Qwen 3.8 API Nasıl Kullanılır

Alibaba, Qwen 3.8-Max'i Ağustos 2026 başında piyasaya sürdü ve API Model Studio'da zaten yayında. Model; toplam 2.4T parametre (95B aktif), 1M token bağlam penceresi ve milyon token başına sabit 2$ giriş / 6$ çıkış fiyatı sunuyor. Modelin arka planı için Qwen 3.8 açıklayıcımıza bakın. Bu rehber, API anahtarı alma, bölge seçme, ilk isteği gönderme ve modeli mevcut araçlarınıza entegre etme adımlarına odaklanır.

Apidog'u bugün deneyin

Qwen 3.8'i çoğu model lansmanından ayıran nokta, ilk günden iki protokolle gelmesidir:

• OpenAI uyumlu uç nokta
• Anthropic uyumlu uç nokta

Mevcut OpenAI SDK kodunuzu yalnızca temel URL'yi değiştirerek kullanabilirsiniz. Claude Code kurulumu ise üç ortam değişkeniyle çalışır. Her iki protokolü aynı istemle test etmek ve yanıt farklarını izlemek için Apidog kullanabilirsiniz.

Başlamadan önce ihtiyacınız olanlar

Öğe	Değer
Model kimliği	qwen3.8-max
Bağlam penceresi	1.000.000 token
Maksimum çıkış	65.536 token
Giriş türleri	Metin ve görseller
Fiyatlandırma	1M token başına 2$ giriş / 6$ çıkış, tüm bağlam boyunca sabit
Akıl yürütme kontrolü	reasoning_effort: xhigh (varsayılan), medium, low
Protokoller	OpenAI sohbet tamamlama + yanıtları, Anthropic Mesajları
Anahtar ortam değişkeni	DASHSCOPE_API_KEY

Bu bilgiler resmi Qwen 3.8 sürüm gönderisinden ve Alibaba Cloud Model Studio belgelerinden alınmıştır.

Not: Alibaba, açık ağırlıkları sonraki hafta Hugging Face ve ModelScope'ta yayımlamayı planladığını belirtmişti. Ağustos 2026 başı itibarıyla ağırlıklar indirilebilir değildir. Bu rehberdeki tüm örnekler barındırılan API'yi kullanır.

Adım 1: QwenCloud'dan API anahtarı alın

home.qwencloud.com adresine gidin, oturum açın veya hesap oluşturun. Konsoldan bir API anahtarı ürettikten sonra bunu ortam değişkeni olarak tanımlayın.

Alibaba'nın platformu dahili olarak DashScope adını kullandığı için değişken adı DASHSCOPE_API_KEY olmalıdır:

export DASHSCOPE_API_KEY="sk-your-key-here"

Anahtarı kaynak koduna eklemeyin. Kabuk profilinizde veya .env dosyanızda saklayın.

Ücretsiz değerlendirme kotası kullanmak istiyorsanız şunları dikkate alın:

• Kota: 1M token
• Geçerlilik: 90 gün
• Bölge: Yalnızca Singapur

Adım 2: Bölgesel temel URL seçin

Model Studio, OpenAI uyumlu API'yi üç bölgede sunar. Uygulamanıza veya sunucularınıza en yakın bölgeyi seçin.

Bölge	Temel URL
Pekin	https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
Singapur	https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
ABD (Virginia)	https://dashscope-us.aliyuncs.com/compatible-mode/v1

Singapur uç noktası (dashscope-intl) çoğu uluslararası kullanıcı için uygun varsayılandır. Ücretsiz kota da bu bölgede bulunur.

Model Studio model listesi, qwen3.8-max modelinin metin üretiminin yanı sıra görüntü ve video anlama için de mevcut olduğunu doğrular.

Bu rehberdeki örnekler Singapur bölgesini kullanır. Pekin veya Virginia'ya daha yakınsanız yalnızca base_url değerini değiştirin.

Adım 3: İlk çağrınızı yapın

Qwen 3.8-Max, OpenAI sohbet tamamlama formatını destekler. Bu nedenle resmi openai Python SDK'sını doğrudan kullanabilirsiniz.

Önce paketi yükleyin:

pip install openai

Ardından DashScope temel URL'sini kullanarak istek gönderin:

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)

Aynı isteği cURL ile göndermek için:

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."
      }
    ]
  }'

Başka bir OpenAI uyumlu sağlayıcıdan geçiyorsanız değiştirmeniz gereken temel olarak iki şey vardır:

1. base_url
2. model

Önceki nesilden geçiş yapıyorsanız iş akışı, Qwen 3.7 Plus API kılavuzundaki yaklaşımla aynıdır.

Adım 4: Akışlı yanıtları ve akıl yürütmeyi işleyin

Qwen 3.8-Max varsayılan olarak akıl yürütme kullanır. Akış modunda iki farklı delta türü alabilirsiniz:

• reasoning_content: Modelin akıl yürütme içeriği
• content: Nihai kullanıcı yanıtı

İstemcinizin her iki alanı da işlemesi gerekir:

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)

Akış davranışıyla ilgili iki önemli maliyet noktası vardır:

1. Akıl yürütme tokenleri çıkış tokeni olarak faturalandırılır.
2. Varsayılan xhigh çaba seviyesi uzun akıl yürütme zincirleri oluşturabilir.

