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Qwen3.8 Flash vs Qwen3.8 Max

vs

Welches Modell, wann

Beide sind Alibaba-Modelle mit denselben Funktionen (Chat, Vision, Code, Reasoning, Tools, Long-Context) und dem gleichen maximalen Output von 131072, daher liegt die Unterscheidung bei Preis und Inputs. Wählen Sie qwen3.8-flash für hochvolumige Arbeiten: Mit $0.15 für Input und $0.47 für Output läuft es in beiden Richtungen etwa 13x günstiger als qwen3.8-max mit $2 und $6, seine Cache-Reads liegen bei $0.016 gegenüber $0.25, es fasst 1000000 Token Kontext im Vergleich zu 983616, es akzeptiert auch Video und sein Thinking kann deaktiviert werden. Wählen Sie qwen3.8-max, wenn Sie gezielt das höherstufige Text-und-Bild-Modell möchten und der Preisunterschied keine Einschränkung darstellt.

Benchmarks

VornÜber dem DurchschnittKeins besserQwen3.8 Flash313 / 163 / 16Qwen3.8 Max731 / 408 / 40

10 bei beiden gemessen.

Qwen3.8 Flash Qwen3.8 Max weitere gemessene Modelle Durchschnitt der Vergleichsmodelle kein anderes Modell war besser
SWE-Bench Pro
62.5%
67.7%
OSWorld 2.0 partial
52.3%
N/A
Cybergym
N/A
78.5%
HealthBench
N/A
kein anderes Modell war besser 60.2%
JobBench
55.7%
53.4%
PLawBench
N/A
kein anderes Modell war besser 73.2%
GPQA Diamond
91.7%
92.6%
ERQA
kein anderes Modell war besser 72.3%
N/A
Agents' Last Exam Pass
24.3%
27%
LVBench
76.6%
N/A

Herstellerangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Preise

Qwen3.8 Flash Qwen3.8 Max Δ
Input / 1M Token $0.15 $2 0.075×
Output / 1M Token $0.47 $6 0.078×
Cache-Read / 1M Token $0.016 $0.25 0.064×
Cache-Schreiben 1.25x 1.25x -

Preise aus dem Live-Katalog zum Zeitpunkt des Builds; jede Modellseite enthält die aktuelle Übersicht.

Wo sie stehen - Eingabepreis pro 1M Tokens über alle 71 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)

Qwen3.8 Flash · $0.15 Qwen3.8 Max · $2
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Fähigkeiten

Qwen3.8 Flash Qwen3.8 Max
Tool-Nutzung ja ja
Thinking-Kontrolle konfigurierbar ja - Regler des Anbieters nicht veröffentlicht
Strukturierte Ausgabe ja ja
Prompt-Caching implizit + explizit implizit + explizit
Cache-Lebensdauer explicit: 5m, reset on hit explicit: 5m, reset on hit
Minimales gecachtes Präfix 1024 Tokens 1024 Tokens

Spezifikationen

Qwen3.8 Flash Qwen3.8 Max
Input-Modalitäten Text Bild Video Text Bild
Ausgabemodalitäten Text Text
Veröffentlicht 2026-08-27 2026-08-03
Kontextfenster 1M 984K
Maximaler Output 131K 131K
Thinking-Parameter
  • enable_thinking
  • thinking_budget
  • preserve_thinking
-
Zulässige Werte
enable_thinking
  • true
  • false
thinking_budget
  • in tokens
preserve_thinking
  • true
  • false
-
Standardwert

on

qwen3.8-flash is hybrid thinking with thinking enabled by default, thinking_budget defaults to the 262,144-token chain maximum, and preserve_thinking is off

-

Die Spezifikationen sind aus der Dokumentation der jeweiligen Anbieter übernommen; eine Zeile, die ein Anbieter nicht veröffentlicht, wird weggelassen und nicht abgeleitet. Vollständige Quellen: Qwen3.8 Flash · Qwen3.8 Max

Ein Prompt, beide Modelle - gemessen über das Gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. PRÜFEN genau 3 Sätze

Qwen3.8 Flash bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model spend additional output tokens to plan and validate answers before responding, and those tokens are billed. It also increases compute and latency per request, so each task consumes more capacity than a non-reasoning call. As a result, billable tokens and compute roughly doubled, directly driving the higher invoice.

Ausgabe 330 tok (+262 Denken) Latenz 8.9 s

Qwen3.8 Max bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model produce additional hidden steps before responding, and those tokens are billable. It also tends to lengthen each interaction because the model works through more possibilities before settling on an answer. Therefore, the bill doubled mainly due to higher compute and token usage per request, not necessarily because the number of requests doubled.

Ausgabe 378 tok (+305 Denken) Latenz 8.6 s

Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze - abzählbar), Zuschnitt auf das Publikum (CFO-Register), und die Abrechnungslücke durch verstecktes Denken, die die Token-Zähler unten offenlegen.

