Alibaba's next-gen Qwen3 coding model with enhanced reasoning and tool use.
- 输入
- $0.11/M
- 输出
- $0.8/M
- 缓存读取
- $0.022/M
- 上下文
- 262K
- 对比 GPT-4o
- 便宜约 98%
Benchmark 成绩
Qwen3 Coder Next:公布了 5 项,但没有一项是足够多的其他模型也测过的,无法比较。
厂商公布: Alibaba (Qwen)
价格在同类中的位置
价格在 60 个同类模型中的位置
这条线显示该模型的价格,在 Synthorai 上同类模型里处于什么位置。两端标出了最便宜和最贵的那个。这里是基础价,批量、区域和缓存写入的折扣见价格页。
规格与限制
提示词缓存
| 缓存方式 | 自动 + 显式 |
|---|---|
| 最低前缀 | 1,024 |
| 存活时间 | 显式模式:5 分钟,命中即重置 |
| 写入成本 | 1.25x |
30 秒用上 Qwen3 Coder Next
OpenAI 兼容:换掉 base_url,SDK 不用改。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(""));常见问题
Qwen3 Coder Next API 可以免费试用吗?
Qwen3 Coder Next 目前处于邀请测试阶段:需申请开通,而非开放注册。在 Synthorai 控制台提交申请,通过后即按标准量付费计费,无需订阅。
Qwen3 Coder Next 的价格是多少?
在 Synthorai 上,Qwen3 Coder Next 输入 $0.11/百万 token、输出 $0.8/百万 token,即厂商牌价,无平台加价。缓存命中的输入 token 按 $0.022/M 计费。
Qwen3 Coder Next 支持提示词缓存(prompt caching)吗?
支持:自动缓存默认开启,另有显式模式可获得确定性折扣。缓存命中的输入 token 按 $0.022/M 计费(未命中 $0.11/M);提示词需有 1,024 token 以上的稳定前缀才能命中缓存(TTL 显式模式:5 分钟,命中即重置)。 提示词缓存指南 →
如何开通 Qwen3 Coder Next?
Qwen3 Coder Next 处于邀请测试阶段:在 Synthorai 控制台申请开通。审批通过后与其他模型用法一致:把 OpenAI SDK 的 base_url 指向 "https://synthorai.io/v1",model 设为 "qwen3-coder-next" 即可。
相关模型
对比
本页每个值都转录自厂商自己的文档(链接见上),并带有核对日期。价格在全目录范围内比较;各厂商定义不同的规格值,只说明差异而不作图表对比。此处没有任何由我们测量的数据,也不做评分。