DEV Community

Cover image for วิธีใช้ Qwen 3.8 API
Thanawat Wongchai
Thanawat Wongchai

Posted on • Originally published at apidog.com

วิธีใช้ Qwen 3.8 API

Alibaba เปิดตัว Qwen 3.8-Max ช่วงต้นเดือนสิงหาคม 2026 และ API พร้อมใช้งานบน Model Studio แล้ว โมเดลมีพารามิเตอร์รวม 2.4 ล้านล้าน (2.4T) ตัว โดยใช้งาน 9.5 หมื่นล้าน (95B) ตัว, รองรับบริบท 1 ล้านโทเค็น และคิดราคาแบบคงที่ $2 สำหรับอินพุต / $6 สำหรับเอาต์พุตต่อ 1 ล้านโทเค็น หากต้องการข้อมูลพื้นฐานของโมเดล ดู คำอธิบาย Qwen 3.8 คู่มือนี้เน้นการลงมือทำ: ขอคีย์ เลือกภูมิภาค เรียก API ครั้งแรก และเชื่อมต่อโมเดลเข้ากับเครื่องมือของคุณ

ลองใช้ Apidog วันนี้

จุดต่างสำคัญของ Qwen 3.8 คือรองรับสองโปรโตคอลตั้งแต่เปิดตัว:

  • OpenAI-compatible สำหรับ OpenAI SDK และ Chat Completions
  • Anthropic-compatible สำหรับเครื่องมือในระบบนิเวศ Claude เช่น Claude Code

คุณจึงเปลี่ยนจากผู้ให้บริการเดิมได้ด้วยการเปลี่ยน Base URL และรหัสโมเดล หรือทดสอบคำขอเดียวกันผ่านทั้งสองโปรโตคอลใน Apidog เพื่อเปรียบเทียบรูปแบบข้อมูลตอบกลับได้

สิ่งที่ต้องเตรียมก่อนเริ่มต้น

รายการ ค่า
รหัสโมเดล qwen3.8-max
หน้าต่างบริบท 1,000,000 โทเค็น
เอาต์พุตสูงสุด 65,536 โทเค็น
ประเภทอินพุต ข้อความและรูปภาพ
ราคา $2 อินพุต / $6 เอาต์พุต ต่อ 1 ล้านโทเค็น, อัตราคงที่ตลอดบริบทเต็ม
การควบคุมการให้เหตุผล reasoning_effort: xhigh (ค่าเริ่มต้น), medium, low
โปรโตคอล OpenAI Chat Completions + Responses, Anthropic Messages
ตัวแปรสภาพแวดล้อมสำหรับคีย์ DASHSCOPE_API_KEY

Qwen 3.8-Max API overview

ข้อมูลอ้างอิงมาจากประกาศเปิดตัว Qwen 3.8 อย่างเป็นทางการ และเอกสาร Alibaba Cloud Model Studio

Alibaba ระบุว่าจะเปิดเผยน้ำหนักโมเดลบน Hugging Face และ ModelScope ในสัปดาห์ถัดไป แต่ ณ ต้นเดือนสิงหาคม 2026 ยังดาวน์โหลดไม่ได้ คู่มือนี้จึงใช้ API ที่โฮสต์ไว้ทั้งหมด

ขั้นตอนที่ 1: ขอ API Key จาก QwenCloud

  1. ไปที่ home.qwencloud.com
  2. ลงชื่อเข้าใช้หรือสร้างบัญชี
  3. สร้าง API key จากคอนโซล
  4. เก็บคีย์ไว้ใน environment variable

Alibaba ใช้ชื่อ DashScope ภายใน จึงต้องตั้งชื่อตัวแปรเป็น DASHSCOPE_API_KEY

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

สำหรับโปรเจกต์จริง ให้เก็บคีย์ใน .env, secret manager หรือระบบจัดการ CI/CD secrets อย่าใส่คีย์ลงในซอร์สโค้ด

ตัวอย่างไฟล์ .env:

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

หากต้องการประเมินโมเดลก่อนใช้งานจริง มีโควตาฟรี 1 ล้านโทเค็น ใช้ได้ 90 วัน และใช้ได้เฉพาะภูมิภาคสิงคโปร์

ขั้นตอนที่ 2: เลือก Base URL ตามภูมิภาค

Model Studio มี OpenAI-compatible API จากสามภูมิภาค เลือกปลายทางที่อยู่ใกล้กับเซิร์ฟเวอร์แอปพลิเคชันของคุณมากที่สุด

