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微调

微调训练计费

千问云模型微调的训练计费规则、公式与各模型训练单价。

微调训练按训练消耗的 Token 数计费。不同模型类型的计费公式和单价不同：文本生成与视觉理解模型按训练数据 Token 计费；图像与视频生成模型按训练步数或视频时长折算的 Token 计费。 创建微调任务时，控制台底部显示预估训练费用，点击计算详情可查看训练 Token 总数、循环次数和训练单价明细。

文本生成模型

按训练 Token 计费： 
训练费用 = 训练数据 Token 总数 × 循环次数 × 训练单价（最小计费单位：1 Token）
模型服务模型代码训练单价
Qwen3.6-Flash-2026-04-16qwen3.6-flash-2026-04-16¥0.05 / 千 Token
Qwen3.5-27Bqwen3.5-27b¥0.05 / 千 Token
Qwen3.5-9Bqwen3.5-9b¥0.02 / 千 Token
Qwen3.5-Flash-2026-02-23qwen3.5-flash-2026-02-23¥0.05 / 千 Token
Qwen3-32Bqwen3-32b¥0.04 / 千 Token
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507qwen3-30b-a3b-instruct-2507¥0.03 / 千 Token
Qwen3-14Bqwen3-14b¥0.03 / 千 Token
Qwen3-8Bqwen3-8b¥0.006 / 千 Token
Qwen3-4B-Instruct-2507qwen3-4b-instruct-2507¥0.006 / 千 Token
Qwen3-1.7Bqwen3-1.7b¥0.0045 / 千 Token
Qwen3-0.6Bqwen3-0.6b¥0.003 / 千 Token
Qwen2.5-72B-Instructqwen2.5-72b-instruct¥0.15 / 千 Token
Qwen2.5-32B-Instructqwen2.5-32b-instruct¥0.03 / 千 Token
Qwen2.5-14B-Instructqwen2.5-14b-instruct¥0.03 / 千 Token
Qwen2.5-7B-Instructqwen2.5-7b-instruct¥0.006 / 千 Token
千问-Plus-Character-2025-11-06qwen-plus-character-2025-11-06¥0.15 / 千 Token

视觉理解模型

视觉理解（VL）模型与文本生成模型共用同一计费公式： 
训练费用 = 训练数据 Token 总数 × 循环次数 × 训练单价（最小计费单位：1 Token）
模型服务模型代码训练单价
Qwen3-VL-8B-Instructqwen3-vl-8b-instruct¥0.012 / 千 Token
Qwen3-VL-8B-Thinkingqwen3-vl-8b-thinking¥0.012 / 千 Token
Qwen3-VL-4B-Instructqwen3-vl-4b-instruct¥0.006 / 千 Token
Qwen2.5-VL-72B-Instructqwen2.5-vl-72b-instruct¥0.05 / 千 Token
Qwen2.5-VL-32B-Instructqwen2.5-vl-32b-instruct¥0.02 / 千 Token
Qwen2.5-VL-7B-Instructqwen2.5-vl-7b-instruct¥0.01 / 千 Token
VL 模型的图像/视频 Token 按以下公式估算，用于估算训练数据 Token 数：
图像 Token = h_bar × w_bar / token_pixels + 2
  • h_bar、w_bar：缩放后的图像长宽（模型预处理将图像缩至特定像素上限内，上限与 max_pixels 和 vl_high_resolution_images 参数有关）
  • token_pixels（每个视觉 Token 对应的像素值）：
    • Qwen3-VL 系列：每个 Token 对应 32×32 像素
    • Qwen2.5-VL 系列：每个 Token 对应 28×28 像素
  • 视频文件先抽帧，再计算所有视频帧的总 Token 数

图像生成模型

Wan 系列图像生成模型按训练 Token 计费： 
训练费用 = 训练 Token 总量 × 训练单价（计费单位：每千 Token）
训练 Token 总量 ≈ max_steps × Lstep
  • max_steps：最大训练步数（创建微调任务时配置的超参数）
  • Lstep：每步的 Token 消耗量，近似等于 Lmax，由 max_token_length 和 generation_type 共同决定。
generation_typemax_token_lengthLmax
t2i（文生图）1k128,000
t2i（文生图）2k232,200
i2i（图生图）1k232,200
i2i（图生图）2k320,000
模型名称训练单价
wan2.7-image-pro¥0.08 / 千 Token
wan2.7-image¥0.08 / 千 Token
计费示例：使用 wan2.7-image-pro 进行 t2i 微调，max_steps = 200，max_token_length = "1k"，训练单价 ¥0.08 / 千 Token：
  • 查表得 Lmax = 128,000（t2i，1k），Lstep ≈ Lmax = 128,000
  • 训练 Token 总量 ≈ 200 × 128,000 = 25,600,000 = 25,600 千 Token
  • 训练费用 ≈ 25,600 × 0.08 = ¥2,048

视频生成模型

Wan 系列视频生成模型按训练 Token 计费： 
训练费用 = 训练 Token 总量 × 训练单价（计费单位：每千 Token）
训练 Token 总量 = ( Σ 视频计费时长 ) × ( max_pixels / 1024 ) × n_epochs
  • Σ 视频计费时长：训练集中所有视频的计费时长之和（秒）
  • max_pixels：视频最大像素数（创建微调任务时配置的超参数）
  • n_epochs：循环次数（创建微调任务时配置的超参数）
  • 单个视频计费时长：先将原始时长（秒）四舍五入取整，再按模型上限取值。
    • wan2.5 模型：计费时长 = min(10, 四舍五入后时长)，单条最多按 10 秒。
    • wan2.2 模型：计费时长 = min(5, 四舍五入后时长)，单条最多按 5 秒。
模型名称训练单价
wan2.2-i2v-flash（基于首帧）¥0.06 / 千 Token
wan2.5-i2v-preview（基于首帧）¥0.32 / 千 Token
wan2.2-kf2v-flash（基于首尾帧）¥0.06 / 千 Token
计费示例：训练集含 2 条视频，时长 3.4 秒和 6.5 秒，max_pixels = 262144，n_epochs = 400，训练单价 ¥0.06 / 千 Token（wan2.2）：
  • 视频 1：3.4 → 四舍五入 3 秒 → min(5, 3) = 3 秒
  • 视频 2：6.5 → 四舍五入 7 秒 → min(5, 7) = 5 秒
  • 总计费时长 = 3 + 5 = 8 秒
  • 训练 Token 总量 = 8 × (262144 / 1024) × 400 = 819,200 = 819.2 千 Token
  • 训练费用 = 819.2 × 0.06 = ¥49.15

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