Qwen3.8 Max API
Qwen3.8 Maxを選択
3つのAPIプロトコルで利用できるプレミアム推論ルートです。リポジトリ全体の開発、長文書分析、大規模な根拠セット、長時間エージェント、1,048,576 Tokenの作業コンテキストを活かす複雑な知識業務に適します。
Qwen3.8 Max
Alibaba Tongyi QwenのフラッグシップMaxモデル
qwen3.8-maxリポジトリ全体の開発、複数文書の統合、Chat・Responses・Messagesで動くツール中心のエージェント、再試行や人手修正の削減でプレミアムコストを回収できる難しいタスク。
Qwen3.8 Maxの料金
インタラクティブな計算機で1リクエストの費用を見積もれます。すべてのユーザーグループに原価ベースのQwen3.8 Max料金を適用します。
Token計算機
1リクエストのToken構成を入力します。1リクエストにつき1モードです。明示：cache_controlを送信し、入力料金の125%でキャッシュを作成、ヒットは10%。暗黙：指定不要、書き込み料金なし、ヒットは20%。
リクエスト費用の見積もり
Qwen3.8 Max最低料金：1リクエストあたり0.01 Credits。
予算ガイド
現在のToken構成で実行できる概算リクエスト数。初回テスト向け
通常開発向け
本番評価向け
モデル料金
| モデル | コンテキスト | 入力Token | 出力Token | キャッシュ書き込み | 読み取り・暗黙 | 読み取り・明示 |
|---|---|---|---|---|---|---|
Qwen3.8 Maxqwen3.8-max | すべてのコンテキスト長 | $1.765 / 1M120 cr / 1M$1.765 公式料金 | $5.295 / 1M360 cr / 1M$5.295 公式料金 | $2.206 / 1M150 cr / 1M$2.206 公式料金 | $0.353 / 1M24 cr / 1M$0.353 公式料金 | $0.177 / 1M12 cr / 1M$0.177 公式料金 |
Qwen3.8 Max
すべてのコンテキスト長USDとCreditsは100万Token単位です。書き込みは明示キャッシュのみで発生します。1リクエストは明示または暗黙の読み取りのどちらか一方だけを使います。バックエンドのライブ料金がフォールバック料金より優先されます。
組み込みツールの料金
組み込みツールは Token 料金に加えて課金され、ツールが実際に実行された場合のみ発生します。検索しないリクエストにはこれらの料金はかかりません。Anthropic Messages では上流が組み込みツールを無視するため、実行も課金もされません。
長文推論とエージェント向けQwen3.8 Max API
Alibaba Tongyi QwenのフラッグシップMaxモデルをEvoLinkの統合APIから利用できます。Qwen3.8 Maxは、OpenAI Chat Completions、OpenAI Responses、Anthropic Messagesで同じモデルを完全なbyte passthroughで提供し、1,048,576 Tokenコンテキスト、制御可能な推論、明示・暗黙プロンプトキャッシュに対応します。リポジトリ全体の開発、長文書分析、多段階ツールワークフローに適しています。
本番モデル構成におけるQwen3.8 Maxの役割
フラッグシップモデルをすべてのリクエストの既定値にするべきではありません。長いコンテキスト、継続的な推論、複雑なツール連鎖によって再試行、引き継ぎ、人手修正を減らせるタスクで価値を発揮します。
リポジトリ全体のコーディング
アーキテクチャ文書、関連サービス、テスト履歴、大きなDiff、複数ファイルに分散した制約が必要な開発タスクに使います。単一コードの見栄えではなく、採用されたパッチとレビュー時間を測定します。
長文書の分析
関連する仕様書、論文、契約書、ログ、ナレッジベースの根拠を1つの作業コンテキストに保てます。100万Tokenの容量が検索や文書構造を代替するわけではなく、無関係な情報は有用になりません。
3プロトコルのツール利用エージェント
Chat、Responses、Messagesでの多段階ツール選択、構造化出力、反復的な外部操作に適します。メッセージ、thinking、ツール呼び出しID、引数、結果をターン間で完全に保持します。
軽量モデルの方が適する場合
短いチャット、分類、書き換え、単純抽出、レイテンシ重視のUI処理には、最大推論や100万Tokenは通常不要です。安価なルートに残し、難易度が高い場合だけ切り替えます。
