TL;DR
Qwen 3.6 Plus Önizlemesi 30 Mart 2026'da 1 milyon tokenlık bağlam penceresi, zorunlu düşünce zinciri muhakemesi ve araç kullanım desteği ile piyasaya sürüldü. Şu anda OpenRouter'da tamamen ücretsiz. İstek göndermeye bugün başlamak için herhangi bir OpenAI uyumlu istemciyle qwen/qwen3.6-plus-preview:free model kimliğini kullanın.
Sessizce Ortaya Çıkan Model
Alibaba Cloud, Qwen 3.6 Plus Önizlemesini 30 Mart 2026'da yayınladı. Gösterişli bir duyuru yoktu. Bekleme listesi yoktu. Sadece OpenRouter'da milyonda 0 dolardan kullanılabilen yeni bir modeldi.
İlk iki gününde, yaklaşık 400.000 istekte 400 milyondan fazla tamamlanma token'ını işledi. Geliştiriciler onu hızlı buldu.
Bu makalede, Qwen 3.6'nın hızlı başlangıcı için gerekenleri net ve uygulanabilir adımlarla bulacaksınız: hesap kurulumu, API anahtarları, cURL, Python ve Node.js için kod örnekleri ve modelin öne çıktığı alanlara yönelik öneriler.
💡 Herhangi bir yapay zeka API'si üzerinde geliştirme yapıyorsanız, bu istekleri güvenilir bir şekilde test etmek ve hata ayıklamak için bir yola da ihtiyacınız olacaktır. Apidog bunu iyi halleder. Ücretsizdir ve OpenRouter dahil tüm REST API'leri ile çalışır.
Bu rehberin sonunda, Qwen 3.6'yı ücretsiz olarak nasıl çağıracağınızı, yeteneklerini ve limitlerini uygulamalı olarak biliyor olacaksınız.
Qwen 3.6'nın 3.5 Serisine Kattıkları
3.5'ten 3.6'ya geçişte üç önemli teknik farklılık var:
1. Bağlam penceresi 1 milyon tokene çıktı
Qwen 3.5'te bağlam penceresi 32K-128K arasıydı. Qwen 3.6, 1 milyon token girişini destekliyor.
Bu, tek bir istekte tüm bir kod tabanını, bir yıllık Slack günlüklerini veya kapsamlı dokümanları gönderebileceğiniz anlamına gelir.
2. Muhakeme yerleşiktir, isteğe bağlı değildir
Qwen 3.6, zorunlu muhakeme token'larını kullanır. Yani model, siz ekstra bir prompt vermeseniz de, her cevaptan önce kendi içinde bir düşünce zinciri oluşturur.
Bu, kodlama, ön uç ve genel problem çözmede daha başarılı, adım adım ve tutarlı yanıtlar anlamına gelir.
3. Aracısal davranış daha güvenilirdir
3.5 serisindeki araç çağırma tutarsızdı. Qwen 3.6, çok adımlı iş akışlarında daha az bozuk araç çağrısı üreterek daha tutarlı ve güvenilir çalışır.
Model özellikle şu görevlerde öne çıkıyor:
- Çok adımlı aracısal kod üretimi
- Ön uç geliştirme (HTML, CSS, JS)
- Araştırma, analiz ve uzun bağlam özetleme
Qwen 3.6'ya Ücretsiz Nasıl Erişilir
Başlangıç için iki şeye ihtiyacınız var: OpenRouter hesabı ve API anahtarı. Ücretsiz modellerde kredi kartı gerekmez.
Adım 1: OpenRouter Hesabı Oluşturun
openrouter.ai adresine gidin, e-posta veya Google hesabı ile kaydolun. E-posta doğrulamasından hemen sonra erişim elde edersiniz.
Adım 2: API Anahtarı Oluşturun
- Sağ üstte profil avatarınıza tıklayın
- Açılır menüden API Anahtarları'nı seçin
- Anahtar Oluştur'a tıklayın
- Bir ad verin (ör:
qwen-test) ve Oluştur'a basın - Anahtarı kopyalayın (
sk-or-v1-...ile başlar)
Anahtarınızı güvenli bir yerde saklayın; bir daha gösterilmez.
