چطور با Qwen3 VL 235B A22B Thinking 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-vl-235b-a22b-thinking» تغییر بده. بقیهٔ کدت دستنخورده میماند.

قیمت Qwen3 VL 235B A22B Thinking به تومان چقدر است؟

هر ۱ میلیون توکن ورودی ۱۱۶٬۰۵۰ تومان و هر ۱ میلیون توکن خروجی ۱٬۱۶۰٬۵۰۰ تومان؛ یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای تقریباً ۱٬۶۶۰ تومان. شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است و درخواست ناموفق صفر تومان.

Qwen3 VL 235B A22B Thinking چند توکن ورودی میگیرد؟

تا ۱۳۱٬۰۷۲ توکن در هر درخواست؛ برای متن فارسی حدود ۹۸ هزار کلمه. حداکثر طول پاسخ هم ۳۲٬۷۶۸ توکن است.

آیا Qwen3 VL 235B A22B Thinking 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. ورودی تصویر با image_url (data URI یا آدرس عمومی) پذیرفته میشود. خروجی ساختیافته با response_format هم کار میکند.

قیمت و API مدل Qwen3 VL 235B A22B Thinking در ایران

qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking

visiontoolsreasoningjson

ساخت کلید امتحان کن

ورودی · هر ۱M توکن

116,050 تومان

خروجی · هر ۱M توکن

1,160,500 تومان

یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای ≈

1,660 تومان

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

کد آمادهٔ Qwen3 VL 235B A22B Thinking: خواندن تصویر و استخراج داده

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

# tip: a data URI works too — base64 the file and prefix it with data:image/jpeg;base64,
curl https://api.uttapen.ir/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-up-…" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking",
    "messages": [{
      "role": "user",
      "content": [
        {"type": "text", "text": "شمارهٔ فاکتور و مبلغ کل را فقط به‌صورت JSON بده."},
        {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/factor.jpg"}}
      ]
    }]
  }'

import base64, json
from openai import OpenAI

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

img = base64.b64encode(open("factor.jpg", "rb").read()).decode()

resp = client.chat.completions.create(
    model="qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "شمارهٔ فاکتور، تاریخ و مبلغ کل را در JSON برگردان."},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{img}"}},
        ],
    }],
    response_format={"type": "json_object"},
)
print(json.loads(resp.choices[0].message.content))

import OpenAI from "openai";
import { readFileSync } from "node:fs";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.uttapen.ir/v1", apiKey: "sk-up-…" });
const img = readFileSync("factor.jpg").toString("base64");

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking",
  messages: [{
    role: "user",
    content: [
      { type: "text", text: "شمارهٔ فاکتور، تاریخ و مبلغ کل را در JSON برگردان." },
      { type: "image_url", image_url: { url: `data:image/jpeg;base64,${img}` } },
    ],
  }],
  response_format: { type: "json_object" },
});
console.log(JSON.parse(resp.choices[0].message.content));

Qwen3 VL 235B A22B Thinking برای چه کاری خوب است؟

شناسهٔ Qwen3 VL 235B A22B Thinking در API ما «qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking» است و تأمین‌کنندهٔ آن Qwen (Alibaba) است. ظرفیت context برابر ۱۳۱٬۰۷۲ توکن است؛ حدود ۹۸ هزار کلمهٔ فارسی جا می‌شود و بعد از آن باید تاریخچه را خلاصه کنی. حداکثر طول پاسخ در هر فراخوانی ۳۲٬۷۶۸ توکن است. از نظر قیمت در دستهٔ «میان‌رده» است — ارزان‌تر از ۲۶۵ مدل و گران‌تر از ۱۴۱ مدل پولی دیگر کاتالوگ.

آنچه این مدل بیش از یک مدل متنی ساده انجام می‌دهد: عکس و اسکرین‌شات را مستقیم می‌خواند، پس برای فاکتور و فرم فارسی گزینهٔ واقعی است؛ 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؛ حالت استدلال دارد و روی مسئلهٔ چندمرحله‌ای، ریاضی و دیباگ بهتر جواب می‌دهد. همهٔ این‌ها با همان پارامترهای استاندارد SDK رسمی OpenAI کار می‌کنند و کد اختصاصی لازم ندارند. توجه کن که توکن‌های استدلال هم توکن خروجی محسوب می‌شوند و در صورتحساب می‌آیند.

