Qwen 3.8 อัตราค่าบริการ: $2 อินพุต / $6 เอาต์พุต สำหรับบริบท 1M

ราคา Qwen 3.8 เมื่อเปิดให้ใช้งานทั่วไป: อินพุต 2 ดอลลาร์ / เอาต์พุต 6 ดอลลาร์ ต่อ 1 ล้านโทเค็น, ราคาคงที่ตลอดบริบท 1 ล้านโทเค็นเต็ม ส่วนลดแคช, รายละเอียดปลีกย่อยของโควตาฟรี และการคำนวณต้นทุนที่แสดงไว้

INEZA Felin-Michel

INEZA Felin-Michel

3 August 2026

Qwen 3.8 อัตราค่าบริการ: $2 อินพุต / $6 เอาต์พุต สำหรับบริบท 1M

Apidog สำหรับองค์กร

การติดตั้งแบบ On-Premises

SSO & RBAC

รองรับมาตรฐาน SOC 2

สำรวจ Apidog Enterprise

Alibaba ได้เปิดตัว Qwen 3.8-Max ในช่วงต้นเดือนสิงหาคม 2026 และในที่สุดคำถามเรื่องราคาก็มีคำตอบที่แท้จริง ในช่วงพรีวิวเดือนกรกฎาคม เรื่องราวที่แพร่สะพัดคือโปรโมชั่น "ราคาพรีวิวลด 10%" เรื่องราวนั้นได้จบลงแล้ว เมื่อเปิดให้บริการทั่วไป หน้าเพจราคาอย่างเป็นทางการของ Model Studio ระบุว่า qwen3.8-max มีราคา **$2 ต่อ 1 ล้านอินพุตโทเค็น และ $6 ต่อ 1 ล้านเอาต์พุตโทเค็น** โดยเป็นระดับราคาเดียวที่ครอบคลุมบริบทขนาด 1 ล้านโทเค็นทั้งหมด

ระดับราคาเดียวนี้เป็นส่วนที่น่าสนใจ โมเดลระดับแนวหน้าส่วนใหญ่จะคิดราคาต่อโทเค็นแพงขึ้นเมื่อข้อความแจ้ง (prompt) ของคุณเกินขีดจำกัดบริบท แต่ Qwen 3.8-Max ไม่เป็นเช่นนั้น ไม่ว่าคุณจะส่ง 5,000 โทเค็น หรือ 900,000 โทเค็น อัตราก็ยังคงเป็น $2/$6

บทความนี้ครอบคลุมภาพรวมทั้งหมด: การออกแบบระดับราคาเดียว, การเปรียบเทียบกับ Qwen 3.7-Max, Kimi K3, Claude Opus 5 และ GPT-5.6 Terra, ส่วนลดจากการแคช, รายละเอียดโควตาฟรี และตัวอย่างการคำนวณต้นทุนจริง สำหรับภาพรวมของโมเดลที่กว้างขึ้น เริ่มต้นด้วย Qwen 3.8 คืออะไร และทำไมจึงสำคัญ จากนั้นกลับมาดูตัวเลขกัน

ข้อควรทราบประการแรกคือ ราคาหน้าฉลากเป็นเพียงค่าประมาณการเท่านั้น Qwen 3.8-Max มาพร้อมกับการให้เหตุผลที่ระดับความพยายาม xhigh โดยค่าเริ่มต้น และโทเค็นการคิดจะถูกเรียกเก็บเงินเป็นเอาต์พุต วิธีที่น่าเชื่อถือในการคาดการณ์ต้นทุนคือการส่งคำขอจริงและวัดการใช้งานโทเค็น Apidog แสดงการแจกแจงโทเค็นทั้งหมดของทุกการตอบสนองในขณะที่คุณทดสอบ ซึ่งเปลี่ยนการประมาณการต้นทุนให้เป็นการคำนวณทางคณิตศาสตร์ อ่านเพิ่มเติมได้ที่ด้านล่าง

ตัวเลข GA: อินพุต $2, เอาต์พุต $6, หนึ่งระดับราคา

นี่คือตารางอัตราอย่างเป็นทางการสำหรับ qwen3.8-max ซึ่งได้รับการยืนยันกับหน้าเพจราคาของ Model Studio ณ วันที่ 3 สิงหาคม 2026:

