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Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B.

Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B ist über das Noirdoc-Gateway buchbar.

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base_url="https://api.noirdoc.de/v1" model="Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B"

  • Rechenzentren in der EU
  • § 203 Verschwiegenheit
  • Zero Retention
  • Listenpreise

Details.

Wo das Modell läuft, welche Regeln greifen und was es kann.

  1. Rechenzentren in der EU TensorX Vertragspartei: TensorX Ltd. · Sitz Dublin, Irland
§ 203 StGB
Verschwiegenheit vereinbart bei TensorX
Funktionen
Tools, Reasoning und JSON
So sieht das im Account aus →
Karte: Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B läuft in Rechenzentren in der EU (TensorX).

Anbieter.

Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B bieten wir über diese Anbieter an.

Anbieter § 203 model=
€ · 1M Token Input Cache Read Cache Write Output
TensorX EU EU-Rechenzentren (Irland, Finnland)
§ 203 vereinbart
Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B
Input 2,25 Cache Read 0,57 Output 5,40

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Modell
€ · 1M Token Input Cache Read Cache Write Output
GPT-6.1 Sol Tools Vision Reasoning JSON GPT-6-Modell für agentisches Programmieren und Computer-Use — auch für dokumentenlastige Arbeit und mehrstufige Geschäftsabläufe. Azure Logo Azure · EU
Input 2,16 Cache Read 0,11 Cache Write 2,70 Output 10,78 ab 272K Input-Token ab 272K Input 4,23 Cache Read 0,22 Cache Write 2,70 Output 15,84
GPT-6 Sol Tools JSON Kosteneffiziente Oberklasse der GPT-6-Familie — für agentisches Programmieren, Geschäftsautomatisierung und lange Software-Engineering-Aufgaben. Azure Logo Azure · EU
Input 2,16 Cache Read 0,22 Cache Write 2,70 Output 10,78 ab 272K Input-Token ab 272K Input 4,25 Cache Read 0,44 Cache Write 5,28 Output 15,85
GPT-6 Luna Tools Vision Reasoning JSON Schnelles und günstiges GPT-6-Modell — für hohe Volumina, Chat, Klassifikation und leichte agentische Abläufe. Azure Logo Azure · EU
Input 0,11 Cache Read 0,011 Cache Write 0,135 Output 0,54 ab 272K Input-Token ab 272K Input 0,212 Cache Read 0,022 Cache Write 0,135 Output 0,792
GPT-5.6 Sol Tools Vision Reasoning JSON Stärkstes Modell der GPT-5.6-Familie — extended Reasoning, agentische Workflows und Code für anspruchsvollste Workloads. Azure Logo Azure · EU
Input 3,95 Cache Read 0,395 Cache Write 4,94 Output 19,75 ab 272K Input-Token ab 272K Input 7,76 Cache Read 0,776 Cache Write 9,70 Output 29,06
GPT-5.6 Terra Tools Vision Reasoning JSON Ausgewogenes Modell der 5.6-Familie — Leistung auf GPT-5.5-Niveau zu deutlich geringeren Kosten. Azure Logo Azure · EU
Input 1,98 Cache Read 0,198 Cache Write 2,47 Output 11,85 ab 272K Input-Token ab 272K Input 3,90 Cache Read 0,39 Cache Write 4,88 Output 17,46
GPT-5.6 Luna Tools Vision Reasoning JSON Schnellstes und günstigstes 5.6-Modell — für hohe Volumina und latenzkritische Anwendungen. Azure Logo Azure · EU
Input 0,20 Cache Read 0,02 Cache Write 0,25 Output 1,19 ab 272K Input-Token ab 272K Input 0,40 Cache Read 0,04 Cache Write 0,50 Output 1,77
GPT-5.4 Tools Vision Reasoning JSON Frontier-Modell für anspruchsvolles Reasoning, agentische Workflows und komplexe Produktionslasten. Azure Logo Azure · EU
Input 2,47 Cache Read 0,247 Cache Write — Output 14,82 ab 272K Input-Token ab 272K Input 4,86 Cache Read 0,486 Cache Write — Output 21,80
GPT-5.4 mini Tools Vision Reasoning JSON Kompakte GPT-5.4-Variante für hohe Durchsätze zu geringen Kosten — solide bei Standardaufgaben. Azure Logo Azure · EU
