Qwen3.8-Flash 已在 APIMaster.ai 上線，每百萬輸入 Token 僅需 $0.15

什麼是 Qwen3.8-Flash？

Qwen3.8-Flash 是阿里巴巴 Qwen 團隊推出的受管、生產導向 Flash 模型。Qwen 將其描述為基於開放權重 Qwen3.8-Flash-Next 架構的官方正式版本，具備包括預設 1M 上下文長度與官方內建工具在內的生產級功能。

相關的開放權重 Qwen3.8-Flash-Next 版本是一個原生多模態混合專家（MoE）模型，擁有 125B 語言模型參數，每個 Token 約啟動 6B 參數，另加 51B n-gram 嵌入與 4B 多 Token 預測元件。其原生上下文為 262,144 個 Token，可擴展至 1,000,000 個 Token。它還包含視覺編碼器，因此該架構是為圖像與文字混合的工作流程而設計，而非僅限於純文字。

這個區別很重要：Qwen3.8-Flash 是 APIMaster 上提供的受管 API 模型，而 Qwen3.8-Flash-Next 是開放權重的架構預覽版。 兩者密切相關，但部署功能與基準測試表現可能有所不同。

Qwen3.8-Flash 功能與優勢

領域	Qwen3.8-Flash 優勢
成本	在 APIMaster 上僅需 $0.15/百萬輸入與 $0.45/百萬輸出
長上下文	受管 Qwen 模型預設提供 1M Token 上下文
高效 MoE	125B 規模容量，Flash-Next 每個 Token 約啟動 6B 語言模型參數
多模態輸入	原生視覺編碼器，支援圖像與文字結合理解
程式設計與 Agent	在軟體工程與長時程 Agent 基準測試中表現優異
長上下文速度	Qwen Sparse Attention 以微區塊運作，降低長上下文延遲
生產存取	OpenAI 相容的 APIMaster 端點，單一金鑰與隨用隨付計費

1. 為效率而生的 Qwen4-preview 架構

Qwen 稱 Qwen3.8-Flash-Next 是為 Qwen4 奠定基礎的架構實驗性預覽。四項核心變革：

• Qwen Sparse Attention（QSA）： QSA 不以單一 Token 為單位，而是處理微區塊。Qwen 表示這能顯著降低長上下文延遲，對反覆檢視大量歷史紀錄、程式碼庫或文件集的 Agent 尤其重要。
• Gated Residual： 資料依賴的讀取閘門與每個分支的寫入閘門控制資訊在加寬的殘差流中的流動。目標是在保持訓練穩定性與低推論開銷的同時，提升層級的表現力。
• N-gram 嵌入： Bigram 與 trigram 嵌入提供了另一種擴展模型容量的方式。Qwen 認為這些參數所需的計算量較少，且比增加更多 MoE 容量更容易卸載。
• 量身打造的訓練配方： Muon 與 AdamW 分配給不同的權重類別，同時重新擬合的縮放定律允許訓練直接以目標批次大小開始，無需傳統的預熱階段。

對 API 使用者而言，這些不只是架構標籤。它們針對的是經常主導 Agent 系統的兩項成本：處理不斷增長的上下文，以及在多步驟工作中反覆呼叫大型模型。

2. 大容量但僅約 6B 啟動參數

Flash-Next 語言模型擁有 125B 參數，但每個 Token 僅啟動約 6B 參數。其 MoE 堆疊包含 512 個專家，每次啟動 10 個路由專家加上 1 個共享專家。

這種稀疏設計旨在保留廣泛的模型容量，同時減少每個生成 Token 所需的計算量。這使得 Flash 層級成為需要比小型密集模型更強推理能力、但又無法在每個請求上都承擔旗艦模型延遲與成本的工作負載的理想選擇。

3. 百萬 Token 上下文，滿足真實 Agent 工作負載

開放權重模型具有原生 262,144 Token 上下文，並支援擴展至 1,000,000 Token。受管的 Qwen3.8-Flash API 預設提供 1M 上下文長度。

這種規模適用於：

• 儲存庫層級的程式設計與程式碼審查；
• 具有大量工具歷史紀錄的長期運行 Agent；
• 多份報告、合約、逐字稿或研究論文；
• 包含截圖、圖表與文字的多模態文件集；
• 需要在單一請求中納入更多來源資料的檢索工作流程。

