256K संदर्भ, छवि और वीडियो इनपुट, फ़ंक्शन टूल, संरचित JSON, और डिफ़ॉल्ट रूप से सोच के साथ मल्टीमॉडल रीजनर।
Alibaba Cloudपाठ निर्माण256K कॉन्टेक्स्टरिलीज 14 अग॰ 2026नेटिव इन्फरेंसनया256K संदर्भ, छवि और वीडियो इनपुट, फ़ंक्शन टूल, संरचित JSON, और डिफ़ॉल्ट रूप से सोच के साथ मल्टीमॉडल रीजनर।
डिफ़ॉल्ट रूप से टेक्स्ट, इमेज और वीडियो इनपुट, स्ट्रीमिंग, फंक्शन टूल, स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट, सीड कंट्रोल और थिंकिंग मोड का समर्थन करता है। सीधे उत्तरों के लिए reasoning_effort (xhigh, मध्यम, निम्न) या enable_thinking=false का उपयोग करें। स्वचालित कैश रीड्स को कैश्ड-इनपुट दर पर बिल किया जाता है जब मॉडल सेवा द्वारा रिपोर्ट किया जाता है। स्पष्ट कैश नियंत्रण समर्थित नहीं हैं. ओपन-वेट संदर्भ 256K है; होस्ट किए गए 1M संदर्भ और आधिकारिक अंतर्निहित उपकरण शामिल नहीं हैं।
इस नाम से भी जाना जाता है Alibaba Cloud Qwen3.8 27B
qwen3-8-27b/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1/completionsPOST/v1beta/models/qwen3-8-27b:generateContentqwen3.8-27bqwen/qwen3-8-27bqwen/qwen3.8-27bEmpirioLabs कैटलॉग से लाइव pay-as-you-go दरें। आप सिर्फ उतना ही भुगतान करते हैं जितना उपयोग करते हैं, कोई मासिक न्यूनतम नहीं।
Qwen3.8 27B OpenAI-संगत Chat Completions API देता है। किसी भी OpenAI SDK को अपनी EmpirioLabs API key के साथ https://api.empiriolabs.ai/v1 पर सेट करें और model id qwen3-8-27b उपयोग करें। EmpirioLabs डैशबोर्ड से API key प्राप्त करें।
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen3-8-27b",
"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="qwen3-8-27b",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)EmpirioLabs पर Qwen3.8 27B API द्वारा समर्थित request पैरामीटर। फ़ील्ड छोड़ने पर डिफ़ॉल्ट मान लागू होते हैं।
| पैरामीटर | प्रकार | डिफॉल्ट | रेंज / मान | विवरण |
|---|---|---|---|---|
| temperature | number | 1 | 0 से 2 | नमूना तापमान। 0 नियतात्मक है और 2 अधिकतम यादृच्छिकता है। |
| top_p | number | 0.95 | 0 से 1 | नाभिक नमूनाकरण संभाव्यता द्रव्यमान। कम मान आउटपुट को अधिक केंद्रित बनाते हैं। |
| max_tokens | integer | 4096 | 1 से 32768 | अधिकतम आउटपुट टोकन। |
| stop | string | - | - | 4 स्ट्रिंग्स तक जहां मॉडल आगे टोकन उत्पन्न करना बंद कर देगा। |
| enable_thinking | boolean | true | - | उत्तर देने से पहले तर्क सक्षम करें। |
| reasoning_effort | enum | xhigh | none, low, medium, xhigh | तर्क प्रयास स्तर। कोई भी सोच को अक्षम नहीं करता है। निम्न, मध्यम और xhigh असतत सोच गहराई का चयन करते हैं। कोई टोकन बजट नियंत्रण नहीं है। |
| top_k | integer | 20 | 1 से 200 | समर्थित होने पर नमूनाकरण को शीर्ष K उम्मीदवार टोकन तक सीमित करें। |
| min_p | number | 0 | 0 से 1 | टोकन नमूने के लिए न्यूनतम संभावना सीमा। |
| frequency_penalty | number | 0 | -2 से 2 | टोकन कितनी बार पहले ही दिखाई दे चुका है, इसके आधार पर जुर्माना। |
| presence_penalty | number | 0 | -2 से 2 | टोकन के लिए जुर्माना जो पहले से ही जेनरेट किए गए टेक्स्ट में दिखाई दे रहे हैं। |
| repetition_penalty | number | 1 | 0.1 से 2 | उच्च मूल्य बार-बार वाक्यांश को हतोत्साहित करते हैं। |
| seed | integer | - | 0 से 2147483647 | प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य नमूने के लिए वैकल्पिक यादृच्छिक बीज। |
| logprobs | boolean | false | - | समर्थित होने पर टोकन लॉग संभावनाएँ लौटाएँ। |
| top_logprobs | integer | - | 0 से 20 | इस कई शीर्ष टोकन लॉग संभावनाओं तक लौटें। |
डिफ़ॉल्ट रूप से टेक्स्ट, इमेज और वीडियो इनपुट, स्ट्रीमिंग, फंक्शन टूल, स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट, सीड कंट्रोल और थिंकिंग मोड का समर्थन करता है। सीधे उत्तरों के लिए reasoning_effort (xhigh, मध्यम, निम्न) या enable_thinking=false का उपयोग करें। स्वचालित कैश रीड्स को कैश्ड-इनपुट दर पर बिल किया जाता है जब मॉडल सेवा द्वारा रिपोर्ट किया जाता है। स्पष्ट कैश नियंत्रण समर्थित नहीं हैं. ओपन-वेट संदर्भ 256K है; होस्ट किए गए 1M संदर्भ और आधिकारिक अंतर्निहित उपकरण शामिल नहीं हैं।
EmpirioLabs पर Qwen3.8 27B का बिल उपयोग के अनुसार बनता है। इस पेज की लाइव दर तालिका हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती है।
Qwen3.8 27B 256K टोकन की context window समर्थित करता है, प्रति उत्तर अधिकतम 32,768 आउटपुट टोकन के साथ।
हां। Qwen3.8 27B OpenAI-संगत Chat Completions API देता है, इसलिए मौजूदा OpenAI SDKs base_url को https://api.empiriolabs.ai/v1 पर सेट करके और model id qwen3-8-27b रखकर काम करते हैं।
हां। EmpirioLabs playground ब्राउज़र में Qwen3.8 27B को उन्हीं पैरामीटरों के साथ चलाता है जो API देता है, ताकि आप कोड लिखने से पहले prompt आज़मा सकें।
EmpirioLabs खाता बनाएं, फिर डैशबोर्ड में API Keys में key जनरेट करें। बिलिंग pay-as-you-go क्रेडिट से होती है, इसलिए आप सिर्फ अपनी requests का भुगतान करते हैं।
हमारे मूल्य निर्धारण की जाँच करें या यदि आप चाहते हैं कि आपका अपना मॉडल हमारे स्टैक पर तैनात किया जाए, तो पहुंचें।
