Qwen3.8-Max คือโมเดลเรือธงรุ่นล่าสุดของ Alibaba ในตระกูล Qwen และเป็นระดับความสามารถสูงสุดเท่าที่มีมา Alibaba วางตำแหน่งให้แข่งขันกับ GPT-5.5, Claude Opus 4.7 และ Gemini 3.1 Pro โดยตรงในคู่มือการย้ายระบบของตนเอง โดยแนะนำให้ใช้เมื่อใดก็ตามที่งานต้องการความสามารถในการให้เหตุผลที่แข็งแกร่งที่สุดที่มีอยู่ ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์หลายขั้นตอนที่ซับซ้อน การอนุมานเชิงตรรกะเชิงลึก และงาน agentic ที่ต้องใช้ความสามารถสูง โมเดลนี้เป็นมัลติโมดัลโดยกำเนิด โดย Alibaba จัดประเภทไว้ทั้งภายใต้การสร้างข้อความและการทำความเข้าใจภาพ/วิดีโอ: รองรับอินพุตทั้งข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ และส่งคืนข้อความเป็นเอาต์พุต พร้อมหน้าต่างบริบท (context window) ขนาด 1M โทเคน เมทริกซ์ความสามารถอย่างเป็นทางการยืนยันการรองรับโหมดการคิด (thinking mode) การเรียกใช้ฟังก์ชัน เครื่องมือในตัว และเอาต์พุตแบบมีโครงสร้างอย่างเต็มรูปแบบ ทำให้เป็นโซลูชันแบบครบวงจรสำหรับเฟรมเวิร์กเอเจนต์และไปป์ไลน์การเรียกใช้เครื่องมือ Qwen3.8-Max ให้บริการผ่านรูปแบบการรับส่งข้อมูลสามแบบ ได้แก่ แบบที่เข้ากันได้กับ OpenAI แบบที่เข้ากันได้กับ Anthropic และ DashScope ดั้งเดิม ครอบคลุมภูมิภาคปักกิ่ง สิงคโปร์ โตเกียว แฟรงก์เฟิร์ต และเวอร์จิเนีย ฟีเจอร์การคิดเปิด/ปิดได้ด้วยพารามิเตอร์ enable_thinking (หรือ reasoning.effort บน Responses API) ถือเป็นระดับพรีเมียมของตระกูล: ควรใช้งานเมื่อความถูกต้องของปัญหาที่ยากสำคัญกว่าต้นทุน และลดระดับลงมาเป็น Qwen3.7-Plus หรือ Qwen3.7-Flash สำหรับปริมาณงานทั่วไปในชีวิตประจำวัน
Qwen3.8 Max เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบมัลติโมดัลจากตระกูล Qwen ที่ให้บริการผ่าน OrcaRouter โดยใช้รหัสโมเดล 'qwen/qwen3.8-max' ผู้ให้บริการคือ qwen โมเดลนี้มีหน้าต่างบริบท (context window) ขนาด…
จากข้อมูลในแคตตาล็อก Qwen3.8 Max เป็นโมเดลภาษาหลายรูปแบบ (multimodal language model) ที่รองรับอินพุตทั้งข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ ทำให้เหมาะสำหรับงานต่างๆ เช่น การสรุปเอกสารยาวๆ การตอบคำถามเกี่ยวกับรูปภาพ หรือการวิเคราะห์เนื้อหาวิดีโอ โมเดลนี้คาดว่าจะจัดการกับการสร้างข้อความและการให้เหตุผลทั่วไปได้ดี เนื่องจากเป็นส่วนหนึ่งของตระกูลโมเดลภาษาขนาดใหญ่ Qwen อย่างไรก็ตาม รายการใน OrcaRouter ไม่ได้ระบุรายการงานเฉพาะหรือคะแนน benchmark ไว้ คุณควรทดสอบโมเดลด้วยพรอมป์ตของคุณเองเพื่อยืนยันว่าให้ผลลัพธ์ในรูปแบบและความแม่นยำที่ตรงตามความต้องการของคุณ เนื่องจาก API รองรับรูปแบบ OpenAI-compatible คุณจึงสามารถส่งคำขอขนาดเล็กผ่าน OrcaRouter ได้โดยไม่ต้องแก้ไขโค้ดที่มีอยู่ โทเค็นเอาต์พุตของโมเดลคิดค่าใช้จ่ายที่ $6.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็น ดังนั้นควรวางแผนค่าใช้จ่ายสำหรับการสร้างเอาต์พุตและต้นทุนอินพุตด้วย เพื่อผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ควรระบุพรอมป์ตที่ชัดเจนและใส่เฉพาะบริบทที่เกี่ยวข้องเท่านั้น
