Qwen3 VL 8B Instruct

qwen/qwen3-vl-8b-instruct
ビジョンツールJSON
提供 Qwen · 2025-10-14

Qwen3-VL 8B Instruct — オープンウェイトの小型視覚言語モデル、8Bパラメータ、128kコンテキスト、思考モードなし。

エンドポイント:/v1/chat/completions
コンテキスト131.1K トークン
最大出力32.8K
入力text + image + video
出力text
p50 TTFT3.64 s
入力$0.18/ 100万 tokens
出力$0.70/ 100万 tokens
p50 TTFT3.64 s7日
p95 TTFT10.00 s7日
トラフィック637.2Ktokens / 7日

コードサンプル

あらゆる SDK から呼び出し

OpenAI 互換——今お使いの SDK のまま

  • OpenAI SDKhttps://api.orcarouter.ai/v1
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
    api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen/qwen3-vl-8b-instruct",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

対応パラメータ

  • enable_search
  • logprobs
  • max_tokens
  • n
  • parallel_tool_calls
  • presence_penalty
  • repetition_penalty
  • response_format
  • seed
  • stop
  • stream
  • stream_options
  • temperature
  • tool_choice
  • tools
  • top_k
  • top_logprobs
  • top_p

料金

入力 / 1M tokens$0.180
出力 / 1M tokens$0.700
通貨USD

料金計算ツール

月間トークン数10MM
入力の割合70%%
月額見積もり $3.36

表示価格に基づく概算

トークン・コスト見積もり

入力トークン: 8リクエストあたりのコスト: $0.000351

見積もりのみ — 実際のトークン数はプロバイダーのトークナイザーに依存します。

パフォーマンス

p50 TTFT
3.64 s
出力速度
53.3 tok/s
p95 TTFT
10.00 s
エラー率
0%

公開ベンチマーク

7.3
AA Coding
比較対象モデルの 0% を上回る
106 中 106 位
14.3
AA Intelligence
比較対象モデルの 12% を上回る
110 中 97 位
27.3
AA Math
比較対象モデルの 7% を上回る
81 中 75 位
AIME 2025
27.3
GPQA Diamond
42.7
Humanity's Last Exam
2.9
IFBench
32.3
LiveCodeBench
33.2
Long-Context Recall
15.3
MMLU-Pro
68.6
SciCode
17.4
TerminalBench Hard
2.3
τ²-Bench
29.2
ソース: artificialanalysis.ai

比較

Qwen3 VL 8B Instructqwen/qwen3-max-previewQwen3.5 397B A17Bqwen/qwen3.5-plus
入力 $/100万$0.18$0.86$0.17$0.12
出力 $/100万$0.70$3.44$1.03$0.69
コンテキスト131K262K33K1.0M
品質4/108/108/108/10
並べて比較並べて比較並べて比較並べて比較

よくある質問

Qwen: Qwen3 VL 8B InstructはOrcaRouterでいくらですか?
Qwen: Qwen3 VL 8B InstructはOrcaRouter経由で、1M入力トークンあたり$0.18、1M出力トークンあたり$0.70の価格設定です。料金はルーティングレイヤーからリアルタイムで取得されます。
Qwen: Qwen3 VL 8B Instructのコンテキストウィンドウは何ですか?
Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct は 131K トークンのコンテキストウィンドウをサポートします。その制限まで長文コンテキスト機能(RAG、要約)を使用してください。
OpenAI SDK を介して Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct を呼び出すにはどうすればよいですか?
OpenAIのbase_urlをhttps://api.orcarouter.ai/v1に設定し、OrcaRouter APIキーを指定して、chat.completions.createの呼び出し時にmodel="qwen/qwen3-vl-8b-instruct"を渡してください。
OrcaRouterはQwen: Qwen3 VL 8B Instructをレート制限しますか?
モデルごとのレート制限は、OrcaRouterのプランに準じます。無料ティアには控えめな上限が設定されていますが、有料ティアでは上限が引き上げられます。現在の割り当て量については/pricingをご確認ください。

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Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct$0.18/M in3636ms p50OrcaRouter 経由
HTML <a href="https://www.orcarouter.ai/models/qwen/qwen3-vl-8b-instruct" target="_blank"> <img src="https://www.orcarouter.ai/embed/qwen/qwen3-vl-8b-instruct.svg" alt="OrcaRouter の Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct" /> </a>
Markdown [![Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct](https://www.orcarouter.ai/embed/qwen/qwen3-vl-8b-instruct.svg)](https://www.orcarouter.ai/models/qwen/qwen3-vl-8b-instruct)

モデルカードをデータで取得

GET /api/public/models/qwen/qwen3-vl-8b-instruct開く