چطور با Qwen3 30B A3B Instruct 2507 در ایران کار کنم؟

در یوتاپن ثبتنام کن، کیف پول را تومانی شارژ کن، کلید API بساز و در SDK رسمی OpenAI فقط base_url را به https://api.uttapen.ir/v1 و model را به «qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507» تغییر بده. بقیهٔ کدت دستنخورده میماند.

قیمت Qwen3 30B A3B Instruct 2507 به تومان چقدر است؟

هر ۱ میلیون توکن ورودی ۱۳٬۹۷۰ تومان و هر ۱ میلیون توکن خروجی ۵۶٬۰۰۹ تومان؛ یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای تقریباً ۹۱ تومان. شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است و درخواست ناموفق صفر تومان.

Qwen3 30B A3B Instruct 2507 چند توکن ورودی میگیرد؟

تا ۲۶۲٬۱۴۴ توکن در هر درخواست؛ برای متن فارسی حدود ۱۹۷ هزار کلمه. حداکثر طول پاسخ هم ۳۲٬۰۰۰ توکن است.

آیا Qwen3 30B A3B Instruct 2507 استریم و tool calling را پشتیبانی میکند؟

استریم (stream=true) روی همهٔ مدلها فعال است. این مدل tool calling را با همان قالب OpenAI پشتیبانی میکند. خروجی ساختیافته با response_format هم کار میکند.

قیمت و API مدل Qwen3 30B A3B Instruct 2507 در ایران

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

toolsjson

ساخت کلید امتحان کن

ورودی · هر ۱M توکن

13,970 تومان

خروجی · هر ۱M توکن

56,009 تومان

یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای ≈

91 تومان

شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست. قیمت‌ها با تغییر شرایط بازار به‌روز می‌شوند.قیمت‌ها و شارژ

کد آمادهٔ Qwen3 30B A3B Instruct 2507: فراخوانی ابزار (tool calling)

نمونه بر اساس قابلیت‌های همین مدل انتخاب شده و با کلید خودت بدون تغییر دیگری اجرا می‌شود.

from openai import OpenAI
import json

client = OpenAI(base_url="https://api.uttapen.ir/v1", api_key="sk-up-…")

tools = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "check_stock",
        "description": "موجودی یک محصول را برمی‌گرداند",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {"sku": {"type": "string"}},
            "required": ["sku"],
        },
    },
}]

messages = [{"role": "user", "content": "از کفش نایک مدل NK-42 چند تا موجوده؟"}]
first = client.chat.completions.create(model="qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507", messages=messages, tools=tools)
call = first.choices[0].message.tool_calls[0]

# تابع را خودت اجرا می‌کنی؛ مدل هیچ دسترسی مستقیمی به دیتابیس ندارد
args = json.loads(call.function.arguments)
result = {"sku": args["sku"], "qty": 7}

messages += [first.choices[0].message, {"role": "tool", "tool_call_id": call.id, "content": json.dumps(result)}]
final = client.chat.completions.create(model="qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507", messages=messages, tools=tools)
print(final.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.uttapen.ir/v1", apiKey: "sk-up-…" });

const tools = [{
  type: "function",
  function: {
    name: "check_stock",
    description: "موجودی یک محصول را برمی‌گرداند",
    parameters: { type: "object", properties: { sku: { type: "string" } }, required: ["sku"] },
  },
}];

const messages = [{ role: "user", content: "از کفش نایک مدل NK-42 چند تا موجوده؟" }];
const first = await client.chat.completions.create({ model: "qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507", messages, tools });
const call = first.choices[0].message.tool_calls[0];

const args = JSON.parse(call.function.arguments);
const result = { sku: args.sku, qty: 7 };

messages.push(first.choices[0].message, { role: "tool", tool_call_id: call.id, content: JSON.stringify(result) });
const final = await client.chat.completions.create({ model: "qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507", messages, tools });
console.log(final.choices[0].message.content);

curl https://api.uttapen.ir/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-up-…" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507",
    "messages": [{"role": "user", "content": "از کفش نایک مدل NK-42 چند تا موجوده؟"}],
    "tools": [{
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "check_stock",
        "parameters": {"type": "object", "properties": {"sku": {"type": "string"}}, "required": ["sku"]}
      }
    }]
  }'

Qwen3 30B A3B Instruct 2507 برای چه کاری خوب است؟

Qwen3 30B A3B Instruct 2507 یکی از مدل‌های Qwen (Alibaba) است و در یوتاپن با شناسهٔ «qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507» صدا زده می‌شود. در هر فراخوانی تا ۲۶۲٬۱۴۴ توکن ورودی می‌پذیرد؛ برای متن فارسی این تقریباً ۶۵۵ صفحهٔ A4 است، پس چند فایل یا یک سند بلند را می‌شود یک‌جا داد. حداکثر طول پاسخ در هر فراخوانی ۳۲٬۰۰۰ توکن است. از نظر قیمت در دستهٔ «بسیار ارزان» است — ارزان‌تر از ۳۲ مدل و گران‌تر از ۳۷۴ مدل پولی دیگر کاتالوگ.

چه کارهایی از آن برمی‌آید: tool calling دارد، یعنی می‌تواند تابع‌های خودت را با آرگومان درست صدا بزند؛ با response_format خروجی JSON معتبر می‌دهد و مستقیم به کد وصل می‌شود. همهٔ این‌ها با همان پارامترهای استاندارد SDK رسمی OpenAI کار می‌کنند و کد اختصاصی لازم ندارند.

