

Qwen3.8 LiveTranslate Flash Realtime et Qwen3.5 Omni Plus Realtime côte à côte : caractéristiques, capacités, paramètres et tarifs en direct du catalogue EmpirioLabs.
Qwen3.8 LiveTranslate Flash Realtime et Qwen3.5 Omni Plus Realtime sont deux modèles Alibaba Cloud de la catégorie Production audio, disponibles via l'API EmpirioLabs.
| Spéc. | Qwen3.8 LiveTranslate Flash Realtime | Qwen3.5 Omni Plus Realtime |
|---|---|---|
| ID du modèle | qwen3-8-livetranslate-flash-realtime | qwen3-5-omni-plus-realtime |
| Auteur | Alibaba Cloud | Alibaba Cloud |
| Publié | 17 sept. 2026 | - |
| Fenêtre de contexte | 48K tokens | 192K tokens |
| Sortie max | 4 096 tokens | 65 536 tokens |
| Entrée | Audio Texte | Audio Texte Image Vidéo |
| Sortie | Audio Texte | Audio Texte |
| Région | Singapore | Singapore |
| Endpoints | WEBSOCKET /v1/realtime | WEBSOCKET /v1/realtime |
| Capacités |
Tarifs en direct du catalogue EmpirioLabs pour les deux modèles. Chaque grille tarifaire correspond toujours à ce que l'API facture.
Paramètres de requête indiqués pour chaque modèle sur EmpirioLabs, avec les valeurs autorisées ou la plage le cas échéant. Un tiret signale un paramètre que le modèle n'indique pas.
| Paramètre | Qwen3.8 LiveTranslate Flash Realtime | Qwen3.5 Omni Plus Realtime |
|---|---|---|
| voice | Tina, Serena, Ethan, Cindy Par défaut: Tina | Tina, Serena, Ethan, Dylan, Sunny, Peter, Kiki, Eric Par défaut: Tina |
| target_language | zh, en, ar, de, fr, es, pt, id, it, ko, ru, th, vi, ja, tr, h... Par défaut: en | - |
| modalities | string Par défaut: ["text","audio"] | string Par défaut: ["text","audio"] |
| input_audio_format | pcm Par défaut: pcm | pcm Par défaut: pcm |
| output_audio_format | pcm Par défaut: pcm | pcm Par défaut: pcm |
| voice_clone | off, once, always Par défaut: off | - |
| glossary | object | - |
| instructions | - | string |
| turn_detection | - | string Par défaut: {"type":"server_vad"} |
| max_response_output_tokens | - | 1 à 65536 |
| temperature | - | 0 à 1.99 |
| top_p | - | 0.01 à 1 |
| top_k | - | 1 à 100 |
| repetition_penalty | - | 0.1 à 2 |
| presence_penalty | - | -2 à 2 |
| seed | - | 0 à 2147483647 |
Traduction orale via un WebSocket à wss://api.empiriolabs.ai/v1/realtime ?model=qwen3-8-livetranslate-flash-realtime, authentifiée avec l’en-tête Authorization Bearer ordinaire. Définissez la langue cible avec session.update avant d’envoyer l’audio. Avec les modalités réglées sur [« texte »], 31 langues cibles supplémentaires traduisent uniquement en texte. Ajoutez un glossaire pour définir la traduction des termes spécifiques. Utilisez une voix acceptée par ce modèle, ou laissez la Tina par défaut. Pour prononcer la traduction dans la voix propre du locuteur, réglez voice_clone à une fois (la voix entendue au début de la session) ou toujours (la voix de la personne qui parle, appariée avant chaque réponse); le clonage n’ajoute aucun frais. Les jetons audio et texte sont tarifés séparément, et chaque tour complété est facturé séparément à partir de l’utilisation rapportée par le modèle.
Voix full-duplex via un WebSocket à wss://api.empiriolabs.ai/v1/realtime ?model=qwen3-5-omni-plus-realtime, authentifié avec l’en-tête Authorization Bearer ordinaire. Configurez la session avec session.update sur le socket: voix, instructions, modalités, détection de tour, échantillonnage et limite de durée de réponse, max_response_output_tokens. Envoyez des images caméra ou vidéo en JPEG avec input_image_buffer.append, après le premier audio. Pour WAV ou un autre taux d’échantillonnage avec la version bêta du protocole, réglez session.audio.input.format et session.audio.output.format avant le premier audio. Les voix de ce modèle diffèrent de celles de la génération précédente d’Omni, donc configurez un message qu’il accepte ou laissez le défaut; une voix inconnue met fin à la session plutôt que de renvoyer une erreur. Les jetons texte et audio sont tarifés séparément, une réponse vocale est facturée uniquement pour ses jetons de sortie audio, et chaque tour complété est facturé séparément selon l’utilisation rapportée par le modèle.
