Il Token Plan di Alibaba e la preview di Qwen 3.8 Max

Il 19 luglio, al World AI Conference di Shanghai, Alibaba ha lanciato il Token Plan Personal Edition e aperto la preview di Qwen 3.8 Max. Due notizie in una, arrivate a pochi giorni dal rilascio open-weight di Kimi K3 (2.8T parametri): il tempismo non è casuale, e la combinazione delle due rende l'offerta interessante.

Cos'è il Token Plan

Il Token Plan è un abbonamento mensile a crediti. Non si paga per singolo token: si compra un pacchetto di crediti e li si consuma su più modelli, anche di provider diversi. Un unico piano copre Qwen (3.8-max-preview, 3.7-max, 3.7-plus, 3.6-flash), GLM-5.2 di Zhipu, DeepSeek-V4-Pro, Wanx per le immagini e HappyHorse per i video. Inclusi anche gli "Harness tools": web search, web scraping, ricerca per immagini e code interpreter.

I piani della Personal Edition internazionale (via Qwen Cloud, prezzi promozionali a tempo):

• Lite — $6/mese (listino $8): 700 crediti/5h, 2.500 crediti/7gg, 1-2 agent concorrenti
• Standard — $18/mese (listino $25): 3.000 crediti/5h, 10.000 crediti/7gg, 3-4 agent concorrenti
• Pro — $68/mese (listino $80): 12.000 crediti/5h, 40.000 crediti/7gg, 6-8 agent concorrenti

Le soglie sono su doppia finestra, 5 ore e 7 giorni: il timer parte dalla prima invocazione e, esaurita una delle due quote, l'accesso si pausa finché l'intera finestra non scade e la quota si resetta. Le quote non usate non si cumulano.

Nota pratica: esistono due edizioni parallele. Quella internazionale si sottoscrive su qwencloud.com (regione Singapore, deployment Global, pagamento in dollari) e funziona senza problemi dall'Italia; quella per la Cina continentale passa da Alibaba Cloud Bailian (regione Beijing, prezzi in RMB, verifica identità). L'inferenza dell'edizione internazionale è globale, con trasferimento dati transfrontaliero dichiarato nei termini.

La preview di Qwen 3.8 Max

Su Qwen 3.8 Max i fatti confermati da Alibaba sono pochi: 2.400 miliardi di parametri totali, orientamento a code engineering e lavoro d'ufficio professionale, promessa di rilascio ufficiale e open-weight "a breve". Tutto il resto è da prendere con le pinze: l'architettura (presumibilmente MoE) e i parametri attivi non sono stati pubblicati, e il contesto da ~1M token circola nei metadati di integrazione (984K input, 131K output max), non in una model card ufficiale. Per il posizionamento rispetto a Fable 5, rimando al post su Qoder e Cantus di due giorni fa. Qui il punto è l'accesso.

Durante la preview, il consumo di crediti è al 10% del normale. In fascia notturna cinese (22:00-08:00 UTC+8) si somma un ulteriore sconto dell'80%, per un costo effettivo dello 0,2% della tariffa standard. E qui c'è il dettaglio che ci riguarda: 22:00-08:00 UTC+8 corrisponde alle 16:00-02:00 ora italiana. La "fascia notturna" di Alibaba è il nostro pomeriggio e la nostra serata lavorativa. Per chi lavora dall'Europa lo sconto massimo cade esattamente nelle ore in cui si lavora davvero.

In uso diretto, il consumo di quota risulta minimo e i tempi di risposta sono bassi in modo consistente. Non è un benchmark, è un'osservazione empirica, ma è coerente con una fase in cui Alibaba vuole spingere l'adozione. Di valutazioni indipendenti per ora ce n'è una sola degna di nota: un head-to-head cieco di Trilogy AI (StackPerf) dove la preview ha segnato 80 contro l'83 di Kimi K3. Un singolo run su un singolo task: un dato, non un verdetto.

L'accesso è gratuito anche tramite il client Qwen per PC, senza abbonamento, e il modello è supportato da Qoder e QoderWork.

Cosa tenere a mente

È una preview. Il modello può cambiare, essere sostituito o ritirato. Alibaba non ha pubblicato un prezzo per token nel proprio catalogo pay-as-you-go (che si ferma a qwen3.7-max, listino $1,65/$4,95 per milione di token input/output), né una tabella di benchmark ufficiale, né una licenza per i pesi aperti, promessi ma senza data.

