EvoLink 통합 채팅 API로 Alibaba Qwen의 Qwen3.8 Max(Qwen 3.8 Max / Qwen3.8-Max(으)로도 검색됨)에 접근하세요. 통합 전에 긴 컨텍스트 코딩, 도구 사용, 구조화 출력을(를) 먼저 테스트할 수 있습니다.
세 가지 API 프로토콜로 제공되는 프리미엄 추론 경로입니다. 저장소 규모 코딩, 긴 문서 분석, 대규모 근거 자료, 장시간 에이전트, 1,048,576 Token 작업 컨텍스트가 필요한 복잡한 지식 업무에 적합합니다.
Qwen3.8 Max
Alibaba Tongyi Qwen 플래그십 Max 모델
qwen3.8-max저장소 전체 엔지니어링, 다중 문서 종합, Chat·Responses·Messages 기반 도구 중심 에이전트, 재시도와 사람의 수정을 줄여 프리미엄 비용을 정당화할 수 있는 어려운 작업.
모든 요금은 100만 토큰 기준이며 USD와 크레딧으로 표시되고, 계정의 현재 가격을 반영합니다.
통합 전에 Qwen3.8 Max 요청 1건의 비용을 예상해 보세요. 계산기는 계정의 현재 요금을 사용하며 공식 가격은 비교용 참고 정보입니다.
한 요청은 한 모드만 사용합니다. 명시적: cache_control을 보내고 입력 요금의 125%로 캐시를 생성한 뒤 적중 시 10%를 냅니다. 암시적: 별도 설정과 쓰기 요금 없이 적중 시 20%입니다.
공식 가격 예상 $0.0039 · $0.0002 절약(5%)
최소 과금: 요청당 0.01 크레딧. 명시 캐시와 암시 캐시는 요금이 다르며, 한 요청은 한 가지 모드만 사용합니다.
빠른 테스트용
일반 개발용
프로덕션 평가용
EvoLink 통합 API로 Alibaba Tongyi Qwen 플래그십 Max 모델을 사용하세요. Qwen3.8 Max는 OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses, Anthropic Messages에서 완전한 byte passthrough로 동일한 모델을 제공하며 1,048,576 Token 컨텍스트, 제어 가능한 추론, 명시적·암시적 프롬프트 캐싱을 지원합니다. 저장소 규모 엔지니어링, 긴 문서 분석, 다단계 도구 워크플로에 적합합니다.
Qwen3.8 Max은(는) EvoLink에서 모델 ID qwen3.8-max로 Chat Completions · Responses · Anthropic Messages를 통해 제공되며, 다른 모든 모델과 같은 API 키와 잔액을 사용합니다. 1.05M 컨텍스트 윈도우와 최대 131K 출력 토큰, 그리고 긴 컨텍스트 코딩, 도구 사용, 구조화 출력를 제공합니다.
숫자는 EvoLink 경로 설정에서 가져오며, 기능은 API가 현재 제공하는 범위입니다.
긴 컨텍스트, 지속적인 추론, 재사용 가능한 프롬프트 프리픽스가 함께 작동할 때 가치가 생깁니다. 컨텍스트 용량만으로 답변이 좋아지지는 않으며 관련 근거, 명확한 구조, 출력 예산이 필요합니다.
1,048,576 Token 창에 관련 코드, 사양, 이전 도구 결과를 유지해 과도한 분할을 줄일 수 있습니다. 불필요한 정보는 주의력과 처리 비용을 차지하므로 검색과 컨텍스트 압축이 필요합니다.
추론 Token과 최종 답변 Token 모두 사용량에 포함됩니다. 출력 한도를 일반적인 답변 길이가 아닌 용량으로 보고 reasoning_effort로 업무에 맞는 예산을 설정하세요.
저장소 지침, 시스템 프롬프트, 참조 자료, 도구 스키마의 순서가 안정적일수록 캐시를 재사용하기 쉽습니다. 모델이나 구조를 자주 바꾸면 긴 프리픽스를 다시 처리합니다.
Qwen은 프로덕션 모델에 Function Calling, 내장 도구, Structured Output을 명시합니다. 트래픽을 확대하기 전에 EvoLink 경로에서 필요한 도구와 스키마 동작을 검증하세요.
플래그십 모델을 모든 요청의 기본 경로로 지정해서는 안 됩니다. 긴 컨텍스트, 지속적인 추론, 복잡한 도구 흐름이 재시도, 인수인계, 사람의 수정 작업을 줄이는 업무에서 가장 큰 가치를 냅니다.
아키텍처 문서, 연관 서비스, 테스트 기록, 큰 Diff, 여러 파일에 분산된 제약이 필요한 개발 작업에 사용합니다. 단일 코드 품질보다 실제 채택된 패치와 리뷰 시간을 측정하세요.
