DEV Community

Cover image for Qwen 3.8 APIの使い方
Akira
Akira

Posted on • Originally published at apidog.com

Qwen 3.8 APIの使い方

Alibabaは2026年8月上旬にQwen 3.8-Maxをリリースし、APIをModel Studioで公開しました。総パラメータ数は2.4兆（アクティブ950億）、コンテキストウィンドウは100万トークン、料金は100万トークンあたり入力2ドル／出力6ドルの均一価格です。モデルの仕様については、Qwen 3.8解説記事も参照してください。本記事では、APIキーの取得、リージョン選択、最初のリクエスト、ストリーミング、Claude CodeやApidogへの組み込みまでを実装手順として解説します。

今すぐApidogを試す

Qwen 3.8-Maxは、初日からOpenAI互換エンドポイントとAnthropic互換エンドポイントの両方を提供しています。既存のOpenAI SDKコードはベースURLとモデルIDの変更だけで利用でき、Claude Codeも3つの環境変数で接続できます。Apidogでは、同一プロンプトを両方のプロトコルに送信し、ストリーミング応答を比較することも可能です。

始める前に確認する値

項目 値
モデルID qwen3.8-max
コンテキストウィンドウ 1,000,000トークン
最大出力 65,536トークン
入力タイプ テキストと画像
料金 100万トークンあたり入力2ドル／出力6ドル、全コンテキストで均一料金
推論制御 reasoning_effort: xhigh（デフォルト）、medium、low
プロトコル OpenAIチャット補完 + Responses、Anthropic Messages
APIキー環境変数 DASHSCOPE_API_KEY

Qwen 3.8-Maxの概要

これらは公式のQwen 3.8リリース発表とAlibaba Cloud Model Studioのドキュメントに基づく情報です。AlibabaはHugging FaceおよびModelScopeでのオープンウェイト公開を予告していますが、2026年8月上旬時点ではダウンロードできません。そのため、本記事の手順はすべてホスト型APIを対象にしています。

ステップ1: QwenCloudでAPIキーを作成する

  1. home.qwencloud.comにアクセスします。
  2. サインイン、またはアカウントを作成します。
  3. コンソールからAPIキーを作成します。
  4. キーを環境変数として設定します。

Alibabaのプラットフォームでは内部的にDashScopeの名称を使用するため、キー名にはDASHSCOPE_API_KEYを使用します。

export DASHSCOPE_API_KEY="sk-your-key-here"
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

ローカル開発では、シェルプロファイルまたは.envファイルに保存してください。キーをソースコード、Gitリポジトリ、クライアントサイドのコードに直接書き込まないことが重要です。

無料で評価する場合、新しいModel Studioアカウントには以下の無料枠があります。

  • 100万トークン
  • 有効期限は90日間
  • シンガポールリージョンのみで利用可能

評価用のリクエストは、後述するdashscope-intlエンドポイントに送信してください。

ステップ2: 実行環境に近いリージョンを選ぶ

OpenAI互換APIは3リージョンで提供されています。アプリケーションサーバーに近いリージョンを選択し、レイテンシを確認してください。

リージョン ベースURL
北京 https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
シンガポール https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
米国（バージニア） https://dashscope-us.aliyuncs.com/compatible-mode/v1

国際的な利用では、無料枠も使えるシンガポールのdashscope-intlが実用的な開始地点です。

Model Studioのモデルリストでは、qwen3.8-maxがテキスト生成に加え、画像および動画理解にも対応していることを確認できます。以下のコード例ではシンガポールリージョンを使います。北京またはバージニアに近い場合は、base_urlだけを置き換えてください。

ステップ3: OpenAI SDKから最初のリクエストを送る

Qwen 3.8-MaxはOpenAIチャット補完形式をサポートしています。公式openai Python SDKをインストールし、DashScopeのベースURLを指定します。

pip install openai
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode 
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.8-max",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a precise technical assistant."},
        {
            "role": "user",
            "content": "Explain idempotency in REST APIs in two sentences.",
        },
    ],
)

print(completion.choices[0].message.content)
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

cURLで動作確認する場合は、次のリクエストを実行します。

curl https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3.8-max",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Explain idempotency in REST APIs in two sentences."
      }
    ]
  }'
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

すでにOpenAI互換プロバイダーを利用している場合、移行で必要になる主な変更は以下です。

  1. base_urlをDashScopeのリージョンURLに変更する
  2. モデルIDをqwen3.8-maxに変更する
  3. 必要に応じてDashScope固有の推論オプションをextra_bodyで渡す

Qwen 3.7 Plusから移行する場合も、基本的な呼び出し方はQwen 3.7 Plus APIガイドと同じです。

ステップ4: ストリーミングでreasoning_contentと回答を分けて処理する

Qwen 3.8-Maxは推論モデルです。ストリーミング時には、最終回答のcontentより前に、推論内容がreasoning_contentとして届く場合があります。

