چطور با Qwen3 VL 30B A3B 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-30b-a3b-thinking» تغییر بده. بقیهٔ کدت دستنخورده میماند.

قیمت Qwen3 VL 30B A3B Thinking به تومان چقدر است؟

هر ۱ میلیون توکن ورودی ۵۸٬۰۲۵ تومان و هر ۱ میلیون توکن خروجی ۶۹۶٬۳۰۰ تومان؛ یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای تقریباً ۹۸۱ تومان. شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است و درخواست ناموفق صفر تومان.

Qwen3 VL 30B A3B Thinking چند توکن ورودی میگیرد؟

تا ۲۶۲٬۱۴۴ توکن در هر درخواست؛ برای متن فارسی حدود ۱۹۷ هزار کلمه. حداکثر طول پاسخ هم ۳۲٬۷۶۸ توکن است.

آیا Qwen3 VL 30B A3B 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 30B A3B Thinking در ایران

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

visiontoolsreasoningjson

ساخت کلید امتحان کن

ورودی · هر ۱M توکن

58,025 تومان

خروجی · هر ۱M توکن

696,300 تومان

یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای ≈

981 تومان

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

کد آمادهٔ Qwen3 VL 30B A3B 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-30b-a3b-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-30b-a3b-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-30b-a3b-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 30B A3B Thinking برای چه کاری خوب است؟

شناسهٔ Qwen3 VL 30B A3B Thinking در API ما «qwen/qwen3-vl-30b-a3b-thinking» است و تأمین‌کنندهٔ آن Qwen (Alibaba) است. ظرفیت context برابر ۲۶۲٬۱۴۴ توکن است؛ حدود ۱۹۷ 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 ۲۲۴ مدل و گران‌تر از ۱۸۲ مدل پولی دیگر کاتالوگ.

چه کارهایی از آن برمی‌آید: 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 ۵۸٬۰۲۵ تومان و هر ۱ میلیون توکن خروجی ۶۹۶٬۳۰۰ تومان است؛ خروجی 12 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 Nova 2 Lite است: Qwen3 VL 30B A3B 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 ۱۰۲ درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای روی Qwen3 VL 30B A3B Thinking جا می‌شود، و هر ۱٬۰۰۰ تومان تقریباً ۱٬۰۱۹ کلمه رفت‌وبرگشت می‌خرد. اگر پردازشی یک میلیون توکن ورودی و یک میلیون توکن خروجی داشته باشد، کل آن ۷۵۴٬۳۲۵ تومان می‌شود. پر کردن کامل پنجرهٔ ۲۶۲٬۱۴۴ 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/qwen3.5-122b-a10b» 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 (۹۸۱ و ۱٬۰۱۵ تومان). حداکثر طول پاسخ هم فرق دارد: ۳۲٬۷۶۸ در برابر ۸۱٬۹۲۰ توکن. در پارامترها آن یکی logit_bias، min_p، repetition_penalty را.

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، top_k، top_logprobs را می‌پذیرد — همه از طریق همان بدنهٔ استاندارد درخواست. از نظر اندازهٔ context نزدیک‌ترین گزینه از تأمین‌کنندهٔ دیگر Trinity Large Thinking با ۲۶۲٬۱۴۴ توکن است.

کجا انتخاب درستی است: 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، تحلیل سند یا کدبیس بلند در یک درخواست.

توضیح رسمی تأمین‌کننده (انگلیسی)

Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking is a multimodal model that unifies strong text generation with visual understanding for images and videos. Its Thinking variant enhances reasoning in STEM, math, and complex tasks. It excels...

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	366 تومان
خلاصه‌کردن سند ده‌صفحه‌ای	4,000 ورودی + 600 خروجی	650 تومان
دسته‌بندی هزار ردیف کوتاه	120,000 ورودی + 20,000 خروجی	20,889 تومان

سؤال‌های پرتکرار

چطور با Qwen3 VL 30B A3B 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-30b-a3b-thinking» تغییر بده. بقیهٔ کدت دست‌نخورده می‌ماند.
قیمت Qwen3 VL 30B A3B Thinking به تومان چقدر است؟: هر ۱ میلیون توکن ورودی ۵۸٬۰۲۵ تومان و هر ۱ میلیون توکن خروجی ۶۹۶٬۳۰۰ تومان؛ یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای تقریباً ۹۸۱ تومان. شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است و درخواست ناموفق صفر تومان.
Qwen3 VL 30B A3B Thinking چند توکن ورودی می‌گیرد؟: تا ۲۶۲٬۱۴۴ توکن در هر درخواست؛ برای متن فارسی حدود ۱۹۷ هزار کلمه. حداکثر طول پاسخ هم ۳۲٬۷۶۸ توکن است.
آیا Qwen3 VL 30B A3B 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.