--- title: Qwen3-Coder-Next API：モデルID、256K、コーディングエージェント | RunAPI description: qwen3-coder-nextをRunAPIのOpenAI互換Chat Completions APIで利用。総80B・アクティブ3BのオープンウェイトコーディングMoEで、256Kコンテキストとツール呼び出しに対応。 url: https://runapi.ai/ja/models/qwen/qwen3-coder-next.md canonical: https://runapi.ai/ja/models/qwen/qwen3-coder-next locale: ja site: RunAPI image: https://runapi.ai/assets/opengraph-bfaaa0f0.png alternates: en: https://runapi.ai/models/qwen/qwen3-coder-next zh-CN: https://runapi.ai/zh-CN/models/qwen/qwen3-coder-next es: https://runapi.ai/es/models/qwen/qwen3-coder-next ja: https://runapi.ai/ja/models/qwen/qwen3-coder-next de: https://runapi.ai/de/models/qwen/qwen3-coder-next fr: https://runapi.ai/fr/models/qwen/qwen3-coder-next pt-BR: https://runapi.ai/pt-BR/models/qwen/qwen3-coder-next ko: https://runapi.ai/ko/models/qwen/qwen3-coder-next it: https://runapi.ai/it/models/qwen/qwen3-coder-next nl: https://runapi.ai/nl/models/qwen/qwen3-coder-next pl: https://runapi.ai/pl/models/qwen/qwen3-coder-next tr: https://runapi.ai/tr/models/qwen/qwen3-coder-next zh-TW: https://runapi.ai/zh-TW/models/qwen/qwen3-coder-next zh-HK: https://runapi.ai/zh-HK/models/qwen/qwen3-coder-next ar: https://runapi.ai/ar/models/qwen/qwen3-coder-next x-default: https://runapi.ai/models/qwen/qwen3-coder-next model: Qwen provider: Alibaba variant_id: qwen3-coder-next sdk_model_id: qwen3-coder-next modality: text billing_unit: 1,000 トークン status: retired --- > HTML version: https://runapi.ai/ja/models/qwen/qwen3-coder-next > Site index for agents: https://runapi.ai/llms.txt # qwen3-coder-next API **提供終了:** 2026-10-10 に提供終了しました。 RunAPI から Qwen ファミリーの qwen3-coder-next を呼び出せます。トークン従量課金、サブスクリプション不要で、レスポンス開始前に失敗したリクエストは課金されません。 **Alibaba / [Qwen](https://runapi.ai/ja/models/qwen.md)** **提供終了 · text · 商用利用対応** ## Qwen3-Coder-Nextが得意とする用途 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。 **モデルID:** qwen3-coder-next **リリース日:** 2026年2月3日 **アーキテクチャ:** MoE、総80B / アクティブ3B、Apache 2.0ウェイト **コンテキストウィンドウ:** 262,144トークン **最大出力:** 65,536トークン **思考:** なし（非思考モードのみ） **RunAPIでのエンドポイント:** OpenAI Chat Completions（テキスト入力） ### バリアント切替 - **qwen3-coder-next** (current) - [qwen3-vl-235b-a22b-instruct](https://runapi.ai/ja/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct.md) - [qwen3-vl-235b-a22b-thinking](https://runapi.ai/ja/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking.md) - [qwen3.5-122b-a10b](https://runapi.ai/ja/models/qwen/qwen3.5-122b-a10b.md) - [qwen3.5-27b](https://runapi.ai/ja/models/qwen/qwen3.5-27b.md) - [qwen3.5-35b-a3b](https://runapi.ai/ja/models/qwen/qwen3.5-35b-a3b.md) - [qwen3.5-397b-a17b](https://runapi.ai/ja/models/qwen/qwen3.5-397b-a17b.md) - [qwen3.6-27b](https://runapi.ai/ja/models/qwen/qwen3.6-27b.md) - [qwen3.6-35b-a3b](https://runapi.ai/ja/models/qwen/qwen3.6-35b-a3b.md) 9 個のバージョンを利用可能 qwen3-coder-next は RunAPI で利用できる Qwen ファミリーのモデルの 1 つです。他のモデルと同じ API key を使い、リクエストのモデル ID を変更するだけで切り替えられます。各呼び出しは同期式で、入力、出力、キャッシュのトークンに応じて USD で課金され、サブスクリプションや最低利用額はありません。レスポンス開始前に失敗したリクエストは課金されません。ストリーミング開始後は、クライアントが切断しても生成済みのトークンが課金されます。 - サブスクリプション不要の USD トークン従量課金 - レスポンス開始前に失敗したリクエストは課金なし - トークン単位のストリーミング - モデル ID を 1 つ変えるだけでモデルを切り替え - すべてのモデルとプロバイダーで API key と請求書は 1 つ ## 仕様 | 項目 | 値 | |---|---| | 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 | **使い方** ## このモデルを3ステップで使う 1. **キーを取得** - 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。 