強力なオープンウェイト言語モデルを探求する開発者は、共通の疑問に直面します。「このモデルを実際に使い始めるにはどうすればよいのか？」ということです。Qwen3.5-397B-A17B では、3 つの異なるアクセスパスを提供しています。すぐにテストできる Web チャット、本番アプリケーション向けのマネージド API、そして完全な制御が可能なセルフホストデプロイです。各方法は、迅速なプロトタイピングからエンタープライズ規模の推論まで、さまざまなシナリオに適しています。
このガイドでは、すべてのアクセス方法について、セットアップ手順、実際の料金データ、ハードウェア要件を説明します。自分のユースケースに合ったパスと、数分で始める方法を紹介します。
Qwen3.5-397B-A17B とは？
Qwen3.5-397B-A17B は、Alibaba Cloud のフラッグシップとなるオープンウェイトの Mixture-of-Experts (MoE) 言語モデルであり、総パラメータ数 4030 億、トークンあたりのアクティブパラメータは 170 億です。このモデルは 262,144 トークンのコンテキスト（256k コンテキストウィンドウ）を処理し、テキストや画像を含むネイティブのマルチモーダル入力をサポートしています。Artificial Analysis のベンチマークによると、Qwen3.5-397B-A17B は GDPval-AA ELO スコア 1,221 を達成しており、前世代の Qwen3 235B モデル（860）から 361 ポイント向上しています。このモデルは、コーディング、推論、エージェントタスクにおいて特に強みを発揮し、MoE アーキテクチャによるコスト効率を維持しています。
Qwen3.5-397B-A17B ベンチマーク概要
| カテゴリ | ベンチマーク | スコア | トップモデル |
|---|---|---|---|
| 指示追従 | IFBench | 76.5 | Qwen3.5 |
| 複合タスク | MultiChallenge | 67.6 | Qwen3.5 |
| エージェント / ブラウジング | BrowseComp | 78.6 | Qwen3.5 |
| 科学的推論 | GPQA Diamond | 88.4 | Qwen3.5（オープンモデル） |
| 知識 | MMLU-Pro | 87.8 | Gemini |
| 知識 | MMLU-Redux | 94.9 | Gemini |
| 知識 | C-Eval | 93.0 | 競合モデルと同等 |
| コーディング | LiveCodeBench v6 | 83.6 | Gemini / GPT |
| マルチモーダル | MMMU | 85.0 | 競合モデルと同等 |
| マルチモーダル | MathVision | 88.6 | 競合モデルと同等 |
| マルチモーダル | OCRBench | 93.1 | 競合モデルと同等 |
| マルチモーダル | Video-MME | 87.5 | 競合モデルと同等 |
Qwen3.5-397B は、IFBench、MultiChallenge、BrowseComp など、指示追従とエージェント指向のベンチマークで最も優れた結果を達成しており、競合モデルをリードしています。また、オープンモデルの中では GPQA Diamond で最先端のスコアを記録しており、強力な科学的推論能力を示しています。
MMLU-Pro や MMLU-Redux などの広範な知識ベンチマークでは、パフォーマンスは高いものの、通常はトップのプロプライエタリモデルにはわずかに及びません。コーディングベンチマークでは、競争力のある結果を示していますが、分野をリードするまでには至っていません。
総合的に見ると、ベンチマークプロファイルは、Qwen3.5 が純粋に伝統的な学術ベンチマーク（コーディングや知識の想起など）の最大化ではなく、複雑な指示、ツール使用、エージェントワークフローに最適化されていることを示唆しています。
方法 1: Web チャットアクセス（最速）
最適な用途： クイックテスト、実験、デモ、および API キーやインフラを必要とせずにすぐにアクセスしたい非本番ユースケース。
セットアップ時間：1 分未満
公式の Qwen チャットインターフェースを使用すると、ブラウザから Qwen3.5-397B-A17B に即座にアクセスできます。
- Novita AI にアクセス
- モデルドロップダウンメニューから Qwen3.5-397B-A17B を選択
- 深い推論タスクには 「思考」モード を選択
- すぐにチャットを開始 — アカウント作成や API キーは不要
制限事項
- プログラムによるアクセス不可 — Web UI のみ、API 統合なし
- レート制限あり — インタラクティブな使用向けで、バッチ処理には非対応
- ファインチューニング不可 — ベースモデルをそのまま使用
- コンテキストの永続性に制限 — 会話履歴はインターフェースが管理
方法 2: Novita AI 経由の API アクセス（本番向け）
最適な用途： 本番アプリケーション、カスタム統合、プログラムによるアクセス、スケーラブルな推論、OpenAI 互換の API 形式を必要とするアプリケーション。
セットアップ時間：5 分
Novita AI は、Qwen3.5-397B-A17B へのマネージド API アクセスを競争力のある料金で提供しています（入力 100 万トークンあたり $0.60、出力 100 万トークンあたり $3.60）。このサービスは OpenAI 互換のエンドポイントを提供しており、すでに OpenAI SDK に精通している開発者にとって統合は簡単です。
HuggingFace より
