qwen3.8-flash API

مدل qwen3.8-flash چیست؟

برای استفاده از qwen3.8-flash در سرورنت، شناسهٔ عمومی gapgpt-qwen38-flash-da666201ed را ارسال کنید. درگاه با این شناسه مسیر تنظیم‌شده را انتخاب می‌کند؛ سازندهٔ مدل Alibaba است.

برای qwen3.8-flash، نسل و نوع کار دقیق را بررسی کنید. مدل‌های متن، کدنویسی، بینایی و گفتار در خانوادهٔ Qwen، قرارداد ورودی یکسانی ندارند.

کاربردهای qwen3.8-flash

• از qwen3.8-flash در دستیار پشتیبانی استفاده کنید و بخش مرتبط گفتگو را به‌صورت متن بفرستید.
• خلاصه‌سازی و استخراج اطلاعات با qwen3.8-flash را روی اسناد خودتان، ابتدا با سقف خروجی کوچک، آزمایش کنید.
• پیش از انتخاب qwen3.8-flash برای محصول، کیفیت پاسخ، مصرف کل توکن و هزینهٔ هر کار تکمیل‌شده را مقایسه کنید.

طراحی اتصال به مدل

پیام‌های سیستم و کاربر را بفرستید، max_tokens را تعیین کنید و X-Request-Id را کنار گزارش مصرف نگه دارید. استریم را فقط برای مسیر پشتیبانی‌شده به کار ببرید. فراخوانی تابع، کار موردنیاز را به برنامهٔ شما معرفی می‌کند؛ درگاه ابزارهای شما را اجرا نمی‌کند.

ورودی‌ها و محدودیت‌های سرویس

مسیر فعلی چت فقط متن و یک پاسخ در هر درخواست را می‌پذیرد. قابلیت‌های مدل اصلی، ورودی تصویر و صوت یا ابزارهای پولی میزبانی‌شده را فعال نمی‌کنند. حد زمینه و خروجیِ تنظیم‌شده ممکن است کمتر از حداکثر سازنده باشد. کیفیت زبان را روی داده‌های خودتان بسنجید.

نمونهٔ محاسبهٔ هزینهٔ درخواست

برای 1,000 توکن ورودی و 500 توکن خروجی، بدون تخفیف کش. این عدد برآورد کاتالوگ است و هزینهٔ ثابت هر درخواست نیست. مصرف گزارش‌شده و قیمت تثبیت‌شدهٔ درخواست، مبلغ مصرف را تعیین می‌کنند.

برآورد مبلغ مصرف، تومان

116

برای مصرف توکن برنامه‌ریزی کنید

برآورد بر پایهٔ تعرفهٔ نمایشی توکن بدون کش است؛ محاسبه برای برنامه‌ریزی است و مبلغ نهایی تابع مصرف واقعی و قرارداد درخواست خواهد بود.

اتصال به API مدل qwen3.8-flash

مجوز ai:chat را روی کلید و ai:models:read را برای بررسی موجودی فعال کنید. SERVERNET_API_KEY را در محیط سرور نگه دارید. برای هر درخواست تازه، کلید تکرارناپذیری را عوض کنید؛ فقط هنگام تکرار همان درخواست، آن را ثابت نگه دارید.

این نمونه، قالب درخواست را نشان می‌دهد. اجرای آن را به زمانی موکول کنید که شناسهٔ مدل در GET /v1/models موجود باشد.

curl https://servernet.cloud/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $SERVERNET_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'Idempotency-Key: CHANGE_FOR_EACH_NEW_REQUEST' \
  -d '{
    "model": "gapgpt-qwen38-flash-da666201ed",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "Hello"
        }
    ],
    "max_tokens": 128
}'

import json, os, urllib.request
from uuid import uuid4

body = json.loads("{\n    \"model\": \"gapgpt-qwen38-flash-da666201ed\",\n    \"messages\": [\n        {\n            \"role\": \"user\",\n            \"content\": \"Hello\"\n        }\n    ],\n    \"max_tokens\": 128\n}")
request = urllib.request.Request(
    "https://servernet.cloud/v1/chat/completions",
    data=json.dumps(body).encode(),
    headers={
        "Authorization": "Bearer " + os.environ["SERVERNET_API_KEY"],
        "Content-Type": "application/json",
        "Idempotency-Key": str(uuid4()),
    },
    method="POST",
)
with urllib.request.urlopen(request) as response:
    print(json.load(response))

import { randomUUID } from 'node:crypto';

const response = await fetch('https://servernet.cloud/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    Authorization: 'Bearer ' + process.env.SERVERNET_API_KEY,
    'Content-Type': 'application/json',
    'Idempotency-Key': randomUUID(),
  },
  body: JSON.stringify({
    "model": "gapgpt-qwen38-flash-da666201ed",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "Hello"
        }
    ],
    "max_tokens": 128
}),
});
if (!response.ok) throw new Error('HTTP ' + response.status);
console.log(await response.json());

برای تلاش مجدد همان درخواست، Idempotency-Key ثابت بفرستید. پاسخ موفق تا ۲۴ ساعت بدون کسر دوباره بازپخش می‌شود. با x-should-retry:false درخواست را خودکار تکرار نکنید. کلید فقط یک بار نمایش داده می‌شود. آن را در متغیر محیطی سرور نگه دارید و در کد مرورگر، گیت‌هاب یا لاگ قرار ندهید.

مقایسه با مدل‌های همین کاربرد