Qwen3.8-Omni-Flash 怎么用？4 步跑通音视频输入

Qwen3.8-Omni-Flash 怎么用，答案分两条路：想在网页上试，直接打开 Qwen Studio 上传音频或视频提问，零代码；想接进产品，就在阿里云百炼开通后拿到 API Key，用 OpenAI 兼容接口调用 qwen3.8-omni-flash。输入支持文本、图片、音频、视频，输出只有文本。国内调用价是输入 0.8 元、缓存命中输入 0.1 元、输出 2.7 元（每百万 Token）。下面按 4 步把两条路都跑一遍。

本文包含：

• 它是什么、能做什么、有哪些坑（含官方参数表）
• 4 步跑通 API：开通百炼、配 base_url、传音频、传视频（附完整 Python 代码）
• 国内真实价格、免费额度规则，以及两个最容易误读的成本细节
• 和上一代 Qwen3.5-Omni-Plus 的官方对比数据
• 不写代码的玩法：把 Qwen-MM-Plugins 装进 Claude Code、Codex 等 Agent

Qwen3.8-Omni-Flash 是什么？

Qwen3.8-Omni-Flash 是阿里千问团队 2026 年 9 月 18 日发布的下一代原生全模态模型，官方中文标题是「耳聪目明，办事得力」。

一句话概括这次的变化：上一代全模态模型解决的是「听懂、看懂」，这一代开始解决「把活干完」，也就是在音视频场景里自己规划任务、调用工具、交付结果，官方把它叫做 Agentic 能力。所以它的宣传重点不是刷榜，而是视频剪辑、影视解说、会议纪要、声音与画面协同分析这类真实工作流。

「原生全模态」指的是四类输入在同一模型内理解，不是外挂一个转写模型再接一个大模型。官方给的完整参数和上下文限制如下（来自阿里云百炼模型页，页面更新时间 2026-09-18）：

表格里有两行最容易被忽略。一是「输出模态：仅文本」，官方文档写得很直白，需要语音输出请改用 qwen3.5-omni-plus，这意味着它做不了配音、语音助手这类要「开口」的活。二是 6 个地域各自独立，API Key 必须和地域匹配，用北京地域的 Key 去请求新加坡端点会直接报错。

思考模式默认开启，可以调节思考强度。这点在算成本时要留意：思考过程本身也计入输出 Token。

Qwen3.8-Omni-Flash 怎么用？4 步跑通

如果你只是想先试试效果，可以直接跳过前三步，打开 Qwen Studio（chat.qwen.ai）上传一段录音或视频提问，这是官方提供的体验入口，不需要写代码。

下面这 4 步是给要把它接进自己系统的人：接完就能在代码里处理音频和视频。

第一步：开通阿里云百炼，拿对应地域的 API Key

1. 用阿里云账号登录阿里云百炼控制台，首次开通会自动发放新人免费额度。
2. 在控制台创建 API Key，并确认它属于哪个地域（业务空间）。
3. 记下这个地域对应的服务地址（base_url），后面第二步要用。

地域和 Key 不匹配是新手最容易卡住的一步。百炼开通、取 Key、查免费额度可以参考 官方模型调用价格页 与 免费额度说明。

第二步：安装 OpenAI SDK，配好 base_url

Qwen3.8-Omni-Flash 兼容 OpenAI 协议，所以官方示例直接用 OpenAI 的 Python SDK。把 base_url 换成你的地域地址，模型名固定填 qwen3.8-omni-flash。

python3 -m pip install openai
export DASHSCOPE_API_KEY="你的 API Key"
export DASHSCOPE_BASE_URL="你的业务空间 Chat Completions 地址"
export AUDIO_URL="https://你的可访问域名/meeting.wav"

第三步：传入音频，让它总结会议录音

音频走 input_audio 字段，data 填可公网访问的音频 URL，format 填 wav。官方说明音频输入支持 113 种语言和方言，中文会议、方言访谈都可以直接丢进去。

