قیمت و API مدل Qwen3 Coder 480B A35B در ایران
qwen/qwen3-coder
toolsjsonشارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست. قیمتها با تغییر شرایط بازار بهروز میشوند. cache ورودی: 29,013 تومان / 1M.قیمتها و شارژ
کد آمادهٔ Qwen3 Coder 480B A35B: خروجی JSON با اسکیمای مشخص
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-…")
schema = {
"name": "ticket",
"schema": {
"type": "object",
"properties": {
"category": {"type": "string", "enum": ["fani", "mali", "forush"]},
"priority": {"type": "integer", "minimum": 1, "maximum": 5},
"summary": {"type": "string"},
},
"required": ["category", "priority", "summary"],
"additionalProperties": False,
},
"strict": True,
}
resp = client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen3-coder",
messages=[{"role": "user", "content": "تیکت: «دو روزه نمیتونم فاکتور دانلود کنم و پرداختم هم دوباره کسر شد.»"}],
response_format={"type": "json_schema", "json_schema": schema},
)
print(json.loads(resp.choices[0].message.content))import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.uttapen.ir/v1", apiKey: "sk-up-…" });
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "qwen/qwen3-coder",
messages: [{ role: "user", content: "تیکت: «دو روزه نمیتونم فاکتور دانلود کنم و پرداختم هم دوباره کسر شد.»" }],
response_format: {
type: "json_schema",
json_schema: {
name: "ticket",
strict: true,
schema: {
type: "object",
properties: {
category: { type: "string", enum: ["fani", "mali", "forush"] },
priority: { type: "integer", minimum: 1, maximum: 5 },
summary: { type: "string" },
},
required: ["category", "priority", "summary"],
additionalProperties: false,
},
},
},
});
console.log(JSON.parse(resp.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-coder",
"messages": [{"role": "user", "content": "تیکت را دستهبندی کن و اولویت ۱ تا ۵ بده."}],
"response_format": {"type": "json_object"}
}'Qwen3 Coder 480B A35B برای چه کاری خوب است؟
Qwen3 Coder 480B A35B از Qwen (Alibaba) میآید؛ در کد فقط همین رشته را در فیلد model بگذار: «qwen/qwen3-coder». Qwen3 Coder 480B A35B تا ۲۶۲٬۱۴۴ توکن را در یک درخواست نگه میدارد (نزدیک ۱۹۷ هزار کلمهٔ فارسی)، و همین عدد سقف تاریخچهٔ گفتگو در محصول تو را تعیین میکند. حداکثر طول پاسخ در هر فراخوانی ۶۵٬۵۳۶ توکن است. از نظر قیمت در دستهٔ «ارزان» است — ارزانتر از ۱۳۵ مدل و گرانتر از ۲۷۱ 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.
۸۷٬۰۳۸ تومان برای هر ۱M توکن ورودی و ۲۹۰٬۱۲۵ تومان برای هر ۱M توکن خروجی؛ در دستهٔ «ارزان» کاتالوگ مینشیند و یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای ≈ ۴۹۰ تومان. cache ورودی دارد: توکنهای تکراری context با ۲۹٬۰۱۳ تومان / ۱M حساب میشوند، که برای پرامپت سیستمی بلند تفاوت بزرگی است. شارژ نهایی همیشه بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است، نه برآورد؛ درخواست ناموفق صفر تومان.
نزدیکترین گزینه با همین قابلیتها از تأمینکنندهٔ دیگر DeepSeek V3 0324 است: Qwen3 Coder 480B A35B تقریباً 1 برابر گرانتر از آن تمام میشود و پنجرهٔ context آن بزرگتر 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 ۲۰۴ درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای روی Qwen3 Coder 480B A35B جا میشود، و هر ۱٬۰۰۰ تومان تقریباً ۲٬۰۴۱ کلمه رفتوبرگشت میخرد. اگر پردازشی یک میلیون توکن ورودی و یک میلیون توکن خروجی داشته باشد، کل آن ۳۷۷٬۱۶۳ تومان میشود. پر کردن کامل پنجرهٔ ۲۶۲٬۱۴۴ توکنی این مدل فقط از سمت ورودی ۲۲٬۸۱۶ تومان هزینه دارد، پس تاریخچهٔ گفتگو را بیدلیل بلند نگه ندار.
نزدیکترین همخانوادهٔ این مدل «qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct» است و انتخاب بین این دو همان جایی است که بیشتر آدمها گیر میکنند. قیمت هر دو روی یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای تقریباً برابر است (۴۹۰ و ۴۵۳ تومان). حداکثر طول پاسخ هم فرق دارد: ۶۵٬۵۳۶ در برابر ۲۳۵٬۹۲۹ توکن.
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، min_p، 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.
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct is a Mixture-of-Experts (MoE) code generation model developed by the Qwen team. It is optimized for agentic coding tasks such as function calling, tool use, and long-context reasoning over...
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 | 247 تومان |
| خلاصهکردن سند دهصفحهای | 4,000 ورودی + 600 خروجی | 522 تومان |
| دستهبندی هزار ردیف کوتاه | 120,000 ورودی + 20,000 خروجی | 16,247 تومان |
سؤالهای پرتکرار
- چطور با Qwen3 Coder 480B A35B 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-coder» تغییر بده. بقیهٔ کدت دستنخورده میماند.
- قیمت Qwen3 Coder 480B A35B به تومان چقدر است؟
- هر ۱ میلیون توکن ورودی ۸۷٬۰۳۸ تومان و هر ۱ میلیون توکن خروجی ۲۹۰٬۱۲۵ تومان؛ یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای تقریباً ۴۹۰ تومان. شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است و درخواست ناموفق صفر تومان.
- Qwen3 Coder 480B A35B چند توکن ورودی میگیرد؟
- تا ۲۶۲٬۱۴۴ توکن در هر درخواست؛ برای متن فارسی حدود ۱۹۷ هزار کلمه. حداکثر طول پاسخ هم ۶۵٬۵۳۶ توکن است.
- آیا Qwen3 Coder 480B A35B 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.