Endpoint 覆盖
提供 1 个公开 endpoint:chat_completion。
直接作答的 Qwen3-VL 视觉 MoE 模型;131K 上下文;通过 OpenAI 兼容 API 输入图像
# 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": "读一下这张出错的仪表盘截图,解释报错信息是什么意思,并给出能修复它的代码改动。"
}
]
}'
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": "读一下这张出错的仪表盘截图,解释报错信息是什么意思,并给出能修复它的代码改动。"}]
)
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: "读一下这张出错的仪表盘截图,解释报错信息是什么意思,并给出能修复它的代码改动。" }]
});
9 个版本可用
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct 是阿里巴巴 Qwen 团队旗舰视觉语言模型系列 Qwen3-VL 的非思考版本。它是 MoE(混合专家)模型,总参数 235B,每个 token 激活 22B,于 2025 年 9 月 23 日以 Apache 2.0 许可证开放权重。阿里巴巴介绍它的强项是视觉编程、空间感知、长视频理解和 OCR。
它直接给出回答,回复前没有推理步骤。阿里巴巴官方 API 为它提供 131,072 token 的上下文窗口,最多输出 32,768 token。
在 RunAPI 上,把 OpenAI SDK 的 base URL 指向 https://runapi.ai/v1,即可通过 OpenAI 兼容的 Chat Completions 端点(/v1/chat/completions)调用 qwen3-vl-235b-a22b-instruct。图像放在 messages[].content[] 的 image_url 内容块里。阿里巴巴现已将 Qwen3-VL 归入旧版模型,Qwen3.5 和 Qwen3.6 模型则原生支持读图。
| 提供商 | Alibaba |
| 模型 ID | qwen3-vl-235b-a22b-instruct |
| 模态 | 文本 |
| 任务类型 | Synchronous |
| API 端点 | /v1/chat/completions |
| /v1/responses |
| /v1/messages | |
| /v1beta/models/qwen3-vl-235b-a22b-instruct:generateContent | |
| /v1beta/models/qwen3-vl-235b-a22b-instruct:streamGenerateContent | |
| 计费单位 | 1K tokens |
| 目录状态 | 已下线 |
免费注册后,在控制台创建用于 qwen3-vl-235b-a22b-instruct 的 API 密钥。
向 /v1/chat/completions 发送 POST 请求,并传入 qwen3-vl-235b-a22b-instruct 模型 ID 和参数。
直接从端点读取已完成的 qwen3-vl-235b-a22b-instruct 响应。
提供 1 个公开 endpoint:chat_completion。
按 1K tokens 计量,无需订阅。
此端点尚未发布请求参数。
基于私有知识库回答客户问题,减少工单量。
起草合同摘要并标记关键条款供律师审阅。
在 CI 中自动生成单元测试、代码审查和重构建议。
阿里巴巴将它定位于视觉编程(例如把截图或设计稿转成代码)、空间感知、长视频理解和 OCR。它跳过推理步骤,适合希望直接拿到答案的图像任务。
需要直接回答图像和文档相关的问题时,选 qwen3-vl-235b-a22b-instruct。需要多步视觉推理时,例如图片中的数学或科学题,选 qwen3-vl-235b-a22b-thinking,它每次作答前都会推理。
发送 Chat Completions 请求,在 messages[].content[] 中把 image_url 内容块和文本放在一起。阿里巴巴还列出了视频输入,但视频请求尚未在 RunAPI 上验证。
阿里巴巴仍在提供它,但已将 Qwen3-VL 归入旧版模型。RunAPI 上的 Qwen3.5 和 Qwen3.6 模型原生支持图像输入,上下文窗口也更大,为 262,144 token。
传入 quickstart 中显示的模型 ID。
Key 级限流随使用层级伸缩。当前限制见定价页。
可以——变体只是参数,改 model 字段即可。
模型支持流式时,RunAPI 端到端流式。
在公共 GitHub 仓库提 issue 或邮件联系 support。