Qwen3 30B A3B

Qwen3 30B A3B 是什麼？

Qwen3 是 Qwen 大型語言模型系列的最新世代，採用密集和混合專家（MoE）兩種架構，在推理、多語言支援和進階代理任務方面表現出色。

每 1M 輸入 / 輸出 token

$0.12 / $0.50

起始價

上下文視窗

41K

每次回覆最多輸出 16K

輸入

文字

輸出：文字

Qwen3 30B A3B 能做什麼

• 多步驟推理

• 會使用工具的 AI 代理

• 結構化輸出（JSON）

Qwen3 30B A3B 與同類模型價格對比

Qwen3 30B A3B 和最接近的模型實際付多少：同一類用途、來自我們主推的系列、價格相差不超過約 3 倍。

• Qwen3 30B A3B 對比 GPT-6 Luna

  GPT-6 Luna 價格為 $0.27，比 Qwen3 30B A3B 低 13%。

  最高級距 9 折

  GPT-6 Luna API 

• Qwen3 30B A3B 對比 DeepSeek V4.1 Flash (1017)

  DeepSeek V4.1 Flash (1017) 價格為 $0.525，是 Qwen3 30B A3B 的 1.7 倍。

  最高級距 6 折

  DeepSeek V4.1 Flash (1017) API 

• Qwen3 30B A3B 對比 GLM 5.3 Flash

  GLM 5.3 Flash 價格為 $0.325，是 Qwen3 30B A3B 的 1.0 倍。

  GLM 5.3 Flash API 

• Qwen3 30B A3B 對比 MiniMax M3

  MiniMax M3 價格為 $0.75，是 Qwen3 30B A3B 的 2.4 倍。

  MiniMax M3 API 

• Qwen3 30B A3B 對比 Gemini 2.5 Flash Lite

  Gemini 2.5 Flash Lite 價格為 $0.225，比 Qwen3 30B A3B 低 27%。

  最高級距 9 折

  Gemini 2.5 Flash Lite API 

Qwen3 30B A3B 規格

Qwen3 30B A3B 的技術參數，取自 OceanToken 模型目錄。

上下文視窗

41K token

40,960

最大輸出

16K token

16,384

輸入

文字

輸出

文字

推理

支援

工具呼叫

支援

tool_choice

結構化輸出

支援

response_format

Qwen3 30B A3B 模型 ID 與端點

OceanToken 模型 ID

qwen/qwen3-30b-a3b已複製

OpenAI 相容 Base URL

https://api.oceantoken.ai/v1已複製

端點

POST /v1/chat/completions已複製

Qwen3 30B A3B API 價格

價格取自截至 2026年11月5日 的 OceanToken 模型目錄。依用量從預付餘額扣費，無需訂閱。

Qwen3 30B A3B 費用計算器

選一個典型請求，或填入自己的 token 數。計算器按本頁起始價計算，並列出上面對比的模型在同樣用量下的費用。

按起始價（第 1 級距）計算。快取命中的輸入按快取讀取價計費；快取寫入未計入，因為它取決於提示前綴變動的頻率。主控台會顯示你所在級距的價格。

單次請求費用

按上面的起始價計算輸入和輸出 token，不含快取。

如何在 OceanToken 上使用 Qwen3 30B A3B

三步從沒有帳戶到送出可用的請求。同一組 key 和餘額可用於目錄中的所有模型。

1. 1

   建立帳戶並取得 API Key

   註冊 OceanToken 帳戶，然後建立一組 key。一組 key 可呼叫你帳戶能用的所有模型。

   取得 API Key 

2. 2

   儲值

   OceanToken 採預付制：儲值後，每次請求從餘額扣費。主控台會顯示你所在級距的價格。

   儲值 

3. 3

   在程式碼中呼叫 Qwen3 30B A3B

   把 OpenAI SDK 指向 https://api.oceantoken.ai/v1，模型 ID 填 qwen/qwen3-30b-a3b。下面的程式碼送出一次請求。

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

   文件：參數、請求範例與同類模型