Alibaba Cloud Model Studio:OpenAI 互換 - バッチ

OpenAI Python SDK

import os
from pathlib import Path
from openai import OpenAI
import time

# クライアントを初期化します
client = OpenAI(
    # 環境変数を設定していない場合は、次の行を api_key="sk-xxx" に置き換えて、Model Studio API キーを使用してください。
    # 漏洩のリスクを減らすため、本番コードに API キーをハードコーディングしないでください。
    # API キーはシンガポールリージョンと北京リージョンで異なります。
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    # 以下はシンガポールリージョンの base_url です。北京リージョンのモデルを使用する場合は、base_url を https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 に置き換えてください。
    base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"  # Model Studio サービスの base_url
)

def upload_file(file_path):
    print(f"リクエスト情報を含む JSONL ファイルをアップロードしています...")
    file_object = client.files.create(file=Path(file_path), purpose="batch")
    print(f"ファイルが正常にアップロードされました。ファイル ID: {file_object.id}\n")
    return file_object.id

def create_batch_job(input_file_id):
    print(f"ファイル ID に基づいてバッチタスクを作成しています...")
    # 注意：ここでの endpoint パラメーターの値は、入力ファイルの url フィールドと一致する必要があります。
    # テストモデル (batch-test-model) の場合は、/v1/chat/ds-test を使用します。
    # テキスト埋め込みモデルの場合は、/v1/embeddings を使用します。
    # その他のモデルの場合は、/v1/chat/completions を使用します。
    batch = client.batches.create(input_file_id=input_file_id, endpoint="/v1/chat/ds-test", completion_window="24h")
    print(f"バッチタスクが作成されました。バッチタスク ID: {batch.id}\n")
    return batch.id

def check_job_status(batch_id):
    print(f"バッチタスクのステータスを確認しています...")
    batch = client.batches.retrieve(batch_id=batch_id)
    print(f"バッチタスクのステータス: {batch.status}\n")
    return batch.status

def get_output_id(batch_id):
    print(f"バッチタスク内の成功したリクエストの出力ファイル ID を取得しています...")
    batch = client.batches.retrieve(batch_id=batch_id)
    print(f"出力ファイル ID: {batch.output_file_id}\n")
    return batch.output_file_id

def get_error_id(batch_id):
    print(f"バッチタスク内の失敗したリクエストの出力ファイル ID を取得しています...")
    batch = client.batches.retrieve(batch_id=batch_id)
    print(f"エラーファイル ID: {batch.error_file_id}\n")
    return batch.error_file_id

def download_results(output_file_id, output_file_path):
    print(f"バッチタスクからの成功したリクエストの結果を印刷およびダウンロードしています...")
    content = client.files.content(output_file_id)
    # テスト用に一部のコンテンツを印刷します
    print(f"成功したリクエスト結果の最初の 1,000 文字を印刷します: {content.text[:1000]}...\n")
    # 結果ファイルをローカルに保存します
    content.write_to_file(output_file_path)
    print(f"完全な出力結果がローカルの出力ファイル result.jsonl に保存されました\n")

def download_errors(error_file_id, error_file_path):
    print(f"バッチタスクからのリクエストの失敗情報を印刷およびダウンロードしています...")
    content = client.files.content(error_file_id)
    # テスト用に一部のコンテンツを印刷します
    print(f"リクエスト失敗情報の最初の 1,000 文字を印刷します: {content.text[:1000]}...\n")
    # エラー情報ファイルをローカルに保存します
    content.write_to_file(error_file_path)
    print(f"完全なリクエスト失敗情報がローカルのエラーファイル error.jsonl に保存されました\n")

