Qwen3.8 Max è il modello di punta della linea Qwen di Alibaba, pubblicato il 3 agosto 2026.
- Input
- testo immagine $2/M
- Output
- testo $6/M
- Lettura cache
- $0.25/M
- Contesto
- 984K
- vs GPT-4o
- ~60% più economico
Prezzi per lunghezza in ingresso
L’intera richiesta usa la tariffa della fascia di lunghezza in ingresso. Prezzi in USD per milione di token.
| Token in ingresso | Input | Output | Input (modalità ragionamento) |
|---|
Benchmark
Dati pubblicati dai provider: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Il prezzo a confronto
Dove si colloca il prezzo tra 76 modelli confrontabili
La barra mostra dove si colloca il prezzo di questo modello tra tutti i modelli dello stesso tipo su Synthorai. Alle due estremità sono indicati il più economico e il più caro. Sono tariffe base; gli sconti per batch, regione e scrittura in cache sono nella pagina dei prezzi.
Specifiche e limiti
Token
| Finestra di contesto (specifica del provider) | 983.616 |
|---|---|
| Output massimo (specifica del provider) | 131.072 |
Prompt caching
| Modalità | automatico + esplicito |
|---|---|
| Prefisso min. | 1.024 |
| Durata | esplicita: 5 min, si azzera a ogni hit |
| Costo di scrittura | 1.25x |
Ragionamento
| Parametro | reasoning_effort |
|---|---|
| Valori | minimal · low · medium · high i valori accettati li definisce il provider |
Modello
| Modalità | testo + immagine → testo |
|---|---|
| Parametri | 2.4T totali MoE |
- Flagship Qwen3.8 Max: natively vision-language, 2.4T-parameter MoE
- thinking trace returned in reasoning_content
- text and image in, text out
Un solo prompt, misurato attraverso il gateway
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 delle istruzioni (esattamente tre frasi: si contano), adattamento al destinatario (registro da CFO) e lo scarto di fatturazione dovuto al ragionamento nascosto, che i contatori di token qui sotto mettono in luce.
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 (si può eseguire), quanto è densa la spiegazione e quanti token servono per un compito circoscritto.
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), tentazione di allucinare (il testo dice espressamente che la guidance non viene comunicata) e differenze tra i percorsi di output strutturato.
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.
Usa Qwen3.8 Max in 30 secondi
Compatibile con OpenAI: cambi base_url e tieni il tuo 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(""));Informazioni su Qwen3.8 Max
- Alibaba lo descrive come un modello Max nativamente visivo-linguistico costruito su un'architettura Mixture-of-Experts da 2,4 bilioni di parametri e come il modello più capace della linea Qwen fino a oggi.
- Accetta testo e immagini e restituisce testo, così una singola richiesta può unire il prompt a screenshot, grafici o pagine scansionate senza dirottare le immagini su un modello di visione separato.
- Il ragionamento fa parte del comportamento predefinito: la traccia torna separatamente nel campo reasoning_content, il che significa che anche una risposta breve consuma token di ragionamento e che un budget max_tokens molto stretto può restituire una risposta vuota pur essendo la richiesta andata a buon fine.
- Chiamata di funzioni, output strutturato rigoroso tramite schema JSON e streaming con usage nell'ultimo frammento sono tutti disponibili, quindi si inserisce senza trattamenti speciali in un'integrazione compatibile con OpenAI già esistente.
- La finestra di contesto sfiora il milione di token e una singola risposta può arrivare a 131.072 token, il doppio del tetto di output della generazione Max precedente e la ragione concreta per spostarvi la generazione di testi lunghi.
- I prezzi sono scaglionati in base al comportamento della cache anziché alla lunghezza del contesto: tariffa di input standard, una tariffa più bassa per gli hit automatici di cache e tariffe proprie per la creazione e la lettura esplicite delle voci di cache.
- I cicli agentici che riutilizzano un prefisso stabile ne traggono un vantaggio concreto.
- Alibaba indica Pechino e Singapore come regioni.
- Synthorai lo offre tramite l'endpoint chat completions compatibile con OpenAI.
FAQ
L'API di Qwen3.8 Max si può provare gratis?
Sì: i nuovi account ricevono 10 chiamate di prova e fino a $1 di credito gratuito, senza bisogno di carta. A $2/M per i token di input, quel credito basta da solo per circa 62 richieste da ~8K token a Qwen3.8 Max.
In cosa eccelle Qwen3.8 Max?
MoE da 2,4 bilioni di parametri, visivo-linguistico nativo; input testo e immagini, output fino a 131K; prezzi scaglionati per cache. Il quadro completo è nella sezione «Informazioni», ripreso dalle note di rilascio ufficiali del provider.
Quanto costa Qwen3.8 Max?
Su Synthorai Qwen3.8 Max costa $2 per milione di token di input e $6 per milione di token di output: è il prezzo di listino del provider, senza sovrapprezzo di piattaforma. I token di input letti dalla cache costano $0.25/M.
Qual è la finestra di contesto di Qwen3.8 Max?
Qwen3.8 Max ha una finestra di contesto di 984K token su Synthorai. Una singola risposta può arrivare a 131,072 token.
Qwen3.8 Max supporta il prompt caching?
Sì: il caching automatico è attivo di default, e una modalità esplicita permette di scegliere cosa mettere in cache. I token di input letti dalla cache costano $0.25/M, contro $2/M senza cache; per andare in cache un prompt deve avere un prefisso stabile di 1,024 token (TTL esplicita: 5 min, si azzera a ogni hit). Guida al prompt caching →
Come ottengo l'accesso a Qwen3.8 Max?
Fai puntare l'SDK OpenAI che usi già a base_url="https://synthorai.io/v1", imposta model="qwen3.8-max" e hai finito: una sola chiave API vale per tutti i modelli del gateway.
Modelli correlati
Confronta
Le specifiche e i benchmark dei fornitori rimandano alle rispettive fonti. Il supporto del gateway descrive l’implementazione di Synthorai. Gli esempi archiviati sono singole richieste e non garantiscono le prestazioni generali del modello. I prezzi provengono dal servizio pubblico o dalla sua istantanea usata durante la compilazione.