Qwen3 Coder Next
- Разработчик:
- Qwen
- Релиз:
- Идентификатор:
-
qwen/qwen3-coder-next
Цены Qwen3 Coder Next в рублях — от 13 ₽ за 1 млн токенов
Доступно
4
провайдера,
цены от
13 ₽
до
32 ₽
за 1 млн токенов.
Провайдер подбирается автоматически — по доступности, затем по цене.
| Тип операции | Стоимость |
|---|---|
|
Вход
За 1 млн токенов
Токены, полученные и обработанные моделью при анализе пользовательского запроса и контекста. Включают текст сообщения, предыдущую историю диалога и все передаваемые данные.
|
13 ₽ |
|
Выход
За 1 млн токенов
Токены, генерируемые моделью в виде ответа пользователю. Каждый символ, слово или часть ответа, созданные моделью, включаются в подсчёт выходных токенов.
|
86 ₽ |
|
Кэш: чтение
За 1 млн токенов
Повторное использование кэшированного контента снижает затраты благодаря применению пониженного тарифа на эти токены.
|
7 ₽ |
|
Кэш: запись
не поддерживается
|
— |
Возможности Qwen3 Coder Next
Qwen3-Coder-Next — это каузальная языковая модель с открытым весом, оптимизированная для кодирующих агентов и локальных рабочих процессов разработки. Она использует разреженный дизайн MoE с общим количеством параметров 80 миллиардов и только 3 миллиарда активируются на каждый токен, обеспечивая производительность, сопоставимую с моделями, которые требуют в 10-20 раз больше активных вычислений, что делает её подходящей для развертывания агентов, чувствительных к затратам и работающих в режиме постоянной готовности.
Модель обучена с сильным акцентом на агентность и надежно выполняет задачи кодирования с длинным горизонтом, сложное использование инструментов и восстановление после сбоев выполнения. С нативным контекстным окном в 256 тысяч, она легко интегрируется в реальные среды CLI и IDE и хорошо адаптируется к общим каркасам агентов, используемым современными инструментами кодирования. Модель работает исключительно в режиме без размышлений и не генерирует блоки
Характеристики Qwen3 Coder Next
Контекстное окно
- Всего
- 262K токенов
- На выход
- 236K токенов
Модальности
- Вход
- Текст
- Выход
- Текст
- Вызов инструментов
- Структурированный вывод
- Кэш промпта
Провайдеры Qwen3 Coder Next
Модель развёрнута у
4
провайдеров:
вход 13–32 ₽, выход 86–162 ₽
за 1 млн токенов.
Порядок выбора по умолчанию:
сначала провайдеры без сбоев, среди них — самый дешёвый, остальные подстраховывают.
| Провайдер | Вход | Выход | Кэш: чтение | Контекст |
|---|---|---|---|---|
Parasail
bf16
|
13 ₽ | 86 ₽ | 7 ₽ | 262K |
StreamLake
|
19 ₽ | 97 ₽ | 3,91 ₽ | 256K |
|
Novita
fp8
|
21 ₽ | 162 ₽ | — | 262K |
Alibaba
|
32 ₽ | 162 ₽ | — | 262K |
Цены считаются по провайдеру, который фактически обработал запрос. Порядок в таблице — по возрастанию цены. Прочерк — провайдер не поддерживает операцию. Флаг — страна серверов или штаб-квартиры провайдера (на мобильном нажмите на первый столбец, на большом экране — на строку).
API Qwen3 Coder Next:
подключение и примеры кода
API RouterAI совместим с OpenAI SDK: в существующем коде достаточно заменить
base_url
и ключ, идентификатор модели передаётся в поле
model.
Один ключ открывает доступ ко всем моделям каталога, лимиты и расход — в личном кабинете.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url="https://routerai.ru/api/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen3-coder-next",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)
import requests
import json
url = "https://routerai.ru/api/v1/chat/completions"
headers = {
"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
"Content-Type": "application/json"
}
data = {
"model": "qwen/qwen3-coder-next",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
]
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
result = response.json()
print(json.dumps(result, indent=2))
curl -X POST "https://routerai.ru/api/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen/qwen3-coder-next",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
]
}'
Эндпоинты API для Qwen3 Coder Next
Схемы запроса и ответа повторяют OpenAI — существующие клиенты и SDK работают без изменений.
