हम cookies इस्तेमाल करते हैं. Cookies और ब्राउज़र स्टोरेज आपको साइन इन रखते हैं और आपकी प्राथमिकताएं याद रखते हैं। आपकी अनुमति से हम यह भी मापते हैं कि साइट कैसे इस्तेमाल होती है। आप कभी भी । हमारी cookie नीति देखें।

Qwen: Qwen3.8 27B

qwen/qwen3.8-27b

टेक्स्टइनपुट: text · image · videoToolsReasoning1M14 अग॰ 2026 को जोड़ा गया

playground में खोलें Qwen: Qwen3.8 27B के लिए API key पाएं

Qwen: Qwen3.8 27B अभी आज़माएं

ऊपर दी गई कीमतों पर आपके बैलेंस से चलता है। नए अकाउंट मुफ्त उपयोग से शुरू होते हैं।

एक API. हर मॉडल.

आज 5 में से 5 मुफ्त मैसेज बाकी, मुफ्त अकाउंट से अतिरिक्त मुफ्त उपयोग और API key मिलती है।मुफ्त अकाउंट बनाएं साइन इन

सेशन लागत $0.00

Qwen: Qwen3.8 27B एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 91% कम है।
10,00,000 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।
इनपुट के रूप में इमेज स्वीकार करता है (vision)।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00250 है।

Qwen: Qwen3.8 27B के बारे में

Qwen: Qwen3.8 27B, Qwen का एक ओपन-वेट डेंस विज़न-लैंग्वेज मॉडल है। यह api14 पर टेक्स्ट श्रेणी से संबंधित है, और प्रोवाइडर इसे कोडिंग, पेशेवर वर्कफ़्लो, अनुसंधान, मल्टीमॉडल इंटरैक्शन और लंबे समय तक चलने वाले एजेंट कार्यों के लिए उपयुक्त बताता है। चूंकि वेट ओपन हैं, यह उन टीमों के लिए भी एक विकल्प है जो ऐसा Qwen मॉडल चाहती हैं जिसका वे निरीक्षण कर सकें या कहीं और स्वयं होस्ट कर सकें, जबकि यहां होस्टेड एंडपॉइंट के रूप में भी उपलब्ध रहता है।

इनपुट पर, मॉडल टेक्स्ट, इमेज और वीडियो स्वीकार करता है, और केवल टेक्स्ट आउटपुट देता है। कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,000,000 टोकन है, जो बहुत लंबे दस्तावेज़ों, विस्तारित बातचीत इतिहास या बड़े कोडबेस को एक ही अनुरोध में रखने के लिए पर्याप्त बड़ी है। अधिकतम आउटपुट 235,929 टोकन है, इसलिए प्रतिक्रियाओं पर कड़ी सीमा नहीं है। प्रोवाइडर लचीली सोच का उल्लेख करता है, और मॉडल include_reasoning तथा reasoning_effort के साथ एक reasoning पैरामीटर प्रदान करता है, जो आपको यह तय करने देता है कि रीज़निंग दिखाई जाए या नहीं और उस पर कितना प्रयास किया जाए।

ये क्षमताएं काफी व्यापक व्यावहारिक उपयोगों की ओर संकेत करती हैं। कोडिंग सहायता स्वाभाविक रूप से उपयुक्त है, जिसमें बड़े रिपॉज़िटरी पर काम भी शामिल है जहां लंबा कॉन्टेक्स्ट आक्रामक चंकिंग से बचाता है। पेशेवर और अनुसंधान वर्कफ़्लो को लंबी रिपोर्ट, पेपर या मिश्रित टेक्स्ट और इमेज सामग्री पास करके लिखित परिणाम मांगने का लाभ मिलता है। चूंकि वीडियो इनपुट के रूप में स्वीकार किया जाता है, रिकॉर्ड की गई सामग्री को सारांशित करने या क्वेरी करने जैसे कार्य संभव हैं। टूल कॉलिंग और संरचित आउटपुट इसे एजेंट-शैली पाइपलाइनों के लिए उचित बनाते हैं जिन्हें कई चरणों तक चलना होता है, और रीज़निंग नियंत्रण आपको कार्य के आधार पर गहराई और विलंबता के बीच संतुलन चुनने देते हैं।

आप मॉडल को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "qwen/qwen3.8-27b" का उपयोग करके कॉल करते हैं। समर्थित अनुरोध 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_a, top_k, top_logprobs, और top_p। व्यवहार में यह सैंपलिंग नियंत्रण, seed के माध्यम से निर्धारक रन, स्टॉप अनुक्रम, response_format और structured_outputs के माध्यम से JSON या स्कीमा-प्रतिबंधित आउटपुट, और tools तथा tool_choice के माध्यम से फ़ंक्शन कॉलिंग को कवर करता है।

एक बाधा ध्यान देने योग्य है कि आउटपुट केवल टेक्स्ट है, इसलिए यदि आपको जनरेट की गई इमेज या ऑडियो चाहिए, तो यह मॉडल वे प्रदान नहीं करेगा। यह एक डेंस 27B मॉडल है, इसलिए सबसे कठिन रीज़निंग वाले कार्यों के लिए एक बड़ा मॉडल उपयुक्त हो सकता है, जबकि यह मॉडल तब समझदार विकल्प बना रहता है जब आप एक ही मॉडल में मल्टीमॉडल इनपुट, बहुत लंबा कॉन्टेक्स्ट और ओपन वेट चाहते हैं।

Qwen: Qwen3.8 27B 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/qwen3.8-27b" 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/qwen3.8-27b",
  "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_atop_ktop_logprobstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 10,00,000
अधिकतम आउटपुट: 65,536
इनपुट: text, image, video
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Qwen: Qwen3.8 27B: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Qwen: Qwen3.8 27B API की कीमत कितनी है?: Qwen: Qwen3.8 27B की कीमत इनपुट $0.14 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Qwen: Qwen3.8 27B की context window कितनी है?: Qwen: Qwen3.8 27B हर request में 10,00,000 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 65,536 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Qwen: Qwen3.8 27B क्या कर सकता है?: Qwen: Qwen3.8 27B text, image, video 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 27B कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "qwen/qwen3.8-27b" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Qwen: Qwen3.8 27B के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: OpenAI: GPT-5.6 Luna Pro, OpenAI: GPT-5.6 Luna, Nous: Hermes 3 70B Instruct। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

Qwen: Qwen3.8 27B कम्युनिटी

नया टॉपिक

इस कम्युनिटी में अभी कोई टॉपिक नहीं है। Qwen: Qwen3.8 27B के बारे में पहला टॉपिक खोलें।