كيفية استخدام Qwen 3.8 API

أطلقت علي بابا Qwen 3.8-Max في أوائل أغسطس 2026، والواجهة البرمجية (API) متاحة بالفعل على Model Studio. يقدم النموذج إجمالي 2.4 تريليون معلمة (95 مليار معلمة نشطة)، ونافذة سياق بحجم مليون رمز، وسعرًا ثابتًا قدره 2 دولار للإدخال / 6 دولارات للإخراج لكل مليون رمز. إذا كنت تريد الخلفية الكاملة عن النموذج نفسه، ابدأ مع شرحنا لـ Qwen 3.8. يغطي هذا الدليل الجانب العملي: الحصول على مفتاح، اختيار منطقة، إجراء مكالمتك الأولى، وربط النموذج بأدواتك.

تفصيلة واحدة تميز هذه الواجهة البرمجية عن معظم إطلاقات النماذج. يأتي Qwen 3.8 ببروتوكولين منذ اليوم الأول: نقطة نهاية متوافقة مع OpenAI ونقطة نهاية متوافقة مع Anthropic. يعمل كود حزمة تطوير البرمجيات (SDK) الحالي لـ OpenAI. كما يعمل إعداد Claude Code الخاص بك، مع ثلاثة متغيرات بيئة. هذا التصميم ثنائي البروتوكول يجعل هذه الواجهة البرمجية ممتعة أيضًا للتجربة في Apidog، حيث يمكنك إطلاق نفس الموجه على كلا شكلي البروتوكول ومشاهدة كيف يقوم كل منهما بالتدفق مرة أخرى. المزيد حول ذلك أدناه.

إليك الشرح الكامل.

ما تحتاجه قبل أن تبدأ

مرجع سريع حتى لا يفاجئك أي شيء أدناه:

كل هذا مستمد من منشور إصدار Qwen 3.8 الرسمي ووثائق Alibaba Cloud Model Studio. ملاحظة حول الأوزان: وعدت علي بابا بأوزان مفتوحة على Hugging Face و ModelScope للأسبوع المقبل، ولكن اعتبارًا من أوائل أغسطس 2026، لم تكن قابلة للتنزيل بعد. كل ما في هذا الدليل يعمل مقابل الواجهة البرمجية المستضافة.

الخطوة 1: احصل على مفتاح API من QwenCloud

توجّه إلى home.qwencloud.com وقم بتسجيل الدخول أو إنشاء حساب. بمجرد دخولك إلى لوحة التحكم، قم بإنشاء مفتاح API. لا تزال منصة علي بابا تستخدم اسم DashScope داخليًا، لذا فإن اصطلاح متغير البيئة هو DASHSCOPE_API_KEY:

export DASHSCOPE_API_KEY="sk-your-key-here"

ضعه في ملف تعريف الشيل الخاص بك أو ملف .env، وليس في كود المصدر الخاص بك. كل مقتطف في هذا الدليل يقرأ المفتاح من هذا المتغير.

إذا كنت ترغب في اختبار النموذج قبل إنفاق أموال حقيقية، فهناك حصة مجانية: مليون رمز، صالحة لمدة 90 يومًا، متاحة في منطقة سنغافورة فقط. وهذا يكفي لتشغيل تقييم جاد.

الخطوة 2: اختر عنوان URL أساسيًا إقليميًا

يقدم Model Studio الواجهة البرمجية المتوافقة مع OpenAI من ثلاث مناطق. اختر الأقرب إلى خوادمك:

نقطة نهاية سنغافورة (dashscope-intl) هي الخيار الافتراضي لمعظم المستخدمين الدوليين، وهي المكان الذي تتواجد فيه الحصة المجانية. قائمة نماذج Model Studio تؤكد أن qwen3.8-max متاح لتوليد النصوص بالإضافة إلى فهم الصور والفيديو، وهو يتصدر جدول النماذج الموصى بها اعتبارًا من تحديث 3 أغسطس.

تستخدم الأمثلة أدناه سنغافورة. قم بتبديل عنوان URL الأساسي إذا كنت أقرب إلى بكين أو فيرجينيا.

