--- title: 'Qwen3-Coder-Next API: 모델 ID, 256K 컨텍스트, 코딩 에이전트 | RunAPI' description: RunAPI의 OpenAI 호환 Chat Completions API로 qwen3-coder-next 호출. 전체 80B, 활성 3B의 오픈 웨이트 코딩 MoE로 256K 컨텍스트와 도구 호출을 지원합니다. url: https://runapi.ai/ko/models/qwen/qwen3-coder-next.md canonical: https://runapi.ai/ko/models/qwen/qwen3-coder-next locale: ko 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: 1K 토큰 status: retired --- > HTML version: https://runapi.ai/ko/models/qwen/qwen3-coder-next > Site index for agents: https://runapi.ai/llms.txt # qwen3-coder-next API **지원 종료:** 2026-10-10에 지원이 종료되었습니다. RunAPI로 Qwen 패밀리의 qwen3-coder-next를 호출하세요. 토큰당 요금, 구독 없음, 응답이 시작되기 전에 실패한 요청은 과금되지 않습니다. **Alibaba / [Qwen](https://runapi.ai/ko/models/qwen.md)** **지원 종료 · text · 상업적 사용 지원** ## Qwen3-Coder-Next는 어떤 작업에 맞나 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. **모델 ID:** qwen3-coder-next **출시일:** 2026년 2월 3일 **아키텍처:** MoE, 전체 80B / 활성 3B, Apache 2.0 웨이트 **컨텍스트 윈도우:** 262,144 토큰 **최대 출력:** 65,536 토큰 **사고:** 없음(비사고 모드 전용) **RunAPI 엔드포인트:** OpenAI Chat Completions, 텍스트 입력 ### 변형 전환 - **qwen3-coder-next** (current) - [qwen3-vl-235b-a22b-instruct](https://runapi.ai/ko/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct.md) - [qwen3-vl-235b-a22b-thinking](https://runapi.ai/ko/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking.md) - [qwen3.5-122b-a10b](https://runapi.ai/ko/models/qwen/qwen3.5-122b-a10b.md) - [qwen3.5-27b](https://runapi.ai/ko/models/qwen/qwen3.5-27b.md) - [qwen3.5-35b-a3b](https://runapi.ai/ko/models/qwen/qwen3.5-35b-a3b.md) - [qwen3.5-397b-a17b](https://runapi.ai/ko/models/qwen/qwen3.5-397b-a17b.md) - [qwen3.6-27b](https://runapi.ai/ko/models/qwen/qwen3.6-27b.md) - [qwen3.6-35b-a3b](https://runapi.ai/ko/models/qwen/qwen3.6-35b-a3b.md) 사용 가능한 버전 9개 qwen3-coder-next는 RunAPI에서 제공하는 Qwen 패밀리 모델 중 하나입니다. 다른 모델과 같은 API key를 사용하며, 요청의 모델 ID만 바꾸면 전환됩니다. 각 호출은 동기식이고 입력, 출력, 캐시 토큰 기준으로 USD로 과금되며 구독이나 최소 사용액이 없습니다. 응답이 시작되기 전에 실패한 요청은 과금되지 않습니다. 스트리밍이 시작된 뒤에는 클라이언트 연결이 끊겨도 이미 생성된 토큰이 과금됩니다. - 구독 없이 USD 토큰당 과금 - 응답 시작 전에 실패한 요청은 과금 없음 - 토큰 단위 스트리밍 - 모델 ID 하나만 바꿔 모델 전환 - 모든 모델과 공급자에 API key 하나, 청구서 하나 ## 스펙 | 필드 | 값 | |---|---| | 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 | **사용 방법** ## 이 모델을 3단계로 사용하기 1. **키 받기** - 무료로 가입하고 대시보드에서 qwen3-coder-next용 API 키를 만드세요. 2. **요청 보내기** - /v1/chat/completions로 qwen3-coder-next 모델 ID와 매개변수를 포함한 POST 요청을 보내세요. 3. **결과 받기** - 엔드포인트에서 완료된 qwen3-coder-next 응답을 직접 읽으세요. ## 이 모델이 제공하는 것 - **endpoint 구성** — 1개의 공개 endpoint를 제공합니다: chat_completion. - **사용량 기반 과금** — 1K 토큰 기준으로 측정되며 구독 없이 이용 가능합니다. **API 레퍼런스** ## 엔드포인트 사양 | Field | Value | |---|---| | 엔드포인트 | `POST /v1/chat/completions` | | 모델 ID | `qwen3-coder-next` | | 작업 유형 | `chat_completion` | ## 요청 매개변수 이 엔드포인트에 게시된 요청 매개변수가 없습니다. **Request example** ```json { "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." } ] } ``` ### 모델 스킬 — qwen3-coder-next 스킬을 한 번 설치한 후, 이 페이지의 변형 ID를 사용해 개발을 시작하세요. 