วิธีใช้ Qwen 3.8 API

Alibaba ได้เปิดตัว Qwen 3.8-Max ในช่วงต้นเดือนสิงหาคม 2026 และ API ก็พร้อมใช้งานแล้วบน Model Studio โมเดลนี้มีพารามิเตอร์ทั้งหมด 2.4 ล้านล้าน (2.4T) ตัว (ใช้งานอยู่ 9.5 หมื่นล้าน (95B) ตัว) หน้าต่างบริบท 1 ล้านโทเค็น และราคาคงที่ $2 สำหรับอินพุต / $6 สำหรับเอาต์พุตต่อล้านโทเค็น หากคุณต้องการข้อมูลพื้นฐานทั้งหมดเกี่ยวกับโมเดลนี้ โปรดดูที่ คำอธิบาย Qwen 3.8 ของเรา คู่มือนี้ครอบคลุมด้านการใช้งานจริง: การขอคีย์, การเลือกภูมิภาค, การเรียกใช้งานครั้งแรก, และการเชื่อมต่อโมเดลเข้ากับเครื่องมือของคุณ

รายละเอียดหนึ่งที่ทำให้ API นี้แตกต่างจากโมเดลที่เปิดตัวส่วนใหญ่ Qwen 3.8 มาพร้อมกับสองโปรโตคอลตั้งแต่แรก: ปลายทางที่เข้ากันได้กับ OpenAI และปลายทางที่เข้ากันได้กับ Anthropic โค้ด OpenAI SDK ที่คุณมีอยู่สามารถใช้งานได้ การตั้งค่า Claude Code ของคุณก็ใช้งานได้เช่นกัน โดยใช้ตัวแปรสภาพแวดล้อมสามตัว การออกแบบสองโปรโตคอลนี้ยังทำให้ API นี้เป็นเครื่องมือที่น่าสนใจในการทดลองใช้ใน Apidog ซึ่งคุณสามารถส่งพรอมต์เดียวกันไปยังรูปแบบโปรโตคอลทั้งสองและดูว่าแต่ละรูปแบบส่งข้อมูลกลับมาอย่างไร ดูรายละเอียดเพิ่มเติมด้านล่าง

นี่คือขั้นตอนการใช้งานฉบับเต็ม

สิ่งที่คุณต้องเตรียมก่อนเริ่มต้น

ข้อมูลอ้างอิงฉบับย่อเพื่อที่คุณจะไม่ต้องประหลาดใจกับข้อมูลด้านล่าง:

ข้อมูลทั้งหมดนี้มาจาก ประกาศเปิดตัว Qwen 3.8 อย่างเป็นทางการ และเอกสารของ Alibaba Cloud Model Studio ข้อควรทราบเกี่ยวกับโมเดล: Alibaba สัญญาว่าจะเปิดเผยน้ำหนักของโมเดล (open weights) บน Hugging Face และ ModelScope ในสัปดาห์หน้า แต่ ณ ต้นเดือนสิงหาคม 2026 ยังไม่สามารถดาวน์โหลดได้ ทุกสิ่งในคู่มือนี้ทำงานกับ API ที่โฮสต์ไว้

ขั้นตอนที่ 1: ขอ API Key จาก QwenCloud

ไปที่ home.qwencloud.com และลงชื่อเข้าใช้หรือสร้างบัญชี เมื่อคุณเข้าสู่คอนโซลแล้ว ให้สร้าง API key แพลตฟอร์มของ Alibaba ยังคงใช้ชื่อ DashScope ภายใน ดังนั้นชื่อตัวแปรสภาพแวดล้อมจึงเป็น DASHSCOPE_API_KEY:

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

บันทึกคีย์นี้ในโปรไฟล์เชลล์ของคุณหรือในไฟล์ .env ไม่ใช่ในซอร์สโค้ดของคุณ โค้ดตัวอย่างทุกส่วนในคู่มือนี้จะอ่านคีย์จากตัวแปรนั้น

หากคุณต้องการทดสอบโมเดลก่อนที่จะใช้เงินจริง มีโควตาฟรีให้: 1 ล้านโทเค็น ใช้งานได้ 90 วัน และใช้ได้เฉพาะในภูมิภาคสิงคโปร์เท่านั้น นั่นเพียงพอสำหรับการทดลองประเมินผลอย่างจริงจัง

ขั้นตอนที่ 2: เลือก Base URL ของภูมิภาค

Model Studio ให้บริการ API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI จากสามภูมิภาค เลือกภูมิภาคที่ใกล้กับเซิร์ฟเวอร์ของคุณมากที่สุด:

