endpoint 구성
1개의 공개 endpoint를 제공합니다: chat_completion.
항상 사고하는 Qwen3-VL 비전 MoE; 131K 컨텍스트; OpenAI 호환 API로 이미지 입력
# 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": "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-vl-235b-a22b-thinking",
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-vl-235b-a22b-thinking",
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-VL-235B-A22B-Thinking은 Alibaba Qwen의 대표 비전-언어 모델 패밀리인 Qwen3-VL의 추론 버전입니다. 전체 235B 파라미터 중 토큰당 22B가 활성화되는 MoE(Mixture-of-Experts) 모델이며, 2025년 9월 23일 Apache 2.0 오픈 웨이트로 공개되었습니다. Alibaba는 이 모델을 멀티모달 추론에 맞춰 조정했으며, 특히 STEM과 수학 문제, OCR, 이미지와 비디오 이해에 중점을 둡니다.
이 모델은 사고 전용입니다. 모든 응답이 추론 단계로 시작하며, 이 단계는 끌 수 없습니다. Alibaba API에서는 131,072토큰 컨텍스트 윈도우와 최대 32,768토큰 출력으로 제공됩니다.
RunAPI에서는 OpenAI 호환 Chat Completions 엔드포인트(/v1/chat/completions)로 qwen3-vl-235b-a22b-thinking을 호출합니다. OpenAI SDK의 연결 주소를 https://runapi.ai/v1로 지정하세요. 이미지는 messages[].content[] 안에서 텍스트 옆에 image_url 파트로 보냅니다. Qwen3.5와 Qwen3.6 모델이 이미지를 기본으로 읽을 수 있게 되면서, Alibaba는 Qwen3-VL을 이전 세대 모델로 분류하고 있습니다.
| 제공자 | Alibaba |
| 모델 ID | qwen3-vl-235b-a22b-thinking |
| 모달리티 | 텍스트 |
| 작업 유형 | Synchronous |
| API 엔드포인트 | /v1/chat/completions |
| /v1/responses |
| /v1/messages | |
| /v1beta/models/qwen3-vl-235b-a22b-thinking:generateContent | |
| /v1beta/models/qwen3-vl-235b-a22b-thinking:streamGenerateContent | |
| 청구 단위 | 1K 토큰 |
| 카탈로그 상태 | 지원 종료 |
무료로 가입하고 대시보드에서 qwen3-vl-235b-a22b-thinking용 API 키를 만드세요.
/v1/chat/completions로 qwen3-vl-235b-a22b-thinking 모델 ID와 매개변수를 포함한 POST 요청을 보내세요.
엔드포인트에서 완료된 qwen3-vl-235b-a22b-thinking 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.
두 버전 모두 활성 파라미터 22B의 같은 235B MoE 모델을 사용합니다. Thinking 버전은 답하기 전에 항상 추론하며 STEM, 수학, 멀티모달 추론에 맞춰져 있습니다. Instruct 버전은 바로 답하며 비주얼 코딩, 공간 인식, 긴 비디오 이해, OCR을 주 용도로 합니다.
Chat Completions 엔드포인트를 사용하고 messages[].content[]의 텍스트 파트 옆에 image_url 파트를 추가하세요. OpenAI SDK로 이미지를 보낼 때와 같은 요청 형식입니다. Alibaba는 이 모델의 비디오 입력도 안내하지만, 비디오 요청은 RunAPI에서 검증하지 않았습니다.
아니요. Alibaba는 이 모델을 사고 전용으로 제공합니다. 추론 단계 없이 답을 받고 싶다면 qwen3-vl-235b-a22b-instruct를 호출하세요.
Alibaba는 Qwen3-VL을 이전 세대 모델로 분류하며, Qwen3.5-122B-A10B의 비전 성능이 Qwen3-VL-235B보다 뛰어나다고 밝힙니다. 새 이미지 워크로드라면 Qwen3.5 또는 Qwen3.6 모델을 먼저 시험해 보고, Qwen3-VL은 이미 이 모델로 만든 프롬프트와 평가에 계속 사용하세요.
quickstart에 표시된 모델 ID를 전달하세요.
네. 호출 또는 단위 기준으로 측정됩니다.