BaiLian

Qwen3.8 Flash

AlibabaDựa trên token
Bí danh:qwen3.8-flash
Tạo Khóa API

So sánh giá API qwen3.8-flash, điểm cuối được hỗ trợ, khả năng và tùy chọn truy cập trên Modelsell.

textimagevideofunction_callingtoolsstructured_outputjson_modeweb_searchcachingvisionreasoningcontext:1000000
Giá từ
Đầu vào / Đầu ra · 1M
Ngữ cảnh
1M
Cửa sổ nhập tối đa
Đầu ra tối đa
131.1K
Số token tối đa mỗi phản hồi
Phương thức
→

Giá theo nhà cung cấp

So sánh giá và hiệu suất dịch vụ của mô hình này giữa các nhà cung cấp.

Nhà cung cấp2
USD · Mỗi 1M mã thông báoHiệu suất · 24 giờ gần nhất
Nhà cung cấpĐầu vào/MĐầu ra/MĐọc bộ nhớ đệm/M
official

官方接口直连

$0.12
$0.4
$0.015
Alibaba

阿里巴巴百炼官方

$0.12
$0.4
$0.015
Các số tiền bị gạch ngang là giá tiêu chuẩn.Hiệu suất trong 24 giờ qua; kết quả thực tế thay đổi theo yêu cầu.

Cuộn ngang để so sánh tất cả giá và chỉ số hiệu suất.

Khả năng / Phương thức hỗ trợ

Lý luậnGọi hàmCông cụĐầu ra có cấu trúcChế độ JSONTìm kiếm webTrình thông dịch mã
Đầu vào
Đầu ra

Nhà cung cấp & quyền riêng tư

Hãng
Alibaba (Qwen)Tài liệu
Bộ token
Qwen tokenizer (tiktoken-compat)
Giấy phép
Tongyi Qianwen LicenseTrọng số mở
Lưu giữ dữ liệu5 ngàyMặc định không dùng để huấn luyện ở phía nhà cung cấp

Hiệu suất

Đánh giá chuẩn

Điểm từ các đánh giá tiêu chuẩn. Tỷ lệ phần trăm cao hơn tốt hơn và hiển thị phân vị xếp hạng.

Nguồn số liệu:Artificial Analysis 2026-09-30·Qwen3.8 Flash

Mô hình này không có trong ảnh chụp đánh giá hiện tại.

Thiếu mô hình hoặc số đo không có nghĩa là điểm bằng không.

Biểu đồ giữ nguyên lựa chọn mô hình và cài đặt suy luận từ nguồn. Thiếu mô hình hoặc số đo không có nghĩa là điểm bằng không; chi phí hay tốc độ đánh giá không phải cam kết dịch vụ của trang.

Giới thiệu Qwen3.8 Flash

把分散的材料变成可用结论

Qwen3.8 Flash 是千问系列的多模态推理模型,可以阅读文字、理解图片和视频,再用文本给出分析结果。对于需要反复处理材料的团队,它适合承担文档摘要、图表解释、代码库问答、内容整理和业务助手等工作,让日常任务从收集信息推进到形成结论。

它的视觉能力很适合处理单靠文字难以描述的问题。上传一张报表截图,可以要求它比较不同渠道的走势、找出异常区间并解释图例;提供产品演示视频,可以让它梳理操作流程、总结用户卡点,并按片段列出需要复查的位置。做长视频分析时,先说明关心的事件和输出粒度,比笼统地要求“看一下视频”更容易得到有用结果。

在开发和自动化场景中,它也可以结合文档与代码分析功能依赖、解释错误,或通过函数调用请求外部系统提供信息。思考模式适合需要多步判断的任务;简单改写、分类和字段提取则应把要求写得简洁明确。需要把结果交给程序处理时,可以使用结构化输出,让字段名称和数据类型在请求中保持固定。

模型会输出文字分析,并不会因为看过视频就生成一段新视频。涉及报表数字或画面中的小字,建议提供清晰原图或原始数据;把观察到的内容和推测原因分开输出,也更方便人工复核。

Tình huống sử dụng và prompt

从一份图表开始

上传清晰的报表截图,说明统计口径、比较对象和需要做的决定。视频任务则说明关注的动作或事件,要求按片段整理发现。

提示词示例: “请分析这张渠道转化报表。先逐项列出能够读清的指标,再比较本周与上周的变化。把结论分成‘图中直接可见’和‘需要额外数据验证’,最后给出三项排查建议。看不清的数值不要补写。”

常见问题

  • 想分析整段视频,怎样减少遗漏?先列出事件清单,例如入口点击、报错、完成付款,再要求按发生顺序记录对应片段和依据。
  • 能把截图结果写入系统吗?需要应用配置可调用的函数;让模型先提取字段,再由工具执行写入,并检查工具返回结果。
  • 什么时候适合思考模式?跨材料比较、代码故障分析和多条件决策;简单字段抽取可直接给出固定格式。