Bu yaklaşım doğruluğu artırabilir; ancak kullanıcıya yönelik sohbet arayüzlerinde gecikmeyi ve maliyeti artırabilir.

Adım 5: reasoning_effort ve düşünme bayraklarını ayarlayın

API, reasoning_effort için üç seviye sunar:

Seviye	Kullanım alanı
xhigh	Zor analiz, ajan tabanlı kodlama, karmaşık planlama
medium	Dengeli gecikme ve kalite gerektiren işler
low	Sınıflandırma, çıkarma, basit sohbet, yüksek hacimli uç noktalar

Düşünme davranışını etkileyen iki DashScope uzantısı da vardır:

• enable_thinking: Akıl yürütmeyi açar veya kapatır.
• preserve_thinking: Akıl yürütme bağlamını turlar arasında korur. Varsayılan olarak açıktır.

OpenAI SDK kullanırken bu alanları extra_body ile iletin:

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,
    },
)

Maliyet açısından temel kaldıraç, modelin ürettiği düşünce tokeni sayısıdır. Bu sayıyı doğrudan reasoning_effort etkiler.

Pratik başlangıç önerisi:

• Ajan tabanlı kodlama ve analiz: xhigh
• Yüksek trafikli üretim uç noktaları: low
• Emin olmadığınız iş yükleri: medium

Varsayılanlara güvenmek yerine kendi istemleriniz, gecikme hedefleriniz ve maliyet sınırlarınızla karşılaştırma yapın.

Anthropic uyumlu uç nokta

Qwen 3.8, OpenAI uyumlu API'nin yanında Anthropic Mesajlar protokolünü de destekler:

https://dashscope-intl.aliyuncs.com/apps/anthropic

Bu, Claude API'si için geliştirilmiş araçların Qwen 3.8-Max ile çalışabilmesini sağlar. Özellikle Claude Code için resmi yapılandırma üç ortam değişkeninden oluşur:

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

Bu değişkenleri tanımladıktan sonra claude komutunu başlatın. Claude Code, ajan tabanlı döngüsünü Qwen 3.8-Max üzerinde çalıştırır.

Alibaba'nın kendi kodlama kıyaslamalarının önemli bölümünü Claude Code koşum takımıyla yürüttüğü belirtiliyor. Ajan tabanlı kodlama kullanımınız varsa kodlama için Qwen 3.8 incelememiz, bu kıyaslamaları ve desteklenen diğer koşum takımlarını inceler.

Çift protokol desteği, ekiplerin OpenAI ve Anthropic ekosistemleri arasında istemcileri yeniden yazmadan geçiş testleri yapabilmesini sağlar.

Maliyeti nedir?

Kısa fiyat özeti:

• Giriş: 1M token başına 2$
• Çıkış: 1M token başına 6$
• Bağlam penceresi: 0–1M token arasında tek sabit fiyat katmanı

Uzun bağlam için ek fiyat katmanı yoktur.

Bağlam önbellekleme davranışı:

• Önbellek isabetleri: Giriş fiyatının %10'u
• Açık önbellek oluşturma: %125 oranında faturalandırılır

Güncel rakamlar için resmi Model Studio fiyatlandırma sayfasını kontrol edin.

Lansman fiyatı, Qwen 3.7-Max'in 2,5$/7,5$ liste fiyatının altındadır. Ancak düşünce tokenlerinin çıkış tokeni olarak faturalandırıldığını unutmayın. Varsayılan xhigh seviyesi nedeniyle gerçek maliyet, yalnızca istem ve görünür yanıt uzunluğuna göre yapılan hesaplamadan daha yüksek olabilir.

Maliyet senaryoları ve ücretsiz kota ayrıntıları için Qwen 3.8 fiyatlandırma dökümüne bakın.

Qwen 3.8 API'yi Apidog'da test edin ve hata ayıklayın

Üç bölge, iki protokol ve SSE tabanlı akış davranışı; tekrarlanabilir bir API test kurulumu gerektirir. Apidog ile aşağıdaki yapıyı kurabilirsiniz.

OpenAI uyumlu spesifikasyonu içe aktarın

Yeni bir proje oluşturun ve sohbet tamamlama uç noktasını ekleyin:

POST /chat/completions

API, OpenAI biçimini kullandığı için mevcut bir OpenAI spesifikasyonunu içe aktarabilir, yalnızca sunucu URL'sini değiştirebilirsiniz.

Aynı projeye Anthropic Mesajlar uç noktasını da ekleyin. Böylece iki protokolü aynı çalışma alanında karşılaştırabilirsiniz.

