endpoint 구성
1개의 공개 endpoint를 제공합니다: chat_completion.
에이전트용 오픈 웨이트 Qwen 코딩 모델(활성 3B); 256K 컨텍스트; OpenAI 호환 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": "오류가 난 대시보드 스크린샷을 읽고 오류 메시지가 무슨 뜻인지 설명한 뒤, 문제를 고칠 코드 변경을 제안해 줘."
}
]
}'
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": "오류가 난 대시보드 스크린샷을 읽고 오류 메시지가 무슨 뜻인지 설명한 뒤, 문제를 고칠 코드 변경을 제안해 줘."}]
)
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: "오류가 난 대시보드 스크린샷을 읽고 오류 메시지가 무슨 뜻인지 설명한 뒤, 문제를 고칠 코드 변경을 제안해 줘." }]
});
사용 가능한 버전 9개
Qwen3-Coder-Next는 Alibaba Qwen이 2026년 2월 3일 Apache 2.0으로 공개한 오픈 웨이트 코딩 모델입니다. 하이브리드 어텐션을 갖춘 희소 MoE(Mixture-of-Experts) 모델인 Qwen3-Next-80B-A3B를 기반으로 하며, 전체 80B 파라미터 중 토큰당 3B가 활성화됩니다. Qwen은 코딩 에이전트와 저장소 단위 작업에 맞춰 이 모델을 학습시켰습니다.
Qwen의 모델 카드에 따르면 이 모델은 비사고 모드로만 동작하며 thinking 블록을 출력하지 않습니다. 그래서 응답은 답이나 도구 호출로 바로 시작합니다. Alibaba API에서는 262,144토큰 컨텍스트 윈도우, 최대 204,800토큰 입력, 최대 65,536토큰 출력으로 제공됩니다.
RunAPI에서는 OpenAI 호환 Chat Completions 엔드포인트(/v1/chat/completions)로 qwen3-coder-next를 호출합니다. OpenAI SDK의 연결 주소를 https://runapi.ai/v1로 지정하세요. 입력은 텍스트입니다. 도구는 표준 OpenAI tools 형식으로 보내며, 모델은 응답에 tool_calls를 담아 돌려줍니다.
| 제공자 | Alibaba |
| 모델 ID | qwen3-coder-next |
| 모달리티 | 텍스트 |
| 작업 유형 | Synchronous |
| API 엔드포인트 | /v1/chat/completions |
| /v1/responses |
| /v1/messages | |
| /v1beta/models/qwen3-coder-next:generateContent | |
| /v1beta/models/qwen3-coder-next:streamGenerateContent | |
| 청구 단위 | 1K 토큰 |
| 카탈로그 상태 | 지원 종료 |
무료로 가입하고 대시보드에서 qwen3-coder-next용 API 키를 만드세요.
/v1/chat/completions로 qwen3-coder-next 모델 ID와 매개변수를 포함한 POST 요청을 보내세요.
엔드포인트에서 완료된 qwen3-coder-next 응답을 직접 읽으세요.
1개의 공개 endpoint를 제공합니다: chat_completion.
1K 토큰 기준으로 측정되며 구독 없이 이용 가능합니다.
이 엔드포인트에 게시된 요청 매개변수가 없습니다.
LLM을 채팅과 추론에 사용합니다.
구현 작업을 생성하고 리뷰합니다.
모델을 backend 작업에 연결합니다.
코딩 에이전트와 저장소 단위 작업용입니다. 코드베이스를 읽고, 여러 파일을 수정하고, 반복해서 도구를 호출하는 작업을 상정합니다. Qwen은 활성 파라미터가 10~20배 많은 모델과 비슷한 SWE-Bench-Pro 결과를 보고했습니다.
네. Chat Completions에서 OpenAI 형식으로 tools를 보내면 모델이 tool_calls를 반환합니다. Qwen의 모델 카드도 도구 호출을 이 모델의 주요 강점 중 하나로 설명합니다.
없습니다. Qwen의 모델 카드에 따르면 비사고 모드만 지원하며 thinking 블록을 생성하지 않습니다. 추론 단계가 필요한 작업에는 사고 모드가 있는 Qwen3.5 또는 Qwen3.6 모델을 사용하세요.
전체 80B 중 토큰마다 3B가 활성화됩니다. 이 모델의 기반인 Qwen3-Next-80B-A3B는 희소 MoE 설계와 하이브리드 어텐션을 결합한 모델입니다.
quickstart에 표시된 모델 ID를 전달하세요.
네. 호출 또는 단위 기준으로 측정됩니다.