Mars

外观

阿里云百炼使用 ​

阿里云百炼云平台 ​

介绍 ​

阿里云百炼是一站式大模型开发与应用平台，集成了通义千问及主流第三方模型。它为开发者提供了兼容OpenAI的API及全链路模型服务；同时，也提供可视化应用构建能力，让业务人员能快速创建智能体、知识库问答等AI应用。

获取API KEY ​

  • 登录阿里云百炼——应用开发——应用管理——立即创建

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  • 创建后，选择模型——更多，选择“通义千问3-Max”。然后点击发布。
  • 应用发布成功后，返回到应用开发——应用管理，能看到上面创建并发布的大模型测试

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  • 点击密钥管理——创建API-KEY，选择用户——确定。复制并保管好API KEY，不要对外泄露。

聊天机器人示例 ​

  • 登录阿里云百炼——模型服务——模型广场，点击通义千文3-Max
  • 可以看到免费的额度，以及代码示例

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参考资料 ​

请求示例 ​

使用Apifox请求 ​

登录阿里云百炼——模型服务——模型广场，点击通义千文3-Max，点击“查看API示例”

bash
curl -X POST https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "model": "qwen-plus",
    "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": "You are a helpful assistant."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "你是谁？"
        }
    ]
}'

Apifox访问百炼模型API：新建快捷请求，参考上面代码填写

  • 设置请求方式：POST，填写URL地址
  • 设置Headers，设置Body参数

image-20251116174137997

使用OpenAI库请求-非流式 ​

非流式请求

python
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-",
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v3.2",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "你好"},
    ],
)
# 非流式响应
print(completion.model_dump_json())

非流式响应

json
{
  "id": "chatcmpl-b88f8ac8-b573-9cd4-b114-d95fab1766d2",
  "choices": [
    {
      "finish_reason": "stop",
      "index": 0,
      "logprobs": null,
      "message": {
        "content": "你好！很高兴见到你。有什么我可以帮助你的吗？无论是解答问题、提供建议，还是闲聊，我都很乐意陪伴你哦！ 😊",
        "refusal": null,
        "role": "assistant",
        "annotations": null,
        "audio": null,
        "function_call": null,
        "tool_calls": null
      }
    }
  ],
  "created": 1769505790,
  "model": "deepseek-v3.2",
  "object": "chat.completion",
  "service_tier": null,
  "system_fingerprint": null,
  "usage": {
    "completion_tokens": 31,
    "prompt_tokens": 11,
    "total_tokens": 42,
    "completion_tokens_details": null,
    "prompt_tokens_details": { "audio_tokens": null, "cached_tokens": 0 }
  }
}

使用OpenAI库请求-流式 ​

流式请求

python
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-",
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v3.2",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "你好"},
    ],
    stream=True,
)
# 流式响应处理
for chunk in completion:
    # print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)
    print(chunk)