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Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507

Descrizione della fonte (inglese)

Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 is a multilingual, instruction-tuned mixture-of-experts language model based on the Qwen3-235B architecture, with 22B active parameters per forward pass. It is optimized for general-purpose text generation, including instruction following,...

Vedi la fonte su OpenRouter Hugging Face
Panoramica

Specifiche del modello

Contesto
262.144 tokens
Output massimo
235.929 tokens
Architettura
text->text
Tokenizer
Qwen3
Limite di conoscenza
2025-06-30
Moderato
No
OPENROUTER

Prezzi completi

Tariffe sincronizzate da OpenRouter, per milione di token.

Input
$0.0875
per milione di token
Output
$0.35
per milione di token
Lettura cache
$0.0175
per milione di token
API

Avvio rapido

Imposta OPENROUTER_API_KEY localmente. Python richiede requests; JavaScript viene eseguito in Node.js. Conserva la chiave sul server.

Documentazione API

curl --fail-with-body https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"qwen/qwen3-235b-a22b-2507","messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}]}'
Capacità e modalità

Input → Output

Input
text
Output
text
API

Parametri API supportati

frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p
Provider disponibili

11 provider

Verificato: 12 settembre 2026

Provider live su OpenRouter

Disponibilità, latenza, throughput e routing cambiano continuamente. Consulta la fonte per i dati correnti.

OpenRouter

GMICloud

fp8
Contesto
262K
Output massimo
236K
Input
$0.0875
Output
$0.35
Lettura cache
$0.0175
Scrittura cache
Non indicato

DeepInfra

fp8
Contesto
262K
Output massimo
16K
Input
$0.09
Output
$0.55
Lettura cache
Non indicato
Scrittura cache
Non indicato

Novita

fp8
Contesto
131K
Output massimo
16K
Input
$0.09
Output
$0.58
Lettura cache
Non indicato
Scrittura cache
Non indicato

Parasail

fp8
Contesto
131K
Output massimo
118K
Input
$0.14
Output
$0.8
Lettura cache
$0.05
Scrittura cache
Non indicato

Alibaba

Non indicato
Contesto
131K
Output massimo
33K
Input
$0.1495
Output
$0.598
Lettura cache
Non indicato
Scrittura cache
Non indicato

Venice

fp8
Contesto
128K
Output massimo
16K
Input
$0.15
Output
$0.75
Lettura cache
Non indicato
Scrittura cache
Non indicato

Nebius

fp8
Contesto
262K
Output massimo
236K
Input
$0.2
Output
$0.6
Lettura cache
Non indicato
Scrittura cache
Non indicato

AtlasCloud

fp8
Contesto
131K
Output massimo
118K
Input
$0.2
Output
$0.88
Lettura cache
$0.2
Scrittura cache
Non indicato

StreamLake

Non indicato
Contesto
128K
Output massimo
32K
Input
$0.21
Output
$0.84
Lettura cache
Non indicato
Scrittura cache
Non indicato

Google

Non indicato
Contesto
262K
Output massimo
16K
Input
$0.22
Output
$0.88
Lettura cache
Non indicato
Scrittura cache
Non indicato

Google

Non indicato
Contesto
262K
Output massimo
16K
Input
$0.25
Output
$1
Lettura cache
Non indicato
Scrittura cache
Non indicato
qwen

4 modelli

Tutti i modelli
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Qwen: Qwen3.8 Omni Flash

Qwen3.8 Omni Flash is an omni-modal reasoning model from Alibaba, the first Qwen model built around agentic capabilities with native audio-video understanding. It is suited for audio-video analysis and summarization,...

Contesto
1M
Input
text · image · audio · video
Output
text
Input: $0.15Output: $0.47per milione di token
Vedi i dettagli del modello →
qwen logoqwen

Qwen: Qwen3.8 Max (0902)

Qwen3.8 Max 0902 is an updated snapshot of Qwen3.8 Max from Alibaba's Qwen team. It is a 2.4-trillion-parameter mixture-of-experts model that accepts text, image, and video input and returns text,...

Contesto
1M
Input
text · image · video
Output
text
Input: $2Output: $6per milione di token
Vedi i dettagli del modello →
qwen logoqwen

Qwen: Qwen3.8 Flash

Qwen3.8 Flash is a multimodal reasoning model from Alibaba. It is suited for coding assistance, agentic workflows, visual understanding, document and codebase analysis, desktop interaction, chart analysis, and long-video analysis.

Contesto
1M
Input
text · image · video
Output
text
Input: $0.15Output: $0.47per milione di token
Vedi i dettagli del modello →
qwen logoqwen

Qwen: Qwen3.8 27B

Qwen3.8 27B is an open-weight dense vision-language model from Qwen. It is suited for coding, professional workflows, research, multimodal interaction, and long-running agent tasks, with flexible thinking that can be...

Contesto
1M
Input
text · image · video
Output
text
Input: $0.42Output: $3per milione di token
Vedi i dettagli del modello →