Alibaba's next-gen Qwen3 coding model with enhanced reasoning and tool use.
- 입력
- $0.11/M
- 출력
- $0.8/M
- 캐시 읽기
- $0.022/M
- 컨텍스트
- 262K
- GPT-4o 대비
- 약 98% 저렴
벤치마크
Qwen3 Coder Next: 5개가 공개됐지만, 비교할 수 있을 만큼 여러 모델이 함께 측정한 벤치마크가 없습니다.
공급자 공개 자료: Alibaba (Qwen)
가격 수준 비교
같은 종류의 모델 68개 중 가격 위치
이 막대는 Synthorai에 있는 같은 종류의 모델 가운데 이 모델의 가격이 어디쯤인지 보여 줍니다. 양쪽 끝에는 가장 싼 모델과 가장 비싼 모델의 이름이 있습니다. 기본 요율 기준이며 배치·리전·캐시 쓰기 할인은 가격 페이지에 있습니다.
사양 및 제한
프롬프트 캐싱
| 캐싱 방식 | 자동 + 명시적 |
|---|---|
| 최소 접두사 | 1,024 |
| 수명 | 명시적 모드: 5분, 적중 시 리셋 |
| 쓰기 비용 | 1.25x |
30초 만에 Qwen3 Coder Next 사용하기
OpenAI 호환입니다. base_url만 바꾸고 SDK는 그대로 쓰세요. 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-coder-next",
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-coder-next",
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-coder-next",
"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-coder-next",
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-coder-next")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));자주 묻는 질문
Qwen3 Coder Next API는 무료로 사용해 볼 수 있나요?
Qwen3 Coder Next는 현재 초대제 베타 단계라 누구나 바로 쓸 수는 없고, 신청 후 승인을 받아야 합니다. Synthorai 콘솔에서 신청할 수 있으며, 승인되면 구독 없이 일반 종량제 요금이 적용됩니다.
Qwen3 Coder Next 가격은 얼마인가요?
Synthorai에서 Qwen3 Coder Next 가격은 입력 100만 토큰당 $0.11, 출력 100만 토큰당 $0.8입니다. 공급자 정가 그대로이며 플랫폼 마진은 없습니다. 캐시된 입력 토큰은 100만 토큰당 $0.022입니다.
Qwen3 Coder Next의 컨텍스트 길이는 얼마인가요?
Qwen3 Coder Next의 컨텍스트 윈도우는 262K 토큰입니다.
Qwen3 Coder Next는 프롬프트 캐싱을 지원하나요?
네, 자동 캐싱이 기본으로 켜져 있고, 절감을 확실히 보장받고 싶다면 명시적 모드를 쓸 수 있습니다. 캐시된 입력 토큰은 100만 토큰당 $0.022입니다(캐시되지 않으면 $0.11). 캐시되려면 프롬프트에 1,024토큰 이상의 변하지 않는 접두사가 있어야 합니다 (TTL 명시적 모드: 5분, 적중 시 리셋). 프롬프트 캐싱 가이드 →
Qwen3 Coder Next는 어떻게 이용하나요?
Qwen3 Coder Next는 초대제 베타 모델이므로 Synthorai 콘솔에서 액세스를 신청해야 합니다. 승인되면 다른 모델과 똑같이 쓸 수 있습니다. OpenAI SDK에서 base_url="https://synthorai.io/v1", model="qwen3-coder-next"만 지정하면 됩니다.
관련 모델
비교
이 페이지의 모든 값은 공급자 공식 문서(위 링크)에서 그대로 옮겨 적었으며, 확인한 날짜를 함께 표기합니다. 가격은 카탈로그 전체와 비교해 보여 주지만, 공급자마다 정의가 다른 사양 값은 차이만 밝히고 차트로 비교하지 않습니다. 저희가 직접 측정한 수치는 없고, 점수도 매기지 않습니다.