قیمت و API مدل Qwen3.8 Flash در ایران
qwen/qwen3.8-flash
visiontoolsreasoningjsonشارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست. قیمتها با تغییر شرایط بازار بهروز میشوند. cache ورودی: 4,642 تومان / 1M.قیمتها و شارژ
کد آمادهٔ Qwen3.8 Flash: خواندن تصویر و استخراج داده
نمونه بر اساس قابلیتهای همین مدل انتخاب شده و با کلید خودت بدون تغییر دیگری اجرا میشود.
# tip: a data URI works too — base64 the file and prefix it with data:image/jpeg;base64,
curl https://api.uttapen.ir/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-up-…" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen/qwen3.8-flash",
"messages": [{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": "شمارهٔ فاکتور و مبلغ کل را فقط بهصورت JSON بده."},
{"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/factor.jpg"}}
]
}]
}'import base64, json
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.uttapen.ir/v1", api_key="sk-up-…")
img = base64.b64encode(open("factor.jpg", "rb").read()).decode()
resp = client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen3.8-flash",
messages=[{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": "شمارهٔ فاکتور، تاریخ و مبلغ کل را در JSON برگردان."},
{"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{img}"}},
],
}],
response_format={"type": "json_object"},
)
print(json.loads(resp.choices[0].message.content))import OpenAI from "openai";
import { readFileSync } from "node:fs";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.uttapen.ir/v1", apiKey: "sk-up-…" });
const img = readFileSync("factor.jpg").toString("base64");
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "qwen/qwen3.8-flash",
messages: [{
role: "user",
content: [
{ type: "text", text: "شمارهٔ فاکتور، تاریخ و مبلغ کل را در JSON برگردان." },
{ type: "image_url", image_url: { url: `data:image/jpeg;base64,${img}` } },
],
}],
response_format: { type: "json_object" },
});
console.log(JSON.parse(resp.choices[0].message.content));Qwen3.8 Flash برای چه کاری خوب است؟
Qwen3.8 Flash یکی از مدلهای Qwen (Alibaba) است و در یوتاپن با شناسهٔ «qwen/qwen3.8-flash» صدا زده میشود. در هر فراخوانی تا ۱٬۰۰۰٬۰۰۰ توکن ورودی میپذیرد؛ برای متن فارسی این تقریباً ۲٬۵۰۰ صفحهٔ A4 است، پس چند فایل یا یک سند بلند را میشود یکجا داد. حداکثر طول پاسخ در هر فراخوانی ۱۳۱٬۰۷۲ توکن است. از نظر قیمت در دستهٔ «بسیار ارزان» است — ارزانتر از ۸۷ مدل و گرانتر از ۳۱۹ مدل پولی دیگر کاتالوگ.
آنچه این مدل بیش از یک مدل متنی ساده انجام میدهد: عکس و اسکرینشات را مستقیم میخواند، پس برای فاکتور و فرم فارسی گزینهٔ واقعی است؛ tool calling دارد، یعنی میتواند تابعهای خودت را با آرگومان درست صدا بزند؛ با response_format خروجی JSON معتبر میدهد و مستقیم به کد وصل میشود؛ حالت استدلال دارد و روی مسئلهٔ چندمرحلهای، ریاضی و دیباگ بهتر جواب میدهد. همهٔ اینها با همان پارامترهای استاندارد SDK رسمی OpenAI کار میکنند و کد اختصاصی لازم ندارند. توجه کن که توکنهای استدلال هم توکن خروجی محسوب میشوند و در صورتحساب میآیند.
برای برآورد سرانگشتی: هر ۱٬۰۰۰ کلمه رفتوبرگشت با این مدل حدود ۲۳۴ تومان است (۴۳٬۵۱۹ تومان ورودی و ۱۳۶٬۳۵۹ تومان خروجی بهازای ۱M توکن). cache ورودی دارد: توکنهای تکراری context با ۴٬۶۴۲ تومان / ۱M حساب میشوند، که برای پرامپت سیستمی بلند تفاوت بزرگی است. شارژ نهایی همیشه بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است، نه برآورد؛ درخواست ناموفق صفر تومان.
نزدیکترین گزینه با همین قابلیتها از تأمینکنندهٔ دیگر Gemma 3 27B است: Qwen3.8 Flash تقریباً 1.2 برابر گرانتر از آن تمام میشود و پنجرهٔ context آن بزرگتر است. هر دو با همان کلید و همان کد کار میکنند، پس عوضکردنشان فقط تغییر یک رشته است.
