Alibaba Cloud Model Studio:Kimi

米国 (バージニア)

SDK 呼び出しの base_url は https://dashscope-us.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 です。

HTTP リクエスト URL： POST https://dashscope-us.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions

ドイツ (フランクフルト)

SDK 呼び出しの base_url は https://{WorkspaceId}.eu-central-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 です。

HTTP リクエスト URL： POST https://{WorkspaceId}.eu-central-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions

シンガポール

SDK 呼び出しの base_url は https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 です。

HTTP リクエスト URL： POST https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions

日本 (東京)

SDK 呼び出しの base_url は https://{WorkspaceId}.ap-northeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 です。

HTTP リクエスト URL： POST https://{WorkspaceId}.ap-northeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions

中国 (北京)

SDK 呼び出しの base_url は https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 です。

HTTP リクエスト URL： POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions

中国 (香港)

SDK 呼び出しの base_url は https://{WorkspaceId}.cn-hongkong.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 です。

HTTP リクエスト URL： POST https://{WorkspaceId}.cn-hongkong.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions

米国 (バージニア)

dashscope.base_http_api_url = 'https://dashscope-us.aliyuncs.com/api/v1'

ドイツ (フランクフルト)

dashscope.base_http_api_url = 'https://{WorkspaceId}.eu-central-1.maas.aliyuncs.com/api/v1'

シンガポール

dashscope.base_http_api_url = 'https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1'

日本 (東京)

dashscope.base_http_api_url = 'https://{WorkspaceId}.ap-northeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1'

中国 (香港)

dashscope.base_http_api_url = 'https://{WorkspaceId}.cn-hongkong.maas.aliyuncs.com/api/v1'

中国 (北京)

kimi-k2-thinking などのテキストモデルの場合、HTTP リクエスト URL は POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation です。

kimi-k2.7-code、kimi-k2.6、kimi-k2.5 などのマルチモーダルモデルの場合、HTTP リクエスト URL は POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation です。

dashscope.base_http_api_url = 'https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1'

Python

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    base_url="https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)

# 単一イメージ入力の例 (思考モードが有効)
completion = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.6",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "What scene is depicted in the image?"},
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241022/emyrja/dog_and_girl.jpeg"
                    }
                }
            ]
        }
    ],
    extra_body={"enable_thinking":True}  # 思考モードを有効にする
)

# 思考プロセスを出力する
if hasattr(completion.choices[0].message, 'reasoning_content') and completion.choices[0].message.reasoning_content:
    print("\n" + "=" * 20 + "Thinking Process" + "=" * 20 + "\n")
    print(completion.choices[0].message.reasoning_content)

# 完全な応答を出力する
print("\n" + "=" * 20 + "Complete Response" + "=" * 20 + "\n")
print(completion.choices[0].message.content)

# 複数イメージ入力の例 (思考モードが有効、使用するにはコメントを解除)
# completion = client.chat.completions.create(
#     model="kimi-k2.6",
#     messages=[
#         {
#             "role": "user",
#             "content": [
#                 {"type": "text", "text": "What do these images depict?"},
#                 {
#                     "type": "image_url",
#                     "image_url": {"url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241022/emyrja/dog_and_girl.jpeg"}
#                 },
#                 {
#                     "type": "image_url",
#                     "image_url": {"url": "https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/images/tiger.png"}
#                 }
#             ]
#         }
#     ],
#     extra_body={"enable_thinking":True}
# )
#
# # 思考プロセスと完全な応答を出力する
# if hasattr(completion.choices[0].message, 'reasoning_content') and completion.choices[0].message.reasoning_content:
#     print("\nThinking Process:\n" + completion.choices[0].message.reasoning_content)
# print("\nComplete Response:\n" + completion.choices[0].message.content)

Node.js

import OpenAI from "openai";
import process from 'process';

const openai = new OpenAI({
    apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
    baseURL: 'https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1'
});

// 単一画像入力の例 (思考モード有効)
const completion = await openai.chat.completions.create({
    model: 'kimi-k2.6',
    messages: [
        {
            role: 'user',
            content: [
                { type: 'text', text: 'What scene is depicted in the image?' },
                {
                    type: 'image_url',
                    image_url: {
                        url: 'https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/20241022/emyrja/dog_and_girl.jpeg'
                    }
                }
            ]
        }
    ],
    enable_thinking: true  // 思考モードを有効にする
});