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 API key와 `model: "qwen3-coder-next"`를 지정해 OpenAI / Anthropic / Google Gen AI SDK를 사용하세요. ### qwen3-coder-next 사용 방법 1. **설치** — Qwen 라인용 model skill을 설치하세요. 문서, 요청 형식, 가격 안내가 코딩 작업 공간에 로드됩니다. 2. **설정** — SDK가 https://runapi.ai 를 가리키도록 하고 RunAPI API key를 설정하세요. 같은 key로 모든 모델과 공급자를 사용할 수 있습니다. 3. **호출** — 이 모델이 지원하는 API 형식으로 요청을 보내고, model 필드에 이 페이지의 모델 ID를 지정하세요. RunAPI가 공급자에게 전달합니다. 4. **수신** — 같은 호출에서 응답을 읽거나 생성되는 대로 스트리밍으로 받으세요. usage 필드에서 과금되는 토큰을 확인할 수 있습니다. ### qwen3-coder-next 비교 - **VS QWEN3-VL-235B-A22B-INSTRUCT: 에이전트용 오픈 웨이트 Qwen 코딩 모델(활성 3B); 256K 컨텍스트; OpenAI 호환 API** — 바로 답하는 Qwen3-VL 비전 MoE; 131K 컨텍스트; OpenAI 호환 API로 이미지 입력 - **VS QWEN3-VL-235B-A22B-THINKING: 에이전트용 오픈 웨이트 Qwen 코딩 모델(활성 3B); 256K 컨텍스트; OpenAI 호환 API** — 항상 사고하는 Qwen3-VL 비전 MoE; 131K 컨텍스트; OpenAI 호환 API로 이미지 입력 - **VS QWEN3.5-122B-A10B: 에이전트용 오픈 웨이트 Qwen 코딩 모델(활성 3B); 256K 컨텍스트; OpenAI 호환 API** — 오픈 웨이트 Qwen3.5 비전 MoE(활성 10B); 256K 컨텍스트; OpenAI 호환 API ## 사용 사례 **Chat** LLM을 채팅과 추론에 사용합니다. **코드** 구현 작업을 생성하고 리뷰합니다. **자동화** 모델을 backend 작업에 연결합니다. ## Qwen3-Coder-Next 자주 묻는 질문 ### Qwen3-Coder-Next는 어떤 용도로 만들어졌나요? 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. ### qwen3-coder-next는 도구 호출을 지원하나요? 네. Chat Completions에서 OpenAI 형식으로 tools를 보내면 모델이 tool_calls를 반환합니다. Qwen의 모델 카드도 도구 호출을 이 모델의 주요 강점 중 하나로 설명합니다. ### Qwen3-Coder-Next에는 사고 모드가 있나요? 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. ### Qwen3-Coder-Next는 토큰당 몇 개의 파라미터를 쓰나요? 전체 80B 중 토큰마다 3B가 활성화됩니다. 이 모델의 기반인 Qwen3-Next-80B-A3B는 희소 MoE 설계와 하이브리드 어텐션을 결합한 모델입니다. ### qwen3-coder-next는 어떻게 선택하나요? quickstart에 표시된 모델 ID를 전달하세요. ### 가격은 사용량 기반인가요? 네. 호출 또는 단위 기준으로 측정됩니다. ### 관련 - [qwen3.5-35b-a3b](https://runapi.ai/ko/models/qwen/qwen3.5-35b-a3b.md) — Alibaba 제공 · 입력 $0.25 / 100만 토큰 | 출력 $2.00 / 100만 토큰 - [qwen3.5-27b](https://runapi.ai/ko/models/qwen/qwen3.5-27b.md) — Alibaba 제공 · 입력 $0.30 / 100만 토큰 | 출력 $2.40 / 100만 토큰 - [qwen3.6-35b-a3b](https://runapi.ai/ko/models/qwen/qwen3.6-35b-a3b.md) — Alibaba 제공 · 입력 $0.38 / 100만 토큰 | 출력 $2.25 / 100만 토큰 - [qwen3.5-122b-a10b](https://runapi.ai/ko/models/qwen/qwen3.5-122b-a10b.md) — Alibaba 제공 · 입력 $0.40 / 100만 토큰 | 출력 $3.20 / 100만 토큰 ### 오늘 Qwen로 시작하세요. - [무료 계정 만들기](https://runapi.ai/ko/login) - [빠른 시작 읽기 →](https://runapi.ai/ko/docs/api/openai/chat-completions) ## 팀과 함께 구축하고 계신가요? 