รายการ ราคา (ต่อ 1 ล้านโทเค็น)
อินพุต $2.00
เอาต์พุต (รวมโทเค็นการคิด) $6.00
อินพุตที่แคชไว้ (cache hit) 10% ของอัตราอินพุต
การสร้างแคชโดยชัดแจ้ง 125% ของอัตราอินพุต
ระดับบริบท ระดับเดียว, 0 ถึง 1 ล้านโทเค็น
การคิดเทียบกับการไม่คิด เรียกเก็บเงินเท่ากัน

รายละเอียดสามประการที่ควรกล่าวถึง: บริบทขนาด 1 ล้านโทเค็นครอบคลุมด้วยราคาเดียว โดยไม่มีค่าธรรมเนียมเพิ่มเติมสำหรับข้อความแจ้งที่ยาว โหมดการคิดและไม่คิดมีอัตราค่าใช้จ่ายเท่ากัน แม้ว่าโทเค็นการคิดจะนับเป็นเอาต์พุต (ดูส่วนความซื่อสัตย์ด้านล่าง) และเอาต์พุตสูงสุดคือ 65,536 โทเค็นต่อคำขอ ดังนั้นการตอบสนองครั้งเดียวจะถูกเรียกเก็บเงินสูงสุดประมาณ $0.39 ในส่วนของเอาต์พุต

ประกาศอย่างเป็นทางการของ Qwen 3.8 ระบุว่าโมเดลนี้มีความสามารถมากที่สุดเท่าที่ Alibaba เคยมีมา: พารามิเตอร์ทั้งหมด 2.4 ล้านล้านตัว โดยมี 95 พันล้านตัวที่ทำงานอยู่, หน้าต่างบริบท 1 ล้านโทเค็น, อินพุตแบบ multimodal การได้โมเดลนี้ในราคา $2/$6 ทำให้มีราคาต่ำกว่าโมเดลระดับแนวหน้าส่วนใหญ่ รวมถึงโมเดลเรือธงรุ่นก่อนหน้าของ Alibaba เองด้วย

เหตุใดราคาเดียวตลอด 1 ล้านโทเค็นจึงไม่ธรรมดา

การกำหนดราคาบริบทแบบแบ่งระดับเป็นมาตรฐานของอุตสาหกรรม: อัตราหนึ่งต่ำกว่าขีดจำกัดบริบท และอัตราที่สูงกว่าเมื่อเกินขีดจำกัดนั้น เนื่องจากบริบทที่ยาวต้องใช้ต้นทุนในการให้บริการสูงกว่า

Alibaba เองก็ทำเช่นนี้ ใน หน้าเพจราคาของ Model Studio เดียวกัน โมเดลอย่าง qwen3-max และ qwen3-coder-plus มีการกำหนดราคาตามระดับความยาวบริบท โดยอัตราต่อโทเค็นจะเพิ่มขึ้นเมื่ออินพุตยาวขึ้น Qwen 3.8-Max แตกต่างจากรูปแบบนั้นในแค็ตตาล็อกของ Alibaba เอง: ตารางราคาของมันแสดงเพียงบรรทัดเดียวว่า “0<Token≤1M” และนั่นคือทั้งหมด

ทำไมสิ่งนี้จึงสำคัญ: ด้วยการกำหนดราคาแบบแบ่งระดับ ภาระงานที่มีบริบทขนาดยาวจะมีตัวคูณที่ซ่อนอยู่ ไปป์ไลน์ RAG ที่บางครั้งนำเอกสาร 300,000 โทเค็นใส่เข้าไปในข้อความแจ้ง อาจมีค่าใช้จ่ายสูงกว่าอัตราปกติหลายเท่าสำหรับคำขอเหล่านั้น ด้วย Qwen 3.8-Max โทเค็นส่วนเพิ่มจะมีราคาเท่ากันเสมอ ดังนั้นการจัดทำงบประมาณจึงเป็นเชิงเส้น: โทเค็นคูณอัตรา ก็จบ สำหรับการวิเคราะห์เอกสารยาว, เอเจนต์ที่จัดการ codebase ขนาดใหญ่ หรือไปป์ไลน์การดึงข้อมูลขนาดใหญ่ ความสามารถในการคาดการณ์นั้นมีค่าเท่ากับอัตราที่ต่ำนั่นเอง

