通義千問（Qwen）API 介面

通義千問（Qwen）是由阿里雲研發的超大規模語言模型，支援中文、英文等不同語言輸入。「通義千問」這個名字來自兩個方面，「通義」意味著這個模型具有廣泛的知識和普適性，可以理解和回答各種領域的問題。而「千問」則代表了模型可以回答多樣化問題的能力，鼓勵大家進行開放和無盡的探索。

多領域知識覆蓋：通義千問經過大量的文本訓練，能夠處理多領域的信息，提供廣泛的知識查詢服務；

自然語言理解：通義千問能夠理解複雜的句子結構，並產生符合文法規範和語境要求的文字；

創新與創造：除了提供資訊查詢服務外，通義千問還能夠幫助使用者進行創意寫作、故事創作等創意工作；

程式碼產生：對於需要編寫程式碼的任務，通義千問也能夠提供高效率的支援；

客製化服務：可根據特定產業或應用場景的需求，提供客製化的解決方案和服務；

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API 介面請求範例：

curl --location 'https://openapi.zidiankeji.com/demo/gpt/v1/chat/completions' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Authorization: Bearer $YOUR_API_KEY' \
--data '{
    "model": "qwen-max",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "你好，请介绍一下你自己"
        }
    ]
}'

API 介面回應範例：

{
    "id": "chatcmpl-985855ed-89b9-96ca-971d-b107d35b11a6",
    "object": "chat.completion",
    "created": 1728221387,
    "model": "qwen-max",
    "choices": [
        {
            "index": 0,
            "message": {
                "role": "assistant",
                "content": "你好！我是来自阿里云的超大规模语言模型，我叫通义千问。我是一个能够回答问题、创作文字，还能表达观点、撰写代码的超大规模语言模型。如果您有任何问题或需要帮助，请随时告诉我，我会尽力提供支持。"
            },
            "finish_reason": "stop"
        }
    ],
    "usage": {
        "prompt_tokens": 12,
        "completion_tokens": 55,
        "total_tokens": 67
    }
}

功能與特性

專業市場研究與選型

我們深入了解您的業務需求，精心挑選適合您的 API 接口，確保您獲得最優解決方案。

客製化整合方案

我們提供客製化的整合方案，確保第三方 API 與您現有系統的完美融合，為您的業務增添智慧動力。

技術對接支持

我們擁有專業的技術團隊，為您提供全方位的技術支持，幫助您順利完成 API 的對接，無需擔心技術難題。

效能優化和測試

我們精心優化 API 的效能，並進行全面測試，確保介面穩定運行，為您的業務提供可靠保障。

安全性評估與保障

我們嚴格評估 API 的安全性，並提供完善的安全保障措施，保護您的資料安全與隱私。

成本控制和最佳化

我們協助您控制和優化 API 的使用成本，提供精準的計費建議和優化方案，協助您降低營運成本。

持續更新和維護

我們持續更新並維護已整合的 API，及時發現並解決潛在問題，確保您業務的平穩運作。

培訓和使用指導

我們為您提供專業的訓練和使用指導服務，讓您輕鬆掌握 API 的使用技巧，提升業務效率。

合規性和風險管理

我們協助您評估 API 的合規性和法律風險，並提供合規性管理建議，為您的業務保駕護航。

定期更新和技術支持

我們定期跟進 API 的更新和變化，為您提供持續的技術支援和更新服務，確保您業務的持續發展和改進。

我們擁有 10 年的技術積累，在 IT 行業的豐富經驗是確保我們為客戶提供創新解決方案的堅實基礎。

服務範圍

企業
機構
產業組織
個人

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服務定價

qwen-max

已對接 264+

通義千問系列效果最好的模型，適合複雜、多步驟的任務，模型中英文綜合能力顯著提升，模型人類偏好顯著提升，模型推理能力和複雜指令理解能力顯著增強，困難任務上的表現更優，數學、程式碼能力顯著提升，提升對Table、JSON等結構化資料的理解與產生能力。