หากต้องการใช้รูปภาพและวิดีโอเป็นอินพุตกับ Qwen3.8 Max ให้ส่งเป็น content parts ภายในข้อความแชทไปยัง API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ของ OrcaRouter รูปแบบข้อความแชทมาตรฐานของ OpenAI อนุญาตให้มีอาร์เรย์ content ที่ประกอบด้วยส่วนข้อความและส่วน image_url วิดีโออินพุตอาจต้องใช้รูปแบบเฉพาะ ซึ่งไม่ได้ระบุรายละเอียดไว้ในรายการแคตตาล็อก ผู้ให้บริการ qwen ระบุว่าวิดีโอเป็นโมดอลิตี้ที่รองรับ วิธีทั่วไปคือการส่งเฟรมวิดีโอเป็นลำดับของรูปภาพ หรือใช้การเข้ารหัสวิดีโอเฉพาะของผู้ให้บริการหาก OrcaRouter รองรับ โมเดลจะประมวลผลข้อมูลภาพร่วมกับพรอมต์ข้อความ โปรดจำไว้ว่าอินพุตภาพทั้งหมดจะถูกนับเป็นโทเค็น และโทเค็นจะถูกคิดค่าใช้จ่ายในอัตรา $2.00 ต่อ 1M อินพุตโทเค็น หากวิดีโอของคุณยาว จำนวนโทเค็นอาจสูง ดังนั้นควรทดสอบกับตัวอย่างเล็กๆ ก่อน ยืนยันโครงสร้างข้อความที่แน่นอนในเอกสารของ OrcaRouter ก่อนเขียนโค้ดสำหรับการใช้งานจริง
Qwen3.8 Max มีราคาอยู่ที่ $2.00 ต่อ 1M โทเคนอินพุต และ $6.00 ต่อ 1M โทเคนเอาต์พุต หากพรอมต์ของคุณสั้น ข้อมูลของคุณเป็นข้อความล้วน หรือคุณไม่จำเป็นต้องใช้บริบทขนาด 1,000,000 โทเคน โมเดลที่ถูกกว่าก็มีแนวโน้มที่จะให้ผลลัพธ์ที่ใกล้เคียงกันในราคาที่ต่ำกว่า โมเดลที่รองรับข้อความล้วนจำนวนมากบน OrcaRouter มีอัตราต่อโทเคนที่ต่ำกว่าและเวลาในการตอบสนองที่เร็วกว่าสำหรับงานต่างๆ เช่น การจำแนกประเภท การแยกข้อมูล การสรุปความ และการสนทนาทั่วไป คุณควรเลือก Qwen3.8 Max เมื่องานนั้นได้ประโยชน์จากบริบทขนาดใหญ่หรือการผสมผสานข้อความกับรูปภาพหรือวิดีโออย่างแท้จริง และคุณควรเปรียบเทียบคุณภาพของผลลัพธ์กับภาระงานเฉพาะของคุณด้วย เพราะราคาไม่ใช่ปัจจัยเดียว สำหรับแอปพลิเคชันที่มีปริมาณการใช้งานสูง โมเดลราคาถูกที่มีคุณภาพที่ยอมรับได้มักเป็นการตัดสินใจทางธุรกิจที่ดีกว่า ประมาณขนาดอินพุตเฉลี่ยต่อคำขอแล้วคูณด้วยอัตราเพื่อดูว่าจุดคุ้มทุนอยู่ที่ใด
