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Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B

qwen/qwen3.8-2.4t-a95b

टेक्स्टइनपुट: textToolsReasoning1M12 अग॰ 2026 को जोड़ा गया

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Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 344% ज़्यादा है।
10,48,576 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.02 है।

Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B के बारे में

Qwen3.8 2.4T A95B, Qwen का एक ओपन-वेट स्पार्स मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स मॉडल है, और यह Qwen3.8 Max का ओपन-वेट वेरिएंट है। नाम इसकी आर्किटेक्चर को दर्शाता है: 2.4 ट्रिलियन कुल में से 95 बिलियन सक्रिय पैरामीटर, इसलिए प्रति टोकन नेटवर्क का केवल एक अंश सक्रिय होता है जबकि पूरा मॉडल अभी भी बहुत बड़ा वेट पूल रखता है। यह टेक्स्ट श्रेणी में आता है, टेक्स्ट इनपुट लेता है, और टेक्स्ट आउटपुट देता है।

अधिकांश इंटीग्रेशन के लिए मुख्य संख्या 1,048,576 टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो है, जो इतनी बड़ी है कि एक ही रिक्वेस्ट में पूरे कोडबेस, लंबे डॉक्यूमेंट सेट या विस्तारित बातचीत इतिहास रख सकती है। आउटपुट 131,072 टोकन तक सीमित है, इसलिए लंबे इनपुट के साथ लंबी जनरेशन भी संभव है। मॉडल रीज़निंग व्यवहार का समर्थन करता है, जिसमें एक reasoning पैरामीटर, एक reasoning_effort नियंत्रण और एक include_reasoning फ़्लैग शामिल है, जो आपको तय करने देता है कि रीज़निंग सामग्री दिखाई जाए या नहीं। यह स्ट्रक्चर्ड आउटपुट और response_format का भी समर्थन करता है, ताकि आप जवाबों को फ्री टेक्स्ट पार्स करने के बजाय एक स्कीमा तक सीमित कर सकें।

ये क्षमताएँ उपयोगों के एक काफी विशिष्ट समूह की ओर इशारा करती हैं। लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट विश्लेषण सबसे स्पष्ट है: पूरे रिपॉज़िटरी, कॉन्ट्रैक्ट बंडल, लॉग आर्काइव या रिसर्च कॉर्पोरा फीड करना और रिट्रीवल लेयर के बिना उन सब पर प्रश्न पूछना। चूँकि tools और tool_choice समर्थित हैं, मॉडल एक एजेंट के रीज़निंग कोर के रूप में कार्य कर सकता है जो फ़ंक्शन या बाहरी API कॉल करता है। स्ट्रक्चर्ड आउटपुट इसे एक्सट्रैक्शन पाइपलाइनों के लिए उपयुक्त बनाते हैं, जहाँ आपको गंदे इनपुट से सुसंगत JSON चाहिए। रीज़निंग नियंत्रण उन कार्यों के लिए उपयुक्त हैं जहाँ आप चाहते हैं कि मॉडल किसी समस्या पर चरण दर चरण काम करे, और सैंपलिंग पैरामीटर आपको नियतात्मक या अधिक खोजपूर्ण जनरेशन के लिए व्यवहार ट्यून करने की गुंजाइश देते हैं।

api14 के माध्यम से इसे कॉल करना प्लेटफ़ॉर्म पर किसी भी अन्य मॉडल की तरह ही काम करता है, क्योंकि API OpenAI-संगत है। आप अपनी रिक्वेस्ट chat completions एंडपॉइंट पर मॉडल आईडी "qwen/qwen3.8-2.4t-a95b" और अपने संदेशों के साथ सामान्य प्रारूप में भेजते हैं। समर्थित रिक्वेस्ट पैरामीटर हैं frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs और top_p। यदि आपके पास पहले से OpenAI SDK के लिए लिखा हुआ कोड है, तो base URL को api14 पर इंगित करना और मॉडल आईडी बदलना आम तौर पर पूरा बदलाव होता है।

दो व्यावहारिक नोट। पहला, यह केवल टेक्स्ट वाला मॉडल है: कोई इमेज या ऑडियो इनपुट नहीं है, इसलिए किसी भी मल्टीमॉडल कार्य के लिए अलग मॉडल चाहिए। दूसरा, मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स डिज़ाइन का मतलब है कि सक्रिय पैरामीटर संख्या कुल से बहुत छोटी है, लेकिन 2.4 ट्रिलियन पैरामीटर वाला मॉडल फिर भी एक बड़ा मॉडल है, और 1M टोकन कॉन्टेक्स्ट का मतलब है कि रिक्वेस्ट में बहुत अधिक इनपुट हो सकता है। छोटे, सरल कार्यों के लिए जहाँ गहराई से अधिक लेटेंसी या थ्रूपुट मायने रखता है, एक छोटा मॉडल आम तौर पर बेहतर विकल्प होगा।

Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "qwen/qwen3.8-2.4t-a95b" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "qwen/qwen3.8-2.4t-a95b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningreasoning_effortrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 10,48,576
अधिकतम आउटपुट: 9,09,000
इनपुट: text
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B API की कीमत कितनी है?: Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B की कीमत इनपुट $7.00 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B की context window कितनी है?: Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B हर request में 10,48,576 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 9,09,000 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B क्या कर सकता है?: Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "qwen/qwen3.8-2.4t-a95b" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: SpaceXAI: Grok 4.7, Sakana: Fugu Max, Qwen: Qwen3.8 Max (0902)। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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