Qwen3-Max è il flagship su scala di mille miliardi di parametri del team Qwen, introdotto nel post ufficiale "Qwen3-Max: Just Scale" con un contesto da 256K token.
- Input
- testo $1.2/M
- Output
- testo $6/M
- Lettura cache
- $0.359/M
- Contesto
- 256K
- vs GPT-4o
- ~76% più economico
Benchmark
Dati pubblicati dai fornitori: Alibaba (Qwen)
Il prezzo nel contesto
Posizione del prezzo tra 60 modelli comparabili
La barra mostra dove si colloca il prezzo di questo modello tra tutti i modelli dello stesso tipo su Synthorai. Alle due estremità sono indicati il più economico e il più caro. Sono tariffe base; gli sconti per batch, regione e scrittura in cache sono nella pagina dei prezzi.
Specifiche e limiti
Token
| Finestra di contesto (specifica del fornitore) | 256.000 |
|---|---|
| Output massimo (specifica del vendor) | 65.536 |
Caching prompt
| Modalità | automatico + esplicito |
|---|---|
| Prefisso min. | 1.024 |
| Durata | esplicita: 5 min, si azzera a ogni hit |
| Costo di scrittura | 1.25x |
Ragionamento
| Parametro del fornitore | enable_thinking + thinking_budget |
|---|---|
| Valori accettati | enable_thinking true · false; thinking_budget in tokens |
| Valore predefinito | disattivato; enable_thinking vale false di default e thinking_budget vale di default la lunghezza massima di chain-of-thought del modello applicato se la richiesta non specifica nulla |
| Disattivabile | Sì |
| Comportamento del ragionamento | La traccia viene restituita in reasoning_content; il reasoning_content presente nella cronologia dei messaggi viene ignorato di default, e qwen3-max non è tra i modelli che accettano preserve_thinking. |
| Parametro | reasoning_effort |
| Valori | minimal · low · medium · high la superficie parametri del gateway - vale la mappatura del fornitore sopra |
Modello
| Modalità | testo → testo |
|---|---|
| Parametri | 1T+ totali MoE |
- Primo flagship Qwen con oltre mille miliardi di parametri (pesi chiusi), solo testo
- posizionato ufficialmente per il coding agentico e il tool calling
- thinking ibrido, disattivato di default
Usa Qwen3 Max in 30 secondi
Compatibile OpenAI: cambia la base_url, tieni il tuo SDK. POST /v1/chat/completions
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="qwen3-max",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "qwen3-max",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen3-max",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "qwen3-max",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("qwen3-max")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Informazioni su Qwen3 Max
- Alibaba riporta risultati allo stato dell'arte nelle proprie valutazioni di conoscenza, ragionamento, coding, rispetto delle istruzioni, compiti di agent e comprensione multilingue, e la sua nota di rilascio segnala in particolare un aggiornamento per il coding agentico e il tool calling.
- La linea è distribuita in forma Instruct accanto a una variante Thinking che integra un code interpreter e un uso adattivo degli strumenti per problemi di ragionamento più difficili.
- Come modello più grande della serie Qwen3, punta a carichi di lavoro di produzione esigenti.
- È un modello da testo a testo (la vision vive nei simili Qwen3-VL) con fino a 65.536 token di output, e Model Studio elenca tool calling, output strutturato, inferenza batch e caching del contesto sia esplicito sia implicito.
- Un dettaglio di comportamento lo separa da ogni generazione Qwen successiva presente in questo catalogo: è un modello di thinking ibrido il cui ragionamento si commuta con il parametro enable_thinking ed è disattivato per impostazione predefinita, mentre Qwen3.5 e successivi arrivano con il thinking già attivo.
- Quando il ragionamento è abilitato, un parametro thinking_budget limita la spesa e la traccia torna separatamente in reasoning_content, fatturata come output.
- I pesi di questo flagship ospitato non sono pubblicati, e Alibaba ora lo elenca tra i modelli legacy, indirizzando i nuovi progetti verso le serie Qwen3.5 e Qwen3.6.
- Synthorai lo offre tramite l'endpoint chat compatibile OpenAI.
FAQ
L'API di Qwen3 Max si può provare gratis?
Sì: i nuovi account ricevono 10 chiamate di prova e fino a $1 di credito gratuito, senza carta richiesta. A $1.2/M token in input, quel credito da solo copre circa 104 richieste da ~8K token verso Qwen3 Max.
In cosa eccelle Qwen3 Max?
Flagship su scala di mille miliardi di parametri con contesto da 256K; la variante thinking integra un code interpreter; uso adattivo degli strumenti per ragionamento più difficile. Il quadro completo è nella sezione «Informazioni», tratto dalle note di rilascio ufficiali del vendor.
Quanto costa Qwen3 Max?
Su Synthorai, Qwen3 Max costa $1.2 per milione di token in input e $6 per milione di token in output: il prezzo di listino del provider, senza ricarico della piattaforma. I token di input in cache si fatturano a $0.359/M.
Qwen3 Max supporta il caching dei prompt?
Sì: il caching automatico è attivo di default, con una modalità esplicita per risparmi garantiti. I token di input in cache si fatturano a $0.359/M contro $1.2/M senza cache; per andare in cache i prompt richiedono un prefisso stabile di 1,024 token (TTL esplicita: 5 min, si azzera a ogni hit). Guida al caching dei prompt →
Come ottengo l'accesso a Qwen3 Max?
Punta il tuo SDK OpenAI esistente a base_url="https://synthorai.io/v1", imposta model="qwen3-max" e hai finito: una sola chiave API copre tutti i modelli del gateway.
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Confronta
Ogni valore di questa pagina è trascritto dalla documentazione del fornitore, collegata sopra, e riporta la data in cui è stato verificato. I prezzi sono confrontati sull'intero catalogo; i valori di specifica che i fornitori definiscono in modo diverso sono mostrati indicando la differenza anziché messi a grafico. Nulla qui è misurato da noi e nulla è valutato con un punteggio.