実装では、両方のデルタを処理してください。

stream = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.8-max",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Design a rate limiting strategy for a public API.",
        }
    ],
    stream=True,
)

thinking_done = False

for chunk in stream:
    delta = chunk.choices[0].delta
    reasoning = getattr(delta, "reasoning_content", None)

    if reasoning:
        print(reasoning, end="", flush=True)
    elif delta.content:
        if not thinking_done:
            print("\n--- answer ---")
            thinking_done = True

        print(delta.content, end="", flush=True)
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

実装時には次の2点を考慮してください。

  • 推論トークンは出力トークンとして課金されます。
  • デフォルトの推論レベルはxhighであり、精度を優先する一方でレイテンシと出力トークン数が増える可能性があります。

チャットUIでは、推論表示用の領域と最終回答用の領域を分けると扱いやすくなります。推論をエンドユーザーに見せない場合でも、ストリームを正しく消費できるようreasoning_contentを無視するか、ログに記録する処理を実装してください。

ステップ5: reasoning_effortと推論フラグを用途別に設定する

Qwen 3.8-Maxでは、reasoning_effortに次の3レベルを指定できます。

  • xhigh: デフォルト。複雑な分析やエージェント的なコーディング向け
  • medium: 精度、速度、コストのバランスを取りたい場合
  • low: 分類、抽出、単純なチャット、大量処理向け

推論動作には、以下のDashScope拡張フラグもあります。

  • enable_thinking: 推論プロセスを有効または無効にする
  • preserve_thinking: ターン間で推論コンテキストを保持する。デフォルトは有効

OpenAI SDKでは、これらをextra_bodyで渡します。

completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.8-max",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Classify this ticket: 'Login page 500s on Safari.'",
        }
    ],
    extra_body={
        "reasoning_effort": "low",
        "enable_thinking": True,
    },
)
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

コストを抑えるには、用途に応じてreasoning_effortを切り替えることが重要です。

ワークロード 推奨設定
エージェント的コーディング、複雑な分析 xhigh
一般的な業務支援、判断を伴う処理 medium
分類、抽出、単純な応答、大量API処理 low

思考のオン・オフ自体ではなく、生成される推論トークン数が実コストに影響します。本番導入前に、自分のプロンプト、期待する品質、許容レイテンシでベンチマークを実施してください。

Anthropic互換エンドポイントを使う

Qwen 3.8-Maxは、OpenAI互換APIに加えてAnthropic Messages形式にも対応しています。

https://dashscope-intl.aliyuncs.com/apps/anthropic
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Claude API向けに構築されたツールを使う場合、特にClaude Codeでは環境変数を設定するだけでQwen 3.8-Maxへ接続できます。

export ANTHROPIC_BASE_URL=https://dashscope-intl.aliyuncs.com/apps/anthropic
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=$DASHSCOPE_API_KEY
export ANTHROPIC_MODEL=qwen3.8-max
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

設定後にclaudeを起動すると、Claude CodeはQwen 3.8-Maxを使ってエージェントループを実行します。

Alibabaは独自のコーディングベンチマークの多くをClaude Codeハーネスで実行しています。エージェント的コーディングを評価する場合は、Qwen 3.8コーディング詳細も参照してください。Claude Codeに加え、Codex、Qoder、Qwen Code、OpenClaw向けの公式設定も案内されています。

チーム内でOpenAI系とAnthropic系のツールが混在している場合、同じモデルに対して両プロトコルで評価できる点は大きな利点です。クライアント実装を最初から書き換えずに、既存ツールとの互換性を検証できます。

料金を見積もる

料金は以下のとおりです。

  • 入力: 100万トークンあたり2ドル
  • 出力: 100万トークンあたり6ドル
  • コンテキスト長: 0〜100万トークンで均一料金
  • キャッシュヒット時の繰り返し入力: 入力料金の10%
  • 明示的なキャッシュ作成: 入力料金の125%

最新の価格は公式料金ページで確認してください。

Qwen 3.8の料金概要

発表価格はQwen 3.7-Maxの定価である入力2.5ドル／出力7.5ドルを下回ります。ただし、推論トークンは出力として課金されます。特にデフォルトのxhighを使う場合、単純な入出力トークンの想定より実コストが増える可能性があります。

無料枠と具体的なコスト例については、Qwen 3.8の料金詳細を確認してください。

ApidogでQwen 3.8 APIをテスト・デバッグする

デュアルプロトコル、複数リージョン、SSEストリーミングを扱う場合、リクエストを再利用できるAPIクライアントを用意すると検証が効率化します。

ApidogでのAPIテスト画面

Apidogでは、次の構成でプロジェクトを作ると運用しやすくなります。

1. OpenAI互換リクエストを作成する

POST /chat/completionsを追加し、リクエストボディにOpenAIチャット補完形式を設定します。

{
  "model": "qwen3.8-max",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain idempotency in REST APIs in two sentences."
    }
  ]
}
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

