qwen/qwen3.8-max

1M संदर्भ · $1.2000 / M इनपुट टोकन · $3.6000 / M आउटपुट टोकन

Qwen3.8 Max OurToken पर Qwen3.8 flagship route है, developers के लिए जो chat, multimodal understanding, coding, reasoning, long-context work, और production assistant workloads के लिए most capable Qwen API option 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$2.00 / M$1.2000 / M टोकन

आउटपुट$6.00 / M$3.6000 / M टोकन

कैश किया गया इनपुट$0.25 / M$0.1500 / M टोकन

कैश लेखन$2.50 / M$1.5000 / 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-max

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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-max",
    "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-max

Qwen3.8 Max Qwen3.8 generation का flagship है, जो supplied launch material के according frontier reasoning, coding capability, और native vision-language understanding को 1M-token context window के साथ combine करता है. जब आप model testing, pricing review, API keys, usage logs, benchmark validation, और production integration के लिए एक ही endpoint चाहते हैं, तब OurToken के through qwen3.8-max api use करें.

यह बेहतरीन क्यों है

Evaluation और production testing के लिए flagship 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.
Benchmark claims को real prompts और logs से compare करने में useful.
Qwen discovery से API implementation तक clean path.

मुख्य विशेषताएँ

Model ID: qwen3.8-max
Provider: Qwen
Input price: $1.2000 per 1M tokens on OurToken
Output price: $3.6000 per 1M tokens on OurToken
Cache read price: $0.1500 per 1M tokens on OurToken
Cache write price: $1.5000 per 1M tokens on OurToken
API endpoint: chat completions
Evaluation focus: reasoning, coding, multimodal understanding, and benchmark validation

विशिष्टताएँ

ProviderQwen

Model IDqwen3.8-max

Model TypeMultimodal Large Model (LLM + VLM)

OurToken Input Price$1.2000 / 1M tokens

OurToken Output Price$3.6000 / 1M tokens

OurToken Cache Read Price$0.1500 / 1M tokens

OurToken Cache Write Price$1.5000 / 1M tokens

Official Input Reference$2.00 / 1M tokens

Official Output Reference$6.00 / 1M tokens

Official Cache Read Reference$0.25 / 1M tokens

Official Cache Write Reference$2.50 / 1M tokens

Context Window1M tokens

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

Developers के लिए qwen3.8 max api Features

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

API Access

OurToken unified endpoint और qwen3.8-max model ID के through qwen3.8 max api call करें. इससे developers Qwen3.8 flagship prompts test करने की direct route पाते हैं, जबकि API keys, request examples, और usage review एक जगह रहते हैं.

Pricing Review

Traffic scale करने से पहले qwen3.8 max pricing review करें. OurToken $1.2000 input, $3.6000 output, $0.1500 cache read, और $1.5000 cache write per 1M tokens list करता है, official references $2.00, $6.00, $0.25, और $2.50 के साथ.

Multimodal Understanding

Qwen3.8 Max को image और document understanding, STEM diagrams, hour-scale video comprehension, और text reasoning पर evaluate करें, जो Qwen3.8 generation की native vision-language capability को reflect करता है.

Built-in Tools

web search, code interpreter, और image search जैसे built-in tools को Qwen3.8 Max route के through सीधे 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 use करें, जिसमें per request flexible thinking control available है.

Benchmark Testing

Real coding, reasoning, retrieval, और assistant prompts के साथ अपनी qwen3.8 max benchmark suite बनाएं. Outputs को acceptance criteria से compare करें, न कि सिर्फ public leaderboard claims या one-off provider examples से.

OurToken पर qwen3.8 max api कैसे इस्तेमाल करें

API key बनाएं, qwen3.8-max 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 max api test कर सकता है.

Copy Model

Request body में qwen3.8-max 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 casing mistakes से बचते हैं.

Call Endpoint

अपने qwen3.8-max 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 max pricing review करें: $1.2000 input, $3.6000 output, $0.1500 cache read, और $1.5000 cache write per 1M tokens. इन rows को expected prompt size, output length, और request volume से compare करें.

Test Benchmark

Real coding, reasoning, multimodal, और assistant prompts के साथ अपनी qwen3.8 max benchmark suite बनाएं. सिर्फ public leaderboards पर भरोसा करने के बजाय thinking depth, tool behavior, latency, और cost validate 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 max api default route बने या evaluation option रहे.

qwen3.8 max api FAQ

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

qwen3.8 max api क्या है?

qwen3.8 max api OurToken route page है जिससे qwen3.8-max 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 traffic के लिए choose करने से पहले real outputs compare कर सकते हैं.

qwen3.8 max pricing कैसे check करूं?

OurToken पर qwen3.8 max pricing $1.2000 per 1M input tokens और $3.6000 per 1M output tokens है. Cache read $0.1500 per 1M tokens है, और cache write $1.5000 per 1M tokens है. Official references $2.00 input, $6.00 output, $0.25 cache read, और $2.50 cache write हैं.

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

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

Qwen3.8 Max कौन सा context window support करता है?

Supplied launch material के according, Qwen3.8 Max 1M-token context window natively support करता है, जिसमें flexible thinking control, reasoning effort tuning, और web search और code interpreter जैसे built-in tools शामिल हैं.

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

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

qwen3.8 max benchmark को कैसे interpret करें?

qwen3.8 max benchmark यह decide करने में मदद कर सकता है कि क्या test करना है, लेकिन यह आपकी evaluation की जगह नहीं लेता. Coding, multilingual chat, reasoning, tool use, और latency के representative prompts run करें, फिर product requirements के against quality, stability, token usage, और cost compare करें.