Adım 3: İlk İsteğinizi Gönderin
Model kimliği: qwen/qwen3.6-plus-preview:free
OpenRouter, OpenAI API ile aynı formatı kullanır. Dolayısıyla OpenAI uyumlu herhangi bir istemci ekstra yapılandırma olmadan çalışır.
cURL:
curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-or-v1-ANAHTARINIZ_BURAYA" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen/qwen3.6-plus-preview:free",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Bir JWT belirtecini ayrıştıran ve yükünü sözlük olarak döndüren bir Python fonksiyonu yazın."
}
]
}'
Python (requests):
import requests
def call_qwen(prompt: str, api_key: str) -> str:
response = requests.post(
"https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json",
},
json={
"model": "qwen/qwen3.6-plus-preview:free",
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
},
timeout=60,
)
response.raise_for_status()
return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
result = call_qwen(
"Bir JWT belirtecini ayrıştıran ve yükünü döndüren bir Python fonksiyonu yazın.",
api_key="sk-or-v1-ANAHTARINIZ_BURAYA"
)
print(result)
Node.js (fetch):
async function callQwen(prompt, apiKey) {
const response = await fetch("https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${apiKey}`,
"Content-Type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
model: "qwen/qwen3.6-plus-preview:free",
messages: [{ role: "user", content: prompt }],
}),
});
if (!response.ok) {
throw new Error(`OpenRouter hatası: ${response.status} ${await response.text()}`);
}
const data = await response.json();
return data.choices[0].message.content;
}
callQwen(
"Bir e-posta adresini doğrulayan bir JavaScript fonksiyonu yazın.",
"sk-or-v1-ANAHTARINIZ_BURAYA"
).then(console.log);
OpenAI Python SDK ile:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
api_key="sk-or-v1-ANAHTARINIZ_BURAYA",
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen3.6-plus-preview:free",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "Sen kıdemli bir arka uç mühendisisin. Temiz, üretime hazır kod yaz."
},
{
"role": "user",
"content": "Üstel geri çekilmeyle başarısız bir HTTP isteğini 3 defaya kadar yeniden deneyen bir Python fonksiyonu yazın."
}
],
)
print(response.choices[0].message.content)
Araç Kullanımı ve Aracısal İş Akışları
Qwen 3.6'nın öne çıkan özelliklerinden biri, açık ve güvenilir araç çağrısı desteğidir. Kendi araçlarınızı tanımlayarak modeli çok adımlı iş akışlarında kullanabilirsiniz.
from openai import OpenAI
import json
client = OpenAI(
base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
api_key="sk-or-v1-ANAHTARINIZ_BURAYA",
)
tools = [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "search_api_docs",
"description": "Belirli bir uç nokta veya parametre için API dokümantasyonunu ara",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"query": {
"type": "string",
"description": "Arama sorgusu"
},
"version": {
"type": "string",
"enum": ["v1", "v2", "v3"],
"description": "Aranacak API sürümü"
}
},
"required": ["query"]
}
}
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "run_api_test",
"description": "Bir API uç noktasına karşı bir test isteği yürüt",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"endpoint": {"type": "string"},
"method": {"type": "string", "enum": ["GET", "POST", "PUT", "DELETE"]},
"body": {"type": "object"}
},
"required": ["endpoint", "method"]
}
}
}
]
messages = [
{
"role": "user",
"content": "/users uç noktası için dokümantasyonu bulun ve ona karşı bir test GET isteği çalıştırın."
