Qwen3.8 Omni Flash Realtime vs Qwen3.5 Omni Flash Realtime

Qwen3.8 Omni Flash Realtime e Qwen3.5 Omni Flash Realtime lado a lado: especificações, recursos, parâmetros e preços ao vivo do catálogo da EmpirioLabs.

Alibaba Cloud Geração de Áudio

Qwen3.8 Omni Flash Realtime vs Qwen3.5 Omni Flash Realtime em resumo

Qwen3.8 Omni Flash Realtime e Qwen3.5 Omni Flash Realtime são modelos de Alibaba Cloud na categoria Geração de Áudio, disponíveis pela API da EmpirioLabs.

Principais diferenças

  • Os dois modelos têm uma janela de contexto de 192K tokens.
  • Qwen3.8 Omni Flash Realtime tem a tarifa mais baixa para Entrada: áudio (por 1M de tokens de entrada de áudio) e Entrada (por 1M de tokens de prompt).

Qwen3.8 Omni Flash Realtime vs Qwen3.5 Omni Flash Realtime: especificações

EspecificaçãoQwen3.8 Omni Flash RealtimeQwen3.5 Omni Flash Realtime
ID do modeloqwen3-8-omni-flash-realtimeqwen3-5-omni-flash-realtime
AutorAlibaba CloudAlibaba Cloud
Lançado21 de set. de 2026-
Janela de contexto192K tokens192K tokens
Saída máxima65.536 tokens65.536 tokens
Entrada
Áudio Texto Imagem Vídeo
Áudio Texto Imagem Vídeo
Saída
Áudio Texto
Áudio Texto
RegiãoSingaporeSingapore
Endpoints
WEBSOCKET /v1/realtime
WEBSOCKET /v1/realtime
Recursos
realtime speech to speech audio in audio out video function calling multilingual
realtime speech to speech audio in audio out video function calling multilingual

Qwen3.8 Omni Flash Realtime vs Qwen3.5 Omni Flash Realtime: preços da API

Tarifas ao vivo do catálogo da EmpirioLabs para os dois modelos. Cada tabela de tarifas sempre corresponde ao que a API cobra.

Qwen3.8 Omni Flash Realtime vs Qwen3.5 Omni Flash Realtime: parâmetros da API

Parâmetros de requisição que cada modelo indica na EmpirioLabs, com os valores permitidos ou o intervalo quando houver. Um traço marca um parâmetro que o modelo não indica.

ParâmetroQwen3.8 Omni Flash RealtimeQwen3.5 Omni Flash Realtime
voiceTina, Cindy, Liora Mira, Raymond, Zane, Katerina, Ryan, Mia, ... Padrão: TinaTina, Serena, Ethan, Dylan, Sunny, Peter, Kiki, Eric Padrão: Tina
instructionsstringstring
modalitiesstring Padrão: ["text","audio"]string Padrão: ["text","audio"]
input_audio_formatpcm16 Padrão: pcm16pcm Padrão: pcm
output_audio_formatpcm24 Padrão: pcm24pcm Padrão: pcm
turn_detectionstring Padrão: {"type":"server_vad"}string Padrão: {"type":"server_vad"}
max_response_output_tokens1 a 655361 a 65536
temperature0 a 1.990 a 1.99
top_p0.01 a 10.01 a 1
top_k1 a 1001 a 100
repetition_penalty0.1 a 20.1 a 2
presence_penalty-2 a 2-2 a 2
seed0 a 21474836470 a 2147483647
video_representation_compactnone, normal-

Qwen3.8 Omni Flash Realtime vs Qwen3.5 Omni Flash Realtime: limites e notas

Qwen3.8 Omni Flash Realtime

Conexão

Voz full-duplex sobre um WebSocket em wss://api.empiriolabs.ai/v1/realtime?model=qwen3-8-omni-flash-realtime, autenticada com o cabeçalho comum Authorization Bearer. Configure a sessão com session.update sobre o socket: voz, instruções, modalidades, detecção de turno, amostragem e o limite de comprimento de resposta, max_response_output_tokens.

Envio de áudio e vídeo

  • Adicione o áudio do microfone como input_audio_buffer.append eventos.
  • Anexe os quadros de vídeo ao vivo como input_image_buffer.append eventos. Os quadros não são conteúdo de mensagem, então uma imagem dentro de um item de conversa é rejeitada.
  • Defina video_representation_compact para normal antes do primeiro áudio para ler os mesmos quadros de um quarto dos tokens de entrada.
  • A detecção de atividade de voz decide quando você parou de falar, então continue transmitindo por cerca de um segundo após o fim da fala.

Vozes

As vozes desse modelo não são do mesmo conjunto dos modelos Qwen3.5 Omni em tempo real. Escolha uma da lista de vozes em vez de carregar uma voz, ou deixe-a desconfigurada e o padrão será fornecido para você.

