Alibaba Cloud Model Studio:OpenAI 互換 - バッチ (ファイル入力)

OpenAI Python SDK

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

# クライアントの初期化
client = OpenAI(
    # 環境変数が設定されていない場合は、以下の行を api_key="sk-xxx" に置き換えてください。ただし、漏洩リスクを減らすため、本番環境では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"),
    # シンガポールリージョンの base_url。北京の場合：https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
    base_url="https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.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：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、/v1/chat/ds-test を使用します。
    # テキスト埋め込みモデルの場合、/v1/embeddings を使用します。
    # その他のモデルの場合、/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
    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
    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
    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
    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"  # ここを実際の入力ファイルパスに置き換えることができます
    output_file_path = "result.jsonl"  # ここを実際の出力ファイルパスに置き換えることができます
    error_file_path = "error.jsonl"  # ここを実際のエラーファイル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: バッチタスクのステータスが完了するまで確認します
        status = ""
        while status not in ["completed", "failed", "expired", "cancelled"]:
            status = check_job_status(batch_id)
            print(f"タスクが完了するのを待っています...")
            time.sleep(10)  # 10 秒待ってから再度ステータスを照会します
        # タスクが失敗した場合、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/ja/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、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、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/ja/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/ja/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://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1';
// 北京の場合：const BASE_URL = 'https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.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);
}

// クライアントの初期化
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
            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/ja/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配置)
 *
 * リージョン設定：
 * - 北京リージョン：https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
 * - シンガポールリージョン：https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.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://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1";
    // 北京の場合：private static final String BASE_URL = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.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/ja/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 フィールドの追加
            out.writeBytes("--" + boundary + "\r\n");
            out.writeBytes("Content-Disposition: form-data; name=\"purpose\"\r\n\r\n");
            out.writeBytes("batch\r\n");

            // ファイルの追加
            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配置)
#
# リージョン設定：
# - 北京リージョン：https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
# - シンガポールリージョン：https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1

API_KEY="${DASHSCOPE_API_KEY}"
BASE_URL="https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"

# 北京の場合：BASE_URL="https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.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/ja/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(
    # 環境変数が設定されていない場合は、api_key="sk-xxx" を使用してください (本番環境では漏洩のリスクがあるため非推奨)。
    # API キーはリージョンごとに異なります。
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), 
    # 北京リージョンの base_url。シンガポールの場合：https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 を使用し、API キーを更新してください。
    base_url="https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.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、"/v1/embeddings" と入力します。テストモデル batch-test-model の場合、/v1/chat/ds-test と入力します。その他のモデルの場合、/v1/chat/completions と入力します。
    completion_window="24h", 
    metadata={
            "ds_batch_finish_callback": "https://xxx/xxx"
          }
)
print(batch)

curl (HTTP)

curl -X POST --location "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.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"
          }
        }'