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...
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以下のコード例を使用して API と連携してください:
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)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.
| Specification | Value |
|---|---|
| Provider | Qwen |
| Model Type | Large Language Model (LLM) |
| Architecture | N/A |
| Context Window | 262144 tokens |
| Max Output | 65536 tokens |
| Input | Text |
| Output | Text |
| Vision | Supported |
| Function Calling | Supported |
| Token Type | Cost per Million Tokens |
|---|---|
| Input | $0.1 |
| Output | $0.3 |
Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1 API Endpoint: chat/completions Model ID: qwen/qwen3-coder-next
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 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!"}]
}'
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...
入力
$0.15 /M
出力
$0.8 /M
コンテキスト
262K
最大出力
66K
ツール利用
対応
統合APIを通じてQwen3 Coder Nextにアクセス — OpenAI互換、コールドスタートなし、透明な料金。
WaveSpeedAI の料金: 入力 100 万トークンあたり $0.15、出力 100 万トークンあたり $0.80。プロンプトキャッシュとバッチ処理は別途料金で、長く反復的なワークロードでは実効コストを下げられます。
Qwen3 Coder Next はリクエストあたり最大 262K のコンテキストトークンと最大 66K の出力トークンをサポートします。
はい。WaveSpeedAI は OpenAI 互換エンドポイント https://llm.wavespeed.ai/v1 で Qwen3 Coder Next を提供します。公式 OpenAI SDK のベース URL をこちらに変更し WaveSpeedAI の API キーを設定するだけで利用可能です。
WaveSpeedAI にサインインし、Access Keys で API キーを作成して、上に表示されているモデル ID を指定して https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions にリクエストを送信してください。新規アカウントには Qwen3 Coder Next を試用できる無料クレジットが付与されます。