}
]
response = client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen3.6-plus-preview:free",
messages=messages,
tools=tools,
tool_choice="auto",
)
message = response.choices[0].message
if message.tool_calls:
for tool_call in message.tool_calls:
print(f"Araç: {tool_call.function.name}")
args = json.loads(tool_call.function.arguments)
print(f"Argümanlar: {json.dumps(args, indent=2)}")
else:
print(message.content)
Model, fonksiyon çağrısı formatında yanıt döndürür. Bu fonksiyonu kendi kodunuzda çalıştırıp çıktılarını modele geri iletebilirsiniz. Çok adımlı aracısal iş akışları bu şekilde otomatikleştirilir.
1 Milyon Tokenlık Bağlam Penceresini Kullanma
Büyük bağlam penceresinin gücünden tam olarak yararlanmak için, modele bir kerede anlamlı miktarda veri gönderin. İşte üç pratik kullanım:
Tüm Kod Tabanı İncelemesi
Tüm kod tabanını yükleyip analiz ettirin.
import os
from pathlib import Path
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
api_key="sk-or-v1-ANAHTARINIZ_BURAYA",
)
def load_codebase(directory: str, extensions: list[str]) -> str:
content_parts = []
for path in Path(directory).rglob("*"):
if path.suffix in extensions and path.is_file():
try:
text = path.read_text(encoding="utf-8", errors="ignore")
content_parts.append(f"--- DOSYA: {path} ---\n{text}\n")
except Exception:
continue
return "\n".join(content_parts)
codebase = load_codebase("./src", [".py", ".js", ".ts"])
response = client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen3.6-plus-preview:free",
messages=[
{
"role": "user",
"content": f"Bu kod tabanını inceleyin ve şunları belirleyin:\n1. Güvenlik açıkları\n2. Hata işleme olmayan fonksiyonlar\n3. Tutarsız adlandırma kuralları\n\nKod tabanı:\n{codebase}"
}
],
)
print(response.choices[0].message.content)
Büyük Belge Analizi
Uzun belgelerden özet veya bilgi çıkartmak için:
with open("annual_report_2025.txt", "r") as f:
document = f.read()
response = client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen3.6-plus-preview:free",
messages=[
{
"role": "user",
"content": f"Bu belgeden API hız limitleri ve fiyatlandırma değişiklikleriyle ilgili tüm bahsedenleri çıkarın:\n\n{document}"
}
],
)
Tam Geçmişle Çok Turlu Konuşma
Kapsamlı sohbet geçmişini kaybetmeden uzun oturumlar için:
conversation = []
def chat(user_message: str) -> str:
conversation.append({"role": "user", "content": user_message})
response = client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen3.6-plus-preview:free",
messages=conversation,
)
assistant_message = response.choices[0].message.content
conversation.append({"role": "assistant", "content": assistant_message})
return assistant_message
# Uzun karşılıklı hata ayıklama oturumu
print(chat("GitHub API'sinden 401 hatası alıyorum. İşte kodum..."))
print(chat("Token'ı ekledim ama şimdi 403 alıyorum. Token'ın depo kapsamı var."))
print(chat("Depo özel. Aslında hangi kapsamlara ihtiyacım var?"))
Apidog ile OpenRouter API İsteklerini Test Etme
OpenRouter API'sini manuel test etmek zaman alıcıdır. Apidog, API isteklerini hızlıca oluşturmanıza, yanıtları incelemenize ve test otomasyonu kurmanıza yardımcı olur.
Qwen 3.6 uç noktasını Apidog'da test etmek için:
-
https://openrouter.ai/api/v1/chat/completionsadresine yeni bir POST isteği oluşturun -
Authorization: Bearer sk-or-v1-...başlığını ekleyin - Gövdeyi
modelvemessagesile JSON olarak ayarlayın - İsteği gönderin ve yanıtı inceleyin
Ayrıca, isteği koleksiyon olarak kaydedebilir, model kimlikleri arasında geçiş yapabilir ve otomatik testler tanımlayabilirsiniz. Bu, modelin beklenmedik davranışlarını erkenden fark etmenizi sağlar.
