Alibaba Qwen の Qwen3.8 Max(Qwen 3.8 Max / Qwen3.8-Max とも検索されます)に EvoLink の統一チャット API からアクセス。統合前に長いコンテキストでのコーディング、ツール利用、構造化出力を試せます。
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。
すべての料金は 100 万トークンあたりで、USD とクレジットの両方で表示され、お使いのアカウントの現在の価格を反映します。
統合前に Qwen3.8 Max の 1 リクエストあたりの費用を見積もれます。計算機はお使いのアカウントの現在の料金を使い、公式価格は比較用の参考として表示します。
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%。
公式価格の見積 $0.0039 · $0.0002 お得(5%)
最低課金:1 リクエストあたり 0.01 クレジット。 明示キャッシュと暗黙キャッシュは料金が異なり、1 リクエストではどちらか一方を使います。
手早いテスト向け
日常的な開発向け
本番評価向け
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。
Qwen3.8 Max は EvoLink ではモデル ID qwen3.8-max として Chat Completions · Responses · Anthropic Messages で提供され、他のモデルと同じ API キーと残高で使えます。1.05M のコンテキストウィンドウと最大 131K トークンの出力に加えて長いコンテキストでのコーディング、ツール利用、構造化出力を備えています。
数値は EvoLink のルート設定に基づき、機能は API が現在提供しているものです。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
プロダクトのバックエンドやバッチ処理には EvoLink API を、コーディングや分析のワークフローには Codex・Claude・Gemini から Qwen3.8 Max を直接呼び出せます。どちらも同じ EvoLink API キー、残高、モデル ID、リクエスト履歴を共有します。
向いている用途:プロダクトのバックエンド、バッチ処理、自動化パイプライン
OpenAI 互換の Chat Completions(または Anthropic Messages)リクエストを EvoLink に送り、モデル ID、システムプロンプト、出力予算、ツール、構造化出力を自分で制御します。
向いている用途:Codex・Claude・Gemini でのコーディング、レビュー、分析
タスク、含める入力、受け入れ基準を Agent に渡すと、Agent がリクエストを組み立て、EvoLink 経由で Qwen3.8 Max を呼び出し、回答をトークン使用量とともに返します。
この例は最短で実行できるリクエストです:システムプロンプト、ユーザーメッセージ、出力予算を含む OpenAI 互換の Chat Completions 呼び出し。パラメータとレスポンスの完全なリファレンスは API タブを開いてください。
curl -X POST https://api.evolink.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EVOLINK_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen3.8-max",
"messages": [
{ "role": "system", "content": "You are a senior engineer reviewing a pull request." },
{ "role": "user", "content": "Review this diff and list every risky change with file and line:\n<diff>" }
],
"max_completion_tokens": 4096,
"temperature": 0.2
}'
# Chat Completions uses max_completion_tokens; Responses uses
# max_output_tokens; Anthropic Messages requires max_tokens.
# The response includes choices[0].message and a usage object (prompt,
# cached, and completion tokens).API リファレンスに照らしてモデル ID、messages 配列、パラメータ範囲を確認し、このルートが対応しないフィールドを削除してください。
Authorization の Bearer トークンを確認し、コンソールで利用可能残高を確かめてください。
プロンプトのトークンが Qwen3.8 Max のコンテキストウィンドウを超えています。必要な情報だけに絞るか検索で取り出し、キャッシュ済みプレフィックスを再利用してください。
バックオフとジッターを入れて再試行し、並列バーストではなくバッチやキューで送ってください。
再試行の前に、センシティブな内容、形式不正の tool-call 引数、JSON スキーマの不一致を確認してください。
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。
EvoLinkではChat Completions、Responses、Anthropic Messagesのすべてでqwen3.8-maxを使用します。
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。
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。
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。
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。
再利用するプレフィックスをcache_controlで指定すると、読み取りは入力料金の10%です。指定しない場合は暗黙キャッシュが自動で20%になります。明示キャッシュの作成は125%のため、十分な再利用が必要です。ゲートウェイはcache_controlを保持します。
関連するコード、仕様、文書、エージェント状態を1つの作業コンテキストに保ち、reasoning_effortで推論を制御します。ウィンドウは容量であり目標ではありません。関連する根拠を取得し、適切な出力予算を設定します。
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。
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 | $1.9 / $5.7 | $4.75 / $23.75 | $2.85 / $14.25 |
| コンテキスト | 1.05M | 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。 |
EvoLinkのChat Completions、Responses、Anthropic Messagesではqwen3.8-maxを使用します。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