ปลายทางสิงคโปร์ (dashscope-intl) เป็นตัวเลือกเริ่มต้นสำหรับผู้ใช้ส่วนใหญ่ทั่วโลก และเป็นที่ที่โควตาฟรีตั้งอยู่ รายการโมเดลของ Model Studio ยืนยันว่า qwen3.8-max พร้อมใช้งานสำหรับการสร้างข้อความ รวมถึงการเข้าใจรูปภาพและวิดีโอ และอยู่ในอันดับต้น ๆ ของตารางโมเดลที่แนะนำ ณ วันที่อัปเดต 3 สิงหาคม

ตัวอย่างด้านล่างใช้ภูมิภาคสิงคโปร์ เปลี่ยน Base URL หากคุณอยู่ใกล้กับปักกิ่งหรือเวอร์จิเนียมากกว่า

ขั้นตอนที่ 3: ทำการเรียกใช้งานครั้งแรก

ปลายทางนี้รองรับรูปแบบ OpenAI chat completions ดังนั้น openai Python SDK อย่างเป็นทางการจึงสามารถใช้งานได้ทันที ชี้ไปที่ DashScope base URL:

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)

การเรียกใช้งานเดียวกันใน 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."}
    ]
  }'

หากคุณเคยใช้ผู้ให้บริการที่เข้ากันได้กับ OpenAI มาก่อน จะไม่มีอะไรแปลกใหม่สำหรับคุณ นั่นคือประเด็นสำคัญ การย้ายจากโมเดลอื่นทำได้ง่ายเพียงแค่เปลี่ยน Base URL และรหัสโมเดล หากคุณมาจากโมเดลรุ่นก่อนหน้า กระบวนการทำงานจะเหมือนกับที่อยู่ใน คู่มือ API ของ Qwen 3.7 Plus ของเรา เพียงแค่ใช้รหัสโมเดลใหม่และมีประสิทธิภาพที่ดีขึ้น

ขั้นตอนที่ 4: สตรีมการตอบกลับและอ่านเหตุผล

Qwen 3.8-Max เป็นโมเดลการให้เหตุผล และมีการคิดโดยค่าเริ่มต้น ในโหมดสตรีมมิ่ง กระบวนการคิดจะมาในรูปแบบของ reasoning_content deltas ก่อนที่คำตอบสุดท้ายจะมาในรูปแบบของ content deltas ทั่วไป จัดการทั้งสองอย่างดังนี้:

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)

มีสองสิ่งที่คุณควรรู้เกี่ยวกับสตรีมการคิด ประการแรก โทเค็นการคิดจะถูกเรียกเก็บเงินเป็นโทเค็นเอาต์พุตในอัตราเดียวกับสิ่งอื่น ๆ ดังนั้นสายโซ่การให้เหตุผลที่ยาวนานจะปรากฏในบิลของคุณ ประการที่สอง ที่ระดับความพยายามเริ่มต้น โมเดลจะให้เหตุผลอย่างหนัก ซึ่งดีสำหรับความถูกต้องแต่ช้าสำหรับ UI การแชท ซึ่งนำเราไปสู่การควบคุม

ขั้นตอนที่ 5: ปรับแต่ง reasoning_effort และแฟล็กการคิด

API นี้มีระดับ reasoning_effort อย่างเป็นทางการสามระดับ: xhigh (ค่าเริ่มต้น), medium และ low ความพยายามที่สูงขึ้นหมายถึงโทเค็นการคิดที่มากขึ้น ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นสำหรับปัญหาที่ยาก และความหน่วงเวลาที่สูงขึ้นพร้อมกับค่าใช้จ่ายที่สูงขึ้น ความพยายามที่ต่ำลงเหมาะสมสำหรับการจำแนกประเภท, การแยกข้อมูล และการแชทแบบง่าย

มีแฟล็กสองตัวที่เกี่ยวข้องซึ่งควบคุมพฤติกรรมการคิดโดยตรง: enable_thinking ใช้เพื่อเปิดหรือปิดกระบวนการให้เหตุผล และ preserve_thinking (เปิดโดยค่าเริ่มต้น) จะเก็บรักษาบริบทการให้เหตุผลไว้ตลอดการสนทนา ส่งแฟล็กเหล่านี้ผ่าน extra_body เมื่อคุณใช้ OpenAI SDK เนื่องจากเป็นส่วนเสริมของ 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,
    },
)

