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Alibaba Cloud Model Studio:Qwen への最初の API コールの実行

最終更新日:Jul 11, 2026

Alibaba Cloud Model Studio は、OpenAI 互換インターフェイスおよび DashScope SDK を介して、モデルへの API コールをサポートしています。

Qwen API を呼び出すには、次のようにします:

  • API キーの取得

  • ローカル開発環境のセットアップ

  • Qwen API の呼び出し

アカウントのセットアップ

  1. アカウントの作成:Alibaba Cloud アカウントをお持ちでない場合は、アカウントを作成します。

    問題が発生した場合は、「Alibaba Cloud アカウントの登録」をご参照ください。
  2. Model Studio の有効化Alibaba Cloud アカウントを使用してAlibaba Cloud Model Studio に移動します。 利用規約を読んで同意し、サービスを有効化してください。 利用規約のダイアログボックスが表示されない場合、サービスはすでに有効化されています。

  3. API キーの取得API キー ページに移動し、Create API key をクリックします。 その後、API キーを使用してモデルを呼び出します。

  4. ワークスペース ID の取得中国 (北京)シンガポール日本 (東京)ドイツ (フランクフルト)、または 中国 (香港)のリージョンでモデルを呼び出す際、ベース URL にワークスペース ID (WorkspaceId) を含める必要があります。 この ID はワークスペース管理 ページで確認できます。

API キーを環境変数として設定

API キーを環境変数に保存することで、認証情報のハードコーディングを回避し、セキュリティリスクを軽減できます。

手順

Linux

永続的な環境変数

現在のユーザーが新しいセッションで使用する永続的な環境変数として API キーを設定するには、永続的な環境変数として設定します。

  1. 次のコマンドを実行して、~/.bashrc ファイルに環境変数を追加します。

    # YOUR_DASHSCOPE_API_KEY を実際の API キーに置き換えます。
    echo "export DASHSCOPE_API_KEY='YOUR_DASHSCOPE_API_KEY'" >> ~/.bashrc

    ~/.bashrc ファイルを手動で編集することもできます。

    手動で編集する

    次のコマンドを実行して、~/.bashrc ファイルを開きます。

    nano ~/.bashrc

    ファイルに次の内容を追加します。

    # YOUR_DASHSCOPE_API_KEY を実際の API キーに置き換えます。
    export DASHSCOPE_API_KEY="YOUR_DASHSCOPE_API_KEY"

    nano エディターで、Ctrl + X を押してから Y を押します。Enter キーを押してファイルを保存して閉じます。

  2. 変更を有効にするには、次のコマンドを実行します。

    source ~/.bashrc
  3. セッションを作成し、次のコマンドを実行して、環境変数が有効になっているかどうかを確認します。

    echo $DASHSCOPE_API_KEY

一時的な環境変数

現在のセッションに対してのみ API キーを一時的な環境変数として使用するには、一時的な環境変数として設定します。

  1. 次のコマンドを実行します。

    # YOUR_DASHSCOPE_API_KEY を実際の API キーに置き換えます。
    export DASHSCOPE_API_KEY="YOUR_DASHSCOPE_API_KEY"
  2. 次のコマンドを実行して、環境変数が有効になっているかどうかを確認します。

