
Modèle vision-langage rapide Qwen3.8 pour le codage, les agents et la compréhension visuelle, avec entrée image et vidéo, cinq outils intégrés et un contexte de jeton 1M.
Modèle vision-langage rapide Qwen3.8 pour le codage, les agents et la compréhension visuelle, avec entrée image et vidéo, cinq outils intégrés et un contexte de jeton 1M.
Prend en charge l’entrée texte, image et vidéo, le mode réflexion avec enable_thinking et thinking_budget jusqu’à 262144 jetons, l’appel de fonctions, la sortie structurée incluant un schéma JSON strict, et cinq outils intégrés: tool_web_search, tool_web_extractor, tool_code_interpreter, tool_web_search_image et tool_image_search. Les jetons pensants sont présentés comme des jetons de sortie.
Aussi connu sous le nom Alibaba Cloud Qwen3.8 Flash
qwen3-8-flash/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/qwen3-8-flash:generateContentqwen3.8-flashTarifs à l'usage en direct du catalogue EmpirioLabs. Vous ne payez que ce que vous utilisez, sans minimum mensuel.
Qwen3.8 Flash sert l'API Chat Completions compatible OpenAI. Pointez n'importe quel SDK OpenAI vers https://api.empiriolabs.ai/v1 avec votre clé API EmpirioLabs et utilisez l'id de modèle qwen3-8-flash. Obtenez une clé API depuis le tableau de bord EmpirioLabs.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen3-8-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-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)Paramètres de requête pris en charge par l'API Qwen3.8 Flash sur EmpirioLabs. Les valeurs par défaut s'appliquent quand un champ est omis.
| Paramètre | Type | Par défaut | Plage / valeurs | Description |
|---|---|---|---|---|
| temperature | number | 0.7 | 0 à 2 | Température d’échantillonnage. 0 est déterministe et 2 est l’aléatoire maximal. |
| top_p | number | 0.9 | 0 à 1 | Probabilité d’échantillonnage du noyau, masse. Des valeurs plus basses rendent les sorties plus ciblées. |
| max_tokens | number | 4096 | 1 à 131072 | Jetons de sortie maximum. |
| stop | string | - | - | Jusqu’à 4 chaînes où le modèle cesse de générer d’autres jetons. |
| enable_thinking | boolean | true | - | Activez le raisonnement avant de répondre. |
| reasoning_effort | enum | medium | none, low, medium, high, max | Niveau d’effort de raisonnement. Aucun ne décourage la pensée. budgets de pensée limités faible, moyen, élevé et maximal adaptés au modèle sélectionné. |
| thinking_budget | number | 32768 | 1 à 262144 | Le maximum de jetons est réservé pour le raisonnement lorsque la pensée est activée. |
| vl_high_resolution_images | boolean | true | - | Utilisez un traitement à haute résolution pour les entrées d’images. |
| max_pixels | number | 2621440 | 4096 à 16777216 | Nombre maximal de pixels par image lorsque le traitement haute résolution est désactivé. |
| video_fps | number | 2 | 0.1 à 10 | Images par seconde pour échantillonner depuis les entrées vidéo. |
| treat_images_as_video | boolean | false | - | Traitez une séquence d’images comme des images vidéo. |
| tool_web_search | boolean | false | - | Cherchez sur internet des informations en temps réel. Ajoute $0.02 au coût de la requête pour chaque appel invoqué. |
| tool_web_extractor | boolean | false | - | Extraire et lire le contenu des URL. Nécessite une recherche et une réflexion sur le Web. |
| tool_code_interpreter | boolean | false | - | Exécutez du code Python dans un bac à sable. Ça demande de la réflexion. |
La saisie texte, image et vidéo sont prise en charge. La recherche web, l’extracteur web, l’interpréteur de code, la recherche text-to-image et la recherche image-to-image sont des outils intégrés optionnels exposés via des paramètres tool_*. La recherche web, la recherche text-to-image et la recherche image-to-image ajoutent $0.02 pour chaque appel invoqué; l’extracteur web et l’interpréteur de code fonctionnent sans coût supplémentaire. L’extracteur web nécessite une recherche web, et l’extracteur web comme l’interpréteur de code nécessitent tous deux une réflexion. Une seule requête peut invoquer un outil plusieurs fois, et chaque appel invoqué est facturé. Les jetons de pensée sont facturés comme des jetons de sortie.
Lorsque ce modèle invoque des outils intégrés dans une seule requête, la réponse porte une carte de usage.tool_usage normalisée accompagnée des comptes de jetons:
"usage": {
"prompt_tokens": 123,
"completion_tokens": 456,
"cost_usd": 0.0042,
"tool_usage": {"web_search": 3, "code_interpreter": 1}
}Le nombre d’outils est déjà pris en compte dans cost_usd et est mis en avant pour plus de transparence afin que vous puissiez auditer la facturation par outil. Le champ est omis lorsqu’aucun outil n’a été invoqué.
Sur EmpirioLabs, Qwen3.8 Flash est facturé à l'usage : Entrée $0.16 par 1M de jetons d’invite; Produit $0.47 par 1M de jetons générés; Recherche Web $0.02 par appel lors de l’invocation; Recherche texte-image $0.02 par appel lors de l’invocation; Recherche image à image $0.02 par appel lors de l’invocation; Extracteur de toile $0.00 par appel lors de l’invocation; Interpréteur de code $0.00 par appel lors de l’invocation. La grille tarifaire en direct de cette page correspond toujours à ce que l'API facture.
Qwen3.8 Flash prend en charge une fenêtre de contexte de 1M tokens avec jusqu'à 131 072 tokens de sortie par réponse.
Oui. Qwen3.8 Flash sert l'API Chat Completions compatible OpenAI : les SDKs OpenAI existants fonctionnent en pointant base_url vers https://api.empiriolabs.ai/v1 et en utilisant l'id de modèle qwen3-8-flash.
Oui. Le playground EmpirioLabs exécute Qwen3.8 Flash dans le navigateur avec les mêmes paramètres que l'API expose, pour tester vos prompts avant d'écrire du code.
Créez un compte EmpirioLabs, puis générez une clé sous API Keys dans le tableau de bord. La facturation utilise des crédits à l'usage : vous ne payez que vos requêtes.
Consultez nos tarifs ou contactez-nous si vous souhaitez que votre propre modèle soit déployé sur notre stack.