qwen/qwen3.8-flash
1M 컨텍스트 · $0.0900 / M 입력 토큰 · $0.2820 / M 출력 토큰
Qwen3.8 Flash는 OurToken의 비용 효율적인 Qwen3.8 라우트로, 더 낮은 가격으로 near-flagship 채팅, 코딩, 멀티모달 이해, 장문맥 작업, 프로덕션 assistant 워크로드를 평가하는 개발자에게 적합합니다.
과거 가동률 데이터는 시간이 지남에 따라 수집됩니다. 현재 상태는 최근 상태 확인을 반영합니다.
가격
사용량 기반 결제
선불 비용 없이 사용한 만큼만 결제
API 사용법
API 액세스 가이드
코드 예시
이 모델에는 OurToken API 엔드포인트를 사용하세요. 아래 예시는 직접 HTTP 요청과 모델 패밀리에 권장되는 엔드포인트를 사용합니다.
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 참조
OpenAI Chat Completions 호환 엔드포인트로 채팅 응답을 생성합니다. SDK Base URL로 https://api.ourtoken.ai/v1을 사용하고 엔드포인트로 POST /chat/completions를 사용하세요.
인증
| Content-Type | application/json |
| Authorization | Bearer YOUR_API_KEY |
요청 본문
| 필드 | 타입 | 필수 | 설명 |
|---|---|---|---|
| model | string | 필수 | 호출할 모델 ID입니다. |
| messages | array<object> | 필수 | 모델에 전송된 대화 메시지입니다. |
| max_tokens | integer | 선택 사항 | 최대 출력 토큰 수입니다. |
| temperature | number | 선택 사항 | 샘플링 온도입니다. |
| top_p | number | 선택 사항 | Nucleus 샘플링 매개변수입니다. |
| stream | boolean | 선택 사항 | 스트리밍 응답을 반환할지 여부입니다. |
| stream_options | object | 선택 사항 | 스트리밍 응답을 위한 추가 옵션입니다. |
| tools | array<object> | 선택 사항 | 모델에서 사용할 수 있는 도구입니다. |
| tool_choice | string | object | 선택 사항 | 모델이 도구를 선택하는 방식을 제어합니다. |
| response_format | object | 선택 사항 | JSON 객체 응답 같은 구조화된 출력을 제어합니다. |
응답 본문
| 필드 | 타입 | 필수 | 설명 |
|---|---|---|---|
| id | string | 필수 | 고유한 채팅 완료 식별자입니다. |
| object | "chat.completion" | 필수 | Chat Completions API가 반환하는 객체 타입입니다. |
| created | integer | 필수 | 응답이 생성된 Unix 타임스탬프입니다. |
| model | string | 필수 | 응답을 생성한 모델입니다. |
| choices | array<object> | 필수 | 모델이 반환한 후보 응답입니다. |
| choices[].message.role | string | 필수 | 반환된 채팅 메시지의 역할입니다. |
| choices[].message.content | string | 선택 사항 | 반환된 채팅 메시지의 텍스트 콘텐츠입니다. |
| choices[].finish_reason | string | 선택 사항 | 생성이 중지된 이유입니다. |
| usage | object | 선택 사항 | 채팅 완료의 토큰 사용량 정보입니다. |
| usage.prompt_tokens | integer | 선택 사항 | 입력 토큰 수입니다. |
| usage.completion_tokens | integer | 선택 사항 | 출력 토큰 수입니다. |
| usage.total_tokens | integer | 선택 사항 | 총 토큰 수입니다. |
| usage.prompt_tokens_details | object | 선택 사항 | 입력 토큰 사용량 분석입니다. |
| usage.prompt_tokens_details.cached_tokens | integer | 선택 사항 | 캐시에서 제공된 토큰입니다. |
모델 소개
Qwen qwen3.8-flash
Qwen3.8 Flash는 OurToken의 비용 효율적인 Qwen3.8 라우트로, 더 낮은 가격으로 near-flagship 채팅, 코딩, 멀티모달 이해, 장문맥 작업, 프로덕션 assistant 워크로드를 평가하는 개발자에게 적합합니다.
Qwen3.8 Flash는 제공된 출시 자료에 따르면 멀티모달 이해, 코딩, 1M-token 컨텍스트 윈도우를 결합하여 더 낮은 추론 비용으로 near-flagship Qwen3.8 능력을 제공합니다. 모델 테스트, 가격 검토, API key, 사용 로그, 프로덕션 통합을 하나의 엔드포인트로 처리하고 싶다면 OurToken을 통해 qwen3.8-flash api를 사용하세요.