def main():
    # ファイルパス
    input_file_path = "test_model.jsonl"  # これを入力ファイルのパスに置き換えることができます
    output_file_path = "result.jsonl"  # これを出力ファイルのパスに置き換えることができます
    error_file_path = "error.jsonl"  # これをエラーファイルのパスに置き換えることができます
    try:
        # ステップ 1：リクエスト情報を含む JSONL ファイルをアップロードして、入力ファイル ID を取得します
        input_file_id = upload_file(input_file_path)
        # ステップ 2：入力ファイル ID に基づいてバッチタスクを作成します
        batch_id = create_batch_job(input_file_id)
        # ステップ 3：完了するまでバッチタスクのステータスを確認します
        status = ""
        while status not in ["completed", "failed", "expired", "cancelled"]:
            status = check_job_status(batch_id)
            print(f"タスクの完了を待っています...")
            time.sleep(10)  # 10 秒待ってから再度ステータスをクエリします
        # タスクが失敗した場合は、エラーメッセージを印刷して終了します
        if status == "failed":
            batch = client.batches.retrieve(batch_id)
            print(f"バッチタスクが失敗しました。エラーメッセージ: {batch.errors}\n")
            print(f"詳細については、「エラーコード」をご参照ください：https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/developer-reference/error-code")
            return
        # ステップ 4：結果のダウンロード：出力ファイル ID が空でない場合は、成功したリクエスト結果の最初の 1,000 文字を印刷し、完全な結果をローカルの出力ファイルにダウンロードします。
        # エラーファイル ID が空でない場合は、リクエスト失敗情報の最初の 1,000 文字を印刷し、完全な情報をローカルのエラーファイルにダウンロードします。
        output_file_id = get_output_id(batch_id)
        if output_file_id:
            download_results(output_file_id, output_file_path)
        error_file_id = get_error_id(batch_id)
        if error_file_id:
            download_errors(error_file_id, error_file_path)
            print(f"詳細については、「エラーコード」をご参照ください：https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/developer-reference/error-code")
    except Exception as e:
        print(f"エラーが発生しました: {e}")
        print(f"詳細については、「エラーコード」をご参照ください：https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/developer-reference/error-code")

if __name__ == "__main__":
    main()

OpenAI Node.js SDK

/**
 * Model Studio バッチ API テスト - OpenAI Node.js SDK を使用
 *
 * 依存関係のインストール：npm install openai
 * 実行：node test-nodejs.js
 */

const OpenAI = require('openai');
const fs = require('fs');

// シンガポールリージョンのベース URL
const BASE_URL = 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1';
// 北京リージョンを使用する場合は、次の URL を使用してください：
// const BASE_URL = 'https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1';

const apiKey = process.env.DASHSCOPE_API_KEY;
if (!apiKey) {
    console.error('エラー：環境変数 DASHSCOPE_API_KEY を設定してください');
    process.exit(1);
}

// クライアントを初期化します
const client = new OpenAI({
    apiKey: apiKey,
    baseURL: BASE_URL
});

async function sleep(ms) {
    return new Promise(resolve => setTimeout(resolve, ms));
}

async function main() {
    try {
        console.log('=== バッチ API テストを開始 ===\n');

        // ステップ 1：ファイルのアップロード
        console.log('ステップ 1：リクエスト情報を含む JSONL ファイルをアップロードしています...');
        const fileStream = fs.createReadStream('test_model.jsonl');
        const fileObject = await client.files.create({
            file: fileStream,
            purpose: 'batch'
        });
        const fileId = fileObject.id;
        console.log(`✓ ファイルが正常にアップロードされました、ファイル ID：${fileId}\n`);

        // ステップ 2：バッチタスクの作成
        console.log('ステップ 2：バッチタスクを作成しています...');
        const batch = await client.batches.create({
            input_file_id: fileId,
            endpoint: '/v1/chat/ds-test',  // テストモデルには /v1/chat/ds-test を使用します
            completion_window: '24h'
        });
        const batchId = batch.id;
        console.log(`✓ バッチタスクが正常に作成されました、タスク ID：${batchId}\n`);

        // ステップ 3：タスクステータスのポーリング
        console.log('ステップ 3：タスクの完了を待っています...');
        let status = batch.status;
        let pollCount = 0;
        let latestBatch = batch;

        while (!['completed', 'failed', 'expired', 'cancelled'].includes(status)) {
            await sleep(10000); // 10 秒待機
            latestBatch = await client.batches.retrieve(batchId);
            status = latestBatch.status;
            pollCount++;
            console.log(`  [${pollCount}] タスクステータス：${status}`);
        }

        console.log(`\n✓ タスクが完了しました、最終ステータス：${status}\n`);