￥ 0.09 / 1000 tokens

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服務保障與承諾

無隱形成本
專人對接溝通
長期技術支援
5×8 小時常規服務
7x24 小時緊急應變

qwen-vl-max

已對接 76+

通義千問VL是阿里雲研發的大規模視覺語言模型（Large Vision Language Model, LVLM），可以以圖像、文字、偵測框作為輸入，並以文字和偵測框作為輸出，支援中文多模態對話及多圖對話，並具有更好的性能，是首個支援中文開放域的通用定位模型和首個開源448解析度的大規模視覺語言模型。

￥ 0.025 / 1000 tokens

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長期技術支援
5×8 小時常規服務
7x24 小時緊急應變

API 介面呼叫說明

接口地址

POST https://openapi.zidiankeji.com/[API_Node]/gpt/v1/chat/completions

注意事项：其中 URL 中的[API_Node]需替换为平台为您账号分配的调用节点。

请求头 Header

字段	值	备注
Authorization	Bearer YOUR_API_KEY	请求的 API KEY
Content-Type	application/json	固定为 application/json

请求参数

参数	类型	默认值	说明
model（必填）	string	-	用户使用model参数指明对应的模型，可选 model 模型见下方列表。
messages（必填）	array	-	用户与模型的对话历史。array中的每个元素形式为`{"role":角色, "content": 内容}`。角色当前可选值：system、user、assistant，其中，仅`messages[0]`中支持role为system，一般情况下，user和assistant需要交替出现，且messages中最后一个元素的role必须为user。
top_p	float	-	生成过程中的核采样方法概率阈值，例如，取值为0.8时，仅保留概率加起来大于等于0.8的最可能token的最小集合作为候选集。取值范围为（0,1.0)，取值越大，生成的随机性越高；取值越小，生成的确定性越高。
temperature	float	-	用于控制模型回复的随机性和多样性。具体来说，temperature值控制了生成文本时对每个候选词的概率分布进行平滑的程度。较高的temperature值会降低概率分布的峰值，使得更多的低概率词被选择，生成结果更加多样化；而较低的temperature值则会增强概率分布的峰值，使得高概率词更容易被选择，生成结果更加确定。取值范围： [0, 2)，不建议取值为0，无意义。
presence_penalty	float	-	用户控制模型生成时整个序列中的重复度。提高presence_penalty时可以降低模型生成的重复度，取值范围[-2.0, 2.0]。
max_tokens	integer	-	指定模型可生成的最大token个数。例如模型最大输出长度为2k，您可以设置为1k，防止模型输出过长的内容。
seed	integer	-	生成时使用的随机数种子，用于控制模型生成内容的随机性。seed支持无符号64位整数。
stream	boolean	false	用于控制是否使用流式输出。当以stream模式输出结果时，接口返回结果为generator，需要通过迭代获取结果，每次输出为当前生成的增量序列。

可选 model 模型列表:

qwen2.5-72b-instruct
qwen2.5-32b-instruct
qwen2.5-14b-instruct
qwen2-72b-instruct
qwen-vl-plus
qwen-max
qwen-max-latest
qwen-plus
qwen-plus-latest
qwen-turbo
qwen-turbo-latest
...

返回参数

返回参数	数据类型	说明
id	string	系统生成的标识本次调用的id。
model	string	本次调用的模型名。
system_fingerprint	string	模型运行时使用的配置版本，当前暂时不支持，返回为空字符串“”。
choices	array	模型生成内容的详情。
choices[i].finish_reason	string	有三种情况： 1. 正在生成时为null； 2. 因触发输入参数中的stop条件而结束为stop； 3. 因生成长度过长而结束为length。
choices[i].message	object	模型输出的消息。
choices[i].message.role	string	模型的角色，固定为assistant。
choices[i].message.content	string	模型生成的文本。
choices[i].index	integer	生成的结果序列编号，默认为0。
created	integer	当前生成结果的时间戳（s）。
usage	object	计量信息，表示本次请求所消耗的token数据。
usage.prompt_tokens	integer	用户输入文本转换成token后的长度。
usage.completion_tokens	integer	模型生成回复转换为token后的长度。
usage.total_tokens	integer	usage.prompt_tokens与usage.completion_tokens的总和。