Truy cập API

Tài liệu API

Mẫu mã

Yêu cầuPOST/v1/chat/completions
Ví dụ yêu cầu
Tham số
Tham sốLoạiMặc định / khoảngMô tả
temperature
number
=10 ~ 2
Nhiệt độ lấy mẫu; càng thấp càng ổn định
top_p
number
=10 ~ 1
Tổng xác suất cho nucleus sampling
max_tokens
integer>= 1Số token tối đa trong phản hồi
frequency_penalty
number
=0-2 ~ 2
Phạt việc lặp các token phổ biến
presence_penalty
number
=0-2 ~ 2
Khuyến khích chủ đề mới
stop
array—Tối đa 4 chuỗi để dừng sinh
seed
integer—Hạt giống lấy mẫu xác định (cố gắng tốt nhất)
n
integer
=1>= 1
Số lượng phản hồi cần sinh
stream
boolean
=false
Truyền token qua Server-Sent Events
response_format
object—Bắt buộc xuất JSON hoặc theo schema
tools
array—Khai báo công cụ / hàm mà model có thể gọi
tool_choice
string
autononerequired
Chính sách chọn công cụ hoặc tên cụ thể
logprobs
boolean
=false
Trả về log probabilities cho từng token
top_logprobs
integer0 ~ 20Số log probabilities hàng đầu trên mỗi token
logit_bias
object—Bảng logit bias theo token
user
string—Định danh người dùng cuối để giám sát lạm dụng

Thay thế <YOUR_API_KEY> bằng API key từ trang Tokens của bạn.

Xác thực

Mọi yêu cầu phải có header Authorization: Bearer <TOKEN> . Các endpoint định dạng Anthropic chấp nhận header x-api-key .

Tạo token tại trang Tokens; bạn có thể giới hạn theo model, nhóm, IP và rate-limit.

Tham số hỗ trợ

Generation parameters
Tham sốLoạiMặc định / khoảngMô tả
temperature
number
=10 ~ 2
Nhiệt độ lấy mẫu; càng thấp càng ổn định
top_p
number
=10 ~ 1
Tổng xác suất cho nucleus sampling
max_tokens
integer>= 1Số token tối đa trong phản hồi
frequency_penalty
number
=0-2 ~ 2
Phạt việc lặp các token phổ biến
presence_penalty
number
=0-2 ~ 2
Khuyến khích chủ đề mới
stop
array—Tối đa 4 chuỗi để dừng sinh
seed
integer—Hạt giống lấy mẫu xác định (cố gắng tốt nhất)
n
integer
=1>= 1
Số lượng phản hồi cần sinh
stream
boolean
=false
Truyền token qua Server-Sent Events
response_format
object—Bắt buộc xuất JSON hoặc theo schema
tools
array—Khai báo công cụ / hàm mà model có thể gọi
tool_choice
string
autononerequired
Chính sách chọn công cụ hoặc tên cụ thể
logprobs
boolean
=false
Trả về log probabilities cho từng token
top_logprobs
integer0 ~ 20Số log probabilities hàng đầu trên mỗi token
logit_bias
object—Bảng logit bias theo token
user
string—Định danh người dùng cuối để giám sát lạm dụng

Giới hạn tốc độ

Nhà cung cấpRPMTPMRPD
AlibabaKhông giới hạnKhông giới hạnKhông giới hạn
officialKhông giới hạnKhông giới hạnKhông giới hạn
user_owned:2722:284Không giới hạnKhông giới hạnKhông giới hạn

Không giới hạn

Câu hỏi thường gặp về qwen3.8-flash

qwen3.8-flash là gì?

So sánh giá API qwen3.8-flash, điểm cuối được hỗ trợ, khả năng và tùy chọn truy cập trên Modelsell.

Làm thế nào để gọi qwen3.8-flash?

Tạo khóa API có quyền truy cập qwen3.8-flash, sau đó dùng đúng ID mô hình và endpoint được hỗ trợ trong phần truy cập API. Các trường yêu cầu phụ thuộc endpoint đã chọn.

qwen3.8-flash được tính phí như thế nào?

Giá phụ thuộc vào nhóm nhà cung cấp và đơn vị tính phí của mô hình. Giá đầu vào, đầu ra, mỗi yêu cầu hoặc nội dung đa phương tiện hiện tại được hiển thị trên trang này trước khi đăng ký.

Cửa sổ ngữ cảnh của qwen3.8-flash lớn bao nhiêu?

Danh mục ghi cửa sổ ngữ cảnh là 1000000 token. Xem endpoint đã chọn để biết giới hạn yêu cầu.

Đầu ra tối đa của qwen3.8-flash là bao nhiêu?

Danh mục ghi đầu ra tối đa là 131072 token. Cài đặt yêu cầu có thể đặt giới hạn thấp hơn.

Làm thế nào để đánh giá qwen3.8-flash cho dự án của tôi?

Tham khảo hướng dẫn về tình huống sử dụng và prompt trên trang này, sau đó đánh giá mô hình bằng đầu vào tiêu biểu từ dự án của bạn.