長程編碼代理
使用 Qwen 3.8 Max 進行程式碼庫分析、多檔案實作、除錯與工具驅動的驗證。混合思考模式可處理困難任務，或在延遲與 Token 用量更關鍵時停用。
Qwen3.8 Max
Qwen 3.8 Max 是阿里巴巴的旗艦多模態推理模型，適用於大規模程式碼編寫、專業研究與工具驅動型代理。它可接受文字、圖像和影片，並支援 100 萬 token 的上下文視窗。
API 呼叫範例
curl --request POST "https://gptproto.com/v1/chat/completions" \
--header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "qwen3.8-max",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
]
}'Qwen3.8 Max pricing
Chat, coding agents & document work. Priced per 1M tokens — input, cached input and output are billed separately. GPTProto is 10% below official rates.
你的用量
Qwen · ≈ 148M tokens/mo（48M 快取）
OpenRouter
牌價 + 5.5% 儲值手續費
$206.78
每月
輸入（未快取）$67.52
快取讀取$12.66
輸出$126.60
Qwen
直接向 Qwen 購買（牌價）
$196
每月
輸入（未快取）$64
快取讀取$12
輸出$120
最划算
GPTProto
官方價 10% off
$176.40
每月
折扣後$176.40
實際成本$176.40
各來源月成本
OpenRouter
$206.78
Qwen
$196
GPTProto
$176.40
每月節省 $19.60
在 GPTProto 相較 Qwen（−10%）
年省約 $235.20 · 隨用隨付
OpenRouter 成本含約 5.5% 儲值手續費。GPTProto 在官方價上另有模型折扣（10–30% off），贈送額度也按折扣價消耗——節省會疊加。預估假設 60% 快取命中率。
相關模型
所有模型
| 模型 | 輸入 → 輸出 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 1M | $1.80 / $5.40 每 1M | $2.25 / $0.23 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 影片輸入: 文件 輸出: 文字 | |
| — | — | $0.30 / $1.20 每 1M | — / $0.006 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 文字 | |
| 1.05M | $0.79 / $2.38 每 1M | — / $0.04 每 1M | 輸入: 文字 輸出: 文字 | ||
| 1.05M | $8.00 / $40.00 每 1M | $10.00 / $0.80 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1.05M | $0.90 / $4.50 每 1M | $0.60 / $0.09 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 影片輸入: 文件輸入: 音訊 輸出: 文字 | ||
| 1M | $9.00 / $45.00 每 1M | $11.25 / $0.23 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1M | $1.80 / $5.40 每 1M | $2.25 / $0.23 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 影片輸入: 文件輸入: 音訊 輸出: 文字 | ||
| — | 1.31M | $0.15 / $0.50 每 1M | — / $0.03 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 影片輸入: 文件 輸出: 文字 | |
| — | 1.05M | $0.30 / $1.20 每 1M | — / $0.006 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 文字 | |
| 1.31M | $1.26 / $3.96 每 1M | — / $0.23 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1.05M | $0.90 / $4.50 每 1M | $0.60 / $0.09 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 500K | $1.20 / $3.60 每 1M | — / $0.30 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 文字 | ||
