Alibaba Cloud Model Studio:OpenAI-compatible Responses API

Python

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    # 環境変数が設定されていない場合は、次のように置き換えます: api_key="sk-xxx"
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v2/apps/protocols/compatible-mode/v1",
)

response = client.responses.create(
    model="qwen3-max-2026-01-23",
    input="こんにちは、一文で自己紹介をしてください。"
)

# モデルの応答を取得
# print(response.model_dump_json())
print(response.output_text)

Node.js

import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI({
    // 環境変数が設定されていない場合は、次のように置き換えます: apiKey: "sk-xxx"
    apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
    baseURL: "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v2/apps/protocols/compatible-mode/v1"
});

async function main() {
    const response = await openai.responses.create({
        model: "qwen3-max-2026-01-23",
        input: "こんにちは、一文で自己紹介をしてください。"
    });

    // モデルの応答を取得
    console.log(response.output_text);
}

main();

curl

curl -X POST https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v2/apps/protocols/compatible-mode/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "model": "qwen3-max-2026-01-23",
    "input": "こんにちは、一文で自己紹介をしてください。"
}'

Python

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v2/apps/protocols/compatible-mode/v1",
)

# 1回目
response1 = client.responses.create(
    model="qwen3-max-2026-01-23",
    input="私の名前は田中です。覚えておいてください。"
)
print(f"1回目の応答: {response1.output_text}")

# 2回目 - previous_response_id を使用してコンテキストをリンクします
# 応答 ID は 7 日で有効期限が切れます
response2 = client.responses.create(
    model="qwen3-max-2026-01-23",
    input="私の名前を覚えていますか？",
    previous_response_id=response1.id
)
print(f"2回目の応答: {response2.output_text}")

Node.js

import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI({
    apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
    baseURL: "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v2/apps/protocols/compatible-mode/v1"
});

async function main() {
    // 1回目
    const response1 = await openai.responses.create({
        model: "qwen3-max-2026-01-23",
        input: "私の名前は田中です。覚えておいてください。"
    });
    console.log(`1回目の応答: ${response1.output_text}`);

    // 2回目 - previous_response_id を使用してコンテキストをリンクします
    // 応答 ID は 7 日で有効期限が切れます
    const response2 = await openai.responses.create({
        model: "qwen3-max-2026-01-23",
        input: "私の名前を覚えていますか？",
        previous_response_id: response1.id
    });
    console.log(`2回目の応答: ${response2.output_text}`);
}

main();

curl

# 1回目
curl -X POST https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v2/apps/protocols/compatible-mode/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "model": "qwen3-max-2026-01-23",
    "input": "私の名前は田中です。覚えておいてください。"
}'

# 2回目 - 1回目の応答の ID を previous_response_id として使用します
curl -X POST https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v2/apps/protocols/compatible-mode/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "model": "qwen3-max-2026-01-23",
    "input": "私の名前を覚えていますか？",
    "previous_response_id": "response_id_from_first_round"
}'

Python

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v2/apps/protocols/compatible-mode/v1",
)

stream = client.responses.create(
    model="qwen3-max-2026-01-23",
    input="人工知能について簡単に紹介してください。",
    stream=True
)

print("ストリーミング出力を受信中：")
for event in stream:
    # print(event.model_dump_json())  # 生のイベント応答を表示するにはコメントを解除します
    if event.type == 'response.output_text.delta':
        print(event.delta, end='', flush=True)
    elif event.type == 'response.completed':
        print("\nストリーミングが完了しました")
        print(f"合計トークン数: {event.response.usage.total_tokens}")

Node.js

import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI({
    apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
    baseURL: "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v2/apps/protocols/compatible-mode/v1"
});

async function main() {
    const stream = await openai.responses.create({
        model: "qwen3-max-2026-01-23",
        input: "人工知能について簡単に紹介してください。",
        stream: true
    });

    console.log("ストリーミング出力を受信中：");
    for await (const event of stream) {
        // console.log(JSON.stringify(event));  // 生のイベント応答を表示するにはコメントを解除します
        if (event.type === 'response.output_text.delta') {
            process.stdout.write(event.delta);
        } else if (event.type === 'response.completed') {
            console.log("\nストリーミングが完了しました");
            console.log(`合計トークン数: ${event.response.usage.total_tokens}`);
        }
    }
}

main();

curl

curl -X POST https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v2/apps/protocols/compatible-mode/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "model": "qwen3-max-2026-01-23",
    "input": "人工知能について簡単に紹介してください。",
    "stream": true
}'

