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Claude CodeでQwen3-235B-A22B-Thinkingを使用する：80%のコスト削減

著者 / / LLM / 6 分で読めます
Claude CodeでQwen3-235B-A22B-Thinkingを使用する：80%のコスト削減
目次
  1. Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507は本当の推論力を提供するか？
  2. Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507がClaude Codeと最も相性が良い理由
  3. Claude CodeでQwen3-235B-A22B-Thinking-2507を使用する方法
  4. 結論

エージェンティックなコーディングアシスタントを構築する開発者は、重要な選択に直面します。Claude Sonnet 4.5のようなクローズドモデルに出力トークン100万あたり3〜15ドルを支払うか、同等の機能を低コストで提供するオープンな推論モデルに切り替えるかです。 AlibabaのQwen3-235B-A22B-Thinking-2507は、専用の「思考モード」を備えた推論性能を提供し、Novita AI経由で入力トークン100万あたり0.30ドル、出力トークン100万あたり3.00ドルで利用できます。

このガイドでは、Anthropic互換のターミナルエージェントであるClaude CodeにQwen3-235B-A22B-Thinking-2507を統合する手順を説明します。この235BパラメータのMoEモデル（トークンあたり22Bのアクティブパラメータ）が、Claude Codeのツール豊富な環境を活用し、拡張された推論トレースによって複雑なコーディングタスクを自動化する方法をご覧いただけます。

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Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507は本当の推論力を提供するか？

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507は、Qwen3シリーズの最新の思考対応モデルであり、推論能力に大きな進歩をもたらします。論理的問題解決、数学、科学的分析、コーディング、学術評価で優れており、人間の専門家レベルのパフォーマンスに達するかそれを超え、オープンソースの推論モデルの中でも競争力のある性能を発揮します。推論の強みに加えて、より正確な指示追従、高度なツール統合、非常に自然なテキスト生成、人間の意図とのより良い整合性など、一般的な能力も向上しています。また、131Kトークンの拡張コンテキストをサポートし、長文ドキュメントや複雑な議論を一貫して深く処理できます。

アーキテクチャと機能

技術パラメータ 仕様 説明
モデルタイプ 因果言語モデル Transformerアーキテクチャに基づく
総パラメータ数 235B 22Bのアクティブパラメータ
非埋め込みパラメータ 234B 実際の計算パラメータ
レイヤー数 94層 深層ニューラルネットワーク構造
アテンションヘッド Q: 64, KV: 4 GQAメカニズムを使用
エキスパート数 128 MoEアーキテクチャ設計
アクティブエキスパート数 8 動的エキスパート選択
コンテキスト長 262,144トークン ネイティブな長距離コンテキストサポート

ベンチマークパフォーマンス（推論タスク）

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 ベンチマークパフォーマンス比較チャート

Hugging Faceより

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507は、推論が重く知識集約的なタスク、特に数学、多言語知識、文書/動画理解に優れています。その性能は、複雑な認知および理解ベンチマークにおいて、より大規模なモデルと一貫して競争力があります。

コストとトークン効率

入力トークン100万あたり0.30ドル、出力トークン100万あたり3.00ドルで、Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507はClaude Sonnet 4.5（入力$3、出力$15/100万トークン）と比較して、入力で90%、出力で80%のコスト削減を実現します。拡張推論タスクでは、モデルは最大81Kトークンを出力できます。つまり、単一の複雑なタスクで出力トークンが0.24ドルかかるのに対し、Claudeでは1.22ドルになります。

Qwen3 235B A22b Thinking 2507 は低コスト

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Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507がClaude Codeと最も相性が良い理由

Claude Codeは、Anthropicが公開するターミナルベースのエージェンティックコーディングインターフェースです。ツール（ファイル編集、bashコマンド、検索）を呼び出してマルチステップのワークフローを調整し、タスク間でコンテキストを管理し、フィードバックに基づいて反復処理を行います。Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507の明示的な推論トレースは、このエージェントパラダイムと完全に一致します。 モデルはツール呼び出しを実行する前に計画手順を示すため、複雑なワークフローをデバッグ可能かつ透過的にします。

1. エージェンティックなインタラクションに最適化

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507は、アクションを実行し、ツールを使用し、マルチステップタスクを管理するように設計されています。その思考モードは、Claude Codeが期待する「計画→実行→検証」ワークフローに合致する構造化された推論チェーンを出力します。モデルが5つのファイルにまたがるリファクタリングを計画するとき、ファイル編集が行われる前に段階的な推論が表示されます。

2. 豊富なツールチェーンとAPIサポート

Claude Codeは、ファイルシステム操作、bash実行、grep/search、gitコマンド、外部ツール統合への事前設定されたアクセスを提供します。Qwen3モデルは、ツール呼び出しスキーマ、JSONモード、関数定義をサポートしており、自動テスト、デプロイスクリプト、マルチファイルリファクタリングなどのタスクでClaude Codeのツールスイートをシームレスに呼び出すことができます。

3. リアルタイムフィードバックループ

モデルの思考モードにより、適応型デバッグが可能です。ツール呼び出しが失敗した場合（例：テストスイートのエラー）、推論トレースにモデルが想定した内容が表示されるため、セッション中に誤解を修正できます。これは、早期のエラーが20以上のステップに連鎖するエージェンティックワークフローにとって重要です。

4. 複雑な推論のための拡張出力

「8ファイルにわたる認証フローのリファクタリング」や「プロファイラ統合によるメモリリークのデバッグ」などのClaude Codeタスクには、10K+トークンの出力を持つマルチステップ計画が必要です。Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507は、複雑な推論に最大81Kトークンをサポートし、標準モデルの制限をはるかに超えながら、コストを管理しやすく維持します（81K出力あたり0.24ドル vs Claudeの1.22ドル）。

