qwen/qwen3.8-flash

1M संदर्भ · $0.0900 / M इनपुट टोकन · $0.2820 / M आउटपुट टोकन

Qwen3.8 Flash OurToken पर cost-efficient Qwen3.8 route है, developers के लिए जो near-flagship chat, coding, multimodal understanding, long-context work, और production assistant workloads को lower price पर evaluate कर रहे हैं.

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24H स्थिति मॉनिटर

ऐतिहासिक अपटाइम डेटा समय के साथ एकत्र होता है। वर्तमान स्थिति नवीनतम स्वास्थ्य जांच को दर्शाती है।

मूल्य निर्धारण

उपयोग के अनुसार भुगतान

कोई अग्रिम लागत नहीं, केवल उतने के लिए भुगतान करें जितना आप उपयोग करते हैं

60% of official price

इनपुट$0.15 / M$0.0900 / M टोकन

आउटपुट$0.47 / M$0.2820 / M टोकन

कैश किया गया इनपुट$0.016 / M$0.0096 / M टोकन

कैश लेखन$0.20 / M$0.1200 / M टोकन

API उपयोग

API एक्सेस गाइड

बेस URLhttps://api.ourtoken.ai/v1

API एंडपॉइंटchat/completions

पूरा URLhttps://api.ourtoken.ai/v1/chat/completions

मॉडल IDqwen3.8-flash

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कोड उदाहरण

इस मॉडल के लिए OurToken API endpoint का उपयोग करें। नीचे दिए गए उदाहरण direct HTTP requests और मॉडल परिवार के लिए recommended endpoint का उपयोग करते हैं।

curl https://api.ourtoken.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "qwen3.8-flash",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Hello!"
      }
    ],
    "max_tokens": 256
  }'

Chat Completions API संदर्भ

OpenAI Chat Completions-संगत endpoint के साथ chat response बनाएँ। SDK Base URL के रूप में https://api.ourtoken.ai/v1 और endpoint के रूप में POST /chat/completions का उपयोग करें।

प्राधिकरण

Content-Type	application/json
Authorization	Bearer YOUR_API_KEY

अनुरोध सामग्री

फ़ील्ड	प्रकार	आवश्यक	विवरण
model	string	आवश्यक	कॉल करने के लिए Model ID।
messages	array<object>	आवश्यक	model को भेजे गए conversation messages।
max_tokens	integer	वैकल्पिक	output tokens की अधिकतम संख्या।
temperature	number	वैकल्पिक	Sampling temperature।
top_p	number	वैकल्पिक	Nucleus sampling parameter।
stream	boolean	वैकल्पिक	क्या streaming response लौटाना है।
stream_options	object	वैकल्पिक	streaming responses के लिए अतिरिक्त options।
tools	array<object>	वैकल्पिक	model के लिए उपलब्ध tools।
tool_choice	string \| object	वैकल्पिक	model tools कैसे चुनता है, इसे नियंत्रित करता है।
response_format	object	वैकल्पिक	structured output को नियंत्रित करता है, जैसे JSON object responses।

प्रतिक्रिया सामग्री

फ़ील्ड	प्रकार	आवश्यक	विवरण
id	string	आवश्यक	unique chat completion identifier।
object	"chat.completion"	आवश्यक	Chat Completions API द्वारा लौटाया गया object type।
created	integer	आवश्यक	response बनाए जाने का Unix timestamp।
model	string	आवश्यक	वह model जिसने response बनाया।
choices	array<object>	आवश्यक	model द्वारा लौटाए गए candidate responses।
choices[].message.role	string	आवश्यक	लौटाए गए chat message की role।
choices[].message.content	string	वैकल्पिक	लौटाए गए chat message में text content।
choices[].finish_reason	string	वैकल्पिक	generation रुकने का कारण।
usage	object	वैकल्पिक	chat completion के लिए token usage information।
usage.prompt_tokens	integer	वैकल्पिक	Input token count।
usage.completion_tokens	integer	वैकल्पिक	Output token count।
usage.total_tokens	integer	वैकल्पिक	Total token count।
usage.prompt_tokens_details	object	वैकल्पिक	input token usage का breakdown।
usage.prompt_tokens_details.cached_tokens	integer	वैकल्पिक	cache से served tokens।

