मुख्य सामग्री पर जाएँ
साइन इनAPI कुंजी प्राप्त करें
API कुंजी प्राप्त करें

उपयोग मामला

लंबे context के लिए Qwen3.8 Flash Next

Qwen3.8 Flash Next retrieval और लंबे दस्तावेज़ों के लिए तेज़ और कम लागत वाला विकल्प है। 1M context window में retrieved सामग्री एक prompt में दें; प्रति 1M tokens $0.12 input / $0.376 output।

$0.12 / $0.376 per 1M tokens

qwen3.8-flash-nextcatalog

Context
1M
अधिकतम output
1,31,072
Thinking
नहीं
APIs
Chat Completions · Responses

RAG के लिए क्यों उपयुक्त है

Retrieved सामग्री को catalog की 1M context सीमा के भीतर रखें। Input की कीमत प्रति 1M tokens $0.12 है। अपने दस्तावेज़ों पर recall जाँचें, खासकर सीमा के पास।

RAG pipeline

प्रासंगिक अंश खोजें, उन्हें prompt में रखें और उनके आधार पर उत्तर माँगें। सामग्री 1M से बड़ी हो तो पहले sections का सारांश बनाएँ।

  1. 1 · खोजेंसबसे प्रासंगिक अंश
  2. 2 · जोड़ेंउन्हें prompt में (≤ 1M tokens)
  3. 3 · पूछेंउन अंशों पर आधारित उत्तर

सामग्री > 1M → उत्तर से पहले sections का सारांश बनाएँ

क्विकस्टार्ट कोड

python
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.quicksilverpro.io/v1",
    api_key="sk-qsp-...",
)

document = open("annual-report.txt").read()

resp = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.8-flash-next",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Answer using only the provided document."},
        {"role": "user", "content": f"Document:\n{document}\n\nQuestion: What was free cash flow in Q3?"},
    ],
    max_tokens=500,
)
print(resp.choices[0].message.content)

FAQ

अपनी key के साथ शुरू करें

API Key लें