대규모 언어 모델(LLM)은 기계가 달성할 수 있는 것의 한계를 계속 넓히고 있습니다. 이러한 혁신 중에는 Alibaba Cloud의 Qwen 팀이 개발한 Qwen3 시리즈가 있습니다. 특히 Qwen3-30B-A3B 및 Qwen3-235B-A22B 모델은 전문가 혼합(MoE) 아키텍처로서 인상적인 기능을 제공합니다. Qwen3-30B-A3B는 총 300억 개의 매개변수 중 30억 개가 활성화되고, Qwen3-235B-A22B는 총 2350억 개의 매개변수 중 220억 개가 활성화됩니다. 이 모델들은 추론, 다국어 지원 및 지침 따르기 능력이 뛰어나 개발자와 연구원 모두에게 가치 있는 도구입니다.
다행히 OpenRouter에서 제공하는 API를 통해 이러한 강력한 Qwen 3 모델에 무료로 액세스할 수 있습니다.
Qwen3 및 모델 소개
Qwen3 시리즈는 LLM 설계의 도약을 나타내며, 밀집 모델과 MoE 접근 방식을 혼합합니다. 모든 작업에 대해 모든 매개변수를 활성화하는 기존의 밀집 모델과 달리, Qwen3-30B-A3B 및 Qwen3-235B-A22B와 같은 MoE 모델은 일부만 활성화하여 성능 저하 없이 계산 효율성을 향상시킵니다. 이러한 효율성은 특정 "전문가"가 작업의 다양한 측면을 처리하는 전문가 기반 아키텍처에서 비롯됩니다.
300억 개의 매개변수와 30억 개의 활성 매개변수를 가진 Qwen3-30B-A3B는 소규모 애플리케이션이나 리소스가 제한된 환경에 적합합니다.
반대로, 2350억 개의 매개변수와 220억 개의 활성 매개변수를 가진 Qwen3-235B-A22B는 더 깊은 추론이나 더 넓은 언어 범위를 요구하는 까다로운 작업에 적합합니다. 두 모델 모두 100개 이상의 언어를 지원하며 복잡한 문제 해결을 위한 사고 모드와 같은 기능을 제공하여 전 세계 사용 사례에 다용도로 활용될 수 있습니다.
이제 이 모델들의 API에 무료로 액세스하고 Apidog로 테스트하는 방법을 자세히 살펴보겠습니다.
OpenRouter를 통해 Qwen3 API에 액세스하기
한 푼도 쓰지 않고 Qwen3-30B-A3B 및 Qwen3-235B-A22B API를 사용하려면 OpenRouter가 편리한 솔루션을 제공합니다. OpenRouter는 이 모델들을 호스팅하고 OpenAI 호환 API를 제공하여 기존 도구 및 라이브러리와의 통합을 간소화합니다. 시작하는 방법은 다음과 같습니다.
먼저 웹사이트에서 OpenRouter 계정에 가입하세요. 로그인한 후 API 섹션으로 이동하여 API 키를 생성하세요.
이 키는 요청을 인증하므로 안전하게 보관하세요. OpenRouter의 무료 등급에는 Qwen3-30B-A3B 및 Qwen3-235B-A22B에 대한 액세스가 포함됩니다. 하지만 트래픽이 많을 때 응답 속도가 느려질 수 있는 속도 제한이나 낮은 우선순위와 같은 제한 사항을 예상해야 합니다.
사용할 API 엔드포인트는 https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions입니다. 이 엔드포인트는 OpenAI 형식의 POST 요청을 수락하며, 모델 이름과 메시지 세부 정보가 포함된 JSON 본문이 필요합니다. 예를 들어, 모델로 "qwen/qwen3-30b-a3b:free" 또는 "qwen/qwen3-235b-a22b:free"를 지정합니다. OpenRouter 설정이 완료되면 Apidog를 사용하여 API를 테스트할 준비가 된 것입니다.
API 테스트를 위해 Apidog 설정하기
강력한 API 테스트 플랫폼인 Apidog는 Qwen 3 API와의 상호 작용을 간소화합니다. 직관적인 인터페이스를 통해 요청을 보내고, 응답을 보고, 문제를 효율적으로 디버깅할 수 있습니다. 다음 단계에 따라 구성하세요.
먼저 Apidog를 다운로드하여 시스템에 설치합니다. 애플리케이션을 실행하고 "Qwen3 API Testing"이라는 새 프로젝트를 만듭니다.
이 프로젝트 내에서 새 요청을 추가합니다. 메서드를 POST로 설정하고 OpenRouter 엔드포인트 https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions를 입력합니다.
다음으로 헤더를 구성합니다. "Authorization" 헤더를 추가하고 값은 Bearer YOUR_API_KEY로 설정하되, YOUR_API_KEY를 OpenRouter에서 받은 키로 바꿉니다. 이는 요청을 인증합니다. 그런 다음 본문 탭으로 전환하여 JSON 형식을 선택하고 요청 페이로드를 작성합니다. Qwen3-30B-A3B의 예는 다음과 같습니다.