ภูมิภาค Base URL
ปักกิ่ง https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
สิงคโปร์ https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
สหรัฐอเมริกา (เวอร์จิเนีย) https://dashscope-us.aliyuncs.com/compatible-mode/v1

สำหรับผู้ใช้ส่วนใหญ่ ภูมิภาคสิงคโปร์เป็นจุดเริ่มต้นที่เหมาะสม และเป็นภูมิภาคที่รองรับโควตาฟรี:

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

รายการโมเดลของ Model Studio ระบุว่า qwen3.8-max รองรับการสร้างข้อความ รวมถึงการเข้าใจรูปภาพและวิดีโอ

ตัวอย่างทั้งหมดด้านล่างใช้สิงคโปร์ ให้เปลี่ยน Base URL หากเวิร์กโหลดของคุณอยู่ใกล้ปักกิ่งหรือเวอร์จิเนียกว่า

ขั้นตอนที่ 3: เรียก API ครั้งแรกด้วย OpenAI SDK

ติดตั้ง OpenAI Python SDK:

pip install openai
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

จากนั้นกำหนด base_url ให้ชี้ไปที่ DashScope:

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

หากต้องการทดสอบโดยไม่ต้องเขียนโค้ด ใช้ cURL ได้ทันที:

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

หากคุณเคยใช้ OpenAI-compatible provider มาก่อน ขั้นตอนย้ายระบบมีเพียง:

  1. เปลี่ยน base_url
  2. เปลี่ยน model เป็น qwen3.8-max
  3. ทดสอบ prompt และการจัดการ response ของคุณ

กระบวนการนี้เหมือนกับในคู่มือ API ของ Qwen 3.7 Plus แต่ใช้รหัสโมเดลใหม่

ขั้นตอนที่ 4: สตรีมคำตอบและอ่าน reasoning deltas

Qwen 3.8-Max เป็นโมเดลการให้เหตุผล และเปิดใช้การคิดโดยค่าเริ่มต้น

เมื่อเปิดสตรีม:

  • ขั้นแรกจะได้รับ reasoning_content deltas
  • จากนั้นจึงได้รับ content deltas ซึ่งเป็นคำตอบสุดท้าย

ตัวอย่างการแสดงผลทั้งสองส่วน:

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

ข้อควรระวังสำหรับ production:

  • โทเค็นการคิดถูกคิดราคาเป็นโทเค็นเอาต์พุต
  • ค่าเริ่มต้น xhigh อาจเพิ่ม latency และค่าใช้จ่าย
  • UI แชตควรแยกการแสดง reasoning ออกจากคำตอบสุดท้าย หรือไม่แสดง reasoning ให้ผู้ใช้เห็นตามความเหมาะสม

ขั้นตอนที่ 5: ปรับ reasoning_effort และแฟล็กการคิด

API มี reasoning_effort สามระดับ:

ระดับ เหมาะกับ
xhigh การเขียนโค้ด งานวิเคราะห์ยาก และ agentic workflows
medium งานทั่วไปเมื่อยังไม่แน่ใจว่าจะต้องใช้ reasoning มากเพียงใด
low การจำแนกประเภท การแยกข้อมูล และแชตที่ต้องการ latency ต่ำ

ใช้ extra_body เพื่อส่งพารามิเตอร์เพิ่มเติมของ DashScope ผ่าน OpenAI SDK:

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,
    },
)

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

พารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้อง:

  • reasoning_effort: ควบคุมระดับความพยายามในการให้เหตุผล
  • enable_thinking: เปิดหรือปิดกระบวนการให้เหตุผล
  • preserve_thinking: เก็บบริบทการให้เหตุผลระหว่างบทสนทนา โดยเปิดเป็นค่าเริ่มต้น

แนวทางเริ่มต้นสำหรับการทดสอบ:

งานเขียนโค้ด / agentic analysis  -> xhigh
API ปริมาณสูง / task ง่าย        -> low
ยังไม่มีข้อมูล benchmark          -> medium
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

อย่าเลือกค่าเริ่มต้นจากคำแนะนำเพียงอย่างเดียว ให้ทดสอบกับ prompt, latency และคุณภาพผลลัพธ์ของงานจริง

ใช้ปลายทาง Anthropic-compatible

นอกจาก OpenAI-compatible API แล้ว Qwen 3.8 ยังมีปลายทางที่ใช้ Anthropic Messages protocol:

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

ปลายทางนี้ช่วยให้เครื่องมือที่สร้างสำหรับ Claude API สื่อสารกับ Qwen 3.8-Max ได้โดยไม่ต้องเขียน client ใหม่

ตัวอย่างการตั้งค่าสำหรับ Claude Code:

