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Qwen3.8-Max

Qwen · OpenAI 호환 API

qwen/qwen3.8-max

USD / 100만 토큰

입력: $1.95
캐시 읽기: $0.25
캐시 쓰기: —
출력: $5.7
맥락: 1M
최대 출력: 128K
도구 호출: ✓ 지원됨
추론: ✓ 지원됨
비전: ✓ 지원됨
스트리밍: ✓ 지원됨
JSON 모드: ✓ 지원됨

OpenAI 호환 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-max문서 보기 →

카탈로그 업데이트: 2026-10-27.

개요

Qwen3.8-Max는 IteraCompute OpenAI 호환 API로 제공됩니다. 아래 검증된 Gateway 제어를 사용하세요. 공식 API와 이 경로는 허용 매개변수가 완전히 같지 않습니다.

작업 및 선택 장단점

코딩, 전문 업무, 연구 및 장기 에이전트 작업.

도구 선택

OpenAI SDKPython 또는 JavaScript에서 호출 Vercel AI SDKTypeScript 애플리케이션 빌드

작업에 맞는 모델과 도구를 선택하세요 →

요금

100만 토큰당 USD 가격입니다.

입력$1.95

캐시 읽기$0.25

캐시 쓰기—

출력$5.7

월별 비용 추정

현재 Gateway 요금과 청구 규칙을 사용합니다. 청구서가 아닌 예상 비용입니다.

텍스트 예상 비용에는 설정된 긴 컨텍스트 및 캐시 기간 규칙이 포함됩니다. 이미지 출력과 도구 호출은 실제 사용량이 필요합니다.

모델

요청당 총 입력 토큰

청구 가능한 출력 토큰/요청

요청당 캐시 적중 토큰

요청/월

캐시 쓰기 · 5분

캐시 쓰기 · 1시간

입력 캐시 적중률

캐시 적중률 = 캐시 적중 토큰 ÷ 총 입력입니다. 총 입력을 바꾸면 현재 비율을 유지하고 슬라이더를 움직이면 적중 토큰 수가 바뀝니다. 출력에는 과금되는 추론이 포함됩니다. 에이전트 단계와 재시도도 요청으로 계산합니다.

예상 월별 비용

—USD / 달

Qwen3.8-Max

캐시되지 않은 입력: —
캐시 읽기: —
청구 가능 출력: —
캐시 쓰기: —

이 모델을 연결하세요 →

계산 및 청구 기준

월 비용 = 요청 수 × 선택한 토큰 사용량에 대한 게이트웨이의 현재 견적.

캐시 토큰은 총 입력의 일부입니다. 실제 캐시 적중량을 사용하세요. 확인되지 않은 요금은 무료가 아닙니다. 저장소 및 사용량이 없는 도구 비용은 제외됩니다. 최종 청구는 실제 사용량과 현재 Console 요금을 기준으로 합니다.

계산기를 사용하려면 JavaScript를 활성화하세요.

사용량 한도

클라이언트 설정 시 위의 컨텍스트 및 출력 한도를 사용하세요. 계정 한도도 적용됩니다.
하나의 대표적인 작업으로 시작하세요.트래픽을 늘리기 전에 정확성, 실제 사용량 및 응답 시간을 확인하십시오.

API 매개변수

매개변수	사용법
`messages[].content`	`text + image` → `text`
`max_tokens`	128K
`temperaturetop_p`	요청 예제로 시작하세요. temperature 또는 top_p를 한 번에 하나씩 조정하고 top_k는 생략하세요.
`thinkingreasoningreasoning_effort`	reasoning=false로 추론을 끄거나 reasoning_effort=low로 강도를 낮추세요. 요청마다 한 가지 제어 방식만 사용하세요.
`toolstool_choicetool_calls`	tools에 함수를 정의하고 tool_choice=auto를 사용하세요. 앱에서 tool_calls를 실행한 뒤 일치하는 tool_call_id와 role=tool로 결과를 반환하세요.
`response_format`	response_format={"type":"json_object"}를 설정하고 프롬프트에서 JSON을 요청하세요. 앱에서 반환된 JSON과 필수 필드를 검증하세요.
`streamstream_options.include_usage`	`stream=true, stream_options={"include_usage":true}`

입력과 요청 출력은 컨텍스트 한도를 공유합니다. 추론 토큰은 출력 사용량에 포함됩니다.

원시 HTTP 요청 본문

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

Python SDK 예제

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))

SDK의 extra_body는 내부 필드를 HTTP 본문에 병합합니다. 원시 HTTP 본문 자체에 extra_body 객체가 필요하면 SDK에서도 extra_body를 중첩해 보존하세요.

응답 필드 및 도구 결과

choices[0].message.contentdelta.content: 최종 텍스트입니다. 스트림 조각을 이어 붙이세요.
reasoning_content: 선택적 추론 텍스트입니다. 필요한 경우 assistant 기록에 보존하세요. 필드가 없다고 추론이 꺼졌다는 뜻은 아닙니다.
tool_calls[].function.argumentstool_call_id: 인수를 JSON으로 파싱해 함수를 실행하고 원래 호출 ID와 role=tool로 결과를 반환하세요.
usagefinish_reason[DONE]: 최종 usage와 스트림 종료를 확인하세요. length는 잘림을 뜻하며 HTTP 200만으로 정상 완료를 의미하지 않습니다.
error.typeerror.codeHTTP status: 오류 코드와 메시지를 확인하세요. 속도 제한 시 Retry-After를 따르고 병렬 재시도를 피하세요.

확인된 매개변수 제한

매개변수	사용법
`max_tokensmax_completion_tokensmax_output_tokens`	Chat은 max_tokens 또는 max_completion_tokens, Responses는 max_output_tokens를 사용합니다. 게이트웨이 한도 내의 양의 정수를 지정하세요.
`temperaturetop_p`	temperature는 0–2, top_p는 0 초과 1 이하입니다. 먼저 모델 기본값을 사용하세요.

2026-10-26 · 공식 매개변수 문서

API

기본 URL: https://api.iteracompute.com/v1
엔드포인트: POST /v1/chat/completions
모델 ID: qwen/qwen3.8-max
인증: Authorization: Bearer ITERACOMPUTE_API_KEY

문서 보기

FAQ

OpenAI SDK로 Qwen3.8-Max를 사용하려면?

base_url을 https://api.iteracompute.com/v1로 설정하고 모델을 qwen/qwen3.8-max로 설정합니다.IteraCompute API 키로 인증하세요.

Qwen3.8-Max 요금은 얼마인가요?

100만 토큰당 USD 단위의 현재 입력, 캐시된 입력 및 출력 요율은 가격 섹션을 참조하세요.사용 전 새로 고침 시간을 확인하세요.

어떤 컨텍스트 길이를 사용할 수 있나요?

이 API의 컨텍스트와 최대 출력은 위 요약을 확인하세요. 입력과 요청 출력은 컨텍스트 한도를 공유합니다.

첫 번째 요청을 할 준비가 되셨나요?

키를 생성하고 도구를 선택한 후 비어 있지 않은 첫 번째 응답을 받으세요.

계정 만들기 →튜토리얼을 선택하세요

Qwen3.8-Max

개요

작업 및 선택 장단점

도구 선택

요금

월별 비용 추정

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사용량 한도

API 매개변수

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확인된 매개변수 제한

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