Qwen3.8-Flash adalah model besar multimodal terbaru dari Qianwen, yang menggabungkan kemampuan pemahaman dan generasi yang kuat dengan kecepatan respons yang unggul. Model ini secara bawaan mendukung jutaan jendela konteks, mampu menangani dokumen sangat panjang, repositori kode, dan percakapan kompleks sekaligus.
Coba Qwen3.8-Flash dengan permintaan nyata, tinjau parameternya, dan validasi output sebelum mengintegrasikan API.
Gunakan estimasi cepat di atas untuk satu kali eksekusi, lalu tinjau perbandingan lengkap antara CometAPI dan harga resmi.
Jelajahi harga kompetitif untuk Qwen3.8-Flash, dirancang untuk berbagai anggaran dan kebutuhan penggunaan. Paket fleksibel kami memastikan Anda hanya membayar untuk apa yang Anda gunakan, memudahkan untuk meningkatkan skala seiring berkembangnya kebutuhan Anda. Temukan bagaimana Qwen3.8-Flash dapat meningkatkan proyek Anda sambil menjaga biaya tetap terkendali.
| Comet Price (USD / M Tokens) | Official Price (USD / M Tokens) | Discount |
|---|---|---|
Masukan:$0.12/M Keluaran:$0.376001/M | Masukan:$0.15/M Keluaran:$0.470001/M | -20% |
Salin endpoint dan contoh kode yang berfungsi, lalu buka referensi API lengkap saat Anda memerlukan semua parameter.
Autentikasi sekali, panggil endpoint model, dan pertahankan alur penagihan serta observabilitas yang sama di semua penyedia.
Akses kode sampel komprehensif dan sumber daya API untuk Qwen3.8-Flash guna mempermudah proses integrasi Anda. Dokumentasi terperinci kami menyediakan panduan langkah demi langkah, membantu Anda memanfaatkan potensi penuh Qwen3.8-Flash dalam proyek Anda.
BASE_URL=https://api.cometapi.com
curl "${BASE_URL%/}/v1/chat/completions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer ${COMETAPI_KEY}" \
-d '{
"model": "qwen3.8-flash",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "You are a helpful assistant."
},
{
"role": "user",
"content": "Hello!"
}
]
}'Tinjau fakta-fakta penting model sebelum memilih arsitektur atau memperkirakan beban produksi.
Gunakan Qwen3.8-Flash untuk alur kerja produksi yang sesuai dengan kemampuan text-nya, lalu bandingkan alternatif sebelum berkomitmen pada integrasi jangka panjang.
Chat produksi dan alur kerja agen
Coding, analisis, dan pembuatan terstruktur
Otomatisasi volume tinggi melalui satu API
Bandingkan model lain yang tersedia melalui CometAPI berdasarkan kualitas, latensi, kemampuan, dan harga.
GLM-5.3-Flash adalah model multimodal native pertama dalam seri GLM-5, menghadirkan tingkat kecerdasan yang lebih tinggi daripada GLM-5.2 sambil tetap mempertahankan arsitektur yang sangat hemat biaya. GLM-5.3-Flash tersedia dengan diskon 50% (harga yang dicoret adalah harga daftar). Promosi berakhir pada pukul 24:00 tanggal 9 September 2026 (UTC+8, waktu Singapura).
3.7 Flash menghadirkan peningkatan signifikan di berbagai alur kerja rekayasa perangkat lunak, pekerjaan berbasis pengetahuan, dan pengembangan web — dengan harga perkenalan sebesar setengah dari biaya asli 3.6 Flash per satu juta token.
Model deepseek-v4-flash-vision-exp menerima gambar bersamaan dengan teks, sehingga Anda dapat meminta model untuk mendeskripsikan gambar, membaca teks dari tangkapan layar, menganalisis grafik, dan lainnya. Format gambar yang didukung: JPEG, PNG, GIF, dan WebP. Format dideteksi dari isi file sebenarnya, bukan dari nama file atau tipe MIME yang dinyatakan.
DeepSeek V4 Pro adalah model Mixture-of-Experts berskala besar dari DeepSeek dengan total parameter 1.6T dan 49B parameter aktif, mendukung jendela konteks 1M-token. Model ini dirancang untuk penalaran tingkat lanjut, pemrograman, dan alur kerja agen jangka panjang, dengan kinerja yang kuat pada tolok ukur pengetahuan, matematika, dan rekayasa perangkat lunak.
Model unggulan untuk kode dan segala hal lainnya: pemanggilan alat berbasis agen, halusinasi minimal, penalaran yang dapat dikonfigurasi.
GLM-5.3 adalah model bahasa besar sumber terbuka generasi berikutnya yang dioptimalkan untuk pengodean kompleks, tugas berjangka panjang, dan skenario keamanan siber. Model ini menghadirkan kemampuan pengodean dan kinerja agen yang meningkat secara signifikan dibandingkan dengan GLM-5.2.
Tinjau data heartbeat langsung, ketersediaan endpoint, dan waktu respons teramati sebelum masuk ke produksi.