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...
Płać za użycie
Bez kosztów początkowych, płacisz tylko za to, czego używasz
Użyj poniższych przykładów kodu, aby zintegrować się z naszym 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)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...
Wejście
$0.15 /M
Wyjście
$0.8 /M
Kontekst
262K
Maks. wyjście
66K
Użycie narzędzi
Obsługiwane
Uzyskaj dostęp do Qwen3 Coder Next przez nasze ujednolicone API — kompatybilne z OpenAI, bez zimnych startów, przejrzyste ceny.
Cennik na WaveSpeedAI: $0.15 za milion tokenów wejściowych i $0.80 za milion tokenów wyjściowych. Prompt caching i przetwarzanie wsadowe są rozliczane oddzielnie i obniżają efektywny koszt długich, powtarzalnych obciążeń.
Qwen3 Coder Next obsługuje do 262K tokenów kontekstu i do 66K tokenów wyjściowych na zapytanie.
Tak. WaveSpeedAI udostępnia Qwen3 Coder Next przez endpoint kompatybilny z OpenAI pod https://llm.wavespeed.ai/v1. Skieruj oficjalny OpenAI SDK na ten base URL ze swoim kluczem API WaveSpeedAI — bez innych zmian w kodzie.
Zaloguj się do WaveSpeedAI, utwórz klucz API w Access Keys, a następnie wyślij żądanie na https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions z id modelu pokazanym powyżej. Nowe konta otrzymują darmowe kredyty na ocenę Qwen3 Coder Next.