Omnimodaler Reasoner, der Text, Bilder, Audio und Video liest und in Text antwortet, mit einem 1M Token-Kontext, Denken und einer nativen Websuche.
Alibaba CloudTextgenerierung1.01M KontextVeröffentlicht 17. Sept. 2026SingaporeProprietärer EndpointNeuOmnimodaler Reasoner, der Text, Bilder, Audio und Video liest und in Text antwortet, mit einem 1M Token-Kontext, Denken und einer nativen Websuche.
Unterstützt Text-, Bild-, Audio- und Videoeingaben, den Denkmodus mit enable_thinking und thinking_budget bis zu 262144 Tokens, Funktionsaufrufe, strukturierte Ausgaben einschließlich strengem JSON-Schema und das tool_web_search integrierte Tool. Thinking Tokens werden als Output-Tokens bestellt.
Auch bekannt als Alibaba Cloud Qwen3.8 Omni Flash
qwen3-8-omni-flash/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/qwen3-8-omni-flash:generateContentqwen3.8-omni-flashLive Pay-as-you-go-Preise aus dem EmpirioLabs-Katalog. Du zahlst nur für das, was du nutzt, ohne monatliches Minimum.
Qwen3.8 Omni Flash 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-omni-flash. 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-omni-flash",
"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-omni-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)Request-Parameter, die die Qwen3.8 Omni Flash API auf EmpirioLabs unterstützt. Standardwerte gelten, wenn ein Feld weggelassen wird.
| Parameter | Typ | Standard | Bereich / Werte | Beschreibung |
|---|---|---|---|---|
| temperature | number | 0.7 | 0 bis 1.99 | Stichprobentemperatur. 0 ist deterministisch und 1,99 ist maximale Zufälligkeit. |
| top_p | number | 0.9 | 0 bis 1 | Kernprobenwahrscheinlichkeitsmasse. Niedrigere Werte machen die Ausgaben fokussierter. |
| max_tokens | number | - | 1 bis 131072 | Maximale Ausgabetoken. Wenn sie weggelassen werden, gilt der eigene Standard des Modells. |
| stop | string | - | - | Bis zu 4 Zeichenketten, bei denen das Modell aufhört, weitere Token zu generieren. |
| enable_thinking | boolean | true | - | Aktivieren Sie das Reasoning, bevor Sie antworten. Eine Anfrage, die einen Toolaufruf erzwingt, läuft ohne Reasoning, es sei denn, sie setzt enable_thinking. |
| reasoning_effort | enum | - | 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 | - | 1 bis 262144 | Die maximalen Token, die für das Denken beim Denken reserviert sind, sind aktiviert. Wenn sie weggelassen werden, entscheidet das Modell, wie lange es logisch ist. |
| preserve_thinking | boolean | false | - | Fügen Sie die Begründung der früheren Assistenten-Umzüge in die Eingabe des Modells ein/v1/chat/completions. Gib jede Runde unverändert im reasoning_content-Feld... |
| seed | integer | - | 0 bis 2147483647 | Zufälliger Seed für reproduzierbarere Stichproben. Die Wiederverwendung eines Seeds mit derselben Anfrage liefert ähnliche, aber nicht immer identische Ausgaben. |
| top_k | integer | - | 1 bis 100 | Beispiele nur aus den K wahrscheinlichsten Tokens. Wenn sie weggelassen werden, gilt der Standardstandard des Modells. |
| presence_penalty | number | - | -2 bis 2 | Strafe für Token, die bereits im generierten Text erschienen sind. Positive Werte fördern neue Themen. Wenn sie weggelassen werden, gilt der eigene Standard des Modells. |
| repetition_penalty | number | - | 0.1 bis 2 | Höhere Werte entmutigen wiederholte Formulierungen, und 1 verursacht keine Strafe. Wenn sie weggelassen werden, gilt der eigene Standard des Modells. Nicht... |
| n | integer | 1 | 1 bis 4 | Anzahl der zurückzugebenden Antworten. Above 1 läuft nur auf /v1/chat/completions, mit enable_thinking falsch und ohne Werkzeuge, Websuche oder Logprobs. Die... |
| logprobs | boolean | false | - | Geben Sie die Log-Wahrscheinlichkeiten der Antworttokens zurück, nicht die Begründung, auf /v1/chat/completions. Nicht verfügbar, wenn ein eingebautes Tool aktiviert ist. |
Text-, Bild-, Audio- und Videoeingaben werden unterstützt, und das Modell antwortet in Text. Denken ist standardmäßig aktiviert; verwenden Sie enable_thinking, um es auszuschalten, und thinking_budget, es auf bis zu 262144 Token zu begrenzen. Thinking-Tokens werden als Ausgabetoken abgerechnet. Websuche ist ein optionales eingebautes Tool, das über tool_web_search verfügbar ist und für jeden aufgerufenen Aufruf $0.02 hinzufügt; eine einzelne Anfrage kann sie mehrmals aufrufen, und jeder aufgerufene Aufruf wird abgerechnet. Für Audioeingaben wird die Datei als URL oder als base64-Daten-URI übermittelt. Der Soundtrack eines Videos wird zusammen mit seinen Videotoken als Audiotoken bestellt.
Wenn dieses Modell innerhalb einer einzigen Anfrage eingebaute Werkzeuge aufruft, trägt die Antwort eine normalisierte usage.tool_usage Map neben den Token-Zählen:
"usage": {
"prompt_tokens": 123,
"completion_tokens": 456,
"cost_usd": 0.0042,
"tool_usage": {"web_search": 3}
}Werkzeugzählungen sind bereits in cost_usd einbezogen und zur Transparenz sichtbar, damit man die Rechnung pro Werkzeug prüfen kann. Das Feld wird weggelassen, wenn keine Werkzeuge aufgerufen wurden.
Auf EmpirioLabs wird Qwen3.8 Omni Flash nach Verbrauch abgerechnet: Eingabe $0.30 pro 1M Prompt-Token; Ausgabe $0.94 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 Omni Flash unterstützt ein Kontextfenster von 1.01M Token mit bis zu 131.072 Ausgabe-Token pro Antwort.
Ja. Qwen3.8 Omni Flash 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-omni-flash verwendest.
Ja. Der EmpirioLabs Playground führt Qwen3.8 Omni Flash 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.