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

หลังตั้งค่าแล้ว ให้เปิด claude เพื่อใช้งาน Claude Code กับ Qwen 3.8-Max ใน agentic loop

Alibaba ใช้ Claude Code harness ในการทดสอบประสิทธิภาพการเขียนโค้ดส่วนหนึ่งด้วย ดังนั้นปลายทาง Anthropic ไม่ได้มีไว้เพียงเพื่อความเข้ากันได้เท่านั้น หากกรณีใช้งานหลักของคุณคือ agentic coding ดูรายละเอียดผลทดสอบและเครื่องมือที่รองรับเพิ่มเติมได้ในบทวิเคราะห์ Qwen 3.8 สำหรับการเขียนโค้ด

การมีสองโปรโตคอลมีประโยชน์โดยตรงเมื่อทีมของคุณมีเครื่องมืออยู่ทั้งระบบนิเวศ OpenAI และ Anthropic คุณสามารถทดสอบการย้ายระบบได้โดยไม่ต้องสร้าง client ใหม่ก่อน

ราคาและผลกระทบต่อค่าใช้จ่าย

ราคาของ Qwen 3.8-Max:

ประเภท ราคา
อินพุต $2 ต่อ 1 ล้านโทเค็น
เอาต์พุต $6 ต่อ 1 ล้านโทเค็น
บริบท อัตราคงที่ตั้งแต่ 0 ถึง 1 ล้านโทเค็น
Cache hit อินพุตซ้ำคิดที่ 10% ของราคาอินพุต
Explicit cache creation คิดที่ 125% ของราคาอินพุต

Qwen 3.8-Max pricing

ดูตัวเลขล่าสุดได้จากหน้าแสดงราคาอย่างเป็นทางการ

แม้ราคาเปิดตัวจะต่ำกว่าราคาปกติของ Qwen 3.7-Max ที่ $2.5/$7.5 แต่ต้องรวมโทเค็น reasoning ในการประเมินค่าใช้จ่ายจริงด้วย โดยเฉพาะเมื่อใช้ reasoning_effort: "xhigh"

สำหรับตัวอย่างค่าใช้จ่ายและรายละเอียดโควตาฟรี ดูรายละเอียดราคา Qwen 3.8

ทดสอบและแก้ไขข้อบกพร่อง Qwen 3.8 API ใน Apidog

API ที่มีหลายภูมิภาค รองรับสองโปรโตคอล และสตรีม reasoning deltas ควรมีชุดคำขอที่บันทึกและรันซ้ำได้ Apidog ช่วยจัดการส่วนนี้ได้อย่างเป็นระบบ

ทดสอบ Qwen 3.8 API ใน Apidog

1. สร้างคำขอ OpenAI Chat Completions

สร้าง endpoint:

POST /chat/completions
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

กำหนด server URL เป็น:

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

ตั้งค่า header:

Authorization: Bearer {{DASHSCOPE_API_KEY}}
Content-Type: application/json
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

ตัวอย่าง request body:

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

เนื่องจาก API ใช้รูปแบบ OpenAI คุณสามารถนำเข้า OpenAI spec ที่มีอยู่ แล้วเปลี่ยนเพียง URL ของเซิร์ฟเวอร์และรหัสโมเดล

2. สร้าง environment แยกตามภูมิภาค

สร้าง environment สามชุด:

Environment base_url
Beijing https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
Singapore https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
US Virginia https://dashscope-us.aliyuncs.com/compatible-mode/v1

ใช้ secret เดียวกันสำหรับทุก environment:

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

วิธีนี้ช่วยให้เปลี่ยนภูมิภาคได้จาก dropdown โดยไม่ต้องแก้ไข URL ทุกคำขอ และช่วยเปรียบเทียบ latency ก่อนนำไปใช้งานจริง

3. ตรวจสอบ SSE stream แบบดิบ

ส่งคำขอด้วย:

{
  "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

ตรวจสอบลำดับเหตุการณ์ที่ส่งกลับมา:

  1. reasoning_content deltas
  2. content deltas

เมื่อ streaming parser ในแอปของคุณทำงานผิดปกติ ให้เปรียบเทียบสิ่งที่ parser อ่านได้กับ raw SSE response เพื่อระบุว่าปัญหาเกิดจาก client หรือ provider

4. เปรียบเทียบโมเดลด้วย prompt เดียวกัน

ทำสำเนาคำขอ แล้วเปลี่ยนเฉพาะ model:

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

จากนั้นรัน prompt เดิมกับทั้งสองโมเดล และบันทึก:

  • เวลาเริ่มตอบกลับ
  • เวลาตอบกลับทั้งหมด
  • จำนวน input/output tokens
  • คุณภาพของคำตอบ
  • ปริมาณ reasoning ที่เกิดขึ้น

คุณสามารถเก็บคำขอสำหรับ Kimi K3 API ไว้ในโปรเจกต์เดียวกัน เพื่อทำ A/B test กับงานจริงของคุณได้

ดาวน์โหลด Apidog ฟรีเพื่อเริ่มสร้างชุดทดสอบนี้

คำถามที่พบบ่อย

มีวิธีทดลองใช้ Qwen 3.8 API ฟรีหรือไม่?

