Endpoint カバレッジ
1 個の公開 endpoint を提供しています: chat_completion。
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
# Base URL
https://runapi.ai
# Endpoints
POST /v1/chat/completions
POST /v1/responses
POST /v1/messages
POST /v1beta/models/qwen3-vl-235b-a22b-thinking:generateContent
POST /v1beta/models/qwen3-vl-235b-a22b-thinking: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-thinking",
"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-thinking",
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-thinking",
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-Thinking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の推論版です。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はマルチモーダル推論向けに調整しており、特にSTEMや数学の問題、OCR、画像と動画の理解に力を入れています。
このモデルは思考専用です。すべての応答が推論ステップから始まり、このステップはオフにできません。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-thinking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[]の中で、テキストと並べてimage_urlパートとして送ります。Qwen3.5とQwen3.6のモデルが画像をネイティブに読めるようになったため、AlibabaはQwen3-VLを旧世代モデルに分類しています。
| プロバイダー | Alibaba |
| モデル ID | qwen3-vl-235b-a22b-thinking |
| 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-thinking:generateContent | |
| /v1beta/models/qwen3-vl-235b-a22b-thinking: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-thinking 用の API キーを作成します。
/v1/chat/completions に qwen3-vl-235b-a22b-thinking 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-thinking 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。
どちらも同じ235BのMoEモデルで、アクティブパラメーターは22Bです。Thinking版は回答の前に必ず推論し、STEM、数学、マルチモーダル推論向けに調整されています。Instruct版は推論を挟まずに回答し、ビジュアルコーディング、空間認識、長尺動画の理解、OCRを主な用途としています。
Chat Completionsエンドポイントを使い、messages[].content[]のテキストパートの隣にimage_urlパートを追加します。OpenAI SDKで画像を送るときと同じリクエスト形式です。Alibabaはこのモデルの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。
できません。Alibabaは思考専用モデルとして提供しています。推論ステップなしで回答が欲しい場合は、qwen3-vl-235b-a22b-instructを使ってください。
AlibabaはQwen3-VLを旧世代モデルに分類しており、Qwen3.5-122B-A10Bの視覚能力はQwen3-VL-235Bを上回るとしています。新しい画像ワークロードではまずQwen3.5かQwen3.6のモデルを試し、Qwen3-VLはすでにこのモデルで組んだプロンプトや評価に使い続けるのがよいでしょう。
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。