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...
Оплата по факту использования
Никаких авансовых платежей — платите только за то, чем пользуетесь
Используйте следующие примеры кода для интеграции с нашим 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...
Ввод
$0.15 /M
Вывод
$0.8 /M
Контекст
262K
Макс. вывод
66K
Использование инструментов
Поддерживается
Доступ к Qwen3 Coder Next через наш единый API — совместимость с OpenAI, без холодных стартов, прозрачные цены.
Цены на WaveSpeedAI: $0.15 за миллион входных токенов и $0.80 за миллион выходных токенов. Prompt caching и batch processing тарифицируются отдельно и снижают эффективную стоимость длинных повторяющихся нагрузок.
Qwen3 Coder Next поддерживает до 262K токенов контекста и до 66K токенов вывода на запрос.
Да. WaveSpeedAI предоставляет Qwen3 Coder Next через OpenAI-совместимый endpoint по адресу https://llm.wavespeed.ai/v1. Направьте официальный OpenAI SDK на этот base URL с ключом API WaveSpeedAI — других изменений в коде не требуется.
Войдите в WaveSpeedAI, создайте API-ключ в Access Keys и отправьте запрос на https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions с указанным выше model id. Новые аккаунты получают бесплатные кредиты для оценки Qwen3 Coder Next.