Alibaba Cloud Model Studio を使用すると、OpenAI 互換インターフェイスまたは DashScope SDK を介して大規模言語モデル (LLM) を呼び出すことができます。
このトピックでは、Qwen を例として、最初の API 呼び出しを行う手順を説明します。学習内容は次のとおりです。
API キーの取得
ローカル開発環境の構成
Qwen API の呼び出し
アカウント設定
アカウントの登録: Alibaba Cloud アカウントをお持ちでない場合は、まず登録する必要があります。
リージョンの選択: Model Studio は、国際版 (シンガポール) と中国本土版 (北京) を提供しています。2 つのエディションは、コンソール、エンドポイント、モデル、およびその価格設定が異なります。詳細については、「モデルと価格」をご参照ください。
国際版: エンドポイントとモデルサービスは、中国本土を除く国際リージョンにあります。デフォルトのエンドポイントはシンガポールです。
中国本土版: エンドポイントとモデルサービスは中国本土にあります。現在、北京エンドポイントのみがサポートされています。
アカウントの確認を完了する: 中国本土版を有効化するには、このステップが必要です。国際版を有効化する場合は、このステップをスキップできます。
Alibaba Cloud アカウントを使用して、アカウントの確認を完了します。
[個人確認] または [エンタープライズにアップグレード] を選択し、[今すぐ確認] をクリックします。
表示されるページの [追加情報] セクションで、[中国本土内でクラウドリソースを購入するか、アクセラレーションを有効にする] に [はい] を選択します。
その他の項目については、「アカウント確認の概要」をご参照ください。
Model Studio の有効化: Alibaba Cloud アカウントを使用して、Model Studio コンソール (シンガポールまたは北京) に移動します。利用規約を読んで同意すると、Model Studio は自動的に有効化されます。利用規約が表示されない場合は、すでに Model Studio を有効化していることを示します。
API キーの取得: [キー管理] (シンガポールまたは北京) ページに移動し、[API キーの作成] をクリックします。後で、[API キー] を使用してモデルを呼び出します。
新しい API キーを作成するときは、[ワークスペース] をデフォルトワークスペースに設定します。サブワークスペースの API キーを使用するには、Alibaba Cloud アカウントのオーナーが、特定のモデルを使用するために対応するサブワークスペースを承認する必要があります。詳細については、「サブワークスペースにモデルの呼び出しを承認する」をご参照ください。
API キーを環境変数として設定する
API キーを環境変数として設定すると、コードにハードコーディングするのを避けることができます。これにより、漏洩のリスクが軽減されます。
プログラミング言語の選択
使い慣れたプログラミング言語またはツールを選択してください。
Python
ステップ 1: Python 環境のセットアップ
Python のバージョンを確認する
仮想環境の構成 (オプション)
OpenAI Python SDK または DashScope Python SDK のインストール
ステップ 2: LLM API の呼び出し
OpenAI Python SDK
Python と OpenAI Python SDK をインストールしている場合は、次の手順に従って API リクエストを送信できます。
hello_qwen.pyという名前のファイルを作成します。次のコードを
hello_qwen.pyにコピーしてファイルを保存します。import os from openai import OpenAI try: client = OpenAI( # シンガポールリージョンと中国 (北京) リージョンの API キーは異なります。API キーを取得するには、https://modelstudio.console.alibabacloud.com/?tab=model#/api-key をご参照ください # 環境変数を構成していない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えます: api_key="sk-xxx", api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), # 次の URL はシンガポールリージョン用です。中国 (北京) リージョンのモデルを使用する場合は、URL を https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 に置き換えます base_url="https://dashscope-intl.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("詳細については、https://www.alibabacloud.com/help/ja/model-studio/developer-reference/error-code をご参照ください")コマンドラインで
python hello_qwen.pyまたはpython3 hello_qwen.pyを実行します。No such file or directoryというメッセージが表示された場合は、ファイルの完全なパスを指定してください。コマンドを実行すると、次の出力が返されます。
I am a large-scale language model developed by Alibaba Cloud. My name is Qwen.