2. **リクエストを送信** - /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。 3. **結果を取得** - 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。 ## このモデルが提供する機能 - **Endpoint カバレッジ** — 1 個の公開 endpoint を提供しています: chat_completion。 - **従量課金** — 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。 **API リファレンス** ## エンドポイント仕様 | Field | Value | |---|---| | エンドポイント | `POST /v1/chat/completions` | | モデル ID | `qwen3-coder-next` | | タスクタイプ | `chat_completion` | ## リクエストパラメータ 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。 **Request example** ```json { "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。" } ] } ``` ### モデルスキル — qwen3-coder-next スキルを1回インストールし、構築中にこのページのバリアントIDを使用してください。 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-coder-next:generateContent` | Gemini generateContent | | `POST /v1beta/models/qwen3-coder-next:streamGenerateContent` | Gemini streamGenerateContent | RunAPI の API key と `model: "qwen3-coder-next"` を指定して、OpenAI / Anthropic / Google Gen AI SDK を利用します。 ### qwen3-coder-next の使い方 1. **インストール** — Qwen シリーズ向けの model skill をインストールします。ドキュメント、リクエスト形式、料金メモがコーディング環境に読み込まれます。 2. **設定** — SDK の接続先を https://runapi.ai にして、RunAPI の API key を設定します。同じ key がすべてのモデルとプロバイダーで使えます。 3. **呼び出し** — このモデルが対応する API 形式でリクエストを送り、model フィールドにこのページのモデル ID を指定します。RunAPI がプロバイダーへ転送します。 4. **受け取り** — 同じ呼び出しでレスポンスを読み取るか、生成されるそばからストリーミングで受け取ります。usage フィールドで課金対象のトークン数を確認できます。 ### qwen3-coder-next の比較 - **VS QWEN3-VL-235B-A22B-INSTRUCT: 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** — 推論を挟まず答えるQwen3-VLビジョンMoE；131Kコンテキスト；OpenAI互換APIで画像入力 - **VS QWEN3-VL-235B-A22B-THINKING: 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** — 常に思考するQwen3-VLビジョンMoE；131Kコンテキスト；OpenAI互換APIで画像入力 - **VS QWEN3.5-122B-A10B: 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** — オープンウェイトのQwen3.5ビジョンMoE（アクティブ10B）；256Kコンテキスト；OpenAI互換API ## ユースケース **Chat** LLM をチャットや推論に利用します。 **コード** 実装作業の生成とレビューに使います。 **自動化** モデルを backend タスクに接続します。 ## Qwen3-Coder-Next に関するよくある質問 ### Qwen3-Coder-Nextはどのような用途向けですか？ 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。 ### qwen3-coder-nextはツール呼び出しに対応していますか？ 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。 ### Qwen3-Coder-Nextに思考モードはありますか？ 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。 ### Qwen3-Coder-Nextはトークンあたり何パラメーターを使いますか？ 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。 ### qwen3-coder-next はどう選択しますか？ quickstart に表示されるモデル ID を渡してください。 ### 料金は従量課金ですか？ はい。呼び出しまたは単位ごとの従量課金です。 ### 関連 - [qwen3.5-35b-a3b](https://runapi.ai/ja/models/qwen/qwen3.5-35b-a3b.md) — Alibaba 提供 · 入力 $0.25 / 100万トークン | 出力 $2.00 / 100万トークン - [qwen3.5-27b](https://runapi.ai/ja/models/qwen/qwen3.5-27b.md) — Alibaba 提供 · 入力 $0.30 / 100万トークン | 出力 $2.40 / 100万トークン - [qwen3.6-35b-a3b](https://runapi.ai/ja/models/qwen/qwen3.6-35b-a3b.md) — Alibaba 提供 · 入力 $0.38 / 100万トークン | 出力 $2.25 / 100万トークン - [qwen3.5-122b-a10b](https://runapi.ai/ja/models/qwen/qwen3.5-122b-a10b.md) — Alibaba 提供 · 入力 $0.40 / 100万トークン | 出力 $3.20 / 100万トークン ### 今日から Qwen を始める。 - [無料アカウントを作成](https://runapi.ai/ja/login) - [クイックスタートを読む →](https://runapi.ai/ja/docs/api/openai/chat-completions) ## チームで構築していますか？ エンタープライズ導入、連携、技術的なご相談をお手伝いします。 [お問い合わせ](https://runapi.ai/ja/contact.md) --- ## More from RunAPI - [Home](https://runapi.ai/ja/.md) ### プロダクト - [モデルカタログ](https://runapi.ai/ja/models.md) - [料金](https://runapi.ai/ja/pricing.md) - [プロバイダー](https://runapi.ai/ja/models#all-models) ### 開発者 - [ドキュメント](https://runapi.ai/ja/docs/guides) - [SDK](https://runapi.ai/ja/sdk.md) - [CLI](https://runapi.ai/ja/cli.md) - [MCP Server](https://runapi.ai/ja/mcp.md) - [x402](https://runapi.ai/ja/x402.md) ### ガイド - [Claude Code と Cursor](https://runapi.ai/ja/claude-code-vs-cursor.md) - [Cursor API セットアップ](https://runapi.ai/ja/cursor-api-setup.md) - [RunAPI と OpenRouter の比較](https://runapi.ai/ja/openrouter-alternative.md) ### 会社 - [エンタープライズ](https://runapi.ai/ja/contact.md) - [お問い合わせ](https://runapi.ai/ja/contact.md) ### 法務 - [利用規約](https://runapi.ai/ja/terms.md) - [プライバシー](https://runapi.ai/ja/privacy.md) - [Site index for agents](https://runapi.ai/llms.txt) Contact: contact@runapi.ai ## Structured data ```json [ { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "ja", "@type": "WebSite", "name": "RunAPI", "url": "https://runapi.ai/ja", "potentialAction": { "@type": "SearchAction", "target": { "@type": "EntryPoint", "urlTemplate": "https://runapi.ai/ja/models?q={search_term_string}" }, "query-input": "required name=search_term_string" } }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "ja", "@type": "Organization", "name": "RunAPI", "url": "https://runapi.ai/ja", "logo": { "@type": "ImageObject", "url": "https://runapi.ai/jaicon.svg" }, "sameAs": [ "https://github.com/runapi-ai" ] }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "ja", "@type": "SoftwareApplication", "name": "Qwen qwen3-coder-next", "applicationCategory": "DeveloperApplication" }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "ja", "@type": "BreadcrumbList", "itemListElement": [ { "@type": "ListItem", "position": 1, "name": "Home", "item": "https://runapi.ai/ja" }, { "@type": "ListItem", "position": 2, "name": "Models", "item": "https://runapi.ai/ja/models" }, { "@type": "ListItem", "position": 3, "name": "Qwen", "item": "https://runapi.ai/ja/models/qwen" }, { "@type": "ListItem", "position": 4, "name": "qwen3-coder-next", "item": "https://runapi.ai/ja/models/qwen/qwen3-coder-next" } ] }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "ja", "@type": "FAQPage", "mainEntity": [ { "@type": "Question", "name": "Qwen3-Coder-Nextはどのような用途向けですか？", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "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。" } }, { "@type": "Question", "name": "qwen3-coder-nextはツール呼び出しに対応していますか？", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "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。" } }, { "@type": "Question", "name": "Qwen3-Coder-Nextに思考モードはありますか？", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "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。" } }, { "@type": "Question", "name": "Qwen3-Coder-Nextはトークンあたり何パラメーターを使いますか？", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "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。" } }, { "@type": "Question", "name": "qwen3-coder-next はどう選択しますか？", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "quickstart に表示されるモデル ID を渡してください。" } }, { "@type": "Question", "name": "料金は従量課金ですか？", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "はい。呼び出しまたは単位ごとの従量課金です。" } } ] } ] ```