ถูกกว่า Qwen 3.7-Max ที่ราคาปกติ

Qwen 3.8-Max เปิดตัวในราคาที่ต่ำกว่าราคาปกติของรุ่นก่อนหน้า ซึ่งเป็นเรื่องที่หาได้ยากสำหรับการก้าวกระโดดของรุ่นเรือธง:

นั่นคือการลดราคา 20% ทั้งสองด้าน ในขณะที่โมเดลได้รับหน้าต่างบริบทที่ใหญ่ขึ้น, อินพุตแบบ multimodal และคะแนนเกณฑ์มาตรฐานที่ดีขึ้น

หนึ่งในความซับซ้อน: ปัจจุบัน Qwen 3.7-Max มีโปรโมชั่นลด 50% ซึ่งทำให้ราคาลดลงเหลือ **$1.25/$3.75** ด้วยอัตราโปรโมชั่น โมเดลเรือธงรุ่นเก่าจะถูกกว่ารุ่นใหม่ หากภาระงานของคุณไม่จำเป็นต้องใช้บริบท 1M ของ Qwen 3.8 หรือความสามารถ multimodal และ agentic ที่เพิ่มขึ้น Qwen 3.7-Max ที่ลดราคาถือเป็นการลงทุนที่คุ้มค่าในขณะที่โปรโมชั่นยังคงอยู่ แต่อย่าสร้างโมเดลต้นทุนของคุณโดยอิงกับโปรโมชั่น ถัดลงมา Qwen 3.7-Plus ยังคงเป็นโมเดลที่คุ้มค่าสำหรับงบประมาณที่ $0.4/$1.6 พร้อมโปรโมชั่นลด 20% ของตัวเอง

ส่วนความซื่อสัตย์: โทเค็นการคิดถูกเรียกเก็บเงินเป็นเอาต์พุต

นี่คือส่วนที่บทความเกี่ยวกับการกำหนดราคาส่วนใหญ่ข้ามไป และเป็นส่วนที่น่าจะทำให้คุณประหลาดใจที่สุดในใบแจ้งหนี้

Qwen 3.8-Max รองรับพารามิเตอร์ reasoning_effort ที่มีสามระดับ: xhigh, medium และ low ค่าเริ่มต้นคือ xhigh ซึ่งเป็นการตั้งค่าที่ดุดันที่สุด ในโหมดการคิด โมเดลจะสร้างโทเค็นการให้เหตุผลภายในก่อนที่จะให้คำตอบสุดท้าย และ **โทเค็นการให้เหตุผลเหล่านั้นจะถูกเรียกเก็บเงินที่อัตราเอาต์พุต $6** เช่นเดียวกับข้อความที่มองเห็นได้

ผลที่ตามมาคือ: ในการตั้งค่าเริ่มต้น คำขอที่เน้นการให้เหตุผลจะมีค่าใช้จ่ายสูงกว่าที่คาดการณ์ไว้จากการประมาณการแบบง่ายๆ ที่ว่า "โทเค็นข้อความแจ้งบวกโทเค็นคำตอบ" การตอบสนองที่แสดงคำตอบที่มองเห็นได้ 800 โทเค็น อาจใช้โทเค็นการคิดไปหลายพันโทเค็นสำหรับปัญหาที่ยาก

การลดสามประการ: ลด reasoning_effort เป็น medium หรือ low สำหรับงานที่ไม่ต้องการการให้เหตุผลเชิงลึก (การจัดหมวดหมู่, การดึงข้อมูล, การจัดรูปแบบ); วัดการใช้งานจริงต่อประเภทงานก่อนที่จะคาดการณ์ค่าใช้จ่ายรายเดือน เนื่องจากออบเจกต์ usage ในทุกการตอบสนองจะรายงานจำนวนจริงรวมถึงการให้เหตุผล; และให้ความสนใจโทเค็นเอาต์พุตเป็นพิเศษ เนื่องจากเอาต์พุตมีค่าใช้จ่าย 3 เท่าของอินพุต และการคิดจะทำให้เอาต์พุตเพิ่มขึ้น

การแคชบริบท: 10% สำหรับแคชฮิต, 125% สำหรับการสร้าง

หากแอปพลิเคชันของคุณส่งคำนำหน้าข้อความแจ้ง (prompt prefix) ซ้ำๆ (เช่น ข้อความแจ้งระบบที่ยาว, เอกสารที่เสถียร, คำจำกัดความเครื่องมือ) การแคชบริบทจะเปลี่ยนแปลงเศรษฐศาสตร์อย่างมีนัยสำคัญ:

การคำนวณจุดคุ้มทุนทำได้ง่าย การสร้างมีค่าใช้จ่ายเพิ่มขึ้น 25% เพียงครั้งเดียว; ทุกครั้งที่แคชฮิตจะประหยัดได้ 90% หากคำนำหน้าถูกนำกลับมาใช้เพียงสองครั้ง การแคชก็คุ้มค่าแล้ว สำหรับเอเจนต์ที่มีความถี่สูงหรือแอปพลิเคชันแชทที่มีข้อความแจ้งระบบ (system prompt) ขนาดใหญ่ การประหยัดจะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว (ดูตัวอย่างการทำงานด้านล่าง)

รายละเอียดโควตาฟรี: 1 ล้านโทเค็น, สิงคโปร์, 90 วัน

Model Studio เสนอโควตาฟรีสำหรับ qwen3.8-max และรายละเอียดปลีกย่อยมีความสำคัญ:

โทเค็นการคิดจะใช้จากโควตานี้เช่นเดียวกับเอาต์พุตอื่นๆ ดังนั้นงานการให้เหตุผลที่ซับซ้อนจำนวนไม่กี่สิบงานที่ระดับ xhigh สามารถใช้โทเค็น 1M หมดเร็วกว่าที่คุณคาดไว้ หากการเข้าถึงฟรีคือเป้าหมายหลักของคุณ เราได้รวบรวมทุกเส้นทางที่ไม่มีค่าใช้จ่าย รวมถึง Qwen Chat ไว้ใน วิธีใช้งาน Qwen 3.8 ฟรี

Qwen 3.8 เปรียบเทียบราคาอย่างไร

นี่คือภาพรวมปัจจุบัน โดยใช้ราคาปกติ (list price) ต่อ 1 ล้านโทเค็น อัตราโปรโมชั่นมีการระบุไว้ เนื่องจากโปรโมชั่นมีวันหมดอายุ

โมเดล อินพุต เอาต์พุต หมายเหตุ
Qwen 3.8-Max $2.00 $6.00 ราคาเดียวตลอดบริบท 1M; แคชฮิต 10%
Qwen 3.7-Max $2.50 $7.50 ปัจจุบันลด 50%: $1.25/$3.75 (โปรโมชั่น)
Qwen 3.7-Plus $0.40 $1.60 ปัจจุบันลด 20% (โปรโมชั่น)
Kimi K3 $3.00 $15.00 แคชฮิต $0.30
Claude Opus 5 $5.00 $25.00
GPT-5.6 Terra $2.00 $12.00

การอ่านตาราง:

ราคาไม่ใช่คุณภาพ และตารางเกณฑ์มาตรฐานของผู้ขายก็คือตารางเกณฑ์มาตรฐานของผู้ขาย แต่ในระดับอัตราปกติ Qwen 3.8-Max เป็นโมเดลเรือธงระดับแนวหน้าที่ถูกที่สุดในกลุ่มนี้

ตัวอย่างการทำงาน: ต้นทุนของงานจริง

ราคาหน้าฉลากมีความหมายน้อย หากไม่มีการคำนวณที่เหมาะสมกับงาน สามสถานการณ์ คำนวณที่ $2/$6:

ตัวอย่างที่ 1: เซสชันเอเจนต์ 50K โทเค็น

การทำงานของเอเจนต์ใช้โทเค็นอินพุต 38,000 โทเค็น (คำสั่ง, schemas เครื่องมือ, ผลลัพธ์เครื่องมือ) และสร้างโทเค็นเอาต์พุต 12,000 โทเค็น:

ตอนนี้เพิ่มการให้เหตุผล xhigh โดยค่าเริ่มต้น สมมติว่าโมเดลใช้โทเค็นการคิด 8,000 โทเค็นตลอดการทำงาน เอาต์พุตจะกลายเป็น 20,000 โทเค็น: 20,000 × $6 / 1,000,000 = $0.12 และเซสชันรวมทั้งหมด **ประมาณ $0.20** นั่นคือการเพิ่มขึ้น 33% จากการให้เหตุผลเพียงอย่างเดียว ซึ่งเป็นเหตุผลที่คุณควรวัดผลก่อนจัดทำงบประมาณ