มี บัญชี Model Studio ใหม่ได้รับโควตาฟรี 1 ล้านโทเค็นสำหรับ qwen3.8-max ใช้ได้ 90 วัน และใช้ได้เฉพาะภูมิภาคสิงคโปร์

หากต้องการใช้โควตานี้ ให้ส่งคำขอผ่าน:

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

ฉันสามารถรัน Qwen 3.8 แบบโลคอลแทน API ได้หรือไม่?

ยังไม่ได้ ณ ต้นเดือนสิงหาคม 2026 น้ำหนักโมเดลยังดาวน์โหลดไม่ได้ แม้ Alibaba จะระบุว่าจะเปิดเผยบน Hugging Face และ ModelScope ในสัปดาห์ถัดไป

ด้วยพารามิเตอร์รวม 2.4 ล้านล้านตัว การโฮสต์เองจะเป็นงานแบบหลายโหนดแม้ใช้ quantization ดังนั้น API ที่โฮสต์ไว้จึงเป็นวิธีเรียกใช้โมเดลในตอนนี้

ปลายทาง Anthropic รองรับทุกความสามารถเหมือน OpenAI endpoint หรือไม่?

ปลายทาง Anthropic รองรับ Anthropic Messages protocol และมีไว้เพื่อรองรับเครื่องมือในระบบนิเวศ Anthropic โดยเฉพาะ Claude Code

สำหรับโค้ดแอปพลิเคชันโดยตรง OpenAI-compatible endpoint เป็นเส้นทางที่มีเอกสารการใช้งานชัดเจนกว่า โดยรองรับ:

  • reasoning_effort
  • enable_thinking
  • preserve_thinking
  • streaming reasoning_content

qwen3.8-max ต่างจาก Qwen3-Coder สำหรับงานเขียนโค้ดอย่างไร?

ทั้งสองเป็นโมเดลคนละประเภท:

  • Qwen3-Coder เป็นสายโมเดลที่เชี่ยวชาญด้านการเขียนโค้ด
  • qwen3.8-max เป็นโมเดลเรือธงทั่วไปที่ทำคะแนนงาน agentic coding ได้ดีบนตารางของ Alibaba เอง

Alibaba รายงานคะแนน 86.6 บน Terminal Bench 2.1 จากการทดสอบของผู้ขายเอง หากต้องเลือกระหว่างสองโมเดล ให้เรียกผ่าน API surface เดียวกัน เปลี่ยนเฉพาะรหัสโมเดล แล้วทดสอบกับ repository, issue และ workflow ของทีมคุณ

สรุป

Qwen 3.8-Max นำไปใช้ได้ง่ายสำหรับทีมที่มี OpenAI SDK อยู่แล้ว:

  1. สร้าง DASHSCOPE_API_KEY
  2. เลือก Base URL ของภูมิภาค
  3. เปลี่ยน base_url
  4. ใช้โมเดล qwen3.8-max
  5. ปรับ reasoning_effort ตาม latency และคุณภาพที่ต้องการ
  6. ทดสอบ SSE stream และต้นทุนจาก reasoning tokens

หากคุณใช้ Claude Code หรือเครื่องมือในระบบนิเวศ Anthropic อยู่แล้ว ให้ตั้งค่า ANTHROPIC_BASE_URL, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN และ ANTHROPIC_MODEL เพื่อใช้งานกับ Qwen 3.8-Max ได้เช่นกัน

เริ่มจากโควตาฟรีในสิงคโปร์ ส่งคำขอแบบสตรีมเพื่อดู reasoning_content และวัดผลด้วย prompt จริงของคุณ เก็บคำขอทั้ง OpenAI และ Anthropic protocol พร้อม environment ของแต่ละภูมิภาคไว้ใน Apidog เพื่อให้ทั้งทีมรันทดสอบเดิมซ้ำได้เมื่อมีโมเดลใหม่ออกมา

Top comments (0)