    echo $DASHSCOPE_API_KEY

macOS

永続的な環境変数

現在のユーザーが新しいセッションで使用する永続的な環境変数として API キーを設定するには、永続的な環境変数として設定します。

  1. 次のコマンドを実行して、デフォルトのシェルタイプを確認します。

    echo $SHELL
  2. シェルタイプに基づいて、次の操作を実行します。

    Zsh
    1. 次のコマンドを実行して、~/.zshrc ファイルに環境変数を追加します。

      # YOUR_DASHSCOPE_API_KEY を実際の API キーに置き換えます。
      echo "export DASHSCOPE_API_KEY='YOUR_DASHSCOPE_API_KEY'" >> ~/.zshrc

      ~/.zshrc ファイルを手動で編集することもできます。

      手動で編集する

      次のコマンドを実行して、構成ファイルを開きます。

      nano ~/.zshrc

      ファイルに次の内容を追加します。

      # YOUR_DASHSCOPE_API_KEY を実際の API キーに置き換えます。
      export DASHSCOPE_API_KEY="YOUR_DASHSCOPE_API_KEY"

      nano エディターで、Ctrl + X を押してから Y を押します。Enter キーを押してファイルを保存して閉じます。

    2. 変更を有効にするには、次のコマンドを実行します。

      source ~/.zshrc
    3. セッションを作成し、次のコマンドを実行して、環境変数が有効になっているかどうかを確認します。

      echo $DASHSCOPE_API_KEY
    Bash
    1. 次のコマンドを実行して、~/.bash_profile ファイルに環境変数を追加します。

      # YOUR_DASHSCOPE_API_KEY を実際の API キーに置き換えます。
      echo "export DASHSCOPE_API_KEY='YOUR_DASHSCOPE_API_KEY'" >> ~/.bash_profile

      ~/.bash_profile ファイルを手動で編集することもできます。

      手動で編集する

      次のコマンドを実行して、ファイルを開きます。

      nano ~/.bash_profile

      ファイルに次の内容を追加します。

      # YOUR_DASHSCOPE_API_KEY を実際の API キーに置き換えます。
      export DASHSCOPE_API_KEY="YOUR_DASHSCOPE_API_KEY"

      nano エディターで、Ctrl + X を押してから Y を押します。Enter キーを押してファイルを保存して閉じます。

    2. 変更を有効にするには、次のコマンドを実行します。

      source ~/.bash_profile
    3. セッションを作成し、次のコマンドを実行して、環境変数が有効になっているかどうかを確認します。

      echo $DASHSCOPE_API_KEY

一時的な環境変数

現在のセッションに対してのみ API キーを一時的な環境変数として使用するには、一時的な環境変数として設定します。

次のコマンドは、Zsh と Bash でのみ機能します。
  1. 次のコマンドを実行します。

    # YOUR_DASHSCOPE_API_KEY を実際の API キーに置き換えます。
    export DASHSCOPE_API_KEY="YOUR_DASHSCOPE_API_KEY"
  2. 次のコマンドを実行して、環境変数が有効になっているかどうかを確認します。

    echo $DASHSCOPE_API_KEY

Windows

Windows では、システムのプロパティ、コマンドライン、または PowerShell を使用して環境変数を設定できます。

システムのプロパティ

説明
  • この方法で構成された環境変数は永続的に有効です。

  • システム環境変数の変更には、管理者権限が必要です。

  • 環境変数を構成した後、既に開いているコマンド ウィンドウ、IDE、またはその他の実行中のアプリケーションにはすぐに影響しません。環境変数を有効にするには、これらのプログラムを再起動するか、新しいコマンドラインを開く必要があります。

  1. デスクトップで Win + Q を押します。検索ボックスに「システム環境変数の編集」と入力し、クリックして [システムのプロパティ] ウィンドウを開きます。

  2. [システムのプロパティ] ウィンドウで、[環境変数] をクリックします。[システム環境変数] セクションで、[新規] をクリックし、変数名として DASHSCOPE_API_KEY を、変数値として 実際の API キー を入力します。

    image

  3. 3 つのダイアログボックスすべてで [OK] をクリックします。

  4. CMD または Windows PowerShell を開き、次のコマンドを実行して、環境変数が有効になっているかどうかを確認します。

    • CMD:

      echo %DASHSCOPE_API_KEY%

      image

    • Windows PowerShell:

      echo $env:DASHSCOPE_API_KEY

      image

CMD

永続的な環境変数

現在のユーザーが新しいセッションで使用する永続的な環境変数として API キーを設定するには、永続的な環境変数として設定します。

  1. 次のコマンドを実行します。

    # YOUR_DASHSCOPE_API_KEY を実際の API キーに置き換えます。
    setx DASHSCOPE_API_KEY "YOUR_DASHSCOPE_API_KEY"
  2. 新しいセッションを作成します。

  3. 次のコマンドを実行して、環境変数が有効になっているかどうかを確認します。

    echo %DASHSCOPE_API_KEY%

    image

一時的な環境変数

現在のセッションに対してのみ API キーを一時的な環境変数として使用するには、一時的な環境変数として設定します。

  1. 次のコマンドを実行します。

    # YOUR_DASHSCOPE_API_KEY を実際の API キーに置き換えます。
    set DASHSCOPE_API_KEY="YOUR_DASHSCOPE_API_KEY"
  2. 現在のセッションで次のコマンドを実行して、環境変数が有効になっているかどうかを確認します。

