--- title: 'API Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking : ID du modèle et images | RunAPI' description: Appelez qwen3-vl-235b-a22b-thinking via l'API Chat Completions compatible OpenAI de RunAPI. Modèle de vision à thinking permanent, contexte 131K, images. url: https://runapi.ai/fr/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking.md canonical: https://runapi.ai/fr/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking locale: fr site: RunAPI image: https://runapi.ai/assets/opengraph-bfaaa0f0.png alternates: en: https://runapi.ai/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking zh-CN: https://runapi.ai/zh-CN/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking es: https://runapi.ai/es/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking ja: https://runapi.ai/ja/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking de: https://runapi.ai/de/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking fr: https://runapi.ai/fr/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking pt-BR: https://runapi.ai/pt-BR/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking ko: https://runapi.ai/ko/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking it: https://runapi.ai/it/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking nl: https://runapi.ai/nl/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking pl: https://runapi.ai/pl/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking tr: https://runapi.ai/tr/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking zh-TW: https://runapi.ai/zh-TW/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking zh-HK: https://runapi.ai/zh-HK/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking ar: https://runapi.ai/ar/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking x-default: https://runapi.ai/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking model: Qwen provider: Alibaba variant_id: qwen3-vl-235b-a22b-thinking sdk_model_id: qwen3-vl-235b-a22b-thinking modality: text billing_unit: 1 000 jetons status: retired --- > HTML version: https://runapi.ai/fr/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking > Site index for agents: https://runapi.ai/llms.txt # qwen3-vl-235b-a22b-thinking API **Retiré:** Retiré le 2026-10-10. Appelez qwen3-vl-235b-a22b-thinking de la famille Qwen via RunAPI. La facturation se fait au token, sans abonnement, et une requête qui échoue avant le début de sa réponse n'est pas facturée. **Alibaba / [Qwen](https://runapi.ai/fr/models/qwen.md)** **Retiré · text · Usage commercial pris en charge** ## À quoi sert Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking 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. **ID du modèle:** qwen3-vl-235b-a22b-thinking **Date de sortie:** 23 septembre 2025 **Architecture:** MoE, 235B au total / 22B actifs, poids sous Apache 2.0 **Fenêtre de contexte:** 131 072 tokens **Sortie maximale:** 32 768 tokens **Thinking:** Toujours actif **Point d'accès sur RunAPI:** OpenAI Chat Completions, entrée texte et image ### Changer de variante - [qwen3-coder-next](https://runapi.ai/fr/models/qwen/qwen3-coder-next.md) - [qwen3-vl-235b-a22b-instruct](https://runapi.ai/fr/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct.md) - **qwen3-vl-235b-a22b-thinking** (current) - [qwen3.5-122b-a10b](https://runapi.ai/fr/models/qwen/qwen3.5-122b-a10b.md) - [qwen3.5-27b](https://runapi.ai/fr/models/qwen/qwen3.5-27b.md) - [qwen3.5-35b-a3b](https://runapi.ai/fr/models/qwen/qwen3.5-35b-a3b.md) - [qwen3.5-397b-a17b](https://runapi.ai/fr/models/qwen/qwen3.5-397b-a17b.md) - [qwen3.6-27b](https://runapi.ai/fr/models/qwen/qwen3.6-27b.md) - [qwen3.6-35b-a3b](https://runapi.ai/fr/models/qwen/qwen3.6-35b-a3b.md) 9 versions disponibles qwen3-vl-235b-a22b-thinking est l'un des modèles Qwen disponibles sur RunAPI. Il utilise la même API key que tous les autres modèles, et vous basculez en changeant l'ID de modèle dans votre requête. Chaque appel est synchrone et facturé en USD selon les tokens d'entrée, de sortie et de cache, sans abonnement ni dépense minimale. Une requête qui échoue avant le début de la réponse n'est pas