Input 0,75 Cache Read 0,075 Cache Write — Output 4,45
GPT-5 mini Tools Vision Reasoning JSON Kompakte GPT-5-Variante für hohe Durchsätze zu geringen Kosten — solide bei Standardaufgaben. Azure Logo Azure · EU
Input 0,26 Cache Read 0,0256 Cache Write — Output 1,99
GPT-OSS 120B Tools Reasoning JSON OpenAIs open-weight Modell — frontiernahes Reasoning bei voller Deployment-Kontrolle. AKI.IO Logo AKI.IO · DE
Input 0,15 Cache Read — Cache Write — Output 0,55
Claude Opus 5.5 Tools Vision Reasoning JSON Claude-Modell der Opus-Klasse für anspruchsvolles Reasoning — lang laufende Agenten, Code-Review und mehrstufige Änderungen in großen Codebasen. Anthropic Logo Anthropic · EU
Input 3,93 Cache Read 0,20 Cache Write 4,92 Output 19,67
Claude Sonnet 5.5 Tools Vision Reasoning JSON Claude-Modell der Sonnet-Klasse für klar umrissene Alltagsarbeit — Features, Bugfixes sowie Dokumente, Präsentationen und Tabellen. Anthropic Logo Anthropic · EU
Input 1,97 Cache Read 0,20 Cache Write 4,46 Output 9,83
Claude Haiku 4.5 Tools Vision Reasoning JSON Kompaktes Claude-Modell — für hohe Volumina, Klassifikation und latenzkritische Anwendungen. Anthropic Logo Anthropic · EU
Input 1,00 Cache Read 0,10 Cache Write 1,25 Output 5,00
Gemini 4 Argon Tools Vision Reasoning JSON Googles Flaggschiff der Gemini-4-Generation für lange, mehrstufige Aufgaben wie Software-Engineering, Mathematik und Agenten, mit abgestuftem Reasoning und 1 Mio. Token Kontext. Google Vertex Logo Google Vertex · EU
Input 2,00 Cache Read 0,10 Cache Write — Output 9,90
Gemini 3.8 Flash Tools Vision Reasoning JSON Googles Flash-Modell der aktuellen Gemini-Generation — auf Tempo und hohe Durchsätze ausgelegt. Google Vertex Logo Google Vertex · EU
Input 1,49 Cache Read 0,149 Cache Write — Output 7,41
Gemini 3.5 Flash Lite Tools Vision Reasoning JSON Kompakte Flash-Variante für einfache, sehr häufige Aufgaben — auf niedrige Latenz getrimmt. Google Vertex Logo Google Vertex · EU
Input 0,30 Cache Read 0,03 Cache Write — Output 2,47
Gemini 3.1 Flash Lite Tools Vision Reasoning JSON Ältere Flash-Lite-Generation — stabil für bestehende Integrationen und einfache Massenaufgaben. Google Vertex Logo Google Vertex · EU
Input 0,25 Cache Read 0,025 Cache Write — Output 1,49
Llama 3.3 70B Tools JSON Robuster Open-Weight-Generalist mit gutem Preis-Leistungs-Verhältnis für breite Workloads. IONOS Logo IONOS · DE
Input 0,65 Cache Read — Cache Write — Output 0,65
Mistral Small 24B Tools Vision JSON Mittelgroßer Allrounder — verlässliche Qualität für alltägliche Text- und Chataufgaben. IONOS Logo IONOS · DE
Input 0,10 Cache Read — Cache Write — Output 0,30
Qwen 3.8 27B Tools Vision Reasoning JSON Kompaktes Qwen-Modell mit 27B Parametern — ausgewogener Generalist für Chat, Reasoning und Tool-Aufrufe. weber.cloud Logo weber.cloud · DE AKI.IO Logo AKI.IO · DE
Input ab 0,15 Cache Read 0,10 Cache Write — Output 0,65
Qwen 3.6 35B A3B Tools Vision Reasoning JSON Effizientes Qwen-MoE — stark bei Mehrsprachigkeit und Reasoning zu niedrigen Kosten. AKI.IO Logo AKI.IO · DE
Input 0,15 Cache Read — Cache Write — Output 0,50
Qwen 3.5 397B A17B Tools Vision Reasoning JSON Großes Qwen-MoE mit 397B Parametern, davon 17B aktiv — für Code, Agenten sowie Bild- und Videoverständnis. IONOS Logo IONOS · DE
Input 0,60 Cache Read — Cache Write — Output 3,60
Qwen 3.5 9B Tools Vision Reasoning JSON Kompaktes multimodales Qwen-Modell mit 9B Parametern — effiziente Architektur für Reasoning, Code und Bildverständnis. Regolo Logo Regolo · EU
Input 0,10 Cache Read — Cache Write — Output 0,20
