Qwen3.8 Omni Flash Realtime vs Qwen3.8 LiveTranslate Flash Realtime

Qwen3.8 Omni Flash Realtime vs Qwen3.8 LiveTranslate Flash Realtime en un coup d'œil

Qwen3.8 Omni Flash Realtime et Qwen3.8 LiveTranslate Flash Realtime sont deux modèles Alibaba Cloud de la catégorie Production audio, disponibles via l'API EmpirioLabs.

Différences clés

• Qwen3.8 Omni Flash Realtime est la version la plus récente (21 sept. 2026) ; Qwen3.8 LiveTranslate Flash Realtime est sorti le 17 sept. 2026.
• Qwen3.8 Omni Flash Realtime a la plus grande fenêtre de contexte : 192K tokens, contre 48K pour Qwen3.8 LiveTranslate Flash Realtime.
• Qwen3.8 Omni Flash 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 Qwen3.8 Omni Flash Realtime : Image, Vidéo.
• Capacités indiquées uniquement pour Qwen3.8 Omni Flash Realtime : video, function calling.
• Capacités indiquées uniquement pour Qwen3.8 LiveTranslate Flash Realtime : voice cloning.
• Qwen3.8 Omni 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).

Qwen3.8 Omni Flash Realtime vs Qwen3.8 LiveTranslate Flash Realtime : caractéristiques

Qwen3.8 Omni Flash Realtime vs Qwen3.8 LiveTranslate Flash Realtime : tarifs de l'API

Tarifs en direct du catalogue EmpirioLabs pour les deux modèles. Chaque grille tarifaire correspond toujours à ce que l'API facture.

Qwen3.8 Omni Flash Realtime vs Qwen3.8 LiveTranslate Flash Realtime : paramètres de l'API

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.

Qwen3.8 Omni Flash Realtime vs Qwen3.8 LiveTranslate Flash Realtime : limites et notes

Qwen3.8 Omni Flash Realtime

Connexion

Voix full-duplex sur un WebSocket à wss://api.empiriolabs.ai/v1/realtime?model=qwen3-8-omni-flash-realtime, authentifiée avec l’en-tête Authorization Bearer ordinaire. Configurez la session avec session.update sur le socket: voix, instructions, modalités, détection de virage, échantillonnage et la limite de longueur de réponse, max_response_output_tokens.

Envoi d’audio et de vidéo

• Ajoutez l’audio du micro en input_audio_buffer.append événements.
• Ajoutez des images vidéo en direct comme input_image_buffer.append événements. Les images ne sont pas du contenu de message, donc une image à l’intérieur d’un élément de conversation est rejetée.
• Réglez video_representation_compact à normal avant le premier audio pour lire les mêmes images pour un quart des jetons d’entrée.
• La détection de l’activité vocale détermine quand vous avez arrêté de parler, donc continuez à diffuser environ une seconde après la fin du discours.

Voix

Les voix de ce modèle ne sont pas du même ensemble que celles des modèles Qwen3.5 Omni en temps réel. Choisissez une voix dans la liste des voix plutôt que de porter une voix à l’autre côté, ou laissez-la non réglée et la valeur par défaut vous sera fournie.

Facturation

Les jetons audio et texte sont tarifés séparément dans les deux directions, et chaque tour terminé est facturé de manière autonome selon l’utilisation rapportée par le modèle.

Qwen3.8 LiveTranslate Flash Realtime

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.

Comment appeler Qwen3.8 Omni Flash Realtime et Qwen3.8 LiveTranslate Flash Realtime

Chaque modèle a sa propre requête. Obtenez une clé API depuis le tableau de bord EmpirioLabs.

Qwen3.8 Omni Flash Realtime

Qwen3.8 Omni Flash Realtime tient une conversation en direct via un WebSocket sur wss://api.empiriolabs.ai/v1/realtime?model=qwen3-8-omni-flash-realtime, et non via les endpoints HTTP. Connectez-vous avec l'id de modèle qwen3-8-omni-flash-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=qwen3-8-omni-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

        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())

Qwen3.8 LiveTranslate Flash Realtime

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())

Qwen3.8 Omni Flash Realtime vs Qwen3.8 LiveTranslate Flash Realtime : questions fréquentes

Quelle est la différence entre Qwen3.8 Omni Flash Realtime et Qwen3.8 LiveTranslate Flash Realtime ?

Qwen3.8 Omni Flash Realtime est la version la plus récente (21 sept. 2026) ; Qwen3.8 LiveTranslate Flash Realtime est sorti le 17 sept. 2026. Qwen3.8 Omni Flash Realtime a la plus grande fenêtre de contexte : 192K tokens, contre 48K pour Qwen3.8 LiveTranslate Flash Realtime. Qwen3.8 Omni Flash Realtime renvoie jusqu'à 65 536 tokens de sortie par réponse, Qwen3.8 LiveTranslate Flash Realtime jusqu'à 4 096. Les caractéristiques, les grilles tarifaires et les paramètres de cette page proviennent du catalogue EmpirioLabs en direct.

Lequel est le plus récent, Qwen3.8 Omni Flash Realtime ou Qwen3.8 LiveTranslate Flash Realtime ?

Qwen3.8 Omni Flash Realtime est la version la plus récente (21 sept. 2026) ; Qwen3.8 LiveTranslate Flash Realtime est sorti le 17 sept. 2026.

Lequel a le tarif le plus bas, Qwen3.8 Omni Flash Realtime ou Qwen3.8 LiveTranslate Flash Realtime ?

Qwen3.8 Omni 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.

Puis-je essayer Qwen3.8 Omni Flash Realtime et Qwen3.8 LiveTranslate Flash Realtime dans le navigateur avant d'intégrer ?

Oui. Ouvrez chaque modèle dans le playground EmpirioLabs et appuyez sur Start session pour l'essayer dans votre navigateur.