmite entrada de datos multimodales
Tongyi-Embedding-Vision es un modelo de representación multimodal visual construido sobre un modelo grande de lenguaje (LLM). Es adecuado para diversas tareas posteriores, incluidas búsquedas de imagen a imagen, de texto a imagen, de texto a video, de video a video, de texto a texto, y de texto a imagen y texto.
qwen3-max(Próxima descontinuación)Solo entrada de texto
Modelo grande de lenguaje de alto rendimiento de la serie Qwen, adecuado para inference compleja y generación de contenido.
ImportanteEl modelo
qwen3-maxse descontinuará próximamente. Para garantizar la continuidad del servicio, migre sus servicios relacionados a un nuevo modelo lo antes posible. Para obtener más información, consulte Model Decommissioning Policy.
Los cargos por el servicio de inference de modelos se generan únicamente cuando utiliza los modelos públicos enumerados anteriormente en trabajos de MaxFrame Overview y SQL mediante una función de IA. Solo se le cobra por los trabajos exitosos; los trabajos con errores no generan cargos.
Reglas de facturación
El servicio de inference de modelos se factura según el uso de tokens. Las dimensiones de facturación incluyen:
Región
Tipo de modelo
Tipo de token: distingue entre tokens de entrada y salida, e indica el nivel de precios basado en el uso.