돋보이는 이유
- 평가 및 프로덕션 테스트를 위한 비용 효율적인 Qwen3.8 라우트.
- OurToken endpoint를 통한 OpenAI 호환 chat completions 설정.
- 모델 ID, 코드 예제, 공식가의 60% 가격 검토를 제공하는 전용 라우트 페이지.
- near-flagship 품질을 더 낮은 token 비용과 비교하는 데 유용합니다.
- Qwen 탐색에서 API 구현까지 이어지는 명확한 경로.
주요 기능
- 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
사양
개발자를 위한 qwen3.8 flash api 기능
qwen3.8 flash api 액세스로 공식가의 60%인 qwen3.8 flash pricing을 검토하고 near-flagship benchmark 주장을 테스트하세요.
API 액세스
OurToken 통합 엔드포인트와 qwen3.8-flash 모델 ID를 통해 qwen3.8 flash api를 호출하세요. 개발자는 더 낮은 비용으로 Qwen3.8 프롬프트를 직접 테스트하면서 API key, 요청 예제, 사용 검토를 한곳에 유지할 수 있습니다.
가격 검토
트래픽을 라우팅하기 전에 qwen3.8 flash pricing을 검토하세요. OurToken은 1M tokens당 $0.0900 input, $0.2820 output, $0.0096 cache read, $0.1200 cache write를 표시하며 공식 참고가는 $0.15, $0.47, $0.016, $0.20입니다.
Near-Flagship 품질
Qwen3.8 Flash를 flagship Qwen3.8 동작에 가까운 coding, chat, reasoning, agent 스타일 프롬프트에서 평가하면서, 대용량 워크로드를 위해 훨씬 낮은 token 비용을 목표로 하세요.
Built-in Tools
web search, code interpreter, multimodal search 같은 built-in tools를 Qwen3.8 Flash 라우트에서 직접 테스트하세요. agent 스타일 프롬프트를 위해 별도의 도구 통합을 연결할 필요가 줄어듭니다.
장문맥 작업
1M-token 컨텍스트 윈도우를 리포지토리 규모 분석, 긴 문서, 장기 agent 세션에 flagship 비용의 일부로 사용하세요.
프로덕션 평가
qwen3.8 flash benchmark 검색 결과를 무엇을 테스트할지에 대한 지침으로 사용하고, 확장 전에 자체 애플리케이션 워크플로 내에서 품질, 안정성, 지연 시간, 비용을 측정하세요.
OurToken에서 qwen3.8 flash api 사용하는 방법
API key를 만들고 qwen3.8-flash를 사용하며, 공식가의 60% pricing을 비교하고 테스트를 실행한 뒤 사용량을 모니터링합니다.
키 생성
Dashboard에서 OurToken API key를 만들고 안전한 서버 측 환경 변수에 저장하세요. 이렇게 하면 브라우저 코드에 자격 증명을 노출하지 않고 백엔드에서 qwen3.8 flash api를 안정적으로 테스트할 수 있습니다.
01모델 복사
요청 body의 model 값으로 qwen3.8-flash를 사용하세요. 정확한 모델 ID를 설정에 보관하면 로컬 테스트, staging 트래픽, 프로덕션 배포에서 Qwen 라우트를 비교할 때 명명 실수를 피할 수 있습니다.
02엔드포인트 호출
qwen3.8-flash 모델 ID로 OurToken 통합 엔드포인트에 chat completions 요청을 보내세요. 기존 OpenAI 호환 클라이언트 패턴은 base URL, API key, model 값을 바꾸면 대체로 재사용할 수 있습니다.
03가격 검토
사용량을 늘리기 전에 qwen3.8 flash pricing을 검토하세요. 1M tokens당 $0.0900 input, $0.2820 output, $0.0096 cache read, $0.1200 cache write입니다. 이 가격 행을 예상 prompt 크기, 출력 길이, 요청량과 비교하세요.
04워크플로 테스트
코딩, 다국어 채팅, 추론, 검색, assistant 동작에 대해 대표 프롬프트를 실행한 다음 출력 품질, 안정성, 지연 시간, token 사용량, 비용을 프로덕션 요구사항과 비교하세요.
05비용 모니터링
테스트 후 OurToken history에서 요청 수, token 사용량, 실패, 지연 시간, spend를 검토하세요. qwen3.8 flash api를 기본 라우트로 둘지 평가 옵션으로 남길지 결정하는 데 도움이 됩니다.
06qwen3.8 flash api FAQ
qwen3.8 flash pricing, qwen3.8-flash 모델 선택, benchmark 테스트, 모델 ID, provider 비교에 대한 답변입니다.