Chat Completions
Основной эндпоинт: принимает историю сообщений и возвращает ответ модели. Поддерживает потоковый (SSE) и обычный режимы.
- Authorization
- Bearer YOUR_API_KEY
- Content-Type
- application/json
- Model
- qwen/qwen3-coder-next
Поддерживаемые параметры запроса
| Параметр | Тип | По умолчанию | Описание |
|---|---|---|---|
| max_tokens | integer | — | Верхний предел количества токенов, которые модель может сгенерировать в ответе. |
| temperature | float | 1 | Влияет на разнообразие ответов модели: чем выше, тем более случайным будет вывод. |
| top_p | float | 1 | Ограничивает выбор модели долей наиболее вероятных токенов: учитываются только токены, чьи вероятности в сумме дают P. |
| seed | integer | — | Если задан, инференс выполняется детерминированно — повторные запросы с тем же seed и параметрами должны давать одинаковый результат. |
| logprobs | boolean | — | Возвращать ли логарифмы вероятностей выходных токенов. |
| top_logprobs | integer | — | Число от 0 до 20: сколько наиболее вероятных токенов возвращать на каждой позиции, каждый с логарифмом вероятности. |
| response_format | map | — | Заставляет модель выдавать ответ в определённом формате. |
| stop | array | — | Немедленно останавливает генерацию, если модель встречает любой из токенов, указанных в массиве stop. |
| frequency_penalty | float | 0 | Управляет повторением токенов в зависимости от того, как часто они встречаются во входных данных. |
| presence_penalty | float | 0 | Регулирует, насколько часто модель повторяет токены, уже встречавшиеся во входных данных. |
| repetition_penalty | float | — | Снижает вероятность повторения токенов из входных данных, пропорционально тому, как часто они встречаются. |
| top_k | integer | — | Ограничивает выбор модели K наиболее вероятными токенами на каждом шаге. |
| logit_bias | map | — | Изменяет вероятность появления указанных токенов в ответе. |
| structured_outputs | boolean | — | Поддержка ответа по строгой JSON-схеме. |
| tool_choice | map | — | Управляет тем, какую функцию (инструмент) вызовет модель, если они переданы. |
| tools | array | — | Список инструментов (функций), которые модель может вызвать. |
Responses API
Создаёт ответ в формате OpenAI Responses API — для агентных сценариев и работы с инструментами. Поддерживает потоковый и обычный режимы.
- Authorization
- Bearer YOUR_API_KEY
- Content-Type
- application/json
- Model
- qwen/qwen3-coder-next
Поддерживаемые параметры запроса
| Параметр | Тип | По умолчанию | Описание |
|---|---|---|---|
| max_tokens | integer | — | Верхний предел количества токенов, которые модель может сгенерировать в ответе. |
| temperature | float | 1 | Влияет на разнообразие ответов модели: чем выше, тем более случайным будет вывод. |
| top_p | float | 1 | Ограничивает выбор модели долей наиболее вероятных токенов: учитываются только токены, чьи вероятности в сумме дают P. |
| seed | integer | — | Если задан, инференс выполняется детерминированно — повторные запросы с тем же seed и параметрами должны давать одинаковый результат. |
| logprobs | boolean | — | Возвращать ли логарифмы вероятностей выходных токенов. |
| top_logprobs | integer | — | Число от 0 до 20: сколько наиболее вероятных токенов возвращать на каждой позиции, каждый с логарифмом вероятности. |
| response_format | map | — | Заставляет модель выдавать ответ в определённом формате. |
| stop | array | — | Немедленно останавливает генерацию, если модель встречает любой из токенов, указанных в массиве stop. |
| frequency_penalty | float | 0 | Управляет повторением токенов в зависимости от того, как часто они встречаются во входных данных. |
| presence_penalty | float | 0 | Регулирует, насколько часто модель повторяет токены, уже встречавшиеся во входных данных. |
| repetition_penalty | float | — | Снижает вероятность повторения токенов из входных данных, пропорционально тому, как часто они встречаются. |
| top_k | integer | — | Ограничивает выбор модели K наиболее вероятными токенами на каждом шаге. |
| logit_bias | map | — | Изменяет вероятность появления указанных токенов в ответе. |
| structured_outputs | boolean | — | Поддержка ответа по строгой JSON-схеме. |
| tool_choice | map | — | Управляет тем, какую функцию (инструмент) вызовет модель, если они переданы. |
| tools | array | — | Список инструментов (функций), которые модель может вызвать. |
Messages API
Создаёт сообщение в формате Anthropic Messages API. Поддерживает текст, изображения, инструменты и размышления (thinking).
