
Version preview avec des avancées majeures par rapport à la série 2.5 en matière de compréhension chinois-anglais, d’instructions complexes, de capacité multilingue et d’utilisation des outils.
Version preview avec des avancées majeures par rapport à la série 2.5 en matière de compréhension chinois-anglais, d’instructions complexes, de capacité multilingue et d’utilisation des outils.
Aussi connu sous le nom Alibaba Cloud Qwen3 Max Preview
qwen3-max-preview/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/qwen3-max-preview:generateContentTarifs à l'usage en direct du catalogue EmpirioLabs. Vous ne payez que ce que vous utilisez, sans minimum mensuel.
Qwen3 Max Preview 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-max-preview. 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-max-preview",
"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-max-preview",
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 Max Preview 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 | 1 | 0 à 1 | Probabilité d’échantillonnage du noyau, masse. Des valeurs plus basses rendent les sorties plus ciblées. |
| max_tokens | number | 4096 | 1 à 65536 | 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. |
| frequency_penalty | number | 0 | -2 à 2 | Pénalité basée sur la fréquence d’apparition d’un jeton. |
| presence_penalty | number | 0 | -2 à 2 | Pénalité pour les jetons déjà apparus dans le texte généré. |
| tool_web_search | boolean | false | - | Cherchez sur internet des informations en temps réel. Ajoute $0.015 au coût de la requête pour chaque appel invoqué. |
| tool_code_interpreter | boolean | false | - | Exécutez du code Python dans un bac à sable. Ça demande de la réflexion. |
| response_format | enum | - | - | Retournez la sortie comme un objet JSON valide (mode JSON). Décrivez les domaines que vous souhaitez dans votre prompt. |
| disable_formatting | boolean | false | - | Passez le EmpirioLabs formatage Markdown (citation [[N]](url) réécriture + bloc Références lorsque la recherche web / outils ont été utilisés). La réponse brute en... |
Deep Thinking + interpréteur de code, tous deux disponibles en option optionnelle.
Sur EmpirioLabs, Qwen3 Max Preview est facturé à l'usage. La grille tarifaire en direct de cette page correspond toujours à ce que l'API facture.
Qwen3 Max Preview prend en charge une fenêtre de contexte de 256K tokens avec jusqu'à 65 536 tokens de sortie par réponse.
Oui. Qwen3 Max Preview 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-max-preview.
Oui. Le playground EmpirioLabs exécute Qwen3 Max Preview 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.