
Razonador multimodal con 256K de contexto, entrada de imagen y vídeo, herramientas funcionales, JSON estructurado y pensamiento por defecto.
Razonador multimodal con 256K de contexto, entrada de imagen y vídeo, herramientas funcionales, JSON estructurado y pensamiento por defecto.
Soporta entrada de texto, imagen y vídeo, streaming, herramientas funcionales, salida JSON estructurada, control semilla y modo de pensamiento activado por defecto. Usa reasoning_effort (xhigh, medium, low) o enable_thinking=false para respuestas directas. Las lecturas automáticas de caché se facturan a la tasa de entrada en caché cuando se reportan por el servicio modelo. No se admiten controles explícitos de caché. El contexto de peso abierto es 256K; no se incluyen el contexto alojado de 1M ni las herramientas oficiales integradas.
También conocido como 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/qwen3.8-27bTarifas de pago por uso en vivo del catálogo de EmpirioLabs. Solo pagas por lo que usas, sin mínimo mensual.
Qwen3.8 27B sirve la API de Chat Completions compatible con OpenAI. Apunta cualquier SDK de OpenAI a https://api.empiriolabs.ai/v1 con tu clave de API de EmpirioLabs y usa el id de modelo qwen3-8-27b. Consigue una clave de API en el panel de EmpirioLabs.
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)Parámetros de solicitud compatibles con la API de Qwen3.8 27B en EmpirioLabs. Los valores por defecto se aplican cuando se omite un campo.
| Parámetro | Tipo | Predeterminado | Rango / valores | Descripción |
|---|---|---|---|---|
| temperature | number | 1 | 0 a 2 | Temperatura de muestreo. 0 es determinista y 2 es la aleatoriedad máxima. |
| top_p | number | 0.95 | 0 a 1 | Masa de probabilidad de muestreo del núcleo. Valores bajos hacen que las salidas sean más enfocadas. |
| max_tokens | integer | 4096 | 1 a 32768 | Tokens de salida máximos. |
| stop | string | - | - | Hasta 4 cadenas donde el modelo dejará de generar más tokens. |
| enable_thinking | boolean | true | - | Habilita el razonamiento antes de responder. |
| reasoning_effort | enum | xhigh | none, low, medium, xhigh | Nivel de esfuerzo de razonamiento. Ninguno impide pensar. Bajo, medio y alto seleccionan profundidades de pensamiento discretas. No hay control presupuestario simbólico. |
| top_k | integer | 20 | 1 a 200 | Limita el muestreo a los K principales tokens candidatos cuando estén soportados. |
| min_p | number | 0 | 0 a 1 | Umbral mínimo de probabilidad para el muestreo de tokens. |
| frequency_penalty | number | 0 | -2 a 2 | Penalización basada en la frecuencia con la que ya ha aparecido un token. |
| presence_penalty | number | 0 | -2 a 2 | Penalización por tokens que ya aparecieron en el texto generado. |
| repetition_penalty | number | 1 | 0.1 a 2 | Valores más altos desaniman la repetición de frases. |
| seed | integer | - | 0 a 2147483647 | Semilla aleatoria opcional para muestreo reproducible. |
| logprobs | boolean | false | - | Devuelve las probabilidades de registro de tokens cuando estén soportadas. |
| top_logprobs | integer | - | 0 a 20 | Vuelve a estas probabilidades de registro de tokens superiores. |
Soporta entrada de texto, imagen y vídeo, streaming, herramientas funcionales, salida JSON estructurada, control semilla y modo de pensamiento activado por defecto. Usa reasoning_effort (xhigh, medium, low) o enable_thinking=false para respuestas directas. Las lecturas automáticas de caché se facturan a la tasa de entrada en caché cuando se reportan por el servicio modelo. No se admiten controles explícitos de caché. El contexto de peso abierto es 256K; no se incluyen el contexto alojado de 1M ni las herramientas oficiales integradas.
En EmpirioLabs, Qwen3.8 27B se factura por uso. La tabla de tarifas en vivo de esta página siempre coincide con lo que cobra la API.
Qwen3.8 27B admite una ventana de contexto de 256K tokens con hasta 32.768 tokens de salida por respuesta.
Sí. Qwen3.8 27B sirve la API de Chat Completions compatible con OpenAI, así que los SDKs de OpenAI existentes funcionan apuntando base_url a https://api.empiriolabs.ai/v1 y usando el id de modelo qwen3-8-27b.
Sí. El playground de EmpirioLabs ejecuta Qwen3.8 27B en el navegador con los mismos parámetros que expone la API, para que pruebes prompts antes de escribir código.
Crea una cuenta de EmpirioLabs y genera una clave en API Keys en el panel. La facturación es con créditos de pago por uso, así que solo pagas por las solicitudes que haces.
Consulta nuestros precios o contacta con nosotros si quieres que tu propio modelo se implemente en nuestra pila.