กรณีการใช้งานที่ดีที่สุดสำหรับ Qwen3.8 Max ตามมาจากความสามารถที่ระบุไว้ ได้แก่ หน้าต่างบริบทขนาด 1,000,000 โทเคน และการรับข้อมูลเข้าแบบข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ ซึ่งรวมถึงการตอบคำถามจากเอกสารยาวๆ การสรุปหนังสือทั้งเล่ม การวิเคราะห์สัญญา การตรวจสอบโค้ดเบส และงานมัลติโมดัลที่คุณต้องทำความเข้าใจภาพหน้าจอ แผนภูมิ หรือเฟรมวิดีโอ นอกจากนี้ยังมีประโยชน์สำหรับการประมวลผลบทถอดความวิดีโอทั้งหมดในการเรียกครั้งเดียว แทนที่จะต้องแบ่งเป็นส่วนๆ เนื่องจากต้นทุนเอาต์พุตอยู่ที่ $6.00 ต่อ 1 ล้านโทเคน คุณควรมุ่งให้คำตอบที่กระชับแม้ว่าอินพุตจะยาวก็ตาม หากคุณเพียงต้องการตอบคำถามสั้นๆ จากย่อหน้าเล็กๆ โมเดลนี้เกินความจำเป็นและมีราคาแพง โมเดลนี้เหมาะอย่างยิ่งเมื่ออินพุตมีขนาดใหญ่ เป็นมัลติโมดัล หรือทั้งสองอย่าง และคำตอบขึ้นอยู่กับเนื้อหาทั้งหมดนั้น ใช้โมเดลขนาดเล็กสำหรับงานสร้างเนื้อหาปริมาณมาก
รายการแคตตาล็อกสำหรับ Qwen3.8 Max บน OrcaRouter ไม่ได้แสดงคะแนน benchmark ใดๆ เราไม่ได้จัดหาตัวเลขจากการประเมินภายนอก เนื่องจากไม่มีตัวเลขใดอ้างอิงจากข้อเท็จจริงที่ให้ไว้ โดยทั่วไป คะแนน benchmark ใช้วัดประสิทธิภาพของโมเดลในงานต่างๆ เช่น ความรู้ทั่วไป การใช้เหตุผล การเขียนโค้ด และความเข้าใจมัลติโมดัล ขึ้นอยู่กับ benchmark นั้นๆ หากไม่มีคะแนนอย่างเป็นทางการสำหรับ Qwen3.8 Max คุณไม่ควรพึ่งพาตัวชี้วัดเพียงตัวเดียว วิธีที่เหมาะสมในการประเมินโมเดลคือการรันบนชุดข้อมูลตรวจสอบของคุณเองผ่าน API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ของ OrcaRouter เปรียบเทียบผลลัพธ์จากหลายๆ โพรอมต์และตรวจสอบความสม่ำเสมอ หากภายหลังคุณเห็นคะแนน benchmark ที่เผยแพร่โดยผู้ให้บริการ ควรถือเป็นหนึ่งในหลายสัญญาณ ไม่ใช่หลักฐานว่ากรณีการใช้งานของคุณจะสำเร็จ โมเดลที่ได้คะแนนสูงใน benchmark วงกว้างยังอาจล้มเหลวกับข้อมูลเฉพาะด้านได้ ดังนั้นการทดสอบโดยตรงจึงสำคัญ
ไม่มีตัวเลขเวลาแฝงหรือทรูพุตระบุไว้สำหรับ Qwen3.8 Max ในรายการแคตตาล็อกบน OrcaRouter ความเร็วในการตอบสนองขึ้นอยู่กับโครงสร้างพื้นฐานของผู้ให้บริการ qwen ขนาดของอินพุต และโหลดปัจจุบันบน OrcaRouter คำขอที่มีโทเคนอินพุต 1,000,000 โทเคนจะใช้เวลานานกว่าพรอมป์สั้น ๆ เพราะโมเดลต้องประมวลผลบริบททั้งหมดก่อนที่จะสร้างเอาต์พุต ความยาวของเอาต์พุตก็ส่งผลต่อเวลาทั้งหมดเช่นกัน การสร้างโทเคนจำนวนมากต้องใช้เวลา หากความเร็วเป็นสิ่งสำคัญ ให้รักษาขนาดอินพุตและเอาต์พุตให้เล็กที่สุดเท่าที่จะทำได้ คุณสามารถวัดเวลาไปจนถึงโทเคนแรก (time-to-first-token) ได้โดยการสตรีมการตอบสนองผ่าน API ของ OrcaRouter เนื่องจากไม่มีตัวเลขความเร็วอย่างเป็นทางการ จึงไม่ควรสมมติเวลาในการตอบสนองที่เฉพาะเจาะจง ทำการทดสอบของคุณเองด้วยขนาดพรอมป์ที่สมจริงและวัดผล เวลาแฝงอาจแตกต่างกันไปตามภูมิภาคและช่วงเวลาของวัน ผู้ให้บริการอาจจำกัดความเร็ว (throttle) คำขอขนาดใหญ่
