
Aufgerüsteter Qwen3.8 Max Snapshot mit stärkerem Coding, stabileren Multitool-Agentenläufen und schärferer Diagramm- und Dokumentenübersicht über einen 1M-Token-Kontext.
Aufgerüsteter Qwen3.8 Max Snapshot mit stärkerem Coding, stabileren Multitool-Agentenläufen und schärferer Diagramm- und Dokumentenübersicht über einen 1M-Token-Kontext.
Unterstützt Text-, Bild- und Videoeingaben, den Denkmodus mit enable_thinking und thinking_budget bis zu 262144 Tokens, Funktionsaufrufe, strukturierte Ausgaben einschließlich striktes JSON-Schema sowie fünf integrierte Werkzeuge: tool_web_search, tool_web_extractor, tool_code_interpreter, tool_web_search_image und tool_image_search. Thinking Tokens werden als Output Tokens beworben.
Auch bekannt als Alibaba Cloud Qwen3.8 Max 0902
qwen3-8-max-0902/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/qwen3-8-max-0902:generateContentqwen3.8-max-0902qwen3.8-max-2026-09-02Live Pay-as-you-go-Preise aus dem EmpirioLabs-Katalog. Du zahlst nur für das, was du nutzt, ohne monatliches Minimum.
Qwen3.8 Max 0902 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-max-0902. 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-max-0902",
"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-max-0902",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)Request-Parameter, die die Qwen3.8 Max 0902 API auf EmpirioLabs unterstützt. Standardwerte gelten, wenn ein Feld weggelassen wird.
| Parameter | Typ | Standard | Bereich / Werte | Beschreibung |
|---|---|---|---|---|
| temperature | number | 0.7 | 0 bis 2 | Temperatur wird geprochen. 0 ist deterministisch und 2 ist maximale Zufälligkeit. |
| top_p | number | 0.9 | 0 bis 1 | Kernprobenwahrscheinlichkeitsmasse. Niedrigere Werte machen die Ausgaben fokussierter. |
| max_tokens | number | 4096 | 1 bis 131072 | Maximale Ausgabe-Token. |
| stop | string | - | - | Bis zu 4 Zeichenketten, bei denen das Modell aufhört, weitere Token zu generieren. |
| enable_thinking | boolean | true | - | Aktiviere das Schließen, bevor du antwortest. |
| reasoning_effort | enum | medium | none, low, medium, high, max | Der Aufwand des Schlussfolgerungsaufwands. Keiner verhindert das Denken. Niedrige, mittlere, hohe und maximale begrenzte Denkbudgets, die auf das gewählte Modell... |
| thinking_budget | number | 32768 | 1 bis 262144 | Maximale Token, die für das Denken beim Denken reserviert sind, ist aktiviert. |
| vl_high_resolution_images | boolean | true | - | Verwenden Sie eine höher aufgelöste Verarbeitung für Bildeingaben. |
| max_pixels | number | 2621440 | 4096 bis 16777216 | Maximale Pixelanzahl pro Bild, wenn hochauflösende Verarbeitung deaktiviert ist. |
| video_fps | number | 2 | 0.1 bis 10 | Bilder pro Sekunde, um von Videoeingängen abzutasten. |
| treat_images_as_video | boolean | false | - | Behandle eine Abfolge von Bildern als Videoframes. |
| tool_web_search | boolean | false | - | Suchen Sie im Internet nach Echtzeitinformationen. Fügt $0.02 die Anfragekosten für jeden aufgerufenen Aufruf hinzu. |
| tool_web_extractor | boolean | false | - | Extrahieren und lesen Sie Inhalte aus URLs. Erfordert Websuche und Nachdenken. |
| tool_code_interpreter | boolean | false | - | Führe Python-Code in einer Sandbox aus. Erfordert Nachdenken. |
Text-, Bild- und Videoeingaben werden unterstützt. Websuche, Web-Extractor, Code-Interpreter, text-to-image-Suche und image-to-image-Suche sind optionale integrierte Tools, die über tool_*-Parameter verfügbar sind. Websuche, text-to-image-Suche und image-to-image-Suche fügen für jeden aufgerufenen Aufruf $0.02 hinzu; Web-Extractor und Code-Interpreter laufen ohne zusätzliche Kosten. Web-Extractor erfordert Websuche, und sowohl Web-Extractor als auch Code-Interpreter erfordern Nachdenken. Eine einzelne Anfrage kann ein Werkzeug mehrmals aufrufen, und jeder aufgerufene Aufruf wird abgerechnet. Thinking-Tokens werden als Output-Tokens abgerechnet. Diese ID ist an den Snapshot vom 2. September 2026 gepinnt und ändert sich nicht. Die rolling-qwen3-8-max-id bedient seit dem 5. September 2026 denselben Build und wird auf zukünftige Snapshots übertragen.
When this model invokes built-in tools inside a single request, the response carries a normalized usage.tool_usage map alongside the token counts:
"usage": {
"prompt_tokens": 123,
"completion_tokens": 456,
"cost_usd": 0.0042,
"tool_usage": {"web_search": 3, "code_interpreter": 1}
}Tool counts are already factored into cost_usd and are surfaced for transparency so you can audit per-tool billing. The field is omitted when no tools were invoked.
Auf EmpirioLabs wird Qwen3.8 Max 0902 nach Verbrauch abgerechnet: Eingabe $2.00 pro 1M Prompt-Token; Output $6.00 pro 1 Million generierter Token; Web-Suche $0.02 pro Aufruf beim Aufruf. Die Live-Preistabelle auf dieser Seite entspricht immer dem, was die API berechnet.
Qwen3.8 Max 0902 unterstützt ein Kontextfenster von 1M Token mit bis zu 131.072 Ausgabe-Token pro Antwort.
Ja. Qwen3.8 Max 0902 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-max-0902 verwendest.
Ja. Der EmpirioLabs Playground führt Qwen3.8 Max 0902 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.