DashScope Python SDK
Python と DashScope Python SDK をインストールしている場合は、次の手順に従って API リクエストを送信できます。
hello_qwen.pyという名前のファイルを作成します。次のコードを
hello_qwen.pyにコピーしてファイルを保存します。import os from dashscope import Generation import dashscope # 次の URL はシンガポールリージョン用です。中国 (北京) リージョンのモデルを使用する場合は、URL を https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1 に置き換えます dashscope.base_http_api_url = 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1' messages = [ {'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'}, {'role': 'user', 'content': 'Who are you?'} ] response = Generation.call( # シンガポールリージョンと中国 (北京) リージョンの API キーは異なります。API キーを取得するには、https://modelstudio.console.alibabacloud.com/?tab=model#/api-key をご参照ください # 環境変数を構成していない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えます: api_key = "sk-xxx", 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 return code: {response.status_code}") print(f"Error code: {response.code}") print(f"Error message: {response.message}") print("詳細については、https://www.alibabacloud.com/help/ja/model-studio/developer-reference/error-code をご参照ください")コマンドラインで
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 ファイルが置か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、完全なファイルパスを指定する必要があります。
コマンドを実行すると、次の出力が返されます。
I am a large language model from 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 のインストール状況の確認
SDK のインストール
ステップ 2: LLM API の呼び出し
hello_qwen.mjsファイルを作成します。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( { // シンガポールリージョンと中国 (北京) リージョンの API キーは異なります。API キーを取得するには、https://modelstudio.console.alibabacloud.com/?tab=model#/api-key をご参照ください // 環境変数を構成していない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えます: apiKey: "sk-xxx", apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY, // 次の URL はシンガポールリージョン用です。中国 (北京) リージョンのモデルを使用する場合は、URL を https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 に置き換えます baseURL: "https://dashscope-intl.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("詳細については、https://www.alibabacloud.com/help/ja/model-studio/developer-reference/error-code をご参照ください"); }コマンドラインで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説明この例のコマンドは、
hello_qwen.mjsファイルが置か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、完全なファイルパスを指定する必要があります。SDK が
hello_qwen.mjsファイル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。そうでない場合、Cannot find package 'openai' imported from xxxエラーが報告されます。
コマンドが正常に実行されると、次の出力が返されます。
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Java
ステップ 1: Java 環境のセットアップ
Java のバージョンを確認する
SDK のインストール
ステップ 2: LLM API の呼び出し
次のコードを実行して LLM 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 {
// 次の URL はシンガポールリージョン用です。中国 (北京) リージョンのモデルを使用する場合は、URL を https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1 に置き換えます
Generation gen = new Generation(Protocol.HTTP.getValue(), "https://dashscope-intl.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()
// シンガポールリージョンと中国 (北京) リージョンの API キーは異なります。API キーを取得するには、https://modelstudio.console.alibabacloud.com/?tab=model#/api-key をご参照ください
// 環境変数を構成していない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えます: .apiKey("sk-xxx")
.apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
// モデルのリストについては、https://www.alibabacloud.com/help/ja/model-studio/getting-started/models をご参照ください
.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("詳細については、https://www.alibabacloud.com/help/ja/model-studio/developer-reference/error-code をご参照ください");
}
System.exit(0);
}
}コードを実行すると、次の出力が返されます。
I am a large-scale language model developed by Alibaba Cloud. My name is Qwen.curl
OpenAI 互換 HTTP または DashScope HTTP を使用してモデルを呼び出すことができます。モデルのリストについては、「モデルと価格」をご参照ください。
環境変数を構成していない場合は、-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \ を -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \ に置き換えます。
OpenAI 互換 HTTP
コード例の URL はシンガポールリージョン用です。中国 (北京) リージョンのモデルを使用する場合は、URL を https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions に置き換える必要があります。
次のコマンドを実行して、API リクエストを送信します。
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 language model from 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
コード例の URL はシンガポールリージョン用です。中国 (北京) リージョンのモデルを使用する場合は、URL を https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation に置き換える必要があります。
次のコマンドを実行して、API リクエストを送信します。
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 language model from 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