จุดแข็งของ Qwen3.8 Max มีพื้นฐานมาจากข้อมูลในแค็ตตาล็อก: หน้าต่างบริบท (context window) 1,000,000 โทเคน และรองรับอินพุตทั้งข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ การผสมผสานนี้มีประโยชน์สำหรับงานที่ต้องอ่านเนื้อหาที่หลากหลายจำนวนมากในคำขอเดียว ข้อจำกัดที่ต้องยอมรับตามตรงคือไม่มีคะแนน benchmark หรือตัวเลขความเร็วระบุไว้ ดังนั้นคุณจึงไม่สามารถตรวจสอบคุณภาพจากแค็ตตาล็อกเพียงอย่างเดียวได้ ราคาอินพุต $2.00 ต่อ 1 ล้านโทเคนสูงกว่าโมเดลขนาดเล็กหลายรุ่น และราคาเอาต์พุต $6.00 ต่อ 1 ล้านโทเคนหมายความว่าการตอบสนองแบบยาวนั้นไม่ถูก โมเดลนี้อาจไม่ใช่ตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับแอปพลิเคชันที่ใช้ข้อความสั้น ใช้เฉพาะข้อความ หรือไวต่อความหน่วง คุณควรประเมิน Qwen3.8 Max กับข้อมูลของคุณเองผ่าน OrcaRouter ก่อนที่จะนำไปใช้เป็น dependency ในการผลิต ควรพึ่งพาการสังเกตโดยตรงมากกว่าการอ้างสิทธิ์ทางการตลาด สำหรับงานที่พอดีกับหน้าต่างขนาดเล็ก โมเดลที่ถูกกว่านั้นดีกว่า
Qwen3.8 Max ถูกเรียกเก็บในอัตราของผู้ให้บริการ ซึ่งคือ $2.00 ต่อ 1M โทเคนอินพุต และ $6.00 ต่อ 1M โทเคนเอาต์พุต OrcaRouter ไม่มีส่วนเพิ่ม (zero markup) ดังนั้นราคาโทเคนที่คุณเห็นคือราคาโทเคนที่คุณจ่าย ไม่มีระบุค่าธรรมเนียมคงที่ต่อคำขอในรายการแคตตาล็อก ต้นทุนของคำขอคำนวณโดยนับทุกโทเคนอินพุต รวมถึงโทเคนข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ แล้วคูณด้วย $2.00 ต่อ 1M โทเคน โทเคนเอาต์พุตถูกนับแยกต่างหากและคูณด้วย $6.00 ต่อ 1M โทเคน ตัวอย่างเช่น คำขอที่มีโทเคนอินพุต 250,000 โทเคนและโทเคนเอาต์พุต 5,000 โทเคน จะมีค่าใช้จ่าย $0.50 สำหรับอินพุตและ $0.03 สำหรับเอาต์พุต ค่าใช้จ่ายจริงจะแสดงในใบแจ้งหนี้ OrcaRouter ของคุณ หากคุณใช้คอนเทกซ์เต็ม 1M ต้นทุนอินพุตเพียงอย่างเดียวคือ $2.00 ไม่มีค่าธรรมเนียมอื่นที่ระบุไว้
หน้าต่างบริบทเต็มรูปแบบของ Qwen3.8 Max คือ 1,000,000 โทเคน ที่ราคา $2.00 ต่อ 1M โทเคนอินพุต คำขอที่ใช้หน้าต่างทั้งหมดจะมีค่าใช้จ่าย $2.00 สำหรับอินพุตก่อนที่จะมีการสร้างเอาต์พุตใดๆ หากเอาต์พุตมีปริมาณมาก คุณยังต้องจ่าย $6.00 ต่อ 1M โทเคนเอาต์พุตอีกด้วย อินพุตที่เป็นภาพใช้โทเคนอย่างรวดเร็ว ดังนั้นการรวมเฟรมวิดีโอหรือรูปภาพจำนวนมากสามารถเพิ่มจำนวนโทเคนอินพุตให้สูงกว่าที่คุณคาดหวังจากข้อความเพียงอย่างเดียวมาก รูปแบบการกำหนดราคานี้หมายความว่าไม่มีค่าใช้จ่ายคงที่ต่อการเรียกใช้หนึ่งครั้ง คุณจ่ายเฉพาะโทเคนที่ใช้เท่านั้น นอกจากนี้ยังหมายความว่าโพรอมต์ที่มี 100,000 โทเคนมีค่าใช้จ่าย $0.20 ในขณะที่โพรอมต์ที่มี 1,000,000 โทเคนมีค่าใช้จ่าย $2.00 หากงานของคุณต้องการบริบทเพียงไม่กี่พันโทเคน คุณค่าของ Qwen3.8 Max ก็ยากที่จะพิสูจน์ได้ ควรพิจารณาโมเดลขนาดเล็กกว่าสำหรับกรณีเหล่านั้น