ステップバイステップのセットアップ
ステップ 1: ログインしてモデルライブラリにアクセス
アカウントにログインし、モデルライブラリ ボタンをクリックします。
ステップ 2: モデルを選択
利用可能なオプションを参照し、ニーズに合ったモデルを選択します。
ステップ 3: 無料トライアルを開始
選択したモデルの機能を試すために、無料トライアルを開始します。
ステップ 4: API キーを取得
API で認証するために、新しい API キーを提供します。「設定」ページに移動し、画像の指示に従って API キーをコピーできます。
ステップ 5: API をインストール
お使いのプログラミング言語に適したパッケージマネージャーを使用して API をインストールします。API キーは Novita AI 設定ページ から管理できます。
インストール後、開発環境に必要なライブラリをインポートします。API キーを使用して API を初期化し、Novita AI LLM との対話を開始します。以下は、Python ユーザー向けのチャット補完 API の例です。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="<Your API Key>",
base_url="https://api.novita.ai/openai"
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen3.5-397b-a17b",
messages=[
{"role": "system", "content": "あなたは役立つアシスタントです。"},
{"role": "user", "content": "こんにちは、お元気ですか？"}
],
max_tokens=64000,
temperature=0.7
)
print(response.choices[0].message.content)
API の機能
| 機能 | 利用可能性 |
|---|---|
| OpenAI 互換性 | ✅ 完全対応 |
| ストリーミングレスポンス | ✅ 対応 |
| 関数呼び出し | ✅ 対応 |
| コンテキストウィンドウ | 262,144 トークン |
| マルチモーダル入力 | ✅ テキスト + 画像 |
| SLA / 稼働時間 | エンタープライズグレードのインフラ |
Novita AI の Qwen3.5-397B-A17B の料金は、市場で最も競争力のあるものの一つです。OpenAI 互換の API により、ベース URL と API キーを変更するだけで既存のアプリケーションに統合でき、コードのリファクタリングは不要です。
開発ツールとの統合
Qwen 3 をアプリケーション、ワークフロー、チャットボットにシームレスに接続するには、Novita AI の統合 REST API を使用します。モデルの重みやインフラを管理する必要はありません。Novita AI は多言語 SDK（Python、Node.js、cURL など）と、パワーユーザー向けの高度なパラメータ制御を提供しています。
Claude Code 統合
Claude Code は環境変数を使用してリクエストをカスタムモデルエンドポイントにルーティングします。Claude Code を起動する前に、以下の 4 つの変数を設定してください。
macOS/Linux の場合:
# Anthropic SDK 互換 API エンドポイントを Novita が提供するものに設定
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.novita.ai/anthropic"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="<Novita API Key>"
# Novita が提供するモデルを設定
export ANTHROPIC_MODEL="qwen/qwen3.5-397b-a17b"
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="qwen/qwen3.5-397b-a17b"
Windows (PowerShell) の場合:
$env:ANTHROPIC_BASE_URL = "https://api.novita.ai/anthropic"
$env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN = "Novita API Key"
$env:ANTHROPIC_MODEL = "qwen/qwen3.5-397b-a17b"
$env:ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL = "qwen/qwen3.5-397b-a17b"
Trae IDE 統合
- Trae を開き、AI サイドバー を切り替える
- AI 管理 → モデル に移動
- カスタムモデルを追加 をクリック
- プロバイダーとして Novita AI を選択
- API キーを入力し、qwen/qwen3.5-397b-a17b を選択
- 設定を保存してコーディングを開始
OpenCode CLI 統合
# OpenCode を起動
opencode
# Novita AI に接続
/connect
# プロバイダーとして Novita AI を選択、API キーを貼り付け
# モデルリストから qwen/qwen3.5-397b-a17b を選択
方法 3: ローカルデプロイ（完全制御）
最適な用途： データプライバシー要件、オフライン推論、カスタマイズされた推論パイプライン、研究環境、またはモデル実行を完全に制御する必要があるシナリオ。
