通义千问qwen-max vs qwen-plus vs qwen-turbo选型指南
阿里云通义千问提供了三个级别的模型：qwen-max、qwen-plus、qwen-turbo。它们在能力、速度、成本上有明显差异。选对模型可以在保证效果的同时大幅降低成本。
模型对比
qwen-max：最强能力，支持128K上下文，适合复杂推理、长文写作、代码生成、多步骤任务。价格最高（约0.02元/千token输入）。响应速度较慢（首token约1-2秒）。
qwen-plus：均衡之选，支持128K上下文，大多数场景的最佳选择。性价比最高（约0.004元/千token输入）。响应速度中等。
qwen-turbo：最快最便宜，支持128K上下文，适合简单问答、分类、提取等轻量任务。价格最低（约0.002元/千token输入）。响应速度最快（首token约0.3秒）。
选型建议
智能客服：qwen-plus（大多数问题不需要max的能力，turbo可能回答质量不够）。
文档摘要：qwen-plus（摘要任务需要较好的理解和生成能力）。
代码辅助：qwen-max（代码生成需要最强的推理能力）。
数据分类：qwen-turbo（简单的分类任务不需要强模型）。
复杂分析：qwen-max（多步推理、数据分析需要强模型）。
成本优化
实现模型路由：简单问题用turbo，复杂问题自动升级到plus或max。通过意图分类判断问题复杂度，选择合适模型。这样可以节省50%-70%的成本。另外，善用缓存——相同或相似的问题直接返回缓存结果，不调用模型。