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Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Thinking

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

텍스트입력: text · image도구추론262K2025. 10. 6. 추가됨

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Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Thinking 한눈에 보기

입력 가격이 텍스트 모델 434개의 중앙값보다 36% 낮습니다.
262,144 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.
이미지를 입력으로 받습니다(비전).
일반적인 요청(입력 1,000 / 출력 500 토큰)의 비용은 약 US$0.00277입니다.

Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Thinking 소개

Qwen3 VL 30B A3B Thinking은 Alibaba가 유지 관리하는 모델 패밀리인 Qwen의 멀티모달 모델입니다. Qwen3-VL 라인에 속하며, Thinking 변형은 즉시 답변하기보다 추론에 추가적인 노력을 기울이도록 조정된 버전입니다. 이름은 그 형태를 반영합니다. 30B급 모델이며 A3B는 활성 파라미터 설계를 가리키므로, 토큰당 전체 가중치 중 일부만 사용됩니다. 제공업체가 2025년 10월 6일에 출시했으며, 지식 컷오프는 2025년 3월 31일입니다.

이 모델은 텍스트와 이미지를 입력으로 받고 텍스트를 반환합니다. 컨텍스트 윈도우는 262,144 토큰이고 최대 출력은 235,929 토큰으로, 긴 문서, 스크린샷, 다이어그램 또는 다중 이미지 입력과 상당한 분량의 생성 답변을 함께 담을 만큼 충분히 큽니다. Thinking 동작은 모델이 최종 응답 전에 추론 과정을 생성할 수 있음을 의미하며, 이는 답변이 표면적 패턴 매칭이 아니라 다단계 추론에 의존할 때 유용합니다. Qwen은 이를 텍스트 생성과 시각 이해를 결합한 강점으로 위치시키며, Thinking 변형은 특히 STEM, 수학 및 복잡한 작업에서 추론을 강화합니다.

이러한 기능은 상당히 특정한 용도 집합을 가리킵니다. 개발자는 기술 논문의 한 페이지, 차트 또는 오류 스크린샷을 보내고 설명이나 수정을 요청할 수 있습니다. 단계별로 풀어야 하는 수학 및 STEM 문제가 자연스럽게 적합하며, 계약서를 스캔한 서명 페이지와 대조해 검토하는 것처럼 긴 텍스트 문서와 이미지를 혼합하는 작업도 마찬가지입니다. 출력은 텍스트 전용이므로 생성 이미지, 오디오 또는 비디오가 필요할 때는 이 모델이 적합한 선택이 아닙니다. 시각 입력을 읽지만 산문, 구조화된 데이터 또는 코드를 작성합니다.

api14의 OpenAI 호환 API를 통해 모델 id "qwen/qwen3-vl-30b-a3b-thinking"을 사용하여 호출합니다. 요청은 일반적인 chat completions 형태를 따르며, 메시지가 텍스트와 이미지 콘텐츠를 운반합니다. 지원되는 파라미터는 frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_p입니다. 추론 과정을 제어하거나 검사하려면 reasoning 및 include_reasoning 파라미터가 주목할 만하며, tools와 tool_choice를 사용하면 모델을 함수 호출에 연결할 수 있고, 출력이 스키마를 준수해야 할 때는 response_format과 structured_outputs가 있습니다.

한 가지 실용적인 고려 사항은 Thinking 모델이 지연 시간을 깊이와 맞바꾼다는 점입니다. 따라서 단순 분류, 짧은 추출 또는 숙고보다 속도가 중요한 대량 채팅에는 비 Thinking 모델이 더 나을 수 있습니다. 작업이 순전히 텍스트이고 이미지 입력의 이점이 없는 경우에도 마찬가지입니다. 262,144 토큰 컨텍스트는 넉넉하지만 여전히 상한이며, 매우 큰 입력과 긴 추론 과정은 이를 빠르게 소모합니다.

Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Thinking 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-thinking"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-thinking",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

지원 파라미터

frequency_penaltyinclude_reasoningmax_tokensreasoningresponse_formatstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p

사양

컨텍스트 길이: 262,144
최대 출력: 235,929
입력: text, image
출력: text
지식 기준일: 2025-03-31

api14 요청 수 · 최근 7일

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

Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Thinking API 비용은 얼마인가요?: Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Thinking의 가격은 입력 US$1.02 / 100만 토큰입니다. 성공한 요청에 대해서만 USD 잔액에서 차감되며, 실패한 요청은 무료입니다.
Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Thinking의 컨텍스트 윈도우는 얼마인가요?: Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Thinking는(은) 요청당 최대 262,144 토큰을 읽습니다, 프롬프트, 대화 기록, 문서를 모두 합친 양입니다. 응답당 최대 235,929개의 출력 토큰을 생성합니다.
Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Thinking는(은) 무엇을 할 수 있나요?: Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Thinking는(은) text, image 입력을 받아 text 출력을 반환합니다. 지원 기능: 도구 호출, 구조화된 JSON 출력, 추론 강도 조절.
코드에서 Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Thinking를(을) 어떻게 호출하나요?: 어떤 OpenAI SDK든 base URL을 https://api14.com/api/v1로 지정하고 model을 "qwen/qwen3-vl-30b-a3b-thinking"로 설정하세요, 다른 코드 변경은 필요 없습니다. 이 페이지의 코드 패널에서 바로 쓸 수 있는 예제를 복사하세요.
Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Thinking의 대안은 무엇인가요?: 비슷한 가격대의 텍스트 모델: DeepSeek: DeepSeek V3, Qwen: Qwen3 Coder 480B A35B, Google: Gemma 2 27B. 모두 같은 API 키로 실행되므로 문자열 하나만 바꾸면 전환됩니다.

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