Essayez gratuitement l’API Web Search Qwen 3.8 Max d’Alibaba pour des réponses actuelles, des recherches étayées, l’analyse des sources et des flux LLM Web sur Flaq AI.
Modèles Qwen 3.8 Max associés
Exemples d'API
Exemple d'envoi
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,
top_p: 0.9,
top_k: 50
})
});
const reader = response.body.getReader();
const decoder = new TextDecoder();
let buffer = '';
let assistantText = '';
while (true) {
const { done, value } = await reader.read();
if (done) break;
buffer += decoder.decode(value, { stream: true });
const frames = buffer.split('\n\n');
buffer = frames.pop() || '';
for (const frame of frames) {
const lines = frame.split('\n').filter(Boolean);
let eventName = 'message';
const dataLines = [];
for (const line of lines) {
if (line.startsWith('event:')) {
eventName = line.slice(6).trim();
} else if (line.startsWith('data:')) {
dataLines.push(line.replace(/^data:\s*/, ''));
}
}
const raw = dataLines.join('\n').trim();
if (raw === '[DONE]') {
console.log('\nFinal text:', assistantText);
continue;
}
let payload;
try {
payload = JSON.parse(raw);
} catch {
continue;
}
if (eventName === 'error' || payload.error) {
const msg = payload.error?.message ?? payload.message ?? 'Chat request failed';
throw new Error(msg);
}
const delta = payload.choices?.[0]?.delta;
if (delta?.content) {
assistantText += delta.content;
console.log(assistantText);
}
}
}
Exemple d'envoi
import json
import requests
response = requests.post(
'https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions',
headers={
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
'Accept': 'text/event-stream',
'Content-Type': 'application/json',
},
json={
'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,
'top_p': 0.9,
'top_k': 50,
},
stream=True,
)
response.raise_for_status()
event_name = 'message'
assistant_text = ''
for raw_line in response.iter_lines(decode_unicode=True):
if not raw_line:
event_name = 'message'
continue
if raw_line.startswith('event:'):
event_name = raw_line.replace('event:', '', 1).strip()
continue
if raw_line.startswith('data:'):
raw_data = raw_line.replace('data:', '', 1).strip()
if raw_data == '[DONE]':
print('\nFinal text:', assistant_text)
continue
payload = json.loads(raw_data)
if event_name == 'error' or payload.get('error'):
error = payload.get('error') or payload
raise RuntimeError(error.get('message', 'Chat request failed'))
choices = payload.get('choices') or []
if choices:
delta = choices[0].get('delta') or {}
content = delta.get('content')
if content:
assistant_text += content
print(content, end='', flush=True)
Exemple d'envoi
curl -N -X POST "https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Accept: text/event-stream" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"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,
"top_p": 0.9,
"top_k": 50
}'
Tarifs de Qwen 3.8 Max Web Search
| Paramètres | Prix | Prix d’origine | Remise |
|---|
Modèles associés
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API Qwen 3.8 Max Web Search (Réponses enrichies par la recherche)
L'API Qwen 3.8 Max Web Search associe la génération de langage à un flux de recherche web pour les questions qui bénéficient d'informations actuelles ou issues de sources externes. Elle aide les applications à transformer une requête utilisateur en une expérience structurée de recherche et de réponse grâce à une intégration de chat orientée Alibaba sur Flaq AI.
Fonctionnalités clés de l'API Qwen 3.8 Max Web Search
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Réponses enrichies par la recherche : Intégrez la recherche web à un flux linguistique lorsque la réponse dépend d'informations absentes du contexte de la conversation.
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Requêtes en langage naturel : Acceptez les questions des utilisateurs et les consignes de recherche en langage courant sans exiger de syntaxe de recherche distincte.
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Synthèse des résultats : Organisez les informations récupérées sous forme de résumés, comparaisons, explications ou recommandations d'étapes suivantes.
-
Suivi tenant compte du contexte : Poursuivez une conversation orientée recherche avec des questions supplémentaires et des précisions ciblées.
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Contrôles de réponse structurés : Utilisez les contrôles disponibles de messages, d'échantillonnage et de longueur de réponse pour adapter la sortie à l'application.
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Flux de recherche adapté aux API : Ajoutez des réponses assistées par le web aux assistants, outils d'assistance et produits d'information via un endpoint orienté chat.
Comment utiliser l'API Qwen 3.8 Max Web Search pour des réponses enrichies par la recherche sur Flaq AI
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Entrée : Une question ou une consigne de recherche en langage naturel, accompagnée du contexte pertinent et des exigences de sortie.
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Orientation de la recherche : Précisez le sujet, la période, les critères de comparaison et le niveau de détail attendu dans la réponse.
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Sortie : Une réponse linguistique synthétisée renvoyée par le flux de chat Flaq AI pour affichage ou automatisation.
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Suivi : Posez des questions ciblées pour affiner le périmètre de recherche, comparer les résultats ou demander une autre structure de sortie.
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Traitement applicatif : Vérifiez les réponses fondées sur la recherche, gérez les erreurs du fournisseur et communiquez l'incertitude lorsque les informations peuvent évoluer.
Meilleurs cas d'usage pour l'intégration de l'API Qwen 3.8 Max Web Search
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Recherche d'informations actuelles : Aidez les utilisateurs à étudier des sujets, produits, organisations et informations publiques en évolution.
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Veille du marché et des concurrents : Organisez les résultats externes en résumés reproductibles et en flux de comparaison.
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Assistants de connaissances : Offrez aux outils d'assistance et internes une voie de réponse intégrant la recherche pour les questions hors des connaissances enregistrées.
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Préparation de contenu : Rassemblez des informations de fond, des références et le contexte d'un sujet avant de rédiger des articles ou des campagnes.
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Aide à la décision : Associez une récupération orientée recherche à des explications structurées pour la recherche et la planification opérationnelle.
Remarque La qualité, l'actualité, l'exhaustivité et l'incertitude des réponses fondées sur la recherche doivent être vérifiées avant leur utilisation dans des décisions à fort impact ou du contenu publié.
Qwen 3.8 Max Web Search face aux concurrents : analyse comparative
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Qwen 3.8 Max vs. Perplexity Sonar : Perplexity Sonar est conçu autour de la recherche web axée sur les réponses. Qwen 3.8 Max Web Search offre une voie API orientée Qwen pour intégrer des réponses assistées par la recherche à des flux applicatifs plus larges.
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Qwen 3.8 Max vs. Gemini with Grounding : Gemini peut associer la génération de langage à l'écosystème de recherche Google. Qwen 3.8 Max convient aux équipes qui développent des conversations assistées par la recherche autour des services Alibaba.
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Qwen 3.8 Max vs. Claude with Web Search : Claude avec recherche web offre une synthèse linguistique rigoureuse et une interaction de recherche. Qwen 3.8 Max constitue une alternative pour les produits déjà standardisés sur les flux de messages Qwen.
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Qwen 3.8 Max vs. OpenAI Web Search : La recherche web d'OpenAI s'intègre aux produits linguistiques et aux API d'OpenAI. Qwen 3.8 Max prend en charge un modèle applicatif comparable, assisté par la recherche, au sein de la famille Qwen.
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Qwen 3.8 Max vs. Tavily : Tavily se concentre sur la récupération de résultats de recherche pour les applications d'IA. Qwen 3.8 Max Web Search associe le flux orienté recherche à la génération de réponses linguistiques dans une seule intégration de modèle.