Qwen Image 3.0 Pro

Qwen-Image-3.0-Pro

Overview

Rich content: Supports input of up to 4.5k tokens and dense information layout with images-within-images, enabling complex layouts like newspapers, storyboards, menus, and exam papers to be generated in a single pass. 丰富的内容： 支持高达 4.5k token 的输入，以及包含“图中有图”的密集信息布局，能够一次性生成报纸、分镜脚本、菜单和试卷等复杂排版。

Authentic detail: Supports precise rendering of text as small as 10px, and vividly reproduces fine details such as micro-expressions, pores, and individual strands of hair—approaching the quality of real photography. 真实的细节： 支持精确渲染小至 10px 的文字，并能生动还原微表情、毛孔和发丝等精细细节，视觉效果接近真实摄影。

Deep knowledge: Supports native rendering of 12 languages and 20+ fonts, realistic simulation of mainstream interfaces such as web pages, games, and live streams, fully incorporating external knowledge. 深厚的知识储备： 原生支持 12 种语言和 20 多种字体的渲染，能够逼真模拟网页、游戏和直播等主流界面，充分融合外部知识。

Qwen-Image-3.0-Pro isn’t just pursuing “good looks”—it’s pursuing “usefulness”, making image generation a truly deployable productivity tool. Qwen-Image-3.0-Pro 不仅仅追求“好看”，更追求“好用”，旨在让图像生成成为真正可落地的生产力工具。

Features

Prefix Completion: Enable Partial Mode when calling the Qwen API to make the model continue strictly from your provided prefix text. 前缀补全： 在调用 Qwen API 时启用“部分模式”（Partial Mode），使模型严格从你提供的前缀文本开始续写。

Function Calling: Use function calling to connect large language models with external tools and systems. 函数调用： 使用函数调用功能，将大语言模型与外部工具和系统连接起来。

Cache: Context Cache stores shared prefixes for long-context requests to reduce repeated computation, improve latency, and lower cost. 缓存： 上下文缓存（Context Cache）可存储长上下文请求中的共享前缀，以减少重复计算、降低延迟并节省成本。

Structured Outputs: Structured Outputs help ensure the model returns a JSON string in the expected format. 结构化输出： 结构化输出功能有助于确保模型返回符合预期格式的 JSON 字符串。

Batches: Asynchronously process requests in batches to reduce costs. 批量处理： 异步批量处理请求以降低成本。

Web Search: Enable web search so the model can answer with real-time retrieved data. 网络搜索： 启用网络搜索，使模型能够利用实时检索到的数据进行回答。

Fine-tuning: Train models on sample data to better adapt them to specific tasks. 微调： 在样本数据上训练模型，使其更好地适应特定任务。

Pricing

1K Image Input: $0.003 Per image
1K 图像输入： 每张 $0.003
2K Image Input: $0.003 Per image
2K 图像输入： 每张 $0.003
1K Image Output: $0.04 Per image
1K 图像输出： 每张 $0.04
2K Image Output: $0.075 Per image
2K 图像输出： 每张 $0.075