Bunun Üzerine İnşa Etmeden Önce Bilmeniz Gereken Ücretsiz Katman Limitleri
Qwen 3.6 şu anda ücretsiz fakat aşağıdaki kısıtlamaları göz önünde bulundurun:
- Hız limitleri paylaşılır: Tüm kullanıcılar kapasiteyi paylaşır. Yoğun saatlerde gecikme ve hız limiti hataları olabilir. Kodunuzda yeniden deneme mantığı kullanın.
import time
import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter
from urllib3.util.retry import Retry
session = requests.Session()
retry_strategy = Retry(
total=3,
backoff_factor=2,
status_forcelist=[429, 500, 502, 503, 504],
)
adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry_strategy)
session.mount("https://", adapter)
response = session.post(
"https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions",
headers={"Authorization": "Bearer sk-or-v1-ANAHTARINIZ_BURAYA"},
json={
"model": "qwen/qwen3.6-plus-preview:free",
"messages": [{"role": "user", "content": "Merhaba"}],
},
timeout=30,
)
- Veriler kaydedilir: OpenRouter, prompt ve tamamlama verilerini toplar. Gizli bilgiler göndermeyin.
- Önizleme: Model davranışı değişebilir. Üretim için entegrasyon testlerinizi mevcut model kimliğine sabitleyin.
- Yalnızca metin: Görsel, ses veya dosya yükleme desteği yoktur.
Gerçek Dünya Kullanım Senaryoları
- Kod inceleme aracı: Büyük pull request'leri Qwen 3.6'ya gönderip mantık hataları ve güvenlik açıkları için analiz edebilirsiniz. 1M token penceresi, büyük farkları parçalara ayırmadan tek seferde incelemeye imkan verir.
- Ön uç bileşen üretimi: Tasarım spesifikasyonlarından doğrudan React/TypeScript bileşenleri oluşturabilirsiniz.
- API dokümantasyonu özeti: Kapsamlı dokümantasyonları modele tek seferde göndererek karşılaştırmalı analizler ve özetler alın.
openrouter.ai adresinden kaydolun, anahtarınızı alın ve qwen/qwen3.6-plus-preview:free ile denemeye başlayın.
Sıkça Sorulan Sorular
Qwen 3.6 gerçekten ücretsiz mi?
Evet. Mart 2026 itibarıyla, model OpenRouter'da milyon giriş token'ı başına 0 dolar ve milyon çıktı token'ı başına 0 dolar olarak listeleniyor. Önizleme süresi sonunda ücretsiz durumu değişebilir; üretim için kullanmadan önce fiyatlandırmayı kontrol edin.
Ücretsiz katman için hız limiti nedir?
OpenRouter kesin hız limiti belirtmez. Pratikte, ücretsiz modeller kapasiteyi paylaşır ve yüksek trafikte kısıtlanır. Eşzamanlılığa geçmeden önce yeniden deneme mantığı uygulayın.
Qwen 3.6'yı ticari projeler için kullanabilir miyim?
Evet, OpenRouter ticari kullanıma izin verir. Ancak, modelin kendisi üzerindeki lisans kısıtlamalarını Alibaba Cloud'un Qwen model lisansından kontrol edin.
Qwen 3.6 neden diğer modellerden daha uzun süre yanıt veriyor?
Zorunlu muhakeme token'ları nedeniyle model, cevaptan önce dahili bir düşünce zinciri oluşturur. Basit istemlerde birkaç saniye ekstra gecikme yaşayabilirsiniz. Akış (streaming) ile kısmi çıktıyı gösterebilirsiniz.
Muhakeme token'larını devre dışı bırakmanın bir yolu var mı?
Şu anki önizleme sürümünde zorunludur ve kapatılamaz. Daha hızlı yanıt için küçük ve hızlı modelleri (ör. LLaMA 3.1 8B) tercih edin.
1M tokenlık bağlam penceresi maliyeti nasıl etkiler?
Ücretsiz katmanda, etkilemez. Ancak çok büyük istekler uzun sürebilir veya zaman aşımına uğrayabilir. 30-60 saniyelik timeout ile başlayın; 100K token üstü için artırın.
Top comments (0)