モデル / Qwen3.8 Flash Next
Qwen4 系アーキテクチャの先行版。エージェントコーディングと画像・動画理解
| 入力単価 | ¥30 / 1M tok |
|---|---|
| キャッシュ読取単価 | ¥5 / 1M tok |
| 出力単価 | ¥95 / 1M tok |
| コンテキスト長 | 262,144 |
| 最大出力トークン | 128,000 |
| 対応入力 | テキスト / 画像 / 動画 |
| 精度 | Q8 |
| 重み | unsloth/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF |
| reasoning_effort | none / minimal / low / medium / high / xhigh |
| 基盤 | 自社DC |
72 時間の稼働率。1 時間ごとに、障害の無かった時間を緑で示します。
TTFT と出力速度はストリーミング応答（出力 50 トークン以上）の中央値、E2E レイテンシはすべての成功応答の中央値です。1 時間ごとに集計し、リクエストが無かった時間は線を描きません。稼働率は障害の有無で判定し、リクエストの有無には依りません。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.router.supa.ai/v1",
api_key="hai_...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="qwen3.8-flash-next",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)curl https://api.router.supa.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer hai_..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen3.8-flash-next",
"messages": [{"role":"user","content":"こんにちは"}]
}'