الخطوة 3: قم بإجراء مكالمتك الأولى

تستخدم نقطة النهاية تنسيق إكمال محادثات OpenAI، لذا فإن حزمة تطوير البرمجيات (SDK) الرسمية لـ Python openai تعمل كما هي. وجّهها إلى عنوان URL الأساسي لـ DashScope:

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.8-max",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a precise technical assistant."},
        {"role": "user", "content": "Explain idempotency in REST APIs in two sentences."},
    ],
)

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

نفس المكالمة في cURL:

curl https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3.8-max",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Explain idempotency in REST APIs in two sentences."}
    ]
  }'

إذا كنت قد استخدمت أي مزود متوافق مع OpenAI من قبل، فلن تشعر بأي شيء جديد هنا. هذا هو الهدف. الترحيل من نموذج آخر هو مجرد تبديل لعنوان URL الأساسي وتغيير لمعرف النموذج. إذا كنت قادمًا من الجيل السابق، فسير العمل مطابق لما هو في دليل API الخاص بـ Qwen 3.7 Plus، فقط بمعرف نموذج جديد وأرقام أفضل خلفه.

الخطوة 4: تدفق الاستجابات وقراءة التفكير

Qwen 3.8-Max هو نموذج تفكير، ويفكر افتراضيًا. في وضع التدفق، يصل التفكير كـ reasoning_content دلتا قبل وصول الإجابة النهائية كـ content دلتا عادية. تعامل مع كليهما:

stream = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.8-max",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Design a rate limiting strategy for a public API."}
    ],
    stream=True,
)

thinking_done = False
for chunk in stream:
    delta = chunk.choices[0].delta
    reasoning = getattr(delta, "reasoning_content", None)
    if reasoning:
        print(reasoning, end="", flush=True)
    elif delta.content:
        if not thinking_done:
            print("\n--- answer ---")
            thinking_done = True
        print(delta.content, end="", flush=True)

شيئان يجب معرفتهما حول تدفق التفكير. أولاً، يتم فوترة رموز التفكير كرموز إخراج بنفس السعر مثل أي شيء آخر، لذا تظهر سلاسل التفكير الطويلة في فاتورتك. ثانيًا، عند مستوى الجهد الافتراضي، يفكر النموذج بجدية، وهو أمر رائع للدقة وبطيء لواجهات المستخدم للدردشة. هذا يقودنا إلى عناصر التحكم.

الخطوة 5: ضبط `reasoning_effort` وعلامات التفكير

تكشف الواجهة البرمجية عن ثلاثة مستويات رسمية لـ reasoning_effort: xhigh (الافتراضي)، medium، و low. الجهد الأعلى يعني المزيد من رموز التفكير، ونتائج أفضل في المشاكل الصعبة، وزمن استجابة أعلى بالإضافة إلى التكلفة. الجهد الأقل هو الخيار الصحيح للتصنيف والاستخراج والدردشة البسيطة.

تتحكم علامتان مرتبطتان في سلوك التفكير نفسه: enable_thinking تقوم بتشغيل أو إيقاف عملية التفكير، و preserve_thinking (قيد التشغيل افتراضيًا) يحافظ على سياق التفكير عبر الجولات. مررهما عبر extra_body عندما تستخدم حزمة تطوير البرمجيات (SDK) الخاصة بـ OpenAI، لأنهما امتدادات DashScope:

completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.8-max",
    messages=[{"role": "user", "content": "Classify this ticket: 'Login page 500s on Safari.'"}],
    extra_body={
        "reasoning_effort": "low",
        "enable_thinking": True,
    },
)

الفوترة متطابقة سواء كان التفكير قيد التشغيل أو إيقافه، لكل رمز. الرافعة التي تغير تكاليفك هي عدد رموز التفكير التي يولدها النموذج، والتي يتحكم فيها reasoning_effort مباشرة. افتراضي معقول: xhigh للترميز التحليلي والتحليل، low لنقاط نهاية الإنتاج عالية الحجم، medium عندما لا تكون متأكدًا. قم بتقييم عبء عملك الخاص بدلاً من الثقة في الإعدادات الافتراضية لأي شخص، بما في ذلك علي بابا.

نقطة النهاية المتوافقة مع Anthropic

هذا هو الجزء غير المعتاد. إلى جانب الواجهة البرمجية المتوافقة مع OpenAI، يأتي Qwen 3.8 بنقطة نهاية بروتوكول Anthropic:

https://dashscope-intl.aliyuncs.com/apps/anthropic

تستخدم تنسيق رسائل Anthropic، مما يعني أن أي أداة مبنية لواجهة برمجة تطبيقات Claude يمكنها التحدث إلى Qwen 3.8-Max بدون تغييرات في الكود. حالة الاستخدام الرئيسية هي Claude Code. نشرت علي بابا تكوينًا رسميًا، وهو ثلاثة متغيرات بيئة:

export ANTHROPIC_BASE_URL=https://dashscope-intl.aliyuncs.com/apps/anthropic
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=$DASHSCOPE_API_KEY
export ANTHROPIC_MODEL=qwen3.8-max

