
テキスト、画像、音声、動画を読み、回答をテキストで行うオムニモーダル推論器で、100万トークンのコンテキスト、思考、ネイティブのウェブ検索を備えています。
テキスト、画像、音声、動画を読み、回答をテキストで行うオムニモーダル推論器で、100万トークンのコンテキスト、思考、ネイティブのウェブ検索を備えています。
テキスト、画像、音声、ビデオ入力、enable_thinking・thinking_budgetの思考モード(最大262144トークン)、関数呼び出し、厳格なJSONスキーマを含む構造化出力、tool_web_search組み込みツールをサポートしています。思考トークンは出力トークンとして請求されます。
別名 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 カタログのライブ従量課金料金です。使った分だけの支払いで、月額最低料金はありません。
Qwen3.8 Omni Flash は OpenAI 互換の Chat Completions API を提供します。任意の OpenAI SDK を EmpirioLabs API キーで https://api.empiriolabs.ai/v1 に向け、モデル ID qwen3-8-omni-flash を使ってください。 EmpirioLabs ダッシュボードで API キーを取得してください。
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 上の Qwen3.8 Omni Flash API が対応するリクエストパラメーターです。フィールドを省略した場合はデフォルト値が適用されます。
| パラメータ | タイプ | デフォルト | 範囲 / 値 | 説明 |
|---|---|---|---|---|
| temperature | number | 0.7 | 0 から 1.99 | サンプリング温度。0は決定論的、1.99は最大ランダム性です。 |
| top_p | number | 0.9 | 0 から 1 | 原子核サンプリング確率質量。値が低いほど出力がより集中します。 |
| max_tokens | number | - | 1 から 131072 | 最大出力トークン数。省略すると、モデル自身のデフォルトが適用されます。 |
| stop | string | - | - | 最大4つの文字列で、モデルはこれ以上のトークン生成を停止します。 |
| enable_thinking | boolean | true | - | 応答する前に推論を有効にしてください。ツール呼び出しを強制するリクエストは、設定enable_thinkingがない限り推論なしで実行されます。 |
| reasoning_effort | enum | - | none, low, medium, high, max | 推論の努力レベル。誰も思考を妨げるものではありません。低、中、高、最大は選択したモデルに合わせて限定された思考予算を設定します。 |
| thinking_budget | number | - | 1 から 262144 | 思考時に推論のために予約される最大トークンが有効化されます。省略された場合、モデルが推論時間を決定します。 |
| preserve_thinking | boolean | false | - | 以前のアシスタントターンの推論をモデルの入力に含めます/v1/chat/completions.各ターンの推論はそのアシスタントメッセージのreasoning_contentフィールドに変更せずに返します。以前の推論は入力トークンとして請求されます。組み込みツールがオンの時は利用できません。 |
| seed | integer | - | 0 から 2147483647 | より再現性の高いサンプリングのためのランダムシード。同じリクエストでシードを再利用すると、似たような、必ずしも同一ではない出力が得られます。 |
| top_k | integer | - | 1 から 100 | 最も可能性が高いKトークンからのみサンプルを抽出します。省略した場合、モデル自身のデフォルトが適用されます。 |
| presence_penalty | number | - | -2 から 2 | 生成されたテキストに既に存在したトークンに対するペナルティ。ポジティブな値は新しいトピックを促します。省略した場合、モデル自身のデフォルトが適用されます。 |
| repetition_penalty | number | - | 0.1 から 2 | 値が高いほど繰り返しの表現を抑制し、1はペナルティを適用しません。省略した場合はモデル自身のデフォルトが適用されます。組み込みツールがオンまたは/v1/responses.中は利用できません |
| n | integer | 1 | 1 から 4 | 返すべき回答数。1以上の回答は/v1/chat/completionsのみで動作し、enable_thinking falseとツール、ウェブ検索、logprobsなしで実行されます。すべての回答の出力トークンは請求されます。 |
| logprobs | boolean | false | - | 回答トークンの対数確率を返します。論理ではなく、 on /v1/chat/completions. 組み込みツールがオンになっていると利用できません。 |
テキスト、画像、音声、ビデオ入力をサポートし、モデルはテキストで応答します。思考機能はデフォルトでオンです。enable_thinkingでオフにし、thinking_budgetで最大262144トークンに制限します。思考トークンは出力トークンとして請求されます。ウェブ検索はtool_web_searchを通じて公開されるオプションの組み込みツールで、呼び出した呼び出しごとに$0.02を追加します。単一のリクエストで複数回呼び出し可能で、呼び出しごとに請求されます。音声入力の場合は、URLまたはbase64データURIとしてファイルを渡します。動画のサウンドトラックは、ビデオトークンとともに音声トークンとして請求されます。
このモデルが単一のリクエスト内で組み込みツールを呼び出す場合、応答はトークン数とともに正規化されたusage.tool_usageマップを伴います。
"usage": {
"prompt_tokens": 123,
"completion_tokens": 456,
"cost_usd": 0.0042,
"tool_usage": {"web_search": 3}
}ツール数はすでにcost_usdに含まれており、透明性を保つためにツールごとの請求を監査できるように表面化されています。ツールが起動されていない場合は、この欄は省略されます。
EmpirioLabs では Qwen3.8 Omni Flash は従量課金です: 入力 $0.30 1Mプロンプトトークンあたり; 出力 $0.94 生成された1Mトークンあたり; ウェブ検索 $0.02 呼び出し時の通話ごと。このページのライブ料金表は常に API の請求額と一致します。
Qwen3.8 Omni Flash は 1.01M トークンのコンテキストウィンドウに対応しています(1回の応答あたり最大 131,072 出力トークン)。
はい。Qwen3.8 Omni Flash は OpenAI 互換の Chat Completions API を提供しているため、既存の OpenAI SDK は base_url を https://api.empiriolabs.ai/v1 に向けてモデル ID を qwen3-8-omni-flash に設定するだけで動作します。
はい。EmpirioLabs プレイグラウンドでは API と同じパラメーターで Qwen3.8 Omni Flash をブラウザ上で実行できるので、コードを書く前にプロンプトを試せます。
EmpirioLabs アカウントを作成し、ダッシュボードの API Keysでキーを生成してください。課金は従量制クレジットなので、実行したリクエストの分だけ支払います。