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Qwen3.8 Flash vs Qwen3.8 Max

vs

Cuál usar y cuándo

Ambos son modelos de Alibaba con el mismo conjunto de capacidades (chat, visión, código, razonamiento, herramientas, contexto largo) y la misma salida máxima de 131072, por lo que la diferencia está en el precio y las entradas. Elija qwen3.8-flash para trabajo de alto volumen: a $0.15 de entrada y $0.47 de salida, es aproximadamente 13x más barato en ambos tramos que qwen3.8-max a $2 y $6, sus lecturas de caché son de $0.016 frente a $0.25, mantiene 1000000 tokens de contexto frente a 983616, también acepta video, y su pensamiento se puede desactivar. Elija qwen3.8-max cuando quiera específicamente el modelo de texto e imagen de nivel superior y la diferencia de costo no sea la restricción.

Benchmarks

GanaSobre la mediaNinguno mejorQwen3.8 Flash313 / 163 / 16Qwen3.8 Max731 / 408 / 40

10 medidos en ambos.

Qwen3.8 Flash Qwen3.8 Max otros modelos medidos media de los modelos comparados ningún otro modelo puntuó más alto
SWE-Bench Pro
62.5%
67.7%
OSWorld 2.0 partial
52.3%
N/A
Cybergym
N/A
78.5%
HealthBench
N/A
ningún otro modelo puntuó más alto 60.2%
JobBench
55.7%
53.4%
PLawBench
N/A
ningún otro modelo puntuó más alto 73.2%
GPQA Diamond
91.7%
92.6%
ERQA
ningún otro modelo puntuó más alto 72.3%
N/A
Agents' Last Exam Pass
24.3%
27%
LVBench
76.6%
N/A

Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Precios

Qwen3.8 Flash Qwen3.8 Max Δ
Entrada / 1M tokens $0.15 $2 0.075×
Salida / 1M tokens $0.47 $6 0.078×
Lectura de caché / 1M tokens $0.016 $0.25 0.064×
Escritura en caché 1.25x 1.25x -

Tarifas del catálogo en vivo en el momento de la compilación; la página de cada modelo incluye la ficha actualizada.

Dónde se sitúan - precio de entrada por 1M de tokens en todos los 71 modelos de chat en esta unidad de facturación (escala logarítmica)

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

Capacidades

Qwen3.8 Flash Qwen3.8 Max
Uso de herramientas
Control de pensamiento configurable sí - el proveedor no publica el control
Salida estructurada
Caché de prompt implícito + explícito implícito + explícito
Tiempo de vida de la caché explicit: 5m, reset on hit explicit: 5m, reset on hit
Prefijo mínimo en caché 1024 tokens 1024 tokens

Especificaciones

Qwen3.8 Flash Qwen3.8 Max
Modalidades de entrada texto imagen vídeo texto imagen
Modalidades de salida texto texto
Lanzamiento 2026-08-27 2026-08-03
Ventana de contexto 1M 984K
Salida máxima 131K 131K
Parámetro de pensamiento
  • enable_thinking
  • thinking_budget
  • preserve_thinking
-
Valores aceptados
enable_thinking
  • true
  • false
thinking_budget
  • in tokens
preserve_thinking
  • true
  • false
-
Predeterminado

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

-

Las especificaciones se transcriben de la documentación de cada proveedor; si un proveedor no publica una fila, se omite en lugar de inferirse. Fuentes completas: Qwen3.8 Flash · Qwen3.8 Max

Un prompt, ambos modelos - medido a través del gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. COMPROBAR exactamente 3 frases

Qwen3.8 Flash superado · 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.

salida 330 tok (+262 pensamiento) latencia 8.9 s

Qwen3.8 Max superado · 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.

salida 378 tok (+305 pensamiento) latencia 8.6 s

Seguimiento de la instrucción (exactamente tres frases - contables), adaptación a la audiencia (registro de CFO), y la brecha de facturación por pensamiento oculto que los medidores de tokens de abajo dejan ver.

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. COMPROBAR el arreglo pasa las pruebas

Qwen3.8 Flash superado · 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.

salida 2123 tok (+1933 pensamiento) latencia 43.8 s

Qwen3.8 Max superado · 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.

salida 1616 tok (+1411 pensamiento) latencia 34.7 s

Si el arreglo es realmente correcto (ejecutable), la densidad de la explicación, y la eficiencia en tokens sobre una tarea acotada.

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. COMPROBAR JSON válido, esquema exacto

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

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

salida 519 tok (+463 pensamiento) latencia 10.5 s

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

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

salida 1199 tok (+1141 pensamiento) latencia 24.4 s

Obediencia al esquema (sin campos inventados), presión de alucinación (guidance se retiene explícitamente), y diferencias en la ruta de salida estructurada.

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. COMPROBAR 120 palabras, 0 palabras prohibidas

Qwen3.8 Flash superado · 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.

salida 5958 tok (+5805 pensamiento) latencia 88.8 s

Qwen3.8 Max superado · 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.

salida 2744 tok (+2591 pensamiento) latencia 46.3 s

Obediencia a las restricciones (presupuesto de palabras, lista de palabras prohibidas, la única pregunta), huella de estilo, y control de la longitud.

Cambia entre ellos con una línea

Ambos IDs están en cada pestaña a continuación - el par de líneas resaltadas es la única edición. Mismo endpoint, misma clave, misma estructura de solicitud.

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",  # descomenta esta línea, comenta la de arriba
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtén tu clave API →

Preguntas frecuentes

¿Cuál es más barato, Qwen3.8 Flash o Qwen3.8 Max?

Qwen3.8 Flash es más barato en entrada / 1m tokens ($0.15 vs $2, con una diferencia de 13×). Otras filas pueden indicar lo contrario - la tabla anterior muestra la ficha completa, y el costo real depende de su combinación.

¿Puedo hacer pruebas A/B de Qwen3.8 Flash frente a Qwen3.8 Max sin dos integraciones?

Sí. Ambos se sirven a través del mismo endpoint compatible con OpenAI con una clave API - el cambio es una modificación de una línea en la cadena del modelo, por lo que puede enrutar una fracción del tráfico a cada uno y comparar las facturas directamente.

¿Admiten Qwen3.8 Flash y Qwen3.8 Max caché de prompts?

Sí - ambos cobran las lecturas en caché por debajo de su tarifa de entrada, por lo que las cargas de trabajo con prefijo caliente cuestan menos de lo que sugieren las tarifas de lista. Las filas exactas de lectura en caché están en la tabla de precios de arriba.

Comparaciones relacionadas

De nuestros estudios medidos