既存のOpenAI仕様をインポートする場合は、サーバーURLをQwenの互換モードURLに変更します。

Anthropic Messagesエンドポイントも同じプロジェクトに追加しておくと、同じプロンプトを2つのプロトコルで比較できます。

2. リージョンを環境として管理する

以下の3環境を作成します。

  • 北京
  • シンガポール
  • 米国・バージニア

各環境には、少なくとも次の変数を定義します。

base_url
DASHSCOPE_API_KEY
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

例えば、シンガポール環境のbase_urlには次を設定します。

https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

リクエストURLでは変数を使用します。

{{base_url}}/chat/completions
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

これにより、全リクエストを編集せず環境の切り替えだけでリージョンを変更できます。本番リージョンを決める前に、各リージョンへの応答時間を比較する用途にも使えます。

3. SSEストリームを確認する

リクエストボディに"stream": trueを追加します。

{
  "model": "qwen3.8-max",
  "stream": true,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Design a rate limiting strategy for a public API."
    }
  ]
}
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

レスポンスビューでは、通常はreasoning_contentのイベントが先に到着し、その後にcontentのイベントが到着します。

本番アプリケーションでストリーミングパーサーに問題が出た場合は、Apidogで取得した生のSSEイベント列と比較してください。アプリケーション側のパーサーに問題があるのか、プロバイダー側の応答に差異があるのかを切り分けやすくなります。

4. モデルを同じ条件で比較する

リクエストを複製して、モデルIDだけを変更します。

{
  "model": "qwen3.7-max"
}
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

同じプロンプト、同じリージョン、同じ推論設定で比較し、少なくとも以下を記録してください。

  • 応答時間
  • 入力・出力トークン数
  • 推論トークンの量
  • 回答品質
  • 失敗率やタイムアウト率

同じプロジェクトには、Kimi K3 APIなどのリクエストも保持できます。ベンダーのベンチマークは参考情報として扱い、実際の選定は自分のプロンプトとワークロードで行ってください。

手順を試す場合は、Apidogを無料でダウンロードできます。

よくある質問

Qwen 3.8 APIを無料で試せますか？

はい。新しいModel Studioアカウントでは、qwen3.8-max向けに100万トークンの無料枠を利用できます。有効期限は90日間で、シンガポールリージョン限定です。

評価トラフィックは以下のエンドポイントへ送信してください。

https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

APIではなく、Qwen 3.8をローカルで実行できますか？

2026年8月上旬時点ではできません。AlibabaはHugging FaceとModelScopeでのオープンウェイト公開を予告していますが、まだダウンロードできません。

また、総パラメータ数は2.4兆です。量子化を前提としても、自己ホスティングはマルチノード構成を必要とするプロジェクトになります。現時点ではホスト型APIが利用手段です。

AnthropicエンドポイントはOpenAIエンドポイントと同じ機能を使えますか？

AnthropicエンドポイントはAnthropic Messagesプロトコルをサポートしており、主にClaude CodeなどAnthropicエコシステムのツール向けです。

直接アプリケーションコードを書く場合は、reasoning_effort、enable_thinking、ストリーミングのreasoning_contentが文書化されているOpenAI互換エンドポイントが実装しやすい選択肢です。

qwen3.8-maxはコーディングでQwen3-Coderより優れていますか？

両者は異なる目的のモデルです。Qwen3-Coderは専門的なコーディングモデルのラインです。一方、qwen3.8-maxは汎用フラッグシップモデルであり、Alibabaが実施したベンチマークではTerminal Bench 2.1で86.6というエージェント的コーディングの数値が示されています。

選定時は、同一のAPIインターフェースと同一の評価プロンプトで両方をテストしてください。モデルID以外の呼び出し方法は同じです。

まとめ

Qwen 3.8-Max APIは、既存のOpenAI SDKやClaude Code環境から導入しやすい構成です。

実装を始める際は、次の順序がおすすめです。

  1. シンガポールリージョンでAPIキーと無料枠を確認する
  2. OpenAI互換の/chat/completionsで最初のリクエストを送る
  3. stream: trueでreasoning_contentとcontentを確認する
  4. ワークロードに応じてreasoning_effortを調整する
  5. Claude Codeを使う場合はAnthropic互換エンドポイントも接続する
  6. Apidogでリージョン、プロトコル、モデル別のリクエストを保存し、再現可能な評価環境にする

特に注意すべき点は、デフォルトのxhighで生成される推論トークンが出力として課金されることと、無料枠がシンガポールリージョン限定であることです。ベンダーのベンチマークだけで判断せず、実際のプロンプト、レイテンシ要件、コスト上限に基づいて比較してください。

Top comments (0)