Qwen API
Alibaba Qwen API access via RunAPI — Apache-2.0 ultra-sparse MoE with 262K context, 80B total / 3.9B active.
# Base URL
https://runapi.ai
# Endpoints
POST /v1/chat/completions
curl https://runapi.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $RUNAPI_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen3-next-80b-a3b-instruct",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Analyze this large codebase, identify where request timeouts are handled, and add consistent retry logic across the services."
}
]
}'
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://runapi.ai/v1",
api_key="your-runapi-key"
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen3-next-80b-a3b-instruct",
messages=[{"role": "user", "content": "Analyze this large codebase, identify where request timeouts are handled, and add consistent retry logic across the services."}]
)
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-next-80b-a3b-instruct",
messages: [{ role: "user", content: "Analyze this large codebase, identify where request timeouts are handled, and add consistent retry logic across the services." }]
});
Qwen is Alibaba's Apache-2.0 family of language models. qwen3-next-80b-a3b-instruct uses a hybrid attention architecture (DeltaNet linear + GQA) with an ultra-sparse MoE — 80B total parameters, only ~3.9B active per token across 512 experts. It delivers 262K native context (extendable to 1M) and matches Qwen3-235B-A22B on coding and conversational benchmarks while using 7× fewer active parameters and 10× higher throughput. Available through RunAPI with one key and per-token billing.
- 多個變體,對應不同速度/品質層級
- Model skill 包含文件、schema 與 setup 備註
- 支援 app-focused coding workflows
- 生成失敗不收費
收費
技術詳情
| 模型 ID | qwen3-next-80b-a3b-instruct |
| 供應商 | Alibaba |
| 模式 | text |
| 任務類型 | synchronous |
| 計費單位 | 1K tokens |
| API endpoint | /v1/chat/completions |
| 商業授權 | 是 — 已透過 API 包含 |
| 狀態 | 可正常運作 |
Qwen API 端點
使用 OpenAI 或 Anthropic SDK 搭配 RunAPI key 呼叫,不需額外 SDK。
| Endpoint | Protocol |
|---|---|
| /v1/chat/completions | OpenAI compatible |
從 model skill 到第一次結果,只需四步
選擇模型
挑選符合輸出類型、品質門檻與延遲目標的模型與變體。
設定
設定 RunAPI key,並在 coding workspace 安裝 model skill。
開發
使用 skill 指引,在你的 app 內加入模型功能。
接收
透過 task ID 查詢、在支援時串流,或處理 webhook callback。
Qwen API 是甚麼?
Qwen models from Alibaba are Apache-2.0 ultra-sparse MoE LLMs with 262K native context. qwen3-next-80b-a3b-instruct matches models with 7× more active parameters on LiveCodeBench while running at 10× throughput. Through RunAPI they share a single API key with pay-as-you-go token billing, callable from the OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses, and Anthropic Messages surfaces. These are Qwen text models, distinct from the Qwen 2 image line.
為何透過 RunAPI 使用 Qwen API
一個驗證,對應所有 provider
一組 RunAPI key 即可解鎖整個 catalog。無需分開帳戶,亦無需為每個整合輪換密鑰。
統一定價與計費
按次以 USD 收費,每月結算。失敗的生成不會收費。
內含 schema 的 skill
型別化 schema 與 setup 備註打包在 model skill 內,讓實作從正確契約開始。
常見問題
我應該先用邊個版本?
先選最平而且符合你質素要求的版本。大多數團隊會先用快速版本,之後再升級到 pro 用於正式生產。
有免費方案嗎?
新帳戶可獲得每個模型的首次呼叫免費。之後按次收費。
你哋支援串流結果嗎?
如有提供串流,RunAPI 會端到端串流。
失敗會點樣收費?
生成失敗不會收費。
輸出有快取嗎?
已生成輸出會儲存,並可按任務 ID 取回。輸入內容不會快取。
可以商業使用嗎?
可以——除非模型授權明確限制,否則每個版本都包括商業使用。相關限制會在版本頁面列明。
限流點樣計?
每個密鑰的限流會跟使用等級而提升。最新限制請參考定價頁。
可以在邊度報告問題?
可以在公開 GitHub repo 開 issue,或者電郵支援。