รายการในแคตตาล็อกสำหรับ Qwen3.8 Max ไม่ได้กล่าวถึงการแคช API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ของ OrcaRouter อาจรองรับ cache hits ที่ผู้ให้บริการรายงานตามมาตรฐาน แต่ข้อเท็จจริงของโมเดลไม่ได้ยืนยันเรื่องนั้น หากไม่มีการยืนยันการแคช คุณควรถือว่าทุก input token ถูกคิดเงินในอัตรามาตรฐาน $2.00 ต่อ 1M tokens ผู้ให้บริการบางรายอาจแคช prefix ของพรอมป์ต์ของคุณโดยอัตโนมัติและคิดค่าใช้จ่ายน้อยลงสำหรับโทเค็นที่ซ้ำกัน แต่ไม่ได้ระบุไว้สำหรับโมเดลนี้ คุณสามารถตรวจสอบออบเจกต์การใช้งานใน API response ของ OrcaRouter สำหรับฟิลด์ cached_token; หากผู้ให้บริการรายงานฟิลด์เหล่านั้น คุณจะเห็นส่วนลด หากไม่เป็นเช่นนั้น ให้ตั้งงบประมาณสำหรับต้นทุน input เต็มจำนวนต่อคำขอ แผนที่ปลอดภัยที่สุดคือการทดสอบด้วยพรอมป์ต์ที่เหมือนกันซ้ำๆ และตรวจสอบการใช้งานโทเค็นในการตอบกลับ การแคช หากไม่มี จะไม่ทำให้บิลของคุณลดลง
ในการเรียก Qwen3.8 Max ให้ใช้ API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ของ OrcaRouter ที่ base URL https://api.orcarouter.ai/v1 ตั้งค่า model id เป็น 'qwen/qwen3.8-max' ใน request body โดย endpoint คือ https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions คุณส่ง JSON object ที่มี messages array โดยแต่ละ message มี role และ content สำหรับ input ที่เป็นข้อความอย่างเดียว content จะเป็น string ธรรมดา สำหรับ input ที่เป็นรูปภาพหรือวิดีโอ content สามารถเป็น array ของ parts ตามรูปแบบ OpenAI vision ตรวจสอบสิทธิ์ด้วย OrcaRouter API key ของคุณใน Authorization header OrcaRouter จะส่งต่อคำขอไปยังผู้ให้บริการ qwen ไม่จำเป็นต้องใช้ base URL แยกเฉพาะของผู้ให้บริการ ใช้ OpenAI SDK มาตรฐานและตั้งค่า base_url เป็น URL ของ OrcaRouter เพื่อเริ่มต้นได้อย่างรวดเร็ว การตอบสนองจะอยู่ในรูปแบบ chat completions เดียวกับที่คุณรู้จักอยู่แล้ว
ผ่าน API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ของ OrcaRouter คุณสามารถตั้งค่าพารามิเตอร์ เช่น temperature, top_p, max_tokens และ stop sequences ได้ พารามิเตอร์ที่รองรับอาจขึ้นอยู่กับแบ็คเอนด์ของผู้ให้บริการ qwen Qwen3.8 Max มีหน้าต่างบริบท (context window) ขนาด 1,000,000 โทเค็น ดังนั้นจำนวนโทเค็นรวมของอินพุตและเอาต์พุตต้องอยู่ในขีดจำกัดนั้น ความยาวเอาต์พุตสูงสุดไม่ได้ระบุไว้ในรายการแคตตาล็อก; ให้ตรวจสอบเอกสารของโมเดลหรือข้อความแสดงข้อผิดพลาดสำหรับขีดจำกัดนั้น คุณสามารถใช้พารามิเตอร์ stream เพื่อรับโทเค็นเมื่อถูกสร้างขึ้น ซึ่งสามารถปรับปรุงความหน่วงที่รับรู้ได้ สำหรับอินพุตแบบมัลติโมดัล อาร์เรย์เนื้อหาของข้อความต้องรวมประเภทส่วน (part types) ที่ถูกต้อง หากไม่รองรับพารามิเตอร์ OrcaRouter จะส่งคืนข้อผิดพลาด และคุณสามารถปรับคำขอของคุณได้ ทดสอบด้วยเพย์โหลดขนาดเล็กก่อนเพื่อยืนยันพฤติกรรมของพารามิเตอร์ นี่คือแนวปฏิบัติมาตรฐานเมื่อรวมโมเดลใหม่ใดๆ