        // ステップ 4：結果の処理
        if (status === 'completed') {
            console.log('ステップ 4：結果ファイルをダウンロードしています...');

            // 成功した結果のダウンロード
            const outputFileId = latestBatch.output_file_id;
            if (outputFileId) {
                console.log(`  出力ファイル ID：${outputFileId}`);
                const content = await client.files.content(outputFileId);
                const text = await content.text();
                console.log('\n--- 成功した結果 (最初の 500 文字) ---');
                console.log(text.substring(0, Math.min(500, text.length)));
                console.log('...\n');
            }

            // エラーファイルのダウンロード (もしあれば)
            const errorFileId = latestBatch.error_file_id;
            if (errorFileId) {
                console.log(`  エラーファイル ID：${errorFileId}`);
                const errorContent = await client.files.content(errorFileId);
                const errorText = await errorContent.text();
                console.log('\n--- エラー情報 ---');
                console.log(errorText);
            }

            console.log('\n=== テストが正常に完了しました ===');
        } else if (status === 'failed') {
            console.error('\n✗ バッチタスクが失敗しました');
            if (latestBatch.errors) {
                console.error('エラーメッセージ：', latestBatch.errors);
            }
            console.error('\nエラーコードのドキュメントを参照してください：https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/developer-reference/error-code');
        } else {
            console.log(`\nタスクステータス：${status}`);
        }

    } catch (error) {
        console.error('エラーが発生しました：', error.message);
        console.error(error);
    }
}

main();

Java (HTTP)

import java.io.*;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.Scanner;

/**
 * Model Studio バッチ API テスト - HTTP API を使用
 *
 * 前提条件：
 * 1. 環境変数 DASHSCOPE_API_KEY が設定されていることを確認してください
 * 2. テストファイル test_model.jsonl を準備してください (プロジェクトのルートディレクトリに)
 *
 * リージョン設定：
 * - 北京リージョン：https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
 * - シンガポールリージョン：https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
 */
public class BatchAPITest {

    // シンガポールリージョンのベース URL
    private static final String BASE_URL = "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1";
    // 北京リージョンを使用する場合は、上記の BASE_URL を次のように置き換えてください：
    // private static final String BASE_URL = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1";

    private static String API_KEY;

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 環境変数から API キーを取得
        API_KEY = System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY");
        if (API_KEY == null || API_KEY.isEmpty()) {
            System.err.println("エラー：環境変数 DASHSCOPE_API_KEY を設定してください");
            System.exit(1);
        }

        System.out.println("=== バッチ API テストを開始 ===\n");

        try {
            // ステップ 1：ファイルのアップロード
            System.out.println("ステップ 1：リクエスト情報を含む JSONL ファイルをアップロードしています...");
            String fileId = uploadFile("test_model.jsonl");
            System.out.println("✓ ファイルが正常にアップロードされました、ファイル ID：" + fileId + "\n");

            // ステップ 2：バッチタスクの作成
            System.out.println("ステップ 2：バッチタスクを作成しています...");
            String batchId = createBatch(fileId);
            System.out.println("✓ バッチタスクが正常に作成されました、タスク ID：" + batchId + "\n");

            // ステップ 3：タスクステータスのポーリング
            System.out.println("ステップ 3：タスクの完了を待っています...");
            String status = "";
            int pollCount = 0;

            while (!isTerminalStatus(status)) {
                Thread.sleep(10000); // 10 秒待機
                String batchInfo = getBatch(batchId);
                status = parseStatus(batchInfo);
                pollCount++;
                System.out.println("  [" + pollCount + "] タスクステータス：" + status);

                // ステップ 4：完了した場合、結果をダウンロード
                if ("completed".equals(status)) {
                    System.out.println("\n✓ タスクが完了しました！\n");
                    System.out.println("ステップ 4：結果ファイルをダウンロードしています...");