Python

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v2/apps/protocols/compatible-mode/v1",
)

response = client.responses.create(
    model="qwen3-max-2026-01-23",
    input="Alibaba Cloud のウェブサイトを見つけて、主要な情報を抽出してください",
    # 最良の結果を得るために、すべての組み込みツールを有効にします
    tools=[
        {"type": "web_search"},
        {"type": "code_interpreter"},
        {"type": "web_extractor"}
    ],
    extra_body={"enable_thinking": True}
)

# 中間出力を表示するには、以下の行のコメントを解除します
# print(response.output)
print(response.output_text)

Node.js

import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI({
    apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
    baseURL: "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v2/apps/protocols/compatible-mode/v1"
});

async function main() {
    const response = await openai.responses.create({
        model: "qwen3-max-2026-01-23",
        input: "Alibaba Cloud のウェブサイトを見つけて、主要な情報を抽出してください",
        tools: [
            { type: "web_search" },
            { type: "code_interpreter" },
            { type: "web_extractor" }
        ],
        enable_thinking: true
    });

    for (const item of response.output) {
        if (item.type === "reasoning") {
            console.log("モデルが思考中です...");
        } else if (item.type === "web_search_call") {
            console.log(`検索クエリ: ${item.action.query}`);
        } else if (item.type === "web_extractor_call") {
            console.log("ウェブコンテンツを抽出中...");
        } else if (item.type === "message") {
            console.log(`応答: ${item.content[0].text}`);
        }
    }
}

main();

curl

curl -X POST https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v2/apps/protocols/compatible-mode/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "model": "qwen3-max-2026-01-23",
    "input": "Alibaba Cloud のウェブサイトを見つけて、主要な情報を抽出してください",
    "tools": [
        {
            "type": "web_search"
        },
        {
            "type": "code_interpreter"
        },
        {
            "type": "web_extractor"
        }
    ],
    "enable_thinking": true
}'

Python

# Chat Completions API
completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-max-2026-01-23",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "あなたは役立つアシスタントです。"},
        {"role": "user", "content": "こんにちは！"}
    ]
)
print(completion.choices[0].message.content)

# Responses API - 同じメッセージフォーマットを使用できます
response = client.responses.create(
    model="qwen3-max-2026-01-23",
    input=[
        {"role": "system", "content": "あなたは役立つアシスタントです。"},
        {"role": "user", "content": "こんにちは！"}
    ]
)
print(response.output_text)

# Responses API - または、より簡潔なフォーマットを使用します
response = client.responses.create(
    model="qwen3-max-2026-01-23",
    input="こんにちは！"
)
print(response.output_text)

Node.js

// Chat Completions API
const completion = await client.chat.completions.create({
    model: "qwen3-max-2026-01-23",
    messages: [
        { role: "system", content: "あなたは役立つアシスタントです。" },
        { role: "user", content: "こんにちは！" }
    ]
});
console.log(completion.choices[0].message.content);

// Responses API - 同じメッセージフォーマットを使用できます
const response = await client.responses.create({
    model: "qwen3-max-2026-01-23",
    input: [
        { role: "system", content: "あなたは役立つアシスタントです。" },
        { role: "user", content: "こんにちは！" }
    ]
});
console.log(response.output_text);

// Responses API - または、より簡潔なフォーマットを使用します
const response2 = await client.responses.create({
    model: "qwen3-max-2026-01-23",
    input: "こんにちは！"
});
console.log(response2.output_text);

curl

# Chat Completions API
curl -X POST https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "model": "qwen3-max-2026-01-23",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "あなたは役立つアシスタントです。"},
        {"role": "user", "content": "こんにちは！"}
    ]
}'

# Responses API - より簡潔なフォーマットを使用します
curl -X POST https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v2/apps/protocols/compatible-mode/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "model": "qwen3-max-2026-01-23",
    "input": "こんにちは！"
}'