قم بتشغيل claude بعد إعداد تلك المتغيرات، وسيقوم Claude Code بتشغيل حلقته العاملة الكاملة مقابل Qwen 3.8-Max. هناك تفصيلة تستحق التوقف عندها هنا: أجرت علي بابا معظم اختبارات الترميز الخاصة بها باستخدام إطار عمل Claude Code. نقطة نهاية Anthropic ليست مجرد فكرة لاحقة للتوافق؛ إنها التكوين الذي استخدمه البائع نفسه لإنتاج أرقام الترميز. إذا كان الترميز التفاعلي هو حالة استخدامك، فإن تحليل Qwen 3.8 للترميز الخاص بنا يستعرض تلك صفوف المقارنة وأطر العمل المدعومة الأخرى (Codex، Qoder، Qwen Code، و OpenClaw كلها لها تكوينات رسمية أيضًا).

لماذا يهم البروتوكول المزدوج خارج نطاق Claude Code؟ لأن فريقك ربما لديه كود وأدوات مقسمة عبر كلا النظامين البيئيين. واجهة برمجية واحدة تستجيب لكلا التنسيقين تعني أنه يمكنك اختبار الترحيل في أي من الاتجاهين دون إعادة كتابة العملاء أولاً.

ما تكلفته

نسخة موجزة: 2 دولار لكل مليون رمز إدخال، 6 دولارات لكل مليون رمز إخراج، طبقة سعرية ثابتة واحدة من 0 إلى مليون سياق. لا توجد رسوم إضافية للسياق الطويل، وهو أمر نادر بين نماذج السياق بمليون رمز. يقوم التخزين المؤقت للسياق بتخفيض الإدخال المتكرر إلى 10% من سعر الإدخال عند إصابة ذاكرة التخزين المؤقت، مع فوترة إنشاء ذاكرة التخزين المؤقت الصريحة بنسبة 125%. تحتوي صفحة التسعير الرسمية على الأرقام الحالية.

للمقارنة، يقل سعر الإطلاق هذا عن سعر Qwen 3.7-Max المعلن وهو 2.5 دولار / 7.5 دولار. ومع ذلك، تذكر ملاحظة الفوترة من قسم التدفق: تُحتسب رموز التفكير كإخراج، ومستوى الجهد الافتراضي هو xhigh، لذا فإن الفواتير الحقيقية ستكون أعلى من حساب التكلفة الساذج. لأمثلة التكلفة المفصلة والشروط الدقيقة للحصة المجانية، راجع التحليل الكامل لأسعار Qwen 3.8.

اختبر وقم بتصحيح أخطاء Qwen 3.8 API في Apidog

إن واجهة برمجية للذكاء الاصطناعي (API) متعددة البروتوكولات، بثلاث مناطق، وتدفق التفكير، هي بالضبط نوع السطح الذي تثبت فيه بيئة عمل API المناسبة قيمتها. إليك إعداد عملي في Apidog:

استيراد المواصفات المتوافقة مع OpenAI. أنشئ مشروعًا وأضف نقطة نهاية إكمال المحادثات (POST /chat/completions) مع مخطط نص الطلب. نظرًا لأن الواجهة البرمجية تتبع تنسيق OpenAI، يمكنك استيراد مواصفات OpenAI موجودة وتغيير عنوان URL للخادم فقط. أضف نقطة نهاية Anthropic Messages كواجهة برمجية ثانية في نفس المشروع بحيث يتواجد كلا شكلي البروتوكول جنبًا إلى جنب.

نمذجة المناطق كبيئات. أنشئ ثلاث بيئات Apidog (بكين، سنغافورة، الولايات المتحدة-فيرجينيا)، كل منها بمتغير base_url مضبوط على عنوان URL المطابق للوضع المتوافق وسر DASHSCOPE_API_KEY مشترك. يصبح تبديل المناطق نقرة واحدة من قائمة منسدلة بدلاً من تعديل كل طلب. هذه هي أيضًا الطريقة النظيفة للتحقق من زمن الوصول من موقعك مقابل كل منطقة قبل الالتزام بواحدة للإنتاج.

فحص تدفق SSE. أرسل طلبًا مع "stream": true وشاهد الأحداث الخام المرسلة من الخادم في عرض الاستجابة. سترى reasoning_content دلتا تصل أولاً، ثم content دلتا. عندما يتصرف محلل التدفق الخاص بك بشكل غير صحيح في الإنتاج، فإن مقارنة إخراجه بتسلسل الأحداث الخام في Apidog هي أسرع طريقة لمعرفة ما إذا كان الخطأ منك أم من المزود.

