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Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct

Descrizione della fonte (inglese)

Qwen3-VL-235B-A22B Instruct is an open-weight multimodal model that unifies strong text generation with visual understanding across images and video. The Instruct model targets general vision-language use (VQA, document parsing, chart/table...

Vedi la fonte su OpenRouter Hugging Face
Panoramica

Specifiche del modello

Contesto
262.144 tokens
Output massimo
32.768 tokens
Architettura
text+image->text
Tokenizer
Qwen3
Limite di conoscenza
2025-03-31
Moderato
No
OPENROUTER

Prezzi completi

Tariffe sincronizzate da OpenRouter, per milione di token.

Input
$0.21
per milione di token
Output
$1.9
per milione di token
Lettura cache
$0.1
per milione di token
API

Configurazione del modello

Parametri predefiniti

temperature
0.7
top_p
0.8
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-vl-235b-a22b-instruct","messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}]}'
Capacità e modalità

Input → Output

Input
textimage
Output
text
API

Parametri API supportati

frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p
Provider disponibili

5 provider

Verificato: 7 settembre 2026

Provider live su OpenRouter

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

OpenRouter

DeepInfra

fp8
Contesto
262K
Output massimo
16K
Input
$0.2
Output
$0.88
Lettura cache
$0.11
Scrittura cache
Non indicato

Venice

fp8
Contesto
128K
Output massimo
16K
Input
$0.21
Output
$1.9
Lettura cache
$0.1
Scrittura cache
Non indicato

Parasail

fp8
Contesto
131K
Output massimo
33K
Input
$0.21
Output
$1.9
Lettura cache
$0.1
Scrittura cache
Non indicato

Alibaba

Non indicato
Contesto
131K
Output massimo
33K
Input
$0.26
Output
$1.04
Lettura cache
Non indicato
Scrittura cache
Non indicato

Novita

bf16
Contesto
131K
Output massimo
33K
Input
$0.3
Output
$1.5
Lettura cache
Non indicato
Scrittura cache
Non indicato
qwen

4 modelli

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Qwen: Qwen Image 2.1 Turbo

Qwen Image 2.1 Turbo is the fast, lower-cost tier of the Qwen Image 2.1 series from Qwen, for image generation and editing where throughput and price matter more than peak...

Contesto
66K
Input
text · image
Output
image
Input immagine: Gratuito per immagineOutput immagine: $0.0184 per immagine
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qwen logoqwen

Qwen: Qwen Image 2.1 Pro

Qwen Image 2.1 Pro is an image generation and editing model from Qwen, the higher-quality tier of the Qwen Image 2.1 series. Choose it over Qwen Image 2.1 Turbo when...

Contesto
66K
Input
text · image
Output
image
Input immagine: Gratuito per immagineOutput immagine: $0.046 per immagine
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qwen logoqwen

Qwen: Qwen3.8 Max Prime

Qwen3.8 Max Prime is a higher-throughput variant of Qwen3.8 Max from Alibaba's Qwen team, served as a separate SKU at a higher price point. It accepts text, image, and video...

Contesto
1M
Input
text · image · video
Output
text
Input: $4Output: $12per milione di token
Vedi i dettagli del modello →
qwen logoqwen

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
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