| 1M | $4.50 / $22.50 每 1M | $5.63 / $0.45 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1.05M | $0.90 / $4.50 每 1M | $0.60 / $0.09 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1.05M | $2.70 / $13.50 每 1M | $0.27 / $0.27 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1.05M | $0.16 / $0.96 每 1M | $0.20 / $0.02 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1.05M | $1.60 / $9.60 每 1M | $2.00 / $0.16 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 500K | $1.20 / $3.60 每 1M | $0.30 / $0.30 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 文字 | ||
| 1M | $1.80 / $9.00 每 1M | $2.25 / $0.18 每 1M | 輸入: 文字輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1.05M | $0.48 / $0.96 每 1M | $0.10 / $0.10 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1.05M | $1.26 / $3.96 每 1M | $0.23 / $0.23 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1M | $0.36 / $1.44 每 1M | $0.07 / $0.07 每 1M | 輸入: 文字輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| — | 1.05M | $0.30 / $1.20 每 1M | — / $0.006 每 1M | 輸入: 文字 輸出: 文字 | |
| 1M | $0.75 / $1.50 每 1M | $0.12 / $0.12 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 文字 | ||
| 262K | $0.85 / $3.60 每 1M | $0.14 / $0.14 每 1M | 輸入: 文字輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 205K | $0.24 / $0.96 每 1M | $0.30 / $0.02 每 1M | 輸入: 文字輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 262K | $0.54 / $2.70 每 1M | $0.09 / $0.09 每 1M | 輸入: 文字輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| — | $0.04 / $0.18 每 1M | $0.009 / $0.009 每 1M | 輸入: 文字 輸出: 文字 | ||
| 1M | $0.36 / $1.08 每 1M | $0.07 / $0.07 每 1M | 輸入: 文字 輸出: 文字 | ||
| 262K | $1.08 / $5.40 每 1M | $0.22 / $0.22 每 1M | 輸入: 文字 輸出: 文字 | ||
| 262K | $0.10 / $0.97 每 1M | — | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 文字 | ||
| 262K | $0.10 / $0.97 每 1M | — | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 文字 | ||
| 262K | $0.02 / $0.18 每 1M | — | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 文字 |
Qwen 3.8 Max API：長程編碼與多模態代理
使用一組 GPTProto API 金鑰即可建立具程式碼庫感知能力的編碼代理、檢視介面與視覺文件、自動化結構化工作流程，並產生長篇技術輸出，而無需另外維護 Alibaba Cloud 整合。
1M 上下文與 131K 輸出
