DigitalOcean Qwen3.8 API 教程：1M 上下文、工具调用与结构化输出

DigitalOcean 于 2026 年 8 月 12 日将 Alibaba Qwen3.8-2.4T-A95B 加入 DigitalOcean Inference。该模型目前处于公共预览，可用于 Serverless Inference、Agent Development Kit（ADK）和 Agents。

本教程使用模型 ID qwen3.8-max，演示如何通过 OpenAI 兼容的 Chat Completions 与 Responses API 调用模型，并说明长上下文、工具调用和结构化输出上线前应检查的事项。

Qwen3.8 在 DigitalOcean Inference 的能力

• 模型规模：2.4 trillion parameters。
• 模型 ID：qwen3.8-max。
• 文档表格列出的上下文窗口为 262,144 tokens，最大输出为 52,429 tokens；使用说明同时标注输入上下文最高可达 1M tokens。
• 支持 Chat Completions API 与 Responses API。
• 支持 prompt caching、tool calling 和 structured outputs。
• 可用于 Serverless Inference、ADK 与 Agents；当前文档未标注 Dedicated Inference 支持。

公共预览功能可能调整接口、限制或可用性。生产接入前应再次检查 DigitalOcean 的 Available Models 页面与公共预览条款。

准备模型访问密钥

在 DigitalOcean 控制面板创建 model access key，并通过环境变量注入。不要把密钥写入源码、镜像、文章或 Git 仓库。

export MODEL_ACCESS_KEY="<your-model-access-key>"

DigitalOcean 的 Serverless Inference 基础地址为 https://inference.do-ai.run，鉴权使用 Bearer token。

使用 Chat Completions API

Chat Completions 适合已有的对话应用和使用 system、user、assistant 消息角色的集成。

curl -X POST "https://inference.do-ai.run/v1/chat/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $MODEL_ACCESS_KEY" \
  -d '{
    "model": "qwen3.8-max",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "你是一名云架构助手，请给出可执行且简洁的建议。"},
      {"role": "user", "content": "为一个流量波动明显的 API 设计三步扩容检查清单。"}
    ],
    "temperature": 0.2,
    "max_completion_tokens": 600
  }'

DigitalOcean 文档已将 max_tokens 标记为弃用参数，新接入应使用 max_completion_tokens 控制输出长度。

使用 Python OpenAI SDK

import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://inference.do-ai.run/v1",
api_key=os.environ["MODEL_ACCESS_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen3.8-max",
messages=[
{"role": "system", "content": "你是一名云架构助手。"},
{"role": "user", "content": "比较对象存储和块存储的典型使用场景。"},
],
temperature=0.2,
max_completion_tokens=600,
)
print(response.choices[0].message.content)

什么时候使用 Responses API？

DigitalOcean 建议新集成或需要在单次请求中执行多步工具调用时考虑 Responses API。它使用统一的 input 字段，并可通过 store: true 保留跨轮次状态。Qwen3.8 同时支持 Chat Completions 和 Responses，因此可以根据现有客户端与工作流选择。

curl -X POST "https://inference.do-ai.run/v1/responses" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $MODEL_ACCESS_KEY" \
  -d '{
    "model": "qwen3.8-max",
    "input": "输出一个包含 risk、impact、action 三个字段的云迁移风险摘要。"
  }'

长上下文与结构化输出注意事项

• 不要把“最高 1M 输入上下文”理解为每个请求都应填满上下文。先测量延迟、用量和回答稳定性，再逐步扩大输入。
• 将固定系统提示、工具定义和重复背景与 prompt caching 结合，是否命中缓存以实际响应与指标为准。
• 使用 structured outputs 时，为关键字段设置清晰 schema，并在应用侧继续执行 JSON 解析和业务校验。
• 工具调用应采用最小权限，危险操作需要确认、审计和超时控制。
• 公共预览阶段应准备模型不可用、返回格式变化和限额变化的回退策略。

上线前检查清单

1. 通过 GET /v1/models 确认账号当前可见 qwen3.8-max。
2. 使用低 max_completion_tokens 完成基础连通性测试。
3. 分别验证中文长文、工具调用与结构化输出样例。
4. 记录响应延迟、错误码和配额响应头，设置重试与熔断。
5. 不要把公共预览模型作为没有回退路径的唯一生产依赖。

官方资料与下一步

模型 ID、上下文窗口和支持能力以 DigitalOcean Supported Models 为准；上线公告见 DigitalOcean Recent Release Notes。

准备接入时，可继续阅读 Serverless Inference API Endpoints 和 Chat Completions 官方教程，再根据应用需要选择 Chat Completions、Responses、ADK 或 Agents。