    echo %DASHSCOPE_API_KEY%

    image

PowerShell

永続的な環境変数

現在のユーザーが新しいセッションで使用する永続的な環境変数として API キーを設定するには、永続的な環境変数として設定します。

  1. 次のコマンドを実行します。

    # YOUR_DASHSCOPE_API_KEY を実際の API キーに置き換えます。
    [Environment]::SetEnvironmentVariable("DASHSCOPE_API_KEY", "YOUR_DASHSCOPE_API_KEY", [EnvironmentVariableTarget]::User)
  2. セッションを作成します。

  3. 次のコマンドを実行して、環境変数が有効になっているかどうかを確認します。

    echo $env:DASHSCOPE_API_KEY

    image

一時的な環境変数

現在のセッションに対してのみ API キーを一時的な環境変数として使用するには、一時的な環境変数として設定します。

  1. 次のコマンドを実行します。

    # YOUR_DASHSCOPE_API_KEY を実際の API キーに置き換えます。
    $env:DASHSCOPE_API_KEY = "YOUR_DASHSCOPE_API_KEY"
  2. 現在のセッションで次のコマンドを実行して、環境変数が有効になっているかどうかを確認します。

    echo $env:DASHSCOPE_API_KEY

    image

開発言語の選択

モデル API を呼び出す言語またはツールを選択します。

Python

ステップ 1: Python のセットアップ

Python バージョンの確認

次のコマンドを実行して、Python と pip がインストールされているかどうかを確認します。

Python 3.8 以降が必要です。インストール手順については、「Python のインストール」をご参照ください。

python -V
pip --version

たとえば、Windows コマンドプロンプトの場合:

image

よくある質問

Q: python -V および pip --version コマンドでエラーが返されます。

  • 'python' is not recognized as an internal or external command, operable program or batch file.

  • 'pip' is not recognized as an internal or external command, operable program or batch file.

  • -bash: python: command not found

  • -bash: pip: command not found

次の解決策をお試しください。

Windows
  1. Python のインストール」に従って Python をインストールし、python.exe を PATH 環境変数に追加したことを確認してください。image

  2. Python と PATH が正しく設定されているにもかかわらずエラーが続く場合は、現在のターミナルを閉じて新しいターミナルを開いてください。

Linux と macOS

  1. Python のインストール」に従って Python をインストールしたことを確認してください。

  2. Python がインストールされているにもかかわらずエラーが解決しない場合は、which python pip を実行して、pythonpip がシステムに存在するかどうかを確認します。

    • 次の結果が表示された場合は、現在のターミナルウィンドウを閉じて新しいターミナルウィンドウを開き、再試行してください。

      /usr/bin/python
      /usr/bin/pip
    • 次の結果が返された場合は、which python3 pip3 クエリを再度実行してください。

      /usr/bin/which: no python in (/root/.local/bin:/root/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin)
      /usr/bin/which: no pip in (/root/.local/bin:/root/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin)

      次の結果が表示された場合は、python3 -V および pip3 --version を使用してバージョンを確認してください。

      /usr/bin/python3
      /usr/bin/pip3

仮想環境のセットアップ (オプション)

Python がすでにインストールされている場合は、仮想環境を作成して OpenAI Python SDK または DashScope Python SDK をインストールし、依存関係の競合を回避できます。

