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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.

Operativo · 1 endpoints · desde $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
RESUMEN

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.

  • Variantes para distintos objetivos de calidad y latencia
  • API key unificada
  • El model skill incluye documentación, schemas y notas de setup
  • Las generaciones fallidas no se cobran
PRECIOS

PRECIOS

Las generaciones fallidas no se cobran
Chat completion
Input $0.25 / 1M tokens
Output $1.00 / 1M tokens
FICHA TÉCNICA

FICHA TÉCNICA

ID de modelo qwen3-next-80b-a3b-instruct
Proveedor Alibaba
Modalidad text
Tipo de tarea synchronous
Facturación 1K tokens
Endpoint /v1/chat/completions
Comercial
Estado Operativo
API

Endpoints API de Qwen

Usa el SDK de OpenAI o Anthropic con tu clave RunAPI. No se necesita SDK adicional.

Endpoint Protocol
/v1/chat/completions OpenAI compatible
CÓMO FUNCIONA

Cómo construir con este model skill

01

Elige el modelo

Selecciona el modelo y la variante que encajan con tu tipo de salida, calidad objetivo y latencia.

02

Autentica una vez

Usa tu clave RunAPI para todos los modelos compatibles.

03

Instala el skill

Añade el model skill a tu workspace de código antes de implementar la función.

04

Recibe la salida

Consulta por task ID o procesa el callback cuando termine la generación.

CONTEXTO

Dónde encaja Qwen

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
POR QUÉ RUNAPI

Por qué usar Qwen mediante RunAPI

Una API key

Usa las mismas credenciales entre modelos y proveedores.

Listo para skills

El model skill incluye schemas, notas de setup, contexto de precios e IDs de modelo.

Facturación predecible

El precio por uso es visible antes de llamar.

FAQ

Preguntas frecuentes

¿Cómo llamo a este modelo?

Instala el model skill y sigue sus notas de setup con tu clave RunAPI.

¿Las generaciones fallidas cuestan dinero?

Las generaciones fallidas no se cobran

¿Puedo llamarlo desde mi aplicación?

Sí. Instala el model skill en tu workspace de código y úsalo mientras añades la función del modelo.

EMPEZAR

Empieza a construir con Qwen.