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# Qwen3.8-Max-Preview - Vollständige Parameterdokumentation
> > 🚧 **Dieses Modell ist noch nicht verfügbar, bleiben Sie gespannt**
- Qwen3.8-Max-Preview über das OpenAI-Chat-Completions-Protokoll aufrufen
- **Mehrstufige Gespräche**: unterstützt Einzel- oder mehrstufige Kontextgespräche
- **System-Prompt**: über eine `role=system`-Nachricht Rolle und Verhalten der KI festlegen
- **Multimodale Eingabe**: `content` übergibt ein Array von Content-Parts, unterstützt `text` / `image_url` / `input_audio` / `video_url`
- **Kontext-Caching**: an einem Content-Part `cache_control` hinzufügen, um explizites Caching zu deklarieren; Trefferinformationen siehe Antwort `usage.prompt_tokens_details`
- **Denkmodus**: mit `enable_thinking=true` aktivieren, Denkinhalte werden über `reasoning_content` zurückgegeben
- **Streaming-Ausgabe**: bei `stream=true` blockweise über SSE zurückgegeben
**BaseURL**: Die Standard-BaseURL ist `https://direct.evolink.ai`, die Textmodelle und langlebige Verbindungen besser unterstützt. `https://api.evolink.ai` ist der primäre Endpunkt für multimodale Dienste; verwenden Sie diese Adresse bei Eingaben mit Bild / Audio / Video.
## OpenAPI
````yaml de/api-manual/language-series/qwen3.8-max-preview/qwen3.8-max-preview-chat.json POST /v1/chat/completions
openapi: 3.1.0
info:
title: Qwen3.8-Max-Preview Vollständige Parameterdokumentation (OpenAI-kompatibel)
description: >-
API-Referenz für die Qwen3.8-Max-Preview Chat-Schnittstelle von Tongyi
Qianwen (OpenAI-Chat-Completions-kompatibel).
**Modellfähigkeiten**:
- Kontextlänge: **1.000.000 Token** (1M)
- Denkmodus: über `enable_thinking` aktiviert, Denkinhalte werden über
`reasoning_content` zurückgegeben
- Multimodale Eingabe: `content` unterstützt gemischte Anordnung von Text +
Bild / Audio / Video
- Kontext-Caching: unterstützt explizites Caching (`cache_control`) und
implizites Caching, Treffer senken die Kosten erheblich
- Werkzeugaufrufe: unterstützt Function Calling
- Streaming-Ausgabe: unterstützt SSE-Streaming
license:
name: MIT
version: 1.0.0
servers:
- url: https://direct.evolink.ai
description: >-
Produktionsumgebung (empfohlen, bessere Unterstützung für dauerhafte
Verbindungen bei Textmodellen)
- url: https://api.evolink.ai
description: >-
Haupt-Adresse für Multimodalität (bei Eingaben mit Bild / Audio / Video
verwenden)
security:
- bearerAuth: []
tags: []
paths:
/v1/chat/completions:
post:
summary: Qwen3.8-Max-Preview Chat-Schnittstelle (OpenAI-kompatibel)
description: >-
> 🚧 **Dieses Modell ist noch nicht verfügbar, bleiben Sie gespannt**
- Qwen3.8-Max-Preview über das OpenAI-Chat-Completions-Protokoll
aufrufen
- **Mehrstufige Gespräche**: unterstützt Einzel- oder mehrstufige
Kontextgespräche
- **System-Prompt**: über eine `role=system`-Nachricht Rolle und
Verhalten der KI festlegen
- **Multimodale Eingabe**: `content` übergibt ein Array von
Content-Parts, unterstützt `text` / `image_url` / `input_audio` /
`video_url`
- **Kontext-Caching**: an einem Content-Part `cache_control` hinzufügen,
um explizites Caching zu deklarieren; Trefferinformationen siehe Antwort
`usage.prompt_tokens_details`
- **Denkmodus**: mit `enable_thinking=true` aktivieren, Denkinhalte
werden über `reasoning_content` zurückgegeben
- **Streaming-Ausgabe**: bei `stream=true` blockweise über SSE
zurückgegeben
operationId: createChatCompletionQwen38MaxPreview
requestBody:
required: true
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ChatCompletionRequest'
examples:
basic:
summary: Grundlegendes Textgespräch
value:
model: qwen3.8-max-preview
messages:
- role: system
content: You are a helpful assistant.