การเรียกเก็บเงินจะเหมือนกันไม่ว่าการคิดจะเปิดหรือปิด โดยคิดตามจำนวนโทเค็น ปัจจัยที่ทำให้ค่าใช้จ่ายของคุณเปลี่ยนแปลงคือจำนวนโทเค็นการคิดที่โมเดลสร้างขึ้น ซึ่ง reasoning_effort เป็นตัวควบคุมโดยตรง ค่าเริ่มต้นที่เหมาะสม: xhigh สำหรับการเขียนโค้ดและการวิเคราะห์แบบ Agentic, low สำหรับปลายทางโปรดักชันที่มีปริมาณสูง, medium เมื่อคุณไม่แน่ใจ ทำการทดสอบประสิทธิภาพงานของคุณเอง แทนที่จะเชื่อค่าเริ่มต้นของใครก็ตาม รวมถึงของ Alibaba ด้วย

ปลายทางที่เข้ากันได้กับ Anthropic

นี่คือส่วนที่ผิดปกติ นอกจาก API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI แล้ว Qwen 3.8 ยังมาพร้อมกับปลายทางที่ใช้โปรโตคอล Anthropic:

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

มันรองรับรูปแบบ Anthropic Messages ซึ่งหมายความว่าเครื่องมือใด ๆ ที่สร้างขึ้นสำหรับ API ของ Claude สามารถสื่อสารกับ Qwen 3.8-Max ได้โดยไม่ต้องแก้ไขโค้ด กรณีการใช้งานหลักคือ Claude Code Alibaba ได้เผยแพร่การตั้งค่าอย่างเป็นทางการ ซึ่งประกอบด้วยตัวแปรสภาพแวดล้อมสามตัว:

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

เปิดใช้ claude หลังจากตั้งค่าเหล่านี้ แล้ว Claude Code จะทำงานในโหมด agentic loop เต็มรูปแบบกับ Qwen 3.8-Max มีรายละเอียดที่น่าสนใจตรงนี้: Alibaba ใช้ Claude Code harness ในการทดสอบประสิทธิภาพการเขียนโค้ดส่วนใหญ่ของตนเอง ปลายทาง Anthropic ไม่ได้เป็นเพียงส่วนเสริมสำหรับการเข้ากันได้เท่านั้น แต่เป็นการตั้งค่าที่ผู้ขายใช้ในการสร้างตัวเลขประสิทธิภาพการเขียนโค้ดด้วยตนเอง หากการเขียนโค้ดแบบ Agentic คือกรณีการใช้งานของคุณ บทวิเคราะห์ Qwen 3.8 สำหรับการเขียนโค้ด ของเราจะอธิบายรายละเอียดเกี่ยวกับผลการทดสอบเหล่านั้นและ harnesses อื่นๆ ที่รองรับ (Codex, Qoder, Qwen Code, และ OpenClaw ก็มี configs อย่างเป็นทางการเช่นกัน)

เหตุใดโปรโตคอลคู่จึงสำคัญนอกเหนือจาก Claude Code? เนื่องจากทีมของคุณอาจมีโค้ดและเครื่องมือที่กระจายอยู่ทั้งสองระบบนิเวศ API เดียวที่รองรับทั้งสองรูปแบบหมายความว่าคุณสามารถทดสอบการโยกย้ายได้ทั้งสองทิศทางโดยไม่ต้องเขียนไคลเอนต์ใหม่ก่อน

ราคาเท่าไหร่

สรุปสั้น ๆ: $2 ต่อล้านโทเค็นอินพุต, $6 ต่อล้านโทเค็นเอาต์พุต, เป็นอัตราคงที่เดียวตั้งแต่ 0 ถึง 1 ล้านบริบท ไม่มีค่าธรรมเนียมบริบทแบบยาว ซึ่งหาได้ยากในบรรดาโมเดลบริบท 1 ล้านโทเค็น การแคชบริบทช่วยลดอินพุตที่ซ้ำซ้อนเหลือ 10% ของราคาอินพุตเมื่อเกิด cache hit โดยการสร้างแคชแบบชัดแจ้งจะถูกเรียกเก็บเงินที่ 125% หน้าแสดงราคาอย่างเป็นทางการ มีตัวเลขปัจจุบันอยู่

สำหรับการเปรียบเทียบ ราคาเปิดตัวนี้ต่ำกว่าราคาปกติของ Qwen 3.7-Max ที่ $2.5/$7.5 แต่โปรดจำข้อควรระวังเกี่ยวกับการเรียกเก็บเงินจากส่วนสตรีมมิ่ง: โทเค็นการคิดจะถูกนับเป็นเอาต์พุต และระดับความพยายามเริ่มต้นคือ xhigh ดังนั้นค่าใช้จ่ายจริงจึงสูงกว่าการคำนวณราคาแบบง่าย ๆ สำหรับตัวอย่างค่าใช้จ่ายและรายละเอียดเกี่ยวกับโควตาฟรี โปรดดู รายละเอียดราคา Qwen 3.8 ฉบับเต็ม

