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Qwen3.8 Flash vs Qwen3.8 Max

vs

Quale scegliere e quando

Entrambi sono modelli Alibaba con lo stesso set di funzionalità (chat, vision, code, reasoning, tool, long-context) e lo stesso output massimo di 131072, quindi la differenza risiede nel prezzo e negli input. Scegli qwen3.8-flash per carichi di lavoro ad alto volume: a $0.15 in input e $0.47 in output costa circa 13x in meno in entrambe le fasi rispetto a qwen3.8-max a $2 e $6, le sue letture in cache costano $0.016 contro $0.25, mantiene 1000000 token di contesto rispetto a 983616, accetta anche i video e il suo thinking può essere disabilitato. Scegli qwen3.8-max quando desideri specificamente il modello text-and-image di fascia superiore e la differenza di costo non rappresenta un vincolo.

Benchmark

In testaSopra la mediaNessuno miglioreQwen3.8 Flash313 / 163 / 16Qwen3.8 Max731 / 408 / 40

10 misurati su entrambi.

Qwen3.8 Flash Qwen3.8 Max altri modelli misurati media dei modelli confrontati nessun altro modello ha fatto meglio
SWE-Bench Pro
62.5%
67.7%
OSWorld 2.0 partial
52.3%
N/A
Cybergym
N/A
78.5%
HealthBench
N/A
nessun altro modello ha fatto meglio 60.2%
JobBench
55.7%
53.4%
PLawBench
N/A
nessun altro modello ha fatto meglio 73.2%
GPQA Diamond
91.7%
92.6%
ERQA
nessun altro modello ha fatto meglio 72.3%
N/A
Agents' Last Exam Pass
24.3%
27%
LVBench
76.6%
N/A

Dati pubblicati dai fornitori: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Prezzi

Qwen3.8 Flash Qwen3.8 Max Δ
Input / 1M token $0.15 $2 0.075×
Output / 1M token $0.47 $6 0.078×
Lettura cache / 1M token $0.016 $0.25 0.064×
Scrittura in cache 1.25x 1.25x -

Le tariffe provengono dal catalogo live al momento della build; la pagina di ciascun modello riporta la scheda attuale.

Dove si posizionano - prezzo di input per 1M di token rispetto a tutti gli 71 modelli chat con questa unità di fatturazione (scala logaritmica)

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

Capacità

Qwen3.8 Flash Qwen3.8 Max
Utilizzo dei tool
Controllo del ragionamento configurabile sì - il fornitore non pubblica il controllo
Output strutturato
Prompt caching implicito + esplicito implicito + esplicito
Durata della cache explicit: 5m, reset on hit explicit: 5m, reset on hit
Prefisso minimo in cache 1024 token 1024 token

Specifiche

Qwen3.8 Flash Qwen3.8 Max
Modalità di input testo immagine video testo immagine
Modalità di output testo testo
Rilascio 2026-08-27 2026-08-03
Finestra di contesto 1M 984K
Output massimo 131K 131K
Parametro thinking
  • enable_thinking
  • thinking_budget
  • preserve_thinking
-
Valori accettati
enable_thinking
  • true
  • false
thinking_budget
  • in tokens
preserve_thinking
  • true
  • false
-
Predefinito

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

-

Le specifiche sono trascritte dalla documentazione di ciascun fornitore; una riga che un fornitore non pubblica viene omessa anziché essere dedotta. Fonti complete: Qwen3.8 Flash · Qwen3.8 Max

Un solo prompt, entrambi i modelli - misurati attraverso il gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. VERIFICA esattamente 3 frasi

Qwen3.8 Flash superato · 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.

out 330 tok (+262 ragionamento) latenza 8.9 s

Qwen3.8 Max superato · 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.

out 378 tok (+305 ragionamento) latenza 8.6 s

Rispetto dell'istruzione (esattamente tre frasi - contabili), adattamento al pubblico (registro da CFO), e il divario di fatturazione del pensiero nascosto che i contatori di token qui sotto rivelano.

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. VERIFICA la correzione supera i test

Qwen3.8 Flash superato · 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.

out 2123 tok (+1933 ragionamento) latenza 43.8 s

Qwen3.8 Max superato · 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.

out 1616 tok (+1411 ragionamento) latenza 34.7 s

Se la correzione è davvero giusta (eseguibile), la densità della spiegazione, e l'efficienza in token su un compito delimitato.

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. VERIFICA JSON valido, schema esatto

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

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

out 519 tok (+463 ragionamento) latenza 10.5 s

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

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

out 1199 tok (+1141 ragionamento) latenza 24.4 s

Aderenza allo schema (nessun campo inventato), pressione di allucinazione (guidance è esplicitamente sospesa), e differenze nel percorso di output strutturato.

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. VERIFICA 120 parole, 0 parole vietate

Qwen3.8 Flash superato · 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.

out 5958 tok (+5805 ragionamento) latenza 88.8 s

Qwen3.8 Max superato · 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.

out 2744 tok (+2591 ragionamento) latenza 46.3 s

Rispetto dei vincoli (budget di parole, elenco di parole vietate, l'unica domanda), impronta stilistica, e controllo della lunghezza.

Passa dall'uno all'altro con una sola riga

Entrambi gli id sono presenti in ogni scheda qui sotto - la coppia di righe evidenziata è l'unica modifica. Stesso endpoint, stessa chiave, stessa struttura della richiesta.

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",  # decommenta questa riga, commenta quella sopra
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Ottieni la tua chiave API →

FAQ

Qual è più economico, Qwen3.8 Flash o Qwen3.8 Max?

Qwen3.8 Flash è più economico per input / 1m token ($0.15 contro $2, 13× di differenza). Altre righe potrebbero indicare il contrario - la tabella sopra riporta la scheda completa, e il costo reale dipende dal tuo mix.

Posso fare un A/B test di Qwen3.8 Flash contro Qwen3.8 Max senza due integrazioni?

Sì. Entrambi sono serviti tramite lo stesso endpoint compatibile con OpenAI con una singola chiave API - il passaggio richiede la modifica della stringa del modello in una sola riga, quindi puoi instradare una frazione del traffico verso ciascuno e confrontare direttamente le fatture.

Qwen3.8 Flash e Qwen3.8 Max supportano il prompt caching?

Sì - entrambi fatturano le letture in cache a un prezzo inferiore rispetto alla loro tariffa di input, quindi i carichi di lavoro con warm-prefix costano meno di quanto suggeriscano le tariffe di listino. Le righe esatte per la lettura in cache si trovano nella tabella dei prezzi qui sopra.

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