قیمت و API مدل Qwen3 Coder Next در ایران
qwen/qwen3-coder-next
شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست. قیمت‌ها با تغییر شرایط بازار به‌روز می‌شوند. ورودی کش‌شده: ۲۴٬۲۳۵ تومان به‌ازای هر ۱M توکن.قیمت‌ها و شارژ
کد آمادهٔ Qwen3 Coder Next: 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-next",
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-next",
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-next",
"messages": [{"role": "user", "content": "تیکت را دسته‌بندی کن و اولویت ۱ تا ۵ بده"}],
"response_format": {"type": "json_object"}
}'Qwen3 Coder Next برای چه کاری خوب است؟
Qwen3 Coder Next از Qwen (Alibaba) می‌آید؛ در کد فقط همین رشته را در فیلد model بگذار: «qwen/
آنچه این مدل بیش از یک مدل متنی ساده انجام می‌دهد: 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.
۴۱٬۵۴۶ تومان برای هر ۱M توکن ورودی و ۲۷۶٬۹۷۵ تومان برای هر ۱M توکن خروجی؛ در دستهٔ «ارزان» کاتالوگ می‌نشیند و یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای ≈ ۴۱۴ تومان. cache ورودی دارد: توکن‌های تکراری متن ورودی با ۲۴٬۲۳۵ تومان / ۱M حساب می‌شوند، که برای پرامپت سیستمی بلند تفاوت بزرگی است. شارژ نهایی همیشه بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است، نه برآورد، و درخواستی که ناموفق باشد هزینهای ندارد.
نزدیک‌ترین گزینه با همین قابلیت‌ها از تأمین‌کنندهٔ دیگر Mercury 2 است: Qwen3 Coder Next حدود ۹٪ ارزان‌تر از آن تمام می‌شود و حداکثر طول متنش بیشتر 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 ۲۴۲ درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای روی Qwen3 Coder Next جا می‌شود، و هر ۱٬۰۰۰ تومان تقریباً ۲٬۴۱۵ کلمه رفت‌وبرگشت می‌خرد. اگر پردازشی یک میلیون توکن ورودی و یک میلیون توکن خروجی داشته باشد، کل آن ۳۱۸٬۵۲۲ تومان می‌شود. پر کردن کامل پنجرهٔ ۲۶۲٬۱۴۴ توکنی این مدل فقط از سمت ورودی ۱۰٬۸۹۱ تومان هزینه دارد، پس تاریخچهٔ گفتگو را بی‌دلیل بلند نگه ندار.
نزدیک‌ترین هم‌خانوادهٔ این مدل «qwen/
Qwen (Alibaba) در کاتالوگ ما ۴۲ مدل دارد؛ ارزان‌ترین‌شان Qwen3.7 Flash با ۷۲ تومان و گران‌ترین Qwen3.8 Max Prime با ۷٬۲۰۱ تومان برای هر ۱٬۰۰۰ کلمه. از پارامترهای کم‌تکرار، این مدل logit_bias، logprobs، presence_penalty، 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 طول متن نزدیک‌ترین گزینه از تأمین‌کنندهٔ دیگر Aion 3.5 با ۲۶۲٬۱۴۴ توکن است.
کاربردهایی که برای این مدل معنی می‌دهد: 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-Next is an open-weight causal language model optimized for coding agents and local development workflows. It uses a sparse MoE design with 80B total parameters and only 3B activated per...
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 | ۱٬۵۰۰ ورودی + ۴۰۰ خروجی | ۱۷۳ تومان |
| خلاصه‌کردن سند ده‌صفحه‌ای | ۴٬۰۰۰ ورودی + ۶۰۰ خروجی | ۳۳۲ تومان |
| دسته‌بندی هزار ردیف کوتاه | ۱۲۰٬۰۰۰ ورودی + ۲۰٬۰۰۰ خروجی | ۱۰٬۵۲۵ تومان |
سؤال‌های پرتکرار
- چطور با Qwen3 Coder Next 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-next» تغییر بده. بقیهٔ کدت دستنخورده میماند. - قیمت Qwen3 Coder Next به تومان چقدر است؟
- هر ۱ میلیون توکن ورودی ۴۱٬۵۴۶ تومان و هر ۱ میلیون توکن خروجی ۲۷۶٬۹۷۵ تومان؛ یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای تقریباً ۴۱۴ تومان. شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است و درخواست ناموفق هزینهای ندارد.
- Qwen3 Coder Next چند توکن ورودی میگیرد؟
- تا ۲۶۲٬۱۴۴ توکن در هر درخواست؛ برای متن فارسی حدود ۱۹۷ هزار کلمه. حداکثر طول پاسخ هم ۲۳۵٬۹۲۹ توکن است.
- آیا Qwen3 Coder Next 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.