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Qwen3.8 Flash vs Qwen3.8 Max

vs

Lequel, quand

Les deux sont des modèles Alibaba avec le même ensemble de capacités (chat, vision, code, raisonnement, outils, contexte long) et la même sortie maximale de 131072, la différence réside donc dans le prix et les entrées. Choisissez qwen3.8-flash pour les travaux à volume élevé : à $0.15 en entrée et $0.47 en sortie, il est environ 13x moins cher pour les deux opérations que qwen3.8-max à $2 et $6, ses lectures en cache sont de $0.016 contre $0.25, il dispose de 1000000 tokens de contexte contre 983616, il accepte également la vidéo, et sa réflexion peut être désactivée. Choisissez qwen3.8-max lorsque vous souhaitez spécifiquement le modèle texte-et-image de niveau supérieur et que la différence de coût n'est pas une contrainte.

Benchmarks

En têteAu-dessus de la moyenneAucun meilleurQwen3.8 Flash313 / 163 / 16Qwen3.8 Max731 / 408 / 40

10 mesurés sur les deux.

Qwen3.8 Flash Qwen3.8 Max autres modèles mesurés moyenne des modèles comparés aucun autre modèle n'a fait mieux
SWE-Bench Pro
62.5%
67.7%
OSWorld 2.0 partial
52.3%
N/A
Cybergym
N/A
78.5%
HealthBench
N/A
aucun autre modèle n'a fait mieux 60.2%
JobBench
55.7%
53.4%
PLawBench
N/A
aucun autre modèle n'a fait mieux 73.2%
GPQA Diamond
91.7%
92.6%
ERQA
aucun autre modèle n'a fait mieux 72.3%
N/A
Agents' Last Exam Pass
24.3%
27%
LVBench
76.6%
N/A

Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Tarification

Qwen3.8 Flash Qwen3.8 Max Δ
Entrée / 1M tokens $0.15 $2 0.075×
Sortie / 1M tokens $0.47 $6 0.078×
Lecture en cache / 1M tokens $0.016 $0.25 0.064×
Écriture cache 1.25x 1.25x -

Tarifs issus du catalogue en direct au moment de la compilation ; chaque page de modèle présente la fiche actuelle.

Où ils se situent - prix en entrée pour 1M de tokens sur l'ensemble des 71 modèles chat pour cette unité de facturation (échelle logarithmique)

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

Capacités

Qwen3.8 Flash Qwen3.8 Max
Utilisation d'outils oui oui
Contrôle de la réflexion configurable oui - réglage du fournisseur non publié
Sortie structurée oui oui
Mise en cache du prompt implicite + explicite implicite + explicite
Durée de vie du cache explicit: 5m, reset on hit explicit: 5m, reset on hit
Préfixe minimum mis en cache 1024 jetons 1024 jetons

Spécifications

Qwen3.8 Flash Qwen3.8 Max
Modalités d'entrée texte image vidéo texte image
Modalités de sortie texte texte
Sortie 2026-08-27 2026-08-03
Fenêtre de contexte 1M 984K
Sortie maximale 131K 131K
Paramètre de réflexion
  • enable_thinking
  • thinking_budget
  • preserve_thinking
-
Valeurs acceptées
enable_thinking
  • true
  • false
thinking_budget
  • in tokens
preserve_thinking
  • true
  • false
-
Par défaut

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

-

Les spécifications sont transcrites à partir de la documentation de chaque fournisseur ; une ligne qu'un fournisseur ne publie pas est omise plutôt que déduite. Sources complètes : Qwen3.8 Flash · Qwen3.8 Max

Un prompt, deux modèles - mesurés via la passerelle

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. VÉRIFIER exactement 3 phrases

Qwen3.8 Flash réussi · 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.

sortie 330 tok (+262 réflexion) latence 8.9 s

Qwen3.8 Max réussi · 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.

sortie 378 tok (+305 réflexion) latence 8.6 s

Suivi de l'instruction (exactement trois phrases - comptables), adaptation à l'audience (registre CFO), et l'écart de facturation lié à la réflexion cachée que les compteurs de tokens ci-dessous révèlent.

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. VÉRIFIER le correctif passe les tests

Qwen3.8 Flash réussi · 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.

sortie 2123 tok (+1933 réflexion) latence 43.8 s

Qwen3.8 Max réussi · 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.

sortie 1616 tok (+1411 réflexion) latence 34.7 s

Si le correctif est réellement juste (exécutable), la densité de l'explication, et l'efficacité en tokens sur une tâche bornée.

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. VÉRIFIER JSON valide, schéma exact

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

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

sortie 519 tok (+463 réflexion) latence 10.5 s

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

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

sortie 1199 tok (+1141 réflexion) latence 24.4 s

Respect du schéma (aucun champ inventé), pression d'hallucination (guidance est explicitement retenue), et différences de chemin pour la sortie structurée.

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. VÉRIFIER 120 mots, 0 mot interdit

Qwen3.8 Flash réussi · 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.

sortie 5958 tok (+5805 réflexion) latence 88.8 s

Qwen3.8 Max réussi · 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.

sortie 2744 tok (+2591 réflexion) latence 46.3 s

Respect des contraintes (budget de mots, liste de mots interdits, l'unique question), empreinte stylistique, et contrôle de la longueur.

Basculez de l'un à l'autre avec une seule ligne

Les deux ids sont dans chaque onglet ci-dessous - la paire de lignes en surbrillance est la seule modification. Même endpoint, même clé, même structure de requête.

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",  # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtenez votre clé API →

FAQ

Lequel est le moins cher, Qwen3.8 Flash ou Qwen3.8 Max ?

Qwen3.8 Flash est moins cher sur entrée / 1m tokens ($0.15 contre $2, avec un écart de 13×). D'autres lignes peuvent indiquer l'inverse - le tableau ci-dessus contient la fiche complète, et le coût réel dépend de votre combinaison.

Puis-je faire un test A/B de Qwen3.8 Flash par rapport à Qwen3.8 Max sans deux intégrations ?

Oui. Les deux sont servis via le même endpoint compatible OpenAI avec une seule clé API - le basculement est un changement de chaîne de modèle en une ligne, vous pouvez donc diriger une fraction du trafic vers chacun et comparer les factures directement.

Est-ce que Qwen3.8 Flash et Qwen3.8 Max prennent en charge le prompt caching ?

Oui - les deux facturent les lectures en cache en dessous de leur tarif d'entrée, donc les charges de travail à préfixe chaud coûtent moins cher que ce que les tarifs de base suggèrent. Les lignes exactes des lectures en cache se trouvent dans le tableau de tarification ci-dessus.

Comparaisons associées

Issu de nos études mesurées