- Authorization
- Bearer YOUR_API_KEY
- Content-Type
- application/json
- Model
- qwen/qwen3-coder-next
Поддерживаемые параметры запроса
| Параметр | Тип | По умолчанию | Описание |
|---|---|---|---|
| max_tokens | integer | — | Верхний предел количества токенов, которые модель может сгенерировать в ответе. |
| temperature | float | 1 | Влияет на разнообразие ответов модели: чем выше, тем более случайным будет вывод. |
| top_p | float | 1 | Ограничивает выбор модели долей наиболее вероятных токенов: учитываются только токены, чьи вероятности в сумме дают P. |
| seed | integer | — | Если задан, инференс выполняется детерминированно — повторные запросы с тем же seed и параметрами должны давать одинаковый результат. |
| logprobs | boolean | — | Возвращать ли логарифмы вероятностей выходных токенов. |
| top_logprobs | integer | — | Число от 0 до 20: сколько наиболее вероятных токенов возвращать на каждой позиции, каждый с логарифмом вероятности. |
| response_format | map | — | Заставляет модель выдавать ответ в определённом формате. |
| stop | array | — | Немедленно останавливает генерацию, если модель встречает любой из токенов, указанных в массиве stop. |
| frequency_penalty | float | 0 | Управляет повторением токенов в зависимости от того, как часто они встречаются во входных данных. |
| presence_penalty | float | 0 | Регулирует, насколько часто модель повторяет токены, уже встречавшиеся во входных данных. |
| repetition_penalty | float | — | Снижает вероятность повторения токенов из входных данных, пропорционально тому, как часто они встречаются. |
| top_k | integer | — | Ограничивает выбор модели K наиболее вероятными токенами на каждом шаге. |
| logit_bias | map | — | Изменяет вероятность появления указанных токенов в ответе. |
| structured_outputs | boolean | — | Поддержка ответа по строгой JSON-схеме. |
| tool_choice | map | — | Управляет тем, какую функцию (инструмент) вызовет модель, если они переданы. |
| tools | array | — | Список инструментов (функций), которые модель может вызвать. |
Частые вопросы о Qwen3 Coder Next
-
Работает ли Qwen3 Coder Next из России без VPN?
Да. Прямой доступ через веб-чат и API RouterAI — без VPN, прокси и зарубежных карт, оплата в рублях.
-
Сколько стоит Qwen3 Coder Next?
Вход — 13 ₽ за 1 млн токенов, выход — 86 ₽ за 1 млн токенов. Списывается только фактическое использование, без подписки.
-
Какой контекст у Qwen3 Coder Next?
Контекстное окно — 262K токенов на запрос, длина ответа — до 236K токенов.
-
Поддерживает ли Qwen3 Coder Next вызов инструментов?
Да: модель вызывает функции (параметр tools) и умеет отвечать по строгой JSON-схеме — через API в формате OpenAI.
-
Что с данными в запросах к Qwen3 Coder Next?
Содержимое запросов RouterAI передаёт только провайдеру модели для обработки и не использует для обучения моделей. Email, телефон и платёжные данные провайдерам не передаются, учётные данные хранятся на серверах в России. Политика конфиденциальности
-
Чем RouterAI отличается от сервиса Qwen?
Один ключ и единый баланс в рублях для всех моделей каталога, API в формате OpenAI, а при сбое провайдера запрос автоматически уходит к одному из 4 остальных.
Попробуйте Qwen3 Coder Next
В чате или по API — доступ из России за пару минут, оплата в рублях.