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Qwen API

Alibaba Qwen API access via RunAPI — Apache-2.0 ultra-sparse MoE with 262K context, 80B total / 3.9B active.

Betriebsbereit · 1 endpoints · ab $0.010
runapi.ai
# Base URL
https://runapi.ai

# Endpoints
POST /v1/chat/completions
curl https://runapi.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $RUNAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "qwen3-next-80b-a3b-instruct",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Analyze this large codebase, identify where request timeouts are handled, and add consistent retry logic across the services."
    }
  ]
}'
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://runapi.ai/v1",
    api_key="your-runapi-key"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-next-80b-a3b-instruct",
    messages=[{"role": "user", "content": "Analyze this large codebase, identify where request timeouts are handled, and add consistent retry logic across the services."}]
)
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://runapi.ai/v1",
  apiKey: "your-runapi-key"
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "qwen3-next-80b-a3b-instruct",
  messages: [{ role: "user", content: "Analyze this large codebase, identify where request timeouts are handled, and add consistent retry logic across the services." }]
});
https://runapi.ai /v1/chat/completions
ÜBERBLICK

Qwen is Alibaba's Apache-2.0 family of language models. qwen3-next-80b-a3b-instruct uses a hybrid attention architecture (DeltaNet linear + GQA) with an ultra-sparse MoE — 80B total parameters, only ~3.9B active per token across 512 experts. It delivers 262K native context (extendable to 1M) and matches Qwen3-235B-A22B on coding and conversational benchmarks while using 7× fewer active parameters and 10× higher throughput. Available through RunAPI with one key and per-token billing.

  • Modellvarianten für verschiedene Qualitäts- und Latenzziele
  • Einheitlicher API Key
  • Model Skill enthält Docs, Schemas und Setup-Hinweise
  • Fehlgeschlagene Generierungen werden nicht berechnet
PREISE

PREISE

Fehlgeschlagene Generierungen werden nicht berechnet
Chat completion
Input $0.25 / 1M tokens
Output $1.00 / 1M tokens
DATENBLATT

DATENBLATT

Modell-ID qwen3-next-80b-a3b-instruct
Anbieter Alibaba
Modalität text
Task-Typ synchronous
Abrechnung 1K tokens
Endpoint /v1/chat/completions
Kommerziell Ja
Status Betriebsbereit
API

Qwen API-Endpunkte

Nutze das OpenAI- oder Anthropic-SDK mit deinem RunAPI-Key. Kein zusätzliches SDK nötig.

Endpoint Protocol
/v1/chat/completions OpenAI compatible
SO FUNKTIONIERT ES

Mit diesem Model Skill bauen

01

Modell wählen

Wähle Modell und Variante passend zu Ausgabetyp, Qualitätsziel und Latenz.

02

Einmal authentifizieren

Nutze deinen RunAPI Key für jedes unterstützte Modell.

03

Skill installieren

Füge den Model Skill deinem Coding-Workspace hinzu, bevor du das Feature implementierst.

04

Ergebnis empfangen

Frage per Task ID ab oder verarbeite den Callback, wenn die Generierung abgeschlossen ist.

KONTEXT

Wo Qwen passt

Qwen models from Alibaba are Apache-2.0 ultra-sparse MoE LLMs with 262K native context. qwen3-next-80b-a3b-instruct matches models with 7× more active parameters on LiveCodeBench while running at 10× throughput. Through RunAPI they share a single API key with pay-as-you-go token billing, callable from the OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses, and Anthropic Messages surfaces. These are Qwen text models, distinct from the Qwen 2 image line.

Provider
Alibaba
Modality
Text
WARUM RUNAPI

Warum Qwen über RunAPI nutzen

Ein API Key

Nutze dieselben Zugangsdaten über Modelle und Anbieter hinweg.

Skill-ready

Der Model Skill enthält Schemas, Setup-Hinweise, Preiskontext und Modell-IDs.

Planbare Abrechnung

Nutzungsbasierte Preise sind vor dem Aufruf sichtbar.

FAQ

Häufige Fragen

Wie rufe ich dieses Modell auf?

Installiere den Model Skill und folge den Setup-Hinweisen mit deinem RunAPI Key.

Kosten fehlgeschlagene Generierungen Geld?

Fehlgeschlagene Generierungen werden nicht berechnet

Kann ich es aus meiner Anwendung aufrufen?

Ja. Installiere den Model Skill im Coding-Workspace und nutze ihn beim Einbau des Modell-Features.

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