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Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Instruct
qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instructQwen: Qwen3 VL 30B A3B Instructを今すぐ試す
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詳細パラメーター
Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Instructの概要
- 入力料金はテキストモデル434件の中央値より67%安くなっています。
- コンテキストウィンドウは262,144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。
- 画像を入力として受け付けます（ビジョン）。
- 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$0.00158です。
Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Instructについて
Qwen3 VL 30B A3B Instructは、Qwenのマルチモーダルモデルで、プロバイダーによって2025-10-06にリリースされました。Qwen3 VLファミリーに属し、Instructバリアントは一般的なマルチモーダルタスクにおける指示追従向けに調整されています。api14ではテキストカテゴリに掲載されており、知識カットオフは2025-03-31です。
このモデルはテキストと画像の入力を受け付け、テキストを返します。コンテキストウィンドウは262144トークンで、最大出力は16384トークンです。プロバイダーは、強力なテキスト生成と画像および動画の視覚理解を統合したもので、特に知覚に強みがあると説明しています。実際には、これは文章による指示と画像コンテンツを混在させたプロンプトを送信し、単一の非常に大きなコンテキスト内でテキスト応答を受け取ることができることを意味します。
この組み合わせは、かなり幅広い実用的用途を示唆します。ユーザーがページやUIのキャプチャをアップロードして質問する、文書やスクリーンショットの理解は自然に当てはまります。画像キャプション生成、視覚的質問応答、画像からの構造化された詳細の抽出もすべて合理的です。コンテキストウィンドウが大きいため、長いテキストを画像と一緒に含めることができ、たとえば長い仕様書と複数の参照画像を、呼び出しを分割せずに含められます。指示調整された挙動は、モデルが定義された出力形式に従う必要があるエージェント形式のフローにも適しています。
このモデルは、モデルID「qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct」を使用して、api14のOpenAI互換APIを通じて呼び出します。インターフェースがOpenAI互換であるため、既存のクライアントやSDKは通常、ベースURLとモデルIDを変更するだけで動作します。このモデルは幅広いリクエストパラメータをサポートしています: frequency_penalty、logit_bias、logprobs、max_tokens、min_p、presence_penalty、repetition_penalty、response_format、seed、stop、structured_outputs、temperature、tool_choice、tools、top_k、top_logprobs、top_pです。したがって、ワークフローで必要であればツール呼び出しと構造化出力を利用でき、seedとサンプリング制御により決定性と多様性を調整できます。
いくつかの制限に留意する価値があります。出力はテキストのみであるため、このモデルは画像を生成しません。最大出力16384トークンは262144トークンのコンテキストウィンドウを大きく下回るため、非常に長い生成を1回の応答で行うことはできません。タスクが純粋にテキストのみで画像を伴わない場合、テキスト専用モデルの方がより単純に適合する可能性があります。画像理解ではなく画像生成が必要な場合、このモデルは適切な選択ではありません。
Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Instruct 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-vl-30b-a3b-instruct"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-vl-30b-a3b-instruct",
"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_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p仕様
- コンテキスト長
- 262,144
- 最大出力
- 16,384
- 入力
- text, image
- 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 VL 30B A3B Instruct：よくある質問
- Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Instruct APIの料金は？
- Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Instructの料金は入力 $0.52 / 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 VL 30B A3B Instructのコンテキストウィンドウは？
- Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Instructは1リクエストあたり最大262,144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 VL 30B A3B Instructで何ができますか？
- Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Instructはtext, image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出力に対応しています。
- コードからQwen: Qwen3 VL 30B A3B Instruct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-vl-30b-a3b-instruct"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 VL 30B A3B Instructの代替モデルは？
- 同程度の料金のテキストモデル：MiniMax: MiniMax M3.1 Flash, DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017, LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B。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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