Couverture des endpoints
Expose 1 endpoint(s) public(s) : chat_completion.
MoE vision Qwen3-VL en thinking permanent ; contexte 131K ; entrée image via API compatible OpenAI
# Base URL
https://runapi.ai
# Endpoints
POST /v1/chat/completions
POST /v1/responses
POST /v1/messages
POST /v1beta/models/qwen3-vl-235b-a22b-thinking:generateContent
POST /v1beta/models/qwen3-vl-235b-a22b-thinking:streamGenerateContent
curl https://runapi.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen3-vl-235b-a22b-thinking",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Lisez cette capture d'écran d'un tableau de bord en erreur, expliquez ce que signifie le message d'erreur et proposez la modification de code qui corrigerait le problème."
}
]
}'
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://runapi.ai/v1",
api_key="your-runapi-key"
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen3-vl-235b-a22b-thinking",
messages=[{"role": "user", "content": "Lisez cette capture d'écran d'un tableau de bord en erreur, expliquez ce que signifie le message d'erreur et proposez la modification de code qui corrigerait le problème."}]
)
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-vl-235b-a22b-thinking",
messages: [{ role: "user", content: "Lisez cette capture d'écran d'un tableau de bord en erreur, expliquez ce que signifie le message d'erreur et proposez la modification de code qui corrigerait le problème." }]
});
9 versions disponibles
Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking est la version à raisonnement de Qwen3-VL, la famille phare de modèles vision-langage d'Alibaba Qwen. C'est un modèle Mixture-of-Experts de 235B paramètres au total, dont 22B actifs par token, publié en open-weight sous licence Apache 2.0 le 23 septembre 2025. Alibaba l'a optimisé pour le raisonnement multimodal, en particulier les problèmes de sciences et de mathématiques, l'OCR et la compréhension d'images et de vidéos.
Le modèle fonctionne uniquement en mode thinking : chaque réponse commence par une étape de raisonnement qu'il est impossible de désactiver. L'API d'Alibaba le propose avec une fenêtre de contexte de 131 072 tokens et jusqu'à 32 768 tokens de sortie.
Sur RunAPI, appelez qwen3-vl-235b-a22b-thinking via le point d'accès Chat Completions compatible OpenAI (/v1/chat/completions), avec un SDK OpenAI configuré sur https://runapi.ai/v1. Envoyez les images sous forme de parties image_url à côté du texte dans messages[].content[]. Alibaba classe désormais Qwen3-VL parmi ses modèles legacy, car les modèles Qwen3.5 et Qwen3.6 lisent les images nativement.
| Fournisseur | Alibaba |
| ID du modèle | qwen3-vl-235b-a22b-thinking |
| Modalité | Texte |
| Types de tâche | Synchronous |
| Endpoint API | /v1/chat/completions |
| /v1/responses |
| /v1/messages | |
| /v1beta/models/qwen3-vl-235b-a22b-thinking:generateContent | |
| /v1beta/models/qwen3-vl-235b-a22b-thinking:streamGenerateContent | |
| Unité de facturation | 1 000 jetons |
| État du catalogue | Retiré |
Inscrivez-vous gratuitement et créez une clé API pour qwen3-vl-235b-a22b-thinking depuis le tableau de bord.
Envoyez une requête POST à /v1/chat/completions avec l’identifiant du modèle qwen3-vl-235b-a22b-thinking et vos paramètres.
Lisez directement la réponse qwen3-vl-235b-a22b-thinking terminée depuis l’endpoint.
Expose 1 endpoint(s) public(s) : chat_completion.
Mesuré par 1 000 jetons, sans abonnement requis.
Aucun paramètre de requête n'est publié pour cet endpoint.
Utilisez les LLM pour le chat et le raisonnement.
Générez et révisez le travail d'implémentation.
Connectez les modèles aux tâches backend.
Les deux reposent sur le même modèle Mixture-of-Experts de 235B avec 22B paramètres actifs. La version Thinking raisonne toujours avant de répondre et vise les sciences, les mathématiques et le raisonnement multimodal. La version Instruct répond directement et cible le code à partir de visuels, la perception spatiale, la compréhension de longues vidéos et l'OCR.
Utilisez le point d'accès Chat Completions et ajoutez une partie image_url à côté de la partie texte dans messages[].content[], soit la même forme de requête que le SDK OpenAI pour la vision. Alibaba indique aussi l'entrée vidéo pour ce modèle ; les requêtes vidéo ne sont pas vérifiées sur RunAPI.
Non. Alibaba le livre comme un modèle à thinking permanent. Pour obtenir des réponses sans étape de raisonnement, appelez plutôt qwen3-vl-235b-a22b-instruct.
Alibaba range Qwen3-VL parmi ses modèles legacy et indique que les capacités de vision de Qwen3.5-122B-A10B dépassent celles de Qwen3-VL-235B. Pour de nouveaux usages sur images, testez d'abord un modèle Qwen3.5 ou Qwen3.6, et gardez Qwen3-VL pour les prompts et évaluations déjà construits dessus.
Passez l'ID de modèle affiché dans le quickstart.
Oui. Les tarifs sont mesurés par appel ou par unité.
Nous vous aidons pour la mise en place entreprise, les intégrations et les questions techniques.
Nous contacter