कोडिंग, एजेंटों और दृश्य समझ के लिए फास्ट Qwen3.8 विजन-लैंग्वेज मॉडल, छवि और वीडियो इनपुट, पांच अंतर्निहित टूल और 1M टोकन संदर्भ के साथ।
Alibaba Cloudटेक्स्ट जनरेशन1M कॉन्टेक्स्टरिलीज 26 अग॰ 2026Singaporeस्वामित्व वाला एंडपॉइंटनयाकोडिंग, एजेंटों और दृश्य समझ के लिए फास्ट Qwen3.8 विजन-लैंग्वेज मॉडल, छवि और वीडियो इनपुट, पांच अंतर्निहित टूल और 1M टोकन संदर्भ के साथ।
पाठ, छवि और वीडियो इनपुट का समर्थन करता है, सक्षम थिंकिंग और सोच के साथ सोच मोड budget up to 262144 tokens, फंक्शन कॉलिंग, संरचित उत्पादन जिसमें सख्त JSON स्कीमा, और पांच अंतर्निहित उपकरण शामिल हैं: tool_web_search tool_code_interpreter, tool_web_search_image, और tool_image_search सोच टोकन को आउटपुट टोकन के रूप में बिल दिया जाता है।
इस नाम से भी जाना जाता है Alibaba Cloud Qwen3.8 Flash
qwen3-8-flash/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/qwen3-8-flash:generateContentqwen3.8-flashEmpirioLabs 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 Flash 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-flash 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-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)EmpirioLabs पर Qwen3.8 Flash API द्वारा समर्थित request पैरामीटर। फ़ील्ड छोड़ने पर डिफ़ॉल्ट मान लागू होते हैं।
| पैरामीटर | प्रकार | डिफॉल्ट | रेंज / मान | विवरण |
|---|---|---|---|---|
| temperature | number | 0.7 | 0 से 2 | नमूना तापमान। 0 नियतात्मक है और 2 अधिकतम यादृच्छिकता है। |
| top_p | number | 0.9 | 0 से 1 | नाभिक नमूनाकरण संभाव्यता द्रव्यमान। कम मान आउटपुट को अधिक केंद्रित बनाते हैं। |
| max_tokens | number | 4096 | 1 से 131072 | 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 | medium | none, low, medium, high, max | तर्क प्रयास स्तर। कोई भी सोच को अक्षम नहीं करता है। निम्न, मध्यम, उच्च और अधिकतम सेट चयनित मॉडल के आकार के बाउंड थिंकिंग बजट। |
| thinking_budget | number | 32768 | 1 से 262144 | सोच सक्षम होने पर तर्क के लिए आरक्षित अधिकतम टोकन। |
| vl_high_resolution_images | boolean | true | - | छवि इनपुट के लिए उच्च रिज़ॉल्यूशन प्रसंस्करण का उपयोग करें। |
| max_pixels | number | 2621440 | 4096 से 16777216 | उच्च रिज़ॉल्यूशन प्रसंस्करण अक्षम होने पर प्रति छवि अधिकतम पिक्सेल गणना। |
| video_fps | number | 2 | 0.1 से 10 | वीडियो इनपुट से नमूना लेने के लिए प्रति सेकंड फ्रेम। |
| treat_images_as_video | boolean | false | - | छवियों के अनुक्रम को वीडियो फ़्रेम के रूप में मानें। |
| tool_web_search | boolean | false | - | वास्तविक समय की जानकारी के लिए वेब खोजें। Adds $0.02 |
| tool_web_extractor | boolean | false | - | URL से सामग्री निकालें और पढ़ें। वेब खोज और सोच की आवश्यकता है। |
| tool_code_interpreter | boolean | false | - | सैंडबॉक्स में पायथन कोड चलाएँ। सोचने की जरूरत है। |
पाठ, छवि और वीडियो इनपुट समर्थित हैं। वेब खोज, वेब एक्सट्रैक्टर, कोड अनुवादक, text-to-image खोज, और image-to-image खोज वैकल्पिक अंतर्निहित उपकरण हैं जो टूल * मापदंडों के माध्यम से उजागर होते हैं। वेब खोज, text-to-image search, and image-to-image search add $0.02 वेब एक्सट्रैक्टर को वेब सर्च की आवश्यकता होती है और दोनों वेब एक्सट्रैक्टर और कोड अनुवादक को सोचने की आवश्यकता होती है। एक एकल अनुरोध एक से अधिक एक टूल को बुला सकता है, और प्रत्येक रद्द कॉल बिल किया जाता है। सोच टोकन को आउटपुट टोकन के रूप में बिल दिया जाता है।
When this model invokes built-in tools inside a single request, the response carries a normalized usage.tool_usage map alongside the token counts:
"usage": {
"prompt_tokens": 123,
"completion_tokens": 456,
"cost_usd": 0.0042,
"tool_usage": {"web_search": 3, "code_interpreter": 1}
}Tool counts are already factored into cost_usd and are surfaced for transparency so you can audit per-tool billing. The field is omitted when no tools were invoked.
EmpirioLabs पर Qwen3.8 Flash का बिल उपयोग के अनुसार बनता है: इनपुट $0.16 प्रति 1M शीघ्र टोकन; उत्पादन $0.47 प्रति 1M उत्पन्न टोकन; वेब खोज $0.02 जब बुलाना। इस पेज की लाइव दर तालिका हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती है।
Qwen3.8 Flash 1M टोकन की context window समर्थित करता है, प्रति उत्तर अधिकतम 1,31,072 आउटपुट टोकन के साथ।
हां। Qwen3.8 Flash 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-flash रखकर काम करते हैं।
हां। EmpirioLabs playground ब्राउज़र में Qwen3.8 Flash 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।
