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Qwen: Qwen3.8 Omni Flash

qwen/qwen3.8-omni-flash

टेक्स्टइनपुट: text · image · audio · videoToolsReasoning1M21 सित॰ 2026 को जोड़ा गया

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Qwen: Qwen3.8 Omni Flash एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 67% 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 $0.00135 है।

Qwen: Qwen3.8 Omni Flash के बारे में

Qwen3.8 Omni Flash, Alibaba द्वारा निर्मित मॉडल परिवार Qwen का एक ओम्नी-मोडल रीज़निंग मॉडल है। इसे नेटिव ऑडियो-वीडियो समझ के साथ एजेंटिक क्षमताओं पर आधारित पहला Qwen मॉडल बताया गया है। api14 पर मॉडल id qwen/qwen3.8-omni-flash है, और इसकी मुख्य श्रेणी text है।

मॉडल इनपुट के रूप में text, image, audio और video स्वीकार करता है, और यह केवल text लौटाता है। इसकी context window 1,000,000 tokens है, और अधिकतम आउटपुट 131,072 tokens है। चूंकि यह एक रीज़निंग मॉडल है, यह अपने अंतिम उत्तर के साथ reasoning आउटपुट भी उत्पन्न कर सकता है, जिसे आप संबंधित request parameters के माध्यम से नियंत्रित कर सकते हैं। बहुत बड़ी context और चार इनपुट modalities का संयोजन का अर्थ है कि आप लंबे दस्तावेज़, images, audio और video एक ही request में भेज सकते हैं, बजाय उन्हें अलग-अलग pipelines में बांटने के।

क्षमताएं उपयोग के मामलों के एक काफी विशिष्ट समूह की ओर संकेत करती हैं। ऑडियो-वीडियो विश्लेषण और सारांशीकरण सबसे स्पष्ट उपयुक्तताएं हैं, क्योंकि मॉडल audio और video को transcription चरण के बजाय नेटिव रूप से समझता है। इसके बाद, आप ऐसे agents बना सकते हैं जो media देखते या सुनते हैं और जो पाते हैं उस पर कार्य करते हैं, रिकॉर्ड की गई meetings या media archives के लिए summarization tools, और मिश्रित inputs पर question answering जहां उपयोगकर्ता एक साथ एक clip, एक screenshot और एक लिखित प्रश्न देता है। बड़ी context window लंबी-रूप विश्लेषण के लिए भी उपयुक्त है जहां स्रोत सामग्री लंबी होती है, और reasoning आउटपुट तब मदद करता है जब आपको यह जांचना हो कि मॉडल किसी उत्तर पर कैसे पहुंचा।

आप मॉडल को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से model id qwen/qwen3.8-omni-flash का उपयोग करके कॉल करते हैं, इसलिए मौजूदा OpenAI client libraries base URL और model name बदलने के साथ काम करती हैं। समर्थित request parameters हैं frequency_penalty, include_reasoning, logprobs, max_tokens, presence_penalty, reasoning, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs और top_p। Tool calling और structured outputs दोनों उपलब्ध हैं, जो मायने रखता है यदि आप एक agent loop बना रहे हैं या चाहते हैं कि मॉडल डेटा को एक निश्चित आकार में लौटाए। आप अधिक प्रतिलिपि-योग्य sampling के लिए seed भी सेट कर सकते हैं और जब आपको token-स्तर की confidence जानकारी चाहिए तो logprobs या top_logprobs का उपयोग कर सकते हैं।

ध्यान में रखने योग्य एक व्यावहारिक सीमा यह है कि आउटपुट केवल text है। यदि आपके application को उत्पन्न images, audio या video चाहिए, तो यह मॉडल उन्हें उत्पन्न नहीं करेगा, और आपको इसके बजाय इसे एक generation model के साथ जोड़ना होगा। 131,072 token की आउटपुट सीमा उदार है लेकिन सीमित है, इसलिए बहुत लंबे उत्पन्न दस्तावेज़ों को चरणों में उत्पन्न करने की आवश्यकता हो सकती है। उन सीमाओं के भीतर, यह एक उचित विकल्प है जब आपके inputs multimodal हों और आपके outputs text हों।

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

समर्थित parameters

frequency_penaltyinclude_reasoninglogprobsmax_tokenspresence_penaltyreasoningresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

स्पेसिफिकेशन

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

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Qwen: Qwen3.8 Omni Flash: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Qwen: Qwen3.8 Omni Flash API की कीमत कितनी है?: Qwen: Qwen3.8 Omni Flash की कीमत इनपुट $0.52 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Qwen: Qwen3.8 Omni Flash की context window कितनी है?: Qwen: Qwen3.8 Omni Flash 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 Omni Flash क्या कर सकता है?: Qwen: Qwen3.8 Omni Flash text, image, audio, 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 Omni Flash कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "qwen/qwen3.8-omni-flash" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Qwen: Qwen3.8 Omni Flash के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Qwen: Qwen3.8 Flash, Qwen: Qwen3 30B A3B, Anthropic: Claude Haiku 5.5। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

Qwen: Qwen3.8 Omni Flash कम्युनिटी

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