Qwen3.8 Omni Flash API

텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 읽고 텍스트로 답변을 제공하는 옴니 모달 추론기로, 1M 토큰 컨텍스트, 사고, 네이티브 웹 검색을 지원합니다.

Alibaba Cloud텍스트 생성1.01M 컨텍스트출시 2026년 9월 17일Singapore독점 엔드포인트신규

Qwen3.8 Omni Flash 소개

텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 읽고 텍스트로 답변을 제공하는 옴니 모달 추론기로, 1M 토큰 컨텍스트, 사고, 네이티브 웹 검색을 지원합니다.

텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 입력, 최대 262144 토큰 enable_thinking 및 thinking_budget 있는 사고 모드, 함수 호출, 엄격한 JSON 스키마를 포함한 구조화된 출력, tool_web_search 내장 도구를 지원합니다. 생각하는 토큰은 출력 토큰으로 청구됩니다.

다른 이름 Alibaba Cloud Qwen3.8 Omni Flash

reasoningvisionaudio invideoweb searchfunction callingstructured output

Qwen3.8 Omni Flash 사양

모델 ID
qwen3-8-omni-flash
개발사
Alibaba Cloud
카테고리
텍스트 생성
출시
2026년 9월 17일
컨텍스트 창
1.01M 토큰
최대 출력
131,072 토큰
입력
텍스트이미지오디오비디오
출력
텍스트
구조화된 출력
JSON Schema
리전
Singapore
엔드포인트
POST/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/qwen3-8-omni-flash:generateContent
대체 모델 ID
qwen3.8-omni-flash

Qwen3.8 Omni Flash API 요금

EmpirioLabs 카탈로그의 실시간 종량제 요금입니다. 사용한 만큼만 결제하며 월 최소 요금이 없습니다.

유형
사양
요금
입력
1M 프롬프트 토큰당
$0.30
출력
생성된 토큰 1M 단위
$0.94
웹 검색
호출 시 통화당
$0.02
전체 가격 페이지에서 비교

Qwen3.8 Omni Flash API 호출 방법

Qwen3.8 Omni Flash은(는) OpenAI 호환 Chat Completions API를 제공합니다. 아무 OpenAI SDK나 EmpirioLabs API 키와 함께 https://api.empiriolabs.ai/v1로 지정하고 모델 ID qwen3-8-omni-flash를 사용하세요. EmpirioLabs 대시보드에서 API 키를 발급받으세요.

cURL
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."}
    ]
  }'
Python (OpenAI SDK)
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)
Qwen3.8 Omni Flash API 전체 레퍼런스

Qwen3.8 Omni Flash API 파라미터

EmpirioLabs에서 Qwen3.8 Omni Flash API가 지원하는 요청 파라미터입니다. 필드를 생략하면 기본값이 적용됩니다.

파라미터유형기본값범위 / 값설명
temperaturenumber0.70 ~ 1.99샘플링 온도. 0은 결정론적이고 1.99는 최대 무작위성입니다.
top_pnumber0.90 ~ 1핵 샘플링 확률 질량. 값이 낮을수록 출력이 더 집중됩니다.
max_tokensnumber-1 ~ 131072최대 출력 토큰. 생략 시 모델 자체의 기본값이 적용됩니다.
stopstring--최대 4개의 문자열에서 모델이 더 이상 토큰 생성을 멈춥니다.
enable_thinkingbooleantrue-응답하기 전에 추론을 활성화하세요. 툴 호출을 강제하는 요청은 enable_thinking을 설정하지 않는 한 추론 없이 실행됩니다.
reasoning_effortenum-none, low, medium, high, max추론 노력 수준. 어떤 것도 사고를 막지 못한다. 로우, 미디엄, 하이, 최대는 선택한 모델에 맞춘 제한된 사고 예산을 설정합니다.
thinking_budgetnumber-1 ~ 262144사고할 때 추론을 위해 예약된 최대 토큰이 활성화되어 있습니다. 이를 생략하면 모델은 추론 시간을 결정합니다.
preserve_thinkingbooleanfalse-이전 조수 턴의 추론을 모델 입력에 포함/v1/chat/completions. 각 턴의 추론을 해당 조수 메시지의 reasoning_content 필드에 변경되지 않은 상태로 반환하세요. 이전 추론은 입력 토큰으로 청구됩니다. 내장 도구가 켜져 있을 때는 사용할 수 없습니다.
seedinteger-0 ~ 2147483647더 재현 가능한 샘플링을 위한 무작위 시드. 같은 요청으로 시드를 재사용하면 비슷하지만 항상 동일하지 않은 출력이 나옵니다.
top_kinteger-1 ~ 100가장 가능성 높은 K개의 토큰에서만 샘플링하세요. 생략할 경우, 모델 자체의 기본값이 적용됩니다.
presence_penaltynumber--2 ~ 2생성된 텍스트에 이미 등장한 토큰에 대한 페널티. 양의 값은 새로운 주제를 장려합니다. 생략 시 모델 자체의 기본값이 적용됩니다.
repetition_penaltynumber-0.1 ~ 2높은 값은 반복 표현을 억제하며, 1은 페널티가 없습니다. 생략 시 모델 자체 기본값이 적용됩니다. 내장 도구가 켜져 있거나 /v1/responses. 있을 때는 사용할 수 없습니다
ninteger11 ~ 4반환해야 할 답변 수. 1 이상은 /v1/chat/completions에서만 실행되며, enable_thinking false 답변과 도구, 웹 검색, 로그프로브 없이 진행됩니다. 모든 답변의 출력 토큰은 청구됩니다.
logprobsbooleanfalse-내장된 도구가 켜져 있을 때는 논리가 아닌 답변 토큰의 로그 확률을 반환하세요/v1/chat/completions. 사용 불가.
문서에 파라미터 9개 더 있음

