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Qwen: Qwen3.8 Max (0902)

qwen/qwen3.8-max-0902

टेक्स्टइनपुट: text · image · videoToolsReasoning1M3 सित॰ 2026 को जोड़ा गया

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Qwen: Qwen3.8 Max (0902) एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 344% ज़्यादा 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 $0.02 है।

Qwen: Qwen3.8 Max (0902) के बारे में

Qwen3.8 Max (0902) Qwen का एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है, यह मॉडल परिवार Alibaba की Qwen टीम द्वारा अनुरक्षित किया जाता है। यह Qwen3.8 Max का एक अद्यतन स्नैपशॉट है, और प्रदाता इसे 2.4 ट्रिलियन पैरामीटर वाला mixture-of-experts मॉडल बताता है। api14 पर मॉडल id qwen/qwen3.8-max-0902 है, और यह text श्रेणी में आता है, यदि आप कार्य प्रकार के अनुसार कैटलॉग ब्राउज़ कर रहे हैं तो आपको इसे वहीं देखना चाहिए।

मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट, इमेज और वीडियो स्वीकार करता है, और यह टेक्स्ट लौटाता है। यह संयोजन इसे केवल टेक्स्ट वाले मॉडल के बजाय एक मल्टीमॉडल मॉडल बनाता है, इसलिए आप दृश्य सामग्री के साथ एक प्रॉम्प्ट भेज सकते हैं और लिखित उत्तर वापस पा सकते हैं। कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,000,000 टोकन है, जो बहुत लंबे दस्तावेज़ों, लंबे ट्रांसक्रिप्ट, या विस्तारित बहु-टर्न बातचीत को बिना काटे रखने के लिए पर्याप्त बड़ी है। अधिकतम आउटपुट 131,072 टोकन है, इसलिए प्रतिक्रियाएँ भी लंबी हो सकती हैं। रीज़निंग मॉडल की सतह का हिस्सा है: समर्थित पैरामीटर में reasoning, reasoning_effort, और include_reasoning शामिल हैं, जिसका अर्थ है कि आप नियंत्रित कर सकते हैं कि रीज़निंग प्रकट की जाए या नहीं और उस पर कितना प्रयास किया जाए।

ये क्षमताएँ कुछ व्यावहारिक उपयोगों की ओर संकेत करती हैं। चूँकि इनपुट पक्ष टेक्स्ट के साथ-साथ इमेज और वीडियो को भी कवर करता है, मॉडल उन कार्यों के लिए उपयुक्त है जहाँ आपको दृश्य सामग्री के बारे में लिखित उत्तर चाहिए, जैसे किसी क्लिप में क्या होता है उसका वर्णन या सारांश देना, या छवियों के एक समूह के बारे में प्रश्नों का उत्तर देना। बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो लंबे इनपुट पर काम के लिए उपयुक्त है: लंबे दस्तावेज़ों की समीक्षा करना, एक ही अनुरोध में बड़े कॉर्पस से संरचित जानकारी निकालना, या लंबी बातचीत को सुसंगत बनाए रखना। रीज़निंग नियंत्रण तब उपयोगी होते हैं जब किसी कार्य को चरण-दर-चरण आंतरिक काम से लाभ होता है, और tool तथा structured output पैरामीटर उन वर्कफ़्लो का समर्थन करते हैं जहाँ मॉडल को फ़ंक्शन कॉल करने या डेटा को एक निश्चित आकार में लौटाने की आवश्यकता होती है।

api14 के माध्यम से मॉडल को कॉल करना किसी भी अन्य OpenAI-संगत एंडपॉइंट की तरह ही काम करता है। आप chat completions रूट पर एक अनुरोध भेजते हैं जिसमें model फ़ील्ड qwen/qwen3.8-max-0902 पर सेट होता है, और आप OpenAI क्लाइंट लाइब्रेरी या सादा HTTP अनुरोध उपयोग कर सकते हैं। यह जिन अनुरोध पैरामीटर का समर्थन करता है वे हैं frequency_penalty, include_reasoning, logprobs, max_tokens, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs, और top_p। यह सैंपलिंग नियंत्रण, seed के माध्यम से निर्धारणवाद, रोकने की शर्तें, लॉग प्रायिकता आउटपुट, संरचित और JSON-शैली प्रतिक्रियाएँ, और tool या function कॉलिंग को कवर करता है। यदि आपको एक विशिष्ट आउटपुट आकार चाहिए, तो response_format और structured_outputs प्रासंगिक पैरामीटर हैं; यदि आप चाहते हैं कि मॉडल बाहरी फ़ंक्शन उपयोग करे, तो tools और tool_choice सेट करने वाले पैरामीटर हैं।

एक बात ध्यान में रखें कि मॉडल केवल टेक्स्ट लौटाता है, इसलिए यदि आपके एप्लिकेशन को आउटपुट के रूप में जनरेट की गई इमेज, ऑडियो, या वीडियो चाहिए, तो यह मॉडल उपयुक्त नहीं है और आपको ऐसा मॉडल देखना चाहिए जिसकी आउटपुट मोडैलिटी मेल खाती हो। बहुत बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो और 131,072-टोकन आउटपुट सीमा उदार हैं, लेकिन वे फिर भी सीमाएँ हैं, और कॉन्टेक्स्ट लंबाई से अधिक इनपुट को छोटा करना या विभाजित करना होगा। यदि आपका कार्य पूरी तरह से टेक्स्ट इन और टेक्स्ट आउट है और उसे मल्टीमॉडल इनपुट या रीज़निंग नियंत्रण की आवश्यकता नहीं है, तो एक छोटा टेक्स्ट मॉडल उपयोग करने में अधिक सरल हो सकता है।

Qwen: Qwen3.8 Max (0902) 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-max-0902" 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-max-0902",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltyinclude_reasoninglogprobsmax_tokenspresence_penaltyreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 10,00,000
अधिकतम आउटपुट: 1,31,072
इनपुट: text, image, video
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Qwen: Qwen3.8 Max (0902): अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Qwen: Qwen3.8 Max (0902) API की कीमत कितनी है?: Qwen: Qwen3.8 Max (0902) 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 Max (0902) की context window कितनी है?: Qwen: Qwen3.8 Max (0902) हर request में 10,00,000 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 1,31,072 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Qwen: Qwen3.8 Max (0902) क्या कर सकता है?: Qwen: Qwen3.8 Max (0902) 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 Max (0902) कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "qwen/qwen3.8-max-0902" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Qwen: Qwen3.8 Max (0902) के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: SpaceXAI: Grok 4.7, Sakana: Fugu Max, Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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