qwen/qwen3.8-flash

1M konteks · $0.0900 / M token input · $0.2820 / M token output

Qwen3.8 Flash adalah route Qwen3.8 hemat biaya di OurToken untuk developer yang mengevaluasi chat near-flagship, coding, pemahaman multimodal, pekerjaan konteks panjang, dan workload assistant produksi dengan harga lebih rendah.

Dapatkan API key

Monitor Status 24H

Data uptime historis dikumpulkan seiring waktu. Status saat ini mencerminkan pemeriksaan kesehatan terbaru.

Harga

Bayar sesuai pemakaian

Tanpa biaya di awal; bayar hanya untuk yang Anda gunakan

60% of official price

Masukan$0.15 / M$0.0900 / M Token

Keluaran$0.47 / M$0.2820 / M Token

Input tersimpan$0.016 / M$0.0096 / M Token

Penulisan cache$0.20 / M$0.1200 / M Token

Penggunaan API

Panduan akses API

URL dasarhttps://api.ourtoken.ai/v1

Endpoint APIchat/completions

URL lengkaphttps://api.ourtoken.ai/v1/chat/completions

ID modelqwen3.8-flash

Dapatkan API key

Contoh kode

Gunakan endpoint API OurToken untuk model ini. Contoh di bawah memakai request HTTP langsung dan endpoint yang direkomendasikan untuk keluarga model ini.

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
  }'

Referensi API Chat Completions

Buat respons chat dengan endpoint yang kompatibel dengan OpenAI Chat Completions. Gunakan https://api.ourtoken.ai/v1 sebagai SDK Base URL dan POST /chat/completions sebagai endpoint.

Otorisasi

Content-Type	application/json
Authorization	Bearer YOUR_API_KEY

Isi permintaan

Kolom	Tipe	Wajib	Deskripsi
model	string	Wajib	Model ID yang akan dipanggil.
messages	array<object>	Wajib	Pesan percakapan yang dikirim ke model.
max_tokens	integer	Opsional	Jumlah maksimum token output.
temperature	number	Opsional	Temperature sampling.
top_p	number	Opsional	Parameter nucleus sampling.
stream	boolean	Opsional	Apakah respons dikembalikan sebagai streaming.
stream_options	object	Opsional	Opsi tambahan untuk respons streaming.
tools	array<object>	Opsional	Tools yang tersedia untuk model.
tool_choice	string \| object	Opsional	Mengontrol cara model memilih tools.
response_format	object	Opsional	Mengontrol output terstruktur, seperti respons objek JSON.

Isi respons

Kolom	Tipe	Wajib	Deskripsi
id	string	Wajib	Identifier unik chat completion.
object	"chat.completion"	Wajib	Tipe objek yang dikembalikan oleh API Chat Completions.
created	integer	Wajib	Timestamp Unix saat respons dibuat.
model	string	Wajib	Model yang menghasilkan respons.
choices	array<object>	Wajib	Kandidat respons yang dikembalikan oleh model.
choices[].message.role	string	Wajib	Role dari pesan chat yang dikembalikan.
choices[].message.content	string	Opsional	Konten teks dalam pesan chat yang dikembalikan.
choices[].finish_reason	string	Opsional	Alasan generasi berhenti.
usage	object	Opsional	Informasi penggunaan token untuk chat completion.
usage.prompt_tokens	integer	Opsional	Jumlah token input.
usage.completion_tokens	integer	Opsional	Jumlah token output.
usage.total_tokens	integer	Opsional	Jumlah token total.
usage.prompt_tokens_details	object	Opsional	Rincian penggunaan token input.
usage.prompt_tokens_details.cached_tokens	integer	Opsional	Token yang dilayani dari cache.

Pengenalan model

Qwen qwen3.8-flash

Qwen3.8 Flash memberikan kemampuan Qwen3.8 near-flagship dengan biaya inferensi lebih rendah, menggabungkan pemahaman multimodal, coding, dan context window 1M tokens sesuai materi peluncuran yang disediakan. Gunakan qwen3.8-flash api melalui OurToken saat Anda ingin satu endpoint untuk model testing, review pricing, API key, log penggunaan, dan integrasi produksi.

Mengapa model ini menonjol

Route Qwen3.8 hemat biaya untuk evaluasi dan testing produksi.
Setup chat completions kompatibel OpenAI melalui endpoint OurToken.
Halaman route khusus untuk model ID, contoh kode, dan review pricing pada 60% harga resmi.
Berguna untuk membandingkan kualitas near-flagship dengan biaya token lebih rendah.
Jalur bersih dari discovery Qwen ke implementasi API.

Fitur utama

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

Spesifikasi

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

Fitur qwen3.8 flash api untuk Developer

Gunakan akses qwen3.8 flash api untuk meninjau qwen3.8 flash pricing pada 60% harga resmi dan menguji klaim benchmark near-flagship.

Akses API

Panggil qwen3.8 flash api melalui endpoint terpadu OurToken dengan model ID qwen3.8-flash. Ini memberi developer route langsung untuk menguji prompt Qwen3.8 dengan biaya lebih rendah sambil menjaga API key, contoh request, dan review penggunaan di satu tempat.

Review Pricing

Tinjau qwen3.8 flash pricing sebelum merutekan traffic. OurToken mencantumkan $0.0900 input, $0.2820 output, $0.0096 cache read, dan $0.1200 cache write per 1M tokens, memakai referensi resmi $0.15, $0.47, $0.016, dan $0.20.

