

Qwen3.8 Omni Flash Realtime 与 Qwen3.5 Omni Flash Realtime 并排比较:规格、能力、参数,以及 EmpirioLabs 目录中的实时价格。
Qwen3.8 Omni Flash Realtime 和 Qwen3.5 Omni Flash Realtime 都是 Alibaba Cloud 的模型,属于音频生成类别,可通过 EmpirioLabs API 使用。
| 规格 | Qwen3.8 Omni Flash Realtime | Qwen3.5 Omni Flash Realtime |
|---|---|---|
| 模型 ID | qwen3-8-omni-flash-realtime | qwen3-5-omni-flash-realtime |
| 开发方 | Alibaba Cloud | Alibaba Cloud |
| 发布日期 | 2026年9月21日 | - |
| 上下文窗口 | 192K 个 token | 192K 个 token |
| 最大输出 | 65,536 个 token | 65,536 个 token |
| 输入 | 音频 文本 图像 视频 | 音频 文本 图像 视频 |
| 输出 | 音频 文本 | 音频 文本 |
| 区域 | Singapore | Singapore |
| 端点 | WEBSOCKET /v1/realtime | WEBSOCKET /v1/realtime |
| 能力 |
两个模型在 EmpirioLabs 目录中的实时价格。每张价格表始终与 API 的实际计费一致。
每个模型在 EmpirioLabs 上列出的请求参数,以及适用的可选值或范围。短横线表示该模型未列出此参数。
| 参数 | Qwen3.8 Omni Flash Realtime | Qwen3.5 Omni Flash Realtime |
|---|---|---|
| voice | Tina, Cindy, Liora Mira, Raymond, Zane, Katerina, Ryan, Mia, ... 默认值: Tina | Tina, Serena, Ethan, Dylan, Sunny, Peter, Kiki, Eric 默认值: Tina |
| instructions | string | string |
| modalities | string 默认值: ["text","audio"] | string 默认值: ["text","audio"] |
| input_audio_format | pcm16 默认值: pcm16 | pcm 默认值: pcm |
| output_audio_format | pcm24 默认值: pcm24 | pcm 默认值: pcm |
| turn_detection | string 默认值: {"type":"server_vad"} | string 默认值: {"type":"server_vad"} |
| max_response_output_tokens | 1 到 65536 | 1 到 65536 |
| temperature | 0 到 1.99 | 0 到 1.99 |
| top_p | 0.01 到 1 | 0.01 到 1 |
| top_k | 1 到 100 | 1 到 100 |
| repetition_penalty | 0.1 到 2 | 0.1 到 2 |
| presence_penalty | -2 到 2 | -2 到 2 |
| seed | 0 到 2147483647 | 0 到 2147483647 |
| video_representation_compact | none, normal | - |
通过 WebSocket 进行全双工语音,wss://api.empiriolabs.ai/v1/realtime?model=qwen3-8-omni-flash-realtime,并用普通授权承载头进行认证。通过套接字配置session.update会话,包含语音、指令、模态、转向检测、采样以及回复长度限制max_response_output_tokens。
该型号的音色与Qwen3.5 Omni Realtime型号不同。从语音列表中选择一个,而不是携带语音,或者保持未设置,默认音色会为你提供。
音频和文本代币在双向中分别定价,每个完成回合的使用量均根据模型报告的使用量单独计费。
通过 wss@api.empiriolabs.ai/v1/realtime?model=qwen3-5-omni-flash-realtime 的 WebSocket 进行全双工语音,并用普通授权承载者头进行认证。通过套接字配置会话。更新:语音、指令、模态、回合检测、采样以及回复长度限制等,max_response_output_tokens。在第一段音频后,将相机或视频帧以带有input_image_buffer.append的 JPEG 图像发送。该型号的语音与早期的 Omni 世代不同,因此设置一个可接受或保留默认;未知语音会结束会话,而不是返回错误。文本和音频令牌分别定价,口头回复仅按其音频输出令牌计费,每个完成的回合根据模型报告的使用情况单独计费。
Qwen3.8 Omni Flash Realtime 通过 wss://api.empiriolabs.ai/v1/realtime?model=qwen3-8-omni-flash-realtime 的 WebSocket 进行实时对话,而不是通过 HTTP 端点。使用模型 id qwen3-8-omni-flash-realtime 连接,并在握手时将 EmpirioLabs API 密钥作为 Authorization: Bearer 请求头发送。音频以 base64 编码的 16 位 PCM 双向传输。 浏览器无法为 WebSocket 设置请求头,请从你的服务器发起该连接,再通过你自己的 socket 把音频转发给浏览器。 两个模型通过同一个端点调用。将 model 设为 qwen3-8-omni-flash-realtime 或 qwen3-5-omni-flash-realtime。 在EmpirioLabs 控制台获取 API 密钥。
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())两个模型的上下文窗口都是 192K 个 token。 输入:音频(每 1M 音频输入令牌)和输入(每100万个提示词标记)的价格 Qwen3.8 Omni Flash Realtime 更低。 本页的规格、价格表和参数来自 EmpirioLabs 实时目录。
输入:音频(每 1M 音频输入令牌)和输入(每100万个提示词标记)的价格 Qwen3.8 Omni Flash Realtime 更低。 两张实时价格表都在本页,并始终与 API 的实际计费一致。
可以。两个模型都使用 WEBSOCKET /v1/realtime 和同一个 EmpirioLabs API 密钥,大多数集成只需更改 model 值即可切换。如果依赖某个模型特有的参数,请先查看本页的参数表。
可以。在EmpirioLabs Playground中分别打开两个模型并点击 Start session,即可在浏览器中试用。