可在 1,000,000 個 Token 的上下文視窗中處理大型程式碼庫、技術文件、對話歷史與混合來源素材。最多可產生 131,072 個輸出 Token——是 Qwen3.7 Max 官方記載上限的兩倍。
文字、圖片與影片輸入
以文字、圖片和影片作為輸入，並接收文字輸出。可使用此模型進行 UI 檢視、螢幕截圖分析、視覺文件理解，以及基於長篇影片內容的研究。
函式呼叫與結構化 JSON
透過函式呼叫將 Qwen 3.8 Max 連線至外部工具，並為下游系統要求符合 Schema 約束的 JSON。支援上下文快取，但目前不提供批次推論與微調。
什麼是 Qwen 3.8 Max API？
Qwen 3.8 Max 是阿里雲的 2.4 兆參數混合專家（Mixture-of-Experts）旗艦模型，適用於程式設計、專業生產力、研究與長時程代理任務。與先前的 Preview 端點不同，阿里雲目前的文件將標準 API 模型標示為 qwen3.8-max。
此模型接受文字、圖片與影片輸入，並回傳文字。這使它適合在同一任務中結合原始碼、技術需求、介面截圖、視覺化文件、錄製的示範影片與工具結果的工作流程。它也支援函式呼叫、結構化輸出、上下文快取與混合思考。
Qwen 3.8 Max API 提供 1,000,000 個 token 的上下文視窗，以及最多 131,072 個 token 的輸出長度。這些數值不應視為可相加的限制：請求不能假設可同時使用一百萬個 token 的提示，再加上另外 131,072 個輸出 token。請為要求的回覆保留上下文；啟用思考時，也要為模型的推理 token 保留空間。
| 規格 | Qwen 3.8 Max |
|---|---|
| 提供者 | 阿里雲 / Qwen |
| 官方模型 ID | qwen3.8-max |
| GPTProto 模型字串 | qwen3.8-max |
| 模型架構 | 混合專家（Mixture of Experts），總參數 2.4T |
| 輸入模態 | 文字、圖片與影片 |
| 輸出模態 | 文字 |
| 上下文視窗 | 1,000,000 個 token |
| 最大輸入 | 991,808 個 token |
| 啟用思考時的最大輸入 | 983,616 個 token |
| 最大輸出 | 131,072 個 token |
| 推理 | 混合思考，在阿里雲的 API 文件中預設為啟用。 |
| 函式呼叫 | 支援 |
| 結構化輸出 | 支援 |
| 上下文快取 | 支援 |
| 批次推論 | 目前不支援 |
| 微調 | 目前不支援 |
Qwen 3.8 Max 在實際開發者工作中的定位
儲存庫級程式碼編寫與軟體修復
Qwen 3.8 Max 可以檢查大型儲存庫、將需求連結至現有模組、提出計畫、編輯多個檔案、呼叫開發工具，並審查測試結果。適合的工作負載包括功能實作、相依性遷移、跨服務除錯、程式碼審查，以及從螢幕截圖重建前端。
大型上下文視窗並不表示不需要任務控制。請為代理程式定義儲存庫範圍、驗收標準、允許使用的工具，以及用於驗證結果的指令。若執行時間較長，請儲存檢查點，並在每個重要的實作階段後要求執行測試。
多模態 UI 與文件分析
由於目前模型接受文字、圖片和影片，開發者可以將書面需求與介面截圖、圖表、視覺報告或錄製的產品流程結合。範例包括檢查前端是否符合設計參考、從混合視覺素材中擷取需求，以及識別多個文件版本之間的不一致。
此 API 回傳的是文字，而非生成的圖片或影片。它可以描述、推理或從視覺輸入中擷取資訊，但視覺素材生成應交由專用的圖片或影片模型處理。
工具驅動的代理程式與結構化工作流程
函式呼叫可讓模型向搜尋系統、程式碼執行器、資料庫、內部 API 或其他開發者定義的工具請求執行操作。結構化輸出可將最終回應限制在 JSON schema 內，讓結果在進入另一個服務之前更容易驗證。
請勿將語法上有效的工具呼叫視為操作正確的證明。請驗證引數、限制權限、設定逾時，並以結構化格式將工具錯誤回傳給模型。對於高影響力的操作，應要求應用程式端核准，而非讓模型自動執行。
長上下文研究與專業分析
此模型可以處理大量的需求、技術文件、政策資料、研究筆記和對話歷史。當結果必須包含詳細的實作計畫、結構化報告、遷移指南或多檔案程式碼提案時，其擴充的輸出上限特別有用。
對於檢索密集型應用，每次請求都發送整個檔案庫很少是最佳設計。請使用檢索來選出最相關的來源，在支援的情況下快取穩定的指令，並在提示中保留來源識別碼，以便生成的陳述可以追溯至其證據。
Qwen 3.8 Max 對比 Qwen 3.7 Max
Qwen 3.8 Max 對多模態代理程式、結構化資料擷取，以及需要特別長回應的工作流程來說，是一次重大升級。不過，Qwen3.7 Max 仍可能是純文字批次工作負載的較佳路由選擇。
| 能力 | Qwen 3.8 Max | Qwen 3.7 Max |
|---|---|---|
| 官方模型 ID | qwen3.8-max |
qwen3.7-max |
| 輸入模態 | 文字、圖片、影片 | 文字 |
| 輸出模態 | 文字 | 文字 |
| 上下文視窗 | 1,000,000 個 token | 1,000,000 個 token |
| 最大輸出 | 131,072 個 token | 65,536 個 token |