연관된 사양서, 논문, 계약서, 로그, 지식베이스 근거를 하나의 작업 컨텍스트에 유지합니다. 검색과 문서 구조는 여전히 중요하며, 100만 Token 창이 불필요한 컨텍스트를 유용하게 만들지는 않습니다.
Chat, Responses, Messages에서 다단계 도구 선택, 구조화 출력, 반복적인 외부 작업에 적합합니다. 메시지, thinking, 도구 호출 ID, 인자, 결과를 턴 사이에 완전히 유지하세요.
짧은 대화, 분류, 재작성, 단순 추출, 지연 시간에 민감한 UI 작업에는 최대 추론이나 100만 컨텍스트가 거의 필요하지 않습니다. 저렴한 경로에 유지하고 난도가 높을 때만 전환하세요.
다음은 EvoLink 경로의 계약 수준 기능이지 Benchmark 결론이 아닙니다. 기본 경로로 지정하기 전에 실제 업무에서 지연 시간, 품질, 캐시 동작을 검증하세요.
OpenAI Chat, OpenAI Responses, Anthropic Messages가 byte passthrough로 동일한 모델에 도달하므로 thinking, signature, 캐시 표시가 게이트웨이의 재직렬화 과정에서 손실되지 않습니다.
cache_control로 재사용 프리픽스를 표시하면 적중 시 입력 요금의 10%, 자동 암시적 캐시는 20%입니다. 한 요청에서 두 모드는 함께 쓸 수 없으며 게이트웨이는 cache_control 표시를 유지합니다.
추론은 xhigh로 기본 활성화되며 reasoning_effort로 medium 또는 low로 조정할 수 있습니다. 게이트웨이는 필드를 그대로 전달합니다. reasoning_effort와 thinking_budget를 함께 보내면 안 됩니다.
preserve_thinking은 기본 활성화됩니다. 기록에 있는 모든 assistant reasoning_content를 변경 없이 다시 보내고 content에 합치지 마세요. 재전송된 추론은 입력 Token으로 과금됩니다.
프로덕트 백엔드와 배치 작업에는 EvoLink API를, 코딩·분석 워크플로에는 Codex, Claude, Gemini에서 Qwen3.8 Max을(를) 직접 호출하세요. 두 경로 모두 같은 EvoLink API 키, 잔액, 모델 ID, 요청 기록을 공유합니다.
적합한 용도: 프로덕트 백엔드, 배치 작업, 자동화 파이프라인
OpenAI 호환 Chat Completions(또는 Anthropic Messages) 요청을 EvoLink로 보내고 모델 ID, 시스템 프롬프트, 출력 예산, 도구, 구조화 출력을 직접 제어합니다.
적합한 용도: Codex, Claude, Gemini에서의 코딩·리뷰·분석 작업
작업, 포함할 입력, 수락 기준을 Agent에 전달하면 Agent가 요청을 구성해 EvoLink를 통해 Qwen3.8 Max을(를) 호출하고 토큰 사용량과 함께 답변을 돌려줍니다.
이 예시는 가장 짧게 실행 가능한 요청입니다: 시스템 프롬프트, 사용자 메시지, 출력 예산을 포함한 OpenAI 호환 Chat Completions 호출. 전체 파라미터와 응답 레퍼런스는 API 탭을 여세요.
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 레퍼런스를 기준으로 모델 ID, messages 배열, 파라미터 범위를 확인하고 이 경로가 지원하지 않는 필드를 제거하세요.
Authorization Bearer 토큰을 확인하고 콘솔에서 사용 가능한 잔액을 확인하세요.
프롬프트 토큰이 Qwen3.8 Max의 컨텍스트 윈도우를 초과했습니다. 관련 근거만 잘라내거나 검색해 넣고 캐시된 프리픽스를 재사용하세요.
지터를 두고 백오프 후 재시도하고, 병렬 버스트 대신 배치나 큐로 보내세요.
재시도 전에 민감한 콘텐츠, 잘못된 tool-call 인자, JSON 스키마 불일치를 확인하세요.
적합한 업무도 잘못된 ID, 엔드포인트와 맞지 않는 최대 Token 필드, 누락된 에이전트 상태 때문에 실패할 수 있습니다. 모델 품질을 평가하기 전에 요청 규격을 확인하세요.
EvoLink의 Chat Completions, Responses, Anthropic Messages 모두 qwen3.8-max를 사용합니다.
Chat은 max_completion_tokens, Responses는 max_output_tokens, Anthropic Messages는 max_tokens를 사용합니다. 잘못된 필드는 무시되거나 upstream에서 거부될 수 있습니다.
멀티턴 에이전트는 메시지, thinking·signature 블록, 도구 호출 ID, 인자, 결과를 유지해야 합니다. 최종 텍스트만 남기면 상태 연속성이 깨집니다.
preserve_thinking은 기본 활성화됩니다. 모든 assistant reasoning_content를 변경 없이 반환하고 content에 합치지 마세요. 재전송 Token은 입력으로 과금됩니다.