برای برآورد سرانگشتی: هر ۱٬۰۰۰ کلمه رفت‌وبرگشت با این مدل حدود ۹۱ تومان است (۱۳٬۹۷۰ تومان ورودی و ۵۶٬۰۰۹ تومان خروجی به‌ازای ۱M توکن). شارژ نهایی همیشه بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است، نه برآورد؛ درخواست ناموفق صفر تومان.

نزدیک‌ترین گزینه با همین قابلیت‌ها از تأمین‌کنندهٔ دیگر Nemotron 3 Nano 30B A3B است: Qwen3 30B A3B Instruct 2507 تقریباً 1 برابر ارزان‌تر از آن تمام می‌شود و پنجرهٔ context آن برابر است. هر دو با همان کلید و همان کد کار می‌کنند، پس عوض‌کردن‌شان فقط تغییر یک رشته است.

برای اینکه عدد قابل تصور شود: با ۱۰۰ هزار تومان اعتبار، حدود ۱٬۰۹۹ درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای روی Qwen3 30B A3B Instruct 2507 جا می‌شود، و هر ۱٬۰۰۰ تومان تقریباً ۱۰٬۹۸۹ کلمه رفت‌وبرگشت می‌خرد. اگر پردازشی یک میلیون توکن ورودی و یک میلیون توکن خروجی داشته باشد، کل آن ۶۹٬۹۷۸ تومان می‌شود. پر کردن کامل پنجرهٔ ۲۶۲٬۱۴۴ توکنی این مدل فقط از سمت ورودی ۳٬۶۶۲ تومان هزینه دارد، پس تاریخچهٔ گفتگو را بی‌دلیل بلند نگه ندار.

نزدیک‌ترین هم‌خانوادهٔ این مدل «qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct» است و انتخاب بین این دو همان جایی است که بیشتر آدم‌ها گیر می‌کنند. روی یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای، این نسخه 1.5 برابر ارزان‌تر از آن درمی‌آید (۹۱ در برابر ۱۳۲ تومان). حداکثر طول پاسخ هم فرق دارد: ۳۲٬۰۰۰ در برابر ۲۳۵٬۹۲۹ توکن. در پارامترها این مدل logit_bias را دارد.

Qwen (Alibaba) در کاتالوگ ما ۵۳ مدل دارد؛ ارزان‌ترین‌شان Qwen3.7 Flash با ۶۰ تومان و گران‌ترین Qwen3.8 Max (0902) با ۳٬۰۱۷ تومان برای هر ۱٬۰۰۰ کلمه. از پارامترهای کم‌تکرار، این مدل logit_bias، logprobs، repetition_penalty، top_k، top_logprobs را می‌پذیرد — همه از طریق همان بدنهٔ استاندارد درخواست. در عوض include_reasoning، reasoning را که بیشتر مدل‌ها دارند پشتیبانی نمی‌کند، پس اگر کدت به آن‌ها تکیه دارد قبل از جابه‌جایی تست کن. از نظر اندازهٔ context نزدیک‌ترین گزینه از تأمین‌کنندهٔ دیگر Trinity Large Thinking با ۲۶۲٬۱۴۴ توکن است.

کجا انتخاب درستی است: کار پرحجم مثل دسته‌بندی، برچسب‌گذاری و خلاصه‌سازی انبوه، ایجنت‌هایی که به API و دیتابیس وصل می‌شوند، استخراج داده با اسکیمای مشخص، تحلیل سند یا کدبیس بلند در یک درخواست.

توضیح رسمی تأمین‌کننده (انگلیسی)

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 is a 30.5B-parameter mixture-of-experts language model from Qwen, with 3.3B active parameters per inference. It operates in non-thinking mode and is designed for high-quality instruction following, multilingual understanding, and...

سه کار واقعی، با قیمت همین مدل

اعداد از همان قیمت‌های بالا حساب شده‌اند و با تغییر قیمت مدل تغییر می‌کنند.

کار	توکن	هزینه
یک نوبت گفتگو با تاریخچهٔ متوسط	1,500 ورودی + 400 خروجی	43 تومان
خلاصه‌کردن سند ده‌صفحه‌ای	4,000 ورودی + 600 خروجی	89 تومان
دسته‌بندی هزار ردیف کوتاه	120,000 ورودی + 20,000 خروجی	2,797 تومان

سؤال‌های پرتکرار

چطور با Qwen3 30B A3B Instruct 2507 در ایران کار کنم؟: در یوتاپن ثبت‌نام کن، کیف پول را تومانی شارژ کن، کلید API بساز و در SDK رسمی OpenAI فقط base_url را به https://api.uttapen.ir/v1 و model را به «qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507» تغییر بده. بقیهٔ کدت دست‌نخورده می‌ماند.
قیمت Qwen3 30B A3B Instruct 2507 به تومان چقدر است؟: هر ۱ میلیون توکن ورودی ۱۳٬۹۷۰ تومان و هر ۱ میلیون توکن خروجی ۵۶٬۰۰۹ تومان؛ یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای تقریباً ۹۱ تومان. شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است و درخواست ناموفق صفر تومان.
Qwen3 30B A3B Instruct 2507 چند توکن ورودی می‌گیرد؟: تا ۲۶۲٬۱۴۴ توکن در هر درخواست؛ برای متن فارسی حدود ۱۹۷ هزار کلمه. حداکثر طول پاسخ هم ۳۲٬۰۰۰ توکن است.
آیا Qwen3 30B A3B Instruct 2507 استریم و tool calling را پشتیبانی می‌کند؟: استریم (stream=true) روی همهٔ مدل‌ها فعال است. این مدل tool calling را با همان قالب OpenAI پشتیبانی می‌کند. خروجی ساخت‌یافته با response_format هم کار می‌کند.