DEV Community

Cover image for كيفية استخدام Qwen 3.8 API
Yusuf Khalidd
Yusuf Khalidd

Posted on • Originally published at apidog.com

كيفية استخدام Qwen 3.8 API

أطلقت علي بابا Qwen 3.8-Max في أوائل أغسطس 2026، وأصبحت واجهة API متاحة عبر Model Studio. يوفر النموذج 2.4 تريليون معلمة إجمالًا، منها 95 مليار معلمة نشطة، ونافذة سياق تصل إلى مليون رمز، بتسعير ثابت قدره 2 دولار للإدخال و6 دولارات للإخراج لكل مليون رمز. للحصول على خلفية عن النموذج، راجع شرحنا لـ Qwen 3.8. يركز هذا الدليل على التنفيذ: إنشاء المفتاح، اختيار المنطقة، إرسال أول طلب، وربط النموذج بأدواتك الحالية.

جرّب Apidog اليوم

يدعم Qwen 3.8-Max بروتوكولين منذ البداية:

  • واجهة متوافقة مع OpenAI لتشغيل عملاء وحزم SDK الحالية.
  • واجهة متوافقة مع Anthropic لتشغيل أدوات نظام Claude البيئي، بما في ذلك Claude Code.

يمكنك أيضًا اختبار الطلب نفسه عبر البروتوكولين في Apidog، ومقارنة الاستجابات والتدفق بينهما.

ما تحتاجه قبل أن تبدأ

العنصر القيمة
معرّف النموذج qwen3.8-max
نافذة السياق 1,000,000 رمز
الحد الأقصى للإخراج 65,536 رمزًا
أنواع الإدخال نصوص وصور
التسعير 2 دولار للإدخال / 6 دولارات للإخراج لكل مليون رمز
التحكم في التفكير reasoning_effort: xhigh (افتراضي)، medium، low
البروتوكولات OpenAI Chat Completions وResponses، ورسائل Anthropic
متغير بيئة المفتاح DASHSCOPE_API_KEY

مخطط Qwen 3.8-Max

هذه المعلومات مستندة إلى منشور إصدار Qwen 3.8 الرسمي ووثائق Alibaba Cloud Model Studio. وعدت علي بابا بإتاحة الأوزان المفتوحة على Hugging Face وModelScope، لكنها لم تكن قابلة للتنزيل حتى أوائل أغسطس 2026. لذلك تعتمد الخطوات التالية على واجهة API المستضافة.

الخطوة 1: أنشئ مفتاح API

انتقل إلى home.qwencloud.com، وسجّل الدخول أو أنشئ حسابًا جديدًا، ثم أنشئ مفتاح API من لوحة التحكم.

تستخدم المنصة اسم DashScope داخليًا، لذا خزّن المفتاح في متغير البيئة التالي:

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

ضع المفتاح في ملف .env أو إعدادات بيئة التشغيل، وليس داخل المستودع أو كود المصدر.

مثال لملف .env:

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

تتوفر حصة مجانية قدرها مليون رمز لمدة 90 يومًا، لكنها متاحة في منطقة سنغافورة فقط. استخدمها لتشغيل اختباراتك وتقييم موجهاتك قبل تحميل حركة إنتاجية.

الخطوة 2: اختر المنطقة المناسبة

اختر نقطة النهاية الأقرب إلى خوادمك لتقليل زمن الاستجابة:

المنطقة عنوان URL الأساسي
بكين https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
سنغافورة https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
الولايات المتحدة، فيرجينيا https://dashscope-us.aliyuncs.com/compatible-mode/v1

تُعد سنغافورة (dashscope-intl) الخيار الافتراضي للمستخدمين الدوليين، وهي المنطقة التي تستضيف الحصة المجانية. تؤكد قائمة نماذج Model Studio أن qwen3.8-max يدعم توليد النصوص وفهم الصور والفيديو.

في الأمثلة التالية سنستخدم سنغافورة:

export DASHSCOPE_BASE_URL="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

الخطوة 3: أرسل أول طلب عبر OpenAI SDK

تتوافق نقطة النهاية مع تنسيق OpenAI Chat Completions، لذلك يمكنك استخدام حزمة openai المعتادة.

ثبّت الحزمة:

pip install openai
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

ثم أنشئ عميلًا يشير إلى 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

أرسل الطلب نفسه باستخدام cURL:

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

إذا كنت تستخدم مزودًا متوافقًا مع OpenAI بالفعل، فغالبًا يكفي تغيير قيمتين فقط:

  1. base_url
  2. model

ويطابق سير العمل ما ورد في دليل API الخاص بـ Qwen 3.7 Plus، مع استخدام معرّف النموذج الجديد.