请求示例 1（qwen2-72b-instruct）

curl --location 'https://openapi.zidiankeji.com/[API_Node]/gpt/v1/chat/completions' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
--data '{
    "model": "qwen2-72b-instruct",
    "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": "You are a helpful assistant."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "你好"
        }
    ]
}'

响应示例 1（qwen2-72b-instruct）

{
    "id": "chatcmpl-88328637-1a7a-95d9-8ebe-34053f01f803",
    "object": "chat.completion",
    "created": 1728354116,
    "model": "qwen2-72b-instruct",
    "choices": [
        {
            "index": 0,
            "message": {
                "role": "assistant",
                "content": "你好！有什么我能帮助你的吗？"
            },
            "finish_reason": "stop"
        }
    ],
    "usage": {
        "prompt_tokens": 20,
        "completion_tokens": 8,
        "total_tokens": 28
    }
}

请求示例 2（qwen2-72b-instruct，流式输出）

curl --location 'https://openapi.zidiankeji.com/[API_Node]/gpt/v1/chat/completions' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
--data '{
    "model": "qwen2-72b-instruct",
    "stream": true,
    "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": "You are a helpful assistant."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "你好"
        }
    ]
}'

响应示例 2（qwen2-72b-instruct，流式输出）

data:
{"id":"chatcmpl-6dc5cd5b-b29f-92ca-9af7-50b1f10ee864","object":"chat.completion.chunk","created":1728354194,"model":"qwen2-72b-instruct","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant","content":""},"finish_reason":null}]}
data:
{"id":"chatcmpl-6dc5cd5b-b29f-92ca-9af7-50b1f10ee864","object":"chat.completion.chunk","created":1728354194,"model":"qwen2-72b-instruct","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"你好"},"finish_reason":null}]}
data:
{"id":"chatcmpl-6dc5cd5b-b29f-92ca-9af7-50b1f10ee864","object":"chat.completion.chunk","created":1728354194,"model":"qwen2-72b-instruct","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"！"},"finish_reason":null}]}
data:
{"id":"chatcmpl-6dc5cd5b-b29f-92ca-9af7-50b1f10ee864","object":"chat.completion.chunk","created":1728354194,"model":"qwen2-72b-instruct","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"很高兴"},"finish_reason":null}]}
data:
{"id":"chatcmpl-6dc5cd5b-b29f-92ca-9af7-50b1f10ee864","object":"chat.completion.chunk","created":1728354194,"model":"qwen2-72b-instruct","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"能"},"finish_reason":null}]}
data:
{"id":"chatcmpl-6dc5cd5b-b29f-92ca-9af7-50b1f10ee864","object":"chat.completion.chunk","created":1728354194,"model":"qwen2-72b-instruct","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"为你提供帮助。"},"finish_reason":null}]}
data:
{"id":"chatcmpl-6dc5cd5b-b29f-92ca-9af7-50b1f10ee864","object":"chat.completion.chunk","created":1728354194,"model":"qwen2-72b-instruct","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"如果你有任何问题或"},"finish_reason":null}]}
data:
{"id":"chatcmpl-6dc5cd5b-b29f-92ca-9af7-50b1f10ee864","object":"chat.completion.chunk","created":1728354194,"model":"qwen2-72b-instruct","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"需要任何信息，请"},"finish_reason":null}]}
data:
{"id":"chatcmpl-6dc5cd5b-b29f-92ca-9af7-50b1f10ee864","object":"chat.completion.chunk","created":1728354194,"model":"qwen2-72b-instruct","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"随时告诉我。我会"},"finish_reason":null}]}
data:
{"id":"chatcmpl-6dc5cd5b-b29f-92ca-9af7-50b1f10ee864","object":"chat.completion.chunk","created":1728354194,"model":"qwen2-72b-instruct","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"尽力回答你的问题"},"finish_reason":null}]}
data:
{"id":"chatcmpl-6dc5cd5b-b29f-92ca-9af7-50b1f10ee864","object":"chat.completion.chunk","created":1728354194,"model":"qwen2-72b-instruct","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"。"},"finish_reason":null}]}
data:
{"id":"chatcmpl-6dc5cd5b-b29f-92ca-9af7-50b1f10ee864","object":"chat.completion.chunk","created":1728354194,"model":"qwen2-72b-instruct","choices":[{"index":0,"delta":{"content":""},"finish_reason":"stop"}]}
data:
{"id":"chatcmpl-6dc5cd5b-b29f-92ca-9af7-50b1f10ee864","object":"chat.completion.chunk","created":1728354194,"model":"qwen2-72b-instruct","choices":[],"usage":{"prompt_tokens":20,"completion_tokens":25,"total_tokens":45}}
data: [DONE]

