قیمت و API مدل Qwen3.8 Max (0902) در ایران
qwen/qwen3.8-max-0902
visiontoolsreasoningjsonشارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست. قیمتها با تغییر شرایط بازار بهروز میشوند. cache ورودی: 72,531 تومان / 1M.قیمتها و شارژ
کد آمادهٔ Qwen3.8 Max (0902): 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-max-0902",
"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-max-0902",
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-max-0902",
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 Max (0902) برای چه کاری خوب است؟
شناسهٔ Qwen3.8 Max (0902) در API ما «qwen/qwen3.8-max-0902» است و تأمینکنندهٔ آن Qwen (Alibaba) است. ظرفیت context برابر ۱٬۰۰۰٬۰۰۰ توکن است؛ حدود ۷۵۰ هزار کلمهٔ فارسی جا میشود و بعد از آن باید تاریخچه را خلاصه کنی. حداکثر طول پاسخ در هر فراخوانی ۱۳۱٬۰۷۲ توکن است. از نظر قیمت در دستهٔ «میانرده» است — ارزانتر از ۲۹۷ مدل و گرانتر از ۱۰۹ 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.
هر ۱ میلیون توکن ورودی ۵۸۰٬۲۵۰ تومان و هر ۱ میلیون توکن خروجی ۱٬۷۴۰٬۷۵۰ تومان است؛ خروجی 3 برابر ورودی قیمت دارد، پس کوتاهکردن پاسخ بیشتر از کوتاهکردن پرامپت صرفه دارد. cache ورودی دارد: توکنهای تکراری context با ۷۲٬۵۳۱ 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 Gemini 3.1 Pro Preview (batch) است: Qwen3.8 Max (0902) تقریباً 1.1 برابر گرانتر از آن تمام میشود و پنجرهٔ context آن کوچکتر 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 ۳۳ درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای روی Qwen3.8 Max (0902) جا میشود، و هر ۱٬۰۰۰ تومان تقریباً ۳۳۱ کلمه رفتوبرگشت میخرد. اگر پردازشی یک میلیون توکن ورودی و یک میلیون توکن خروجی داشته باشد، کل آن ۲٬۳۲۱٬۰۰۰ تومان میشود. پر کردن کامل پنجرهٔ ۱٬۰۰۰٬۰۰۰ توکنی این مدل فقط از سمت ورودی ۵۸۰٬۲۵۰ تومان هزینه دارد، پس تاریخچهٔ گفتگو را بیدلیل بلند نگه ندار.
نزدیکترین همخانوادهٔ این مدل «qwen/qwen3.8-27b» است و انتخاب بین این دو همان جایی است که بیشتر آدمها گیر میکنند. روی یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای، این نسخه 2.3 برابر گرانتر از آن درمیآید (۳٬۰۱۷ در برابر ۱٬۲۹۰ تومان). در پارامترها آن یکی logit_bias، min_p، repetition_penalty را.
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، reasoning_effort، 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: چتبات محصول و دستیار داخلی، جایی که تعادل هزینه و کیفیت مهم است، 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 Max 0902 is an updated snapshot of Qwen3.8 Max from Alibaba's Qwen team. It is a 2.4-trillion-parameter mixture-of-experts model that accepts text, image, and video input and returns text,...
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 | 1,567 تومان |
| خلاصهکردن سند دهصفحهای | 4,000 ورودی + 600 خروجی | 3,365 تومان |
| دستهبندی هزار ردیف کوتاه | 120,000 ورودی + 20,000 خروجی | 104,445 تومان |
سؤالهای پرتکرار
- چطور با Qwen3.8 Max (0902) 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-max-0902» تغییر بده. بقیهٔ کدت دستنخورده میماند.
- قیمت Qwen3.8 Max (0902) به تومان چقدر است؟
- هر ۱ میلیون توکن ورودی ۵۸۰٬۲۵۰ تومان و هر ۱ میلیون توکن خروجی ۱٬۷۴۰٬۷۵۰ تومان؛ یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای تقریباً ۳٬۰۱۷ تومان. شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است و درخواست ناموفق صفر تومان.
- Qwen3.8 Max (0902) 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 Max (0902) 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.