- role: user
content: Hallo, stell dich bitte vor
multimodal:
summary: Multimodale Eingabe (Bild)
value:
model: qwen3.8-max-preview
messages:
- role: user
content:
- type: text
text: Beschreibe den Inhalt dieses Bildes
- type: image_url
image_url:
url: https://example.com/image.jpg
explicit_cache:
summary: Explizites Caching (cache_control)
value:
model: qwen3.8-max-preview
messages:
- role: system
content:
- type: text
text:
cache_control:
type: ephemeral
- role: user
content: Beantworte die Frage auf Grundlage des obigen Kontexts
responses:
'200':
description: Chat erfolgreich generiert
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ChatCompletionResponse'
'400':
description: Ungültige Anfrageparameter
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 400
message: Invalid request parameters
type: invalid_request_error
'401':
description: Nicht autorisiert, ungültiges oder abgelaufenes Token
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 401
message: Invalid or expired token
type: authentication_error
'402':
description: Unzureichendes Guthaben
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 402
message: Insufficient credits
type: insufficient_quota
'429':
description: Zu viele Anfragen (Ratenbegrenzung)
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 429
message: Rate limit exceeded
type: rate_limit_error
'500':
description: Interner Serverfehler
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 500
message: Internal server error
type: server_error
components:
schemas:
ChatCompletionRequest:
type: object
required:
- model
- messages
properties:
model:
type: string
description: Name des Chat-Modells
enum:
- qwen3.8-max-preview
example: qwen3.8-max-preview
messages:
type: array
description: >-
Liste der Gesprächsnachrichten, unterstützt mehrstufige Gespräche.
Die Nachrichtenfeldstruktur unterscheidet sich je nach Rolle (system
/ user / assistant / tool); bitte wählen Sie die entsprechende Rolle
aus.
items:
oneOf:
- $ref: '#/components/schemas/SystemMessage'
- $ref: '#/components/schemas/UserMessage'
- $ref: '#/components/schemas/AssistantRequestMessage'
- $ref: '#/components/schemas/ToolMessage'
enable_thinking:
type: boolean
description: >-
Ob der Tiefdenkmodus aktiviert wird
- `true`: Das Modell gibt den Denkprozess aus, zurückgegeben über
`reasoning_content`
- `false` (Standard): Der Denkprozess wird nicht ausgegeben
> Hinweis: Einige Modelle geben bei nicht gestreamten Aufrufen
Denkinhalte nur zurück, wenn dies explizit auf `true` gesetzt ist.
default: false
temperature:
type: number
description: >-
Sampling-Temperatur, steuert die Zufälligkeit der Ausgabe.
Niedrigere Werte sind bestimmter, höhere Werte vielfältiger.
Wertebereich `[0, 2]`. Es wird empfohlen, temperature und top_p
nicht gleichzeitig anzupassen.
minimum: 0
maximum: 2
top_p:
type: number
description: >-
Nucleus-Sampling-Parameter (Nucleus Sampling), das aus den Token mit
der höchsten kumulativen Wahrscheinlichkeit sampelt. Wertebereich
`(0, 1]`. Es wird empfohlen, temperature und top_p nicht
gleichzeitig anzupassen.
minimum: 0
maximum: 1
max_completion_tokens:
type: integer
description: >-
Obergrenze für die Länge des generierten Inhalts (Anzahl Token),
**einschließlich Gedankenkette und Antwort**. Für Denkmodelle wird
dieser Parameter empfohlen. Standard- und Maximalwert entsprechen
der maximalen Ausgabelänge des Modells; bei Überschreitung wird mit
`finish_reason=length` vorzeitig gestoppt.
max_tokens:
type: integer
description: >-
Veralteter Parameter zur Begrenzung der Generierungslänge.
> **Veraltet**: Für neue Integrationen bitte `max_completion_tokens`
verwenden. Dieser Parameter begrenzt nur den Antwortteil (ohne
Gedankenkette).
stream:
type: boolean
description: >-
Ob die Antwort als Stream zurückgegeben wird.
