Raisonneur omni-modal qui lit le texte, les images, l’audio et la vidéo et répond en texte, avec un contexte de jetons 1M, une réflexion et une recherche web native.
Alibaba CloudGénération de texte1.01M contextePublié 17 sept. 2026SingaporeEndpoint propriétaireNouveauRaisonneur omni-modal qui lit le texte, les images, l’audio et la vidéo et répond en texte, avec un contexte de jetons 1M, une réflexion et une recherche web native.
Prend en charge l’entrée texte, image, audio et vidéo, le mode pensée avec enable_thinking et thinking_budget jusqu’à 262144 jetons, l’appel de fonctions, la sortie structurée incluant un schéma JSON strict, et l’outil intégré tool_web_search. Les jetons de pensée sont annoncés comme des jetons de sortie.
Aussi connu sous le nom 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-flashTarifs à l'usage en direct du catalogue EmpirioLabs. Vous ne payez que ce que vous utilisez, sans minimum mensuel.
Qwen3.8 Omni 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-omni-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-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)Paramètres de requête pris en charge par l'API Qwen3.8 Omni 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 1.99 | Température d’échantillonnage. 0 est déterministe et 1,99 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 | - | 1 à 131072 | Jetons de sortie maximum. Lorsqu’ils sont omis, le défaut propre au modèle s’applique. |
| 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. Une requête qui force un appel à l’outil s’exécute sans raisonnement, sauf si elle enable_thinking. |
| reasoning_effort | enum | - | 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 | - | 1 à 262144 | Le maximum de jetons est réservé pour le raisonnement lorsque la pensée est activé. Lorsqu’il est omis, le modèle décide combien de temps il faut raisonner. |
| preserve_thinking | boolean | false | - | Incluez le raisonnement des tours d’assistant précédents dans l’entrée du modèle sur /v1/chat/completions. Restituez le raisonnement de chaque tour inchangé dans le... |
| seed | integer | - | 0 à 2147483647 | Seed aléatoire pour un échantillonnage plus reproductible. Réutiliser une seed avec la même requête donne une sortie similaire, pas toujours identique. |
| top_k | integer | - | 1 à 100 | Échantillonnez uniquement à partir des K jetons les plus probables. Lorsqu’ils sont omis, le défaut par défaut du modèle s’applique. |
| presence_penalty | number | - | -2 à 2 | Pénalité pour les jetons déjà apparus dans le texte généré. Les valeurs positives encouragent de nouveaux sujets. Lorsqu’elles sont omises, le défaut par défaut du... |
| repetition_penalty | number | - | 0.1 à 2 | Des valeurs plus élevées découragent la répétition des phrases, et 1 n’applique aucune pénalité. Lorsqu’elles sont omises, le défaut propre au modèle s’applique. Non... |
| n | integer | 1 | 1 à 4 | Nombre de réponses à retourner. Au-dessus de 1 ne s’exécute que sur /v1/chat/completions, avec enable_thinking faux et sans outils, recherche web ou logprobs. Les... |
| logprobs | boolean | false | - | Retournez les probabilités logarithiques des jetons de réponse, et non le raisonnement, sur /v1/chat/completions. Non disponible lorsqu’un outil intégré est activé. |
Les entrées texte, image, audio et vidéo sont prises en charge, et le modèle répond en texte. La réflexion est activée par défaut; utilisez enable_thinking pour l’éteindre et thinking_budget pour la limiter à jusqu’à 262144 jetons. Les jetons pensants sont facturés comme des jetons de sortie. La recherche web est un outil intégré optionnel exposé via tool_web_search et ajoute $0.02 pour chaque appel invoqué; une seule requête peut l’invoquer plusieurs fois, et chaque appel invoqué est facturé. Pour l’entrée audio, passez le fichier en URL ou en URI de données base64. La bande-son d’une vidéo est annoncée comme des jetons audio aux côtés de ses jetons vidéo.
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}
}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 Omni Flash est facturé à l'usage : Entrée $0.30 par 1M de jetons d’invite; Sortie $0.94 par 1M de jetons générés; Recherche Web $0.02 par appel lors de l’invocation. La grille tarifaire en direct de cette page correspond toujours à ce que l'API facture.
Qwen3.8 Omni Flash prend en charge une fenêtre de contexte de 1.01M tokens avec jusqu'à 131 072 tokens de sortie par réponse.
Oui. Qwen3.8 Omni 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-omni-flash.
Oui. Le playground EmpirioLabs exécute Qwen3.8 Omni 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.