LLM 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します。
client := &http.Client{}
// リクエスト本文を構築します。
requestBody := RequestBody{
// モデルのリストについては、https://www.alibabacloud.com/help/ja/model-studio/getting-started/models をご参照ください
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)
}
// POST リクエストを作成します。次の URL はシンガポールリージョン用です。中国 (北京) リージョンのモデルを使用する場合は、URL を https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions に置き換えます
req, err := http.NewRequest("POST", "https://dashscope-intl.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します。
// シンガポールリージョンと中国 (北京) リージョンの API キーは異なります。API キーを取得するには、https://modelstudio.console.alibabacloud.com/?tab=model#/api-key をご参照ください
// 環境変数を構成していない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えます: apiKey := "sk-xxx"
apiKey := os.Getenv("DASHSCOPE_API_KEY")
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+apiKey)
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
// リクエストを送信します。
resp, err := client.Do(req)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
defer resp.Body.Close()
// レスポンス本文を読み取ります。
bodyText, err := io.ReadAll(resp.Body)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
// レスポンスの内容を出力します。
fmt.Printf("%s\n", bodyText)
}
<?php
// 次の URL はシンガポールリージョン用です。中国 (北京) リージョンのモデルを使用する場合は、URL を https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions に置き換えます
$url = 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions';
// シンガポールリージョンと中国 (北京) リージョンの API キーは異なります。API キーを取得するには、https://modelstudio.console.alibabacloud.com/?tab=model#/api-key をご参照ください
// 環境変数を構成していない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えます: $apiKey = "sk-xxx";
$apiKey = getenv('DASHSCOPE_API_KEY');
// リクエストヘッダーを設定します。
$headers = [
'Authorization: Bearer '.$apiKey,
'Content-Type: application/json'
];
// リクエスト本文を設定します。
$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します。
$ch = curl_init();
// cURL オプションを設定します。
curl_setopt($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 セッションを実行します。
$response = curl_exec($ch);
// エラーを確認します。
if (curl_errno($ch)) {
echo 'Curl error: ' . curl_error($ch);
}
// cURL リソースを閉じます。
curl_close($ch);
// レスポンスを出力します。
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)
{
// シンガポールリージョンと中国 (北京) リージョンの API キーは異なります。API キーを取得するには、https://modelstudio.console.alibabacloud.com/?tab=model#/api-key をご参照ください
// 環境変数を構成していない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えます: string? apiKey = "sk-xxx";
string? apiKey = Environment.GetEnvironmentVariable("DASHSCOPE_API_KEY");
if (string.IsNullOrEmpty(apiKey))
{
Console.WriteLine("API キーが設定されていません。'DASHSCOPE_API_KEY' 環境変数が設定されていることを確認してください。");
return;
}
// 次の URL はシンガポールリージョン用です。中国 (北京) リージョンのモデルを使用する場合は、URL を https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions に置き換えます
string url = "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions";
// モデルのリストについては、https://www.alibabacloud.com/help/ja/model-studio/getting-started/models をご参照ください
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、レスポンスを取得します。
string result = await SendPostRequestAsync(url, jsonContent, apiKey);
// 結果を出力します。
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します。
httpClient.DefaultRequestHeaders.Authorization = new AuthenticationHeaderValue("Bearer", apiKey);
httpClient.DefaultRequestHeaders.Accept.Add(new MediaTypeWithQualityHeaderValue("application/json"));
// リクエストを送信し、レスポンスを取得します。
HttpResponseMessage response = await httpClient.PostAsync(url, content);
// レスポンスを処理します。
if (response.IsSuccessStatusCode)
{
return await response.Content.ReadAsStringAsync();
}
else
{
return $"Request failed: {response.StatusCode}";
}
}
}
}API リファレンス
よくある質問
LLM API を呼び出した後に Model.AccessDenied エラーが報告された場合の対処方法
A: このエラーは、サブワークスペースの API キーを使用していて、そのサブワークスペースがデフォルトワークスペース内のアプリケーションまたはモデルにアクセスする権限を持っていないために発生します。サブワークスペースの API キーを使用するには、Alibaba Cloud アカウントの管理者がサブワークスペースに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。詳細については、「サブワークスペースにモデルの呼び出しを承認する」をご参照ください。
次のステップ
その他のモデルを表示 | サンプルコードでは qwen-plus モデルを使用しています。Alibaba Cloud Model Studio は、他の Qwen モデルや DeepSeek、Kimi などのサードパーティ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 リファレンスの詳細については、「モデルと価格」をご参照ください。 |
高度な使用方法について学ぶ | サンプルコードは、簡単な Q&A 対話 を実装しています。Qwen API の高度な使用方法 ( ストリーミング出力、構造化出力、関数呼び出しなど) の詳細については、「テキスト生成モデルの概要」セクションのトピックをご参照ください。 |
オンラインでモデルを体験する | ダイアログボックスで大規模モデルと対話するには (Qwen Chatでの体験と同様)、Playground (シンガポールまたは北京) にアクセスしてください。 |











