Model bahasa besar (LLM) terus mendorong batasan dari apa yang dapat dicapai oleh mesin. Di antara inovasi ini, terdapat seri Qwen3, yang dikembangkan oleh tim Qwen Alibaba Cloud. Secara khusus, model Qwen3-30B-A3B dan Qwen3-235B-A22B menawarkan kemampuan yang mengesankan sebagai arsitektur Mixture-of-Experts (MoE). Qwen3-30B-A3B memiliki total 30 miliar parameter dengan 3 miliar yang diaktifkan, sementara Qwen3-235B-A22B meningkatkan skala hingga total 235 miliar parameter dengan 22 miliar yang diaktifkan. Model-model ini unggul dalam penalaran, dukungan multibahasa, dan mengikuti instruksi, menjadikannya alat yang berharga bagi pengembang maupun peneliti.
Untungnya, Anda dapat mengakses model Qwen 3 yang kuat ini secara gratis melalui API yang disediakan oleh OpenRouter.
Pengantar Qwen3 dan Modelnya
Seri Qwen3 mewakili lompatan maju dalam desain LLM, memadukan pendekatan dense dan MoE. Berbeda dengan model dense tradisional yang mengaktifkan semua parameter untuk setiap tugas, model MoE seperti Qwen3-30B-A3B dan Qwen3-235B-A22B hanya mengaktifkan sebagian, meningkatkan efisiensi komputasi tanpa mengorbankan kinerja. Efisiensi ini berasal dari arsitektur berbasis ahli mereka, di mana "ahli" tertentu menangani berbagai aspek tugas.
Qwen3-30B-A3B, dengan 30 miliar parameter dan 3 miliar aktif, cocok untuk aplikasi skala kecil atau lingkungan dengan sumber daya terbatas.
Sebaliknya, Qwen3-235B-A22B, dengan 235 miliar parameter dan 22 miliar aktif, ditujukan untuk tugas yang lebih menuntut yang memerlukan penalaran yang lebih dalam atau cakupan bahasa yang lebih luas. Kedua model mendukung lebih dari 100 bahasa dan menawarkan fitur seperti mode berpikir untuk pemecahan masalah yang kompleks, menjadikannya serbaguna untuk kasus penggunaan global.
Sekarang, mari kita selami cara mengakses API model ini secara gratis dan mengujinya dengan Apidog.
Mengakses API Qwen3 melalui OpenRouter
Untuk menggunakan API Qwen3-30B-A3B dan Qwen3-235B-A22B tanpa mengeluarkan biaya sepeser pun, OpenRouter menyediakan solusi yang nyaman. OpenRouter menghosting model-model ini dan menawarkan API yang kompatibel dengan OpenAI, menyederhanakan integrasi dengan alat dan pustaka yang ada. Berikut cara memulainya.
Pertama, daftar akun OpenRouter di situs web mereka. Setelah masuk, navigasikan ke bagian API untuk menghasilkan kunci API.
Kunci ini mengautentikasi permintaan Anda, jadi simpanlah dengan aman. Tingkat gratis OpenRouter mencakup akses ke Qwen3-30B-A3B dan Qwen3-235B-A22B. Namun, harapkan batasan seperti batas laju atau prioritas lebih rendah, yang dapat memperlambat respons selama lalu lintas tinggi.
Endpoint API yang akan Anda gunakan adalah https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions. Endpoint ini menerima permintaan POST dalam format OpenAI, memerlukan badan JSON dengan nama model dan detail pesan. Misalnya, tentukan "qwen/qwen3-30b-a3b:free" atau "qwen/qwen3-235b-a22b:free" sebagai model. Dengan OpenRouter yang sudah diatur, Anda siap menguji API menggunakan Apidog.
Mengatur Apidog untuk Pengujian API
Apidog, platform pengujian API yang tangguh, menyederhanakan interaksi dengan API Qwen 3. Antarmuka intuitifnya memungkinkan Anda mengirim permintaan, melihat respons, dan men-debug masalah secara efisien. Ikuti langkah-langkah ini untuk mengonfigurasinya.
Mulailah dengan mengunduh Apidog dan menginstalnya di sistem Anda. Luncurkan aplikasi dan buat proyek baru bernama “Qwen3 API Testing.”
Di dalam proyek ini, tambahkan permintaan baru. Atur metode ke POST dan masukkan endpoint OpenRouter: https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions.
Selanjutnya, konfigurasikan header. Tambahkan header “Authorization” dengan nilai Bearer YOUR_API_KEY, ganti YOUR_API_KEY dengan kunci dari OpenRouter. Ini mengautentikasi permintaan Anda. Kemudian, beralih ke tab body, pilih format JSON, dan buat payload permintaan Anda. Berikut adalah contoh untuk Qwen3-30B-A3B:
{
"model": "qwen/qwen3-30b-a3b:free",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
]
}
Klik “Send” di Apidog untuk mengeksekusi permintaan. Panel respons akan menampilkan output model, biasanya termasuk teks yang dihasilkan dan metadata seperti penggunaan token. Fitur Apidog, seperti menyimpan permintaan atau mengaturnya ke dalam koleksi, meningkatkan alur kerja Anda. Dengan pengaturan ini, Anda sekarang dapat menjelajahi kemampuan model Qwen 3.