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"],
    base_url=os.environ["DASHSCOPE_BASE_URL"],
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.8-omni-flash",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "总结这段录音的主要内容，列出待办事项。"},
            {"type": "input_audio", "input_audio": {
                "data": os.environ["AUDIO_URL"],
                "format": "wav",
            }},
        ],
    }],
    stream=True,
    stream_options={"include_usage": True},
)

section = None
for chunk in completion:
    if not chunk.choices:
        if chunk.usage:
            print("
用量:", chunk.usage)
        continue
    delta = chunk.choices[0].delta
    if getattr(delta, "reasoning_content", None):
        if section != "thinking":
            print("
思考过程:")
            section = "thinking"
        print(delta.reasoning_content, end="", flush=True)
    if delta.content:
        if section != "answer":
            print("
模型回复:")
            section = "answer"
        print(delta.content, end="", flush=True)

如果你要处理双声道或四声道的空间音频，在音频对象里加一个 "use_multichannel": True（与 data、format 同级），默认是 False，按单通道解析。这是它区别于普通转写模型的地方：声音的方向和距离信息会保留下来。

第四步：传入视频，控制画面 Token 再喂给模型

视频是最费钱的一环，因为画面会按帧折算成 Token。官方给出的建议是先用 max_pixels 控制画面精度，再决定要不要整段丢进去：

response = client.responses.create(
    model="qwen3.8-omni-flash",
    input=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "input_text", "text": "描述视频中的画面和声音，并给出关键时间点。"},
            {"type": "input_video", "video_url": os.environ["VIDEO_URL"]},
        ],
    }],
    stream=False,
)

print(response.output_text)

注意音频和视频在 Chat Completions 与 Responses 两种协议里的字段写法不同：Chat Completions 用 input_audio.data，Responses 用 input_audio.audio_url，视频对应 input_video.video_url。另外音视频输入只允许出现在 user 消息里。完整字段说明见官方 Qwen-Omni 调用指南。

Qwen3.8-Omni-Flash 多少钱？国内价格与两个省钱细节

中国内地调用价（元 / 百万 Token）：输入 0.8、缓存命中输入 0.1、输出 2.7。国际站同口径是 1.094 / 0.117 / 3.427。

两个容易被误读的地方，我们按官方单价换算了一遍：

1. 「音频输入成本降 98%」是相对降幅，不是每小时多少钱。 官方对比的是上一代 Qwen3.5-Omni-Plus，真实花费仍然按 Token 单价算。如果你把它理解成「每小时音频只要几毛钱」，很容易在长素材上算错预算。
2. 缓存命中是真的省钱，把输入成本降到 1/8。 普通的缓存命中输入是 0.1 元，比标准输入 0.8 元低 87.5%，同一段素材反复追问时差距会放大。反过来说，每次都换新素材、缓存命中不了，就是实打实的 0.8 元档。

再给一个直观的量级：一段约 1500 到 2000 Token 的回复，输出成本大约是 0.004 到 0.005 元；把 1M 上下文一次性塞满，输入成本是 0.8 元，命中缓存则只需 0.1 元。这两个数按官方单价线性换算得出，是估算值，实际账单以控制台为准。

Qwen3.8-Omni-Flash 免费吗？免费额度怎么算

按阿里云百炼的新人免费额度规则，它不一定是「完全免费」，但新账号通常能先白用一段：

• 谁有：首次开通阿里云百炼的账号，系统自动发放，无需手动领取，也无需先实名认证。
• 多少：按模型独立发放，通常每个模型 100 万 Token，输入和输出共用这一个总额度。
• 多久：有效期 90 天，从开通百炼、模型发布或申请通过之日起算，以较晚者为准，过期不补发。
• 哪个地域：只有华北2（北京）地域的模型享有免费额度，其他地域没有。
• 用完会怎样：未实名认证的账号额度用完后无法继续调用；已认证账号会自动转按量付费，建议在控制台开启「免费额度用完即停」避免意外扣费。

需要提醒的是：免费额度是按模型逐个发放的，某个模型有额度不代表所有模型都有。qwen3.8-omni-flash 具体的额度余量，以控制台「免费额度」页实时显示为准。

Qwen3.8-Omni-Flash 和 Qwen3.5-Omni-Plus 有什么区别？

官方给的对比口径是：累计 29 项评测平均提升超 25%，音视频能力接近 Gemini 3.8 Flash，音频能力整体超过 Gemini 3.8 Flash。挑几个能看出方向的提升值：