  1. 仮想環境の作成

    .venv という名前の仮想環境を作成します。

    # これが失敗した場合は、python を python3 に置き換えてください
    python -m venv .venv
  2. 仮想環境の有効化

    Windows の場合、仮想環境を有効化します。

    .venv\Scripts\activate

    macOS または Linux の場合、次を実行します。

    source .venv/bin/activate

OpenAI Python SDK または DashScope Python SDK のインストール

OpenAI Python SDK または DashScope Python SDK を使用して、Model Studio 上のモデルを呼び出すことができます。

OpenAI Python SDK のインストール

OpenAI Python SDK をインストールまたはアップグレードします。

# これが失敗した場合は、pip を pip3 に置き換えてください
pip install -U openai

image

Successfully installed ... openai-x.x.x と表示されれば、インストールは完了です。

DashScope Python SDK のインストール

DashScope Python SDK をインストールまたはアップグレードします。

# これが失敗した場合は、pip を pip3 に置き換えてください
pip install -U dashscope

image

Successfully installed ... dashscope-x.x.x と表示されれば、インストールは完了です。

ステップ 2: API の呼び出し

OpenAI Python SDK

Python と OpenAI Python SDK がインストールされた状態で、最初の API リクエストを送信します。

  1. hello_qwen.py という名前のファイルを作成します。

  2. 次のコードを hello_qwen.py にコピーして保存します。

    import os
    from openai import OpenAI
    
    try:
        client = OpenAI(
            # 環境変数が設定されていない場合は、api_key="sk-xxx" に置き換えてください
            api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
            # 以下の URL はシンガポールリージョン用です。呼び出し時に、{WorkspaceId} を実際のワークスペース ID に置き換えてください。リージョンによって URL が異なります。
            base_url="https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
        )
    
        completion = client.chat.completions.create(
            model="qwen-plus",  
            messages=[
                {'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'},
                {'role': 'user', 'content': 'Who are you?'}
            ]
        )
        print(completion.choices[0].message.content)
    except Exception as e:
        print(f"Error message: {e}")
        print("See: https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/developer-reference/error-code")
  3. コマンドラインから python hello_qwen.py または python3 hello_qwen.py を実行します。

    No such file or directory と表示される場合は、ファイルのフルパスを指定してください。

    出力は次のとおりです:

    I am a large-scale language model developed by Alibaba Cloud. My name is Qwen.

DashScope Python SDK

Python と DashScope Python SDK がインストールされた状態で、最初の API リクエストを送信します。

  1. hello_qwen.py という名前のファイルを作成します。

  2. 次のコードを hello_qwen.py にコピーして保存します。

    import os
    from dashscope import Generation
    import dashscope
    
    # 以下の URL はシンガポールリージョン用です。呼び出し時に、{WorkspaceId} を実際のワークスペース ID に置き換えてください。リージョンによって URL が異なります。
    dashscope.base_http_api_url = 'https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1'
    messages = [
        {'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'},
        {'role': 'user', 'content': 'Who are you?'}
    ]
    response = Generation.call(
        # シンガポール、米国 (バージニア)、中国 (北京) の API キーは互換性がありません。API キーの取得: https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key
        # 環境変数が設定されていない場合は、api_key = "sk-xxx" に置き換えてください
        api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), 
        model="qwen-plus",   
        messages=messages,
        result_format="message"
    )
    
    if response.status_code == 200:
        print(response.output.choices[0].message.content)
    else:
        print(f"HTTP status code: {response.status_code}")
        print(f"Error code: {response.code}")
        print(f"Error message: {response.message}")
        print("See: https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/developer-reference/error-code")
  3. コマンドラインから python hello_qwen.py または python3 hello_qwen.py を実行します。

    説明

    この例のコマンドは、Python ファイルが含まれているディレクトリから実行する必要があります。別の場所から実行する場合は、フルパスを指定してください。

    出力は次のとおりです:

    I am a large-scale language model developed by Alibaba Cloud. My name is Qwen.

