qwen/qwen3.8-max

1M contexto · $1.2000 / M tokens de entrada · $3.6000 / M tokens de saída

Qwen3.8 Max é a rota flagship Qwen3.8 na OurToken para developers avaliando a opção Qwen API mais capaz para chat, compreensão multimodal, coding, raciocínio, trabalho de contexto longo e workloads de assistant em produção.

Obter chave de API

Monitor de Status 24H

Dados históricos de disponibilidade são coletados ao longo do tempo. O status atual reflete a última verificação.

Preços

Pagamento por uso

Sem custo inicial; pague apenas pelo que usar

60% of official price

Entrada$2.00 / M$1.2000 / M Tokens

Saída$6.00 / M$3.6000 / M Tokens

Entrada em cache$0.25 / M$0.1500 / M Tokens

Gravação de cache$2.50 / M$1.5000 / M Tokens

Uso da API

Guia de acesso à API

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

Endpoint da APIchat/completions

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

ID do modeloqwen3.8-max

Obter chave de API

Exemplos de código

Use o endpoint da API OurToken para este modelo. Os exemplos abaixo usam requisições HTTP diretas e o endpoint recomendado para a família do modelo.

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
  }'

Referência da API Chat Completions

Crie uma resposta de chat com o endpoint compatível com OpenAI Chat Completions. Use https://api.ourtoken.ai/v1 como SDK Base URL e POST /chat/completions como endpoint.

Autorização

Content-Type	application/json
Authorization	Bearer YOUR_API_KEY

Corpo da requisição

Campo	Tipo	Obrigatório	Descrição
model	string	Obrigatório	Model ID a chamar.
messages	array<object>	Obrigatório	Mensagens da conversa enviadas ao modelo.
max_tokens	integer	Opcional	Número máximo de tokens de saída.
temperature	number	Opcional	Temperatura de amostragem.
top_p	number	Opcional	Parâmetro de nucleus sampling.
stream	boolean	Opcional	Define se a resposta será retornada em streaming.
stream_options	object	Opcional	Opções adicionais para respostas em streaming.
tools	array<object>	Opcional	Tools disponíveis para o modelo.
tool_choice	string \| object	Opcional	Controla como o modelo seleciona tools.
response_format	object	Opcional	Controla saída estruturada, como respostas em objeto JSON.

Corpo da resposta

Campo	Tipo	Obrigatório	Descrição
id	string	Obrigatório	Identificador único da chat completion.
object	"chat.completion"	Obrigatório	Tipo de objeto retornado pela API Chat Completions.
created	integer	Obrigatório	Timestamp Unix de criação da resposta.
model	string	Obrigatório	Modelo que gerou a resposta.
choices	array<object>	Obrigatório	Respostas candidatas retornadas pelo modelo.
choices[].message.role	string	Obrigatório	Role da mensagem de chat retornada.
choices[].message.content	string	Opcional	Conteúdo de texto na mensagem de chat retornada.
choices[].finish_reason	string	Opcional	Motivo pelo qual a geração parou.
usage	object	Opcional	Informações de uso de tokens da chat completion.
usage.prompt_tokens	integer	Opcional	Contagem de tokens de entrada.
usage.completion_tokens	integer	Opcional	Contagem de tokens de saída.
usage.total_tokens	integer	Opcional	Contagem total de tokens.
usage.prompt_tokens_details	object	Opcional	Detalhamento do uso de tokens de entrada.
usage.prompt_tokens_details.cached_tokens	integer	Opcional	Tokens servidos a partir de cache.

Introdução ao modelo

Qwen qwen3.8-max

Qwen3.8 Max é o flagship da geração Qwen3.8, combinando reasoning de ponta, capacidade de coding e compreensão vision-language nativa com um context window de 1M tokens, de acordo com o material de lançamento fornecido. Use qwen3.8-max api pela OurToken quando quiser um único endpoint para model testing, revisão de pricing, API keys, logs de uso, validação de benchmark e integração em produção.

Por que ele se destaca

Rota flagship Qwen3.8 para avaliação e testes de produção.
Setup de chat completions compatível com OpenAI pelo endpoint OurToken.
Página dedicada para model ID, exemplos de código e revisão de pricing a 60% do preço oficial.
Útil para comparar claims de benchmark com prompts e logs reais.
Caminho limpo da descoberta Qwen para implementação de API.

Principais recursos

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

Especificações

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

Recursos de qwen3.8 max api para Developers

Use qwen3.8 max api para revisar qwen3.8 max pricing a 60% do preço oficial e testar claims de benchmark flagship.

Acesso API

Chame qwen3.8 max api pelo endpoint unificado da OurToken com o model ID qwen3.8-max. Isso dá aos developers uma rota direta para testar prompts flagship Qwen3.8 enquanto mantém API keys, exemplos de request e revisão de uso em um só lugar.