请求示例 3（图片理解，qwen-vl-plus）

curl --location 'https://openapi.zidiankeji.com/[API_Node]/gpt/v1/chat/completions' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
--data '{
    "model": "qwen-vl-plus",
    "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": "You are a helpful assistant."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "text",
                    "text": "这张图片展示的画面是什么？"
                },
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://zdkjdemo.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/dog_playing_with_sticks.jpg"
                    }
                }
            ]
        }
    ]
}'

响应示例 3（图片理解，qwen-vl-plus）

{
    "id": "chatcmpl-b6193d25-c969-9105-9bd3-613e213ca03b",
    "object": "chat.completion",
    "created": 1728354278,
    "model": "qwen-vl-plus",
    "choices": [
        {
            "index": 0,
            "message": {
                "role": "assistant",
                "content": "这是一张户外照片，一只狗正在草地上咬着一根木棍。这只狗看起来很放松，并且在享受它的时光。背景中有一些树木和草地的模糊图像，给人一种宁静的感觉。"
            },
            "finish_reason": "stop"
        }
    ],
    "usage": {
        "prompt_tokens": 896,
        "completion_tokens": 44,
        "total_tokens": 940
    }
}

请求示例 4（视频理解，qwen-vl-max）

curl --location 'https://openapi.zidiankeji.com/[API_Node]/gpt/v1/chat/completions' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
--data '{
    "model": "qwen-vl-max-latest",
    "input": {
        "messages": [
            {
                "role": "system",
                "content": [
                    {
                        "text": "You are a helpful assistant."
                    }
                ]
            },
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {
                        "video": "https://cloud.video.taobao.com/vod/S8T54f_w1rkdfLdYjL3S5zKN9CrhkzuhRwOhF313tIQ.mp4"
                    },
                    {
                        "text": "这段视频介绍的是什么？"
                    }
                ]
            }
        ]
    }
}'

响应示例 4（视频理解，qwen-vl-max）

{
  "output": {
    "choices": [
      {
        "finish_reason": "stop",
        "message": {
          "role": "assistant",
          "content": [
            {
              "text": "这段视频介绍的是阿里云百炼平台的模型体验和模型调试功能。用户可以通过这个平台选择不同的模型，进行配置和调试，以满足不同的需求。"
            }
          ]
        }
      }
    ]
  },
  "usage": {
    "output_tokens": 36,
    "video_tokens": 5180,
    "input_tokens": 5207
  },
  "request_id": "99760814-c1af-9f4d-82df-e05810adedfa"
}

异常响应示例

{
    "error": {
        "message": "Invalid API-KEY",
        "type": "invalid_request_error",
        "param": null,
        "code": null
    }
}

余额查询接口请求示例

curl --location 'https://openapi.zidiankeji.com/[API_Node]/account/billing/grants' \
--header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'

余额查询接口响应示例

{
  "status": "success",
  "error_message": "",
  "error_code": null,
  "data": {
    "total_available": "15.150"
  }
}

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專案交付: 160+
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