Qwen3 30B A3B

Qwen3 30B A3B 是什么？

Qwen3 是 Qwen 大语言模型系列的最新版本，兼具密集和混合专家架构，在推理、多语言支持和高级智能体任务中表现出色。

每 1M 输入 / 输出 token

$0.12 / $0.50

起步价

上下文窗口

41K

每次回复最多输出 16K

输入

文本

输出：文本

Qwen3 30B A3B 能做什么

• 多步推理

• 工具型智能体

• 结构化输出（JSON）

Qwen3 30B A3B 与同类模型价格对比

Qwen3 30B A3B 和最接近的模型实际付多少：同一类用途、来自我们主推的系列、价格相差不超过约 3 倍。

• Qwen3 30B A3B 对比 GPT-6 Luna

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

  最高档 9 折

  GPT-6 Luna API 

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

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

  最高档 6 折

  DeepSeek V4.1 Flash (1017) API 

• Qwen3 30B A3B 对比 GLM 5.3 Flash

  GLM 5.3 Flash 价格为 $0.325，是 Qwen3 30B A3B 的 1.0 倍。

  GLM 5.3 Flash API 

• Qwen3 30B A3B 对比 MiniMax M3

  MiniMax M3 价格为 $0.75，是 Qwen3 30B A3B 的 2.4 倍。

  MiniMax M3 API 

• Qwen3 30B A3B 对比 Gemini 2.5 Flash Lite

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

  最高档 9 折

  Gemini 2.5 Flash Lite API 

Qwen3 30B A3B 规格

Qwen3 30B A3B 的技术参数，取自 OceanToken 模型目录。

上下文窗口

41K tokens

40,960

最大输出

16K tokens

16,384

输入

文本

输出

文本

推理

支持

工具调用

支持

tool_choice

结构化输出

支持

response_format

Qwen3 30B A3B 模型 ID 与接口

OceanToken 模型 ID

qwen/qwen3-30b-a3b已复制

OpenAI 兼容 Base URL

https://api.oceantoken.ai/v1已复制

接口

POST /v1/chat/completions已复制

Qwen3 30B A3B API 价格

价格取自截至 2026年11月5日 的 OceanToken 模型目录。按用量从预付余额扣费，无需订阅。

Qwen3 30B A3B 费用计算器

选一个典型请求，或填入自己的 token 数。计算器按本页起步价计算，并给出上面对比的模型在同样用量下的费用。

按起步价（第 1 档）计算。缓存命中的输入按缓存读取价计费；缓存写入未计入，因为它取决于提示前缀变化的频率。控制台显示你所在档位的价格。

单次请求费用

按上面的起步价计算输入和输出 token，不含缓存。

如何在 OceanToken 上使用 Qwen3 30B A3B

三步从没有账户到发出可用的请求。同一个 key 和余额可用于目录中的所有模型。

1. 1

   创建账户并获取 API Key

   注册 OceanToken 账户，然后创建一个 key。一个 key 可调用你账户能用的所有模型。

   获取 API Key 

2. 2

   充值

   OceanToken 采用预付费：充值后，每次请求从余额扣费。控制台显示你所在档位的价格。

   充值 

3. 3

   在代码中调用 Qwen3 30B A3B

   把 OpenAI SDK 指向 https://api.oceantoken.ai/v1，模型 ID 填 qwen/qwen3-30b-a3b。下面的代码发送一次请求。

   from openai import OpenAI
   # 在 OceanToken 控制台创建 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)

   文档：参数、请求示例与同类模型