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Claude Code で Qwen3-235B-A22B-Thinking を使う：コストを80%削減

著者 / / LLM / 6 分で読めます
Claude Code で Qwen3-235B-A22B-Thinking を使う：コストを80%削減
目次
  1. Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 は本当の推論能力を提供するのか？
  2. Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 が Claude Code と最適に機能する理由
  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開発する皆さんは、重要な選択を迫られます。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、同等の能力をわずかなコストで約束するオープン推論モデルに切り替えるか。 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、このトレードオフに挑戦します。Novita AI 経由では、入力/出力トークン100万あたりわずか 0.30 ドル / 3.00 ドルです。

このガイドでは、エージェンティックなコーディングワークフローを可能にする Anthropic 互換のターミナルエージェント Claude Code に、Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 を統合する方法を説明します。この 235B 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て、拡張された推論トレースで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 は本当の推論能力を提供するのか？

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 は、Qwen3 シリーズの最新の思考能力搭載モデルであり、推論能力において大きな進歩を遂げています。論理的問題解決、数学、科学分析、コーディング、学術評価に優れ、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。推論面の強みに加えて、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、人間の意図へのより良い適合など、改善された汎用能力も提供します。また、拡張された 131K トークンコンテキストをサポートし、長文書や複雑な議論の首尾一貫した深い処理を可能にします。

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 Causal Language Model 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 メカニズムを採用
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 ネイティブ長文コンテキスト対応

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（トークン100万あたり 3 ドル / 15 ドル）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 トークンを出力可能で、単一の複雑なタスクの出力トークンコストは約 0.24 ドル、Claude では 1.22 ドルです。

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Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 が Claude Code と最適に機能する理由

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な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、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することで、マルチステップワークフローを調整します。Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 の明示的な推論トレースは、このエージェンティック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ステップを表示するため、複雑なワークフローをデバッグ可能で透明にします。

1. エージェンティックな対話に最適化

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 は、アクションの実行、ツールの使用、マルチステップタスクの管理 を目的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 → 検証のワークフローに一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 つのファイルにわた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、ステップバイステップの推論を確認できます。

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/検索、git コマンド、外部ツール統合 への事前設定済み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に対して 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：テストスイートエラー）、推論トレースはモデルが何を仮定していたかを示し、セッション中に誤解を修正できます。これは、初期のエラーが 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 つの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+ トークン出力のマルチステップ計画 が必要です。Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 は複雑な推論のために最大 81K トークンをサポートし、標準モデルの制限を大幅に超えつつ、コストを管理可能に保ちます（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 を提供しており、Claude Code は簡単な環境変数の設定だけで Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 と連携します — コードの変更は不要です。このモデルの 256K コンテキストウィンドウと、入力/出力トークン100万あたり 0.30 ドル / 3.00 ドルの価格設定は、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 キーの取得

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: ** モデルライブラリ** に移動し、qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507 を検索します。

ステップ 3: ** 無料トライアルを開始** をクリックしてアクセスを有効化します（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: 設定 → API キー に移動し、API キーを生成 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="<あなたのAPIキー>",
    base_url="https://api.novita.ai/openai"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507",
    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=32768,
    temperature=0.7
)

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

thinking タグで囲まれた推論トレースを含むモデルの応答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。 お持ちでない場合は先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）の場合：
# 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 キー>"
# 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）の場合：
$env:ANTHROPIC_BASE_URL = "https://api.novita.ai/anthropic"
$env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN = "Novita API キー"
$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 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（一貫した推論動作が必要な場合は同じモデルに設定します）

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 <あなたのプロジェクトディレクトリ>
claude .

インタラクティブセッション内に Claude Code プロンプトが表示されます。複雑なクエリに対してモデルの思考モードが自動的に有効になります。

タスク例：

> 認証モジュールをセッションの代わりに JWT トークンを使用するようにリファクタリングしてください。関連する5つのファイルすべてを更新し、単体テストを追加してください。

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（ thinking ブロックで表示）、その後ファイル編集の実行、テストの作成、変更の検証を行います。

プロヒント： 数学やアルゴリズム設計タスクでは、API 呼び出しの 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 がトークン制限を公開している場合は、その設定を介して設定します。

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Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 は、クローズドモデルと比較してわずかなコストで、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で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、強力なツール使用機能を 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 — クローズドモデルと比較してわずかなコストで。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 を試す 今すぐ始めましょう。

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 は標準的なコーディングモデルとどう違うのですか？

これは思考専用モデルであり、コードを生成する前に thinking 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を透過的でデバッグ可能にします。一般的な指示モデルとは異なり、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タスクにのみ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 API をサポートする任意の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）、カスタムの Python/Node.js スクリプトはすべて、Novita AI の https://api.novita.ai/v3/openai エンドポイントを介してサポートします。

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 をローカルで実行するために GPU は必要ですか？

はい — FP8 で約 4×H100 80GB と見積もられます。ほとんどの開発者にとって、月に 10,000 タスク以上実行しない限り、Novita AI の API はセルフホスティングよりも費用対効果が高いです。

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