Qwen3 Max Thinking | Alibaba Reasoning LLM API

Name: Qwen3 Max Thinking API
Brand: qwen
Price: 1.2 USD
Availability: InStock

Utilisation de l'API

Utilisez les exemples de code suivants pour intégrer notre 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-max-thinking",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

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

Introduction au modèle

Qwen qwen3-max-thinking

Qwen3-Max-Thinking is the flagship reasoning model in the Qwen3 series, designed for high-stakes cognitive tasks that require deep, multi-step reasoni

Qwen3-Max-Thinking is the flagship reasoning model in the Qwen3 series, designed for high-stakes cognitive tasks that require deep, multi-step reasoning. By significantly scaling model capacity and reinforcement learning compute, it delivers major gains in factual accuracy, complex reasoning, instruction following, alignment with human preferences, and agentic behavior.

Why It Looks Great

Large Language Model architecture for efficient processing
262144 context window for long document handling
Competitive pricing at $0.8/$3.9 per million tokens

Key Features

Context Window: 262144 tokens
Max Output: 32768 tokens
Vision: Supported
Function Calling: Supported

Specifications

Specification	Value
Provider	Qwen
Model Type	Large Language Model (LLM)
Architecture	N/A
Context Window	262144 tokens
Max Output	32768 tokens
Input	Text
Output	Text
Vision	Supported
Function Calling	Supported

Pricing

Token Type	Cost per Million Tokens
Input	$0.8
Output	$3.9

How to Use

Write your prompt — describe the task, provide context, and specify desired output format.
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-max-thinking

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-max-thinking",
    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-max-thinking",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Notes

Model: qwen/qwen3-max-thinking
Provider: Qwen

Qwen3 Max Thinking API

qwen/qwen3-max-thinking

Questions fréquentes sur Qwen3 Max Thinking

Combien coûte l'API Qwen3 Max Thinking ?+

Tarification sur WaveSpeedAI : $1.20 par million de tokens d'entrée et $6.00 par million de tokens de sortie. Le prompt caching et le traitement par batch sont facturés séparément et réduisent le coût effectif sur les charges longues et répétitives.

Quelle est la fenêtre de contexte de Qwen3 Max Thinking ?+

Qwen3 Max Thinking prend en charge jusqu'à 262K tokens de contexte et jusqu'à 33K tokens de sortie par requête.

Qwen3 Max Thinking est-il compatible avec OpenAI ?+

Oui. WaveSpeedAI expose Qwen3 Max Thinking via un endpoint compatible OpenAI à https://llm.wavespeed.ai/v1. Pointez le SDK officiel d'OpenAI vers cette base URL avec votre clé API WaveSpeedAI — aucune autre modification de code requise.

Comment démarrer avec Qwen3 Max Thinking ?+

Connectez-vous à WaveSpeedAI, créez une clé API dans Access Keys, puis envoyez une requête à https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions avec l'id du modèle affiché ci-dessus. Les nouveaux comptes reçoivent des crédits gratuits pour évaluer Qwen3 Max Thinking.

Tarification