मॉडल परिचय

Qwen qwen3.8-flash

Qwen3.8 Flash supplied launch material के according multimodal understanding, coding, और 1M-token context window को combine करते हुए lower inference cost पर near-flagship Qwen3.8 capability देता है. जब आप model testing, pricing review, API keys, usage logs, और production integration के लिए एक ही endpoint चाहते हैं, तब OurToken के through qwen3.8-flash api use करें.

यह बेहतरीन क्यों है

Evaluation और production testing के लिए cost-efficient Qwen3.8 route.
OurToken endpoint के through OpenAI-compatible chat completions setup.
Model ID, code examples, और official price के 60% pricing review के लिए dedicated route page.
Near-flagship quality को lower token cost से compare करने में useful.
Qwen discovery से API implementation तक clean path.

मुख्य विशेषताएँ

Model ID: qwen3.8-flash
Provider: Qwen
Input price: $0.0900 per 1M tokens on OurToken
Output price: $0.2820 per 1M tokens on OurToken
Cache read price: $0.0096 per 1M tokens on OurToken
Cache write price: $0.1200 per 1M tokens on OurToken
API endpoint: chat completions
Evaluation focus: cost-aware coding, chat, multimodal understanding, and long-context tasks

विशिष्टताएँ

ProviderQwen

Model IDqwen3.8-flash

Model TypeMultimodal Large Model (LLM + VLM)

OurToken Input Price$0.0900 / 1M tokens

OurToken Output Price$0.2820 / 1M tokens

OurToken Cache Read Price$0.0096 / 1M tokens

OurToken Cache Write Price$0.1200 / 1M tokens

Official Input Reference$0.15 / 1M tokens

Official Output Reference$0.47 / 1M tokens

Official Cache Read Reference$0.016 / 1M tokens

Official Cache Write Reference$0.20 / 1M tokens

Context Window1M tokens

API Endpointhttps://api.ourtoken.ai/v1/chat/completions

Developers के लिए qwen3.8 flash api Features

qwen3.8 flash api access से official price के 60% पर qwen3.8 flash pricing review करें और near-flagship benchmark claims test करें.

API Access

OurToken unified endpoint और qwen3.8-flash model ID के through qwen3.8 flash api call करें. इससे developers को lower cost पर Qwen3.8 prompts test करने की direct route मिलती है, जबकि API keys, request examples, और usage review एक जगह रहते हैं.

Pricing Review

Traffic route करने से पहले qwen3.8 flash pricing review करें. OurToken $0.0900 input, $0.2820 output, $0.0096 cache read, और $0.1200 cache write per 1M tokens list करता है, official references $0.15, $0.47, $0.016, और $0.20 के साथ.

Near-Flagship Quality

Qwen3.8 Flash को coding, chat, reasoning, और agent-style prompts पर evaluate करें जो flagship Qwen3.8 behavior के करीब आते हैं, जबकि high-volume workloads के लिए बहुत lower token cost target करते हैं.

Built-in Tools

web search, code interpreter, और multimodal search जैसे built-in tools को Qwen3.8 Flash route के through test करें, जिससे agent-style prompts के लिए अलग tool integrations जोड़ने की ज़रूरत कम हो जाती है.

Long-Context Tasks

1M-token context window को repository-scale analysis, long documents, और long-horizon agent sessions के लिए flagship cost के एक हिस्से पर use करें.

Production Evaluation

qwen3.8 flash benchmark searches को इस बात के guidance की तरह use करें कि क्या test करना है, फिर scaling से पहले अपने application workflow में quality, stability, latency, और cost measure करें.