facturée ; une fois la réponse en streaming, les tokens déjà générés sont facturés, même si le client se déconnecte. - Facturation au token en USD, sans abonnement - Aucune facturation si une requête échoue avant sa réponse - Streaming token par token - Changement de modèle par un simple ID de modèle - Une API key et une facture pour tous les modèles et fournisseurs ## FICHE TECHNIQUE | Champ | Valeur | |---|---| | 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 | **COMMENT ÇA MARCHE** ## Utilisez ce modèle en 3 étapes 1. **Créez votre clé** - Inscrivez-vous gratuitement et créez une clé API pour qwen3-vl-235b-a22b-thinking depuis le tableau de bord. 2. **Envoyez une requête** - Envoyez une requête POST à /v1/chat/completions avec l’identifiant du modèle qwen3-vl-235b-a22b-thinking et vos paramètres. 3. **Obtenez les résultats** - Lisez directement la réponse qwen3-vl-235b-a22b-thinking terminée depuis l’endpoint. ## Ce que ce modèle propose - **Couverture des endpoints** — Expose 1 endpoint(s) public(s) : chat_completion. - **Facturation à l'usage** — Mesuré par 1 000 jetons, sans abonnement requis. **RÉFÉRENCE API** ## Spécification de l'endpoint | Field | Value | |---|---| | Endpoint | `POST /v1/chat/completions` | | ID du modèle | `qwen3-vl-235b-a22b-thinking` | | Types de tâche | `chat_completion` | ## Paramètres de requête Aucun paramètre de requête n'est publié pour cet endpoint. **Request example** ```json { "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." } ] } ``` ### Compétence de modèle — qwen3-vl-235b-a22b-thinking Installez la compétence une seule fois, puis utilisez l'identifiant de variant de cette page lors de votre développement. Base URL: `https://runapi.ai` | Endpoint | Protocol | |---|---| | `POST /v1/chat/completions` | OpenAI compatible | | `POST /v1/responses` | OpenAI Responses | | `POST /v1/messages` | Anthropic compatible | | `POST /v1beta/models/qwen3-vl-235b-a22b-thinking:generateContent` | Gemini generateContent | | `POST /v1beta/models/qwen3-vl-235b-a22b-thinking:streamGenerateContent` | Gemini streamGenerateContent | Utilisez le SDK OpenAI / Anthropic / Google Gen AI avec votre API key RunAPI et `model: "qwen3-vl-235b-a22b-thinking"`. ### Utiliser qwen3-vl-235b-a22b-thinking 1. **Installer** — Installez le model skill de la gamme Qwen. Il charge documentation, formats de requête et notes tarifaires dans votre espace de développement. 2. **Configurer** — Pointez votre SDK vers https://runapi.ai et définissez votre API key RunAPI. La même clé fonctionne pour tous les modèles et fournisseurs. 3. **Appeler** — Envoyez une requête dans un format d'API pris en charge par ce modèle, avec le champ model réglé sur l'ID de modèle de cette page. RunAPI la transmet au fournisseur. 4. **Recevoir** — Lisez la réponse de ce même appel, ou recevez-la en streaming au fil de sa génération. Le champ usage indique les tokens facturés. ### Comparaison de qwen3-vl-235b-a22b-thinking - **VS QWEN3-CODER-NEXT: MoE vision Qwen3-VL en thinking permanent ; contexte 131K ; entrée image via API compatible OpenAI** — Modèle de code open-weight de Qwen pour agents (3B actifs) ; contexte 256K ; API compatible OpenAI - **VS QWEN3-VL-235B-A22B-INSTRUCT: MoE vision Qwen3-VL en thinking permanent ; contexte 131K ; entrée image via API compatible OpenAI** — MoE vision Qwen3-VL à réponse directe ; contexte 131K ; entrée image via API compatible OpenAI - **VS QWEN3.5-122B-A10B: MoE vision Qwen3-VL en thinking permanent ; contexte 131K ; entrée image via API compatible OpenAI** — MoE vision open-weight Qwen3.5 (10B actifs) ; contexte 256K ; API compatible OpenAI ## CAS D’USAGE **Chat** Utilisez les LLM pour le chat et le raisonnement. **Code** Générez et révisez le travail d'implémentation. **Automatisation** Connectez les modèles aux tâches backend. ## Questions fréquentes sur Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking ### Quelle différence entre les versions Thinking et Instruct de Qwen3-VL-235B-A22B ? 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. ### Comment envoyer une image à qwen3-vl-235b-a22b-thinking ? 