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Qwen3.8-Max

Qwen· API compatible con OpenAI

qwen/qwen3.8-max

USD / 1 millón de tokens

Entrada: $1.95
Lectura de caché: $0.25
Escritura en caché: —
Salida: $5.7
Contexto: 1M
Salida máxima: 128K
Llamada de herramientas: ✓ Apoyado
Razonamiento: ✓ Apoyado
Visión: ✓ Apoyado
Transmisión: ✓ Apoyado
Modo JSON: ✓ Apoyado

API compatible con OpenAI

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.iteracompute.com/v1",
    api_key=os.environ["ITERACOMPUTE_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
    model="qwen/qwen3.8-max",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.iteracompute.com/v1",
  apiKey: process.env.ITERACOMPUTE_API_KEY,
});
const response = await client.chat.completions.create({
  model: "qwen/qwen3.8-max",
  messages: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
});
console.log(response.choices[0].message.content);

curl https://api.iteracompute.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $ITERACOMPUTE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen/qwen3.8-max",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

qwen/qwen3.8-maxVer documentos →

Catálogo actualizado: 2026-10-27.

Descripción general

Qwen3.8-Max se ofrece mediante la API compatible con OpenAI de IteraCompute. Consulta los controles verificados del Gateway; esta ruta y la API oficial no aceptan todos los parámetros de la misma manera.

Tareas y compensaciones de selección.

Programación, trabajo profesional, investigación y tareas prolongadas con agentes.

Elige tu herramienta

OpenAI SDKLlamar desde Python o JavaScript Vercel AI SDKConstruya una aplicación TypeScript

Elige un modelo y herramienta para tu tarea →

Precios

Precios en USD por 1 millón de tokens.

Entrada$1.95

Lectura de caché$0.25

Escritura en caché—

Salida$5.7

Calcule su costo mensual

Usa los precios y reglas de facturación actuales del Gateway. Es una estimación, no una factura.

Las estimaciones de texto incluyen las reglas configuradas de contexto y duración de caché. Las imágenes y las llamadas a herramientas requieren su uso real.

modelo

Tokens totales de entrada / solicitud

Tokens de salida facturables/solicitud

Tokens de caché acertados / solicitud

Solicitudes / mes

Escrituras de caché · 5 minutos

Escrituras de caché · 1 hora

Proporción de entrada en caché

Proporción de aciertos = tokens de caché acertados ÷ entrada total. Cambiar la entrada mantiene la proporción; mover el control actualiza los tokens acertados. La salida incluye el razonamiento facturable. Cuente los pasos del agente y los reintentos como solicitudes.

Costo mensual estimado

—USD / mes

Qwen3.8-Max

Entrada sin caché: —
lectura de caché: —
Salida facturable: —
Escrituras de caché: —

Conecta este modelo →

Bases de cálculo y facturación

Coste mensual = solicitudes × presupuesto actual del Gateway para el uso de tokens seleccionado.

Los tokens en caché forman parte de la entrada total. Usa los aciertos reales de caché. Un precio desconocido no significa gratis. Se excluyen el almacenamiento y las herramientas sin uso informado. La liquidación depende del uso real y los precios actuales de Console.

Activa JavaScript para usar la calculadora.

Límites de uso

Al configurar clientes, use los límites de contexto y salida indicados arriba. También se aplican los límites de la cuenta.
Comience con una tarea representativa.Verifique la corrección, el uso real y el tiempo de respuesta antes de aumentar el tráfico.

Parámetros API

Parámetros	Uso
`messages[].content`	`text + image` → `text`
`max_tokens`	128K
`temperaturetop_p`	Empiece con el ejemplo de solicitud. Ajuste temperature o top_p de uno en uno; omita top_k.
`thinkingreasoningreasoning_effort`	Use reasoning=false para desactivar el razonamiento o reasoning_effort=low para reducirlo. Use un solo tipo de control por solicitud.
`toolstool_choicetool_calls`	Defina funciones en tools y use tool_choice=auto. Ejecute tool_calls en su aplicación y devuelva role=tool con el tool_call_id correspondiente.
`response_format`	Use response_format={"type":"json_object"} y solicite JSON en el mensaje. Valide el JSON devuelto y los campos obligatorios en su aplicación.
`streamstream_options.include_usage`	`stream=true, stream_options={"include_usage":true}`

La entrada y la salida solicitada comparten el presupuesto de contexto. Los tokens de razonamiento cuentan como uso de salida.

Cuerpo HTTP sin procesar

{
  "model": "qwen/qwen3.8-max",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello!"
    }
  ],
  "max_tokens": 512,
  "reasoning": false,
  "stream": true,
  "stream_options": {
    "include_usage": true
  }
}

Ejemplo del SDK de Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="ITERACOMPUTE_API_KEY",
    base_url="https://api.iteracompute.com/v1",
)
stream = client.chat.completions.create(
    model='qwen/qwen3.8-max',
    messages=[{'role': 'user', 'content': 'Hello!'}],
    max_tokens=512,
    stream=True,
    stream_options={'include_usage': True},
    extra_body={'reasoning': False},
)
for chunk in stream:
    print(chunk.model_dump_json(exclude_none=True))

extra_body del SDK combina sus campos con el cuerpo HTTP. Si el cuerpo original contiene un objeto extra_body, consérvalo como extra_body anidado en el ejemplo del SDK.

Campos de respuesta y resultados de herramientas

choices[0].message.contentdelta.content: Texto final; concatena los fragmentos del flujo.
reasoning_content: Texto de razonamiento opcional. Consérvalo en el historial assistant cuando se requiera; su ausencia no demuestra que el razonamiento esté desactivado.
tool_calls[].function.argumentstool_call_id: Analiza los argumentos como JSON, ejecuta la función y devuelve role=tool con el ID original.
usagefinish_reason[DONE]: Comprueba usage final y el cierre del flujo. length indica truncamiento; HTTP 200 por sí solo no significa finalización correcta.
error.typeerror.codeHTTP status: Lea el código y el mensaje de error. Ante límites de solicitudes, respete Retry-After y evite reintentos en paralelo.

Restricciones de parámetros verificadas

Parámetros	Uso
`max_tokensmax_completion_tokensmax_output_tokens`	Chat usa max_tokens o max_completion_tokens; Responses usa max_output_tokens. Usa enteros positivos dentro de los límites del Gateway.
`temperaturetop_p`	temperature: 0–2; top_p: mayor que 0 y como máximo 1. Empieza con los valores predeterminados.

2026-10-26 · Documentación oficial de parámetros

API

URL básica: https://api.iteracompute.com/v1
Punto final: POST /v1/chat/completions
ID del modelo: qwen/qwen3.8-max
Autenticación: Authorization: Bearer ITERACOMPUTE_API_KEY

Ver documentos

Preguntas frecuentes

¿Cómo uso Qwen3.8-Max con el SDK de OpenAI?

Establezca base_url en https://api.iteracompute.com/v1 y modelo en qwen/qwen3.8-max.Autentíquese con su clave API de IteraCompute.

¿Cuánto cuesta Qwen3.8-Max?

Consulte la sección de precios para conocer las tasas actuales de entrada, entrada en caché y salida en USD por 1 millón de tokens.Verifique el tiempo de actualización antes de su uso.

¿Qué longitud de contexto está disponible?

Consulte el resumen anterior para ver el contexto y la salida máxima de esta API. La entrada y la salida solicitada comparten el presupuesto de contexto.

¿Listo para su primera solicitud?

Cree su clave, elija una herramienta y obtenga una primera respuesta que no esté vacía.

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