هر ۱ میلیون توکن ورودی ۱۱۶٬۰۵۰ تومان و هر ۱ میلیون توکن خروجی ۱٬۱۶۰٬۵۰۰ تومان است؛ خروجی 10 برابر ورودی قیمت دارد، پس کوتاه‌کردن پاسخ بیشتر از کوتاه‌کردن پرامپت صرفه دارد. شارژ نهایی همیشه بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است، نه برآورد؛ درخواست ناموفق صفر تومان.

نزدیک‌ترین گزینه با همین قابلیت‌ها از تأمین‌کنندهٔ دیگر Kimi K2.6 است: Qwen3 VL 235B A22B Thinking تقریباً 1.1 برابر ارزان‌تر از آن تمام می‌شود و پنجرهٔ context آن کوچک‌تر 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 ۶۰ درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای روی Qwen3 VL 235B A22B Thinking جا می‌شود، و هر ۱٬۰۰۰ تومان تقریباً ۶۰۲ کلمه رفت‌وبرگشت می‌خرد. اگر پردازشی یک میلیون توکن ورودی و یک میلیون توکن خروجی داشته باشد، کل آن ۱٬۲۷۶٬۵۵۰ تومان می‌شود. پر کردن کامل پنجرهٔ ۱۳۱٬۰۷۲ توکنی این مدل فقط از سمت ورودی ۱۵٬۲۱۱ تومان هزینه دارد، پس تاریخچهٔ گفتگو را بی‌دلیل بلند نگه ندار.

نزدیک‌ترین هم‌خانوادهٔ این مدل «qwen/qwen3-vl-8b-thinking» است و انتخاب بین این دو همان جایی است که بیشتر آدم‌ها گیر می‌کنند. روی یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای، این نسخه 1.9 برابر گران‌تر از آن درمی‌آید (۱٬۶۶۰ در برابر ۸۶۰ تومان). در پارامترها این مدل repetition_penalty 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 logprobs، repetition_penalty، top_k، top_logprobs را می‌پذیرد — همه از طریق همان بدنهٔ استاندارد درخواست. از نظر اندازهٔ context نزدیک‌ترین گزینه از تأمین‌کنندهٔ دیگر Aion-2.0 با ۱۳۱٬۰۷۲ توکن است.

کاربردهایی که برای این مدل معنی می‌دهد: چت‌بات محصول و دستیار داخلی، جایی که تعادل هزینه و کیفیت مهم است، حل مسئلهٔ منطقی و بازبینی کد، استخراج متن و داده از تصویر، ایجنت‌هایی که به API و دیتابیس وصل می‌شوند، استخراج داده با اسکیمای مشخص.

توضیح رسمی تأمین‌کننده (انگلیسی)

Qwen3-VL-235B-A22B Thinking is a multimodal model that unifies strong text generation with visual understanding across images and video. The Thinking model is optimized for multimodal reasoning in STEM and math....

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	638 تومان
خلاصه‌کردن سند ده‌صفحه‌ای	4,000 ورودی + 600 خروجی	1,161 تومان
دسته‌بندی هزار ردیف کوتاه	120,000 ورودی + 20,000 خروجی	37,136 تومان

سؤال‌های پرتکرار

چطور با Qwen3 VL 235B A22B Thinking 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-vl-235b-a22b-thinking» تغییر بده. بقیهٔ کدت دست‌نخورده می‌ماند.
قیمت Qwen3 VL 235B A22B Thinking به تومان چقدر است؟: هر ۱ میلیون توکن ورودی ۱۱۶٬۰۵۰ تومان و هر ۱ میلیون توکن خروجی ۱٬۱۶۰٬۵۰۰ تومان؛ یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای تقریباً ۱٬۶۶۰ تومان. شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است و درخواست ناموفق صفر تومان.
Qwen3 VL 235B A22B Thinking چند توکن ورودی می‌گیرد؟: تا ۱۳۱٬۰۷۲ توکن در هر درخواست؛ برای متن فارسی حدود ۹۸ هزار کلمه. حداکثر طول پاسخ هم ۳۲٬۷۶۸ توکن است.
آیا Qwen3 VL 235B A22B Thinking 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. ورودی تصویر با image_url (data URI یا آدرس عمومی) پذیرفته می‌شود. خروجی ساخت‌یافته با response_format هم کار می‌کند.