{
"model": "qwen/qwen3-30b-a3b:free",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
]
}
Apidog에서 "Send"를 클릭하여 요청을 실행합니다. 응답 창에는 모델의 출력이 표시되며, 일반적으로 생성된 텍스트와 토큰 사용량과 같은 메타데이터가 포함됩니다. 요청 저장 또는 컬렉션으로 구성과 같은 Apidog의 기능은 작업 흐름을 향상시킵니다. 이 설정을 통해 이제 Qwen 3 모델의 기능을 탐색할 수 있습니다.
Qwen3 모델에 요청 보내기
Apidog를 사용하면 OpenRouter를 통해 Qwen3-30B-A3B 및 Qwen3-235B-A22B 모델에 요청을 보내는 것이 간단합니다. 과정을 자세히 살펴보고 주요 기능을 강조해 보겠습니다.
각 요청에는 두 가지 주요 구성 요소가 필요합니다: model 필드와 messages 배열입니다. 선택에 따라 model을 "qwen/qwen3-30b-a3b:free" 또는 "qwen/qwen3-235b-a22b:free"로 설정합니다. messages 배열은 대화를 담고 있으며, 각 항목에는 role(예: "user" 또는 "assistant")과 content(텍스트)가 포함됩니다. 기본적인 쿼리의 경우 다음을 사용합니다.
{
"model": "qwen/qwen3-235b-a22b:free",
"messages": [
{"role": "user", "content": "What’s the capital of Brazil?"}
]
}
Qwen 3 모델은 또한 독특한 기능인 사고 모드를 지원합니다. 기본적으로 활성화된 이 모드는 복잡한 작업에 대해 모델의 추론 과정을 보여주는 <think>...</think> 블록을 생성합니다. 간단한 쿼리의 경우 이를 비활성화하려면 프롬프트에 /no_think를 추가합니다. 예를 들어:
{
"model": "qwen/qwen3-30b-a3b:free",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Tell me a fun fact. /no_think"}
]
}
이렇게 하면 추론 없이 직접적인 응답이 반환됩니다. Apidog에서 두 모드를 모두 테스트하여 응답 시간과 출력이 어떻게 다른지 확인하세요. 특히 지연이 발생할 수 있는 무료 등급에서 중요합니다.
예제 및 사용 사례
Qwen3-30B-A3B 및 Qwen3-235B-A22B 모델의 잠재력을 보여주기 위해 Apidog를 사용한 실제 예제를 살펴보겠습니다. 이러한 시나리오는 추론, 다국어 작업 및 코드 생성 분야에서의 강점을 강조합니다.
예제 1: 수학 문제 해결
추론 작업의 경우 Qwen3-235B-A22B에게 이차 방정식을 풀도록 요청합니다.
{
"model": "qwen/qwen3-235b-a22b:free",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Solve x^2 - 5x + 6 = 0"}
]
}
응답에는 다음이 포함될 수 있습니다.
<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.
이는 모델이 단계별로 추론하는 능력을 보여줍니다.
예제 2: 다국어 번역
텍스트를 번역하여 Qwen 3 모델의 언어 능력을 테스트하세요. Qwen3-30B-A3B의 경우:
{
"model": "qwen/qwen3-30b-a3b:free",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Translate 'Good morning' to Spanish. /no_think"}
]
}
빠른 응답 "Buenos días"를 기대하세요. /no_think 명령어는 간단한 작업에 대한 효율성을 보장합니다.
예제 3: 코드 생성
Qwen3-235B-A22B에게 Python 함수를 작성하도록 요청합니다.
{
"model": "qwen/qwen3-235b-a22b:free",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a Python function to find the maximum of three numbers."}
]
}
응답은 다음과 같을 수 있습니다.
<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
이 예제들은 Qwen 3 모델이 다양한 작업에 어떻게 적응하는지 보여주며, 챗봇, 교육 도구 또는 코딩 도우미와 같은 애플리케이션에 이상적입니다.
결론 및 다음 단계
OpenRouter를 통해 Qwen3-30B-A3B 및 Qwen3-235B-A22B API를 Apidog와 함께 무료로 사용하는 것은 무한한 가능성을 열어줍니다. 방정식 해결부터 코드 생성까지, 이 모델들은 무료로 강력한 성능을 제공합니다. Apidog는 API 상호 작용을 테스트하고 개선하는 원활한 방법을 제공하여 이러한 경험을 향상시킵니다.
실험하면서 프롬프트를 조정하고, 사고 모드를 전환하고, 응답을 모니터링하여 사용 사례를 최적화하세요. OpenRouter에 가입하고 API 키를 받아 오늘 바로 요청을 보내세요. Apidog를 무료로 다운로드하여 테스트 수준을 높이세요. Qwen 3와 Apidog를 사용하면 혁신적인 솔루션을 손쉽게 구축할 수 있습니다.