セットアップ時間：1～2 時間
ローカルデプロイでは完全な制御が可能ですが、大量のハードウェアリソースが必要です。完全精度のモデル重みは、約 807GB のディスク容量 を占有します。
ハードウェア要件
| 精度レベル | 必要な VRAM/RAM | 推奨ハードウェア |
|---|---|---|
| 8 ビット量子化 | 約 420GB | 5× H100 80GB または同等品 |
| 4 ビット量子化 | 約 200GB | M3 Ultra Mac（256GB ユニファイドメモリ）または 1×24GB GPU + 256GB システム RAM |
Unsloth のデプロイガイド によると、4 ビット量子化バージョンは、24GB GPU と 256GB システム RAM を搭載したシステムで、MoE オフロード技術を使用して 毎秒 25 トークン以上 を達成します。このため、4 ビット量子化は、ハイエンドのコンシューマーまたは小規模ビジネスのデプロイに最も実用的なオプションです。
ローカルデプロイ用のクラウド GPU レンタル
必要なハードウェアがない場合でも、セルフホストデプロイを実現するために、クラウド GPU インスタンスが中間的な選択肢を提供します。Novita AI GPU インスタンスの料金に基づく例：
| 構成 | 従量課金（オンデマンド） | スポット課金 | ユースケース |
|---|---|---|---|
| 5× H100 80GB | $12.95/時間 | $6.5/時間 | 8 ビット量子化、本番グレード |
| 1× RTX 4090 24GB | $0.73/時間 | $0.37/時間 | 4 ビット量子化、コスト効率重視 |
Novita AI のスポットモードは、プラットフォームのアイドル状態または未使用の GPU 容量を活用する、コスト最適化された GPU レンタルシステムです。オンデマンドインスタンスが安定した継続的使用のために専用ハードウェアを予約するのとは異なり、スポットインスタンスは中断可能です。GPU がシステムによって再利用されると、ジョブが一時停止または終了される可能性があります。スポットモードは、それ以外では使用されない GPU リソースを再割り当てするため、通常はオンデマンド料金よりも 40～60% 安価です。
方法比較表
| 方法 | セットアップ時間 | コスト | 最適な用途 |
|---|---|---|---|
| Web チャット（Novita AI LLM Playground） | < 1 分 | 無料（レート制限あり） | クイックテスト、デモ、実験 |
| Novita AI 経由の API | 5 分 | 入力 100 万トークンあたり $0.60 / 出力 100 万トークンあたり $3.60 | 本番アプリ、スケーラブルな推論、カスタム統合 |
| ローカルデプロイ（INT4） | 1～2 時間 | ハードウェアコスト + 256GB RAM システム | データプライバシー、オフライン使用、完全制御 |
| クラウド GPU レンタル（INT4） | 30 分 | $0.37/時間 | 高頻度の推論 |
Qwen3.5-397B-A17B は、さまざまなデプロイシナリオに対応する柔軟なアクセスパスを提供します。すぐにテストしたい場合は、Novita AI LLM Playground がゼロセットアップで、推論モードと高速モードの両方に即座にアクセスできます。プログラムによるアクセスが必要な本番アプリケーションには、Novita AI の API が最適なコストパフォーマンスを提供します（入力 100 万 / 出力 100 万トークンあたり $0.60/$3.60）。OpenAI 互換のエンドポイントにより、既存のコードベースにシームレスに統合できます。
ローカルデプロイは、特定のプライバシー要件があるチームや、非常に高頻度の推論ニーズがある場合に引き続き有効です。INT4 量子化バージョンは、256GB RAM を搭載したハイエンドのコンシューマーハードウェアで動作し、毎秒 25 トークン以上を達成します。ただし、ほとんどの開発者や中小企業にとっては、マネージド API アクセスがインフラの複雑さを排除しつつ、エンタープライズグレードの信頼性を提供します。
よくある質問
Qwen3.5-397B-A17B の API 利用料金はいくらですか？
Novita AI では、Qwen3.5-397B-A17B の料金は入力 100 万トークンあたり $0.60、出力 100 万トークンあたり $3.60 です。これは、利用可能な最も競争力のある料金の一つです。
Qwen3.5-397B-A17B をコンシューマーハードウェアで実行できますか？
はい、INT4 量子化を使用すると、Qwen3.5-397B-A17B は 256GB RAM を搭載したシステム（M3 Ultra Mac など）で、毎秒 25 トークン以上で動作し、約 214GB のディスク容量が必要です。
Qwen3.5-397B-A17B は関数呼び出しをサポートしていますか？
はい、Qwen3.5-397B-A17B は、Novita AI などの API プロバイダーを介して OpenAI 互換のエンドポイントを使用する場合、関数呼び出しをサポートしています。
Novita AI は、AI & エージェントクラウドプラットフォームであり、開発者やスタートアップがモデルやエージェントアプリケーションを高いパフォーマンス、信頼性、コスト効率で構築、デプロイ、スケールすることを支援します。
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