ओमनी-मोडल रीजनर जो टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो और वीडियो और टेक्स्ट में जवाब पढ़ता है, 1M टोकन संदर्भ, सोच और मूल वेब खोज के साथ।
Alibaba Cloudपाठ निर्माण1.01M कॉन्टेक्स्टरिलीज 17 सित॰ 2026Singaporeस्वामित्व वाला एंडपॉइंटनयाओमनी-मोडल रीजनर जो टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो और वीडियो और टेक्स्ट में जवाब पढ़ता है, 1M टोकन संदर्भ, सोच और मूल वेब खोज के साथ।
टेक्स्ट, छवि, ऑडियो और वीडियो इनपुट, enable_thinking और thinking_budget के साथ सोच मोड को 262144 टोकन, फ़ंक्शन कॉलिंग, सख्त JSON स्कीमा सहित संरचित आउटपुट और tool_web_search बिल्ट-इन टूल का समर्थन करता है। थिंकिंग टोकन को आउटपुट टोकन के रूप में बिल किया जाता है।
इस नाम से भी जाना जाता है 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-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 Omni 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-omni-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-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)EmpirioLabs पर Qwen3.8 Omni 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 1.99 | नमूना तापमान। 0 नियतात्मक है और 1.99 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 | - | 1 से 131072 | अधिकतम आउटपुट टोकन। जब छोड़ा जाता है, तो मॉडल का अपना डिफ़ॉल्ट लागू होता है। |
| 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। एक अनुरोध जो टूल कॉल को मजबूर करता है, बिना किसी तर्क के चलता है जब तक कि वह enable_thinking सेट न कर दे। |
| reasoning_effort | enum | - | 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 | - | 1 से 262144 | सोच सक्षम होने पर तर्क के लिए आरक्षित अधिकतम टोकन। जब छोड़ा जाता है, तो मॉडल तय करता है कि तर्क करने के लिए कितनी देर तक। |
| preserve_thinking | boolean | false | - | /v1/chat/completions. पर मॉडल के इनपुट में पहले के सहायक मोड़ के तर्क को शामिल करें उस सहायक संदेश के reasoning_content फ़ील्ड में प्रत्येक मोड़ के तर्क को... |
| seed | integer | - | 0 से 2147483647 | अधिक प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य नमूने के लिए यादृच्छिक बीज। एक ही अनुरोध के साथ एक बीज का पुन: उपयोग करने से समान आउटपुट मिलता है, हमेशा समान नहीं, आउटपुट। |
| top_k | integer | - | 1 से 100 | केवल K सबसे संभावित टोकन से नमूना। जब छोड़ा जाता है, तो मॉडल का अपना डिफ़ॉल्ट लागू होता है। |
| presence_penalty | number | - | -2 से 2 | टोकन के लिए जुर्माना जो पहले से ही जेनरेट किए गए टेक्स्ट में दिखाई दे चुके हैं। सकारात्मक मूल्य नए विषयों को प्रोत्साहित करते हैं। जब छोड़ा जाता है, तो मॉडल का अपना... |
| repetition_penalty | number | - | 0.1 से 2 | उच्च मान बार-बार वाक्यांश को हतोत्साहित करते हैं, और 1 कोई दंड लागू नहीं करता है। जब छोड़ा जाता है, तो मॉडल का अपना डिफ़ॉल्ट लागू होता है। जब कोई अंतर्निहित उपकरण... |
| n | integer | 1 | 1 से 4 | लौटने के लिए उत्तरों की संख्या। 1 से ऊपर केवल /v1/chat/completions पर चलता है, जिसमें enable_thinking गलत और बिना उपकरण, वेब खोज या लॉगप्रोब होते हैं। प्रत्येक उत्तर... |
| logprobs | boolean | false | - | उत्तर टोकन की लॉग संभावनाओं को लौटाएं, तर्क नहीं, /v1/chat/completions. पर जब एक अंतर्निहित उपकरण चालू हो तो उपलब्ध नहीं है। |
टेक्स्ट, छवि, ऑडियो और वीडियो इनपुट समर्थित हैं, और मॉडल पाठ में उत्तर देता है। सोच डिफ़ॉल्ट रूप से चालू है; इसे बंद करने के लिए enable_thinking का उपयोग करें और इसे 262144 टोकन तक सीमित करने के लिए thinking_budget करें। थिंकिंग टोकन को आउटपुट टोकन के रूप में बिल किया जाता है। वेब खोज एक वैकल्पिक अंतर्निहित उपकरण है जिसे tool_web_search के माध्यम से उजागर किया जाता है और प्रत्येक आह्वान किए गए कॉल के लिए $0.02 जोड़ता है; एक एकल अनुरोध इसे एक से अधिक बार लागू कर सकता है, और प्रत्येक आह्वान किए गए कॉल को बिल किया जाता है। ऑडियो इनपुट के लिए, फ़ाइल को URL या base64 डेटा UI के रूप में पास करें। एक वीडियो के साउंडट्रैक को उसके वीडियो टोकन के साथ ऑडियो टोकन के रूप में बिल किया जाता है।
जब यह मॉडल एक ही अनुरोध के अंदर अंतर्निहित टूल का आह्वान करता है, तो प्रतिक्रिया टोकन गणना के साथ एक सामान्यीकृत usage.tool_usage मानचित्र ले जाती है:
"usage": {
"prompt_tokens": 123,
"completion_tokens": 456,
"cost_usd": 0.0042,
"tool_usage": {"web_search": 3}
}टूल काउंट पहले से ही cost_usd में फैक्टर किए गए हैं और पारदर्शिता के लिए सामने आए हैं ताकि आप प्रति-टूल बिलिंग का ऑडिट कर सकें। जब कोई टूल लागू नहीं किया गया था तो फ़ील्ड को छोड़ दिया जाता है।
EmpirioLabs पर Qwen3.8 Omni Flash का बिल उपयोग के अनुसार बनता है: इनपुट $0.30 प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन; आउटपुट $0.94 प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन; वेब खोज $0.02 प्रति कॉल जब लागू किया जाता है। इस पेज की लाइव दर तालिका हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती है।
Qwen3.8 Omni Flash 1.01M टोकन की context window समर्थित करता है, प्रति उत्तर अधिकतम 1,31,072 आउटपुट टोकन के साथ।
हां। Qwen3.8 Omni 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-omni-flash रखकर काम करते हैं।
हां। EmpirioLabs playground ब्राउज़र में Qwen3.8 Omni 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।
