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qwen/qwen3-coder-next

qwen/qwen3-coder-next

262,144 context · $0.15/M input tokens · $0.80/M output tokens

Qwen3-Coder-Next is an open-weight causal language model optimized for coding agents and local development workflows. It uses a sparse MoE design with 80B total parameters and only 3B activated per...

Precios

Pago por uso

Sin costos iniciales, paga solo por lo que uses

Entrada$0.15 / M Tokens
Salida$0.80 / M Tokens
Cache Read$0.07 / M Tokens

Probar el modelo

qwen/qwen3-coder-next
En línea
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Uso de API

Usa los siguientes ejemplos de código para integrar con nuestra API:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen/qwen3-coder-next",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Introducción del modelo

Qwen qwen3-coder-next

Qwen3-Coder-Next is an open-weight causal language model optimized for coding agents and local development workflows

Qwen3-Coder-Next is an open-weight causal language model optimized for coding agents and local development workflows. It uses a sparse MoE design with 80B total parameters and only 3B activated per token, delivering performance comparable to models with 10 to 20x higher active compute, which makes it well suited for cost-sensitive, always-on agent deployment.

The model is trained with a strong agentic focus and performs reliably on long-horizon coding tasks, complex tool usage, and recovery from execution failures. With a native 256k context window, it integrates cleanly into real-world CLI and IDE environments and adapts well to common agent scaffolds used by modern coding tools. The model operates exclusively in non-thinking mode and does not emit <think> blocks, simplifying integration for production coding agents.


Why It Looks Great

  • Large Language Model architecture for efficient processing
  • 262144 context window for long document handling
  • Competitive pricing at $0.1/$0.3 per million tokens

Key Features

  • Context Window: 262144 tokens
  • Max Output: 65536 tokens
  • Vision: Supported
  • Function Calling: Supported

Specifications

SpecificationValue
ProviderQwen
Model TypeLarge Language Model (LLM)
ArchitectureN/A
Context Window262144 tokens
Max Output65536 tokens
InputText
OutputText
VisionSupported
Function CallingSupported

Pricing

Token TypeCost per Million Tokens
Input$0.1
Output$0.3

How to Use

  1. Write your prompt — describe the task, provide context, and specify desired output format.
  2. Submit — the model processes your request and returns the response.

API Integration

Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1 API Endpoint: chat/completions Model ID: qwen/qwen3-coder-next


API Usage

Python SDK

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen/qwen3-coder-next",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

cURL

curl https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "qwen/qwen3-coder-next",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Notes

  • Model: qwen/qwen3-coder-next
  • Provider: Qwen

Información

Proveedoralibaba
Tipollm

Funcionalidades compatibles

Entrada
Texto
Salida
Texto
Contexto262,144
Salida máxima65,536
Visión-
Function Calling✓ Compatible

Guía de acceso a la API

Base URLhttps://llm.wavespeed.ai/v1
API Endpointchat/completions
ID del modeloqwen/qwen3-coder-next

Qwen3 Coder Next API

qwen/qwen3-coder-next

Qwen3-Coder-Next is an open-weight causal language model optimized for coding agents and local development workflows. It uses a sparse MoE design with 80B total parameters and only 3B activated per...

Entrada

$0.15 /M

Salida

$0.8 /M

Contexto

262K

Salida máx.

66K

Uso de herramientas

Compatible

Prueba Qwen3 Coder Next en WaveSpeedAI

Accede a Qwen3 Coder Next mediante nuestra API unificada — compatible con OpenAI, sin arranques en frío, precios transparentes.

Preguntas frecuentes sobre Qwen3 Coder Next

¿Cuánto cuesta Qwen3 Coder Next a través de la API?+

Precios en WaveSpeedAI: $0.15 por millón de tokens de entrada y $0.80 por millón de tokens de salida. El prompt caching y el procesamiento por lotes se facturan por separado y reducen el coste efectivo en cargas largas y repetitivas.

¿Cuál es la ventana de contexto de Qwen3 Coder Next?+

Qwen3 Coder Next admite hasta 262K tokens de contexto y hasta 66K tokens de salida por solicitud.

¿Es Qwen3 Coder Next compatible con OpenAI?+

Sí. WaveSpeedAI expone Qwen3 Coder Next a través de un endpoint compatible con OpenAI en https://llm.wavespeed.ai/v1. Apunta el SDK oficial de OpenAI a esta base URL con tu clave API de WaveSpeedAI — sin más cambios de código.

¿Cómo empiezo con Qwen3 Coder Next?+

Inicia sesión en WaveSpeedAI, crea una clave API en Access Keys y envía una solicitud a https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions con el id de modelo mostrado arriba. Las cuentas nuevas reciben créditos gratuitos para evaluar Qwen3 Coder Next antes de pagar por token.

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