Qwen3.8 Max는 EmpirioLabs에서 이용 가능합니다. 이 시리즈는 알리바바의 Qwen3.8 시리즈의 대표 단계로, 코딩, 장기 에이전트 작업, 전문 작업을 위해 구축된 조 규모 mixture-of-experts 모델로, 1M 토큰 컨텍스트 창, 심도 있는 사고, 텍스트, 이미지, 비디오 입력을 지원합니다. OpenAI 호환 API로 실행되므로, 필드 하나를 변경하면 전환할 수 있습니다.
Qwen3.8 Max가 잘하는 점
Max는 Qwen3.8 계열 중 역량 계층으로, 순수한 속도보다 품질이 더 중요한 작업에 적합합니다: 대규모 저장소 코딩, 장기 실행 에이전트 루프, 문서 및 스크린샷 이해, 그리고 많은 맥락을 동시에 담아야 하는 분석. 이미지와 비디오를 읽고, 표준 함수 호출로 도구를 호출하며, 요청 시 엄격히 스키마에 부합하는 JSON을 반환하고, 내장 도구를 통해 웹 검색, 코드 실행, URL 읽기, 이미지 검색을 지원합니다.
어떻게 부를까요
표준 채팅 완료 메시지 보내기:
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \ -h "권한: 베어러 $EMPIRIOLABS_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "qwen3-8-max", "messages": [ {"role": "user", "content": "이 모듈을 리팩토링하고 트레이드오프를 설명하세요."} ] }'같은 모델 ID가 다른 모델에서도 작동합니다 /v1/responses 에, 인류형 /v1/messages 에, 그리고 구글 호환 기기에서도 /v1beta/models/qwen3-8-max:생성 콘텐츠 그래서 대부분의 기존 SDK 설정은 다시 작성하지 않고도 작동합니다.
생각은 기본적으로 켜져 있습니다
Qwen3.8 답변 전에 최대 이유를 말해줘야 해요, 꺼지 않는 한. 세트 enable thinking을 활성화 로 거짓 짧고 지연에 민감한 통화나 레이즈 thinking_budget 문제를 더 열심히 처리하고 싶을 때 최대 262144 토큰까지 사용할 수 있습니다. 추론 토큰은 출력 토큰으로 청구되기 때문에, 단순한 프롬프트에 큰 예산을 투자하는 것이 이 모델에 과도하게 지출하는 주요 원인입니다.
에이전트를 포팅하기 전에 알아야 할 실용적인 세부사항: 사고가 활성화된 상태에서는 모델이 다음을 수용합니다 tool_choice 오직 오토. 특정 함수를 강제로 적용하는 방법 tool_choice: "필수" 또는 명시적 도구 객체가 거부되는 경우. 에이전트가 첫 번째 툴 호출을 강제한다면, 선택을 자동으로 유지하거나 그 단계에서 사고를 비활성화하세요.
내장 도구는 기본적으로 켜져 있습니다
모델에는 웹 검색, 웹 추출기, 코드 인터프리터, text-to-image 검색, image-to-image 검색의 다섯 가지 내장 도구가 포함되어 있습니다. 모두 기본적으로 활성화되어 있어, 연구 스타일의 프롬프트에는 편리하지만 단순한 완성에는 낭비가 있습니다. 왜냐하면 도구 정의가 모든 프롬프트에 따라 따라오기 때문입니다. 필요하지 않은 것들은 꺼버리세요. tool_* 조건:
{ "model": "qwen3-8-max", "messages": [{"role": "user", "content": "이번 주 사양에 어떤 변화가 있었나요?"}], "tool_web_search": true, "tool_web_extractor": true, "tool_code_interpreter": false, "tool_web_search_image": false, "tool_image_search": false }상류에는 두 가지 의존성이 강제로 적용됩니다: 웹 추출기는 웹 검색과 함께 실행되며, 웹 추출기와 코드 인터프리터 모두 사고가 활성화되어야 합니다. 웹 검색과 두 가지 이미지 검색 도구는 호출된 호출 단위로 요금이 부과되며, 단일 요청이 한 도구를 여러 번 호출할 수 있어 응답은 정확히 실행된 내용을 보고합니다 usage.tool_usage·.
구조화된 출력
Qwen3.8 Max는 JSON 모드뿐만 아니라 엄격한 JSON 스키마를 강제하기 때문에, 정확한 응답 형태를 요청하고 수리 없이 구분할 수 있습니다:
{ "model": "qwen3-8-max", "messages": [{"role": "user", "content": "인보이스 필드를 추출하세요."}], "response_format": { "type": "json_schema", "json_schema": { "name": "invoice", "strict": true, "schema": { "type": "object", "properties": { "vendor": {"type": "string"}, "total": {"type": "number"} }, "required": ["vendor", "total"], "additionalProperties": false } } }이미지 및 영상
OpenAI 호환 비전 모델과 마찬가지로 이미지나 비디오를 첨부하세요. image_url 또는 video_url 내용 부분. 한 메시지에 여러 이미지를 보내고 위치를 따라 참조할 수 있습니다. 비디오의 경우, video_fps 프레임 샘플링의 밀도를 조절하고, vl_high_resolution_images 이미지 입력에 대한 프롬프트 크기와 세부 사항을 대비합니다.
제품정보
Qwen3.8 Max는 입력 토큰과 출력 토큰당 요금이 매기고, 실제로 실행될 때 호출당 소액의 수수료가 부과되는 방식입니다. 생각하는 토큰은 출력 토큰으로 간주됩니다. 현재 요금은 Qwen3.8 맥스 모델 페이지 그리고 가격표, 항상 실시간 요금 카드를 반영합니다.
한번 해보세요
열어 EmpirioLabs Playground 코드를 작성하지 않고 프롬프트, 첨부파일, 도구 토글을 테스트하거나 읽으려면 API 참조 전체 파라미터 리스트를 위해서입니다.