PROMPT This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. PRÜFEN Fix besteht die Tests

Qwen3.8 Flash bestanden · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that the original version counts adjacent equal pairs rather than items in a run, starting both `cur` and `best` at `0`, and it resets `cur` to `0` after a mismatch, thereby discarding the first element of the new run. That makes single-element inputs return `0`, and because every run is effectively measured in “steps” between equal elements, the last element is not counted—particularly noticeable when the longest run ends at the final index.

Ausgabe 2123 tok (+1933 Denken) Latenz 43.8 s

Qwen3.8 Max bestanden · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that the original code starts `best` and `cur` at `0`, so it counts adjacent equal *transitions* rather than the number of items in the run. A run of length `n` has only `n - 1` equal-neighbor transitions, so single-element inputs return `0`, and runs that reach the end are undercounted by one. Initializing the current run to `1` for the first element, resetting it to `1` on a break, and updating `best` from that count fixes the off-by-one.

Ausgabe 1616 tok (+1411 Denken) Latenz 34.7 s

Ob der Fix tatsächlich korrekt ist (ausführbar), die Dichte der Erklärung, und die Token-Effizienz bei einer klar begrenzten Aufgabe.

PROMPT Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. PRÜFEN gültiges JSON, Schema exakt

Qwen3.8 Flash bestanden · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }

Ausgabe 519 tok (+463 Denken) Latenz 10.5 s

Qwen3.8 Max bestanden · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }

Ausgabe 1199 tok (+1141 Denken) Latenz 24.4 s

Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Halluzinationsdruck (guidance wird ausdrücklich zurückgehalten), und Unterschiede im Pfad für strukturierte Ausgabe.

PROMPT Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. PRÜFEN 120 Wörter, 0 verbotene Wörter

Qwen3.8 Flash bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

We are announcing prompt caching across providers in our API gateway. Store approved prompt outputs once and reuse them across supported model providers, cutting latency, cost, and duplicate token spend. The feature matches identical requests, checks validity, and returns cached results while preserving routing controls. Developers keep existing endpoints; the gateway manages storage, invalidation, and provider differences. This reduces noisy repeat calls, improves steady responses, and frees teams to focus on better agent workflows. OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, and custom routes are supported. Cache hits appear in analytics with latency, token, and cost reductions visible. Check retention and privacy rules before enabling it. Ready to add cache controls to your gateway? Enable it in settings and watch spend drop now.

Ausgabe 5958 tok (+5805 Denken) Latenz 88.8 s

Qwen3.8 Max bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

Today, our API gateway adds prompt caching across major model providers. It stores prompts and responses in one fast cache layer. Teams can lower token spend, reduce latency, and repeat reliable answers. The feature supports OpenAI, Anthropic, Google, and Mistral through one configuration. You can set retention rules, scope access, and invalidate entries quickly. How does your team maintain consistent results during provider outages? Approved cached responses keep applications stable while fallback routes recover. The dashboard shows hit rates, savings, latency, and provider usage. Engineers receive audit trails for every cached prompt, enabling safer testing. Product managers can compare cost trends before and after cache adoption. Start with a small route, then safely expand caching to production traffic right now.

Ausgabe 2744 tok (+2591 Denken) Latenz 46.3 s

Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, die eine Frage), Stil-Fingerabdruck, und Längensteuerung.

Mit einer Zeile zwischen ihnen wechseln

Beide IDs befinden sich in jedem Tab unten - das hervorgehobene Zeilenpaar ist die einzige Änderung. Gleicher Endpunkt, gleicher Schlüssel, gleiche Request-Struktur.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.8-flash",
    # model="qwen3.8-max",  # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API-Schlüssel abrufen →

FAQ

Welches ist günstiger, Qwen3.8 Flash oder Qwen3.8 Max?

Qwen3.8 Flash ist günstiger bei input / 1m token ($0.15 vs. $2, 13× Unterschied). Andere Zeilen können in die andere Richtung deuten - die obige Tabelle enthält alle Daten, und die tatsächlichen Kosten hängen von Ihrem Mix ab.

Kann ich Qwen3.8 Flash gegen Qwen3.8 Max ohne zwei Integrationen A/B-testen?

Ja. Beide werden über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt mit einem API-Schlüssel bereitgestellt - der Wechsel ist eine einzeilige Änderung des Modell-Strings, sodass Sie einen Bruchteil des Traffics an jedes Modell leiten und die Rechnungen direkt vergleichen können.

Unterstützen Qwen3.8 Flash und Qwen3.8 Max Prompt-Caching?

Ja - beide berechnen Cache-Reads günstiger als ihre Eingaberate, sodass Warm-Prefix-Workloads weniger kosten, als die Listenpreise vermuten lassen. Die genauen Zeilen für Cache-Reads befinden sich in der obigen Preistabelle.

Verwandte Vergleiche

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