Qwen3 VL 8b Instruct | Qwen LLM API

Name: Qwen3 Vl 8b Instruct API
Brand: qwen
Price: 0.08 USD
Availability: InStock

qwen/qwen3-vl-8b-instruct

วันที่เผยแพร่: 2025-10-15

131,072 context · $0.08/M input tokens · $0.50/M output tokens

ราคา

จ่ายตามการใช้งาน

ไม่มีค่าใช้จ่ายล่วงหน้า จ่ายเฉพาะสิ่งที่คุณใช้

อินพุต$0.08 / M Tokens

เอาต์พุต$0.50 / M Tokens

ลองใช้โมเดล

qwen/qwen3-vl-8b-instruct

ออนไลน์

สวัสดี! ฉันคือผู้ช่วย AI พร้อมช่วยคุณ ต้องการให้ช่วยอะไรไหม?

พร้อมใช้โมเดลนี้ใน coding agent บนเครื่องหรือยัง?ตั้งค่า agent

การใช้งาน API

ใช้ตัวอย่างโค้ดต่อไปนี้เพื่อผสานรวมกับ API ของเรา:

import OpenAI from 'openai';

if (!process.env.WAVESPEED_API_KEY) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.WAVESPEED_API_KEY,
  baseURL: 'https://llm.wavespeed.ai/v1',
  timeout: 120_000,
  maxRetries: 2,
});

try {
  const response = await client.chat.completions.create({
    model: 'qwen/qwen3-vl-8b-instruct',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
  });
  console.log(response.choices[0]?.message?.content ?? '');
} catch (error) {
  console.error('LLM request failed:', error);
  process.exitCode = 1;
}

import OpenAI from 'openai';

if (!process.env.WAVESPEED_API_KEY) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.WAVESPEED_API_KEY,
  baseURL: 'https://llm.wavespeed.ai/v1',
  timeout: 120_000,
  maxRetries: 2,
});

try {
  const response = await client.chat.completions.create({
    model: 'qwen/qwen3-vl-8b-instruct',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
  });
  console.log(response.choices[0]?.message?.content ?? '');
} catch (error) {
  console.error('LLM request failed:', error);
  process.exitCode = 1;
}

แนะนำโมเดล

Qwen qwen3-vl-8b-instruct

**Qwen3-VL-8B-Instruct is a multimodal vision-language model from the Qwen3-VL series, built for high-fidelity understanding and reasoning across text, **

Qwen3-VL-8B-Instruct is a multimodal vision-language model from the Qwen3-VL series, built for high-fidelity understanding and reasoning across text, images, and video. It features improved multimodal fusion with Interleaved-MRoPE for long-horizon temporal reasoning, DeepStack for fine-grained visual-text alignment, and text-timestamp alignment for precise event localization.

The model supports a native 256K-token context window, extensible to 1M tokens, and handles both static and dynamic media inputs for tasks like document parsing, visual question answering, spatial reasoning, and GUI control. It achieves text understanding comparable to leading LLMs while expanding OCR coverage to 32 languages and enhancing robustness under varied visual conditions.

Why It Looks Great

Large Language Model architecture for efficient processing
131072 context window for long document handling
Competitive pricing at $0.1/$0.5 per million tokens

Key Features

Context Window: 131072 tokens
Max Output: 32768 tokens
Vision: Supported
Function Calling: Supported

Specifications

Specification	Value
Provider	Qwen
Model Type	Large Language Model (LLM)
Architecture	N/A
Context Window	131072 tokens
Max Output	32768 tokens
Input	Text
Output	Text
Vision	Supported
Function Calling	Supported

Pricing

Token Type	Cost per Million Tokens
Input	$0.1
Output	$0.5

How to Use

Write your prompt — describe the task, provide context, and specify desired output format.
Submit — the model processes your request and returns the response.

API Integration

Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1 API Endpoint: chat/completions Model ID: qwen/qwen3-vl-8b-instruct

API Usage

Python SDK

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen/qwen3-vl-8b-instruct",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

cURL

curl https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "qwen/qwen3-vl-8b-instruct",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Notes

Model: qwen/qwen3-vl-8b-instruct
Provider: Qwen

ข้อมูล

ผู้ให้บริการalibaba

ประเภทllm

ฟังก์ชันที่รองรับ

อินพุต

ข้อความรูปภาพ

เอาต์พุต

ข้อความ

บริบท131,072

เอาต์พุตสูงสุด32,768

Vision✓ รองรับ

Function Calling✓ รองรับ

คู่มือการเข้าถึง API

Base URLhttps://llm.wavespeed.ai/v1

API Endpointchat/completions

Model IDqwen/qwen3-vl-8b-instruct

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Qwen3 Vl 8b Instruct

Qwen3 Vl 8b Instruct API ราคาเท่าไหร่?+

ราคาบน WaveSpeedAI: $0.08 ต่อล้านโทเคนอินพุต และ $0.50 ต่อล้านโทเคนเอาต์พุต Prompt caching และ batch processing คิดค่าบริการแยกและช่วยลดต้นทุนที่แท้จริงสำหรับภาระงานที่ยาวและทำซ้ำ

Qwen3 Vl 8b Instruct มี context window เท่าใด?+

Qwen3 Vl 8b Instruct รองรับสูงสุด 131K โทเคนคอนเท็กซ์ และสูงสุด 33K โทเคนเอาต์พุตต่อคำขอ

Qwen3 Vl 8b Instruct เข้ากันได้กับ OpenAI หรือไม่?+

WaveSpeedAI ให้บริการ Qwen3 Vl 8b Instruct ที่ https://llm.wavespeed.ai/v1 ผ่านอินเทอร์เฟซ Chat Completions ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ไคลเอนต์ OpenAI SDK ส่วนใหญ่ใช้งานได้โดยเปลี่ยน base URL และ API key ส่วนฟิลด์เสริมขึ้นอยู่กับโมเดล

จะเริ่มใช้ Qwen3 Vl 8b Instruct ได้อย่างไร?+

ลงชื่อเข้าใช้ WaveSpeedAI สร้าง API key ใน Access Keys แล้วส่งคำขอไปยัง https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions โดยใช้ model id ที่แสดงด้านบน ตรวจสอบความพร้อมใช้งาน ความสามารถ และราคาจากแคตตาล็อกโมเดลปัจจุบัน