الخطوة 4: فعّل التدفق وتعامل مع التفكير

Qwen 3.8-Max نموذج تفكير افتراضيًا. عند استخدام التدفق، تصل أجزاء التفكير في الحقل reasoning_content قبل أجزاء الإجابة النهائية في content.

استخدم كلا الحقلين في عميلك:

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

ضع هذه النقاط في الاعتبار عند تصميم واجهتك:

  • تُفوتر رموز التفكير كرموز إخراج.
  • قد يزيد التفكير المطول التكلفة وزمن الاستجابة.
  • لا تعرض سلسلة التفكير للمستخدم النهائي تلقائيًا إلا إذا كانت تجربة منتجك تتطلب ذلك.
  • افصل في الواجهة بين حالة “جارٍ التحليل” ووصول الإجابة النهائية.

الخطوة 5: اضبط reasoning_effort

تدعم الواجهة ثلاثة مستويات لـ reasoning_effort:

  • xhigh: الإعداد الافتراضي؛ مناسب للتحليل والمهام الصعبة.
  • medium: توازن بين الجودة والسرعة.
  • low: مناسب للتصنيف والاستخراج والدردشة البسيطة والطلبات عالية الحجم.

مرّر الإعدادات الخاصة بـ DashScope عبر extra_body عند استخدام 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,
    },
)
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

توجد أيضًا علامتان للتحكم في سلوك التفكير:

  • enable_thinking: لتفعيل التفكير أو إيقافه.
  • preserve_thinking: للحفاظ على سياق التفكير عبر الجولات، وهو مفعّل افتراضيًا.

اختر المستوى بحسب نوع نقطة النهاية:

حالة الاستخدام الإعداد المقترح
تحليل برمجي أو استدلال معقد xhigh
مهام غير واضحة أو متوسطة التعقيد medium
تصنيف، استخراج، دردشة سريعة low

لا تعتمد على الإعداد الافتراضي فقط. شغّل تقييمًا على موجهاتك الفعلية، وسجّل جودة النتائج وعدد الرموز وزمن الاستجابة قبل اتخاذ قرار الإنتاج.

استخدم نقطة النهاية المتوافقة مع Anthropic

إلى جانب OpenAI، يوفر Qwen 3.8 نقطة نهاية متوافقة مع بروتوكول Anthropic:

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

يمكنك تشغيل Claude Code مقابل Qwen 3.8-Max عبر ثلاثة متغيرات بيئة:

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

بعد ذلك، شغّل:

claude
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

يفيد هذا التوافق الفرق التي لديها أدوات أو عملاء موزعون بين نظامي OpenAI وAnthropic. بدلاً من إعادة كتابة العملاء أولًا، يمكنك اختبار الترحيل باستخدام البروتوكول الموجود لديك.

للاطلاع على سيناريوهات البرمجة وأدوات أخرى مدعومة، راجع تحليل Qwen 3.8 للترميز.

التكلفة وكيفية تقديرها

التسعير المعلن:

  • 2 دولار لكل مليون رمز إدخال.
  • 6 دولارات لكل مليون رمز إخراج.
  • طبقة سعر ثابتة من 0 إلى مليون رمز سياق.
  • الإدخال المتكرر المخزن مؤقتًا يكلف 10% من سعر الإدخال عند إصابة ذاكرة التخزين المؤقت.
  • إنشاء ذاكرة تخزين مؤقت صريحة يُفوتر بنسبة 125%.

تسعير Qwen 3.8

تحقق دائمًا من صفحة التسعير الرسمية قبل الإطلاق، لأن الأسعار والسياسات قد تتغير.

للتقدير العملي، لا تحسب رموز الموجه والإجابة فقط. أضف رموز التفكير الناتجة، خصوصًا عند استخدام xhigh. لمزيد من الأمثلة وشروط الحصة المجانية، راجع التحليل الكامل لأسعار Qwen 3.8.

اختبر وصحح Qwen 3.8 API في Apidog

واجهة API متعددة البروتوكولات والمناطق، مع تدفق SSE وحقول تفكير إضافية، تستفيد من بيئة اختبار قابلة لإعادة الاستخدام.