Mengirim Permintaan ke Model Qwen3
Mengirim permintaan ke model Qwen3-30B-A3B dan Qwen3-235B-A22B melalui OpenRouter sangat mudah dengan Apidog. Mari kita uraikan prosesnya dan soroti fitur-fitur utama.
Setiap permintaan memerlukan dua komponen utama: bidang model dan array messages. Atur model ke "qwen/qwen3-30b-a3b:free" atau "qwen/qwen3-235b-a22b:free" berdasarkan pilihan Anda. Array messages berisi percakapan, dengan setiap entri berisi role (misalnya, "user" atau "assistant") dan content (teks). Untuk kueri dasar, gunakan:
{
"model": "qwen/qwen3-235b-a22b:free",
"messages": [
{"role": "user", "content": "What’s the capital of Brazil?"}
]
}
Model Qwen 3 juga mendukung fitur unik: mode berpikir. Diaktifkan secara default, mode ini menghasilkan blok <think>...</think> untuk tugas-tugas kompleks, menunjukkan penalaran model. Untuk menonaktifkannya untuk kueri yang lebih sederhana, tambahkan /no_think ke prompt Anda. Misalnya:
{
"model": "qwen/qwen3-30b-a3b:free",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Tell me a fun fact. /no_think"}
]
}
Ini mengembalikan respons langsung tanpa penalaran. Uji kedua mode di Apidog untuk melihat bagaimana waktu respons dan output bervariasi, terutama pada tingkat gratis di mana penundaan mungkin terjadi.
Contoh dan Kasus Penggunaan
Untuk menunjukkan potensi model Qwen3-30B-A3B dan Qwen3-235B-A22B, mari kita jelajahi contoh praktis menggunakan Apidog. Skenario ini menyoroti kekuatan mereka dalam penalaran, tugas multibahasa, dan pembuatan kode.
Contoh 1: Menyelesaikan Soal Matematika
Untuk tugas penalaran, minta Qwen3-235B-A22B untuk menyelesaikan persamaan kuadrat:
{
"model": "qwen/qwen3-235b-a22b:free",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Solve x^2 - 5x + 6 = 0"}
]
}
Respons mungkin termasuk:
<think>
Using the quadratic formula x = [-b ± sqrt(b^2 - 4ac)] / 2a, where a = 1, b = -5, c = 6: x = [5 ± sqrt(25 - 24)] / 2 = [5 ± 1] / 2. Thus, x = 3 or x = 2.
</think>
Solutions: x = 3, x = 2.
Ini menunjukkan kemampuan model untuk bernalar langkah demi langkah.
Contoh 2: Terjemahan Multibahasa
Uji kemampuan bahasa model Qwen 3 dengan menerjemahkan teks. Untuk Qwen3-30B-A3B:
{
"model": "qwen/qwen3-30b-a3b:free",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Translate 'Good morning' to Spanish. /no_think"}
]
}
Harapkan balasan cepat: "Buenos días". Perintah /no_think memastikan efisiensi untuk tugas-tugas sederhana.
Contoh 3: Pembuatan Kode
Minta Qwen3-235B-A22B untuk menulis fungsi Python:
{
"model": "qwen/qwen3-235b-a22b:free",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a Python function to find the maximum of three numbers."}
]
}
Responsnya bisa berupa:
<think>
I’ll use simple comparisons to find the maximum efficiently.
</think>
def find_max(a, b, c):
if a >= b and a >= c:
return a
elif b >= a and b >= c:
return b
else:
return c
Contoh-contoh ini menggambarkan bagaimana model Qwen 3 beradaptasi dengan berbagai tugas, menjadikannya ideal untuk aplikasi seperti chatbot, alat pendidikan, atau asisten coding.
Kesimpulan dan Langkah Selanjutnya
Menggunakan API Qwen3-30B-A3B dan Qwen3-235B-A22B secara gratis melalui OpenRouter, dipasangkan dengan Apidog, membuka dunia kemungkinan. Dari menyelesaikan persamaan hingga menghasilkan kode, model-model ini memberikan kinerja yang kuat tanpa biaya. Apidog meningkatkan pengalaman ini dengan menyediakan cara yang mulus untuk menguji dan menyempurnakan interaksi API Anda.
Saat Anda bereksperimen, sesuaikan prompt, alihkan mode berpikir, dan pantau respons untuk mengoptimalkan kasus penggunaan Anda. Daftar untuk OpenRouter, ambil kunci API Anda, dan mulailah mengirim permintaan hari ini. Unduh Apidog secara gratis untuk meningkatkan kemampuan pengujian Anda. Dengan Qwen 3 dan Apidog, Anda siap membangun solusi inovatif dengan mudah.