大上下文視窗並不代表可以忽略良好的上下文管理。團隊仍應在自己的資料上衡量檢索品質、延遲、快取利用率與輸出準確度。

4. 優異的程式設計與 Agent 基準測試結果

Qwen 報告了 Qwen3.8-Flash-Next 的以下結果。這些數據描述的是密切相關的開放權重架構，應視為廠商報告的參考點，而非每個 API 工作負載的保證。

基準測試	能力	Qwen3.8-Flash-Next
DeepSWE 1.1	Agentic 程式設計	58.7
SWE-bench Pro	專業軟體工程	62.5
SWE-bench Multilingual	多語言軟體工程	81.0
CoWorkBench	長時程辦公室工作	73.9
JobBench	專業工作任務	55.7

趨勢比任何單一分數都重要：Qwen 將此模型定位於多步驟程式設計、儲存庫工作、多語言工程與專業 Agent，而非簡單的一次性聊天。

5. 原生多模態理解

Qwen3.8-Flash-Next 是一個帶有視覺編碼器的因果語言模型。這使得需要同時解讀圖像與文字的工作流程成為可能：截圖、圖表、掃描頁面、介面狀態、圖表以及較長 Agent 任務中的視覺證據。

多模態在與長上下文結合時尤其有價值。開發者可以在單一工作流程中為 Agent 提供原始碼檔案、日誌、文件與截圖，而無需將視覺檢查拆分為單獨的模型整合。

APIMaster.ai 上的 Qwen3.8-Flash 定價

Qwen3.8-Flash 現已在 APIMaster 模型市集上線。目前的 Token 價格如下：

Token 類型	APIMaster 每百萬 Token 價格
輸入	$0.15
輸出	$0.45
快取輸入	$0.015
快取建立	$0.20

數據結論： 處理 1000 萬個未快取輸入 Token 並生成 100 萬個輸出 Token，按目前 APIMaster 價格計算為 $1.95。如果全部 1000 萬個輸入 Token 均為快取命中，相同 Token 量的成本為 $0.60。

價格為 2026 年 8 月 26 日的時點快照，可能隨路由供應、容量與上游定價而變動。在投入大型生產工作負載前，請先查看即時市集。

何時應該使用 Qwen3.8-Flash？

當模型能力與每次請求的經濟效益都很重要時，Qwen3.8-Flash 是強力候選：

• 程式設計 Agent： 儲存庫分析、實作、除錯、遷移工作與測試修復。
• 長期運行 Agent： 工具密集型任務，具有不斷增長的歷史紀錄與大量中間觀察結果。
• 多模態分析： 截圖、圖表、圖表、掃描文件與混合圖像文字輸入。
• 高流量 API 工作負載： 萃取、分類、摘要、路由與重複推理呼叫。
• 長文件工作： 研究綜合、合約審查、報告分析與知識庫工作流程。
• 多語言工程： 跨多種自然語言的程式碼與技術任務。

對於最困難的推理任務，請在代表性提示上比較 Qwen3.8-Flash 與 Qwen3.8-Max。對於較簡單的高流量工作，也請將 Flash 與較小的模型進行衡量。最低的 Token 價格只有在任務完成品質保持高水準時才有意義。

怎麼購買 Qwen3.8-Flash？

1. 建立 APIMaster 帳戶。
2. 加入隨用隨付額度，最低 $1 起。
3. 開啟 模型市集 並選擇 Qwen 3.8 Flash。
4. 在 APIMaster 控制台 中建立 API 金鑰。
5. 使用模型 ID qwen3.8-flash 搭配 OpenAI 相容端點。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_APIMASTER_KEY",
    base_url="https://apimaster.ai/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.8-flash",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Review this migration plan, identify risks, and propose a test checklist.",
        }
    ],
)

print(response.choices[0].message.content)

從真實工作負載中的小型評估集開始。在將生產流量導入前，衡量正確性、工具呼叫行為、延遲、快取命中率與總成本。

為什麼透過 APIMaster.ai 使用 Qwen3.8-Flash？

1. 輸入成本僅每百萬 Token $0.15

目前 APIMaster 的價格讓長提示與重複 Agent 呼叫變得實用。快取輸入更低，僅每百萬 Token $0.015，可大幅降低穩定系統提示與重複使用上下文的成本。