- `true`: blockweise über SSE (Server-Sent Events) zurückgegeben
- `false` (Standard): die vollständige Antwort wird auf einmal
zurückgegeben
default: false
stream_options:
type: object
description: Optionen für die Streaming-Antwort, nur bei `stream=true` wirksam.
properties:
include_usage:
type: boolean
description: >-
Bei `true` wird vor dem Ende des Streams zusätzlich ein
Datenblock zurückgegeben, der nur `usage` enthält.
tools:
type: array
description: >-
Liste der Werkzeugdefinitionen für Function Calling. Jedes Werkzeug
muss Name, Beschreibung und Parameter-Schema definieren.
items:
$ref: '#/components/schemas/Tool'
ChatCompletionResponse:
type: object
properties:
id:
type: string
description: Eindeutige Kennung dieses Gesprächs
example: chatcmpl-xxxxxxxx
object:
type: string
example: chat.completion
created:
type: integer
description: Erstellungszeit (Unix-Sekunden)
example: 1735120033
model:
type: string
example: qwen3.8-max-preview
choices:
type: array
items:
$ref: '#/components/schemas/Choice'
usage:
$ref: '#/components/schemas/Usage'
ErrorResponse:
type: object
properties:
error:
type: object
properties:
code:
type: integer
description: HTTP-Status-Fehlercode
message:
type: string
description: Fehlerbeschreibung
type:
type: string
description: Fehlertyp
param:
type: string
description: Name des betroffenen Parameters
SystemMessage:
type: object
title: System Message
required:
- role
- content
properties:
role:
type: string
enum:
- system
description: Nachrichtenrolle, fest auf `system`
content:
description: >-
Systemanweisung. Als Klartext einen String übergeben; zum
Deklarieren von explizitem Caching ein Array von Content-Parts
übergeben.
oneOf:
- type: string
- type: array
items:
$ref: '#/components/schemas/ContentPart'
UserMessage:
type: object
title: User Message
required:
- role
- content
properties:
role:
type: string
enum:
- user
description: Nachrichtenrolle, fest auf `user`
content:
description: >-
Inhalt der Benutzernachricht.
- Als Klartext direkt einen String übergeben
- Bei Multimodalität oder explizitem Caching ein Array von
Content-Parts übergeben, unterstützt `text` / `image_url` /
`input_audio` / `video_url`
oneOf:
- type: string
- type: array
items:
$ref: '#/components/schemas/ContentPart'
AssistantRequestMessage:
type: object
title: Assistant Message
required:
- role
properties:
role:
type: string
enum:
- assistant
description: Nachrichtenrolle, fest auf `assistant`
content:
description: >-
Inhalt der bisherigen Assistant-Antworten. Kann ein String oder ein
Array von Content-Parts sein.
oneOf:
- type: string
- type: array
items:
$ref: '#/components/schemas/ContentPart'
tool_calls:
type: array
description: >-
Liste der vom Assistant in der vorherigen Runde initiierten
Werkzeugaufrufe (zum Auffüllen des Function-Calling-Verlaufs).
items:
type: object
ToolMessage:
type: object
title: Tool Message
required:
- role
- content
- tool_call_id
properties:
role:
type: string
enum:
- tool
description: Nachrichtenrolle, fest auf `tool` (Werkzeugausführungsergebnis)
content:
description: >-
Inhalt des Werkzeugausführungsergebnisses. Kann ein String oder ein
Array von Content-Parts sein.
oneOf:
- type: string
- type: array
items:
$ref: '#/components/schemas/ContentPart'
tool_call_id:
type: string
description: Zugehörige Werkzeugaufruf-ID
Tool:
type: object
description: Werkzeugdefinition für Function Calling.
required:
- type
- function
properties:
type:
type: string
enum:
- function
description: Werkzeugtyp, fest auf `function`
function:
type: object
required:
- name
properties:
name:
type: string
description: Funktionsname
description:
type: string
description: Beschreibung des Funktionszwecks
parameters:
type: object
description: JSON-Schema der Funktionsparameter
Choice:
type: object
properties:
index:
type: integer
example: 0
message:
$ref: '#/components/schemas/AssistantMessage'
finish_reason:
type: string
description: |-
Grund für den Stopp
- `stop`: normales Ende
- `length`: Obergrenze von `max_completion_tokens` erreicht
- `tool_calls`: Werkzeugaufruf erforderlich
example: stop
Usage:
type: object
description: Statistik zur Token-Nutzung.