ทดสอบและแก้ไขข้อบกพร่อง Qwen 3.8 API ใน Apidog

API การให้เหตุผลแบบสตรีมมิ่งที่มีสองโปรโตคอลและสามภูมิภาคนี้ เป็นตัวอย่างที่สมบูรณ์แบบที่เวิร์กเบนช์ API ที่เหมาะสมจะพิสูจน์คุณค่าของมันได้ นี่คือการตั้งค่าที่ใช้งานได้จริงใน Apidog:

นำเข้าสเปกที่เข้ากันได้กับ OpenAI สร้างโปรเจกต์และเพิ่มปลายทาง chat completions (POST /chat/completions) พร้อม schema ของ request body เนื่องจาก API เป็นไปตามรูปแบบของ OpenAI คุณสามารถนำเข้าสเปก OpenAI ที่มีอยู่และเปลี่ยนเพียงแค่ URL ของเซิร์ฟเวอร์เท่านั้น เพิ่มปลายทาง Anthropic Messages เป็น API ที่สองในโปรเจกต์เดียวกัน เพื่อให้รูปแบบโปรโตคอลทั้งสองอยู่เคียงข้างกัน

จำลองภูมิภาคเป็นสภาพแวดล้อม สร้างสภาพแวดล้อม Apidog สามแห่ง (ปักกิ่ง, สิงคโปร์, สหรัฐอเมริกา-เวอร์จิเนีย) โดยแต่ละแห่งมีตัวแปร base_url ที่ตั้งค่าเป็น URL โหมดเข้ากันได้ที่ตรงกัน และรหัสลับ DASHSCOPE_API_KEY ที่ใช้ร่วมกัน การเปลี่ยนภูมิภาคกลายเป็นการคลิกจากเมนูแบบเลื่อนลง แทนที่จะเป็นการแก้ไขทุกคำขอ นี่เป็นวิธีที่สะอาดในการตรวจสอบความหน่วงเวลาจากตำแหน่งของคุณเทียบกับแต่ละภูมิภาคก่อนที่คุณจะนำไปใช้งานจริง

ตรวจสอบสตรีม SSE ส่งคำขอที่มี "stream": true และดูเหตุการณ์ที่เซิร์ฟเวอร์ส่งมาแบบดิบ (raw server-sent events) ในมุมมองการตอบกลับ คุณจะเห็น reasoning_content deltas มาถึงก่อน ตามด้วย content deltas เมื่อตัวแยกวิเคราะห์สตรีมมิ่งของคุณทำงานผิดปกติในการผลิต การเปรียบเทียบเอาต์พุตของมันกับลำดับเหตุการณ์ดิบใน Apidog เป็นวิธีที่เร็วที่สุดในการหาว่าข้อบกพร่องนั้นเกิดจากคุณหรือผู้ให้บริการ

เปรียบเทียบโมเดลแบบเคียงข้างกัน ทำซ้ำคำขอ เปลี่ยนรหัสโมเดลเป็น qwen3.7-max และเรียกใช้ทั้งสองกับพรอมต์เดียวกัน เทคนิคเดียวกันนี้ใช้ได้กับผู้ให้บริการหลายราย: เก็บคำขอ Kimi K3 API ไว้ในโปรเจกต์เดียวกัน และทำการทดสอบ A/B ระหว่างโมเดลเรือธงแบบ open-weight สองตัวกับปริมาณงานจริงของคุณ โดยมีการบันทึกเวลาตอบสนองและจำนวนโทเค็นสำหรับการทำงานแต่ละครั้ง ตารางผลการทดสอบของผู้ขายเป็นเพียงจุดเริ่มต้น; พรอมต์ของคุณเองคือการทดสอบที่แท้จริง

ดาวน์โหลด Apidog ฟรี เพื่อทำตาม; การตั้งค่าทั้งหมดนี้ใช้เวลาประมาณสิบนาที

คำถามที่พบบ่อย

มีวิธีทดลองใช้ Qwen 3.8 API ฟรีหรือไม่? มี บัญชี Model Studio ใหม่จะได้รับโควตาฟรี 1 ล้านโทเค็นสำหรับ qwen3.8-max ซึ่งใช้งานได้ 90 วัน และใช้ได้เฉพาะในภูมิภาคสิงคโปร์เท่านั้น นี่คือข้อเสนอทั้งหมด ดังนั้นโปรดกำหนดเส้นทางการประเมินของคุณผ่าน dashscope-intl เพื่อใช้งาน

