
अनुकूली उपकरण उपयोग (अनुसंधान, स्मृति, कोड अनुवादक) और जटिल कार्यों पर उच्च सटीकता के लिए परीक्षण समय स्केलिंग के साथ रीजनिंग मॉडल।
अनुकूली उपकरण उपयोग (अनुसंधान, स्मृति, कोड अनुवादक) और जटिल कार्यों पर उच्च सटीकता के लिए परीक्षण समय स्केलिंग के साथ रीजनिंग मॉडल।
इस नाम से भी जाना जाता है Alibaba Cloud Qwen3 Max Thinking, Qwen3-Max-Thinking
qwen3-max-thinking/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/qwen3-max-thinking:generateContentEmpirioLabs कैटलॉग से लाइव pay-as-you-go दरें। आप सिर्फ उतना ही भुगतान करते हैं जितना उपयोग करते हैं, कोई मासिक न्यूनतम नहीं।
Qwen3 Max Thinking 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-max-thinking 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-max-thinking",
"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-thinking",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)EmpirioLabs पर Qwen3 Max Thinking 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, 2 = अधिकतम यादृच्छिकता। |
| top_p | number | 0.9 | 0 से 1 | नाभिक नमूनाकरण संभाव्यता द्रव्यमान। निचला = अधिक केंद्रित। |
| max_tokens | number | 4096 | 1 से 65536 | प्रतिक्रिया में अधिकतम टोकन। |
| stop | string | - | - | 4 स्ट्रिंग्स तक जहां मॉडल आगे टोकन उत्पन्न करना बंद कर देगा। |
| enable_thinking | boolean | true | - | विस्तारित सोच मोड सक्षम करें। धीमा लेकिन तर्क-भारी कार्यों में सुधार करता है। |
| tool_web_search | boolean | false | - | जरूरत पड़ने पर मॉडल को वेब खोज करने की अनुमति दें। |
| web_search_mode | enum | standard | standard, thorough | मानक = एकल खोज, पूरी तरह से = कई गहरी खोजें। |
| tool_code_interpreter | boolean | true | - | डेटा की गणना/विश्लेषण करने के लिए मॉडल को सैंडबॉक्स में पायथन कोड निष्पादित करने की अनुमति दें। |
| tool_web_extractor | boolean | true | - | मॉडल को अपने द्वारा खोजे गए URL से सामग्री लाने और पढ़ने की अनुमति दें. |
| response_format | enum | - | - | आउटपुट को वैध JSON ऑब्जेक्ट (JSON मोड) के रूप में लौटाएं। अपने प्रॉम्प्ट में उन फ़ील्ड का वर्णन करें जिन्हें आप चाहते हैं। |
| disable_formatting | boolean | false | - | EmpirioLabs मार्कडाउन स्वरूपण (उद्धरण [[N]](url) पुनर्लेखन + संदर्भ ब्लॉक जब वेब खोज/उपकरण का उपयोग किया गया था) को छोड़ दें। सादे [N] उद्धरणों के साथ कच्चा... |
वेब खोज मोड: मानक (कुशल) या थोरफ (comprehensive, सोच की आवश्यकता)।
When this model invokes tools (web search, code interpreter, etc.) inside a single request, the response carries a normalized usage.tool_usage map alongside the token counts. The example below shows the shape — exact field names, units, and which tools appear can vary slightly per provider:
"usage": {
"prompt_tokens": 123,
"completion_tokens": 456,
"cost_usd": 0.0042,
"tool_usage": {"web_search": 3, "code_interpreter": 1}
}The tool counts are already factored into cost_usd — they are surfaced for transparency so you can audit per-tool billing. The field is omitted when no tools were invoked.
EmpirioLabs पर Qwen3 Max Thinking का बिल उपयोग के अनुसार बनता है। इस पेज की लाइव दर तालिका हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती है।
Qwen3 Max Thinking 256K टोकन की context window समर्थित करता है, प्रति उत्तर अधिकतम 65,536 आउटपुट टोकन के साथ।
हां। Qwen3 Max Thinking 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-max-thinking रखकर काम करते हैं।
हां। EmpirioLabs playground ब्राउज़र में Qwen3 Max Thinking 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।