Copertura endpoint
Espone 1 endpoint pubblici: chat_completion.
Modello open-weight di Qwen per agenti di coding (3B attivi); contesto 256K; API compatibile 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": "Leggi questo screenshot di una dashboard in errore, spiega cosa significa il messaggio di errore e suggerisci la modifica al codice che risolverebbe il problema."
}
]
}'
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": "Leggi questo screenshot di una dashboard in errore, spiega cosa significa il messaggio di errore e suggerisci la modifica al codice che risolverebbe il problema."}]
)
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: "Leggi questo screenshot di una dashboard in errore, spiega cosa significa il messaggio di errore e suggerisci la modifica al codice che risolverebbe il problema." }]
});
9 versioni disponibili
Qwen3-Coder-Next è un modello open-weight per il coding di Alibaba Qwen, rilasciato sotto Apache 2.0 il 3 febbraio 2026. Si basa su Qwen3-Next-80B-A3B, un modello Mixture-of-Experts sparso con attenzione ibrida che ha 80B parametri totali e 3B attivi per token. Qwen lo ha addestrato per agenti di coding e lavoro a livello di repository.
Secondo la model card di Qwen, funziona solo in modalità senza thinking e non produce blocchi di thinking, quindi la risposta inizia subito con il risultato o con la chiamata a un tool. L'API di Alibaba lo offre con una finestra di contesto di 262.144 token, fino a 204.800 token di input e fino a 65.536 token di output.
Su RunAPI, chiama qwen3-coder-next tramite l'endpoint Chat Completions compatibile OpenAI (/v1/chat/completions) con un SDK OpenAI puntato su https://runapi.ai/v1. Accetta input testuale. I tool usano il formato standard di OpenAI e il modello restituisce tool_calls nella risposta.
| Provider | Alibaba |
| ID modello | qwen3-coder-next |
| Modalità | Testo |
| Tipi di attività | Synchronous |
| Endpoint API | /v1/chat/completions |
| /v1/responses |
| /v1/messages | |
| /v1beta/models/qwen3-coder-next:generateContent | |
| /v1beta/models/qwen3-coder-next:streamGenerateContent | |
| Unità di fatturazione | 1K token |
| Stato del catalogo | Ritirato |
Registrati gratuitamente e crea una chiave API per qwen3-coder-next dalla dashboard.
Invia una richiesta POST a /v1/chat/completions con l’identificatore del modello qwen3-coder-next e i tuoi parametri.
Leggi direttamente dall’endpoint la risposta completata di qwen3-coder-next.
Espone 1 endpoint pubblici: chat_completion.
Misurata in base a 1K token, senza requisito di abbonamento.
Nessun parametro della richiesta è pubblicato per questo endpoint.
Rispondi alle domande dei clienti partendo da una knowledge base privata, riducendo il volume dei ticket.
Redigi riepiloghi di contratti e segnala le clausole chiave per la revisione dell'avvocato.
Genera automaticamente test unitari, code review e suggerimenti di refactoring in CI.
Ad agenti di coding e lavoro a livello di repository, come leggere una codebase, modificare più file e chiamare tool in un ciclo. Qwen riporta risultati su SWE-Bench-Pro paragonabili a quelli di modelli con da 10 a 20 volte più parametri attivi.
Sì. Invia i tool nel formato OpenAI su Chat Completions e il modello restituisce tool_calls. La model card di Qwen descrive il tool calling come uno dei principali punti di forza del modello.
No. Secondo la model card di Qwen supporta solo la modalità senza thinking e non genera blocchi di thinking. Se un'attività richiede un passaggio di ragionamento, usa un modello Qwen3.5 o Qwen3.6, che hanno una modalità thinking.
3B dei suoi 80B parametri sono attivi per ogni token. Il modello si basa su Qwen3-Next-80B-A3B, che combina un design Mixture-of-Experts sparso con un'attenzione ibrida.
Passa l'ID del modello mostrato nel quickstart.
I limiti per chiave scalano in base al tier di utilizzo. Consulta la pagina prezzi per i limiti attuali.
Sì — la variante è un flag. Puoi cambiarla modificando il parametro model.
Dove lo streaming è disponibile, RunAPI esegue lo streaming end-to-end.
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