                    String outputFileId = parseOutputFileId(batchInfo);
                    if (outputFileId != null && !outputFileId.isEmpty()) {
                        System.out.println("  出力ファイル ID：" + outputFileId);
                        String content = getFileContent(outputFileId);
                        System.out.println("\n--- 成功した結果 (最初の 500 文字) ---");
                        System.out.println(content.substring(0, Math.min(500, content.length())));
                        System.out.println("...\n");
                    }

                    String errorFileId = parseErrorFileId(batchInfo);
                    if (errorFileId != null && !errorFileId.isEmpty() && !"null".equals(errorFileId)) {
                        System.out.println("  エラーファイル ID：" + errorFileId);
                        String errorContent = getFileContent(errorFileId);
                        System.out.println("\n--- エラー情報 ---");
                        System.out.println(errorContent);
                    }

                    System.out.println("\n=== テストが正常に完了しました ===");
                    break;
                } else if ("failed".equals(status)) {
                    System.err.println("\n✗ バッチタスクが失敗しました");
                    System.err.println("タスク情報：" + batchInfo);
                    System.err.println("\nエラーコードのドキュメントを参照してください：https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/developer-reference/error-code");
                    break;
                } else if ("expired".equals(status) || "cancelled".equals(status)) {
                    System.out.println("\nタスクステータス：" + status);
                    break;
                }
            }

        } catch (Exception e) {
            System.err.println("エラーが発生しました：" + e.getMessage());
            e.printStackTrace();
        }
    }

    /**
     * ファイルのアップロード
     */
    private static String uploadFile(String filePath) throws Exception {
        String boundary = "----WebKitFormBoundary" + System.currentTimeMillis();
        URL url = new URL(BASE_URL + "/files");
        HttpURLConnection conn = (HttpURLConnection) url.openConnection();
        conn.setDoOutput(true);
        conn.setRequestMethod("POST");
        conn.setRequestProperty("Authorization", "Bearer " + API_KEY);
        conn.setRequestProperty("Content-Type", "multipart/form-data; boundary=" + boundary);

        try (DataOutputStream out = new DataOutputStream(conn.getOutputStream())) {
            // purpose フィールドを追加
            out.writeBytes("--" + boundary + "\r\n");
            out.writeBytes("Content-Disposition: form-data; name=\"purpose\"\r\n\r\n");
            out.writeBytes("batch\r\n");

            // ファイルを追加
            out.writeBytes("--" + boundary + "\r\n");
            out.writeBytes("Content-Disposition: form-data; name=\"file\"; filename=\"" + filePath + "\"\r\n");
            out.writeBytes("Content-Type: application/octet-stream\r\n\r\n");

            byte[] fileBytes = Files.readAllBytes(Paths.get(filePath));
            out.write(fileBytes);
            out.writeBytes("\r\n");
            out.writeBytes("--" + boundary + "--\r\n");
        }

        String response = readResponse(conn);
        return parseField(response, "\"id\":\\s*\"([^\"]+)\"");
    }

    /**
     * バッチタスクの作成
     */
    private static String createBatch(String fileId) throws Exception {
        String jsonBody = String.format(
            "{\"input_file_id\":\"%s\",\"endpoint\":\"/v1/chat/ds-test\",\"completion_window\":\"24h\"}",
            fileId
        );

        String response = sendRequest("POST", "/batches", jsonBody);
        return parseField(response, "\"id\":\\s*\"([^\"]+)\"");
    }

    /**
     * バッチタスク情報の取得
     */
    private static String getBatch(String batchId) throws Exception {
        return sendRequest("GET", "/batches/" + batchId, null);
    }

    /**
     * ファイルコンテンツの取得
     */
    private static String getFileContent(String fileId) throws Exception {
        return sendRequest("GET", "/files/" + fileId + "/content", null);
    }