ตัวอย่างที่ 2: การวิเคราะห์เอกสารยาว 800K โทเค็น

คุณโหลดเอกสาร 800,000 โทเค็นเข้าสู่บริบทและขอสรุปที่มีโครงสร้างขนาด 5,000 โทเค็น:

ระดับราคาเดียวกำลังทำงานได้ดีในที่นี้ โทเค็นทั้ง 800K โทเค็นแต่ละตัวมีราคาเท่ากันที่ $2/1M เช่นเดียวกับพันโทเค็นแรก ในโมเดลแบบแบ่งระดับ นี่คือรูปแบบคำขอที่กระตุ้นให้เกิดช่วงราคาที่แพง

ตัวอย่างที่ 3: ข้อความแจ้งระบบที่แคชไว้ 100K โทเค็น, 50 การเรียกใช้ต่อวัน

แอปพลิเคชันของคุณโหลดล่วงหน้า 100,000 โทเค็นของข้อความแจ้งระบบ, เอกสารผลิตภัณฑ์ และคำจำกัดความเครื่องมือในการเรียกใช้แต่ละครั้ง 50 ครั้งต่อวัน

หากไม่มีการแคช: 100,000 × $2 / 1,000,000 = $0.20 ต่อการเรียกใช้ ดังนั้น **$10.00 ต่อวัน** สำหรับคำนำหน้าเพียงอย่างเดียว

ด้วยการแคชโดยชัดแจ้ง: ค่าใช้จ่ายในการสร้างคือ 100,000 × $2.50 / 1,000,000 = $0.25 เพียงครั้งเดียว จากนั้นมีการแคชฮิต 49 ครั้งที่ 100,000 × $0.20 / 1,000,000 = $0.02 ต่อครั้ง หรือ $0.98 **รวมรายวัน: ประมาณ $1.23** ประหยัดได้ 88% ตลอดทั้งเดือน นั่นคือประมาณ $300 เทียบกับไม่ถึง $40

ประมาณการต้นทุนจากการใช้งานที่วัดได้ ไม่ใช่การคาดเดา

ตัวอย่างทั้งสามนี้อิงตามจำนวนโทเค็นที่สมมติขึ้น ตัวเลขจริงของคุณจะแตกต่างออกไป และเมื่อมีการใช้โทเค็นการให้เหตุผล ตัวเลขเหล่านั้นจะแตกต่างกันในแบบที่คุณไม่สามารถคาดการณ์ได้จากความยาวของข้อความแจ้งเพียงอย่างเดียว วิธีแก้คือการวัดผล

ขั้นตอนการทำงานจริง: นำ API key ของคุณ, ตั้งค่า endpoint ( คู่มือ Qwen 3.8 API ครอบคลุม URL พื้นฐานทั้งสามภูมิภาค และโปรโตคอลที่เข้ากันได้กับ OpenAI และ Anthropic) และส่งคำขอที่เป็นตัวแทนสำหรับแต่ละประเภทงานในแอปพลิเคชันของคุณ ทุกการตอบสนองจะคืนค่าออบเจกต์ usage พร้อมจำนวนโทเค็นอินพุต, เอาต์พุต และการให้เหตุผลที่แน่นอน

ใน Apidog ให้บันทึก URL พื้นฐานทั้งสามภูมิภาคเป็น environment, ส่งคำขอเดียวกันในแต่ละระดับ reasoning_effort และอ่านการใช้งานโทเค็นได้โดยตรงจาก response inspector เรียกใช้คำขอที่เป็นตัวแทนสิบครั้งต่อประเภทงาน, หาค่าเฉลี่ยจำนวน, คูณด้วย $2/$6 และคุณก็จะมีโมเดลต้นทุนที่สร้างขึ้นจากข้อมูลที่วัดได้ คุณยังสามารถทำการทดสอบ A/B ข้อความแจ้งเดียวกันกับ qwen3.7-max หรือ Kimi K3 ในพื้นที่ทำงานเดียวกัน เพื่อดูว่าโมเดลที่ถูกกว่านั้นยังคงรองรับภาระงานของคุณได้หรือไม่ ดาวน์โหลด Apidog ฟรี และคุณจะมีตัวเลขต้นทุนต่อภาระงานจริงภายในหนึ่งชั่วโมง