Kualitas Near-Flagship

Evaluasi Qwen3.8 Flash pada prompt coding, chat, reasoning, dan bergaya agent yang mendekati perilaku flagship Qwen3.8, sekaligus menargetkan biaya token jauh lebih rendah untuk workload bervolume tinggi.

Built-in Tools

Uji built-in tools seperti web search, code interpreter, dan multimodal search langsung melalui route Qwen3.8 Flash, yang mengurangi kebutuhan merangkai integrasi tool terpisah untuk prompt bergaya agent.

Tugas Konteks Panjang

Gunakan context window 1M tokens untuk analisis skala repository, dokumen panjang, dan sesi agent bercakrawala panjang dengan sebagian kecil biaya flagship.

Evaluasi Produksi

Gunakan hasil pencarian benchmark qwen3.8 flash sebagai panduan tentang apa yang perlu diuji, lalu ukur kualitas, stabilitas, latensi, dan biaya dalam workflow aplikasi Anda sendiri sebelum memperbesar skala.

Cara Menggunakan qwen3.8 flash api di OurToken

Buat API key, gunakan qwen3.8-flash, bandingkan pricing 60% harga resmi, jalankan test, dan monitor penggunaan.

Buat Key

Buat OurToken API key dari dashboard dan simpan di environment variable server-side yang aman. Ini memberi backend Anda cara stabil untuk menguji qwen3.8 flash api tanpa mengekspos kredensial di kode browser.

Salin Model

Gunakan qwen3.8-flash sebagai nilai model dalam request body. Menjaga model ID persis di konfigurasi membantu developer menghindari kesalahan penamaan saat membandingkan route Qwen di local test, staging traffic, dan deployment produksi.

Panggil Endpoint

Kirim request chat completions ke endpoint terpadu OurToken dengan model ID qwen3.8-flash Anda. Pola client kompatibel OpenAI yang sudah ada biasanya dapat digunakan ulang setelah mengubah base URL, API key, dan nilai model.

Review Pricing

Sebelum meningkatkan usage, tinjau qwen3.8 flash pricing: $0.0900 input, $0.2820 output, $0.0096 cache read, dan $0.1200 cache write per 1M tokens. Bandingkan baris tersebut dengan ukuran prompt, panjang output, dan volume request yang diharapkan.

Test Workflows

Jalankan prompt representatif untuk coding, chat multilingual, reasoning, retrieval, dan perilaku assistant, lalu bandingkan kualitas output, stabilitas, latensi, penggunaan token, dan biaya dengan kebutuhan produksi.

Monitor Biaya

Setelah testing, tinjau jumlah request, penggunaan token, failure, latensi, dan spend di history OurToken. Ini membantu memutuskan apakah qwen3.8 flash api sebaiknya menjadi route default atau tetap menjadi opsi evaluasi.

FAQ qwen3.8 flash api

Jawaban tentang qwen3.8 flash pricing, pemilihan model qwen3.8-flash, testing benchmark, model ID, dan perbandingan provider.

Apa itu qwen3.8 flash api?

qwen3.8 flash api adalah halaman route OurToken untuk memanggil model qwen3.8-flash melalui workflow API terpadu. Developer dapat menyalin model ID, membuat API key, menjalankan request chat completions, meninjau pricing saat ini pada 60% harga resmi, dan membandingkan output nyata sebelum peluncuran produksi.

Bagaimana cara mengecek qwen3.8 flash pricing?

qwen3.8 flash pricing di OurToken adalah $0.0900 per 1M input tokens dan $0.2820 per 1M output tokens. Cache read adalah $0.0096 per 1M tokens, dan cache write adalah $0.1200 per 1M tokens. Referensi resmi adalah $0.15 input, $0.47 output, $0.016 cache read, dan $0.20 cache write.

Model ID apa yang harus digunakan untuk Qwen3.8 Flash?

Gunakan qwen3.8-flash sebagai nilai model saat memanggil route ini melalui OurToken. Simpan di konfigurasi daripada hard-code di banyak file, karena itu memudahkan perbandingan qwen3.8 flash api dengan Qwen3.8 Max atau route provider lain nanti.

Bagaimana Qwen3.8 Flash dibandingkan dengan Qwen3.8 Max?

Qwen3.8 Flash menargetkan kemampuan near-flagship dengan biaya token lebih rendah, sedangkan Qwen3.8 Max adalah route flagship dengan ceiling evaluasi tertinggi. Pilihan yang tepat bergantung pada kualitas workload, latensi, budget, dan apakah prompt Anda membutuhkan kedalaman reasoning maksimum.

Bisakah Qwen3.8 Flash memahami gambar dan video?

Sebagai bagian dari generasi Qwen3.8, Qwen3.8 Flash adalah model vision-language native yang mendukung pemahaman gambar dan video, dari diagram STEM dan dokumen hingga video berdurasi jam, di samping reasoning teks dan coding.

Bagaimana menafsirkan qwen3.8 flash benchmark?

qwen3.8 flash benchmark berguna untuk menentukan apa yang perlu diuji, tetapi tidak boleh menggantikan evaluasi Anda sendiri. Jalankan prompt representatif untuk coding, reasoning, retrieval, dan perilaku assistant, lalu bandingkan kualitas, stabilitas, latensi, penggunaan token, dan biaya dengan kebutuhan produksi.