Endpoint 涵蓋範圍
開放 1 個公開 endpoint:chat_completion。
為 AI 代理而設的開放權重 Qwen 編碼模型(啟用 3B);256K 上下文;OpenAI 相容 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": "看看這張出錯的儀表板截圖,解釋錯誤訊息的意思,並提出可以修正問題的程式碼改動。"
}
]
}'
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": "看看這張出錯的儀表板截圖,解釋錯誤訊息的意思,並提出可以修正問題的程式碼改動。"}]
)
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: "看看這張出錯的儀表板截圖,解釋錯誤訊息的意思,並提出可以修正問題的程式碼改動。" }]
});
9 個版本可用
Qwen3-Coder-Next 是 Alibaba Qwen 團隊於 2026 年 2 月 3 日以 Apache 2.0 授權發佈的開放權重編碼模型。它以 Qwen3-Next-80B-A3B 為基礎,後者是採用混合注意力的稀疏 MoE 模型,總參數 80B,每個 token 啟用 3B。Qwen 團隊訓練它的目標是編碼代理及儲存庫層級的開發工作。
Qwen 的模型卡說明它只支援非思考模式,不會產生思考區塊,因此回覆一開始就是答案或工具調用。Alibaba 官方 API 為它提供 262,144 token 的上下文視窗,輸入最多 204,800 token,輸出最多 65,536 token。
在 RunAPI 上,將 OpenAI SDK 的 base URL 指向 https://runapi.ai/v1,即可透過 OpenAI 相容的 Chat Completions 端點(/v1/chat/completions)調用 qwen3-coder-next。它接受文字輸入。工具採用標準的 OpenAI tools 格式,模型會在回應中返回 tool_calls。
| 提供者 | Alibaba |
| 模型 ID | qwen3-coder-next |
| 模態 | 文字 |
| 任務類型 | Synchronous |
| API 端點 | /v1/chat/completions |
| /v1/responses |
| /v1/messages | |
| /v1beta/models/qwen3-coder-next:generateContent | |
| /v1beta/models/qwen3-coder-next:streamGenerateContent | |
| 計費單位 | 1K tokens |
| 目錄狀態 | 已下線 |
免費註冊後,在控制台建立 qwen3-coder-next 的 API 金鑰。
向 /v1/chat/completions 發送 POST 請求,並傳入 qwen3-coder-next 模型 ID 和參數。
直接從端點讀取已完成的 qwen3-coder-next 回應。
開放 1 個公開 endpoint:chat_completion。
按 1K tokens 計量,無需訂閱。
此端點尚未發布請求參數。
從私有知識庫回答客戶問題,減少工單數量。
草擬合約摘要,並標示重點條款供律師審閱。
在 CI 自動生成單元測試、程式碼審查同重構建議。
編碼代理及儲存庫層級的開發,例如閱讀 codebase、修改多個檔案、循環調用工具。Qwen 團隊公布的 SWE-Bench-Pro 成績,與啟用參數多 10 至 20 倍的模型相若。
支援。在 Chat Completions 請求中以 OpenAI 格式傳入 tools,模型便會返回 tool_calls。Qwen 的模型卡把工具調用列為此模型的主要強項之一。
沒有。Qwen 的模型卡說明它只支援非思考模式,不會產生思考區塊。如任務需要推理步驟,請使用設有思考模式的 Qwen3.5 或 Qwen3.6 模型。
80B 參數中,每個 token 啟用 3B。此模型以 Qwen3-Next-80B-A3B 為基礎,結合稀疏 MoE 設計與混合注意力。
傳入 quickstart 顯示嘅 model ID。
每個 key 的 rate limit 會按使用層級而定。請查看定價頁了解最新限制。
可以——variant 只係一個旗標。只要更改 model 參數就可以切換。
在可用 streaming 的情況下,RunAPI 會端到端串流。
可以在公開 GitHub repo 開 issue,或者電郵支援團隊。