DeepSeek V4 Flash Tools Vision Reasoning JSON Schnelle Variante der DeepSeek-V4-Reihe — Generalist mit Stärken bei Code und Analyse. weber.cloud Logo weber.cloud · DE
Input ab 0,30 Cache Read 0,09 Cache Write — Output 1,20
GLM 5 Turbo Tools Vision Reasoning JSON Schnelles GLM-Modell für Agenten — auf lange Ausführungsketten, Tool-Nutzung und geplante Abläufe optimiert. TensorX Logo TensorX · EU
Input 1,08 Cache Read 0,27 Cache Write — Output 3,60
GLM 5V Turbo Tools Vision Reasoning JSON Nativ multimodales GLM-Agentenmodell — für bildgestütztes Programmieren und Planung über viele Schritte. TensorX Logo TensorX · EU
Input 1,08 Cache Read 0,27 Cache Write — Output 3,60
Apertus 70B Tools Reasoning JSON Offenes Schweizer Modell, transparent trainiert — guter Generalist mit europäischem Fokus. AKI.IO Logo AKI.IO · DE
Input 1,25 Cache Read — Cache Write — Output 2,00
claude-haiku-5-5 Tools Vision Reasoning JSON Anthropic Logo Anthropic · EU
Input 0,099 Cache Read 0,01 Cache Write 0,124 Output 0,499 ab 100K Input-Token ab 100K Input 0,495 Cache Read 0,05 Cache Write 0,618 Output 2,47
deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813 Tools Reasoning JSON TensorX Logo TensorX · EU
Input 1,80 Cache Read 0,45 Cache Write — Output 3,60
deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash Tools Vision Reasoning JSON AKI.IO Logo AKI.IO · DE
Input 0,25 Cache Read 0,10 Cache Write — Output 1,00
gemini-4-carbon Tools Vision Reasoning JSON Google Vertex Logo Google Vertex · EU
Input 2,00 Cache Read 0,10 Cache Write — Output 9,90
google/gemma-4-26B-A4B-it Tools Vision Reasoning JSON AKI.IO Logo AKI.IO · DE
Input 0,10 Cache Read — Cache Write — Output 0,50
google/gemma-4-26B-A4B-it-chat Tools Vision Reasoning JSON AKI.IO Logo AKI.IO · DE
Input 0,10 Cache Read — Cache Write — Output 0,50
google/gemma-4-31B-it Tools Vision Reasoning JSON Regolo Logo Regolo · EU
Input 0,40 Cache Read — Cache Write — Output 0,60
MiniMaxAI/MiniMax-M2.5 Tools Vision Reasoning JSON TensorX Logo TensorX · EU
Input 0,27 Cache Read 0,08 Cache Write — Output 1,08
MiniMaxAI/MiniMax-M3 Tools Vision Reasoning JSON TensorX Logo TensorX · EU
Input 0,36 Cache Read 0,09 Cache Write — Output 1,80
mistralai/Mistral-Small-4-119B-2603 Tools Reasoning JSON AKI.IO Logo AKI.IO · DE
Input 0,20 Cache Read — Cache Write — Output 0,60
moonshotai/Kimi-K3 Tools Vision Reasoning JSON TensorX Logo TensorX · EU
Input 2,70 Cache Read 0,68 Cache Write — Output 13,50
openai/gpt-oss-20b Tools Reasoning JSON Regolo Logo Regolo · EU
Input 0,10 Cache Read — Cache Write — Output 0,20
Qwen/Qwen3.5-122B-A10B Tools Vision Reasoning JSON Regolo Logo Regolo · EU
Input 0,60 Cache Read — Cache Write — Output 3,40
Qwen/Qwen3.8-Flash-Next Tools Vision Reasoning JSON TensorX Logo TensorX · EU
Input 0,18 Cache Read 0,05 Cache Write — Output 0,45
zai-org/GLM-5.2 Tools Reasoning JSON Regolo Logo Regolo · EU
Input 2,30 Cache Read — Cache Write — Output 6,90
zai-org/GLM-5.3 Tools Reasoning JSON TensorX Logo TensorX · EU
Input 1,58 Cache Read 0,40 Cache Write — Output 4,05
zai-org/GLM-5.3-Flash Tools Vision Reasoning JSON TensorX Logo TensorX · EU
Input 0,18 Cache Read 0,05 Cache Write — Output 0,45

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python · openai sdk api.noirdoc.de/v1 
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    # eine Zeile — mehr nicht
    base_url="https://api.noirdoc.de/v1",
    api_key=os.environ["NOIRDOC_API_KEY"],
)

response = client.chat.completions.create(
    model="Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B",  # Anbieter & Modell
    messages=[{"role": "user", "content": "Hallo"}],
)