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Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Instruct

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

텍스트입력: text · image도구262K2025. 10. 6. 추가됨

플레이그라운드에서 열기 Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Instruct API 키 받기

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세션 비용 US$0.00

Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Instruct 한눈에 보기

입력 가격이 텍스트 모델 434개의 중앙값보다 67% 낮습니다.
262,144 토큰의 컨텍스트 윈도우, 긴 문서와 멀티턴 대화에 충분합니다.
에이전트와 통합을 위한 도구(함수) 호출을 지원합니다.
스키마 기반 구조화된 JSON 출력을 지원합니다.
이미지를 입력으로 받습니다(비전).
일반적인 요청(입력 1,000 / 출력 500 토큰)의 비용은 약 US$0.00158입니다.

Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Instruct 소개

Qwen3 VL 30B A3B Instruct는 Qwen의 멀티모달 모델로, 제공자가 2025-10-06에 출시했습니다. Qwen3 VL 제품군에 속하며, Instruct 변형은 일반 멀티모달 작업에서 지시 따르기(instruction following)에 맞게 조정되었습니다. api14에서는 텍스트 카테고리로 등록되어 있으며, 지식 컷오프는 2025-03-31입니다.

이 모델은 텍스트와 이미지 입력을 받아 텍스트를 반환합니다. 컨텍스트 윈도우는 262144 토큰이고, 최대 출력은 16384 토큰입니다. 제공자는 이 모델을 강력한 텍스트 생성과 이미지 및 비디오에 대한 시각적 이해를 통합한 모델로 설명하며, 특히 지각(perception)에서 강점을 가진다고 합니다. 실제로 이는 작성된 지시와 이미지 콘텐츠를 섞은 프롬프트를 보내고 텍스트 응답을 받을 수 있으며, 이 모든 것이 하나의 매우 큰 컨텍스트 안에서 이루어진다는 뜻입니다.

이러한 조합은 상당히 넓은 실용적 용도를 시사합니다. 사용자가 페이지나 UI 캡처를 업로드하고 그에 대해 질문하는 문서 및 스크린샷 이해가 자연스럽게 맞습니다. 이미지 캡셔닝, 시각적 질의응답, 이미지에서 구조화된 세부 정보 추출도 모두 합리적입니다. 컨텍스트 윈도우가 크기 때문에 긴 텍스트와 이미지를 함께 포함할 수 있습니다. 예를 들어 긴 사양서와 여러 참조 이미지를 호출을 나누지 않고 한 번에 넣을 수 있습니다. 지시에 맞게 조정된 동작은 모델이 정의된 출력 형식을 따라야 하는 에이전트 스타일 흐름에도 적합합니다.

이 모델은 모델 id "qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct"를 사용하여 api14의 OpenAI 호환 API를 통해 호출합니다. 인터페이스가 OpenAI 호환이므로 기존 클라이언트와 SDK는 일반적으로 base URL과 모델 id만 변경하면 작동합니다. 이 모델은 다양한 요청 파라미터를 지원합니다: 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. 따라서 워크플로에 필요하다면 도구 호출과 구조화된 출력을 사용할 수 있고, seed와 샘플링 제어를 통해 결정성과 다양성을 조정할 수 있습니다.

몇 가지 제한을 염두에 둘 필요가 있습니다. 출력은 텍스트 전용이므로 모델이 이미지를 생성하지 않습니다. 최대 출력 16384 토큰은 262144 토큰 컨텍스트 윈도우보다 훨씬 작으므로, 한 응답에서 매우 긴 생성은 불가능합니다. 작업이 순전히 텍스트이고 이미지가 포함되지 않는다면 텍스트 전용 모델이 더 단순한 선택일 수 있습니다. 이미지 이해가 아니라 이미지 생성이 필요하다면 이 모델은 적합한 선택이 아닙니다.

Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Instruct API 호출 방법

대시보드에서 API 키를 만드세요.
사용하는 언어의 공식 openai SDK를 설치하세요.
baseURL을 https://api14.com/api/v1로, model을 "qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct"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-vl-30b-a3b-instruct",
  "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, image
출력: text
지식 기준일: 2025-03-31

api14 요청 수 · 최근 7일

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

Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Instruct API 비용은 얼마인가요?: Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Instruct의 가격은 입력 US$0.52 / 100만 토큰입니다. 성공한 요청에 대해서만 USD 잔액에서 차감되며, 실패한 요청은 무료입니다.
Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Instruct의 컨텍스트 윈도우는 얼마인가요?: Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Instruct는(은) 요청당 최대 262,144 토큰을 읽습니다, 프롬프트, 대화 기록, 문서를 모두 합친 양입니다. 응답당 최대 16,384개의 출력 토큰을 생성합니다.
Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Instruct는(은) 무엇을 할 수 있나요?: Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Instruct는(은) text, image 입력을 받아 text 출력을 반환합니다. 지원 기능: 도구 호출, 구조화된 JSON 출력.
코드에서 Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Instruct를(을) 어떻게 호출하나요?: 어떤 OpenAI SDK든 base URL을 https://api14.com/api/v1로 지정하고 model을 "qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct"로 설정하세요, 다른 코드 변경은 필요 없습니다. 이 페이지의 코드 패널에서 바로 쓸 수 있는 예제를 복사하세요.
Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Instruct의 대안은 무엇인가요?: 비슷한 가격대의 텍스트 모델: MiniMax: MiniMax M3.1 Flash, DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017, LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B. 모두 같은 API 키로 실행되므로 문자열 하나만 바꾸면 전환됩니다.

Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Instruct 커뮤니티

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