Node.js

ステップ 1: Node.js 環境のセットアップ

Node.js インストールの確認

Node.js と npm がインストールされているかどうかを確認します。

node -v
npm -v

たとえば、Windows コマンドプロンプトの場合:

image

これにより、現在の Node.js バージョンが表示されます。Node.js がインストールされていない場合は、Node.js 公式ウェブサイトからダウンロードしてください。

モデル呼び出し SDK のインストール

ターミナルで次のコマンドを実行します:

npm install --save openai
# または
yarn add openai
説明

インストールが失敗した場合は、レジストリミラーを設定してください:

npm config set registry https://registry.npmmirror.com/

ミラーを設定した後、SDK インストールコマンドを再実行してください。

image

added xx package in xxsを探してインストールを確認してください。バージョン確認: npm list openai

ステップ 2: モデル API の呼び出し

  1. hello_qwen.mjs という名前のファイルを作成します。

  2. 次のコードをファイルにコピーします。

    import OpenAI from "openai";
    
    try {
        const openai = new OpenAI(
            {
                // 環境変数が設定されていない場合は、apiKey: "sk-xxx" に置き換えてください
                apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
                // 以下の URL はシンガポールリージョン用です。呼び出し時に、{WorkspaceId} を実際のワークスペース ID に置き換えてください。リージョンによって URL が異なります。
                baseURL: "https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
            }
        );
        const completion = await openai.chat.completions.create({
            model: "qwen-plus",  
            messages: [
                { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
                { role: "user", content: "Who are you?" }
            ],
        });
        console.log(completion.choices[0].message.content);
    } catch (error) {
        console.log(`Error message: ${error}`);
        console.log("See: https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/developer-reference/error-code");
    }
  3. 次のコマンドを実行して、API リクエストを送信します:

    node hello_qwen.mjs
    説明
    • hello_qwen.mjs が含まれているディレクトリからこのコマンドを実行してください。任意の場所から実行する場合は、ファイルのフルパスを指定してください。

    • SDK が hello_qwen.mjs と同じディレクトリにインストールされていることを確認してください。異なるディレクトリにある場合、Cannot find package 'openai' imported from xxx と表示されます。

    実行が成功すると、出力は次のとおりです:

    I am a large-scale language model developed by Alibaba Cloud. My name is Qwen.

Java

ステップ 1: Java 環境のセットアップ

Java バージョンの確認

ターミナルで次のコマンドを実行します:

java -version
# (オプション) Maven を使用して Java プロジェクトを管理およびビルドする場合は、Maven がインストールされていることを確認してください
mvn --version

たとえば、Windows コマンドプロンプトの場合:

image

DashScope Java SDK には Java 8 以降が必要です。たとえば、openjdk version "16.0.1" 2021-04-20 は Java 16 を意味します。Java がインストールされていない場合、またはバージョンが Java 8 未満の場合は、Java ダウンロードからダウンロードしてインストールしてください。

モデル呼び出し SDK のインストール

DashScope Java SDK をインストールします。最新バージョンについては、「DashScope Java SDK」をご参照ください。この依存関係を追加し、the-latest-version を最新のバージョン番号に置き換えます。

XML

  1. Maven プロジェクトの pom.xml ファイルを開きます。

  2. <dependencies> タグに次の依存関係を追加します。

    <dependency>
        <groupId>com.alibaba</groupId>
        <artifactId>dashscope-sdk-java</artifactId>
        <!-- 'the-latest-version' を最新バージョン番号に置き換えてください: https://mvnrepository.com/artifact/com.alibaba/dashscope-sdk-java -->
        <version>the-latest-version</version>
    </dependency>
  3. pom.xml ファイルを保存します。

  4. 依存関係を更新するには、mvn compilemvn clean install などの Maven コマンドを実行します。Maven は自動的に DashScope Java SDK をダウンロードしてプロジェクトに追加します。

たとえば、Windows の IntelliJ IDEA の場合:

image

Gradle

  1. Gradle プロジェクトの build.gradle ファイルを開きます。

  2. dependencies ブロックに次の依存関係を追加します。

    dependencies {
        // 'the-latest-version' を最新バージョン番号に置き換えてください: https://mvnrepository.com/artifact/com.alibaba/dashscope-sdk-java
        implementation group: 'com.alibaba', name: 'dashscope-sdk-java', version: 'the-latest-version'
    }
  3. build.gradle ファイルを保存します。

  4. ターミナルでプロジェクトのルートディレクトリに移動し、次の Gradle コマンドを実行して依存関係を更新します。自動的に DashScope Java SDK がダウンロードされ、プロジェクトに追加されます。