EvoLink上のQwen3.8 Maxの違い
以下はEvoLinkルートの契約上の機能であり、Benchmarkの結論ではありません。既定ルートにする前に、自社タスクでレイテンシ、品質、キャッシュ動作を検証してください。
3プロトコルのbyte passthrough
OpenAI Chat、OpenAI Responses、Anthropic Messagesは同じモデルにbyte passthroughで到達します。thinking、signature、キャッシュマーカーがゲートウェイで損失を伴って再シリアライズされません。
明示・暗黙プロンプトキャッシュ
cache_controlで再利用プレフィックスを指定すると、ヒットは入力料金の10%。暗黙キャッシュは自動適用され20%です。1リクエストで両モードは併用できず、ゲートウェイはcache_controlを保持します。
制御可能な推論強度
推論はxhighで既定有効になり、reasoning_effortでmediumまたはlowに変更できます。ゲートウェイはフィールドをそのまま渡します。reasoning_effortとthinking_budgetは同時に送信できません。
ターン間でthinkingを再送
preserve_thinkingは既定で有効です。履歴内のすべてのassistant reasoning_contentを変更せず再送し、contentに統合しないでください。再送分は入力Tokenとして課金されます。
Qwen3.8 Maxが複雑なワークロードを処理できる理由
長いコンテキスト、継続的推論、再利用可能なプロンプトプレフィックスを組み合わせることで価値が生まれます。容量だけで回答品質は上がらず、関連する根拠、明確な構造、出力予算が必要です。
100万Tokenは作業空間であり、埋める目標ではない
1,048,576 Tokenのウィンドウに関連コード、仕様、過去のツール結果を保ち、過度な分割を減らせます。不要な情報は注意と処理費用を消費するため、検索とコンテキスト圧縮は引き続き重要です。
継続的推論には出力予算が必要
推論Tokenと最終回答Tokenの両方が使用量に含まれます。出力上限を通常の回答長ではなく容量として扱い、reasoning_effortでタスクに合った予算を設定します。
安定したプレフィックスでキャッシュ効果が高まる
リポジトリ指示、システムプロンプト、参照資料、ツールスキーマの順序を維持すると再利用しやすくなります。モデルや構造を頻繁に変えると長いプレフィックスを再処理します。
Function Calling、組み込みツール、Structured Output
Qwenは本番モデルでFunction Calling、組み込みツール、Structured Outputを提供しています。トラフィックを拡大する前に、必要なツールとスキーマ動作をEvoLinkルートで検証します。
本番トラフィックを送る前の確認事項
適切なワークロードでも、誤ったID、エンドポイントに合わない最大Tokenフィールド、欠落したエージェント状態で失敗します。モデル品質の前にリクエスト仕様を確認します。
モデルID qwen3.8-maxを使用
EvoLinkではChat Completions、Responses、Anthropic Messagesのすべてでqwen3.8-maxを使用します。
エンドポイント固有の最大Tokenフィールドを使用
Chatはmax_completion_tokens、Responsesはmax_output_tokens、Anthropic Messagesはmax_tokensです。誤ったフィールドは無視またはupstreamで拒否されます。
thinkingとツール状態を完全に再送
マルチターンのエージェントはメッセージ、thinking・signatureブロック、ツール呼び出しID、引数、結果を保持します。最終テキストだけでは状態の連続性が失われます。
各ターンでreasoning_contentを返す
preserve_thinkingは既定で有効です。すべてのassistant reasoning_contentを変更せず返し、contentに統合しないでください。再送Tokenは入力として課金されます。
明示キャッシュはChatまたはMessagesで作成
キャッシュ読み取りは3プロトコルで利用できますが、Responsesで大きな明示キャッシュを作る経路はupstreamで最も不安定です。Chat CompletionsまたはAnthropic Messagesでcache_controlを指定し、任意のプロトコルから読み取ります。
