AI エージェント、チャットボット、ドキュメント処理に適したテキスト生成モデルを選択します。
コーディングツール向けの推奨モデル
パフォーマンスとコストのバランスに優れ、完全なツール呼び出しと大規模なコードベース向けの 100万トークンのコンテキストウィンドウを備えた qwen3.7-plus を推奨します。最も強力な推論が必要な場合は、qwen3.7-max を選択してください。
クローズドソースモデルからの移行
現在ご利用の GPT、Claude、または Gemini モデルを、同等の Bailian モデルに対応付けます。
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クローズドソースモデルの例 |
Bailian おすすめ |
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最高性能 |
GPT-5.5、Claude Opus 4.7、Gemini 3.1 Pro |
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バランス型 |
GPT-5.4、Claude Sonnet 4.6、Gemini 3 Pro |
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軽量・低コスト |
GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash |
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ユースケース
チャットボット、コンテンツ生成、要約、ドキュメント処理には qwen3.7-plus から始めてください。このモデルは、1M トークンのコンテキストウィンドウを備え、パフォーマンス、コスト、組み込みツールのバランスが取れています。コストを削減するには、より低価格で同様の機能を提供する qwen3.6-flash に切り替えることができます。最も強力な推論には、qwen3.7-max を使用してください (1M コンテキスト、高コスト)。
オフィス生産性 (非コーディング)
ドキュメントの作成、Eメールの作成、会議メモの要約、データ分析などのコーディングを伴わないオフィス業務には、まず qwen3.7-plus から始めることをお勧めします。このモデルは、100万トークンのコンテキストウィンドウ、Function Calling のサポート、組み込みツールを備え、パフォーマンスとコストのバランスが取れています。コストを削減するには、qwen3.6-flash をお試しください。このモデルは、同じコンテキスト長で、より低価格でありながらフラッグシップに近いパフォーマンスを提供します。最も強力な推論能力が必要な場合は、qwen3.7-max (より高コスト) を選択してください。複数の契約書のレビューなど、長文ドキュメントの処理には、qwen-long (1000万トークンのコンテキストウィンドウ) を使用してください。
TONGYI Lingma と Qoder は、ソフトウェア開発用に設計された AI コーディングツールです。一般的なオフィス生産性タスクを目的としたものではありません。
コンテキストウィンドウ
100 万トークンは、約 75 万の英単語、または 8~10 冊の小説に相当します。
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長文のドキュメントや大規模なコードベースの場合:
qwen3.7-plus/qwen3.6-flash(100万トークン) -
標準的なタスクの場合: 通常、128k~256k トークンで十分です。
コンテキストウィンドウの詳細については、モデルページをご参照ください。
中国 (北京) | シンガポール | 米国 | 中国 (香港) | ドイツ (フランクフルト)
思考モード
多段階の数学、コードのデバッグ、アーキテクチャ計画、法的相互参照のためのステップバイステップの推論。
enable_thinking パラメーターで有効にするか、Responses API で reasoning.effort を使用して思考の深さを制御します。すべての Qwen3+ モデルはこの機能をサポートしており、そのほとんどはリクエストごとに切り替え可能なハイブリッドモードで動作します。
詳細については、「ディープシンキング」をご参照ください。
Function Calling と組み込みツール
天気のクエリ、データベースの検索、会議の予約などのアクションをモデルに実行させます。
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Function Calling (モデルが呼び出すカスタムツール): すべての汎用モデルでサポートされています。
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組み込みツール (Web 検索、コードインタープリター、Web スクレイピング): 構成は不要です。
詳細については、「ツール呼び出し」をご参照ください。
構造化出力
有効な JSON 出力を強制します。テキストから名前や住所などの構造化データを抽出するのに役立ちます。
詳細については、「構造化出力」をご参照ください。
バッチ推論
レイテンシが重要でない場合に、大量のデータを低コストで処理します。
詳細については、「バッチ推論」をご参照ください。
推奨モデル
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モデル ID |
コンテキスト |
思考モード |
Function Calling |
組み込みツール |
構造化出力 |
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1M |
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1M |
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1M |
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256k |
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1M |
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1M |
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198k |
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192k |
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レガシーモデル
新規プロジェクトでは、Qwen3.6 または Qwen3.5 シリーズを使用してください。以下のモデルはレガシーであり、現在は推奨されていません。コンテキストウィンドウや課金などの詳細なモデルパラメーターについては、モデルページをご参照ください。
Qwen3.6
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モデル ID |
コンテキスト |
思考モード |
Function Calling |
組み込みツール |
構造化出力 |
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256k |
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1M |
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Qwen3.5
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モデル ID |
コンテキスト |
思考モード |
Function Calling |
組み込みツール |
構造化出力 |
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1M |
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1M |
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256k |
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256k |
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256k |
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256k |
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Qwen3
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モデル ID |
コンテキスト |
思考モード |
Function Calling |
組み込みツール |
構造化出力 |
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256k |
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256k |
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256k |
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256k |
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256k |
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256k |
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256k |
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256k |
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256k |
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256k |
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256k |
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256k |
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256k |
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256k |
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256k |
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Qwen3-Coder
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モデル ID |
コンテキスト |
思考モード |
Function Calling |
組み込みツール |
構造化出力 |
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1M |
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1M |
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256k |
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256k |
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256k |
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Qwen2.5 (オープンソース)
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モデル ID |
コンテキスト |
思考モード |
Function Calling |
組み込みツール |
構造化出力 |
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1M |
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1M |
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1M |
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1M |
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1M |
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1M |
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1M |
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1M |
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1M |
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1M |
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1M |
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翻訳
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モデル ID |
コンテキスト |
思考モード |
Function Calling |
組み込みツール |
構造化出力 |
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16k |
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16k |
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16k |
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16k |
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Qwen-Long
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モデル ID |
コンテキスト |
思考モード |
Function Calling |
組み込みツール |
構造化出力 |
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10M |
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10M |
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ロールプレイング
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モデル ID |
コンテキスト |
思考モード |
Function Calling |
組み込みツール |
構造化出力 |
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32k |
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32k |
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8k |
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レガシー Qwen
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モデル ID |
コンテキスト |
思考モード |
Function Calling |
組み込みツール |
構造化出力 |
|
|
1M |
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128k |
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1M |
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1M |
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128k |
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128k |
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32k |
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サードパーティモデル
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モデル ID |
コンテキスト |
思考モード |
Function Calling |
組み込みツール |
構造化出力 |
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198k |
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198k |
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|
198k |
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198k |
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198k |
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200k |
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200k |
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256k |
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|
256k |
|
|
|
|
|
|
256k |
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128k |
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|
128k |
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|
|
128k |
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|
128k |
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128k |
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|
128k |
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|
128k |
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128k |
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|
128k |
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128k |
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128k |
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128k |
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