สรุป

Qwen 3.8-Max ที่ราคา $2/$6 เป็นราคาที่ดุดันสำหรับโมเดลเรือธงระดับแนวหน้า: ต่ำกว่าราคาปกติของรุ่นก่อนหน้า, ครึ่งหนึ่งของอัตราเอาต์พุตของ GPT-5.6 Terra, เพียงเศษเสี้ยวของ Opus 5 และราคาเดียวตลอดบริบทขนาด 1M โทเค็นเต็ม ในขณะที่ตลาดส่วนใหญ่มีการแบ่งระดับ เพิ่มการแคชฮิต 10% และเศรษฐศาสตร์สำหรับภาระงานที่มีบริบทขนาดยาวและมีการทำซ้ำสูงดูแข็งแกร่งอย่างแท้จริง

ข้อควรระวังสองประการ: การให้เหตุผล xhigh โดยค่าเริ่มต้นทำให้ค่าใช้จ่ายเอาต์พุตสูงกว่าการประมาณการแบบง่ายๆ และข้อเสนอต่างๆ รอบตัว (3.7-Max ลด 50%, โควตาฟรีของสิงคโปร์) มีระยะเวลาจำกัด วัดการใช้งานโทเค็นจริงของคุณ, ตั้งค่า reasoning_effort อย่างรอบคอบ และตารางอัตราก็จะไม่สร้างความประหลาดใจมากนัก

button

คำถามที่พบบ่อย

Qwen 3.8 มีค่าใช้จ่ายสูงขึ้นสำหรับข้อความแจ้งที่ยาวหรือไม่?

ไม่ ราคาอย่างเป็นทางการ ระบุระดับราคาเดียวที่ครอบคลุมตั้งแต่ 0 ถึง 1 ล้านโทเค็น ดังนั้นข้อความแจ้งขนาด 900K โทเค็นจึงถูกเรียกเก็บเงินในอัตราอินพุต $2 ต่อ 1 ล้านโทเค็น เช่นเดียวกับข้อความสั้นๆ ซึ่งแตกต่างจากโมเดลแบบแบ่งระดับ รวมถึงบางโมเดลในแค็ตตาล็อกของ Alibaba เองใน รายการโมเดลของ Model Studio ซึ่งอัตราจะเพิ่มขึ้นตามความยาวบริบท

โทเค็นการคิดมีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมใน Qwen 3.8 หรือไม่?

ไม่มีอัตราการคิดแยกต่างหาก: โหมดการคิดและไม่คิดจะถูกเรียกเก็บเงินที่อัตราเดียวกันคือ $2/$6 แต่โทเค็นการคิดจะนับเป็นโทเค็นเอาต์พุตที่ $6 ต่อ 1M และ reasoning_effort มีค่าเริ่มต้นเป็น xhigh คำขอที่เน้นการให้เหตุผลจึงมีค่าใช้จ่ายสูงกว่าที่คำตอบที่มองเห็นได้บ่งบอก ลดระดับความพยายามสำหรับงานง่ายๆ และตรวจสอบออบเจกต์ usage ในแต่ละการตอบสนองเพื่อดูว่าคุณกำลังจ่ายเงินสำหรับอะไรจริงๆ

มีวิธีทดลองใช้ Qwen 3.8 ฟรีหรือไม่?

มี Model Studio มีโควตาฟรี 1 ล้านโทเค็น ซึ่งมีอายุ 90 วัน สำหรับ endpoint ในภูมิภาคสิงคโปร์เท่านั้น Qwen Chat ยังมีบริการเข้าถึงฟรีในเบราว์เซอร์ ทั้งสองวิธี รวมถึงรายละเอียดปลีกย่อย มีอธิบายไว้ใน วิธีใช้งาน Qwen 3.8 ฟรี

ราคา "10% preview pricing" แบบเก่ายังใช้ได้อยู่หรือไม่?

ไม่ นั่นเป็นโปรโมชั่นในช่วงพรีวิวที่รายงานในข่าวเมื่อเดือนกรกฎาคม 2026; การเปิดให้บริการทั่วไปได้แทนที่ด้วยตารางอัตรามาตรฐาน $2/$6 ถือว่าหน้าเพจราคาของ Model Studio เป็นแหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือที่สุด

ฝึกการออกแบบ API แบบ Design-first ใน Apidog

ค้นพบวิธีที่ง่ายขึ้นในการสร้างและใช้ API