Claude CodeでQwen3-235B-A22B-Thinking-2507を使用する方法

Novita AIはAnthropic互換のAPIエンドポイントを提供しているため、Claude Codeは環境変数の設定だけでQwen3-235B-A22B-Thinking-2507で動作し、コードの変更は不要です。モデルの256Kコンテキストウィンドウと$0.30/$3.00（入力/出力100万トークンあたり）の価格設定により、長時間のコーディングセッションに最適です。

前提条件 — Novita AI APIキーを取得する

ステップ1: Novita AIで無料アカウントを作成し、ログインします。

ステップ2: Model Libraryに移動し、qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507を検索します。

ステップ3: Start Free Trialをクリックしてアクセスを有効にします（Novitaは新規ユーザーにトライアルクレジットを提供します）。

ステップ4: Settings → API Keysに移動し、Generate API Keyをクリックします。キーをコピーします。

ステップ5: 以下のPythonテストでAPI接続を確認します。

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/qwen3-235b-a22b-thinking-2507",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
    ],
    max_tokens=32768,
    temperature=0.7
)

print(response.choices[0].message.content)

モデルの応答に<think>タグで囲まれた推論トレースが表示されるはずです。

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Claude Codeセットアップガイド

ステップ1: Claude Codeのインストール

#macOS, Linux, WSL:
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

#Windows PowerShell:
irm https://claude.ai/install.ps1 | iex

#Windows CMD:
curl -fsSL https://claude.ai/install.cmd -o install.cmd && install.cmd && del install.cmd

WindowsではGit for Windowsが必要です。 インストールしていない場合は、最初にインストールしてください。

ステップ2: 環境変数の設定

Claude Codeは4つの環境変数を使用して、APIリクエストをNovita AIにルーティングします。

#macOS/Linux (Bash/Zsh):
# Novitaが提供するAnthropic SDK互換のAPIエンドポイントを設定します。
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します。
export ANTHROPIC_MODEL="qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507"
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507"

#Windows (PowerShell):
$env:ANTHROPIC_BASE_URL = "https://api.novita.ai/anthropic"
$env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN = "Novita API Key"
$env:ANTHROPIC_MODEL = "qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507"
$env:ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL = "qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507"

説明:

  • ANTHROPIC_BASE_URL: Claude CodeをNovitaのAnthropic互換エンドポイントに指定します。
  • ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: あなたのNovita APIキー（Anthropicのキーではありません）。
  • ANTHROPIC_MODEL: 複雑なタスク用のプライマリモデル（思考モード）。
  • ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL: クイック操作用のフォールバックモデル（一貫した推論動作を求める場合は同じモデルに設定）。

ステップ3: Claude Codeの起動

プロジェクトディレクトリに移動し、Claude Codeを起動します。

cd <your-project-directory>
claude .

インタラクティブセッション内にClaude Codeのプロンプトが表示されます。複雑なクエリでは、モデルの思考モードが自動的にアクティブになります。

タスク例:

> Refactor the authentication module to use JWT tokens instead of sessions. Update all 5 related files and add unit tests.

Claude Codeはリクエストを分析し、Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507を呼び出してマルチステップ計画を生成し（<think>ブロック内に表示）、ファイル編集、テスト作成、変更の検証を実行します。

プロのヒント: 数学やアルゴリズム設計のタスクでは、API呼び出しでmax_tokensを131072に増やして、Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507の拡張推論能力を活用してください。Claude Codeの設定でトークン制限が公開されていれば、そこで設定します。

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Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507は、クローズドモデルの数分の一のコストで、高度な推論、長文コンテキスト処理、構造化されたマルチステップ計画を提供します。Claude Codeと組み合わせることで、透過的でデバッグ可能なエージェンティックコーディングワークフローを実現し、法外なトークン費用なしに高性能な推論とコーディング自動化を求める開発者にとって実用的なソリューションとなります。

結論

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507は、拡張推論、透過的な思考連鎖出力、強力なツール使用能力を、クローズドモデルの数分の一のコストでClaude Codeのエージェンティックワークフローにもたらします。複雑なコーディングタスクを実行する開発者にとって、この組み合わせはパフォーマンスと予算効率の両方を提供します。

重要なポイント: 4つの環境変数を設定し、Claude CodeをNovita AIのAnthropic互換エンドポイントに向けるだけで、数分で高度な推論ワークフローを実行できます。Novita AIでQwen3-235B-A22B-Thinking-2507を試して、今すぐ構築を始めましょう。

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507は、標準的なコーディングモデルとどこが違うのですか？

これは思考専用モデルであり、コードを生成する前に<think>ブロック内に構造化された推論トレースを出力するため、複雑なエージェンティックワークフローが透過的かつデバッグ可能になります。一般的な指示追従モデルとは異なり、競技プログラミング、アルゴリズム設計、マルチステップデバッグなどの推論重視のタスクに特化して最適化されています。

Claude Code以外のツールでもQwen3-235B-A22B-Thinking-2507を使用できますか？

はい。OpenAI互換のAPIをサポートするあらゆるツールで動作します。Trae（GUI IDE）、OpenCode（ターミナルエージェント）、Cursor（コードエディタ）、カスタムPython/Node.jsスクリプトはすべて、Novita AIのhttps://api.novita.ai/v3/openaiエンドポイント経由でサポートされています。

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507をローカルで実行するにはGPUが必要ですか？

はい。FP8の場合、推定4×H100 80GBが必要です。ほとんどの開発者にとって、月に10,000以上のタスクを実行しない限り、Novita AIのAPIの方がセルフホスティングよりも費用対効果が高くなります。

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