Cobertura de endpoints
Expone 1 endpoint(s) público(s): chat_completion.
Modelo open-weight de Qwen para agentes de programación (3B activos); contexto 256K; API compatible con OpenAI
# Base URL
https://runapi.ai
# Endpoints
POST /v1/chat/completions
POST /v1/responses
POST /v1/messages
POST /v1beta/models/qwen3-coder-next:generateContent
POST /v1beta/models/qwen3-coder-next:streamGenerateContent
curl https://runapi.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen3-coder-next",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Lee esta captura de pantalla de un panel con errores, explica qué significa el mensaje de error y sugiere el cambio de código que lo solucionaría."
}
]
}'
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://runapi.ai/v1",
api_key="your-runapi-key"
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen3-coder-next",
messages=[{"role": "user", "content": "Lee esta captura de pantalla de un panel con errores, explica qué significa el mensaje de error y sugiere el cambio de código que lo solucionaría."}]
)
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-coder-next",
messages: [{ role: "user", content: "Lee esta captura de pantalla de un panel con errores, explica qué significa el mensaje de error y sugiere el cambio de código que lo solucionaría." }]
});
9 versiones disponibles
Qwen3-Coder-Next es un modelo de programación open-weight de Alibaba Qwen, publicado bajo Apache 2.0 el 3 de febrero de 2026. Se basa en Qwen3-Next-80B-A3B, un modelo Mixture-of-Experts disperso con atención híbrida que tiene 80B parámetros totales y 3B activos por token. Qwen lo entrenó para agentes de programación y trabajo a nivel de repositorio.
Según la ficha del modelo de Qwen, funciona solo en modo sin thinking y no genera bloques de thinking, así que la respuesta empieza directamente con el resultado o la llamada a herramienta. La API de Alibaba lo ofrece con una ventana de contexto de 262.144 tokens, hasta 204.800 tokens de entrada y hasta 65.536 tokens de salida.
En RunAPI, llama a qwen3-coder-next a través del endpoint Chat Completions compatible con OpenAI (/v1/chat/completions) con un SDK de OpenAI apuntando a https://runapi.ai/v1. Acepta entrada de texto. Las herramientas usan el formato estándar de OpenAI y el modelo devuelve tool_calls en la respuesta.
| Proveedor | Alibaba |
| ID del modelo | qwen3-coder-next |
| Modalidad | Texto |
| Tipos de tarea | Synchronous |
| Endpoint de API | /v1/chat/completions |
| /v1/responses |
| /v1/messages | |
| /v1beta/models/qwen3-coder-next:generateContent | |
| /v1beta/models/qwen3-coder-next:streamGenerateContent | |
| Unidad de facturación | 1K tokens |
| Estado del catálogo | Retirado |
Regístrate gratis y crea una clave de API para qwen3-coder-next desde el panel de control.
Envía una solicitud POST a /v1/chat/completions con el identificador del modelo qwen3-coder-next y tus parámetros.
Lee directamente la respuesta completada de qwen3-coder-next desde el endpoint.
Expone 1 endpoint(s) público(s): chat_completion.
Medido por 1K tokens sin requisito de suscripción.
No hay parámetros de solicitud publicados para este endpoint.
Usa LLMs para chat y razonamiento.
Genera y revisa trabajo de implementación.
Conecta modelos a tareas backend.
Para agentes de programación y trabajo a nivel de repositorio, como leer una base de código, editar varios archivos y llamar herramientas en bucle. Qwen reporta resultados en SWE-Bench-Pro comparables a los de modelos con entre 10 y 20 veces más parámetros activos.
Sí. Envía herramientas en formato OpenAI con Chat Completions y el modelo devuelve tool_calls. La ficha del modelo de Qwen presenta las llamadas a herramientas como uno de sus principales puntos fuertes.
No. Según la ficha del modelo de Qwen, solo admite el modo sin thinking y no genera bloques de thinking. Si una tarea necesita un paso de razonamiento, usa un modelo Qwen3.5 o Qwen3.6, que sí tienen modo thinking.
3B de sus 80B parámetros están activos en cada token. El modelo se basa en Qwen3-Next-80B-A3B, que combina un diseño Mixture-of-Experts disperso con atención híbrida.
Pasa el ID de modelo que aparece en el quickstart.
Sí. El precio se mide por llamada o unidad.
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