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Qwen3.8 Flash vs Qwen3.8 Max

vs

いつ、どちらを使うか

両者とも同じ機能セット(chat、vision、code、reasoning、tools、long-context)と最大出力131072を備えたAlibabaのモデルであるため、選択の分かれ目は価格と入力になります。大量の処理にはqwen3.8-flashを選択してください。入力$0.15、出力$0.47であり、入力$2、出力$6のqwen3.8-maxと比較して入力と出力の両方で約13x安く実行でき、キャッシュ読み取りは$0.25に対して$0.016、コンテキストは983616に対して1000000トークンを保持し、動画も受け付け、thinkingを無効にすることができます。上位クラスのテキストおよび画像モデルを特に必要としており、価格差が制約にならない場合は、qwen3.8-maxを選択してください。

ベンチマーク

勝ち平均超え他モデル以上Qwen3.8 Flash313 / 163 / 16Qwen3.8 Max731 / 408 / 40

両者が測定された 10 件。

Qwen3.8 Flash Qwen3.8 Max 測定された他モデル 測定対象の平均 他モデルに上回られていない
SWE-Bench Pro
62.5%
67.7%
OSWorld 2.0 partial
52.3%
N/A
Cybergym
N/A
78.5%
HealthBench
N/A
他モデルに上回られていない 60.2%
JobBench
55.7%
53.4%
PLawBench
N/A
他モデルに上回られていない 73.2%
GPQA Diamond
91.7%
92.6%
ERQA
他モデルに上回られていない 72.3%
N/A
Agents' Last Exam Pass
24.3%
27%
LVBench
76.6%
N/A

ベンダー公表: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

料金

Qwen3.8 Flash Qwen3.8 Max Δ
入力 / 1Mトークン $0.15 $2 0.075×
出力 / 1Mトークン $0.47 $6 0.078×
キャッシュ読み取り / 1Mトークン $0.016 $0.25 0.064×
キャッシュ書き込み 1.25x 1.25x -

ビルド時のライブカタログの料金です。各モデルのページには現在の料金カードが記載されています。

位置付け — この課金単位におけるすべての71個のチャットモデル全体の1Mトークンあたりの入力料金 (対数スケール)

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

機能

Qwen3.8 Flash Qwen3.8 Max
ツール使用 あり あり
思考コントロール 設定可能 あり — ベンダーの調整パラメータは非公開
構造化出力 あり あり
プロンプトキャッシング 暗黙的 + 明示的 暗黙的 + 明示的
キャッシュ有効期間 explicit: 5m, reset on hit explicit: 5m, reset on hit
最小キャッシュプレフィックス 1024 トークン 1024 トークン

仕様

Qwen3.8 Flash Qwen3.8 Max
入力モダリティ テキスト 画像 動画 テキスト 画像
出力モダリティ テキスト テキスト
リリース 2026-08-27 2026-08-03
コンテキストウィンドウ 1M 984K
最大出力 131K 131K
思考パラメータ
  • enable_thinking
  • thinking_budget
  • preserve_thinking
-
指定可能な値
enable_thinking
  • true
  • false
thinking_budget
  • in tokens
preserve_thinking
  • true
  • false
-
デフォルト

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

-

仕様は各ベンダーのドキュメントから転記されています。ベンダーが公開していない行は推測せず、省略しています。 すべての出典: Qwen3.8 Flash · Qwen3.8 Max

1つのプロンプト、両方のモデル — ゲートウェイ経由で測定

プロンプト Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. チェック ちょうど 3 文

Qwen3.8 Flash パス · 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.

出力 330 tok (+262 思考) レイテンシ 8.9 s

Qwen3.8 Max パス · 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.

出力 378 tok (+305 思考) レイテンシ 8.6 s

指示追従(ちょうど三文 — 数えられる)、読み手に合わせた調整(CFO 向けの語り口)、そして下のトークン計から見える隠れた思考の課金ギャップ。

プロンプト 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. チェック 修正がテストを通る

Qwen3.8 Flash パス · 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.

出力 2123 tok (+1933 思考) レイテンシ 43.8 s

Qwen3.8 Max パス · 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.

出力 1616 tok (+1411 思考) レイテンシ 34.7 s

修正が実際に正しいか(実行可能か)、説明の密度、そして範囲の限られたタスクでのトークン効率。

プロンプト 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. チェック 妥当な JSON、スキーマ厳密

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

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

出力 519 tok (+463 思考) レイテンシ 10.5 s

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

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

出力 1199 tok (+1141 思考) レイテンシ 24.4 s

スキーマ遵守(フィールドをでっち上げない)、ハルシネーション圧(guidance は明示的に保留されている)、そして構造化出力の経路の違い。

プロンプト 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. チェック 120 語、禁止語 0

Qwen3.8 Flash パス · 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.

出力 5958 tok (+5805 思考) レイテンシ 88.8 s

Qwen3.8 Max パス · 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.

出力 2744 tok (+2591 思考) レイテンシ 46.3 s

制約の遵守(語数の上限、禁止語リスト、唯一の疑問文)、文体の指紋、そして長さの制御。

1行で切り替え

以下のすべてのタブには両方のIDが含まれています — 変更箇所はハイライトされた2行のみです。エンドポイント、キー、リクエスト形式はすべて同じです。

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",  # この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API キーを取得 →

FAQ

Qwen3.8 Flash と Qwen3.8 Max ではどちらが安いですか?

入力 / 1mトークン においては Qwen3.8 Flash の方が安価です($0.15 対 $2、13× の差)。他の行では逆になる可能性があります — 上の表には完全な情報が記載されており、実際のコストは組み合わせに依存します。

2つの統合を行わずに Qwen3.8 Flash と Qwen3.8 Max のA/Bテストを実施できますか?

はい。両方とも1つのAPIキーで同じOpenAI互換エンドポイントを通じて提供されます — モデル文字列を1行変更するだけで切り替えられるため、トラフィックの一部をそれぞれにルーティングし、請求額を直接比較できます。

Qwen3.8 Flash と Qwen3.8 Max はプロンプトキャッシングをサポートしていますか?

はい — どちらのモデルでもキャッシュ読み込みは入力レートよりも低く請求されるため、ウォームプレフィックスのワークロードは定価が示すよりも低コストになります。キャッシュ読み込みの正確な行は、上の料金表に記載されています。

関連する比較

当社の測定調査より