엔터프라이즈 설정, 통합, 기술 문의를 도와드립니다. [문의하기](https://runapi.ai/ko/contact.md) --- ## More from RunAPI - [Home](https://runapi.ai/ko/.md) ### 제품 - [모델 카탈로그](https://runapi.ai/ko/models.md) - [요금](https://runapi.ai/ko/pricing.md) - [제공사](https://runapi.ai/ko/models#all-models) ### 개발자 - [문서](https://runapi.ai/ko/docs/guides) - [SDK](https://runapi.ai/ko/sdk.md) - [CLI](https://runapi.ai/ko/cli.md) - [MCP Server](https://runapi.ai/ko/mcp.md) - [x402](https://runapi.ai/ko/x402.md) ### 가이드 - [Claude Code와 Cursor](https://runapi.ai/ko/claude-code-vs-cursor.md) - [Cursor API 설정](https://runapi.ai/ko/cursor-api-setup.md) - [RunAPI와 OpenRouter 비교](https://runapi.ai/ko/openrouter-alternative.md) ### 회사 - [엔터프라이즈](https://runapi.ai/ko/contact.md) - [문의](https://runapi.ai/ko/contact.md) ### 법적 고지 - [약관](https://runapi.ai/ko/terms.md) - [개인정보](https://runapi.ai/ko/privacy.md) - [Site index for agents](https://runapi.ai/llms.txt) Contact: contact@runapi.ai ## Structured data ```json [ { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "ko", "@type": "WebSite", "name": "RunAPI", "url": "https://runapi.ai/ko", "potentialAction": { "@type": "SearchAction", "target": { "@type": "EntryPoint", "urlTemplate": "https://runapi.ai/ko/models?q={search_term_string}" }, "query-input": "required name=search_term_string" } }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "ko", "@type": "Organization", "name": "RunAPI", "url": "https://runapi.ai/ko", "logo": { "@type": "ImageObject", "url": "https://runapi.ai/koicon.svg" }, "sameAs": [ "https://github.com/runapi-ai" ] }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "ko", "@type": "SoftwareApplication", "name": "Qwen qwen3-coder-next", "applicationCategory": "DeveloperApplication" }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "ko", "@type": "BreadcrumbList", "itemListElement": [ { "@type": "ListItem", "position": 1, "name": "Home", "item": "https://runapi.ai/ko" }, { "@type": "ListItem", "position": 2, "name": "Models", "item": "https://runapi.ai/ko/models" }, { "@type": "ListItem", "position": 3, "name": "Qwen", "item": "https://runapi.ai/ko/models/qwen" }, { "@type": "ListItem", "position": 4, "name": "qwen3-coder-next", "item": "https://runapi.ai/ko/models/qwen/qwen3-coder-next" } ] }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "ko", "@type": "FAQPage", "mainEntity": [ { "@type": "Question", "name": "Qwen3-Coder-Next는 어떤 용도로 만들어졌나요?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "코딩 에이전트와 저장소 단위 작업용입니다. 코드베이스를 읽고, 여러 파일을 수정하고, 반복해서 도구를 호출하는 작업을 상정합니다. 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