اختبار API في Apidog

1. أضف نقطة نهاية OpenAI

أنشئ طلبًا جديدًا:

POST /chat/completions
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

واضبط عنوان الخادم على إحدى نقاط DashScope الأساسية. بما أن التنسيق متوافق مع OpenAI، يمكنك استيراد مواصفة OpenAI موجودة ثم تغيير عنوان الخادم فقط.

أضف أيضًا نقطة Anthropic Messages في المشروع نفسه لتحتفظ بالبروتوكولين جنبًا إلى جنب.

2. مثّل المناطق كبيئات

أنشئ ثلاث بيئات في Apidog:

البيئة 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

أضف متغيرًا مشتركًا وسريًا:

DASHSCOPE_API_KEY
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

ثم استخدم المتغيرات داخل الطلب:

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

بهذا يصبح تبديل المنطقة عملية اختيار بيئة، بدلاً من تعديل كل طلب يدويًا.

3. افحص تدفق SSE الخام

أرسل طلبًا يحتوي على:

{
  "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

راقب أحداث SSE في عرض الاستجابة. يجب أن تصل دلتا reasoning_content أولًا، ثم دلتا content.

هذه الخطوة مفيدة عند تصحيح أخطاء محلل التدفق في تطبيقك: قارن الأحداث الخام من المزود بالمخرجات التي يعالجها العميل لديك.

4. قارن النماذج باستخدام الطلب نفسه

انسخ الطلب وغيّر معرّف النموذج:

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

شغّل الطلبين بالموجه نفسه، ثم سجّل:

  • زمن أول رمز.
  • زمن الاستجابة الكلي.
  • عدد رموز الإدخال والإخراج.
  • جودة الإجابة على حالاتك الفعلية.

يمكنك تطبيق المنهج نفسه على مزودين آخرين، مثل Kimi K3 API. جداول المقارنة مفيدة كبداية، لكن موجهات الإنتاج الحقيقية هي الاختبار الأهم.

نزّل Apidog مجانًا وأنشئ مشروع تقييم قابلًا للمشاركة مع فريقك.

الأسئلة الشائعة

هل توجد طريقة مجانية لتجربة Qwen 3.8 API؟

نعم. تحصل حسابات Model Studio الجديدة على حصة مجانية قدرها مليون رمز لـ qwen3.8-max لمدة 90 يومًا في منطقة سنغافورة فقط. استخدم نقطة نهاية dashscope-intl عند تشغيل التقييم للاستفادة منها.

هل يمكن تشغيل Qwen 3.8 محليًا بدلًا من API؟

ليس بعد، وفق حالة أوائل أغسطس 2026. وعدت علي بابا بإتاحة الأوزان على Hugging Face وModelScope، لكنها لم تكن قابلة للتنزيل في ذلك الوقت. وبحجم 2.4 تريليون معلمة إجمالًا، ستكون الاستضافة الذاتية مشروعًا متعدد العقد حتى مع التكميم.

هل تدعم نقطة Anthropic كل ميزات نقطة OpenAI؟

تستخدم نقطة Anthropic بروتوكول Anthropic Messages، وهدفها الرئيسي تشغيل أدوات ذلك النظام البيئي، مع Claude Code كتكوين موثق رسميًا. لتكاملات التطبيق المباشرة، تُعد نقطة OpenAI المسار الأكثر توثيقًا لميزات مثل reasoning_effort وenable_thinking وتدفق reasoning_content.

كيف يقارن qwen3.8-max بـ Qwen3-Coder للبرمجة؟

النموذجان يخدمان حالات استخدام مختلفة. Qwen3-Coder خط نماذج متخصص في البرمجة، بينما qwen3.8-max هو النموذج العام الرائد. إذا كنت تختار بينهما، اختبرهما عبر الطلب نفسه وغيّر معرّف النموذج فقط.

خاتمة

يمكن اعتماد Qwen 3.8 API بسرعة إذا كان مشروعك يستخدم OpenAI SDK أو أدوات Claude Code. ابدأ بحصة سنغافورة المجانية، اختبر مناطق الاستضافة، وفعّل التدفق لمراقبة سلوك reasoning_content.

قبل الإنتاج:

  1. قيّم xhigh وmedium وlow على موجهاتك.
  2. احسب رموز التفكير ضمن تكلفة الإخراج.
  3. قارن زمن الاستجابة بين المناطق.
  4. احتفظ بطلبات OpenAI وAnthropic محفوظة في مشروع واحد داخل Apidog.
  5. أعد تشغيل مجموعة التقييم عند تغيير النموذج أو الإعدادات.

Top comments (0)