برای اینکه عدد قابل تصور شود: با ۱۰۰ هزار تومان اعتبار، حدود ۴۲۷ درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای روی Qwen3.8 Flash جا میشود، و هر ۱٬۰۰۰ تومان تقریباً ۴٬۲۷۴ کلمه رفتوبرگشت میخرد. اگر پردازشی یک میلیون توکن ورودی و یک میلیون توکن خروجی داشته باشد، کل آن ۱۷۹٬۸۷۸ تومان میشود. پر کردن کامل پنجرهٔ ۱٬۰۰۰٬۰۰۰ توکنی این مدل فقط از سمت ورودی ۴۳٬۵۱۹ تومان هزینه دارد، پس تاریخچهٔ گفتگو را بیدلیل بلند نگه ندار.
نزدیکترین همخانوادهٔ این مدل «qwen/qwen3.5-flash-02-23» است و انتخاب بین این دو همان جایی است که بیشتر آدمها گیر میکنند. روی یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای، این نسخه 1.9 برابر گرانتر از آن درمیآید (۲۳۴ در برابر ۱۲۳ تومان). حداکثر طول پاسخ هم فرق دارد: ۱۳۱٬۰۷۲ در برابر ۶۵٬۵۳۶ توکن. در پارامترها این مدل logprobs، top_logprobs را دارد.
Qwen (Alibaba) در کاتالوگ ما ۵۳ مدل دارد؛ ارزانترینشان Qwen3.7 Flash با ۶۰ تومان و گرانترین Qwen3.8 Max (0902) با ۳٬۰۱۷ تومان برای هر ۱٬۰۰۰ کلمه. از پارامترهای کمتکرار، این مدل logprobs، top_k، top_logprobs را میپذیرد — همه از طریق همان بدنهٔ استاندارد درخواست. از نظر اندازهٔ context نزدیکترین گزینه از تأمینکنندهٔ دیگر Nova 2 Lite با ۱٬۰۰۰٬۰۰۰ توکن است.
کاربردهایی که برای این مدل معنی میدهد: کار پرحجم مثل دستهبندی، برچسبگذاری و خلاصهسازی انبوه، حل مسئلهٔ منطقی و بازبینی کد، استخراج متن و داده از تصویر، ایجنتهایی که به API و دیتابیس وصل میشوند، استخراج داده با اسکیمای مشخص، تحلیل سند یا کدبیس بلند در یک درخواست.
Qwen3.8 Flash is a multimodal reasoning model from Alibaba. It is suited for coding assistance, agentic workflows, visual understanding, document and codebase analysis, desktop interaction, chart analysis, and long-video analysis.
سه کار واقعی، با قیمت همین مدل
اعداد از همان قیمتهای بالا حساب شدهاند و با تغییر قیمت مدل تغییر میکنند.
| کار | توکن | هزینه |
|---|---|---|
| یک نوبت گفتگو با تاریخچهٔ متوسط | 1,500 ورودی + 400 خروجی | 120 تومان |
| خلاصهکردن سند دهصفحهای | 4,000 ورودی + 600 خروجی | 256 تومان |
| دستهبندی هزار ردیف کوتاه | 120,000 ورودی + 20,000 خروجی | 7,949 تومان |
سؤالهای پرتکرار
- چطور با Qwen3.8 Flash در ایران کار کنم؟
- در یوتاپن ثبتنام کن، کیف پول را تومانی شارژ کن، کلید API بساز و در SDK رسمی OpenAI فقط base_url را به https://api.uttapen.ir/v1 و model را به «qwen/qwen3.8-flash» تغییر بده. بقیهٔ کدت دستنخورده میماند.
- قیمت Qwen3.8 Flash به تومان چقدر است؟
- هر ۱ میلیون توکن ورودی ۴۳٬۵۱۹ تومان و هر ۱ میلیون توکن خروجی ۱۳۶٬۳۵۹ تومان؛ یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای تقریباً ۲۳۴ تومان. شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است و درخواست ناموفق صفر تومان.
- Qwen3.8 Flash چند توکن ورودی میگیرد؟
- تا ۱٬۰۰۰٬۰۰۰ توکن در هر درخواست؛ برای متن فارسی حدود ۷۵۰ هزار کلمه. حداکثر طول پاسخ هم ۱۳۱٬۰۷۲ توکن است.
- آیا Qwen3.8 Flash استریم و tool calling را پشتیبانی میکند؟
- استریم (stream=true) روی همهٔ مدلها فعال است. این مدل tool calling را با همان قالب OpenAI پشتیبانی میکند. ورودی تصویر با image_url (data URI یا آدرس عمومی) پذیرفته میشود. خروجی ساختیافته با response_format هم کار میکند.