    ./gradlew build --refresh-dependencies

たとえば、Windows の IntelliJ IDEA の場合:

image

ステップ 2: API の呼び出し

次のコードを実行して、モデル API を呼び出します:

import java.util.Arrays;
import java.lang.System;
import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.Generation;
import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.GenerationParam;
import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.GenerationResult;
import com.alibaba.dashscope.common.Message;
import com.alibaba.dashscope.common.Role;
import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException;
import com.alibaba.dashscope.exception.InputRequiredException;
import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;
import com.alibaba.dashscope.protocol.Protocol;
public class Main {
    public static GenerationResult callWithMessage() throws ApiException, NoApiKeyException, InputRequiredException {
        // 以下の URL はシンガポールリージョン用です。呼び出し時に、{WorkspaceId} を実際のワークスペース ID に置き換えてください。リージョンによって URL が異なります。
        Generation gen = new Generation(Protocol.HTTP.getValue(), "https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1");
        Message systemMsg = Message.builder()
                .role(Role.SYSTEM.getValue())
                .content("You are a helpful assistant.")
                .build();
        Message userMsg = Message.builder()
                .role(Role.USER.getValue())
                .content("Who are you?")
                .build();
        GenerationParam param = GenerationParam.builder()
                // シンガポール、米国 (バージニア)、中国 (北京) の API キーは互換性がありません。API キーの取得: https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key
                // 環境変数が設定されていない場合は、.apiKey("sk-xxx") に置き換えてください
                .apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
                // モデルリスト: https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/getting-started/models
                .model("qwen-plus")
                .messages(Arrays.asList(systemMsg, userMsg))
                .resultFormat(GenerationParam.ResultFormat.MESSAGE)
                .build();
        return gen.call(param);
    }
    public static void main(String[] args) {
        try {
            GenerationResult result = callWithMessage();
            System.out.println(result.getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getContent());
        } catch (ApiException | NoApiKeyException | InputRequiredException e) {
            System.err.println("Error message: "+e.getMessage());
            System.out.println("See: https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/developer-reference/error-code");
        }
        System.exit(0);
    }
}

出力は次のとおりです:

I am a large-scale language model developed by Alibaba Cloud. My name is Qwen.

curl

OpenAI 互換または DashScope HTTP エンドポイントを使用して、Model Studio 上のモデルを呼び出します。サポートされているモデルについては、「モデルリスト」をご参照ください。

説明

DASHSCOPE_API_KEY が設定されていない場合は、-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY"-H "Authorization: Bearer sk-xxx" に置き換えてください。

OpenAI 互換 HTTP

この例の URL はシンガポールリージョンを使用しています。{WorkspaceId} を実際のワークスペース ID に置き換えてください。リージョンによって URL が異なります。中国 (北京) リージョンを使用する場合は、URL を https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions に置き換えてください。

API リクエストを送信します:

Windows

コマンドプロンプトで次のコマンドを実行します:

curl -X POST "https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.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\": \"Who are you?\"
        }
    ]
}"

Linux と macOS

ターミナルで次のコマンドを実行します:

curl -X POST https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.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": "Who are you?"
        }
    ]
}'

API リクエストを送信すると、次のレスポンスが返されます:

{
    "choices": [
        {
            "message": {
                "role": "assistant",
                "content": "I am a large-scale language model developed by Alibaba Cloud. My name is Qwen."
            },
            "finish_reason": "stop",
            "index": 0,
            "logprobs": null
        }
    ],
    "object": "chat.completion",
    "usage": {
        "prompt_tokens": 22,
        "completion_tokens": 16,
        "total_tokens": 38
    },
    "created": 1728353155,
    "system_fingerprint": null,
    "model": "qwen-plus",
    "id": "chatcmpl-39799876-eda8-9527-9e14-2214d641cf9a"
}

DashScope HTTP

この例の URL はシンガポールリージョンを使用しています。{WorkspaceId} を実際のワークスペース ID に置き換えてください。リージョンによって URL が異なります。

  • 米国 (バージニア) リージョンを使用する場合は、URL を https://dashscope-us.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation に置き換えてください。

