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Qwen: Qwen3.8 27B

Descripción de la fuente (inglés)

Qwen3.8 27B is an open-weight dense vision-language model from Qwen. It is suited for coding, professional workflows, research, multimodal interaction, and long-running agent tasks, with flexible thinking that can be...

Ver fuente en OpenRouter Hugging Face
Resumen

Especificaciones del modelo

Contexto
1.000.000 tokens
Salida máxima
235.929 tokens
Arquitectura
text+image+video->text
Tokenizador
Qwen
Corte de conocimiento
No indicado
Moderado
No
OPENROUTER

Precios completos

Tarifas sincronizadas desde OpenRouter, por millón de tokens.

Entrada
$0.2
por millón de tokens
Salida
$2.5
por millón de tokens
Lectura de caché
$0.09
por millón de tokens
API

Configuración del modelo

Parámetros predeterminados

temperature
1
top_p
0.95
top_k
20

Razonamiento

Razonamiento obligatorio
No
Parámetros predeterminados
xhigh
Capacidades y modalidades
xhigh, medium, low, none
API

Inicio rápido

Configura OPENROUTER_API_KEY localmente. Python requiere requests; JavaScript se ejecuta en Node.js. Mantén la clave en el servidor.

Documentación de la API

curl --fail-with-body https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"qwen/qwen3.8-27b","messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}]}'
Capacidades y modalidades

Entrada → Salida

Entrada
textimagevideo
Salida
text
Razonamiento

Sí · xhigh · medium · low · none

API

Parámetros API compatibles

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningreasoning_effortrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_atop_ktop_logprobstop_p
Proveedores disponibles

21 proveedores

Verificado: 23 de octubre de 2026

Proveedores en vivo en OpenRouter

Disponibilidad, latencia, rendimiento y enrutamiento cambian continuamente. Consulta la fuente para datos actuales.

OpenRouter

Tenstorrent

fp4
Contexto
65K
Salida máxima
59K
Entrada
$0.02
Salida
$0.5
Lectura de caché
$0.009
Escritura de caché
No indicado

Darkbloom

fp4
Contexto
262K
Salida máxima
33K
Entrada
$0.035
Salida
$2.2
Lectura de caché
$0.0175
Escritura de caché
No indicado

Chutes

fp8
Contexto
262K
Salida máxima
66K
Entrada
$0.039
Salida
$1.25
Lectura de caché
$0.0039
Escritura de caché
No indicado

Near AI

fp8
Contexto
262K
Salida máxima
66K
Entrada
$0.04
Salida
$1.35
Lectura de caché
$0.018
Escritura de caché
No indicado

Ionstream

fp8
Contexto
262K
Salida máxima
66K
Entrada
$0.04
Salida
$1.95
Lectura de caché
$0.02
Escritura de caché
No indicado

Reka

fp8
Contexto
262K
Salida máxima
236K
Entrada
$0.04
Salida
$2.2
Lectura de caché
$0.02
Escritura de caché
No indicado

Modal

No indicado
Contexto
262K
Salida máxima
236K
Entrada
$0.04
Salida
$2.3
Lectura de caché
$0.02
Escritura de caché
No indicado

DekaLLM

No indicado
Contexto
262K
Salida máxima
236K
Entrada
$0.04
Salida
$2.5
Lectura de caché
$0.02
Escritura de caché
No indicado

Wafer

fp8
Contexto
262K
Salida máxima
236K
Entrada
$0.06
Salida
$2.3
Lectura de caché
$0.059
Escritura de caché
No indicado

DeepInfra

bf16
Contexto
262K
Salida máxima
236K
Entrada
$0.15
Salida
$1.875
Lectura de caché
$0.0375
Escritura de caché
No indicado

ModelRun

fp4
Contexto
262K
Salida máxima
236K
Entrada
$0.2
Salida
$2.5
Lectura de caché
$0.09
Escritura de caché
No indicado

Mancer 2

fp8
Contexto
262K
Salida máxima
236K
Entrada
$0.2
Salida
$2.5
Lectura de caché
No indicado
Escritura de caché
No indicado

Phala

No indicado
Contexto
1M
Salida máxima
262K
Entrada
$0.2
Salida
$2.5
Lectura de caché
$0.05
Escritura de caché
No indicado

AkashML

fp8
Contexto
262K
Salida máxima
131K
Entrada
$0.225
Salida
$1.98
Lectura de caché
$0.05
Escritura de caché
No indicado

Parasail

fp8
Contexto
262K
Salida máxima
236K
Entrada
$0.24
Salida
$2.2
Lectura de caché
$0.05
Escritura de caché
No indicado

CoreWeave

fp8
Contexto
262K
Salida máxima
236K
Entrada
$0.4
Salida
$3
Lectura de caché
$0.15
Escritura de caché
No indicado

Novita

No indicado
Contexto
1M
Salida máxima
131K
Entrada
$0.42
Salida
$3
Lectura de caché
$0.085
Escritura de caché
No indicado

Alibaba

No indicado
Contexto
1M
Salida máxima
131K
Entrada
$0.425
Salida
$2.55
Lectura de caché
$0.085
Escritura de caché
$0.5313

Cloudflare

No indicado
Contexto
262K
Salida máxima
236K
Entrada
$0.45
Salida
$3.2
Lectura de caché
$0.05
Escritura de caché
No indicado

Venice

fp8
Contexto
262K
Salida máxima
66K
Entrada
$0.45
Salida
$3.2
Lectura de caché
No indicado
Escritura de caché
No indicado

Cerebras

fp16
Contexto
66K
Salida máxima
33K
Entrada
$0.99
Salida
$1.49
Lectura de caché
$0.99
Escritura de caché
No indicado
qwen

4 modelos

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Qwen: Qwen Image 2.1 Turbo

Qwen Image 2.1 Turbo is the fast, lower-cost tier of the Qwen Image 2.1 series from Qwen, for image generation and editing where throughput and price matter more than peak...

Contexto
66K
Entrada
text · image
Salida
image
Entrada de imagen: Gratis por imagenSalida de imagen: $0.0184 por imagen
Ver detalles del modelo →
qwen logoqwen

Qwen: Qwen Image 2.1 Pro

Qwen Image 2.1 Pro is an image generation and editing model from Qwen, the higher-quality tier of the Qwen Image 2.1 series. Choose it over Qwen Image 2.1 Turbo when...

Contexto
66K
Entrada
text · image
Salida
image
Entrada de imagen: Gratis por imagenSalida de imagen: $0.046 por imagen
Ver detalles del modelo →
qwen logoqwen

Qwen: Qwen3.8 Max Prime

Qwen3.8 Max Prime is a higher-throughput variant of Qwen3.8 Max from Alibaba's Qwen team, served as a separate SKU at a higher price point. It accepts text, image, and video...

Contexto
1M
Entrada
text · image · video
Salida
text
Entrada: $4Salida: $12por millón de tokens
Ver detalles del modelo →
qwen logoqwen

Qwen: Qwen3.8 Omni Flash

Qwen3.8 Omni Flash is an omni-modal reasoning model from Alibaba, the first Qwen model built around agentic capabilities with native audio-video understanding. It is suited for audio-video analysis and summarization,...

Contexto
1M
Entrada
text · image · audio · video
Salida
text
Entrada: $0.15Salida: $0.47por millón de tokens
Ver detalles del modelo →