مقارنة النماذج جنبًا إلى جنب. قم بتكرار طلب، وغيّر معرف النموذج إلى qwen3.7-max، وقم بتشغيل كليهما مقابل نفس الموجه. تعمل نفس الحيلة عبر المزودين: احتفظ بطلب Kimi K3 API في نفس المشروع وقارن بين الرائدين ذوي الأوزان المفتوحة على عبء عملك الفعلي، مع تسجيل أوقات الاستجابة وأعداد الرموز لكل تشغيل. جداول مقارنة البائعين هي نقطة بداية؛ موجهاتك الخاصة هي الاختبار الحقيقي.

قم بتنزيل Apidog مجانًا لتتبع الخطوات؛ يستغرق الإعداد بالكامل أعلاه حوالي عشر دقائق.

الأسئلة الشائعة

هل هناك طريقة مجانية لتجربة Qwen 3.8 API؟ نعم. تحصل حسابات Model Studio الجديدة على حصة مجانية قدرها مليون رمز لـ qwen3.8-max، صالحة لمدة 90 يومًا، في منطقة سنغافورة فقط. هذا هو العرض الكامل، لذا قم بتوجيه حركة مرور التقييم الخاصة بك عبر dashscope-intl لاستخدامها.

هل يمكنني تشغيل Qwen 3.8 محليًا بدلاً من استخدام الواجهة البرمجية (API)؟ ليس بعد. وعدت علي بابا بأوزان مفتوحة على Hugging Face و ModelScope للأسبوع المقبل، ولكن اعتبارًا من أوائل أغسطس 2026، لم تكن قابلة للتنزيل. وبإجمالي 2.4 تريليون معلمة، سيكون الاستضافة الذاتية مشروعًا متعدد العقد حتى مع التكميم. في الوقت الحالي، الواجهة البرمجية المستضافة هي الطريقة الوحيدة لتشغيل النموذج.

هل تدعم نقطة نهاية Anthropic نفس الميزات التي تدعمها نقطة نهاية OpenAI؟ تتحدث نقطة نهاية Anthropic بروتوكول Anthropic Messages وتوجد في المقام الأول لتشغيل الأدوات من ذلك النظام البيئي، مع Claude Code كالتكامل الموثق رسميًا. بالنسبة لرمز التطبيق المباشر، تعتبر نقطة نهاية المتوافقة مع OpenAI هي المسار الموثق بشكل أفضل، حيث تم تغطية reasoning_effort و enable_thinking وتدفق reasoning_content جميعها أعلاه.

كيف يقارن qwen3.8-max بـ Qwen3-Coder لأعمال البرمجة؟ إنهما أداتان مختلفتان. Qwen3-Coder هو خط نماذج برمجة متخصص؛ أما qwen3.8-max فهو النموذج الرائد العام الذي يحقق أرقامًا قوية في البرمجة الذكية على جدول علي بابا الخاص (86.6 على Terminal Bench 2.1، وفقًا للمعايير التي يديرها البائع). إذا كنت تختار بينهما، اختبر كليهما عبر نفس واجهة برمجة التطبيقات (API): المكالمات متطابقة باستثناء معرف النموذج.

خاتمة

تعد واجهة برمجة تطبيقات Qwen 3.8 واحدة من أسهل إطلاقات النماذج الرائدة في الاعتماد. يعمل كود حزمة تطوير البرمجيات (SDK) الخاص بـ OpenAI بعد تبديل عنوان URL الأساسي، ويعمل إعداد Claude Code الخاص بك بعد ثلاثة متغيرات بيئة، ويعني التسعير الثابت 2 دولار / 6 دولارات أنك لا تحتاج إلى جدول بيانات للتنبؤ بالتكاليف عبر سياق المليون رمز. الأشياء الرئيسية التي يجب الانتباه إليها بالفعل: رموز التفكير التي تتم فوترتها كإخراج بمستوى جهد افتراضي xhigh، وتقسيم الحصة المجانية حسب المنطقة.

ابدأ بحصة سنغافورة المجانية، وقم بتدفق بعض الطلبات لترى كيف تتصرف دلتا التفكير، وقم بتمرير موجهاتك الخاصة من خلاله قبل الثقة بأي جدول مقارنة، بما في ذلك جدول علي بابا. إن إعداد كل شيء كمشروع في Apidog، مع المناطق كبيئات وكلا البروتوكولين كطلبات محفوظة، يحول هذا التقييم من فترة ما بعد الظهر من أوامر cURL المخصصة إلى شيء يمكن لفريقك بأكمله إعادة تشغيله عند إصدار النموذج التالي.