Revisão de Pricing

Revise qwen3.8 max pricing antes de escalar tráfego. A OurToken lista $1.2000 input, $3.6000 output, $0.1500 cache read e $1.5000 cache write por 1M tokens, usando referências oficiais de $2.00, $6.00, $0.25 e $2.50.

Compreensão Multimodal

Avalie Qwen3.8 Max em compreensão de imagens e documentos, diagramas STEM e compreensão de vídeos de longa duração junto com reasoning de texto, refletindo a capacidade vision-language nativa da geração Qwen3.8.

Built-in Tools

Teste built-in tools como web search, code interpreter e image search diretamente pela rota Qwen3.8 Max, o que reduz a necessidade de integrar ferramentas separadas para prompts com estilo agent.

Tarefas de Contexto Longo

Use o context window de 1M tokens para análise em escala de repositório, documentos longos e sessões agent de longo horizonte, com controle flexível de thinking disponível por request.

Teste de Benchmark

Construa sua própria suíte qwen3.8 max benchmark com prompts reais de coding, reasoning, retrieval e assistant. Compare outputs contra critérios de aceitação, não apenas claims de leaderboards públicos ou exemplos isolados de providers.

Como Usar qwen3.8 max api na OurToken

Crie uma API key, use qwen3.8-max, compare pricing a 60% do preço oficial, rode testes e monitore uso.

Crie a Key

Crie uma OurToken API key no dashboard e armazene-a em uma variável de ambiente segura no servidor. Isso dá ao backend uma forma estável de testar qwen3.8 max api sem expor credenciais em código de navegador.

Copie o Modelo

Use qwen3.8-max como valor de model no request body. Manter o model ID exato em configuração ajuda developers a evitar erros de caixa ao comparar rotas Qwen em testes locais, staging e deploys de produção.

Chame o Endpoint

Envie requests de chat completions ao endpoint unificado da OurToken com seu model ID qwen3.8-max. Padrões de client compatíveis com OpenAI geralmente podem ser reutilizados após alterar base URL, API key e valor de model.

Revise Pricing

Antes de escalar uso, revise qwen3.8 max pricing: $1.2000 input, $3.6000 output, $0.1500 cache read e $1.5000 cache write por 1M tokens. Compare essas linhas com tamanho esperado de prompt, comprimento de output e volume de requests.

Teste Benchmark

Construa sua própria suíte qwen3.8 max benchmark com prompts reais de coding, reasoning, multimodal e assistant. Valide profundidade de thinking, comportamento de ferramentas, latência e custo em vez de depender apenas de leaderboards públicos.

Monitore Custo

Depois dos testes, revise contagem de requests, uso de tokens, falhas, latência e spend no histórico da OurToken. Isso ajuda a decidir se qwen3.8 max api deve virar rota default ou permanecer como opção de avaliação.

FAQ de qwen3.8 max api

Respostas sobre qwen3.8 max pricing, seleção do modelo qwen3.8-max, teste de benchmark, model ID e comparação de provider.

O que é qwen3.8 max api?

qwen3.8 max api é a página de rota da OurToken para chamar o modelo qwen3.8-max por um workflow de API unificada. Developers podem copiar o model ID, criar uma API key, executar requests de chat completions, revisar pricing atual a 60% do preço oficial e comparar outputs reais antes de escolhê-lo para tráfego de produção.

Como devo verificar qwen3.8 max pricing?

qwen3.8 max pricing na OurToken é $1.2000 por 1M tokens de input e $3.6000 por 1M tokens de output. Cache read é $0.1500 por 1M tokens, e cache write é $1.5000 por 1M tokens. As referências oficiais são $2.00 input, $6.00 output, $0.25 cache read e $2.50 cache write.

Qual model ID devo usar para Qwen3.8 Max?

Use qwen3.8-max como valor de model ao chamar esta rota pela OurToken. Mantenha-o em configuração em vez de hard-code em muitos arquivos, porque isso facilita comparar qwen3.8 max api com Qwen3.8 Flash ou outras rotas de provider depois.

Qual context window o Qwen3.8 Max suporta?

De acordo com o material de lançamento fornecido, Qwen3.8 Max suporta nativamente um context window de 1M tokens com controle flexível de thinking, ajuste de reasoning effort e built-in tools como web search e code interpreter.

O Qwen3.8 Max consegue entender imagens e vídeos?

Qwen3.8 Max é um modelo vision-language nativo como parte da geração Qwen3.8, suportando compreensão de imagens e vídeos, de diagramas STEM e documentos a vídeos de longa duração, além de reasoning de texto e coding.

Como devo interpretar um qwen3.8 max benchmark?

Um qwen3.8 max benchmark pode ajudar a decidir o que testar, mas não deve substituir sua própria avaliação. Rode prompts representativos para coding, chat multilíngue, reasoning, tool use e latência, depois compare qualidade, estabilidade, uso de tokens e custo contra requisitos do produto.