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Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507

qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507

텍스트입력: text도구262K2025. 7. 29. 추가됨

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세션 비용 US$0.00

Qwen: Qwen3 30B A3B 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$0.000840입니다.

Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507 소개

Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507은 Qwen의 텍스트 생성 모델입니다. 30.5B 파라미터 규모의 전문가 혼합(mixture-of-experts) 언어 모델이며, 추론당 3.3B의 활성 파라미터를 사용하고, 비사고(non-thinking) 모드로 동작합니다. 이 모델은 제공업체가 2025-07-29에 공개했으며 지식 컷오프는 2025-06-30입니다. 고품질 지시 수행과 다국어 이해를 위해 만들어졌습니다.

이 모델은 텍스트 입력을 받아 텍스트 출력을 생성하므로 텍스트 전용 파이프라인에 적합합니다. 컨텍스트 윈도우는 262144 토큰이고 최대 출력은 235929 토큰입니다. 비사고 모드로 동작하기 때문에 별도의 추론 흔적 대신 직접 응답을 반환합니다. 지원되는 요청 파라미터에는 temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, max_tokens, stop, seed, logit_bias, logprobs, top_logprobs, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice가 있습니다.

이러한 기능은 몇 가지 실용적인 용도를 가리킵니다. 전체 컨텍스트 윈도우까지의 긴 입력은 문서 분석, 요약, 대규모 텍스트에 대한 질의응답에 적합합니다. 다국어 이해는 번역과 교차 언어 작업에 도움이 됩니다. 지시 수행과 구조화된 출력은 JSON 또는 다른 스키마로의 추출에 합리적으로 적합하며, 도구 호출은 외부 함수를 호출해야 하는 에이전트와 워크플로를 지원합니다. logprobs와 top_logprobs 파라미터는 토큰 수준의 신뢰도를 검사해야 할 때 유용합니다.

api14의 OpenAI 호환 API를 통해 모델 id "qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507"로 이 모델을 호출할 수 있습니다. 기존 OpenAI 클라이언트를 api14 base URL로 지정하고 채팅 완성 요청의 model 필드에 해당 id를 전달하세요. 요청 본문에는 위에 나열된 지원 파라미터 중 temperature, top_p, top_k, max_tokens, stop, seed, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice와 패널티 및 logprob 옵션을 포함할 수 있습니다. 즉, OpenAI 채팅 완성 형태에 맞춰 작성된 코드는 base URL과 모델 id 외에는 일반적으로 변경 없이 작동합니다.

염두에 둘 한 가지 제한은 모달리티입니다. 이 모델은 텍스트만 처리하므로 이미지, 오디오 및 기타 비텍스트 입력은 범위 밖입니다. 작업이 그러한 입력에 의존한다면 멀티모달 모델이 더 적합합니다. 비사고 모드는 검사할 별도의 추론 출력이 없다는 뜻이기도 하며, 이는 특히 눈에 보이는 사고 연쇄를 원할 때 중요합니다. 명시된 컨텍스트 및 출력 한도 내에서 단순한 텍스트 생성, 지시 수행, 도구 사용에는 이 모델이 직접적인 선택지입니다.

Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507 API 호출 방법

대시보드에서 API 키를 만드세요.
사용하는 언어의 공식 openai SDK를 설치하세요.
baseURL을 https://api14.com/api/v1로, model을 "qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-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/qwen3-30b-a3b-instruct-2507",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

지원 파라미터

frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokenspresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

사양

컨텍스트 길이: 262,144
최대 출력: 235,929
입력: text
출력: text
지식 기준일: 2025-06-30

api14 요청 수 · 최근 7일

Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507: 자주 묻는 질문

Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507 API 비용은 얼마인가요?: Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507의 가격은 입력 US$0.32 / 100만 토큰입니다. 성공한 요청에 대해서만 USD 잔액에서 차감되며, 실패한 요청은 무료입니다.
Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507의 컨텍스트 윈도우는 얼마인가요?: Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507는(은) 요청당 최대 262,144 토큰을 읽습니다, 프롬프트, 대화 기록, 문서를 모두 합친 양입니다. 응답당 최대 235,929개의 출력 토큰을 생성합니다.
Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507는(은) 무엇을 할 수 있나요?: Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507는(은) text 입력을 받아 text 출력을 반환합니다. 지원 기능: 도구 호출, 구조화된 JSON 출력.
코드에서 Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507를(을) 어떻게 호출하나요?: 어떤 OpenAI SDK든 base URL을 https://api14.com/api/v1로 지정하고 model을 "qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507"로 설정하세요, 다른 코드 변경은 필요 없습니다. 이 페이지의 코드 패널에서 바로 쓸 수 있는 예제를 복사하세요.
Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507의 대안은 무엇인가요?: 비슷한 가격대의 텍스트 모델: Meta: Llama 3.2 3B Instruct, NVIDIA: Nemotron 3.5 Content Safety, StepFun: Step 3.5 Flash. 모두 같은 API 키로 실행되므로 문자열 하나만 바꾸면 전환됩니다.

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