OurToken पर qwen3.8 flash api कैसे इस्तेमाल करें

API key बनाएं, qwen3.8-flash use करें, official price के 60% pricing compare करें, tests run करें, और usage monitor करें.

Create Key

Dashboard से OurToken API key बनाएं और उसे secure server-side environment variable में store करें. इससे आपका backend browser code में credentials expose किए बिना qwen3.8 flash api test कर सकता है.

Copy Model

Request body में qwen3.8-flash को model value की तरह use करें. Exact model ID को configuration में रखने से developers local tests, staging traffic, और production deployments में Qwen routes compare करते समय naming mistakes से बचते हैं.

Call Endpoint

अपने qwen3.8-flash model ID के साथ OurToken unified endpoint को chat completions requests भेजें. Existing OpenAI-compatible client patterns आमतौर पर base URL, API key, और model value बदलने के बाद reuse हो सकते हैं.

Review Pricing

Usage scale करने से पहले qwen3.8 flash pricing review करें: $0.0900 input, $0.2820 output, $0.0096 cache read, और $0.1200 cache write per 1M tokens. इन rows को expected prompt size, output length, और request volume से compare करें.

Test Workflows

Coding, multilingual chat, reasoning, retrieval, और assistant behavior के representative prompts run करें, फिर output quality, stability, latency, token usage, और cost को production requirements से compare करें.

Monitor Cost

Testing के बाद OurToken history में request count, token usage, failures, latency, और spend review करें. इससे decide करने में मदद मिलती है कि qwen3.8 flash api default route बने या evaluation option रहे.

qwen3.8 flash api FAQ

qwen3.8 flash pricing, qwen3.8-flash model selection, benchmark testing, model ID, और provider comparison पर answers.

qwen3.8 flash api क्या है?

qwen3.8 flash api OurToken route page है जिससे qwen3.8-flash model को unified API workflow के through call किया जाता है. Developers model ID copy कर सकते हैं, API key बना सकते हैं, chat completions requests run कर सकते हैं, official price के 60% पर current pricing review कर सकते हैं, और production rollout से पहले real outputs compare कर सकते हैं.

qwen3.8 flash pricing कैसे check करूं?

OurToken पर qwen3.8 flash pricing $0.0900 per 1M input tokens और $0.2820 per 1M output tokens है. Cache read $0.0096 per 1M tokens है, और cache write $0.1200 per 1M tokens है. Official references $0.15 input, $0.47 output, $0.016 cache read, और $0.20 cache write हैं.

Qwen3.8 Flash के लिए कौन सा model ID use करना चाहिए?

OurToken के through इस route को call करते समय qwen3.8-flash को model value की तरह use करें. इसे कई files में hard-code करने के बजाय configuration में रखें, ताकि बाद में qwen3.8 flash api को Qwen3.8 Max या दूसरे provider routes से compare करना आसान हो.

Qwen3.8 Flash, Qwen3.8 Max से कैसे compare होता है?

Qwen3.8 Flash lower token cost पर near-flagship capability target करता है, जबकि Qwen3.8 Max सबसे ऊंचे evaluation ceiling वाला flagship route है. सही choice workload quality, latency, budget, और आपके prompts को maximum reasoning depth की ज़रूरत है या नहीं, इस पर depend करती है.

क्या Qwen3.8 Flash images और videos समझ सकता है?

Qwen3.8 generation के हिस्से के रूप में Qwen3.8 Flash native vision-language model है जो STEM diagrams और documents से लेकर hour-scale videos तक image और video understanding support करता है, साथ ही text reasoning और coding भी.

qwen3.8 flash benchmark को कैसे interpret करें?

qwen3.8 flash benchmark यह decide करने में मदद कर सकता है कि क्या test करना है, लेकिन यह आपकी evaluation की जगह नहीं लेता. Coding, reasoning, retrieval, और assistant behavior के representative prompts run करें, फिर quality, stability, latency, token usage, और cost को production requirements से compare करें.