
Multimodal reasoner with 256K context, image and video input, function tools, structured JSON, and thinking on by default.
Multimodal reasoner with 256K context, image and video input, function tools, structured JSON, and thinking on by default.
Supports text, image, and video input, streaming, function tools, structured JSON output, seed control, and thinking mode on by default. Use reasoning_effort (xhigh, medium, low) or enable_thinking=false for direct answers. Automatic cache reads are billed at the cached-input rate when reported by the model service. Explicit cache controls are not supported. Open-weight context is 256K; hosted 1M context and official built-in tools are not included.
Auch bekannt als Alibaba Cloud Qwen3.8 27B
qwen3-8-27b/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1/completionsPOST/v1beta/models/qwen3-8-27b:generateContentqwen3.8-27bqwen/qwen3-8-27bqwen/qwen3.8-27bLive Pay-as-you-go-Preise aus dem EmpirioLabs-Katalog. Du zahlst nur für das, was du nutzt, ohne monatliches Minimum.
Qwen3.8 27B bedient die OpenAI-kompatible Chat Completions API. Richte ein beliebiges OpenAI SDK mit deinem EmpirioLabs API-Schlüssel auf https://api.empiriolabs.ai/v1 und verwende die Modell-ID qwen3-8-27b. Hol dir einen API-Schlüssel im EmpirioLabs Dashboard.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen3-8-27b",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.empiriolabs.ai/v1",
api_key="YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen3-8-27b",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)Request-Parameter, die die Qwen3.8 27B API auf EmpirioLabs unterstützt. Standardwerte gelten, wenn ein Feld weggelassen wird.
| Parameter | Typ | Standard | Bereich / Werte | Beschreibung |
|---|---|---|---|---|
| temperature | number | 1 | 0 bis 2 | Sampling temperature. 0 is deterministic and 2 is maximum randomness. |
| top_p | number | 0.95 | 0 bis 1 | Nucleus sampling probability mass. Lower values make outputs more focused. |
| max_tokens | integer | 4096 | 1 bis 32768 | Maximum output tokens. |
| stop | string | - | - | Up to 4 strings where the model will stop generating further tokens. |
| enable_thinking | boolean | true | - | Enable reasoning before answering. |
| reasoning_effort | enum | xhigh | none, low, medium, xhigh | Reasoning effort level. none disables thinking. low, medium, and xhigh select discrete thinking depths. There is no token budget control. |
| top_k | integer | 20 | 1 bis 200 | Limit sampling to the top K candidate tokens when supported. |
| min_p | number | 0 | 0 bis 1 | Minimum probability threshold for token sampling. |
| frequency_penalty | number | 0 | -2 bis 2 | Penalty based on how often a token has already appeared. |
| presence_penalty | number | 0 | -2 bis 2 | Penalty for tokens that already appeared in the generated text. |
| repetition_penalty | number | 1 | 0.1 bis 2 | Penalty used by SGLang to reduce repeated text. |
| seed | integer | - | 0 bis 2147483647 | Optional random seed for reproducible sampling. |
| logprobs | boolean | false | - | Return token log probabilities when supported. |
| top_logprobs | integer | - | 0 bis 20 | Return up to this many top token log probabilities. |
Supports text, image, and video input, streaming, function tools, structured JSON output, seed control, and thinking mode on by default. Use reasoning_effort (xhigh, medium, low) or enable_thinking=false for direct answers. Automatic cache reads are billed at the cached-input rate when reported by the model service. Explicit cache controls are not supported. Open-weight context is 256K; hosted 1M context and official built-in tools are not included.
Auf EmpirioLabs wird Qwen3.8 27B nach Verbrauch abgerechnet. Die Live-Preistabelle auf dieser Seite entspricht immer dem, was die API berechnet.
Qwen3.8 27B unterstützt ein Kontextfenster von 256K Token mit bis zu 32.768 Ausgabe-Token pro Antwort.
Ja. Qwen3.8 27B bedient die OpenAI-kompatible Chat Completions API. Bestehende OpenAI SDKs funktionieren, indem du base_url auf https://api.empiriolabs.ai/v1 setzt und als Modell-ID qwen3-8-27b verwendest.
Ja. Der EmpirioLabs Playground führt Qwen3.8 27B im Browser mit denselben Parametern aus, die die API bietet. So kannst du Prompts testen, bevor du Code schreibst.
Erstelle ein EmpirioLabs-Konto und generiere dann einen Schlüssel unter API Keys im Dashboard. Die Abrechnung erfolgt über Pay-as-you-go-Guthaben, du zahlst also nur für deine Requests.
Schauen Sie sich unsere Preise an oder kontaktieren Sie uns, wenn Sie Ihr eigenes Modell auf unserem Stack implementieren möchten.