Qwen3 235B-A22B — Spécifications
Rédigé par Mustafa Ihsan d’après la documentation officielle du fournisseur · Dernière mise à jour
| Développeur | Alibaba |
|---|---|
| Type | LLM (architecture MoE) |
| Modalité | Texte → Texte |
| Paramètres | 235 milliards au total / 22 milliards actifs (MoE) |
| Fenêtre de contexte | 128 K |
| Licence | Apache 2.0 (ouverte) |
| Poids ouverts | Oui |
| Publié | 2025 |
| Prix de l’entrée | $0.45 /1M |
| Prix de la sortie | $1.8 /1M |
| Fournisseurs d'API | Alibaba, OpenRouter |
Exécutez-le localement
| VRAM (4 bits) | ~140 Go |
|---|---|
| GPU minimal | Multi-GPU ou Mac avec 192 Go |
What is Qwen3 235B-A22B?
Qwen3 235B-A22B is the open flagship of Alibaba’s Qwen3 family — a 235B mixture-of-experts
activating 22B parameters per token, released under Apache 2.0 with a 128K context. Pricing
is $0.45 in / $1.80 out per million tokens; self-hosting needs around 140 GB at 4-bit, which
means a multi-GPU setup or a 192 GB Mac.
The Mac line is not a curiosity. Apple’s unified memory architecture lets a single
workstation address far more model memory than any consumer GPU, so a 192 GB Mac Studio can
hold a 235B model that would otherwise require a multi-GPU server — at a fraction of the
power draw, noise and facilities cost. For a small team that needs frontier-adjacent open
weights on-premises, that is often the only realistic path, and Qwen3 235B-A22B is one of the
strongest models that fits it. Apache 2.0 licensing makes it cleaner to adopt than the Llama 4
models, which carry EU restrictions. The 128K context is narrower than the 1M offered by
newer flagships, which is the main trade-off to weigh.
Qwen3 235B-A22B pricing: API cost per 1M tokens
| Entrée (par million de jetons) | $0.450 |
|---|---|
| Sortie (par million de jetons) | $1.80 |
| Ratio sortie/entrée | 4× |
| Moyenne pondérée (4:1 entrée:sortie) | $0.720 par 1 million de jetons |
What Qwen3 235B-A22B costs per month
Dépense mensuelle réelle pour un ratio entrée-sortie de 4:1 — le rapport effectivement observé dans une charge de travail type (chat ou RAG).
| Charge de travail | Jetons/mois | Coût par mois |
|---|---|---|
| Projet secondaire | 1 million en entrée / 0,25 million en sortie | $0.90 |
| Petite équipe | 20 millions en entrée / 5 millions en sortie | $18 |
| Production | 200 millions en entrée / 50 millions en sortie | $180 |
Calculez vos propres coûts dans le Calculateur de coûts pour les API IA.
Cheaper alternatives to Qwen3 235B-A22B
| Modèle | Coût combiné par million de dollars | Vous économisez |
|---|---|---|
| DeepSeek V4-Pro ouverte | $0.522 | 28% cheaper |
| DeepSeek V4-Flash ouverte | $0.168 | 77% cheaper |
| Llama 4 Maverick ouverte | $0.320 | 56% cheaper |
Hébergement local ou paiement via API ?
Qwen3 235B-A22B is open-weight, so you can run it yourself. It needs ~140 Go of VRAM at 4-bit (Multi-GPU or Mac 192GB). Self-hosting only beats the API once your volume is high enough to keep that hardware busy — the calculateur auto-hébergement vs API calcule le seuil de rentabilité pour votre volume de jetons.
Questions fréquemment posées
How much does Qwen3 235B-A22B cost per 1M tokens?
Qwen3 235B-A22B costs $0.450 per 1M input tokens and $1.80 per 1M output tokens. At a typical 4:1 input-to-output mix that blends to about $0.720 per 1M tokens.
How much does Qwen3 235B-A22B cost per month?
A small-team workload of 20M input and 5M output tokens a month costs about $18 on Qwen3 235B-A22B. A side project (1M in / 0.25M out) costs roughly $0.90.
What is a cheaper alternative to Qwen3 235B-A22B?
DeepSeek V4-Pro is the strongest cheaper option in our database at $0.522 per 1M blended — about 28% less than Qwen3 235B-A22B. It is also open-weight, so self-hosting is an option.
Can I run Qwen3 235B-A22B locally?
Yes. Qwen3 235B-A22B is open-weight and needs about ~140 GB of VRAM at 4-bit quantisation (Multi-GPU or Mac 192GB).
Why does Qwen3 235B-A22B charge more for output than input?
Output tokens are generated one at a time and cannot be batched the way a prompt can, so they cost the provider more to serve. Qwen3 235B-A22B charges 4× more for output, which is why prompt-heavy workloads are far cheaper to run than generation-heavy ones.
Les prix indiqués correspondent aux tarifs publics officiels pour l’API principale du modèle et sont mis à jour régulièrement à mesure que les fournisseurs les modifient. Les remises liées aux volumes, aux traitements par lots ou aux entrées mises en cache ne sont pas prises en compte. Comparez tous les modèles côte à côte dans le Base de données des modèles IA ou le Classement des grands modèles linguistiques (LLM).