回答、根拠のある調査、出典を考慮した分析、本番向けのウェブ対応LLMワークフローに対応するAlibaba Qwen 3.8 Max ウェブ検索 APIをFlaq AIで無料でお試しください。
関連するQwen 3.8 Maxモデル
API 例
送信例
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);
}
}
}
送信例
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)
送信例
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
}'
Qwen 3.8 Max Web Searchの料金
| パラメータ | 料金 | 元の料金 | 割引 |
|---|
README
Qwen 3.8 Max Web Search API(検索で強化された回答)
Qwen 3.8 Max Web Search API は、最新情報や外部ソースの情報が役立つ質問に向けて、言語生成と Web 検索ワークフローを組み合わせます。Flaq AI 上の Alibaba 指向のチャット統合を通じて、ユーザーのクエリを構造化された検索・回答体験に変換できるようアプリケーションを支援します。
Qwen 3.8 Max Web Search API の主な機能
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検索で強化された応答: 回答が会話コンテキスト外の情報に依存する場合、言語ワークフローの一部として Web 検索を使用します。
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自然言語によるクエリ: 個別の検索構文を必要とせず、通常の言葉でユーザーの質問や調査指示を受け付けます。
-
結果の統合: 取得した情報を要約、比較、説明、次のステップの推奨事項として整理します。
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コンテキストを考慮したフォローアップ: 追加の質問や焦点を絞った調整により、検索指向の会話を継続します。
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構造化された応答制御: 利用可能なメッセージ、サンプリング、応答長の制御を使用して、出力をアプリケーションに合わせます。
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API に適した調査フロー: チャット指向のエンドポイントを通じて、アシスタント、サポートツール、情報プロダクトに Web 支援型の回答を追加します。
Flaq AI で Qwen 3.8 Max Web Search API を検索強化型の回答に使用する方法
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入力: 関連するコンテキストや出力要件を含む、自然言語の質問または調査指示。
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検索方針: トピック、期間、比較基準、回答に求める詳細レベルを明確にします。
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出力: 表示または自動化のために Flaq AI のチャットワークフローを通じて返される、統合された言語応答。
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フォローアップ: 焦点を絞った質問を行い、検索範囲の調整、結果の比較、別の出力構造の依頼をします。
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アプリケーション処理: 検索ベースの回答を確認し、プロバイダーのエラーを処理し、情報が変化する可能性がある場合は不確実性を伝えます。
Qwen 3.8 Max Web Search API 統合に最適なユースケース
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最新情報の調査: 変化するトピック、製品、組織、公開情報をユーザーが調査できるよう支援します。
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市場および競合のモニタリング: 外部の調査結果を、反復可能な要約と比較のワークフローに整理します。
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ナレッジアシスタント: 保存済みの知識にない質問に対し、サポートツールや社内ツールへ検索対応の回答経路を提供します。
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コンテンツ準備: 記事やキャンペーンを作成する前に、背景情報、参考資料、トピックのコンテキストを収集します。
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意思決定支援: 調査および業務計画のために、検索指向の情報取得と構造化された説明を組み合わせます。
注 検索ベースの回答を重要な意思決定や公開コンテンツに使用する前に、ソースの品質、鮮度、完全性、不確実性を確認してください。
Qwen 3.8 Max Web Search と競合サービスの比較分析
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Qwen 3.8 Max vs. Perplexity Sonar: Perplexity Sonar は回答重視の Web 調査を中心に設計されています。Qwen 3.8 Max Web Search は、検索支援型の回答をより広範なアプリケーションワークフローに統合するための Qwen 指向の API 経路を提供します。
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Qwen 3.8 Max vs. Gemini with Grounding: Gemini は言語生成と Google の検索エコシステムを組み合わせることができます。Qwen 3.8 Max は、Alibaba サービスを中心に検索支援型の会話を構築するチームに適しています。
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Qwen 3.8 Max vs. Claude with Web Search: Web 検索対応の Claude は、慎重な言語統合と調査インタラクションを提供します。Qwen 3.8 Max は、すでに Qwen のメッセージワークフローを標準としているプロダクト向けの選択肢です。
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Qwen 3.8 Max vs. OpenAI Web Search: OpenAI Web Search は OpenAI の言語プロダクトおよび API と統合されています。Qwen 3.8 Max は、Qwen ファミリー内で同等の検索支援型アプリケーションパターンをサポートします。
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Qwen 3.8 Max vs. Tavily: Tavily は AI アプリケーション向けの検索取得に重点を置いています。Qwen 3.8 Max Web Search は、検索指向のワークフローと言語応答生成を単一のモデル統合にまとめます。