2. 單一 OpenAI 相容金鑰，存取領先模型

使用相同的 API 格式存取 Qwen、Claude、GPT、DeepSeek、Gemini、Kimi、GLM 等模型。在許多應用中，切換模型只需更改 model 值，而無需維護另一個供應商專屬的 SDK 與帳戶。

3. 從 $1 起隨用隨付

無需訂閱承諾。從少量儲值開始，在自己的工作負載上測試模型，只有在品質與成本符合要求後再擴展。

4. 多種付款方式

APIMaster 支援包括信用卡、支付寶、微信支付與 USDT 在內的多種結帳方式。這讓開發者有更多方式為 API 使用付費，而不依賴單一供應商的地區性計費設定。

5. 公開通道資料與模型驗證

APIMaster 顯示路由定價、可用性、正常運行時間與偵測資訊，而非將每個上游隱藏在不明端點之後。免費的 AI 模型指紋測試器 可協助開發者評估折扣路由是否確實提供其所宣稱的模型。

6. 實用的多模型市集

單一控制台提供 API 金鑰管理、使用紀錄、路由比較與多個模型家族的存取。團隊可以比較 Qwen3.8-Flash 與其他替代方案，並在每次新模型推出時設計備援方案，而無需重建整合。

立即開始使用 Qwen3.8-Flash 建置

Qwen3.8-Flash 結合了 Qwen4-preview 架構、原生多模態理解、優異的程式設計與 Agent 結果、1M 上下文視窗，以及目前低廉的價格。APIMaster 現已透過 OpenAI 相容 API 提供此模型，每百萬輸入 Token 僅需 $0.15。

註冊 APIMaster · 比較 Qwen3.8-Flash 路由 · 驗證模型

FAQ

Qwen3.8-Flash 是否已在 APIMaster.ai 上提供？
是的。它已透過 OpenAI 相容 API 以精確模型 ID qwen3.8-flash 上線。

Qwen3.8-Flash 的價格是多少？
目前 APIMaster 價格為輸入 Token $0.15/百萬、輸出 Token $0.45/百萬、快取輸入 Token $0.015/百萬與快取建立 Token $0.20/百萬。

Qwen3.8-Flash 與 Qwen3.8-Flash-Next 有何不同？
Qwen3.8-Flash 是受管的生產 API 模型。Qwen3.8-Flash-Next 是相關的開放權重架構預覽版，原生 262K 上下文可擴展至 1M。Qwen 表示受管的 Flash 模型基於 Flash-Next，並增加了預設 1M 上下文與官方內建工具。

Qwen3.8-Flash 是否支援百萬 Token 上下文？
是的。Qwen 描述受管的 Qwen3.8-Flash 服務預設提供 1M 上下文。

Qwen3.8-Flash 是否支援多模態？
相關的 Flash-Next 架構是帶有視覺編碼器的語言模型，專為圖像與文字理解而設計。在生產使用前，請確認目前 API 路由上可用的確切輸入格式。

我可以使用 OpenAI SDK 嗎？
可以。將 SDK 的 base URL 設定為 https://apimaster.ai/v1，使用您的 APIMaster 金鑰，並傳送 model="qwen3.8-flash"。

Qwen3.8-Flash 適合程式設計 Agent 嗎？
它專為程式設計與 Agent 工作負載而設計。Qwen 報告了 Flash-Next 在 DeepSWE、SWE-bench Pro、SWE-bench Multilingual、CoWorkBench 與 JobBench 上的優異結果。在擴展前，請先針對您自己的儲存庫與工具堆疊進行測試。

資料來源與延伸閱讀

• Qwen3.8-Flash 微信發布文章 — mp.weixin.qq.com：無文章層級或獨立 Similarweb 估算
• Qwen — Qwen3.8-Flash-Next 模型卡 — huggingface.co：每月約 2200 萬次造訪，Similarweb 估算
• Qwen Cloud — Qwen3.8-Flash 總覽 — qwencloud.com：無穩定的公開 Similarweb 估算
• APIMaster 即時市集 與 模型指紋測試器 — apimaster.ai：每月低於 1 萬次造訪 / 無穩定的公開 Similarweb 估算