Bölgeleri ortam olarak modelleyin

Üç ortam oluşturun:

• Pekin
• Singapur
• ABD-Virginia

Her ortamda aşağıdaki değişkenleri tanımlayın:

base_url
DASHSCOPE_API_KEY

Örnek Singapur ortamı:

base_url=https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1

Bu yapı sayesinde istekleri düzenlemek yerine ortam seçerek bölge değiştirebilirsiniz. Ayrıca her bölgeye yönelik gecikmeyi kendi konumunuzdan ölçebilirsiniz.

SSE akışını inceleyin

İstek gövdesinde akışı etkinleştirin:

{
  "stream": true
}

Ham sunucu tarafından gönderilen olaylarda önce reasoning_content, ardından content deltalarını gözlemleyin.

Üretimde akış ayrıştırıcınız beklenmedik davranıyorsa uygulama çıktısını ham SSE olaylarıyla karşılaştırmak, problemin istemcinizde mi yoksa sağlayıcı tarafında mı olduğunu belirlemenin hızlı yoludur.

Modelleri yan yana karşılaştırın

Bir isteği çoğaltın ve yalnızca model kimliğini değiştirin:

qwen3.8-max
qwen3.7-max

Ardından iki isteği aynı istemle çalıştırın ve şu alanları kaydedin:

• Yanıt süresi
• Token kullanımı
• Nihai yanıt kalitesi
• Akıl yürütme uzunluğu

Aynı yaklaşımı sağlayıcılar arasında da uygulayabilirsiniz. Örneğin aynı projede bir Kimi K3 API isteği tutarak gerçek iş yükünüzde A/B testi yapabilirsiniz.

Satıcı kıyaslamaları başlangıç noktasıdır. Asıl test, kendi üretim istemlerinizdir.

Başlamak için Apidog'u ücretsiz indirin. Yukarıdaki kurulum yaklaşık on dakika sürer.

Sıkça Sorulan Sorular

Qwen 3.8 API'yi ücretsiz denemenin bir yolu var mı?

Evet. Yeni Model Studio hesapları, qwen3.8-max için 1M token ücretsiz kota alır. Kota 90 gün geçerlidir ve yalnızca Singapur bölgesinde kullanılabilir.

Ücretsiz kotayı kullanmak için isteklerinizi dashscope-intl üzerinden gönderin.

Qwen 3.8'i API yerine yerel olarak çalıştırabilir miyim?

Henüz değil. Alibaba, açık ağırlıkları Hugging Face ve ModelScope'ta yayımlamayı planladığını belirtti; ancak Ağustos 2026 başı itibarıyla indirilebilir değildir.

Toplam 2.4T parametre nedeniyle, açık ağırlıklar yayımlansa bile yerel barındırma çok düğümlü bir altyapı projesi olur. Şimdilik modelin kullanım yolu barındırılan API'dir.

Anthropic uç noktası OpenAI uç noktasındaki tüm özellikleri destekliyor mu?

Anthropic uç noktası Anthropic Mesajlar protokolünde çalışır ve öncelikle bu ekosistemdeki araçlar için tasarlanmıştır. Resmi olarak belgelenen ana entegrasyon Claude Code'dur.

Doğrudan uygulama kodu için OpenAI uyumlu uç nokta daha iyi belgelenmiş seçenektir. reasoning_effort, enable_thinking, preserve_thinking ve akışlı reasoning_content davranışları bu uç noktada kullanılabilir.

qwen3.8-max, kodlama işleri için Qwen3-Coder ile nasıl karşılaştırılır?

Bu modeller farklı amaçlara yöneliktir:

• Qwen3-Coder: Özel kodlama modeli serisi
• qwen3.8-max: Genel amaçlı amiral gemisi model

Alibaba'nın yayınladığı satıcı kıyaslamalarına göre qwen3.8-max, ajan tabanlı kodlama işlerinde de güçlü sonuçlar sunar; örneğin Terminal Bench 2.1'de 86,6 değeri paylaşılmıştır.

Karar vermek için her iki modeli aynı API yüzeyi üzerinden test edin. Çağrı yapısı aynıdır; yalnızca model kimliği değişir.

Sonuç

Qwen 3.8 API'ye geçiş, mevcut OpenAI veya Anthropic tabanlı projeler için düşük sürtünmelidir:

• OpenAI SDK için temel URL'yi değiştirin.
• Claude Code için üç ortam değişkenini ayarlayın.
• İhtiyacınıza göre reasoning_effort seviyesini seçin.
• Ücretsiz kota için Singapur bölgesini kullanın.
• Akışlı yanıtlarda hem reasoning_content hem de content deltalarını işleyin.

Başlangıç için ücretsiz Singapur kotasını kullanın, birkaç akışlı istekle akıl yürütme davranışını gözlemleyin ve üretim kararından önce kendi istemlerinizi test edin.

Bölgeleri ortam olarak, OpenAI ve Anthropic protokollerini ise kaydedilmiş istekler olarak tek bir Apidog projesinde tutmak; bu değerlendirmeyi geçici cURL komutlarından ekibinizin her yeni model sürümünde yeniden çalıştırabileceği bir test sürecine dönüştürür.