Token単価ではなく採用タスクあたりのコストを比較
同じ本番ワークロードで分割、再試行、ツール失敗、人手修正を減らせる場合にのみQwen3.8 Maxのプレミアムルートが妥当です。同一タスクセットで比較します。
少ない再試行とレビューで利用可能な結果を返せるなら、原価ベースのToken料金でも総タスクコストを下げられます。差がなければ軽量ルートを維持します。
実ワークロードを検証してから長文モデルを比較
EvoLinkまずQwen3.8 Maxが自社タスクの再試行とレビュー工数を減らすか確認します。その後、料金、コンテキスト、キャッシュ、用途適合性で本番ルートを選びます。
| モデル | Qwen3.8 Max | Claude Opus 5 | Kimi K3 |
|---|---|---|---|
| 入力 / 出力 | $1.765 / $5.295 | $4.75 / $23.75 | $3 / $15 |
| コンテキスト | 1M | 1M | 1M |
| キャッシュ | 明示 + 暗黙 | 読み取り + 書き込み | 読み取り + 書き込み |
| 最適な用途 | リポジトリ全体の開発、複数文書の統合、Chat・Responses・Messagesで動くツール中心のエージェント、再試行や人手修正の削減でプレミアムコストを回収できる難しいタスク。 | 長時間コーディングエージェント、複雑なレビュー、判断負荷の高い業務向けのプレミアム基準。 | リポジトリ全体の開発と複数文書推論に使えるMoonshotの中価格帯長文ルート。 |
関連モデル
Qwen3.8 Maxのリリース・検証・導入ガイド
Qwen3.8 Max API よくある質問
Qwen3.8 Max APIのモデルIDは？
EvoLinkのChat Completions、Responses、Anthropic Messagesではqwen3.8-maxを使用します。
対応するAPIプロトコルは？
OpenAI Chat Completions、OpenAI Responses、Anthropic Messagesの3つです。いずれも同一モデルを完全なbyte passthroughで提供します。
最大Tokenにはどのフィールドを使いますか？
Chatはmax_completion_tokens、Responsesはmax_output_tokens、Anthropic Messagesはmax_tokensです。各エンドポイント固有のフィールドが最も安全です。
100万Tokenコンテキストに対応しますか？
EvoLinkルートは1,048,576 Tokenのコンテキストを記録しています。関連するファイル、文書、エージェント状態をまとめるために使い、既定で埋めないでください。
推論はどのように動作しますか？
推論は既定で有効で、reasoning_effortのxhigh、medium、lowで制御します。reasoning_effortとthinking_budgetは同時に送れません。Messagesではthinkingとsignatureブロックが保持されます。
マルチターンでreasoning_contentを再送する必要がありますか？
はい。preserve_thinkingが既定で有効です。すべてのassistantのreasoning_contentを変更せず再送し、contentに統合しないでください。再送分は入力Tokenとして課金されます。
キャッシュの仕組みと料金は？
cache_controlによる明示キャッシュと自動の暗黙キャッシュに対応し、1リクエストは一方だけを使います。明示ヒットは入力の10%、暗黙は20%。明示作成は125%、暗黙に別途書き込み料金はありません。
OpenAI SDKやAnthropic Messagesを使えますか？
はい。同じEvoLink APIキーを使い、qwen3.8-maxを選択してChat Completions、Responses、Anthropic Messagesを呼び出せます。
リアルタイムや大量処理の既定モデルに向きますか？
通常は事前検証が必要です。最大推論と長い出力は単純作業のレイテンシとコストを増やします。短いチャット、分類、軽量抽出は小さなルートに残します。
料金はどのように計算されますか？
入力、出力、キャッシュ書き込み、読み取りを原価で計算し、読み取りには明示と暗黙の2料金があります。バックエンドのライブ料金が優先されます。