Faturamento

Tokens de áudio e texto são precificados separadamente em ambas as direções, e cada turno concluído é faturado separadamente pelo uso reportado pelo modelo.

Qwen3.5 Omni Flash Realtime

Voz full-duplex por WebSocket em wss://api.empiriolabs.ai/v1/realtime?model=qwen3-5-omni-flash-realtime, autenticada com o cabeçalho comum Authorization Bearer. Configure a sessão com session.update pelo socket: voz, instruções, modalidades, detecção de curva, amostragem e o limite de duração da resposta, max_response_output_tokens. Envie quadros de câmera ou vídeo como imagens JPEG com input_image_buffer.append, após o primeiro áudio. As vozes deste modelo diferem da geração anterior do Omni, então defina uma que aceite ou deixe o padrão; uma voz desconhecida encerra a sessão em vez de retornar um erro. Tokens de texto e áudio são precificados separadamente, uma resposta falada é cobrada apenas pelos tokens de saída de áudio, e cada turno concluído é faturado separadamente pelo uso reportado pelo modelo.

Como chamar Qwen3.8 Omni Flash Realtime e Qwen3.5 Omni Flash Realtime

Qwen3.8 Omni Flash Realtime mantém uma conversa ao vivo por um WebSocket em wss://api.empiriolabs.ai/v1/realtime?model=qwen3-8-omni-flash-realtime, e não pelos endpoints HTTP. Conecte-se com o id de modelo qwen3-8-omni-flash-realtime e envie sua chave de API da EmpirioLabs como cabeçalho Authorization: Bearer no handshake. O áudio trafega nos dois sentidos como PCM de 16 bits em base64. Um navegador não consegue definir cabeçalhos em um WebSocket, então abra esta conexão a partir do seu servidor e repasse o áudio ao navegador pelo seu próprio socket. Os dois modelos são chamados pelo mesmo endpoint. Defina model como qwen3-8-omni-flash-realtime ou qwen3-5-omni-flash-realtime. Obtenha uma chave de API no painel EmpirioLabs.

Python (websockets)
import asyncio, json, os, websockets

async def main():
    async with websockets.connect(
        "wss://api.empiriolabs.ai/v1/realtime?model=qwen3-8-omni-flash-realtime",
        additional_headers=[
            ("Authorization", f"Bearer {os.environ['EMPIRIOLABS_API_KEY']}"),
        ],
        max_size=None,
    ) as ws:
        print(json.loads(await ws.recv())["type"])  # session.created

        await ws.send(json.dumps({
            "type": "conversation.item.create",
            "item": {
                "type": "message",
                "role": "user",
                "content": [{"type": "input_text", "text": "Say hello."}],
            },
        }))
        await ws.send(json.dumps({"type": "response.create"}))

        async for raw in ws:
            event = json.loads(raw)
            if event["type"] == "response.audio.delta":
                ...  # base64 audio chunk, append to your playback buffer
            elif event["type"] == "response.done":
                break

asyncio.run(main())

Qwen3.8 Omni Flash Realtime vs Qwen3.5 Omni Flash Realtime: perguntas frequentes

Qual é a diferença entre Qwen3.8 Omni Flash Realtime e Qwen3.5 Omni Flash Realtime?

Os dois modelos têm uma janela de contexto de 192K tokens. Qwen3.8 Omni Flash Realtime tem a tarifa mais baixa para Entrada: áudio (por 1M de tokens de entrada de áudio) e Entrada (por 1M de tokens de prompt). As especificações, as tabelas de tarifas e os parâmetros desta página vêm do catálogo ao vivo da EmpirioLabs.

Qual tem a tarifa mais baixa, Qwen3.8 Omni Flash Realtime ou Qwen3.5 Omni Flash Realtime?

Qwen3.8 Omni Flash Realtime tem a tarifa mais baixa para Entrada: áudio (por 1M de tokens de entrada de áudio) e Entrada (por 1M de tokens de prompt). As duas tabelas de tarifas ao vivo estão nesta página e sempre correspondem ao que a API cobra.

Posso alternar entre Qwen3.8 Omni Flash Realtime e Qwen3.5 Omni Flash Realtime sem reconstruir minha integração?

Sim. Os dois modelos usam WEBSOCKET /v1/realtime com a mesma chave de API da EmpirioLabs, então a maioria das integrações alterna só mudando o valor model. Confira antes a tabela de parâmetros desta página se você depende de um parâmetro específico de um modelo.

Posso testar Qwen3.8 Omni Flash Realtime e Qwen3.5 Omni Flash Realtime no navegador antes de integrar?

Sim. Abra cada modelo no playground da EmpirioLabs e clique em Start session para testar no navegador.

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