Qwen3 VL 8B Instruct

Qu’est-ce que Qwen3 VL 8B Instruct ?

Qwen3-VL-8B-Instruct est un modèle multimodal vision-langage de la série Qwen3-VL, conçu pour une compréhension et un raisonnement haute fidélité sur le texte, les images et la vidéo.

Pour 1M de tokens d’entrée / sortie

$0.25 / $0.75

Prix de départ

Fenêtre de contexte

262K

Jusqu’à 236K en sortie par réponse

Entrée

image + texte

Sortie : texte

Ce que Qwen3 VL 8B Instruct sait faire

• Agents utilisant des outils

• Sorties structurées (JSON)

• Compréhension d’images

Qwen3 VL 8B Instruct face à des modèles proches : prix

Ce que vous payez pour Qwen3 VL 8B Instruct et les modèles les plus proches : le même type de travail, issus des familles que nous mettons en avant, à un prix d’au plus trois fois environ le sien.

• Qwen3 VL 8B Instruct face à DeepSeek V4.1 Flash (1017)

  DeepSeek V4.1 Flash (1017) coûte $0.525 : 1.1× le prix du modèle Qwen3 VL 8B Instruct.

  −40 % au palier maximal

  API DeepSeek V4.1 Flash (1017) 

• Qwen3 VL 8B Instruct face à GPT-6 Luna

  GPT-6 Luna coûte $0.27 : 46 % de moins que le modèle Qwen3 VL 8B Instruct.

  −10 % au palier maximal

  API GPT-6 Luna 

• Qwen3 VL 8B Instruct face à MiniMax M3

  MiniMax M3 coûte $0.75 : 1.5× le prix du modèle Qwen3 VL 8B Instruct.

  API MiniMax M3 

• Qwen3 VL 8B Instruct face à GLM 5.3 Flash

  GLM 5.3 Flash coûte $0.325 : 35 % de moins que le modèle Qwen3 VL 8B Instruct.

  API GLM 5.3 Flash 

• Qwen3 VL 8B Instruct face à Gemini 3.1 Flash Lite

  Gemini 3.1 Flash Lite coûte $0.788 : 1.6× le prix du modèle Qwen3 VL 8B Instruct.

  −10 % au palier maximal

  API Gemini 3.1 Flash Lite 

Caractéristiques : Qwen3 VL 8B Instruct

La fiche technique du modèle Qwen3 VL 8B Instruct, issue du catalogue OceanToken.

Fenêtre de contexte

262K tokens

262,144

Sortie maximale

236K tokens

235,929

Entrée

image, texte

Sortie

texte

Raisonnement

Pas encore indiqué

Appel d’outils

Oui

tool_choice

Sorties structurées

Oui

response_format

Cache de prompts

Lecture $0.12

prix officiel, à tous les paliers

Identifiant et endpoint : Qwen3 VL 8B Instruct

identifiant du modèle OceanToken

qwen/qwen3-vl-8b-instructCopié

URL de base compatible OpenAI

https://api.oceantoken.ai/v1Copié

adresse de l’endpoint

POST /v1/chat/completionsCopié

Tarifs de l’API Qwen3 VL 8B Instruct

Les prix viennent du catalogue OceanToken au 5 novembre 2026. Vous payez à l’usage depuis un solde prépayé, sans abonnement.

Calculateur de coût : Qwen3 VL 8B Instruct

Choisissez une requête type ou saisissez vos propres nombres de tokens. Le calculateur utilise les prix de départ de cette page et montre la même charge sur les modèles comparés plus haut.

Au prix de départ (palier 1). L’entrée en cache est facturée au prix de lecture du cache ; les écritures en cache sont laissées de côté, car elles dépendent de la fréquence à laquelle le début de votre prompt change. Votre console affiche le tarif de votre palier.

Ce que coûte une requête

Tokens d’entrée et de sortie au prix de départ ci-dessus, sans cache.

Utiliser Qwen3 VL 8B Instruct sur OceanToken

Trois étapes pour passer de zéro compte à une requête qui fonctionne. La même clé et le même solde servent pour tous les modèles du catalogue.

1. 1

   Créez un compte et obtenez une clé API

   Créez un compte OceanToken, puis une clé. Une clé sert pour tous les modèles que votre compte peut utiliser.

   Obtenir une clé API 

2. 2

   Ajouter des crédits

   OceanToken est prépayé : ajoutez des crédits, et chaque requête est facturée sur ce solde. Votre console affiche le tarif de votre palier.

   Ajouter des crédits 

3. 3

   Appelez Qwen3 VL 8B Instruct depuis votre code

   Pointez un SDK OpenAI vers https://api.oceantoken.ai/v1 et utilisez l’identifiant qwen/qwen3-vl-8b-instruct. Le code ci-dessous envoie une requête.

   from openai import OpenAI
   # Votre API Key de la console OceanToken
   client = OpenAI(base_url="https://api.oceantoken.ai/v1",
                   api_key="YOUR_API_KEY")
   reply = client.chat.completions.create(
       model="qwen/qwen3-vl-8b-instruct",
       messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}])
   print(reply.choices[0].message.content)

   Caractéristiques, exemple de requête et alternatives dans la documentation