Endpoint カバレッジ
1 個の公開 endpoint を提供しています: chat_completion。
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
# Base URL
https://runapi.ai
# Endpoints
POST /v1/chat/completions
POST /v1/responses
POST /v1/messages
POST /v1beta/models/qwen3-vl-235b-a22b-instruct:generateContent
POST /v1beta/models/qwen3-vl-235b-a22b-instruct:streamGenerateContent
curl https://runapi.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen3-vl-235b-a22b-instruct",
"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-vl-235b-a22b-instruct",
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-vl-235b-a22b-instruct",
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-VL-235B-A22B-Instructは、Alibaba Qwenのフラッグシップ視覚言語モデルファミリーであるQwen3-VLの非思考版です。総パラメーター235B、トークンあたりアクティブ22BのMixture-of-Experts(MoE)モデルで、2025年9月23日にApache 2.0のオープンウェイトとして公開されました。Alibabaは、ビジュアルコーディング、空間認識、長尺動画の理解、OCRを強みとして挙げています。
回答の前に推論ステップを挟まず、すぐに答えを返します。AlibabaのAPIでは、131,072トークンのコンテキストウィンドウと最大32,768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-vl-235b-a22b-instruct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。画像はmessages[].content[]内のimage_urlパートで送ります。AlibabaはQwen3-VLを旧世代モデルに分類しており、Qwen3.5とQwen3.6のモデルは画像をネイティブに読めます。
| プロバイダー | Alibaba |
| モデル ID | qwen3-vl-235b-a22b-instruct |
| 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-vl-235b-a22b-instruct:generateContent | |
| /v1beta/models/qwen3-vl-235b-a22b-instruct: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-vl-235b-a22b-instruct 用の API キーを作成します。
/v1/chat/completions に qwen3-vl-235b-a22b-instruct 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-vl-235b-a22b-instruct 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。
Alibabaは、スクリーンショットやモックアップをコードに起こすようなビジュアルコーディング、空間認識、長尺動画の理解、OCR向けのモデルと位置づけています。推論ステップを省くため、答えをすぐに返してほしい画像タスクに向いています。
画像や文書について直接答えが欲しい場合はqwen3-vl-235b-a22b-instructを選んでください。画像に含まれる数学や理科の問題のように、複数ステップの視覚的推論が必要な場合はqwen3-vl-235b-a22b-thinkingが適しています。こちらは回答の前に必ず推論します。
Chat Completionsリクエストで、messages[].content[]のテキストと一緒にimage_urlパートを送ります。Alibabaは動画入力も掲載していますが、動画リクエストはRunAPIでは検証していません。
Alibabaは引き続き提供していますが、Qwen3-VLを旧世代モデルに分類しています。RunAPIで使えるQwen3.5とQwen3.6のモデルは画像をネイティブに受け付け、262,144トークンというより大きなコンテキストウィンドウを備えています。
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。