Endpoint カバレッジ
1 個の公開 endpoint を提供しています: chat_completion。
エージェント向けのオープンウェイトQwenコーディングモデル(アクティブ3B);256Kコンテキスト;OpenAI互換API
# 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": "エラーが出ているダッシュボードのこのスクリーンショットを読んで、エラーメッセージの意味を説明し、修正に必要なコード変更を提案してください。"
}
]
}'
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": "エラーが出ているダッシュボードのこのスクリーンショットを読んで、エラーメッセージの意味を説明し、修正に必要なコード変更を提案してください。"}]
)
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: "エラーが出ているダッシュボードのこのスクリーンショットを読んで、エラーメッセージの意味を説明し、修正に必要なコード変更を提案してください。" }]
});
9 個のバージョンを利用可能
Qwen3-Coder-Nextは、Alibaba Qwenが2026年2月3日にApache 2.0で公開したオープンウェイトのコーディングモデルです。ベースはQwen3-Next-80B-A3Bで、ハイブリッドアテンションを備えたスパースなMixture-of-Experts(MoE)モデルとして、総パラメーター80B、トークンあたりアクティブ3Bで動作します。Qwenはコーディングエージェントとリポジトリ単位の作業向けに学習させています。
Qwenのモデルカードによると、このモデルは非思考モードのみで動作し、thinkingブロックを出力しません。そのため応答は答えかツール呼び出しから始まります。AlibabaのAPIでは、262,144トークンのコンテキストウィンドウ、最大204,800トークンの入力、最大65,536トークンの出力で提供されています。
RunAPIでは、OpenAI互換のChat Completionsエンドポイント(/v1/chat/completions)からqwen3-coder-nextを呼び出せます。OpenAI SDKの接続先はhttps://runapi.ai/v1に設定してください。入力はテキストです。ツールは標準のOpenAI tools形式で渡し、モデルはレスポンスでtool_callsを返します。
| プロバイダー | Alibaba |
| モデル ID | qwen3-coder-next |
| モダリティ | テキスト |
| タスク種別 | Synchronous |
| API エンドポイント | /v1/chat/completions |
| /v1/responses |
| /v1/messages | |
| /v1beta/models/qwen3-coder-next:generateContent | |
| /v1beta/models/qwen3-coder-next:streamGenerateContent | |
| 請求単位 | 1,000 トークン |
| カタログ状態 | 提供終了 |
無料で登録し、ダッシュボードから qwen3-coder-next 用の API キーを作成します。
/v1/chat/completions に qwen3-coder-next のモデル ID とパラメータを指定して POST リクエストを送信します。
エンドポイントから完了した qwen3-coder-next のレスポンスを直接読み取ります。
1 個の公開 endpoint を提供しています: chat_completion。
1,000 トークン に基づいて計量課金されます。サブスクリプション不要。
このエンドポイントに公開されたリクエストパラメータはありません。
LLM をチャットや推論に利用します。
実装作業の生成とレビューに使います。
モデルを backend タスクに接続します。
コーディングエージェントとリポジトリ単位の作業向けです。コードベースを読み、複数のファイルを編集し、ループの中でツールを呼び出すといった作業を想定しています。Qwenは、アクティブパラメーターが10〜20倍のモデルに匹敵するSWE-Bench-Proの結果を報告しています。
対応しています。Chat CompletionsでOpenAI形式のtoolsを送ると、モデルがtool_callsを返します。Qwenのモデルカードでも、ツール呼び出しはこのモデルの主な強みの一つとされています。
ありません。Qwenのモデルカードによると、非思考モードのみに対応し、thinkingブロックは生成しません。推論ステップが必要なタスクには、思考モードを持つQwen3.5またはQwen3.6のモデルを使ってください。
総80Bのうち、トークンごとにアクティブになるのは3Bです。ベースとなるQwen3-Next-80B-A3Bは、スパースなMoE設計とハイブリッドアテンションを組み合わせたモデルです。
quickstart に表示されるモデル ID を渡してください。
はい。呼び出しまたは単位ごとの従量課金です。