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Qwen: Qwen3 14B

qwen/qwen3-14b

テキスト入力: textツール推論41K2025/04/28に追加

プレイグラウンドで開く Qwen: Qwen3 14BのAPIキーを取得

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Qwen: Qwen3 14Bの概要

入力料金はテキストモデル434件の中央値より73%安くなっています。
コンテキストウィンドウは40,960トークン。長いドキュメントや複数ターンの会話にも十分です。
エージェントや連携向けのツール（関数）呼び出しに対応しています。
スキーマを使った構造化JSON出力に対応しています。
推論の強度の調整に対応しています。
一般的なリクエスト（入力1,000 / 出力500トークン）の費用は約$0.000840です。

Qwen: Qwen3 14Bについて

Qwen: Qwen3 14B は、このページに記載されているモデルファミリーおよびプロバイダー名である Qwen のテキストモデルです。これは Qwen3 シリーズに属し、複雑な推論と効率的な対話の両方のために構築された、高密度の 14.8B パラメータの因果言語モデルとして説明されています。プロバイダーのリリース日は 2025-04-28 で、記載されている知識カットオフは 2025-03-31 です。よく知られたファミリーから汎用テキストモデルを選ぶ場合、これはそのシリーズの中間サイズの範囲に位置し、どちらの極端にも寄っていません。

このモデルはテキストを入力として受け取り、テキストを出力するため、画像、音声、ファイルを扱わない単純な言語モデルです。コンテキストウィンドウは 40,960 トークンで、最大出力は 16,384 トークンです。プロバイダーの説明によると、難しい問題向けの思考モードと、通常の対話向けのより直接的なモードを切り替えることをサポートしており、API はこれを reasoning パラメータと include_reasoning を通じて公開しています。この組み合わせは、モデルに問題を段階的に考えさせつつ、推論を応答に表示するかどうかを制御したい場合に重要です。

これらの機能は、いくつかの実用的な用途を示しています。多段階の分析、計画、構造化された問題解決、コード関連の質問など、推論を多用する作業は思考モードに適しています。日常的なチャット、要約、下書き、抽出、分類は、より高速な対話動作に適しています。このモデルはツール定義と構造化出力形式を受け入れるため、モデルが関数を呼び出したり、コードで解析できる JSON を返したりする必要があるエージェント形式のワークフローにも適しています。40,960 トークンのコンテキストは、長い文書、拡張された会話、かなり大きなコードファイルに十分ですが、非常に大きな入力には依然としてチャンク分割が必要です。

モデル id「qwen/qwen3-14b」を使用して、api14 の OpenAI 互換 API を通じて呼び出します。サポートされているリクエストパラメータは、frequency_penalty、include_reasoning、logit_bias、logprobs、max_tokens、min_p、presence_penalty、reasoning、repetition_penalty、response_format、seed、stop、structured_outputs、temperature、tool_choice、tools、top_k、top_logprobs、top_p です。実際には、サンプリング制御、seed による決定論的実行、停止シーケンス、トークン制限、対数確率の検査、構造化出力、ツール呼び出しをカバーしているため、ほとんどの標準的な OpenAI 形式のクライアントは、モデル id 以外の変更なしで動作します。

注意すべき制限の 1 つはモダリティです。これはテキスト専用であるため、画像や音声を含むものには別のモデルが必要です。また、16,384 トークンの出力上限は、長い生成文書を段階的に作成しなければならないことを意味します。ワークロードが視覚入力や、その上限をはるかに超える出力に依存している場合は、カタログ内の別のモデルの方がより適しています。

Qwen: Qwen3 14B APIの呼び出し方

ダッシュボードでAPIキーを作成します。
お使いの言語の公式openai SDKをインストールします。
baseURLをhttps://api14.com/api/v1に、modelを"qwen/qwen3-14b"に設定します。

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "qwen/qwen3-14b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

対応パラメーター

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

仕様

コンテキスト長: 40,960
最大出力: 16,384
入力: text
出力: text
知識のカットオフ: 2025-03-31

api14でのリクエスト数 · 過去7日間

Qwen: Qwen3 14B：よくある質問

Qwen: Qwen3 14B APIの料金は？: Qwen: Qwen3 14Bの料金は入力 $0.42 / 100万トークンです。USD残高から差し引かれるのは成功したリクエストのみで、失敗したリクエストは無料です。
Qwen: Qwen3 14Bのコンテキストウィンドウは？: Qwen: Qwen3 14Bは1リクエストあたり最大40,960トークン（プロンプト、履歴、ドキュメントの合計）を読み取れます。 1回のレスポンスで最大16,384トークンを出力します。
Qwen: Qwen3 14Bで何ができますか？: Qwen: Qwen3 14Bはtextを入力として受け付け、textを返します。ツール呼び出し, 構造化JSON出力, 推論の強度の調整に対応しています。
コードからQwen: Qwen3 14Bを呼び出すには？: 任意のOpenAI SDKの接続先をhttps://api14.com/api/v1にして、modelを"qwen/qwen3-14b"に設定するだけです。他のコード変更は不要です。このページのコードパネルからすぐ使える例をコピーできます。
Qwen: Qwen3 14Bの代替モデルは？: 同程度の料金のテキストモデル：Meta: Llama Guard 4 12B, Qwen: Qwen3 32B, Xiaomi: MiMo-V2.5。どれも同じAPIキーで動くので、文字列を1つ変えるだけで切り替えられます。

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