  • 中国 (北京) リージョンを使用する場合は、URL を https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation に置き換えてください。{WorkspaceId} を実際のワークスペース ID に置き換えてください。

API リクエストを送信します:

Windows

コマンドプロンプトで次のコマンドを実行します:

curl -X POST "https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation" ^
-H "Authorization: Bearer %DASHSCOPE_API_KEY%" ^
-H "Content-Type: application/json" ^
-d "{
  \"model\": \"qwen-plus\",
  \"input\": {
    \"messages\": [
      {
        \"role\": \"system\",
        \"content\": \"You are a helpful assistant.\"
      },
      {
        \"role\": \"user\",
        \"content\": \"Who are you?\"
      }
    ]
  },
  \"parameters\": {
    \"result_format\": \"message\"
  }
}"

Linux と macOS

ターミナルで次のコマンドを実行します:

curl -X POST https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "model": "qwen-plus",
    "input":{
        "messages":[      
            {
                "role": "system",
                "content": "You are a helpful assistant."
            },
            {
                "role": "user",
                "content": "Who are you?"
            }
        ]
    },
    "parameters": {
        "result_format":"message"
    }
}'

API リクエストを送信すると、次のレスポンスが返されます:

{
    "output": {
        "choices": [
            {
                "finish_reason": "stop",
                "message": {
                    "role": "assistant",
                    "content": "I am a large-scale language model developed by Alibaba Cloud. My name is Qwen."
                }
            }
        ]
    },
    "usage": {
        "total_tokens": 38,
        "output_tokens": 16,
        "input_tokens": 22
    },
    "request_id": "87f776d7-3c82-9d39-b238-d1ad38c9b6a9"
}

その他の言語

モデル API の呼び出し

package main

import (
	"bytes"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"io"
	"log"
	"net/http"
	"os"
)

type Message struct {
	Role    string `json:"role"`
	Content string `json:"content"`
}
type RequestBody struct {
	Model    string    `json:"model"`
	Messages []Message `json:"messages"`
}

func main() {
	// HTTP クライアントを作成
	client := &http.Client{}
	// リクエストボディを構築
	requestBody := RequestBody{
		// モデルリスト: https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/getting-started/models
		Model: "qwen-plus",
		Messages: []Message{
			{
				Role:    "system",
				Content: "You are a helpful assistant.",
			},
			{
				Role:    "user",
				Content: "Who are you?",
			},
		},
	}
	jsonData, err := json.Marshal(requestBody)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	// 以下の URL はシンガポールリージョン用です。呼び出し時に、{WorkspaceId} を実際のワークスペース ID に置き換えてください。リージョンによって URL が異なります。
	req, err := http.NewRequest("POST", "https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions", bytes.NewBuffer(jsonData))
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	// リクエストヘッダーを設定
	// シンガポール、米国 (バージニア)、中国 (北京) の API キーは互換性がありません。API キーの取得: https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key
	// 環境変数が設定されていない場合は、apiKey := "sk-xxx" に置き換えてください
	apiKey := os.Getenv("DASHSCOPE_API_KEY")
	req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+apiKey)
	req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
	// リクエストを送信
	resp, err := client.Do(req)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	defer resp.Body.Close()
	// レスポンスボディを読み取り
	bodyText, err := io.ReadAll(resp.Body)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	// レスポンスを出力
	fmt.Printf("%s\n", bodyText)
}
<?php
// 以下の URL はシンガポールリージョン用です。呼び出し時に、{WorkspaceId} を実際のワークスペース ID に置き換えてください。リージョンによって URL が異なります。
$url = 'https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions';
// シンガポール、米国 (バージニア)、中国 (北京) の API キーは互換性がありません。API キーの取得: https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key
// 環境変数が設定されていない場合は、$apiKey = "sk-xxx" に置き換えてください
$apiKey = getenv('DASHSCOPE_API_KEY');
// リクエストヘッダーを設定
$headers = [
    'Authorization: Bearer '.$apiKey,
    'Content-Type: application/json'
];
// リクエストボディを設定
$data = [
    "model" => "qwen-plus",
    "messages" => [
        [
            "role" => "system",
            "content" => "You are a helpful assistant."
        ],
        [
            "role" => "user",
            "content" => "Who are you?"
        ]
    ]
];
// cURL セッションを初期化
$ch = curl_init();
// cURL オプションを設定
curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, $url);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($data));
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, $headers);
// cURL セッションを実行
$response = curl_exec($ch);
// エラーを確認
if (curl_errno($ch)) {
    echo 'Curl error: ' . curl_error($ch);
}
// cURL リソースを閉じる
curl_close($ch);
// レスポンスを出力
echo $response;
?>
using System.Net.Http.Headers;
using System.Text;

