Qwen3.8 27B QuickSilver Pro पर
Qwen3.8 27B Qwen की सबसे नई 3.8 generation का तेज़, open सदस्य है — एक 27B मॉडल, family की पूरी 1M-token context window और 131K अधिकतम output के साथ। QuickSilver Pro पर यह $0.34 input / $2.04 output प्रति million tokens है, Alibaba की अपनी list price से ~20% कम, जो है $0.425 / $2.55। यह सीधे जवाब देता है — आपके बिल पर कोई अदृश्य thinking tokens नहीं।
एक नज़र में
ऐसे coding agents जिन्हें बड़ा working set सस्ते में चाहिए — 1M-token context window वाला तेज़ 27B।
Pricing तुलना ($/1M tokens)
| Provider | Input | Output | QSP की तुलना में |
|---|---|---|---|
| QuickSilver Pro | $0.34 | $2.04 | सबसे कम कीमत |
| Alibaba (qwen/qwen3.8-27b) | $0.425 | $2.55 | 20% कम |
| OpenAI (GPT-4o mini) | $0.15 | $0.60 | 240% महँगा |
कब इस्तेमाल करें
Qwen3.8 27B तब चुनें जब बाधा काम की कठिनाई नहीं, working set का आकार हो: repo-scale coding agents, लंबे दस्तावेज़ों का विश्लेषण, और multi-file refactors जिन्हें flagship कीमतों के बिना पूरी 1M-token window चाहिए। Benchmarks में यह अपने से कई गुना ऊँची price class के models के साथ खड़ा होता है, और असली coding-agent traffic production में पहले से इस पर route हो रहा है। सीधे जवाबों से छोटे turns सस्ते और latency कम रहती है।
कब कोई और model चुनें
इस window size पर सबसे कठिन reasoning के लिए Qwen3.8 Max और GLM 5.3 ज़्यादा मज़बूत विकल्प हैं। अगर आपको विशाल window की कभी ज़रूरत नहीं पड़ती, तो GLM 5.3 Flash ($0.06/$0.20) उतनी ही ताज़ा 2026 training के साथ कीमत में इससे सस्ता है। Output का बिल $2.04 प्रति million पर बनता है — output-heavy generation pipelines को फ़ैसला करने से पहले DeepSeek V4 Flash से तुलना करनी चाहिए।
Quickstart (curl)
curl https://api.quicksilverpro.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $QSP_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen3.8-27b",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'OpenAI-संगत। base_url बदलकर एक लाइन में migration।
FAQ
नहीं — QuickSilver Pro पर Qwen3.8 27B हमेशा सीधे जवाब देता है, इसलिए आपके बिल में अदृश्य reasoning tokens कभी नहीं जुड़ते। यह route केवल direct-answer profile serve करता है; अगर किसी काम को इसी जैसी कीमत पर सोच-समझकर step-by-step reasoning चाहिए, तो GLM 5.3 Flash इस्तेमाल करें, जहाँ deep reasoning हमेशा चालू रहती है।
हाँ — पूरी 1,000,000-token window, प्रति call 131K तक output tokens के साथ, और QuickSilver Pro वही route serve करता है जो इन limits को वाकई लागू करता है। Long-context calls का बिल उसी flat $0.34 प्रति million input tokens पर बनता है।
हाँ — Qwen3.8 27B QuickSilver Pro पर एक OpenAI-compatible chat completions endpoint है (Responses API भी काम करता है)। base_url=https://api.quicksilverpro.io/v1 सेट करें, अपनी QSP key paste करें, और model="qwen3.8-27b" इस्तेमाल करें। Streaming, tool calling और usage.cost accounting, सभी काम करते हैं।
Alibaba Qwen3.8 27B को $0.425 input / $2.55 output प्रति million tokens पर list करता है; QuickSilver Pro $0.34 / $2.04 है, input और output दोनों पर ~20% कम। वही OpenAI-compatible surface; migration सिर्फ़ base_url + key बदलना और model ID से `qwen/` provider prefix हटाना है।