Seedance 2.0 −20 % | Créez dans le Video Generator →
alibaba
qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct

qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct

262,144 context · $0.30/M input tokens · $1.50/M output tokens

Qwen3-VL-235B-A22B Instruct is an open-weight multimodal model that unifies strong text generation with visual understanding across images and video. The Instruct model targets general vision-language use (VQA, document parsing, chart/table...

Tarification

Paiement à l'usage

Aucun coût initial, payez uniquement ce que vous utilisez

Entrée$0.30 / M Tokens
Sortie$1.50 / M Tokens
Cache Read$0.11 / M Tokens

Essayer le modèle

qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct
En ligne
alibaba
Bonjour ! Je suis un assistant IA utile. Que puis-je faire pour vous ?

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-vl-235b-a22b-instruct",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

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

Introduction au modèle

Qwen qwen3-vl-235b-a22b-instruct

Qwen3-VL-235B-A22B Instruct is an open-weight multimodal model that unifies strong text generation with visual understanding across images and video

Qwen3-VL-235B-A22B Instruct is an open-weight multimodal model that unifies strong text generation with visual understanding across images and video. The Instruct model targets general vision-language use (VQA, document parsing, chart/table extraction, multilingual OCR). The series emphasizes robust perception (recognition of diverse real-world and synthetic categories), spatial understanding (2D/3D grounding), and long-form visual comprehension, with competitive results on public multimodal benchmarks for both perception and reasoning.

Beyond analysis, Qwen3-VL supports agentic interaction and tool use: it can follow complex instructions over multi-image, multi-turn dialogues; align text to video timelines for precise temporal queries; and operate GUI elements for automation tasks. The models also enable visual coding workflows—turning sketches or mockups into code and assisting with UI debugging—while maintaining strong text-only performance comparable to the flagship Qwen3 language


Why It Looks Great

  • Large Language Model architecture for efficient processing
  • 262144 context window for long document handling
  • Competitive pricing at $0.2/$0.10 per million tokens

Key Features

  • Context Window: 262144 tokens
  • Max Output: N/A tokens
  • Vision: Supported
  • Function Calling: Supported

Specifications

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

Pricing

Token TypeCost per Million Tokens
Input$0.2
Output$0.10

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-vl-235b-a22b-instruct


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-vl-235b-a22b-instruct",
    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-vl-235b-a22b-instruct",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Notes

  • Model: qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct
  • Provider: Qwen

Infos

Fournisseuralibaba
Typellm

Fonctionnalités prises en charge

Entrée
TexteImage
Sortie
Texte
Contexte262,144
Sortie max-
Vision✓ Pris en charge
Function Calling✓ Pris en charge

Guide d'accès API

Base URLhttps://llm.wavespeed.ai/v1
API Endpointchat/completions
ID du modèleqwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct

Qwen3 Vl 235b A22b Instruct API

qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct

Qwen3-VL-235B-A22B Instruct is an open-weight multimodal model that unifies strong text generation with visual understanding across images and video. The Instruct model targets general vision-language use (VQA, document parsing, chart/table...

Entrée

$0.3 /M

Sortie

$1.5 /M

Contexte

262K

Vision

Pris en charge

Utilisation d'outils

Pris en charge

Essayez Qwen3 Vl 235b A22b Instruct sur WaveSpeedAI

Accédez à Qwen3 Vl 235b A22b Instruct via notre API unifiée — compatible OpenAI, sans démarrages à froid, prix transparents.

Questions fréquentes sur Qwen3 Vl 235b A22b Instruct

Combien coûte l'API Qwen3 Vl 235b A22b Instruct ?+

Tarification sur WaveSpeedAI : $0.30 par million de tokens d'entrée et $1.50 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 Vl 235b A22b Instruct ?+

Qwen3 Vl 235b A22b Instruct prend en charge jusqu'à 262K tokens de contexte et jusqu'à — tokens de sortie par requête.

Qwen3 Vl 235b A22b Instruct est-il compatible avec OpenAI ?+

Oui. WaveSpeedAI expose Qwen3 Vl 235b A22b Instruct 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 Vl 235b A22b Instruct ?+

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 Vl 235b A22b Instruct.

APIs LLM associées