ฉันสามารถเรียกใช้ Qwen 3.8 แบบโลคอลแทนการใช้ API ได้หรือไม่? ยังไม่ได้ Alibaba สัญญาว่าจะเปิดเผยน้ำหนักของโมเดล (open weights) บน Hugging Face และ ModelScope ในสัปดาห์หน้า แต่ ณ ต้นเดือนสิงหาคม 2026 ยังไม่สามารถดาวน์โหลดได้ และด้วยพารามิเตอร์รวม 2.4 ล้านล้านตัว การโฮสต์ด้วยตนเองจะเป็นโปรเจกต์หลายโหนดแม้จะมีการควอนไทซ์แล้วก็ตาม ในตอนนี้ API ที่โฮสต์ไว้เป็นวิธีเดียวที่จะเรียกใช้โมเดลนี้ได้

ปลายทาง Anthropic รองรับคุณสมบัติเดียวกันกับปลายทาง OpenAI หรือไม่? ปลายทาง Anthropic รองรับโปรโตคอล Anthropic Messages และมีอยู่เพื่อขับเคลื่อนเครื่องมือจากระบบนิเวศนั้นเป็นหลัก โดยมี Claude Code เป็นส่วนประกอบที่ได้รับการบันทึกอย่างเป็นทางการ สำหรับโค้ดแอปพลิเคชันโดยตรง ปลายทางที่เข้ากันได้กับ OpenAI เป็นเส้นทางที่มีเอกสารประกอบที่ดีกว่า โดยมี reasoning_effort, enable_thinking และ streaming reasoning_content ทั้งหมดที่กล่าวถึงข้างต้น

qwen3.8-max เปรียบเทียบกับ Qwen3-Coder สำหรับงานเขียนโค้ดอย่างไร? เป็นเครื่องมือที่แตกต่างกัน Qwen3-Coder เป็นสายโมเดลที่เชี่ยวชาญด้านการเขียนโค้ดโดยเฉพาะ ส่วน qwen3.8-max เป็นโมเดลเรือธงทั่วไปที่ทำคะแนนการเขียนโค้ดแบบ agentic ได้ดีบนตารางของ Alibaba เอง (86.6 บน Terminal Bench 2.1 ตามการทดสอบของตัวผู้ขาย) หากคุณกำลังเลือกระหว่างสองโมเดลนี้ ให้ทดสอบทั้งคู่ผ่าน API Surface เดียวกัน: การเรียกใช้งานจะเหมือนกันหมดยกเว้นรหัสโมเดล

สรุป

Qwen 3.8 API เป็นหนึ่งในการเปิดตัวโมเดลเรือธงที่ง่ายต่อการนำไปใช้ โค้ด OpenAI SDK ของคุณสามารถใช้งานได้หลังจากการเปลี่ยน Base URL การตั้งค่า Claude Code ของคุณสามารถใช้งานได้หลังจากการตั้งค่าตัวแปรสภาพแวดล้อมสามตัว และราคาคงที่ $2/$6 หมายความว่าคุณไม่จำเป็นต้องใช้สเปรดชีตเพื่อคาดการณ์ค่าใช้จ่ายในบริบท 1 ล้านโทเค็น สิ่งสำคัญที่ต้องจับตาดู: โทเค็นการคิดที่ถูกเรียกเก็บเงินเป็นเอาต์พุตที่ระดับความพยายามเริ่มต้น xhigh และการแบ่งโควตาฟรีตามภูมิภาค

เริ่มต้นด้วยโควตาฟรีในสิงคโปร์ สตรีมคำขอสองสามครั้งเพื่อดูว่า reasoning deltas ทำงานอย่างไร และใช้พรอมต์ของคุณเองทดสอบก่อนที่จะเชื่อถือตารางเปรียบเทียบใดๆ รวมถึงของ Alibaba ด้วย การตั้งค่าทั้งหมดนี้เป็นโปรเจกต์ใน Apidog โดยมีภูมิภาคเป็นสภาพแวดล้อมและทั้งสองโปรโตคอลเป็นคำขอที่บันทึกไว้ จะเปลี่ยนการประเมินจากกิจกรรม cURL แบบเฉพาะกิจช่วงบ่ายให้กลายเป็นสิ่งที่ทั้งทีมของคุณสามารถเรียกใช้ซ้ำได้เมื่อโมเดลถัดไปออกมา