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.
- 多種變體可對應不同速度/品質等級
- Model skill 包含文件、schema 與 setup 備註
- 支援 app-focused coding workflows
- 生成失敗不收費
價格
技術細節
| Model ID | qwen3-next-80b-a3b-instruct |
| 供應商 | Alibaba |
| 模態 | text |
| 任務類型 | synchronous |
| 計費單位 | 1K tokens |
| API endpoint | /v1/chat/completions |
| 商用授權 | 是 — 已透過 API 包含 |
| 狀態 | 可直接上線 |
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,只要四步
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。
什麼是 Qwen API?
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.
為什麼透過 RunAPI 使用 Qwen API
一組驗證,全部供應商通用
一把 RunAPI 金鑰就能開通整個目錄。無需分開註冊帳戶,也不用為每個整合各自輪替金鑰。
統一價格與計費
以美元按次計費,每月結帳。失敗的生成不收費。
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
我應該先從哪個版本開始?
先選擇符合你品質標準中最便宜的版本。大多數團隊會先用快速版本,之後再升級到專業版用於正式上線。
有免費方案嗎?
新帳戶可在每個模型上免費使用首次呼叫。之後則按次計費。
你們支援串流結果嗎?
只要該功能可用,RunAPI 會提供端到端串流。
失敗的請求如何計費?
生成失敗不會收費。
輸出結果有快取嗎?
生成結果會儲存,並可透過任務 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,否則每個版本都包含商業使用權;若有例外,會在版本頁面標示。
速率限制怎麼算?
每個金鑰的速率限制會依使用等級而提升。最新限制請參考定價頁面。
如果遇到問題,要去哪裡回報?
請在公開的 GitHub repo 開 issue,或寄信給支援。