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Qwen3.8-Max

Qwen・ OpenAI 互換 API

qwen/qwen3.8-max

USD / 100万トークン

入力: $1.95
キャッシュ読み取り: $0.25
キャッシュ書き込み: —
出力: $5.7
コンテキスト: 1M
最大出力: 128K
ツール呼び出し: ✓ サポートされています
推論: ✓ サポートされています
ビジョン: ✓ サポートされています
ストリーミング: ✓ サポートされています
JSON モード: ✓ サポートされています

OpenAI 互換 API

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-maxドキュメントを見る →

カタログ更新日：2026-10-27。

概要

Qwen3.8-Max は IteraCompute の OpenAI 互換 API で提供されます。以下の検証済み Gateway 制御を参照してください。公式 API とこの経路では受け入れるパラメータが異なります。

タスクと選択のトレードオフ

コーディング、専門業務、研究、長期的なエージェントタスク。

ツールを選択

OpenAI SDKPython または JavaScript からの呼び出し Vercel AI SDKTypeScript アプリケーションを構築する

タスクに適したモデルとツールを選択してください →

料金

100万トークンあたりの米ドルでの価格。

入力$1.95

キャッシュ読み取り$0.25

キャッシュ書き込み—

出力$5.7

毎月の費用を見積もる

現在のGateway料金と課金規則を使用します。これは見積もりであり請求ではありません。

テキストの見積もりには、設定済みの長文コンテキストとキャッシュ期間のルールが含まれます。画像出力とツール呼び出しには実際の使用量が必要です。

モデル

総入力トークン数 / リクエスト

請求可能な出力トークン/リクエスト

キャッシュヒットトークン数 / リクエスト

リクエスト数/月

キャッシュ書き込み · 5分

キャッシュ書き込み · 1時間

入力のキャッシュヒット率

キャッシュヒット率 = ヒットトークン数 ÷ 総入力。総入力を変更すると現在の比率を維持し、スライダーを動かすとヒットトークン数が更新されます。出力には課金対象の推論を含みます。エージェントの各ステップと再試行もリクエストに数えます。

月額費用の目安

—米ドル/ 月

Qwen3.8-Max

キャッシュされていない入力: —
キャッシュ読み取り: —
請求可能な出力: —
キャッシュ書き込み: —

このモデルを接続します →

計算と請求の根拠

月額費用 = リクエスト数 × 選択したトークン使用量に対するゲートウェイの現在の見積額。

キャッシュトークンは入力総量の一部です。実際のキャッシュ命中数を使用してください。不明な単価は無料ではありません。ストレージと未報告のツール料金は含まれません。最終請求は実際の使用量と現在のConsole料金に基づきます。

計算ツールを使用するには JavaScript を有効にしてください。

使用制限

クライアントの設定には上記のコンテキストと出力上限を使用してください。アカウントの制限も適用されます。
代表的な 1 つのタスクから始めます。トラフィックを増加させる前に、正確性、実際の使用量、応答時間を確認してください。

APIパラメータ

パラメータ	使用法
`messages[].content`	`text + image` → `text`
`max_tokens`	128K
`temperaturetop_p`	まずリクエスト例を使用してください。必要に応じて temperature または top_p を一方ずつ調整し、top_k は省略します。
`thinkingreasoningreasoning_effort`	reasoning=false で推論を無効にするか、reasoning_effort=low で強度を下げます。各リクエストでは一種類の制御方法を使ってください。
`toolstool_choicetool_calls`	tools で関数を定義し、tool_choice=auto を使用します。アプリで tool_calls を実行し、対応する tool_call_id と role=tool で結果を返します。
`response_format`	response_format={"type":"json_object"} を設定し、プロンプトでも JSON を要求します。返された JSON と必須フィールドをアプリで検証してください。
`streamstream_options.include_usage`	`stream=true, stream_options={"include_usage":true}`

入力と要求する出力はコンテキスト枠を共有します。推論トークンは出力使用量に含まれます。

HTTP リクエスト本文

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

Python SDK の例

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))

SDK の extra_body は中のフィールドを HTTP 本文に結合します。HTTP 本文自体に extra_body オブジェクトが必要な場合、SDK でも extra_body を入れ子にして保持します。

応答フィールドとツール結果

choices[0].message.contentdelta.content: 最終テキスト。ストリームの断片を連結します。
reasoning_content: 任意の推論テキストです。必要に応じて assistant 履歴に保持します。フィールドがないことは思考無効化の証明にはなりません。
tool_calls[].function.argumentstool_call_id: 引数を JSON として解析して関数を実行し、元の呼び出し ID と role=tool で結果を返します。
usagefinish_reason[DONE]: 最終 usage とストリーム終了を確認してください。length は切り詰めを示し、HTTP 200 だけでは正常完了を意味しません。
error.typeerror.codeHTTP status: エラーコードとメッセージに従って処理してください。レート制限時は Retry-After を守り、並列リトライを避けてください。

確認済みのパラメータ制約

パラメータ	使用法
`max_tokensmax_completion_tokensmax_output_tokens`	Chat は max_tokens または max_completion_tokens、Responses は max_output_tokens を使います。ゲートウェイの上限内の正の整数を指定してください。
`temperaturetop_p`	temperature は 0～2、top_p は 0 より大きく 1 以下です。まずモデルの既定値を使ってください。

2026-10-26 · 公式パラメータ資料

API

ベースURL: https://api.iteracompute.com/v1
エンドポイント: POST /v1/chat/completions
モデルID: qwen/qwen3.8-max
認証: Authorization: Bearer ITERACOMPUTE_API_KEY

ドキュメントを見る

よくある質問

OpenAI SDK で Qwen3.8-Max を使うには？

base_url を https://api.iteracompute.com/v1 に設定し、モデルを qwen/qwen3.8-max に設定します。IteraCompute API キーを使用して認証します。

Qwen3.8-Max の料金は？

料金セクションでは、100万トークンあたりの現在の入力、キャッシュ入力、出力料金（米ドル）をご確認いただけます。ご利用前に更新時間をご確認ください。

利用可能なコンテキストの長さはどれくらいですか?

この API で利用できるコンテキストと最大出力は上の概要をご覧ください。入力と要求する出力はコンテキスト枠を共有します。

最初のリクエストの準備はできましたか?

キーを作成し、ツールを選択すると、空ではない最初の応答が返されます。

アカウントを作成する →チュートリアルを選択してください

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確認済みのパラメータ制約

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よくある質問

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