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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.

稼働中 · 1 endpoints · から $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
概要

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.

  • 品質とレイテンシ目標に合わせたモデルバリアント
  • 統合 API key
  • Model skill に docs、schema、セットアップメモを同梱
  • 失敗した生成は課金されません
料金

料金

失敗した生成は課金されません
Chat completion
Input $0.25 / 1M tokens
Output $1.00 / 1M tokens
仕様

仕様

モデル ID qwen3-next-80b-a3b-instruct
プロバイダー Alibaba
モダリティ text
タスク種別 synchronous
課金 1K tokens
Endpoint /v1/chat/completions
商用利用 はい
ステータス 稼働中
API

Qwen API エンドポイント

OpenAI または Anthropic SDK を RunAPI キーで利用できます。追加 SDK は不要です。

Endpoint Protocol
/v1/chat/completions OpenAI compatible
仕組み

この model skill で構築する方法

01

モデルを選ぶ

出力タイプ、品質基準、レイテンシ目標に合うモデルとバリアントを選びます。

02

一度だけ認証

対応するすべてのモデルに RunAPI key を使います。

03

skill をインストール

機能実装の前に model skill をコード作業環境へ追加します。

04

出力を受け取る

task ID でポーリングするか、生成完了時の callback を処理します。

背景

Qwen の位置づけ

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
RUNAPI を選ぶ理由

RunAPI 経由で Qwen を使う理由

1つの API key

モデルやプロバイダーをまたいで同じ認証情報を使えます。

Skill-ready

model skill に schema、セットアップメモ、料金コンテキスト、モデル ID が含まれます。

予測しやすい請求

呼び出し前に従量料金を確認できます。

FAQ

よくある質問

このモデルはどう呼び出しますか?

model skill をインストールし、RunAPI key とセットアップメモに従ってください。

失敗した生成は課金されますか?

失敗した生成は課金されません

アプリケーションから呼び出せますか?

はい。コード作業環境に model skill をインストールし、モデル機能を追加するときに利用してください。

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