Qwen3 VL 30B A3B Thinking

¿Qué es Qwen3 VL 30B A3B Thinking?

Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking es un modelo multimodal que unifica una sólida generación de texto con comprensión visual para imágenes y videos. Su variante Thinking mejora el razonamiento en STEM, matemáticas y tareas complejas.

Por 1M de tokens de entrada / salida

$0.29 / $1.00

Precio inicial

Ventana de contexto

262K

Hasta 236K de salida por respuesta

Entrada

texto + imagen

Salida: texto

Qué puede hacer Qwen3 VL 30B A3B Thinking

• Razonamiento de varios pasos

• Agentes que usan herramientas

• Salidas estructuradas (JSON)

• Comprensión de imágenes

Qwen3 VL 30B A3B Thinking frente a modelos similares: precio

Lo que pagas por Qwen3 VL 30B A3B Thinking y los modelos más parecidos: el mismo tipo de trabajo, de las familias que destacamos y con un precio de hasta unas tres veces el suyo.

• Qwen3 VL 30B A3B Thinking frente a DeepSeek V4.1 Flash (1017)

  DeepSeek V4.1 Flash (1017) cuesta $0.525: un 19% menos que Qwen3 VL 30B A3B Thinking.

  −40% en el nivel máximo

  API de DeepSeek V4.1 Flash (1017) 

• Qwen3 VL 30B A3B Thinking frente a GPT-6 Luna

  GPT-6 Luna cuesta $0.27: un 58% menos que Qwen3 VL 30B A3B Thinking.

  −10% en el nivel máximo

  API de GPT-6 Luna 

• Qwen3 VL 30B A3B Thinking frente a MiniMax M3

  MiniMax M3 cuesta $0.75: 1.2× el precio de Qwen3 VL 30B A3B Thinking.

  API de MiniMax M3 

• Qwen3 VL 30B A3B Thinking frente a GLM 5.3 Flash

  GLM 5.3 Flash cuesta $0.325: un 50% menos que Qwen3 VL 30B A3B Thinking.

  API de GLM 5.3 Flash 

• Qwen3 VL 30B A3B Thinking frente a Gemini 3.1 Flash Lite

  Gemini 3.1 Flash Lite cuesta $0.788: 1.2× el precio de Qwen3 VL 30B A3B Thinking.

  −10% en el nivel máximo

  API de Gemini 3.1 Flash Lite 

Especificaciones de Qwen3 VL 30B A3B Thinking

La ficha técnica de Qwen3 VL 30B A3B Thinking, del catálogo de OceanToken.

Ventana de contexto

262K tokens

262,144

Salida máxima

236K tokens

235,929

Entrada

texto, imagen

Salida

texto

Razonamiento

Sí

Llamadas a herramientas

Sí

tool_choice

Salidas estructuradas

Sí

response_format

ID de modelo y endpoint de Qwen3 VL 30B A3B Thinking

ID de modelo en OceanToken

qwen/qwen3-vl-30b-a3b-thinkingCopiado

Base URL compatible con OpenAI

https://api.oceantoken.ai/v1Copiado

Endpoint

POST /v1/chat/completionsCopiado

Precios de la API de Qwen3 VL 30B A3B Thinking

Los precios vienen del catálogo de OceanToken al 5 de noviembre de 2026. Pagas por uso desde un saldo prepago, sin suscripción.

Calculadora de costes de Qwen3 VL 30B A3B Thinking

Elige una solicitud típica o escribe tus propios tokens. La calculadora usa los precios iniciales de esta página y muestra la misma carga en los modelos comparados arriba.

Al precio inicial (nivel 1). La entrada en caché se factura al precio de lectura de caché; las escrituras en caché no se incluyen porque dependen de cada cuánto cambia el inicio de tu prompt. Tu consola muestra la tarifa de tu nivel.

Lo que cuesta una solicitud

Tokens de entrada y salida al precio inicial de arriba, sin caché.

Cómo usar Qwen3 VL 30B A3B Thinking en OceanToken

Tres pasos desde no tener cuenta hasta una solicitud que funciona. La misma clave y el mismo saldo sirven para todos los modelos del catálogo.

1. 1

   Crea una cuenta y obtén una API Key

   Crea una cuenta de OceanToken y luego una clave. Una clave sirve para todos los modelos que tu cuenta puede usar.

   Obtener clave de API 

2. 2

   Agregar créditos

   OceanToken es prepago: añade créditos y cada solicitud se cobra de ese saldo. Tu consola muestra la tarifa de tu nivel.

   Agregar créditos 

3. 3

   Llama a Qwen3 VL 30B A3B Thinking desde tu código

   Apunta un SDK de OpenAI a https://api.oceantoken.ai/v1 y usa el ID de modelo qwen/qwen3-vl-30b-a3b-thinking. El código de abajo envía una solicitud.

   from openai import OpenAI
   # Tu API Key de la consola de OceanToken
   client = OpenAI(base_url="https://api.oceantoken.ai/v1",
                   api_key="YOUR_API_KEY")
   reply = client.chat.completions.create(
       model="qwen/qwen3-vl-30b-a3b-thinking",
       messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}])
   print(reply.choices[0].message.content)

   Especificaciones, ejemplo de solicitud y alternativas en la documentación