신규 무료 가입, 10회 호출 제공. 최대 $1, 카드 불필요.

Qwen3.8 Flash vs Qwen3.8 Max

vs

언제 어떤 모델을 쓸까

두 모델 모두 동일한 기능 세트(채팅, 비전, 코드, 추론, 도구, 긴 컨텍스트)와 동일한 131072 최대 출력을 갖춘 Alibaba 모델이므로, 차이는 가격과 입력입니다. 대량 작업에는 qwen3.8-flash를 선택하십시오: 입력 $0.15 및 출력 $0.47로 $2 및 $6인 qwen3.8-max보다 입력과 출력 모두에서 대략 13x 더 저렴하게 실행되고, 캐시 읽기는 $0.25에 비해 $0.016이며, 983616 토큰에 비해 1000000 토큰의 컨텍스트를 유지하고, 비디오도 허용하며, thinking을 비활성화할 수 있습니다. 상위 티어의 텍스트 및 이미지 모델이 구체적으로 필요하고 비용 차이가 제약 조건이 아닐 때 qwen3.8-max를 선택하십시오.

벤치마크

우세평균 상회최고 점수Qwen3.8 Flash313 / 163 / 16Qwen3.8 Max731 / 408 / 40

양쪽 모두 측정된 10개.

Qwen3.8 Flash Qwen3.8 Max 측정된 다른 모델 측정 대상 평균 더 높은 점수를 낸 모델 없음
SWE-Bench Pro
62.5%
67.7%
OSWorld 2.0 partial
52.3%
N/A
Cybergym
N/A
78.5%
HealthBench
N/A
더 높은 점수를 낸 모델 없음 60.2%
JobBench
55.7%
53.4%
PLawBench
N/A
더 높은 점수를 낸 모델 없음 73.2%
GPQA Diamond
91.7%
92.6%
ERQA
더 높은 점수를 낸 모델 없음 72.3%
N/A
Agents' Last Exam Pass
24.3%
27%
LVBench
76.6%
N/A

벤더 공개: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

가격

Qwen3.8 Flash Qwen3.8 Max Δ
입력 / 1M 토큰 $0.15 $2 0.075×
출력 / 1M 토큰 $0.47 $6 0.078×
캐시 읽기 / 1M 토큰 $0.016 $0.25 0.064×
캐시 쓰기 1.25x 1.25x -

빌드 시점의 라이브 카탈로그 요금입니다. 각 모델 페이지에 현재 요금표가 표시됩니다.

현재 위치 - 이 청구 단위를 사용하는 모든 71개의 채팅 모델 전체의 1M 토큰당 입력 가격 (로그 스케일)

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

기능

Qwen3.8 Flash Qwen3.8 Max
도구 사용
사고 제어 설정 가능 있음 - 벤더가 조절 파라미터를 공개하지 않음
구조화된 출력
프롬프트 캐싱 암시적 + 명시적 암시적 + 명시적
캐시 수명 explicit: 5m, reset on hit explicit: 5m, reset on hit
최소 캐시 접두사 1024 토큰 1024 토큰

사양

Qwen3.8 Flash Qwen3.8 Max
입력 모달리티 텍스트 이미지 비디오 텍스트 이미지
출력 모달리티 텍스트 텍스트
출시일 2026-08-27 2026-08-03
컨텍스트 윈도우 1M 984K
최대 출력 131K 131K
Thinking 파라미터
  • enable_thinking
  • thinking_budget
  • preserve_thinking
-
허용되는 값
enable_thinking
  • true
  • false
thinking_budget
  • in tokens
preserve_thinking
  • true
  • false
-
기본값

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

-

사양은 각 공급업체의 문서를 그대로 기록한 것입니다. 공급업체가 공개하지 않은 항목은 추론하지 않고 제외했습니다. 전체 출처: Qwen3.8 Flash · Qwen3.8 Max

하나의 프롬프트, 두 모델 - 게이트웨이를 통해 측정됨

프롬프트 Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. 확인 정확히 3문장

Qwen3.8 Flash 통과 · 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.

출력 330 tok (+262 추론) 지연 시간 8.9 s

Qwen3.8 Max 통과 · 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.

출력 378 tok (+305 추론) 지연 시간 8.6 s

지시 준수(정확히 세 문장 - 셀 수 있음), 독자 맞춤(CFO 어조), 그리고 아래 토큰 계량기가 드러내는 숨은 사고 과금 격차.

프롬프트 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. 확인 수정이 테스트를 통과

Qwen3.8 Flash 통과 · 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.

출력 2123 tok (+1933 추론) 지연 시간 43.8 s

Qwen3.8 Max 통과 · 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.

출력 1616 tok (+1411 추론) 지연 시간 34.7 s

수정이 실제로 옳은지(실행 가능한지), 설명의 밀도, 그리고 범위가 정해진 작업에서의 토큰 효율.

프롬프트 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. 확인 유효한 JSON, 스키마 정확

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

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

출력 519 tok (+463 추론) 지연 시간 10.5 s

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

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

출력 1199 tok (+1141 추론) 지연 시간 24.4 s

스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않기), 환각 압력(guidance는 명시적으로 보류됨), 그리고 구조화 출력 경로의 차이.

프롬프트 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. 확인 120단어, 금지어 0개

Qwen3.8 Flash 통과 · 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.

출력 5958 tok (+5805 추론) 지연 시간 88.8 s

Qwen3.8 Max 통과 · 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.

출력 2744 tok (+2591 추론) 지연 시간 46.3 s

제약 준수(단어 예산, 금지어 목록, 단 하나의 의문문), 문체 지문, 그리고 길이 제어.

코드 한 줄로 모델 전환

두 id는 아래의 모든 탭에 있습니다 - 강조 표시된 두 줄이 유일한 수정 사항입니다. 동일한 엔드포인트, 동일한 키, 동일한 요청 형태입니다.

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",  # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API 키 받기 →

FAQ

Qwen3.8 Flash와(과) Qwen3.8 Max 중 어느 것이 더 저렴한가요?

입력 / 1m 토큰 항목에서는 Qwen3.8 Flash이(가) 더 저렴합니다($0.15 대 $2, 13× 차이). 다른 항목에서는 결과가 다를 수 있습니다 - 위의 표에 전체 정보가 있으며, 실제 비용은 사용 조합에 따라 달라집니다.

두 번의 연동 과정 없이 Qwen3.8 Flash와(과) Qwen3.8 Max를 A/B 테스트할 수 있나요?

네. 둘 다 하나의 API 키를 사용하여 동일한 OpenAI 호환 엔드포인트를 통해 제공됩니다 - 모델 문자열을 한 줄만 변경하면 전환되므로, 트래픽의 일부를 각각 라우팅하여 요금을 직접 비교할 수 있습니다.

Qwen3.8 Flash 및 Qwen3.8 Max는 프롬프트 캐싱을 지원하나요?

네 - 두 모델 모두 캐시 읽기에 대해 입력 요금보다 낮게 청구하므로, 웜 프리픽스 워크로드는 공시된 요금보다 비용이 적게 듭니다. 정확한 캐시 읽기 행은 위의 가격표에 있습니다.

관련 비교

측정 연구 결과