Python

# Chat Completions - 手動でのメッセージ履歴管理
messages = [
    {"role": "system", "content": "あなたは役立つアシスタントです。"},
    {"role": "user", "content": "フランスの首都はどこですか？"}
]
res1 = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-max-2026-01-23",
    messages=messages
)

# 応答を手動で履歴に追加します
messages.append(res1.choices[0].message)
messages.append({"role": "user", "content": "その人口はどのくらいですか？"})

res2 = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-max-2026-01-23",
    messages=messages
)

# Responses API - previous_response_id で自動的にリンクします
res1 = client.responses.create(
    model="qwen3-max-2026-01-23",
    input="フランスの首都はどこですか？"
)

# 前の応答 ID を渡すだけです
res2 = client.responses.create(
    model="qwen3-max-2026-01-23",
    input="その人口はどのくらいですか？",
    previous_response_id=res1.id
)

Node.js

// Chat Completions - 手動でのメッセージ履歴管理
let messages = [
    { role: "system", content: "あなたは役立つアシスタントです。" },
    { role: "user", content: "フランスの首都はどこですか？" }
];
const res1 = await client.chat.completions.create({
    model: "qwen3-max-2026-01-23",
    messages
});

// 応答を手動で履歴に追加します
messages = messages.concat([res1.choices[0].message]);
messages.push({ role: "user", content: "その人口はどのくらいですか？" });

const res2 = await client.chat.completions.create({
    model: "qwen3-max-2026-01-23",
    messages
});

// Responses API - previous_response_id で自動的にリンクします
const res1 = await client.responses.create({
    model: "qwen3-max-2026-01-23",
    input: "フランスの首都はどこですか？"
});

// 前の応答 ID を渡すだけです
const res2 = await client.responses.create({
    model: "qwen3-max-2026-01-23",
    input: "その人口はどのくらいですか？",
    previous_response_id: res1.id
});

Python

# Chat Completions - ツール関数を自分で実装する必要があります
def web_search(query):
    # ウェブ検索ロジックを自分で実装する必要があります
    import requests
    r = requests.get(f"https://api.example.com/search?q={query}")
    return r.json().get("results", [])

completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-max-2026-01-23",
    messages=[{"role": "user", "content": "現在のフランス大統領は誰ですか？"}],
    functions=[{
        "name": "web_search",
        "description": "ウェブで情報を検索する",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {"query": {"type": "string"}},
            "required": ["query"]
        }
    }]
)

# Responses API - 組み込みツールを直接使用します
response = client.responses.create(
    model="qwen3-max-2026-01-23",
    input="現在のフランス大統領は誰ですか？",
    tools=[{"type": "web_search"}]  # ウェブ検索を直接有効にします
)
print(response.output_text)

Node.js

// Chat Completions - ツール関数を自分で実装する必要があります
async function web_search(query) {
    const fetch = (await import('node-fetch')).default;
    const res = await fetch(`https://api.example.com/search?q=${query}`);
    const data = await res.json();
    return data.results;
}

const completion = await client.chat.completions.create({
    model: "qwen3-max-2026-01-23",
    messages: [{ role: "user", content: "現在のフランス大統領は誰ですか？" }],
    functions: [{
        name: "web_search",
        description: "ウェブで情報を検索する",
        parameters: {
            type: "object",
            properties: { query: { type: "string" } },
            required: ["query"]
        }
    }]
});

// Responses API - 組み込みツールを直接使用します
const response = await client.responses.create({
    model: "qwen3-max-2026-01-23",
    input: "現在のフランス大統領は誰ですか？",
    tools: [{ type: "web_search" }]  // ウェブ検索を直接有効にします
});
console.log(response.output_text);

curl

# Chat Completions - ツールを自分で実装する必要があります
# 外部検索 API の呼び出し例
curl https://api.example.com/search \
  -G \
  --data-urlencode "q=current president of France" \
  --data-urlencode "key=$SEARCH_API_KEY"

# Responses API - 組み込みツールを直接使用します
curl -X POST https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v2/apps/protocols/compatible-mode/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "model": "qwen3-max-2026-01-23",
    "input": "現在のフランス大統領は誰ですか？",
    "tools": [{"type": "web_search"}]
}'