| 混合思考 | 支援 | 支援 |
| 函式呼叫 | 支援 | 支援 |
| 結構化輸出 | 支援 | 不支援 |
| 上下文快取 | 支援 | 支援 |
| 批次推論 | 不支援 | 支援 |
| 最佳適用 | 多模態程式設計代理程式、視覺分析、結構化工作流程 | 純文字代理程式與批次處理 |
當視覺輸入、受 schema 約束的輸出，或更長的回應上限改變工作流程時，請選擇 Qwen 3.8 Max。當應用程式僅使用文字並依賴批次推論時，請保留 Qwen3.7 Max 作為可用選項。
若需跨供應商決策，請使用專門的 Qwen 3.8 Max 對比 Kimi K3 比較頁面，而不要將此模型頁面擴充成另一篇完整的比較文章。
從 Qwen3.8-Max-Preview 切換
阿里巴巴目前的標準模型 ID 是 qwen3.8-max，而較早的整合和文章可能仍會參考 qwen3.8-max-preview。請將此變更視為模型遷移，而非表面上的重新命名。
在切換正式環境流量之前：
確認 GPTProto 快速入門區段中顯示的確切模型字串。
重新執行具代表性的程式編寫、推理、視覺和工具使用評估。
驗證每個函式呼叫 schema 和結構化 JSON 回應。
檢查端點如何暴露思考模式與輸出限制。
根據目前文件測試圖片和影片輸入格式。
保留先前模型或另一個已整合的模型作為暫時的備援。
預覽結果不應被視為永久的效能保證。請將模型 ID、測試日期、提示、推理設定、工具和評估結果一起儲存，以便日後的執行仍可比較。
如何針對代理程式工作評估 Qwen 3.8 Max
不要只根據參數數量或上下文長度來選擇代理程式模型。請建立包含 20 到 50 個任務的評估集，這些任務應代表你的應用程式實際會執行的工作。
衡量指標：
首次通過的任務完成率
程式碼變更後通過的測試
有效與被拒絕的工具呼叫
JSON schema 驗證率
重試次數與修正提示
輸入、推理與輸出的 token 使用量
端對端延遲
需要人工修正的次數
工具失敗或結果不完整後的復原能力
請在 Qwen3.8 Max 和你目前的模型上，以相同的工具權限和驗收標準執行相同任務。如果某個請求需要更多重試、產生無效的工具引數，或需要大量人工修正，那麼即使單價較低，整體成本也不見得較低。
Qwen 3.8 Max API 常見問題
Qwen 3.8 Max API 在 GPTProto 上的費用是多少？
GPTProto 分別計算輸入與輸出 Token 的費用。請以本頁的即時定價面板作為目前最準確的收費依據，因為供應商費率與促銷折扣可能變動。
Qwen 3.8 Max API 的模型 ID 是什麼？
阿里巴巴目前官方正式模型 ID 是 `qwen3.8-max`。部署前，請使用 GPTProto 快速入門章節中顯示的確切模型字串。除非 `qwen3.8-max-preview` 被明確列為獨立端點，否則請勿繼續使用。
我可以免費取得 Qwen 3.8 Max API 金鑰嗎？
建立 GPTProto API 金鑰是免費的，但模型請求會依 Token 使用量計費。請查看目前儀表板上的臨時額度或促銷活動，不要預設存在永久免費的 API 方案。
Qwen 3.8 Max 的上下文與輸出限制為何？
該模型具備 1,000,000 個 Token 的上下文視窗，文件記載的最大輸入為 991,808 個 Token，最大輸出為 131,072 個 Token。思考模式會將文件記載的最大輸入降至 983,616 個 Token。
Qwen 3.8 Max 支援圖片和影片輸入嗎？
是的。阿里巴巴文件記載支援文字、圖片與影片輸入，並輸出文字。該模型可以分析螢幕截圖、視覺化文件、介面與影片內容，但不會產生圖片或影片。
Qwen 3.8 Max 是否適合用於寫程式的 AI 代理？
是的。其相關能力包括混合推理、函式呼叫、多模態輸入、結構化輸出、長上下文與長回應。可靠性仍取決於工具設計、權限、提示詞、測試以及應用程式端的驗證。
Qwen 3.8 Max 預設是否已啟用思考功能？
阿里巴巴將 `qwen3.8-max` 歸類為混合思考模型，預設啟用思考功能。在將供應商特定參數加入請求之前，請先確認 GPTProto 端點是否提供思考控制選項。
Qwen 3.8 Max 與 Qwen 3.7 Max：開發者應該使用哪一個？
對於多模態輸入、結構化 JSON，以及需要超過 Qwen3.7 Max 的 65,536 個 Token 上限的輸出，請使用 Qwen 3.8 Max。Qwen3.7 Max 仍適用於需要 Batch Inference 的純文字工作負載。
Qwen 3.8 Max 是否支援 Batch Inference 或微調？
阿里巴巴目前的官方文件將 Batch Inference 與微調列為 Qwen 3.8 Max 不支援的項目。除非平台文件有所變更，否則請勿承諾任一能力。
Qwen 3.8 Max API 是否包含網路搜尋功能？
阿里巴巴內建網路搜尋的可用性會因部署地區而異，且 GPTProto 提供工具的方式可能與阿里巴巴的原生端點不同。在設計依賴內建搜尋功能的應用程式之前，請先確認 GPTProto 文件。
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