Alibaba付費運作正常
Qwen3 32b
API 模型名稱: qwen3-32b
Qwen3 32b 是 Alibaba 的聊天模型，於 Api.Airforce 統一 API 上提供服務。 它擁有 131K 個 token 的上下文視窗。 功能包括 工具呼叫, 推理。 它的定價為每百萬輸入 tokens TWD 13.28，每百萬輸出 tokens TWD 54.05。 透過 OpenAI 相容 API 以單一金鑰存取它，並可一併使用 Api.Airforce 上 65 種以上的其他模型。
定價
規格
- 供應商
- Alibaba
- 類型
- 聊天模型
- 上下文視窗
- 131K tokens
- 最大輸出
- 41K tokens
- 輸入
- text
- 輸出
- text
功能
工具呼叫推理串流
Qwen3 32b 有哪些使用情境？
- 聊天機器人與助理 — 對話式 AI、起草文稿、摘要與問答。
- Agent 與自動化 — 函式呼叫與工具使用，支援多步驟工作流程。
- 複雜推理 — 數學、程式設計與逐步解題。
- 即時體驗 — 串流輸出 token，打造反應靈敏的聊天與應用。
Qwen3 32b 與相似模型比較
| 模型 | 脈絡長度 | 輸入 / 1M | 輸出 / 1M |
|---|---|---|---|
| Qwen3 32b | 131K | TWD 13.28 | TWD 54.05 |
| Qwen Max | — | TWD 16.12 | TWD 65.43 |
| Qwen Plus | — | TWD 5.69 | TWD 13.28 |
| Qwen Turbo | — | — | — |
價格為 Api.Airforce 依用量計費的每 1M token 費率。脈絡長度為最大輸入長度。
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Qwen3 32b — 常見問題
- Qwen3 32b 的費用是多少？
- Qwen3 32b 採依用量計費，輸入 token 為每 1M TWD 13.28，輸出 token 為每 1M TWD 54.05。無需訂閱 — 僅需為實際用量付費。
- Qwen3 32b 的脈絡視窗大小為何？
- Qwen3 32b 支援最大 131K token 的脈絡視窗。 單次回應最多可輸出 41K 個 token。
- Qwen3 32b 具備哪些能力？
- Qwen3 32b 支援 工具呼叫, 推理。
- Qwen3 32b 可以免費使用嗎？
- Qwen3 32b 為付費依用量計費模型 — 無需訂閱，僅依實際用量收費。
- 如何透過 API 使用 Qwen3 32b？
- Qwen3 32b 相容於 OpenAI。將任何 OpenAI SDK 指向 https://api.airforce/v1，並傳入模型 ID qwen3-32b 及您的 Api.Airforce API 金鑰即可。
- Qwen3 32b 由誰開發？
- Qwen3 32b 是 Alibaba 的聊天模型，透過 Api.Airforce 統一閘道提供服務，涵蓋 65+ 個其他模型。
正在載入即時指標…
正在載入即時指標…
透過 API 使用 Qwen3 32b
OpenAI 相容 — 將任何 OpenAI SDK 指向 https://api.airforce/v1，並以 qwen3-32b 作為模型。
cURL
curl https://api.airforce/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AIRFORCE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen3-32b",
"messages": [{ "role": "user", "content": "Hello!" }]
}'Python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.airforce/v1", api_key="$AIRFORCE_API_KEY")
r = client.chat.completions.create(
model="qwen3-32b",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(r.choices[0].message.content)JavaScript
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.airforce/v1", apiKey: process.env.AIRFORCE_API_KEY });
const r = await client.chat.completions.create({
model: "qwen3-32b",
messages: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
});
console.log(r.choices[0].message.content);