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Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507

qwen/qwen3-235b-a22b-2507

텍스트입력: text도구262K2025. 7. 21. 추가됨

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Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507 한눈에 보기

입력 가격이 텍스트 모델 434개의 중앙값보다 80% 낮습니다.
262,144 토큰의 컨텍스트 윈도우, 긴 문서와 멀티턴 대화에 충분합니다.
에이전트와 통합을 위한 도구(함수) 호출을 지원합니다.
스키마 기반 구조화된 JSON 출력을 지원합니다.
일반적인 요청(입력 1,000 / 출력 500 토큰)의 비용은 약 US$0.00128입니다.

Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507 소개

Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507은 Qwen의 텍스트 생성 모델입니다. 이는 Qwen3 235B 아키텍처를 기반으로 구축된 명령어 튜닝된 다국어 전문가 혼합 모델이며, 순전파당 220억 개의 활성 파라미터를 가집니다. 제공업체 출시일은 2025년 7월 21일이고, 모델의 지식 컷오프는 2025년 6월 30일입니다.

이 모델은 텍스트 입력으로 작동하고 텍스트 출력만 생성하므로, 이미지나 오디오 작업보다는 언어 작업을 대상으로 합니다. 컨텍스트 윈도우는 262,144 토큰으로, 매우 긴 프롬프트, 대용량 문서 또는 장시간 대화를 단일 요청으로 처리할 수 있습니다. 최대 출력은 응답당 16,384 토큰입니다. 명령어 튜닝된 모델로서 명령어 수행을 포함한 범용 텍스트 생성에 최적화되어 있으며, 다국어 학습 덕분에 둘 이상의 언어에 걸친 작업에 적합합니다.

이러한 기능은 상당히 넓은 실용적 용도를 시사합니다. 컨텍스트 윈도우를 고려하면 장문 문서 분석, 요약, 대규모 입력에 대한 질의응답이 자연스러운 활용처입니다. 이 모델은 명령어를 따르고 다국어 텍스트를 처리하므로 채팅 어시스턴트, 콘텐츠 초안 작성, 번역 관련 워크플로, 구조화된 데이터 추출에도 적합합니다. 도구 사용과 구조화된 출력 지원의 조합은 이 모델을 에이전트 루프 뒤에 배치하거나 다운스트림 시스템을 위한 기계 판독 가능 응답을 생성하는 데 사용할 수 있음을 의미합니다.

모델 ID "qwen/qwen3-235b-a22b-2507"을 사용하여 api14의 OpenAI 호환 API를 통해 이 모델을 호출할 수 있습니다. 요청은 다양한 파라미터를 지원합니다. 샘플링 제어에는 temperature, top_p, top_k, min_p, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty가 있고, 출력 길이와 종료에는 max_tokens와 stop이 있으며, 재현성에는 seed가 있고, 토큰 수준 확률에는 logprobs와 top_logprobs가 있습니다. 구조화된 작업에는 response_format과 structured_outputs가 있고, 함수 호출에는 tools와 tool_choice가 있습니다. logit_bias도 허용됩니다. OpenAI 채팅 완성 형식을 지원하는 모든 클라이언트는 이러한 필드와 함께 작동해야 합니다.

염두에 두어야 할 실용적 제한 중 하나는 출력 길이입니다. 입력 컨텍스트가 훨씬 크더라도 응답당 16,384 토큰이므로, 매우 긴 단일 완성이 필요한 작업은 작업을 분할해야 할 수 있습니다. 이 모델은 텍스트 전용이므로 입력이나 출력에 이미지 또는 오디오가 포함된다면 다른 모델이 더 적합합니다. 지식 컷오프가 2025년 6월 30일이므로, 그 날짜 이후의 내용은 모델 자체 지식이 아니라 프롬프트나 제공한 도구에 의존합니다.

Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507 API 호출 방법

대시보드에서 API 키를 만드세요.
사용하는 언어의 공식 openai SDK를 설치하세요.
baseURL을 https://api14.com/api/v1로, model을 "qwen/qwen3-235b-a22b-2507"로 설정하세요.

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/qwen3-235b-a22b-2507",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

지원 파라미터

frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

사양

컨텍스트 길이: 262,144
최대 출력: 16,384
입력: text
출력: text
지식 기준일: 2025-06-30

api14 요청 수 · 최근 7일

Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507: 자주 묻는 질문

Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507 API 비용은 얼마인가요?: Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507의 가격은 입력 US$0.32 / 100만 토큰입니다. 성공한 요청에 대해서만 USD 잔액에서 차감되며, 실패한 요청은 무료입니다.
Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507의 컨텍스트 윈도우는 얼마인가요?: Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507는(은) 요청당 최대 262,144 토큰을 읽습니다, 프롬프트, 대화 기록, 문서를 모두 합친 양입니다. 응답당 최대 16,384개의 출력 토큰을 생성합니다.
Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507는(은) 무엇을 할 수 있나요?: Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507는(은) text 입력을 받아 text 출력을 반환합니다. 지원 기능: 도구 호출, 구조화된 JSON 출력.
코드에서 Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507를(을) 어떻게 호출하나요?: 어떤 OpenAI SDK든 base URL을 https://api14.com/api/v1로 지정하고 model을 "qwen/qwen3-235b-a22b-2507"로 설정하세요, 다른 코드 변경은 필요 없습니다. 이 페이지의 코드 패널에서 바로 쓸 수 있는 예제를 복사하세요.
Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507의 대안은 무엇인가요?: 비슷한 가격대의 텍스트 모델: NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL, Tencent: Hy3, Qwen: Qwen3.8 Omni Flash. 모두 같은 API 키로 실행되므로 문자열 하나만 바꾸면 전환됩니다.

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