Chaque modèle a sa propre requête. Obtenez une clé API depuis le tableau de bord EmpirioLabs.
Qwen3.8 LiveTranslate Flash Realtime est une traduction parlée en direct via un WebSocket sur wss://api.empiriolabs.ai/v1/realtime?model=qwen3-8-livetranslate-flash-realtime, et non via les endpoints HTTP. Connectez-vous avec l'id de modèle qwen3-8-livetranslate-flash-realtime et envoyez votre clé API EmpirioLabs dans un en-tête Authorization: Bearer lors du handshake. Définissez la langue cible avec un session.update avant d'envoyer de l'audio. L'audio circule dans les deux sens en PCM 16 bits encodé en base64. Un navigateur ne peut pas définir d'en-têtes sur un WebSocket : ouvrez donc cette connexion depuis votre serveur et relayez l'audio vers le navigateur via votre propre socket.
import asyncio, json, os, websockets
async def main():
async with websockets.connect(
"wss://api.empiriolabs.ai/v1/realtime?model=qwen3-8-livetranslate-flash-realtime",
additional_headers=[
("Authorization", f"Bearer {os.environ['EMPIRIOLABS_API_KEY']}"),
],
max_size=None,
) as ws:
print(json.loads(await ws.recv())["type"]) # session.created
import base64
await ws.send(json.dumps({
"type": "session.update",
"session": {
"voice": "Tina",
"translation": {"language": "en"},
"modalities": ["text", "audio"],
},
}))
# 16-bit PCM microphone audio, base64 encoded, in small chunks.
for chunk in read_microphone_chunks():
await ws.send(json.dumps({
"type": "input_audio_buffer.append",
"audio": base64.b64encode(chunk).decode(),
}))
async for raw in ws:
event = json.loads(raw)
if event["type"] == "response.audio.delta":
... # base64 audio chunk, append to your playback buffer
elif event["type"] in ("response.audio_transcript.text", "response.text.text"):
print(event.get("text") or "")
elif event["type"] == "response.done":
break
asyncio.run(main())Qwen3.5 Omni Plus Realtime tient une conversation en direct via un WebSocket sur wss://api.empiriolabs.ai/v1/realtime?model=qwen3-5-omni-plus-realtime, et non via les endpoints HTTP. Connectez-vous avec l'id de modèle qwen3-5-omni-plus-realtime et envoyez votre clé API EmpirioLabs dans un en-tête Authorization: Bearer lors du handshake. L'audio circule dans les deux sens en PCM 16 bits encodé en base64. Un navigateur ne peut pas définir d'en-têtes sur un WebSocket : ouvrez donc cette connexion depuis votre serveur et relayez l'audio vers le navigateur via votre propre socket.
import asyncio, json, os, websockets
async def main():
async with websockets.connect(
"wss://api.empiriolabs.ai/v1/realtime?model=qwen3-5-omni-plus-realtime",
additional_headers=[
("Authorization", f"Bearer {os.environ['EMPIRIOLABS_API_KEY']}"),
],
max_size=None,
) as ws:
print(json.loads(await ws.recv())["type"]) # session.created
await ws.send(json.dumps({
"type": "conversation.item.create",
"item": {
"type": "message",
"role": "user",
"content": [{"type": "input_text", "text": "Say hello."}],
},
}))
await ws.send(json.dumps({"type": "response.create"}))
async for raw in ws:
event = json.loads(raw)
if event["type"] == "response.audio.delta":
... # base64 audio chunk, append to your playback buffer
elif event["type"] == "response.done":
break
asyncio.run(main())Qwen3.5 Omni Plus Realtime a la plus grande fenêtre de contexte : 192K tokens, contre 48K pour Qwen3.8 LiveTranslate Flash Realtime. Qwen3.5 Omni Plus Realtime renvoie jusqu'à 65 536 tokens de sortie par réponse, Qwen3.8 LiveTranslate Flash Realtime jusqu'à 4 096. Types d'entrée acceptés uniquement par Qwen3.5 Omni Plus Realtime : Image, Vidéo. Les caractéristiques, les grilles tarifaires et les paramètres de cette page proviennent du catalogue EmpirioLabs en direct.
Qwen3.8 LiveTranslate Flash Realtime affiche le tarif le plus bas pour Entrée : audio (par 1M de jetons d’entrée audio) et Entrée (par 1M de jetons d’invite). Les deux grilles tarifaires en direct sont sur cette page et correspondent toujours à ce que l'API facture.
Oui. Ouvrez chaque modèle dans le playground EmpirioLabs et appuyez sur Start session pour l'essayer dans votre navigateur.
Consultez nos tarifs ou contactez-nous si vous souhaitez que votre propre modèle soit déployé sur notre stack.