Qwen3.8 Max
Preços de tabela do provedor: sem margem da plataforma, pagamento por uso. Estes são os preços de tabela oficiais. Clientes autenticados podem ver os preços efetivos com descontos do espaço de trabalho em /console/pricing. Entrada efetiva com taxa de acerto de cache de 70%:$0.775/M. O cache de contexto implícito é automático; um modo explícito cache_control oferece descontos mais profundos (blocos mínimos de 1.024 tokens, TTL de 5 minutos que reinicia a cada acerto). Os preços de leitura em cache por modelo estão na tabela de preços.
Use o Qwen3.8 Max em 30 segundos
Compatível com OpenAI: troque a base_url, mantenha seu 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(""));Especificações e limites
Tokens
- Janela de contexto (especificação do fornecedor)
- 983.616
- Saída máxima (especificação do fornecedor)
- 131.072
Cache de prompts
- Modo
- automático + explícito
- Duração
- explícito: 5 min, reinicia a cada acerto
Raciocínio
- Parâmetro
- reasoning_effort
- Valores
- minimal · low · medium · high o conjunto aceite é do provedor
Modelo
- Modalidades
- texto + imagem → texto
- Parâmetros
- 2.4T no 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
conforme documentação oficial da Alibaba ↗
Sobre o Qwen3.8 Max
Qwen3.8 Max é o modelo principal da linha Qwen da Alibaba, publicado em 3 de agosto de 2026.
- A Alibaba o descreve como um modelo Max nativamente visual-linguístico construído sobre uma arquitetura Mixture-of-Experts com 2,4 trilhões de parâmetros e como o modelo mais capaz da linha Qwen até hoje.
- Ele aceita texto e imagens e devolve texto, de modo que uma única requisição pode reunir o prompt com capturas de tela, gráficos ou páginas digitalizadas sem desviar as imagens para um modelo de visão separado.
- O raciocínio faz parte do comportamento padrão: o traço volta separadamente no campo reasoning_content, o que significa que mesmo uma resposta curta consome tokens de raciocínio e que um orçamento de max_tokens muito apertado pode devolver uma resposta vazia embora a requisição tenha tido sucesso.
- Chamada de funções, saída estruturada estrita por esquema JSON e streaming com usage no último fragmento estão todos disponíveis, de modo que ele entra sem tratamento especial em uma integração compatível com OpenAI já existente.
- A janela de contexto chega perto de um milhão de tokens e uma única resposta pode alcançar 131.072 tokens, o dobro do teto de saída da geração Max anterior e a razão concreta para mover para lá a geração de textos longos.
- Os preços são escalonados pelo comportamento do cache e não pelo comprimento do contexto: tarifa de entrada padrão, uma tarifa menor para acertos automáticos de cache e tarifas próprias para criar e ler entradas de cache explicitamente.
- Laços de agente que reutilizam um prefixo estável se beneficiam de forma apreciável.
- A Alibaba indica Pequim e Singapura como regiões.
- A Synthorai o oferece pelo endpoint de chat completions compatível com OpenAI.
Perguntas frequentes
A API do Qwen3.8 Max é gratuita para testar?
Sim. Contas novas recebem 10 chamadas de teste e até $1 em créditos gratuitos, sem precisar de cartão. A $2/M de tokens de entrada, só esse crédito já cobre cerca de 62 requisições de ~8K tokens ao Qwen3.8 Max.
Em que o Qwen3.8 Max é melhor?
MoE de 2,4 trilhões de parâmetros, visual-linguístico nativo; entrada de texto e imagem, saída até 131K; preços escalonados por cache. Veja a seção Sobre para o quadro completo, extraído das notas de lançamento do próprio fornecedor.
Quanto custa o Qwen3.8 Max?
Na Synthorai, o Qwen3.8 Max custa $2 por milhão de tokens de entrada e $6 por milhão de tokens de saída. É o preço de tabela do provedor, sem margem da plataforma. Tokens de entrada em cache são cobrados a $0.25/M.
O Qwen3.8 Max suporta cache de prompts?
Sim: o cache automático vem ativado por padrão, com um modo explícito para economia garantida. Tokens de entrada em cache são cobrados a $0.25/M, contra $2/M sem cache (TTL explícito: 5 min, reinicia a cada acerto). Guia de cache de prompts →
Como obtenho acesso ao Qwen3.8 Max?
Aponte seu SDK da OpenAI existente para base_url="https://synthorai.io/v1", defina model="qwen3.8-max" e pronto. Uma única chave de API cobre todos os modelos do gateway.