캐시 읽기는 세 프로토콜에서 작동하지만 Responses에서 큰 명시적 캐시를 생성하는 경로는 upstream에서 가장 불안정합니다. Chat Completions나 Anthropic Messages에서 cache_control을 표시하고 어떤 프로토콜에서든 읽으세요.
cache_control로 재사용할 프리픽스를 지정하면 읽기는 입력 요금의 10%입니다. 지정하지 않으면 암시적 캐시가 자동으로 적용되어 20%입니다. 명시적 캐시 생성은 125%이므로 충분히 재사용해야 합니다. 게이트웨이는 cache_control 표시를 유지합니다.
관련 코드, 사양, 문서, 에이전트 상태를 하나의 작업 컨텍스트에 유지하고 reasoning_effort로 추론을 제어하세요. 창은 용량이지 채우기 위한 목표가 아닙니다. 관련 근거를 검색하고 작업에 맞는 출력 예산을 설정해야 합니다.
동일한 프로덕션 업무에서 분할, 재시도, 도구 실패, 사람의 수정 작업을 줄일 때만 Qwen3.8 Max의 프리미엄 경로가 타당합니다. 동일한 작업 세트로 비교하세요.
더 적은 재시도와 리뷰로 사용할 수 있는 결과를 제공한다면 원가 기반 Token 요금도 총 작업 비용을 낮출 수 있습니다. 차이가 없으면 경량 경로를 유지하세요.
먼저 Qwen3.8 Max가 실제 업무에서 재시도와 리뷰 작업을 줄이는지 확인하세요. 그다음 가격, 컨텍스트, 캐싱, 업무 적합성으로 프로덕션 경로를 선택합니다.
| 모델 | Qwen3.8 Max | Claude Opus 5 | Kimi K3 |
|---|---|---|---|
| 입력 / 출력 | $1.9 / $5.7 | $4.75 / $23.75 | $2.85 / $14.25 |
| 컨텍스트 | 1.05M | 1M | 1M |
| 캐싱 | 명시적 + 암시적 | 읽기 + 쓰기 | 읽기 + 쓰기 |
| 적합한 작업 | 저장소 전체 엔지니어링, 다중 문서 종합, Chat·Responses·Messages 기반 도구 중심 에이전트, 재시도와 사람의 수정을 줄여 프리미엄 비용을 정당화할 수 있는 어려운 작업. | 장시간 코딩 에이전트, 복잡한 리뷰, 높은 판단력이 필요한 전문 워크플로를 위한 프리미엄 기준. | 저장소 규모 코딩과 다중 문서 추론을 중간 가격으로 제공하는 Moonshot 장문 경로. |
EvoLink의 Chat Completions, Responses, Anthropic Messages에서 qwen3.8-max를 사용하세요.
OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses, Anthropic Messages를 지원합니다. 세 프로토콜 모두 완전한 byte passthrough로 동일한 모델을 제공합니다.
Chat은 max_completion_tokens, Responses는 max_output_tokens, Anthropic Messages는 max_tokens를 사용합니다. 엔드포인트 고유 필드를 쓰는 것이 가장 안전합니다.
EvoLink 경로는 1,048,576 Token 컨텍스트 창을 제공합니다. 기본으로 채우기보다 실제로 연결된 파일, 문서, 에이전트 상태를 유지하는 데 사용하세요.
추론은 기본 활성화되며 reasoning_effort의 xhigh, medium, low로 제어합니다. reasoning_effort와 thinking_budget를 함께 보내면 안 됩니다. Messages에서는 thinking과 signature 블록을 보존합니다.
예. preserve_thinking이 기본 활성화되어 있습니다. 모든 assistant reasoning_content를 변경 없이 다시 보내고 content에 합치지 않아야 합니다. 재전송한 Token은 입력으로 과금됩니다.
cache_control을 쓰는 명시적 캐시와 자동 암시적 캐시를 지원하며 한 요청은 하나만 사용합니다. 명시적 적중은 입력의 10%, 암시적은 20%입니다. 명시적 생성은 125%, 암시적은 별도 쓰기 요금이 없습니다.
예. 같은 EvoLink API 키를 유지하고 qwen3.8-max를 선택해 Chat Completions, Responses 또는 Anthropic Messages를 사용하세요.
일반적으로 사전 테스트가 필요합니다. 최대 추론과 긴 출력은 단순 작업의 지연과 비용을 높입니다. 짧은 대화, 분류, 가벼운 추출은 더 작은 경로에 유지하세요.
입력, 출력, 캐시 쓰기, 캐시 읽기를 원가로 과금하며 읽기는 명시적·암시적 두 요금이 있습니다. 백엔드 실시간 가격이 우선합니다.
