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Qwen: Qwen3 Coder Next

qwen/qwen3-coder-next

텍스트입력: text도구262K2026. 2. 4. 추가됨

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세션 비용 US$0.00

Qwen: Qwen3 Coder Next 한눈에 보기

입력 가격이 텍스트 모델 434개의 중앙값보다 73% 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$0.00182입니다.

Qwen: Qwen3 Coder Next 소개

Qwen: Qwen3 Coder Next는 Alibaba가 유지 관리하는 모델 패밀리인 Qwen의 오픈 웨이트 인과 언어 모델입니다. 코딩 에이전트와 로컬 개발 워크플로를 위해 특별히 만들어졌으며, 총 80B 파라미터의 희소 전문가 혼합(mixture-of-experts) 설계를 사용하고 그중 매 패스마다 3B만 활성화됩니다. 제공자 릴리스 날짜는 2026-02-04입니다. 텍스트 카테고리에 속하므로 멀티모달이 아니라 텍스트 입력, 텍스트 출력 모델입니다.

입력 측면에서 이 모델은 텍스트만 받고 텍스트만 반환합니다. 컨텍스트 윈도는 262144 토큰이고 최대 출력은 235929 토큰입니다. 즉, 매우 큰 프롬프트(전체 리포지토리, 긴 로그, 확장된 에이전트 트랜스크립트)를 보내고도 긴 생성 답변을 위한 상당한 여유를 남길 수 있습니다. 코딩 에이전트에 최적화되어 있으므로, 짧은 질문 하나에 답하는 것이 아니라 여러 턴에 걸쳐 코드를 읽고 쓰는 작업에 합리적으로 적합합니다.

실용적인 사용 사례는 그 프로필에서 따라옵니다. 파일을 계획하고 편집하고 반복하는 코딩 에이전트, 오픈 웨이트 모델이 선호되는 로컬 개발 워크플로, 컨텍스트 윈도에 들어가는 대규모 코드베이스 내부의 코드 생성 및 리팩터링, 모델이 함수를 호출해 프로젝트를 검사하거나 수정하는 도구 기반 파이프라인에 적합합니다. 긴 출력 허용량은 짧은 스니펫이 아니라 완전한 파일, 패치 또는 상세한 설명이 필요할 때도 도움이 됩니다.

모델 id "qwen/qwen3-coder-next"를 사용해 api14의 OpenAI 호환 API를 통해 호출합니다. 지원되는 요청 파라미터는 frequency_penalty, logit_bias, logprobs, max_tokens, presence_penalty, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs, top_p입니다. 도구 호출과 구조화된 출력이 모두 제공되며 이는 에이전트 루프에 중요하고, seed와 샘플링 제어를 통해 필요에 따라 실행을 더 재현 가능하게 또는 더 탐색적으로 만들 수 있습니다.

이 모델은 텍스트 전용이므로 이미지, 오디오 또는 비디오 입력은 여기서 범위 밖이며, 그러한 모달리티에 의존하는 작업에는 다른 모델이 필요합니다. Qwen 패밀리 밖의 모델이 필요하거나 속도와 크기의 균형이 다른 모델이 필요한 경우에도 마찬가지입니다. 텍스트 및 코딩 범위 내에서 262144 토큰 컨텍스트, 235929 토큰 출력 상한, 도구 지원의 조합이 이 모델을 선택하는 주된 이유입니다.

Qwen: Qwen3 Coder Next API 호출 방법

대시보드에서 API 키를 만드세요.
사용하는 언어의 공식 openai SDK를 설치하세요.
baseURL을 https://api14.com/api/v1로, model을 "qwen/qwen3-coder-next"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-coder-next",
  "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

api14 요청 수 · 최근 7일

Qwen: Qwen3 Coder Next: 자주 묻는 질문

Qwen: Qwen3 Coder Next API 비용은 얼마인가요?: Qwen: Qwen3 Coder Next의 가격은 입력 US$0.42 / 100만 토큰입니다. 성공한 요청에 대해서만 USD 잔액에서 차감되며, 실패한 요청은 무료입니다.
Qwen: Qwen3 Coder Next의 컨텍스트 윈도우는 얼마인가요?: Qwen: Qwen3 Coder Next는(은) 요청당 최대 262,144 토큰을 읽습니다, 프롬프트, 대화 기록, 문서를 모두 합친 양입니다. 응답당 최대 235,929개의 출력 토큰을 생성합니다.
Qwen: Qwen3 Coder Next는(은) 무엇을 할 수 있나요?: Qwen: Qwen3 Coder Next는(은) text 입력을 받아 text 출력을 반환합니다. 지원 기능: 도구 호출, 구조화된 JSON 출력.
코드에서 Qwen: Qwen3 Coder Next를(을) 어떻게 호출하나요?: 어떤 OpenAI SDK든 base URL을 https://api14.com/api/v1로 지정하고 model을 "qwen/qwen3-coder-next"로 설정하세요, 다른 코드 변경은 필요 없습니다. 이 페이지의 코드 패널에서 바로 쓸 수 있는 예제를 복사하세요.
Qwen: Qwen3 Coder Next의 대안은 무엇인가요?: 비슷한 가격대의 텍스트 모델: Xiaomi: MiMo-V2.5-Pro, Mistral: Mistral Small 3.1 24B, Google: Gemini 3.1 Flash Lite (batch). 모두 같은 API 키로 실행되므로 문자열 하나만 바꾸면 전환됩니다.

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