알아두면 좋은 점

텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 입력이 지원되며, 모델은 텍스트로 응답합니다. Thinking은 기본적으로 켜져 있습니다; enable_thinking을 사용하면 끌고 thinking_budget 최대 262144 토큰으로 제한합니다. Thinking 토큰은 출력 토큰으로 청구됩니다. 웹 검색은 tool_web_search를 통해 제공되는 선택 내장 도구로, 호출된 호출마다 $0.02을 추가합니다; 단일 요청으로 여러 번 호출할 수 있으며, 호출된 호출마다 청구됩니다. 오디오 입력의 경우, 파일을 URL 또는 base64 데이터 URI로 전달합니다. 비디오의 사운드트랙은 비디오 토큰과 함께 오디오 토큰으로 청구됩니다.

도구별 청구 (usage.tool_usage)

이 모델이 단일 요청 내에서 내장 도구를 호출할 때, 응답은 토큰 수와 함께 정규화된 usage.tool_usage 맵을 포함합니다:

"usage": {
  "prompt_tokens": 123,
  "completion_tokens": 456,
  "cost_usd": 0.0042,
  "tool_usage": {"web_search": 3}
}

도구 수는 이미 cost_usd에 반영되어 투명성을 위해 표면에 표시되어 도구별 청구를 감사할 수 있습니다. 도구가 호출되지 않았을 때는 해당 필드가 생략됩니다.

Qwen3.8 Omni Flash API: 자주 묻는 질문

Qwen3.8 Omni Flash API 비용은 얼마인가요?

EmpirioLabs에서 Qwen3.8 Omni Flash은(는) 종량제로 청구됩니다: 입력 $0.30 1M 프롬프트 토큰당; 출력 $0.94 생성된 토큰 1M 단위; 웹 검색 $0.02 호출 시 통화당. 이 페이지의 실시간 요금표는 항상 API 청구 금액과 일치합니다.

Qwen3.8 Omni Flash의 컨텍스트 윈도우는 얼마인가요?

Qwen3.8 Omni Flash은(는) 1.01M 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원합니다 (응답당 최대 131,072 출력 토큰).

Qwen3.8 Omni Flash API는 OpenAI와 호환되나요?

네. Qwen3.8 Omni Flash은(는) OpenAI 호환 Chat Completions API를 제공하므로, 기존 OpenAI SDK에서 base_url을 https://api.empiriolabs.ai/v1로 지정하고 모델 ID를 qwen3-8-omni-flash로 설정하면 바로 동작합니다.

통합하기 전에 브라우저에서 Qwen3.8 Omni Flash을(를) 사용해 볼 수 있나요?

네. EmpirioLabs 플레이그라운드에서 API와 동일한 파라미터로 Qwen3.8 Omni Flash을(를) 브라우저에서 실행하므로 코드를 작성하기 전에 프롬프트를 테스트할 수 있습니다.

Qwen3.8 Omni Flash API 키는 어떻게 발급받나요?

EmpirioLabs 계정을 만든 다음 대시보드의 API Keys에서 키를 생성하세요. 요금은 종량제 크레딧이라 실행한 요청에 대해서만 결제합니다.

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