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Alibaba Cloud Model Studio:Qwen への初めての API 呼び出し

最終更新日:Jun 19, 2026

Alibaba Cloud Model Studio は、OpenAI 互換インターフェイスと DashScope SDK を通じて、モデルへの API コールに対応しています。

Qwen API を呼び出すには、次の手順に従います。

  • 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. アカウントを作成:Alibaba Cloud アカウントがない場合は、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ます。利用規約のダイアログが表示されない場合は、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) リージョンでモデルを呼び出す場合は、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。ワークスペース ID は、[ワークスペース管理] ページで確認できます。

API キーの環境変数としての設定

認証情報のハードコーディングを避け、セキュリティリスクを低減するため、API キーを環境変数に保存します。

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 を呼び出すための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

こ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てください。

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 のコマンド プロンプトでは次のようになります。

image

よくある質問

Q. コマンド python -V および pip --version はエラーを返します:

  • '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」の手順に従って 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てもエラーが解決しない場合は、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」の手順に従って 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てもエラーが解消されない場合は、which python pip を実行して、システムに pythonpip が存在するかどうかを確認します。

    • こ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いてから、もう一度お試しください。

      /usr/bin/python
      /usr/bin/pip
    • この結果が返された場合は、which python3 pip3 コマンド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)

      返された結果が表示された場合は、python3 -Vpip3 --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:

    # 失敗した場合は、python を python3 に置き換えます
    python -m venv .venv
  2. 仮想環境のアクティブ化

    Windows では、仮想環境をアクティブ化します:

    .venv\Scripts\activate

    macOS または Linux では、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てください:

# 失敗した場合は、pip を pip3 に置き換えます
pip install -U openai

image

Successfully installed ... openai-x.x.x を探して、インストールが成功したことを確認します。

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てください:

# 失敗した場合は、pip を pip3 に置き換えます
pip install -U dashscope

image

Successfully installed ... dashscope-x.x.x を探してインストールを確認します。

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. このコードを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"),
            # 次の URL は Singapore 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。URL はリージョンによって異なります。
            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"エラーメッセージ: {e}")
        print("詳細はこちらをご参照ください: 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が表示された場合は、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. このコードをhello_qwen.pyにコピーして保存します。

    import os
    from dashscope import Generation
    import dashscope
    
    # 次の URL は Singapore 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。URL はリージョンによって異なります。
    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(
        # Singapore、US (Virginia)、および China (Beijing) の API キーは相互に交換できません。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 ステータスコード: {response.status_code}")
        print(f"エラーコード: {response.code}")
        print(f"エラーメッセージ: {response.message}")
        print("詳細はこちらをご参照ください: 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 ファイルを含むディレクトリから実行する必要があります。他の場所から実行するには、完全な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 の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てください:

node -v
npm -v

たとえば、Windows のコマンド プロンプトでは次のようになります。

image

これにより、現在の Node.js バージョンが出力されます。Node.js がインストールされていない場合は、Node.js の公式 Web 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

ターミナルでこのコマンドを実行してください:

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

インストールに失敗した場合は、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ます。バージョンは npm list openai で確認します。

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. このコードをファイルにコピーしてください。

    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,
                // 次の URL は Singapore 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。URL はリージョンによって異なります。
                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(`エラーメッセージ: ${error}`);
        console.log("詳細はこちらをご参照ください: https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/developer-reference/error-code");
    }
  3. このコマンドを実行して API リクエストを送信してください。

    node hello_qwen.mjs
    説明
    • このコマンドは hello_qwen.mjs を含むディレクトリから実行してください。任意の場所から実行するには、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 が表示されます。

    正常に実行されると、出力は次のようになります:

    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

ターミナルでこのコマンドを実行してください:

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 のコマンド プロンプトでは次のようになります。

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 のダウンロード 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. この依存関係を <dependencies> タグに追加します:

    <dependency>
        <groupId>com.alibaba</groupId>
        <artifactId>dashscope-sdk-java</artifactId>
        <!-- 'the-latest-version' を最新の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、DashScope Java SDK を自動的に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 上の IntelliJ IDEA では次のようになります:

image

Gradle

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

  2. この依存関係を dependencies ブロックに追加します:

    dependencies {
        // 'the-latest-version' を最新の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、この Gradle コマンドを実行して依存関係を更新してください。これにより、DashScope Java SDK が自動的にダウンロードされ、プロジェクトに追加されます。

    ./gradlew build --refresh-dependencies

たとえば、Windows 上の IntelliJ IDEA では次のようになります:

image

ステップ 2: API の呼び出し

このコードを実行して、モデル API を呼び出してください。

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 Singapore 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。URL はリージョンによって異なります。
        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()
                // Singapore、US (Virginia)、および China (Beijing) の API キーは相互に交換できません。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("エラーメッセージ: "+e.getMessage());
            System.out.println("詳細はこちらをご参照ください: 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てください。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" を -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。URL はリージョンによって異なります。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てください:

Windows

コマンド プロンプトでこのコマンドを実行してください:

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

ターミナルでこのコマンドを実行してください:

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 Singapore 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。URL はリージョンによって異なります。

  • 米国 (バージニア) リージョンを使用する場合、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、URL を https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation に置き換えます。{WorkspaceId} は、お使いのワークスペース ID に置き換えてください。

API リクエストを送信してください:

Windows

コマンド プロンプトでこのコマンドを実行してください:

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

ターミナルでこのコマンドを実行してください:

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します
	client := &http.Client{}
	// リクエストボディを構築します
	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)
	}
	// 次の URL は Singapore 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。URL はリージョンによって異なります。
	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します
	// Singapore、US (Virginia)、および China (Beijing) の API キーは相互に交換できません。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")
	// リクエストを送信します
	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ます
	bodyText, err := io.ReadAll(resp.Body)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	// レスポンスを出力します
	fmt.Printf("%s\n", bodyText)
}
<?php
// 次の URL は Singapore 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。URL はリージョンによって異なります。
$url = 'https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions';
// Singapore、US (Virginia)、および China (Beijing) の API キーは相互に交換できません。API キーの取得: https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key
// 環境変数が設定されていない場合は、$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します
$headers = [
    'Authorization: Bearer '.$apiKey,
    'Content-Type: application/json'
];
// リクエストボディを設定します
$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)
    {
        // Singapore、US (Virginia)、および China (Beijing) の API キーは相互に交換できません。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 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 Singapore 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。URL はリージョンによって異なります。
        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て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 $"リクエスト失敗: {response.StatusCode}";
            }
        }
    }
}

API リファレンス

よくある質問

モデル API の呼び出し後に Model.AccessDenied エラーを解決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ことが原因で発生します。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または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、ルートアカウントの管理者が、該当するサブワークスペースに対してモデルの認可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 モデルを使用しています)。手順の詳細については、モデル呼び出し権限の設定をご参照ください。

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、モデル一覧をご参照ください。

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の 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。

ブラウザでのモデルの試用

Qwen チャットのように ダイアログボックス を通じて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。