    /**
     * HTTP リクエストの送信
     */
    private static String sendRequest(String method, String path, String jsonBody) throws Exception {
        URL url = new URL(BASE_URL + path);
        HttpURLConnection conn = (HttpURLConnection) url.openConnection();
        conn.setRequestMethod(method);
        conn.setRequestProperty("Authorization", "Bearer " + API_KEY);

        if (jsonBody != null) {
            conn.setDoOutput(true);
            conn.setRequestProperty("Content-Type", "application/json");
            try (OutputStream os = conn.getOutputStream()) {
                os.write(jsonBody.getBytes("UTF-8"));
            }
        }

        return readResponse(conn);
    }

    /**
     * レスポンスの読み取り
     */
    private static String readResponse(HttpURLConnection conn) throws Exception {
        int responseCode = conn.getResponseCode();
        InputStream is = (responseCode < 400) ? conn.getInputStream() : conn.getErrorStream();

        try (Scanner scanner = new Scanner(is, "UTF-8").useDelimiter("\\A")) {
            return scanner.hasNext() ? scanner.next() : "";
        }
    }

    /**
     * JSON フィールドの解析 (簡易実装)
     */
    private static String parseField(String json, String regex) {
        java.util.regex.Pattern pattern = java.util.regex.Pattern.compile(regex);
        java.util.regex.Matcher matcher = pattern.matcher(json);
        return matcher.find() ? matcher.group(1) : null;
    }

    private static String parseStatus(String json) {
        return parseField(json, "\"status\":\\s*\"([^\"]+)\"");
    }

    private static String parseOutputFileId(String json) {
        return parseField(json, "\"output_file_id\":\\s*\"([^\"]+)\"");
    }

    private static String parseErrorFileId(String json) {
        return parseField(json, "\"error_file_id\":\\s*\"([^\"]+)\"");
    }

    /**
     * ステータスが終端かどうかを確認
     */
    private static boolean isTerminalStatus(String status) {
        return "completed".equals(status)
            || "failed".equals(status)
            || "expired".equals(status)
            || "cancelled".equals(status);
    }
}

curl (HTTP)

#!/bin/bash
# Model Studio バッチ API テスト - curl を使用
#
# 前提条件：
# 1. 環境変数 DASHSCOPE_API_KEY が設定されていることを確認してください
# 2. テストファイル test_model.jsonl を準備してください (カレントディレクトリに)
#
# リージョン設定：
# - 北京リージョン：https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
# - シンガポールリージョン：https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1

API_KEY="${DASHSCOPE_API_KEY}"
BASE_URL="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"

# 北京リージョンを使用する場合は、BASE_URL を次のように置き換えてください：
# BASE_URL="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"

# API キーの確認
if [ -z "$API_KEY" ]; then
    echo "エラー：環境変数 DASHSCOPE_API_KEY を設定してください"
    exit 1
fi

echo "=== バッチ API テストを開始 ==="
echo ""

# ステップ 1：ファイルのアップロード
echo "ステップ 1：リクエスト情報を含む JSONL ファイルをアップロードしています..."
UPLOAD_RESPONSE=$(curl -s -X POST "${BASE_URL}/files" \
  -H "Authorization: Bearer ${API_KEY}" \
  -F 'file=@test_model.jsonl' \
  -F 'purpose=batch')

FILE_ID=$(echo $UPLOAD_RESPONSE | grep -o '"id":"[^"]*"' | head -1 | cut -d'"' -f4)
echo "✓ ファイルが正常にアップロードされました、ファイル ID：${FILE_ID}"
echo ""

# ステップ 2：バッチタスクの作成
echo "ステップ 2：バッチタスクを作成しています..."
BATCH_RESPONSE=$(curl -s -X POST "${BASE_URL}/batches" \
  -H "Authorization: Bearer ${API_KEY}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{\"input_file_id\":\"${FILE_ID}\",\"endpoint\":\"/v1/chat/ds-test\",\"completion_window\":\"24h\"}")

BATCH_ID=$(echo $BATCH_RESPONSE | grep -o '"id":"[^"]*"' | head -1 | cut -d'"' -f4)
echo "✓ バッチタスクが正常に作成されました、タスク ID：${BATCH_ID}"
echo ""

