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Qwen: Qwen3 32B

qwen/qwen3-32b
텍스트입력: text도구추론131K2025. 4. 28. 추가됨
플레이그라운드에서 열기Qwen: Qwen3 32B API 키 받기

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세션 비용 US$0.00

Qwen: Qwen3 32B 한눈에 보기

  • 입력 가격이 텍스트 모델 434개의 중앙값보다 82% 낮습니다.
  • 131,072 토큰의 컨텍스트 윈도우, 긴 문서와 멀티턴 대화에 충분합니다.
  • 에이전트와 통합을 위한 도구(함수) 호출을 지원합니다.
  • 스키마 기반 구조화된 JSON 출력을 지원합니다.
  • 추론 강도 조절을 지원합니다.
  • 일반적인 요청(입력 1,000 / 출력 500 토큰)의 비용은 약 US$0.000770입니다.

Qwen: Qwen3 32B 소개

Qwen: Qwen3 32B는 Qwen의 텍스트 모델로, Qwen3 시리즈의 일부입니다. 328억 개의 파라미터를 가진 dense causal language model이며, 제공자가 2025-04-28에 출시했습니다. 이 모델은 복잡한 추론과 효율적인 대화 모두를 위해 만들어졌으며, thinking mode와 non-thinking mode 간 전환을 지원합니다. 지식 컷오프는 2025-03-31입니다.

이 모델은 텍스트 입력을 받아 텍스트 출력을 생성하므로, 이미지나 오디오 처리가 없는 text-to-text 시스템입니다. 131,072 토큰의 컨텍스트 윈도우를 제공하여 긴 문서, 확장된 대화 또는 대형 코드 파일을 단일 요청에서 처리할 수 있습니다. 최대 출력은 16,384 토큰이므로 응답은 상당할 수 있지만 제한됩니다. 추론과 대화 모두를 위해 설계되었기 때문에 답변을 생성하기 전에 다단계 문제를 풀어낼 수 있으며, 추론 동작은 요청 파라미터를 통해 제어할 수 있습니다.

이러한 기능은 다양한 개발자 작업에 적합합니다. 계약서, 연구 논문 또는 기술 문서의 장문 컨텍스트 분석은 131,072 토큰 윈도우 덕분에 실용적입니다. 추론 모드는 수학 문제 해결, 논리 퍼즐, 코드 생성 및 디버깅, 또는 에이전트 워크플로우의 단계 계획과 같은 작업에 도움이 됩니다. 대화 모드는 지연 시간과 장황함이 중요한 채팅 어시스턴트, 요약, 분류 및 추출에 더 적합합니다. 도구 호출과 구조화된 출력은 모델이 자유 텍스트가 아닌 함수를 호출하거나 JSON 형태의 데이터를 반환해야 하는 파이프라인에서 사용할 수 있게 해줍니다.

api14의 OpenAI 호환 API를 통해 모델 id "qwen/qwen3-32b"를 사용하여 모델을 호출할 수 있습니다. 지원되는 요청 파라미터는 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_a, top_k, top_logprobs 및 top_p입니다. reasoning 및 include_reasoning 파라미터는 모델의 thinking mode와 관련되며, tools 및 tool_choice는 함수 호출을 지원하고, response_format 및 structured_outputs는 제한된 출력 형태를 지원합니다. 샘플링 동작은 temperature, top_p, top_k, min_p, top_a, repetition_penalty, frequency_penalty 및 presence_penalty로 조정할 수 있으며, seed, stop, logprobs 및 top_logprobs는 재현성과 토큰 수준 출력에 대한 추가 제어를 제공합니다.

주요 실용적 제한은 텍스트 전용 입력 및 출력과 16,384 토큰 최대 출력이므로, 이미지 이해나 매우 긴 단일 응답이 필요한 작업에는 다른 모델이 더 적합할 수 있습니다. 131,072 토큰 컨텍스트는 크지만 유한하므로, 극도로 긴 입력은 여전히 청킹이 필요합니다. 워크로드가 텍스트 이외의 모달리티에 의존하거나 명시된 최대값보다 긴 출력에 의존한다면, 그러한 기능을 갖춘 모델을 대신 고려하십시오.

Qwen: Qwen3 32B API 호출 방법

  1. 대시보드에서 API 키를 만드세요.
  2. 사용하는 언어의 공식 openai SDK를 설치하세요.
  3. baseURL을 https://api14.com/api/v1로, model을 "qwen/qwen3-32b"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/qwen3-32b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

지원 파라미터

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_atop_ktop_logprobstop_p

사양

컨텍스트 길이
131,072
최대 출력
16,384
입력
text
출력
text
지식 기준일
2025-03-31

api14 요청 수 · 최근 7일

10-1710-1810-1910-2010-2110-2210-23

Qwen: Qwen3 32B: 자주 묻는 질문

Qwen: Qwen3 32B API 비용은 얼마인가요?
Qwen: Qwen3 32B의 가격은 입력 US$0.28 / 100만 토큰입니다. 성공한 요청에 대해서만 USD 잔액에서 차감되며, 실패한 요청은 무료입니다.
Qwen: Qwen3 32B의 컨텍스트 윈도우는 얼마인가요?
Qwen: Qwen3 32B는(은) 요청당 최대 131,072 토큰을 읽습니다, 프롬프트, 대화 기록, 문서를 모두 합친 양입니다. 응답당 최대 16,384개의 출력 토큰을 생성합니다.
Qwen: Qwen3 32B는(은) 무엇을 할 수 있나요?
Qwen: Qwen3 32B는(은) text 입력을 받아 text 출력을 반환합니다. 지원 기능: 도구 호출, 구조화된 JSON 출력, 추론 강도 조절.
코드에서 Qwen: Qwen3 32B를(을) 어떻게 호출하나요?
어떤 OpenAI SDK든 base URL을 https://api14.com/api/v1로 지정하고 model을 "qwen/qwen3-32b"로 설정하세요, 다른 코드 변경은 필요 없습니다. 이 페이지의 코드 패널에서 바로 쓸 수 있는 예제를 복사하세요.
Qwen: Qwen3 32B의 대안은 무엇인가요?
비슷한 가격대의 텍스트 모델: Meta: Llama Guard 4 12B, Qwen: Qwen3 14B, Xiaomi: MiMo-V2.5. 모두 같은 API 키로 실행되므로 문자열 하나만 바꾸면 전환됩니다.

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