• 音视频 Agent 能力：WildClawBench-MM 提升 36.5 分，AgenticVBench 提升 22.3 分，UniClawBench 拿到 69.6 分。
• 长音频与音视频理解：LongAudioSpan 提升 8.3 分，OmniVideoBench 提升 9.6 分。
• 音视频描述：OmniCap-IF 的 CSR 与 ISR 分别提升 8.5 和 14.1 分。
• 多人会议识别：AliMeeting 的 DER 与 cpWER 从 88.11 / 89.61 降到 3.35 / 17.18，这条对做会议纪要的人意义最大。

另一个值得单看的是它处理长视频的方式变了。以前要模型从头到尾把整段视频看完，现在是「按需取证」：模型从你的问题出发，自己决定该看哪几分钟、听哪几段，多轮由粗到细地找证据。

官方在 OmniVideoBench 上的数字是：准确率从 63.4 提到 67.8 分，单次查询的 Token 消耗从 145,736 降到 79,117，降了约 45.7%。也就是说，省 Token 不等于降准确率，反而是更准了。

想横向看同一代 Flash 系列其他档位的取舍，可以参考站内的 Qwen3.8-Flash 与其他主流模型对比。

要把它跑在本地，需要另选开源权重，步骤见 Qwen3.8-Flash-Next 本地部署教程。

如果预算更高、要旗舰档位，可以看 Qwen3.8-Max 使用指南。

三个最容易踩的坑

1. 以为它能「说」。 输出模态只有文本。如果你要的是语音回复、声音复刻，用 qwen3.5-omni-plus 或 qwen3.5-omni-flash，别在这个模型上反复试。
2. API Key 的地域和端点不一致。 6 个地域各自独立，Key 也只对同一地域有效。报鉴权错误时，先检查 Key 属于哪个地域，再看 base_url。
3. 把两三个小时的视频整段丢进去。 官方博客写明原生支持最长 1 小时的音视频输入，更长的素材建议分段处理；同时思考模式默认开启，思考过程计入输出 Token，长视频会把这部分成本放大。

不用写代码的玩法：装进 Claude Code、Codex 里用

除了直接调 API，官方还开源了一套插件 Qwen-MM-Plugins，把图片、音频、视频、文档理解能力装进你已经在用的 Agent 里。我们核对了官方仓库：目前 2.9k star、178 fork、214 次提交，最新一次提交的说明里明确把 Omni 的默认模型指向了 qwen3.8-omni-flash，说明这个插件已经在跟新模型对齐。

六个插件各有分工：core 读图片、视频帧、PDF、Office 等文件，api 做图片理解、OCR、音视频转写、说话人分离、事件分析，omni-chatcut 做 MV 和影视解说，omni-video2note 把视频教程整理成带截图的 PDF 笔记，omni-skill-creator 把操作演示提炼成可复用的 Skill，omni-memory 给长视频建立人物与事件记忆。

安装方式是官方引导脚本，支持 Codex、Claude Code、Qwen Code、Gemini CLI、Qoder、CodeBuddy、OpenClaw：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/QwenLM/Qwen-MM-Plugins/main/install.sh | bash

装完重启 Agent 或新建任务即可，仓库地址：QwenLM/Qwen-MM-Plugins。

总结

Qwen3.8-Omni-Flash 的用法可以压缩成三句话：想试效果就用 Qwen Studio 上传音视频；要接系统就在百炼拿对应地域的 Key，用 OpenAI 协议调 qwen3.8-omni-flash，音频走 input_audio、视频走 input_video；成本按 Token 算，输入 0.8 元、缓存命中 0.1 元、输出 2.7 元（每百万 Token），缓存命中能把输入成本压到 1/8。

上手顺序上，建议先用一段自己的会议录音跑第三步，确认返回质量后再上视频，并且一开始就给 max_pixels 设一个较小的值控制成本。

最后更新：2026 年 9 月 18 日。作者：AI345。

本文事实与截图来自 Qwen 官方博客（qwen.ai/blog?id=qwen3.8-omni-flash）、阿里云百炼模型信息页、模型调用价格页。

调用细节参考官方 Qwen-Omni 调用指南，插件信息来自 Qwen-MM-Plugins 仓库，社区反应来自 Reddit r/LocalLLM 上关于该模型的讨论帖。