Qwen3.8-27Bは、Alibaba社のオープンウェイトの27B高密度（dense）マルチモーダルモデルであり、Apache-2.0ライセンスで公開され、OrcaRouter社自身のインフラストラクチャ上でセルフホストされています。テキスト・画像・動画を入力として受け付け、テキストを出力します。Qwen3.5アーキテクチャを基盤とし、64層、隠れサイズ5120、専用のビジョンタワーを備えた256Kトークンのコンテキストウィンドウ（262,144ポジション）を搭載しています。 27Bという規模にもかかわらず、Qwen社自身のモデルカードではエージェント能力とコーディング性能で非常に強い結果を示しており、LiveCodeBench v6で90.3、GPQA Diamondで89.2、OSWorld-Verifiedで84.3、QwenSWEBenchで79.0を記録しています。これは、複数の評価軸においてはるかに大規模なクローズドモデルに匹敵する水準です。ネイティブなツール呼び出し、構造化出力、推論モード、および完全なサンプリングサーフェスに対応しています。 ウェイトがオープンであり、自社運用であるため、中継によるトークン単位のベンダーコストは発生しません。このため、Qwen3.8-27Bは大量のマルチモーダル処理（ドキュメントやスクリーンショットの理解、動画フレーム処理、コーディングエージェント、コンピューター操作型自動化など）における強力なデフォルト選択肢となります。
OpenAI 互換——今お使いの SDK のまま
https://api.orcarouter.ai/v1import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key=os.environ["ORCAROUTER_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen3.8-27b",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)frequency_penaltyinclude_reasoninglogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p| 入力 / 1M tokens | $0.330 |
| 出力 / 1M tokens | $2.40 |
| 通貨 | USD |
表示価格に基づく概算
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。
今週の開発者の声
@misc{orcarouter_qwen3_8_27b,
title = {Qwen3.8 27B API},
author = {Qwen},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/qwen/qwen3.8-27b}
}Qwen. (2026). Qwen3.8 27B API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/qwen/qwen3.8-27b