class Program
{
    private static readonly HttpClient httpClient = new HttpClient();

    static async Task Main(string[] args)
    {
        // シンガポール、米国 (バージニア)、中国 (北京) の API キーは互換性がありません。API キーの取得: https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key
        // 環境変数が設定されていない場合は、string? apiKey = "sk-xxx" に置き換えてください
        string? apiKey = Environment.GetEnvironmentVariable("DASHSCOPE_API_KEY");

        if (string.IsNullOrEmpty(apiKey))
        {
            Console.WriteLine("API Key not set. Make sure the 'DASHSCOPE_API_KEY' environment variable is set.");
            return;
        }
        // 以下の URL はシンガポールリージョン用です。呼び出し時に、{WorkspaceId} を実際のワークスペース ID に置き換えてください。リージョンによって URL が異なります。
        string url = "https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions";
        // モデルリスト: https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/getting-started/models
        string jsonContent = @"{
            ""model"": ""qwen-plus"",
            ""messages"": [
                {
                    ""role"": ""system"",
                    ""content"": ""You are a helpful assistant.""
                },
                {
                    ""role"": ""user"", 
                    ""content"": ""Who are you?""
                }
            ]
        }";

        // リクエストを送信してレスポンスを取得
        string result = await SendPostRequestAsync(url, jsonContent, apiKey);

        // 結果を出力
        Console.WriteLine(result);
    }

    private static async Task<string> SendPostRequestAsync(string url, string jsonContent, string apiKey)
    {
        using (var content = new StringContent(jsonContent, Encoding.UTF8, "application/json"))
        {
            // リクエストヘッダーを設定
            httpClient.DefaultRequestHeaders.Authorization = new AuthenticationHeaderValue("Bearer", apiKey);
            httpClient.DefaultRequestHeaders.Accept.Add(new MediaTypeWithQualityHeaderValue("application/json"));

            // リクエストを送信してレスポンスを取得
            HttpResponseMessage response = await httpClient.PostAsync(url, content);

            // レスポンスを処理
            if (response.IsSuccessStatusCode)
            {
                return await response.Content.ReadAsStringAsync();
            }
            else
            {
                return $"Request failed: {response.StatusCode}";
            }
        }
    }
}

関連 API

よくある質問

モデル API を呼び出した後、 Model.AccessDenied エラーを修正するにはどうすればよいですか?

A: このエラーは、サブワークスペースの API キーを使用しているために発生します。サブワークスペースは、デフォルトワークスペース 内のアプリケーションやモデルにアクセスできません。サブワークスペースの API キーを使用するには、ルートアカウント管理者が対応するサブワークスペースに対してモデルの権限を付与する必要があります (たとえば、このトピックでは Qwen-Plus モデルを使用します)。詳細な手順については、「モデル呼び出し権限の構成」をご参照ください。

次のステップ

その他のモデルの探索

サンプルコードでは qwen-plus を使用しています。Model Studio は、他の Qwen モデルもサポートしています。サポートされているモデルとその API リファレンスについては、「モデルリスト」をご参照ください。

高度な機能の学習

サンプルコードでは、基本的な Q&A のみを扱っています。ストリーミング出力構造化出力関数呼び出しなど、Qwen API の詳細については、「テキスト生成モデルの概要」をご参照ください。

ブラウザでモデルを試す

Qwen Chat のように、ダイアログボックス でモデルと対話したい場合は、プレイグラウンドにアクセスしてください。