properties:
prompt_tokens:
type: integer
description: Anzahl der Eingabe-Token
example: 3019
completion_tokens:
type: integer
description: Anzahl der Ausgabe-Token (einschließlich Denken)
example: 104
total_tokens:
type: integer
description: Gesamtzahl der Token
example: 3123
completion_tokens_details:
type: object
description: Aufschlüsselung der Ausgabe-Token
properties:
reasoning_tokens:
type: integer
description: Anzahl der Token des Denkprozesses
example: 0
prompt_tokens_details:
type: object
description: Cache-Aufschlüsselung der Eingabe-Token
properties:
cached_tokens:
type: integer
description: Anzahl der aus dem Cache gelieferten Eingabe-Token (Cache-Lesen)
example: 2048
cache_creation_input_tokens:
type: integer
description: >-
Anzahl der in diesem Aufruf neu erstellten Cache-Token
(Cache-Schreiben, wird bei explizitem Caching zurückgegeben)
example: 0
ContentPart:
type: object
description: >-
Multimodales Content-Part, dessen Typ über `type` deklariert wird; nur
die zum Typ passenden Felder ausfüllen. An jedem Part kann
`cache_control` zum Deklarieren von explizitem Caching angehängt werden.
required:
- type
properties:
type:
type: string
enum:
- text
- image_url
- input_audio
- video_url
description: |-
Inhaltstyp
- `text`: Textblock
- `image_url`: Bildeingabe
- `input_audio`: Audioeingabe
- `video_url`: Videodateieingabe
text:
type: string
description: Textinhalt, wenn `type=text`
image_url:
type: object
description: >-
Bildeingabe (wenn `type=image_url`). Unterstützt JPEG / PNG / GIF /
WEBP.
required:
- url
properties:
url:
type: string
description: Bild-URL oder eine mit `data:` beginnende base64-data-URL
detail:
type: string
description: |-
Bildanalysegenauigkeit
- `low`: niedrige Genauigkeit, verbraucht weniger Token
- `high`: hohe Genauigkeit, feinere Erkennung
- `auto` (Standard): wird vom Modell automatisch entschieden
enum:
- low
- high
- auto
default: auto
input_audio:
type: object
description: Audioeingabe (wenn `type=input_audio`).
required:
- data
- format
properties:
data:
type: string
description: Audio-URL oder eine mit `data:` beginnende base64-data-URL
format:
type: string
description: Audioformat, z.B. `mp3`, `wav` usw.
video_url:
type: object
description: Videodateieingabe (wenn `type=video_url`).
required:
- url
properties:
url:
type: string
description: Video-Datei-URL oder eine mit `data:` beginnende base64-data-URL
cache_control:
type: object
description: >-
Explizite Cache-Markierung. Das System erstellt / trifft
Cache-Blöcke, indem es von der Position dieser Markierung aus
rückwärts geht.
- Minimale cachebare Länge **1024 Token**, Gültigkeit **5 Minuten**
(wird bei Treffer zurückgesetzt)
- Maximal **4** Cache-Markierungen pro Anfrage
- Schließt sich mit implizitem Caching gegenseitig aus, pro Anfrage
wird nur eine Art angewendet
Treffer- / Erstellungsinformationen siehe Antwort
`usage.prompt_tokens_details`.
required:
- type
properties:
type:
type: string
enum:
- ephemeral
description: Cache-Typ, fest auf `ephemeral` (5-minütiger temporärer Cache)
AssistantMessage:
type: object
description: Antwortnachricht des Assistant.
properties:
role:
type: string
example: assistant
content:
type: string
description: Antworttext
example: Hallo! Ich bin Tongyi Qianwen Qwen3.8-Max-Preview.
reasoning_content:
type: string
description: >-
Inhalt des Denkprozesses (wird bei `enable_thinking=true`
zurückgegeben)
tool_calls:
type: array
description: Liste der vom Modell initiierten Werkzeugaufrufe
items:
type: object
securitySchemes:
bearerAuth:
type: http
scheme: bearer
description: >-
##Alle APIs erfordern eine Bearer-Token-Authentifizierung##
**API-Schlüssel abrufen**:
Besuchen Sie die
[API-Schlüsselverwaltung](https://evolink.ai/dashboard/keys), um Ihren
API-Schlüssel abzurufen
**Zum Anfrage-Header hinzufügen**:
```
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
```
````