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qwen-mt-plus API 定价与接入

qwen-mt-plus API 定价:$0.26 per 1M tokens。阿里巴巴通义 Qwen 机器翻译模型，Plus 档。

qwen-mt-plus API 接入

阿里巴巴通义 Qwen 机器翻译模型，Plus 档。

比较支持的 API 接口与能力,然后通过统一 API 网关接入 qwen-mt-plus。

分类: text
支持的接口: OpenAI Chat Completions API, Anthropic Messages API
API 端点: POST /v1/chat/completions, POST /v1/messages

qwen-mt-plus API 定价

基础输入价格: $0.26 per 1M tokens
基础输出价格: $0.78 per 1M tokens

以上基础价格以美元展示,未计入分组差异化调整。请打开实时定价页查看当前分组价格。

关于 qwen-mt-plus

qwen-mt-plus 面向专业文档、技术资料与术语要求较高的翻译，可用双语人工审阅样本检查术语和语气。

适合将该型号放入上述任务的固定样本比较。本站接入以本页端点、所选渠道参数和当前分组价格为准；官方能力介绍不表示所有渠道均已逐项验收。可对照 qwen-mt-flash。

官方参考1，核对日期：2026-10-14。

使用场景与提示词

按对应翻译契约提交待译文字，先核对语言代码和 source_lang、target_lang 设置。
核验单条 user 输入及 translation_options 透传，不照搬多轮聊天或系统提示词模板。
准备术语和领域样本逐句审阅，检查数字、格式和禁止翻译的名称是否保持。
流式输出按型号检查增量拼接，用固定双语样本比较译文与本站实际用量。

API 接入文档。

如何调用 qwen-mt-plus

qwen-mt-plus 通过 tbuy 的统一网关提供。现有的 OpenAI 或 Anthropic SDK 代码不用改,把 base_url 指到 https://modelsok.com 并换成 tbuy 的 API 密钥即可。

curl(OpenAI 兼容)

curl https://modelsok.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "qwen-mt-plus", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]}'

Python(openai SDK)

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://modelsok.com/v1", api_key="YOUR_API_KEY")
response = client.chat.completions.create(
    model="qwen-mt-plus",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

Python(anthropic SDK)

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(base_url="https://modelsok.com", api_key="YOUR_API_KEY")
message = client.messages.create(
    model="qwen-mt-plus",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(message.content[0].text)

关于 qwen-mt-plus 的常见问题

qwen-mt-plus 是什么？

阿里巴巴通义 Qwen 机器翻译模型，Plus 档。

如何调用 qwen-mt-plus？

创建具有 qwen-mt-plus 访问权限的 API 密钥，然后使用 API 接入模块中的准确模型 ID 和受支持的接口。请求字段取决于所选接口。

qwen-mt-plus 如何计费？

价格取决于所选接入分组和模型的计费单位。请查看定价区块中的当前输入、输出、按次或媒体价格。

如何评估 qwen-mt-plus 是否适合我的项目？

请先参考本页的使用场景与提示词指南，再使用项目中的代表性输入评估模型。

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