# ステップ 3：タスクステータスのポーリング
echo "ステップ 3：タスクの完了を待っています..."
STATUS=""
POLL_COUNT=0

while [[ "$STATUS" != "completed" && "$STATUS" != "failed" && "$STATUS" != "expired" && "$STATUS" != "cancelled" ]]; do
    sleep 10
    BATCH_INFO=$(curl -s -X GET "${BASE_URL}/batches/${BATCH_ID}" \
      -H "Authorization: Bearer ${API_KEY}")
    STATUS=$(echo $BATCH_INFO | grep -o '"status":"[^"]*"' | cut -d'"' -f4)
    POLL_COUNT=$((POLL_COUNT + 1))
    echo "  [${POLL_COUNT}] タスクステータス：${STATUS}"
done

echo ""
echo "✓ タスクが完了しました、最終ステータス：${STATUS}"
echo ""

# ステップ 4：結果のダウンロード
if [[ "$STATUS" == "completed" ]]; then
    echo "ステップ 4：結果ファイルをダウンロードしています..."

    OUTPUT_FILE_ID=$(echo $BATCH_INFO | grep -o '"output_file_id":"[^"]*"' | cut -d'"' -f4)
    if [[ -n "$OUTPUT_FILE_ID" && "$OUTPUT_FILE_ID" != "null" ]]; then
        echo "  出力ファイル ID：${OUTPUT_FILE_ID}"

        RESULT_CONTENT=$(curl -s -X GET "${BASE_URL}/files/${OUTPUT_FILE_ID}/content" \
          -H "Authorization: Bearer ${API_KEY}")

        echo ""
        echo "--- 成功した結果 (最初の 500 文字) ---"
        echo "${RESULT_CONTENT:0:500}"
        echo "..."
        echo ""
    fi

    ERROR_FILE_ID=$(echo $BATCH_INFO | grep -o '"error_file_id":"[^"]*"' | cut -d'"' -f4)
    if [[ -n "$ERROR_FILE_ID" && "$ERROR_FILE_ID" != "null" ]]; then
        echo "  エラーファイル ID：${ERROR_FILE_ID}"

        ERROR_CONTENT=$(curl -s -X GET "${BASE_URL}/files/${ERROR_FILE_ID}/content" \
          -H "Authorization: Bearer ${API_KEY}")

        echo ""
        echo "--- エラー情報 ---"
        echo "${ERROR_CONTENT}"
    fi

    echo ""
    echo "=== テストが正常に完了しました ==="
elif [[ "$STATUS" == "failed" ]]; then
    echo ""
    echo "✗ バッチタスクが失敗しました"
    echo "タスク情報：${BATCH_INFO}"
    echo ""
    echo "エラーコードのドキュメントを参照してください：https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/developer-reference/error-code"
else
    echo ""
    echo "タスクステータス：${STATUS}"
fi

OpenAI Python SDK

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    # 環境変数を設定していない場合は、次の行を api_key="sk-xxx" に置き換えてください。
    # 漏洩のリスクを減らすため、本番コードに API キーをハードコーディングしないでください。
    # API キーはシンガポールリージョンと北京リージョンで異なります。
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), 
    # 以下は北京リージョンの base_url です。シンガポールリージョンのモデルを使用する場合は、base_url を https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 に置き換えてください。
    # 注意：リージョンを切り替える際は、API キーも適宜更新してください。
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)

batch = client.batches.create(
    input_file_id="file-batch-xxx",  # ファイルアップロード後に返される ID
    endpoint="/v1/chat/completions",  # テキスト埋め込みモデルの場合は "/v1/embeddings" を入力します。テストモデル batch-test-model の場合は /v1/chat/ds-test を入力します。その他のモデルの場合は /v1/chat/completions を入力します。
    completion_window="24h", 
    metadata={
            "ds_batch_finish_callback": "https://xxx/xxx"
          }
)
print(batch)

curl (HTTP)

curl -X POST --location "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/batches" \
    -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
          "input_file_id": "file-batch-xxxxx",
          "endpoint": "/v1/chat/completions",
          "completion_window": "24h",
          "metadata": {
            "ds_batch_finish_callback": "https://xxx/xxx"
          }
        }'