หากแอปพลิเคชันของคุณใช้ API chat completions ของ OpenAI อยู่แล้ว การย้ายไปใช้ Qwen3.8 Max บน OrcaRouter ก็ทำได้ตรงไปตรงมา เปลี่ยน base URL เป็น https://api.orcarouter.ai/v1 และตั้งค่า API key เป็นคีย์ OrcaRouter ของคุณ ตั้งค่าฟิลด์ model เป็น 'qwen/qwen3.8-max' โครงสร้างข้อความยังคงเหมือนเดิม รวมถึงข้อความแบบ system, user และ assistant สำหรับคำขอแบบ multimodal ให้ใช้รูปแบบ content parts เดียวกันกับ vision API ของ OpenAI คุณอาจต้องอัปเดตพรอมป์ต์ของคุณ เนื่องจาก Qwen3.8 Max เป็นโมเดลที่แตกต่างกันและอาจตอบสนองต่างไปจากเดิม ทดสอบกับตัวอย่างคำขอสองสามรายการก่อนที่จะเปลี่ยนการใช้งานจริง โปรดทราบว่า ID โมเดลมีคำนำหน้า 'qwen/' ซึ่งเป็นวิธีที่ OrcaRouter ระบุผู้ให้บริการ ไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดใหม่หาก SDK ของคุณรองรับการกำหนด base URL แบบกำหนดเอง ซึ่งจะช่วยลดความพยายามในการย้ายระบบ คุณสามารถใช้ตรรกะการลองใหม่และการจัดการข้อผิดพลาดแบบเดิมต่อไปได้
Qwen3.8 Max โดดเด่นด้วยหน้าต่างบริบทขนาด 1,000,000 โทเคน และรองรับอินพุตทั้งข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ โมเดล Qwen รุ่นเล็กกว่ามักจะมีหน้าต่างบริบทที่สั้นกว่า และอาจไม่รองรับรูปแบบข้อมูลทั้งสามประเภท เนื่องจากไม่มีคะแนนการทดสอบมาตรฐาน (benchmark) สำหรับ Qwen3.8 Max บน OrcaRouter การเปรียบเทียบคุณภาพโดยตรงกับโมเดลรุ่นเล็กกว่าจึงไม่สามารถทำได้จากข้อมูลในแคตตาล็อก ความแตกต่างของราคาชัดเจน: Qwen3.8 Max คิดค่าใช้จ่าย $2.00 ต่อโทเคนอินพุต 1M และ $6.00 ต่อโทเคนเอาต์พุต 1M โมเดลรุ่นเล็กกว่าปกติคิดค่าบริการต่อโทเคนถูกกว่าและอาจเร็วกว่า แต่ข้อจำกัดของมันอาจบังคับให้คุณต้องแบ่งอินพุตเป็นส่วนๆ หรือละทิ้งข้อมูลภาพ หากโปรเจกต์ของคุณอยู่ในขอบเขตบริบทที่เล็กลงและไม่จำเป็นต้องใช้อินพุตวิดีโอ โมเดลรุ่นเล็กกว่าน่าจะประหยัดกว่า หากคุณต้องการประมวลผลหรือวิเคราะห์เอกสารยาวหรือวิดีโอ Qwen3.8 Max คือตัวเลือกที่ออกแบบมาสำหรับสิ่งนั้น
OrcaRouter โฮสต์โมเดลหลายตัวจากผู้ให้บริการที่แตกต่างกัน และ Qwen3.8 Max เป็นหนึ่งในตัวเลือกมัลติโมดัล คุณสมบัติหลักคือหน้าต่างบริบทขนาด 1,000,000 โทเคน และความสามารถในการรับอินพุตข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ โมเดลมัลติโมดัลอื่นๆ อาจมีหน้าต่างบริบทที่เล็กกว่าหรือราคาโทเคนที่แตกต่างกัน รายการในแค็ตตาล็อกสำหรับ Qwen3.8 Max ระบุราคา $2.00 ต่ออินพุต 1M โทเคน และ $6.00 