Qwen 3.8 Max API

Vollständige API-Referenz für die Qwen 3.8 Max LLM-Modelle von Alibaba.

Modellvarianten

Diese API unterstützt zwei Varianten des Qwen 3.8 Max-Modells:

Schnellvergleich

Qwen 3.8 Max Text to Text

Endpunkt

httpKopieren
POST /api/v1/chat/completions

Anfrageparameter

Erforderlich

Nachrichtenunterstützung

Optional

Beispielanfrage

javascriptKopieren
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Accept': 'text/event-stream',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'qwen-3.8-max-text-to-text',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Explain the concept of attention mechanisms in neural networks.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});

Qwen 3.8 Max Web Search

Endpunkt

httpKopieren
POST /api/v1/chat/completions

Anfrageparameter

Erforderlich

Nachrichtenunterstützung

Optional

Beispielanfrage

javascriptKopieren
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Accept': 'text/event-stream',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'qwen-3.8-max-web-search',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'What are the latest developments in quantum computing this year?'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});

Antwortformat

Qwen 3.8 Max LLM-Modelle geben OpenAI-kompatible Completion-Antworten zurück. Bei stream: true besteht die Antwort aus Server-Sent Events; bei stream: false ist die Antwort ein einzelnes JSON-Objekt.

Erfolgreiche Antwort

textKopieren
data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"qwen-3.8-max-text-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"qwen-3.8-max-text-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"Here is a concise explanation"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"qwen-3.8-max-text-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{},"finish_reason":"stop"}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"qwen-3.8-max-text-to-text","choices":[],"usage":{"prompt_tokens":12,"completion_tokens":8,"total_tokens":20}}

data: [DONE]

Fehlerantwort

textKopieren
event: error
data: {"error":{"message":"API requests too frequent, exceeding rate limit","type":"rate_limit_error","code":"1302","param":null}}

Bewährte Methoden

1. Strukturierte Nachrichten verwenden: Senden Sie den Gesprächsverlauf über messages[], anstatt den Kontext in einer einzigen Eingabe zusammenzufassen.
2. Passende Variante auswählen: Verwenden Sie Text to Text für Aufgaben zur logischen Schlussfolgerung und Generierung. Verwenden Sie Web Search, wenn aktuelle Informationen benötigt werden.
3. SSE-Ereignisse verarbeiten: Hängen Sie choices[0].delta.content für die Streaming-Anzeige an und behandeln Sie data: [DONE] als erfolgreichen Abschluss.
4. Nur unterstützte Eingaben senden: Qwen 3.8 Max-Modelle unterstützen nur Text und keine Datei- oder Bildanhänge.