Qwen3.8 Max
Prix catalogue du fournisseur : sans majoration de plateforme, paiement à l'usage. Ce sont les prix catalogue officiels. Les clients connectés peuvent voir les prix effectifs incluant les remises de l’espace de travail sur /console/pricing. Prix d'entrée effectif avec 70 % de hits de cache :$0.775/M. Le cache de contexte implicite est automatique ; un mode cache_control explicite offre des remises plus profondes (blocs minimaux de 1 024 tokens, TTL de 5 minutes qui se réinitialise à chaque hit). Les prix de lecture de cache par modèle figurent dans la table des prix.
Utilisez Qwen3.8 Max en 30 secondes
Compatible OpenAI : changez la base_url, gardez votre SDK. POST /v1/chat/completions
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="qwen3.8-max",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "qwen3.8-max",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen3.8-max",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "qwen3.8-max",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("qwen3.8-max")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Spécifications et limites
Tokens
- Fenêtre de contexte (spécification du fournisseur)
- 983 616
- Sortie max (spéc. fournisseur)
- 131 072
Mise en cache
- Mode
- automatique + explicite
- Durée de vie
- explicite : 5 min, réinitialisé à chaque hit
Raisonnement
- Paramètre
- reasoning_effort
- Valeurs
- minimal · low · medium · high l'ensemble accepté est celui du fournisseur
Modèle
- Modalités
- texte + image → texte
- Paramètres
- 2.4T au total MoE
- Flagship Qwen3.8 Max: natively vision-language, 2.4T-parameter MoE
- thinking trace returned in reasoning_content
- text and image in, text out
À propos de Qwen3.8 Max
Qwen3.8 Max est le modèle phare de la gamme Qwen d'Alibaba, publié le 3 août 2026.
- Alibaba le décrit comme un modèle Max nativement visuel-langage bâti sur une architecture Mixture-of-Experts de 2 400 milliards de paramètres, et comme le modèle le plus capable de la lignée Qwen à ce jour.
- Il accepte du texte et des images et renvoie du texte, si bien qu'une même requête peut réunir une consigne, des captures d'écran, des graphiques ou des pages numérisées sans passer les images par un modèle de vision distinct.
- Le raisonnement fait partie du comportement par défaut : la trace revient séparément dans le champ reasoning_content, ce qui signifie que même une réponse courte consomme des jetons de raisonnement et qu'un budget max_tokens très serré peut renvoyer une réponse vide alors que la requête a réussi.
- L'appel de fonctions, la sortie structurée stricte par schéma JSON et le streaming avec usage dans le dernier fragment sont tous disponibles, de sorte que le modèle s'insère sans traitement particulier dans une intégration compatible OpenAI existante.
- La fenêtre de contexte approche le million de jetons et une réponse unique peut atteindre 131 072 jetons, soit le double du plafond de sortie de la génération Max précédente et la raison concrète d'y déplacer la génération de textes longs.
- La tarification est échelonnée selon le comportement du cache plutôt que selon la longueur du contexte : tarif d'entrée standard, tarif réduit pour les succès de cache automatiques, et tarifs distincts pour la création et la lecture explicites d'entrées de cache.
- Les boucles d'agent qui réutilisent un préfixe stable en profitent réellement.
- Alibaba indique Pékin et Singapour comme régions.
- Synthorai le propose via le point de terminaison chat completions compatible OpenAI.
FAQ
Peut-on essayer l'API Qwen3.8 Max gratuitement ?
Oui : les nouveaux comptes reçoivent 10 appels d'essai et jusqu'à $1 de crédit gratuit, sans carte bancaire. À $2/M de tokens en entrée, ce crédit couvre à lui seul environ 62 requêtes de ~8K tokens sur Qwen3.8 Max.
Quels sont les points forts de Qwen3.8 Max ?
MoE de 2 400 milliards de paramètres, visuel-langage natif ; entrée texte et image, sortie jusqu'à 131K ; tarifs échelonnés selon le cache. Voir la section À propos pour le tableau complet, tiré des notes de version officielles du fournisseur.
Combien coûte Qwen3.8 Max ?
Sur Synthorai, Qwen3.8 Max coûte $2 par million de tokens en entrée et $6 par million de tokens en sortie, soit le prix catalogue du fournisseur, sans majoration de plateforme. Les tokens d'entrée en cache sont facturés $0.25/M.
Qwen3.8 Max prend-il en charge la mise en cache des prompts ?
Oui : la mise en cache automatique est activée par défaut, avec un mode explicite pour des économies garanties. Les tokens d'entrée en cache sont facturés $0.25/M contre $2/M hors cache (TTL explicite : 5 min, réinitialisé à chaque hit). Guide de mise en cache des prompts →
Comment obtenir l'accès à Qwen3.8 Max ?
Pointez votre SDK OpenAI existant vers base_url="https://synthorai.io/v1", définissez model="qwen3.8-max", et c'est tout. Une seule clé API couvre tous les modèles de la passerelle.