ต่อเอาต์พุต 1M โทเคน โดยไม่มีการบวกราคาเพิ่มบน OrcaRouter หากไม่มีคะแนน benchmark คุณไม่สามารถสรุปได้ว่าโมเดลใดมีความสามารถมากกว่า คุณสามารถเปรียบเทียบได้โดยตรงโดยส่งพรอมต์เดียวกันไปยังแต่ละโมเดลผ่าน API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ของ OrcaRouter และเปรียบเทียบคุณภาพผลลัพธ์ เวลาตอบสนอง และค่าใช้จ่าย ตัวเลือกขึ้นอยู่กับปริมาณงานเฉพาะของคุณและบริบทที่คุณต้องการจริงๆ การรองรับวิดีโอไม่ได้มีในทุกรุ่น ดังนั้นจึงเป็นจุดที่แตกต่างที่สำคัญ โมเดลที่มีราคาถูกกว่าอาจดีกว่าหากพรอมต์ของคุณมีขนาดเล็ก
เลือก Qwen3.8 Max เมื่องานต้องใช้หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่สูงสุด 1,000,000 โทเคน หรือต้องการอินพุตแบบมัลติโมดัลที่มีทั้งข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ มันเป็นตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์เอกสารยาว การทำความเข้าใจวิดีโอทั้งเรื่อง และการให้เหตุผลด้วยรูปภาพบวกข้อความ เลือกทางเลือกอื่นเมื่อพรอมป์ต์ของคุณสั้น เป็นข้อความอย่างเดียว หรือไวต่อเวลาแฝง และเมื่อโมเดลขนาดเล็กที่มีราคาต่อโทเคนต่ำกว่าสามารถให้คุณภาพที่ยอมรับได้ พิจารณาทางเลือกอื่นด้วยหากคุณต้องการคะแนนเกณฑ์มาตรฐานที่เผยแพร่หรือปริมาณงานที่รับประกัน เนื่องจากข้อมูลเหล่านั้นไม่ได้ระบุไว้สำหรับ Qwen3.8 Max การตัดสินใจที่ถูกต้องขึ้นอยู่กับการใช้งานโทเคนที่คาดหวัง ความทนทานต่อต้นทุน และข้อกำหนดด้านคุณภาพ ทำการประเมินเล็กน้อยบน OrcaRouter ด้วยทั้งสองโมเดล แล้วคำนวณต้นทุนรวมต่อคำตอบที่สำเร็จก่อนนำไปใช้ในโปรดักชัน ไม่มีโมเดลใดที่ดีที่สุดเพียงตัวเดียวสำหรับทุกงาน
เข้ากันได้กับ OpenAI — ใช้ SDK เดิมของคุณได้เลย
https://api.orcarouter.ai/v1https://api.orcarouter.aiimport 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-max",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)enable_thinkinginclude_reasoningmax_tokenspresence_penaltyreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_p| อินพุต / 1M โทเค็น | $2.00 |
| เอาต์พุต / 1M โทเค็น | $6.00 |
| อ่านแคช / 1M | $0.250 |
| เขียนแคช / 1M | $2.50 |
| สกุลเงิน | USD |
ประมาณการจากราคาตั้ง
เป็นเพียงการประเมิน — จำนวน token จริงขึ้นอยู่กับ tokenizer ของผู้ให้บริการ
สิ่งที่นักพัฒนาพูดถึงในสัปดาห์นี้
GET /api/public/models/qwen/qwen3.8-maxเปิด @misc{orcarouter_qwen3_8_max,
title = {Qwen3.8 Max API},
author = {Qwen},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/qwen/qwen3.8-max}
}Qwen. (2026). Qwen3.8 Max API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/qwen/qwen3.8-max