Un listino per token, però, esiste fuori da Alibaba: gateway terzi come AIHubMix servono qwen3.8-max-preview via API a $0,17/$0,51 per milione di token, e anche NanoGPT lo offre a tariffe proprie. Quel $0,17/$0,51 è circa il 10% di $1,65/$4,95, cioè del listino di qwen3.7-max: è il rate scontato della preview, ed è il primo indizio concreto di dove si assesterà il prezzo standard quando la promozione finirà — verosimilmente nella stessa fascia del predecessore.

Vincoli operativi da conoscere prima di abbonarsi:

1. Solo uso interattivo. Il piano è riservato a strumenti di coding e agent (i termini citano Claude Code, Cursor, Qwen Code, Qoder e OpenClaw). Niente script automatizzati, niente backend applicativi: l'uso della API key fuori da questo perimetro è considerato abuso e può portare alla sospensione dell'abbonamento o alla revoca della chiave.
2. Dati: garanzie diverse tra edizioni. La garanzia esplicita che i dati non vengono usati per il training è riservata alla Team Edition. Per la Personal internazionale i termini dichiarano il trasferimento dati transfrontaliero (inferenza globale), mentre l'edizione cinese dichiara apertamente che input e output vengono usati per il miglioramento del servizio e l'ottimizzazione dei modelli. Per lavoro su codice o dati di clienti, la Team Edition è la scelta prudente.
3. Niente disdetta anticipata. La Personal Edition al momento non supporta l'annullamento dell'abbonamento; alla scadenza, un riacquisto genera una nuova API key da riconfigurare. Un abbonamento per account, vietata la condivisione.

Il sistema a crediti merita attenzione per un motivo in più: sulla preview il thinking è sempre attivo, con livelli low/high/xhigh e default su xhigh. Due richieste con lo stesso prompt visibile possono consumare crediti molto diversi a seconda della profondità di ragionamento, e i modelli Qwen tendono già di loro a generare più token in output rispetto ad altri. Con la preview al 10% il problema è mascherato; quando lo sconto finirà, il consumo reale sarà quello che si vedrà. Nel frattempo, impostare il thinking su low per i task semplici è il modo più immediato per contenere i consumi.

Per testare e sperimentare, il momento è favorevole, soprattutto sfruttando la finestra scontata nel pomeriggio italiano. Per pianificare costi di produzione, meglio aspettare un listino per token e una versione definitiva.

In breve

• Token Plan Personal Edition internazionale (via Qwen Cloud): abbonamento multi-modello (Qwen, DeepSeek-V4-Pro, GLM-5.2, Wanx, HappyHorse) da $6/mese, Harness tools inclusi, sottoscrivibile dall'Italia
• Regione Singapore con inferenza globale; esiste in parallelo un'edizione per la Cina continentale (Beijing, prezzi in RMB)
• Qwen 3.8 Max (2.4T parametri totali; contesto ~1M non ufficiale) in preview con crediti al 10% del normale
• Sconto notturno aggiuntivo dell'80% (22:00-08:00 UTC+8 = 16:00-02:00 ora italiana)
• Accesso gratuito anche via client Qwen per PC; supporto in Qoder e QoderWork
• Preview: niente prezzo per token ufficiale da Alibaba (via gateway terzi ~$0,17/$0,51 per M token, cioè il 10% del listino di qwen3.7-max), niente benchmark ufficiali, niente licenza open-weight
• Solo uso interattivo in strumenti coding/agent; garanzia no-training solo con la Team Edition; niente disdetta anticipata
• Thinking sempre attivo (default xhigh): incide sul consumo reale di crediti
• Per sperimentare conviene. Per la produzione, si aspetta la versione definitiva

Fonti

1. Token Plan Individual - Overview - Qwen Cloud, luglio 2026 (edizione internazionale)
2. Token Plan (Personal Edition) overview - Alibaba Cloud, aggiornata 20 luglio 2026 (edizione Cina)
3. Token Plan overview - Alibaba Cloud, luglio 2026
4. Annuncio Qwen 3.8 su X - @Alibaba_Qwen, 19 luglio 2026
5. Qwen3.8-Max pricing: the preview deal and its hidden costs - eesel.ai, 20 luglio 2026
6. Qwen 3.8: Preview Access, Specs, Pricing & Benchmarks - Coursiv, 20 luglio 2026
7. Qwen 3.8-Max: Release Date, Specs, and How to Access It - Yotta Labs, luglio 2026
8. Qwen 3.8 Max Benchmark: How It Compares With Kimi K3 - Trilogy AI, luglio 2026
9. Model inference pricing - Alibaba Cloud, 15 luglio 2026
10. qwen3.8-max-preview - API Pricing - AIHubMix, luglio 2026
11. Qwen3.8 Max Preview: What We Know Before the Benchmarks - NanoGPT, luglio 2026

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