Step 5 Preview vs Qwen3.8 Max 0902

Step 5 Preview 与 Qwen3.8 Max 0902 并排比较:规格、能力、参数,以及 EmpirioLabs 目录中的实时价格。

StepFun Alibaba Cloud 文本生成

Step 5 Preview vs Qwen3.8 Max 0902 概览

StepFun 的 Step 5 Preview 和 Alibaba Cloud 的 Qwen3.8 Max 0902 都属于文本生成类别,可通过 EmpirioLabs API 使用。

主要区别

  • Step 5 Preview 发布更晚(2026年9月15日);Qwen3.8 Max 0902 发布于 2026年9月2日。
  • Step 5 Preview 的上下文窗口更大:1.02M 个 token,Qwen3.8 Max 0902 为 983.6K。
  • 仅 Step 5 Preview 列出的能力:video, prompt cache。
  • 仅 Qwen3.8 Max 0902 列出的能力:multimodal, web search, code interpreter。
  • 输入(每100万个提示词标记)和输出(每100万个生成代币)的价格 Step 5 Preview 更低。

Step 5 Preview vs Qwen3.8 Max 0902:规格

规格Step 5 PreviewQwen3.8 Max 0902
模型 IDstep-5-previewqwen3-8-max-0902
开发方StepFunAlibaba Cloud
发布日期2026年9月15日2026年9月2日
上下文窗口1.02M 个 token983.6K 个 token
最大输出131,072 个 token131,072 个 token
输入
文本 图像 视频
文本 图像 视频
输出
文本
文本
结构化输出JSON SchemaJSON Schema
区域InternationalSingapore
端点
POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/step-5-preview:generateContent
POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/qwen3-8-max-0902:generateContent
能力
reasoning function calling structured output vision video prompt cache agentic coding
reasoning vision multimodal web search code interpreter function calling structured output agentic coding

Step 5 Preview vs Qwen3.8 Max 0902:API 价格

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。

类型
规格
价格
输入
每100万个提示词标记
$2.00
输出
每100万个生成代币
$6.00
网络搜索
每次调用时
$0.02
文本转图像搜索
每次调用时
$0.02
图像对图像搜索
每次调用时
$0.02
网页提取器
每次调用时
$0.00
代码解释器
每次调用时
$0.00
在完整价格页比较

Step 5 Preview vs Qwen3.8 Max 0902:API 参数

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Step 5 PreviewQwen3.8 Max 0902
temperature0 到 2 默认值: 0.50 到 1.99 默认值: 0.7
top_p0.01 到 1 默认值: 0.90 到 1 默认值: 0.9
max_tokens1 到 131072 默认值: 40961 到 131072
stoparraystring
frequency_penalty-2 到 2 默认值: 0-
reasoning_effortlow, medium, high 默认值: lownone, low, medium, high, max
reasoning_formatgeneral, deepseek-style 默认值: general-
toolsarray-
tool_choicestring-
response_formatobjectenum
web_search_linkupboolean 默认值: false-
disable_formattingboolean 默认值: falseboolean 默认值: false
enable_thinking-boolean 默认值: true
thinking_budget-1 到 262144
preserve_thinking-boolean 默认值: true
seed-0 到 2147483647

Step 5 Preview vs Qwen3.8 Max 0902:限制与说明

Step 5 Preview

支持文本、图像和视频输入,支持1M令牌上下文、并行功能工具、严格的JSON模式输出,以及reasoning_effort低、中、高。提示缓存按缓存读取速率计费。视频输入支持MP4小于128 MB,建议片段长度低于5分钟。这是预览版,其行为和标识符可能会有所变化。

Qwen3.8 Max 0902

支持文本、图像和视频输入。网页搜索、网页提取器、代码解释器、text-to-image搜索和image-to-image搜索是可选内置工具,通过tool_*参数暴露。网页搜索、text-to-image搜索和image-to-image搜索为每个调用添加$0.02;网页提取器和代码解释器运行无额外费用。网页提取器需要网页搜索,网页提取器和代码解释器都需要思考。一个请求可以多次调用一个工具,且每次调用都会计费。思考令牌作为输出令牌计费。该ID固定在2026年9月2日的快照上,不会改变。滚动qwen3-8-max id自2026年9月5日起使用同一构建,并将迁移到未来的快照中。

如何调用 Step 5 Preview 和 Qwen3.8 Max 0902

Step 5 Preview 提供 OpenAI 兼容的 Chat Completions API。用你的 EmpirioLabs API 密钥把任意 OpenAI SDK 指向 https://api.empiriolabs.ai/v1,并使用模型 ID step-5-preview。 两个模型通过同一个端点调用。将 model 设为 step-5-preview 或 qwen3-8-max-0902。 在EmpirioLabs 控制台获取 API 密钥。

cURL
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "step-5-preview",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
    ]
  }'

Step 5 Preview vs Qwen3.8 Max 0902:常见问题

Step 5 Preview 和 Qwen3.8 Max 0902 有什么区别?

Step 5 Preview 发布更晚(2026年9月15日);Qwen3.8 Max 0902 发布于 2026年9月2日。 Step 5 Preview 的上下文窗口更大:1.02M 个 token,Qwen3.8 Max 0902 为 983.6K。 仅 Step 5 Preview 列出的能力:video, prompt cache。 本页的规格、价格表和参数来自 EmpirioLabs 实时目录。

Step 5 Preview 和 Qwen3.8 Max 0902 哪个更新?

Step 5 Preview 发布更晚(2026年9月15日);Qwen3.8 Max 0902 发布于 2026年9月2日。

Step 5 Preview 和 Qwen3.8 Max 0902 哪个价格更低?

输入(每100万个提示词标记)和输出(每100万个生成代币)的价格 Step 5 Preview 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。

可以在不重构集成的情况下在 Step 5 Preview 和 Qwen3.8 Max 0902 之间切换吗?

可以。两个模型都使用 POST /v1/chat/completions 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。

集成之前可以在浏览器里试用 Step 5 Preview 和 Qwen3.8 Max 0902 吗?

可以。在 EmpirioLabs Playground 中分别打开两个模型,用 API 提供的参数对两者运行同一个提示词。

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