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. ### Puis-je désactiver le thinking sur ce modèle ? 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. ### Pour les tâches sur images, faut-il choisir Qwen3-VL ou un modèle Qwen3.5 ? 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. ### Comment sélectionner qwen3-vl-235b-a22b-thinking ? Passez l'ID de modèle affiché dans le quickstart. ### Les tarifs sont-ils à l'usage ? Oui. Les tarifs sont mesurés par appel ou par unité. ### ASSOCIÉ - [qwen3.5-35b-a3b](https://runapi.ai/fr/models/qwen/qwen3.5-35b-a3b.md) — par Alibaba · Entrée $0.25 / 1M de tokens | Sortie $2.00 / 1M de tokens - [qwen3.5-27b](https://runapi.ai/fr/models/qwen/qwen3.5-27b.md) — par Alibaba · Entrée $0.30 / 1M de tokens | Sortie $2.40 / 1M de tokens - [qwen3.6-35b-a3b](https://runapi.ai/fr/models/qwen/qwen3.6-35b-a3b.md) — par Alibaba · Entrée $0.38 / 1M de tokens | Sortie $2.25 / 1M de tokens - [qwen3.5-122b-a10b](https://runapi.ai/fr/models/qwen/qwen3.5-122b-a10b.md) — par Alibaba · Entrée $0.40 / 1M de tokens | Sortie $3.20 / 1M de tokens ### Commencez avec Qwen aujourd'hui. - [Créer un compte gratuit](https://runapi.ai/fr/login) - [Lire le quickstart →](https://runapi.ai/fr/docs/api/openai/chat-completions) ## Vous construisez avec une équipe ? Nous vous aidons pour la mise en place entreprise, les intégrations et les questions techniques. [Nous contacter](https://runapi.ai/fr/contact.md) --- ## More from RunAPI - [Home](https://runapi.ai/fr/.md) ### Produit - [Catalogue de modèles](https://runapi.ai/fr/models.md) - [Tarifs](https://runapi.ai/fr/pricing.md) - [Fournisseurs](https://runapi.ai/fr/models#all-models) ### Développeurs - [Documentation](https://runapi.ai/fr/docs/guides) - [SDK](https://runapi.ai/fr/sdk.md) - [CLI](https://runapi.ai/fr/cli.md) - [Serveur MCP](https://runapi.ai/fr/mcp.md) - [x402](https://runapi.ai/fr/x402.md) ### Guides - [Claude Code vs Cursor](https://runapi.ai/fr/claude-code-vs-cursor.md) - [Configuration de l’API Cursor](https://runapi.ai/fr/cursor-api-setup.md) - [RunAPI vs OpenRouter](https://runapi.ai/fr/openrouter-alternative.md) ### Entreprise - [Entreprise](https://runapi.ai/fr/contact.md) - [Contact](https://runapi.ai/fr/contact.md) ### Légal - [Conditions](https://runapi.ai/fr/terms.md) - [Confidentialité](https://runapi.ai/fr/privacy.md) - [Site index for agents](https://runapi.ai/llms.txt) Contact: contact@runapi.ai ## Structured data ```json [ { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "fr", "@type": "WebSite", "name": "RunAPI", "url": "https://runapi.ai/fr", "potentialAction": { "@type": "SearchAction", "target": { "@type": "EntryPoint", "urlTemplate": "https://runapi.ai/fr/models?q={search_term_string}" }, "query-input": "required name=search_term_string" } }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "fr", "@type": "Organization", "name": "RunAPI", "url": "https://runapi.ai/fr", "logo": { "@type": "ImageObject", "url": "https://runapi.ai/fricon.svg" }, "sameAs": [ "https://github.com/runapi-ai" ] }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "fr", "@type": "SoftwareApplication", "name": "Qwen qwen3-vl-235b-a22b-thinking", "applicationCategory": "DeveloperApplication" }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "fr", "@type": "BreadcrumbList", "itemListElement": [ { "@type": "ListItem", "position": 1, "name": "Home", "item": "https://runapi.ai/fr" }, { "@type": "ListItem", "position": 2, "name": "Models", "item": "https://runapi.ai/fr/models" }, { "@type": "ListItem", "position": 3, "name": "Qwen", "item": "https://runapi.ai/fr/models/qwen" }, { "@type": "ListItem", "position": 4, "name": "qwen3-vl-235b-a22b-thinking", "item": "https://runapi.ai/fr/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking" } ] }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "fr", "@type": "FAQPage", "mainEntity": [ { "@type": "Question", "name": "Quelle différence entre les versions Thinking et Instruct de Qwen3-VL-235B-A22B ?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Les deux reposent sur le même modèle Mixture-of-Experts de 235B avec 22B paramètres actifs. 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