// 思考プロセスを出力
if (completion.choices[0].message.reasoning_content) {
    console.log('\n' + '='.repeat(20) + 'Thinking Process' + '='.repeat(20) + '\n');
    console.log(completion.choices[0].message.reasoning_content);
}

// 完全な応答を出力
console.log('\n' + '='.repeat(20) + 'Complete Response' + '='.repeat(20) + '\n');
console.log(completion.choices[0].message.content);

// 複数画像入力の例 (思考モード有効、使用するにはコメントを解除)
// const multiCompletion = await openai.chat.completions.create({
//     model: 'kimi-k2.6',
//     messages: [
//         {
//             role: 'user',
//             content: [
//                 { type: 'text', text: 'What do these images depict?' },
//                 {
//                     type: 'image_url',
//                     image_url: { url: 'https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/20241022/emyrja/dog_and_girl.jpeg' }
//                 },
//                 {
//                     type: 'image_url',
//                     image_url: { url: 'https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/images/tiger.png' }
//                 }
//             ]
//         }
//     ],
//     enable_thinking: true
// });
//
// // 思考プロセスと完全な応答を出力
// if (multiCompletion.choices[0].message.reasoning_content) {
//     console.log('\nThinking Process:\n' + multiCompletion.choices[0].message.reasoning_content);
// }
// console.log('\nComplete Response:\n' + multiCompletion.choices[0].message.content);

Curl

curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "model": "kimi-k2.6",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "text",
                    "text": "What scene is depicted in the image?"
                },
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241022/emyrja/dog_and_girl.jpeg"
                    }
                }
            ]
        }
    ],
    "enable_thinking": true
}'

# 複数画像の入力例 (使用するにはコメントアウトを解除)
# curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
# -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
# -H "Content-Type: application/json" \
# -d '{
#     "model": "kimi-k2.6",
#     "messages": [
#         {
#             "role": "user",
#             "content": [
#                 {
#                     "type": "text",
#                     "text": "What do these images depict?"
#                 },
#                 {
#                     "type": "image_url",
#                     "image_url": {
#                         "url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241022/emyrja/dog_and_girl.jpeg"
#                     }
#                 },
#                 {
#                     "type": "image_url",
#                     "image_url": {
#                         "url": "https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/images/tiger.png"
#                     }
#                 }
#             ]
#         }
#     ],
#     "enable_thinking": true,
#     "stream": false
# }'

Python

import os
import dashscope
from dashscope import MultiModalConversation
# 中国 (北京) リージョンの構成。{WorkspaceId} を実際のワークスペース ID に置き換えてください。他のリージョンでは、対応するベース URL を使用してください。
dashscope.base_http_api_url = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1"

# 単一イメージ入力の例 (思考モード有効)
response = MultiModalConversation.call(
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    model="kimi-k2.6",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"text": "What scene is depicted in the image?"},
                {"image": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241022/emyrja/dog_and_girl.jpeg"}
            ]
        }
    ],
    enable_thinking=True  # 思考モードを有効にする
)

# 思考プロセスを出力
if hasattr(response.output.choices[0].message, 'reasoning_content') and response.output.choices[0].message.reasoning_content:
    print("\n" + "=" * 20 + "Thinking Process" + "=" * 20 + "\n")
    print(response.output.choices[0].message.reasoning_content)

# 完全な応答を出力
print("\n" + "=" * 20 + "Complete Response" + "=" * 20 + "\n")
print(response.output.choices[0].message.content[0]["text"])

# 複数イメージ入力の例 (思考モード有効、使用する場合はコメントアウトを解除)
# response = MultiModalConversation.call(
#     api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
#     model="kimi-k2.6",
#     messages=[
#         {
#             "role": "user",
#             "content": [
#                 {"text": "What do these images depict?"},
#                 {"image": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241022/emyrja/dog_and_girl.jpeg"},
#                 {"image": "https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/images/tiger.png"}
#             ]
#         }
#     ],
#     enable_thinking=True
# )
#
# # 思考プロセスと完全な応答を出力
# if hasattr(response.output.choices[0].message, 'reasoning_content') and response.output.choices[0].message.reasoning_content:
#     print("\nThinking Process:\n" + response.output.choices[0].message.reasoning_content)
# print("\nComplete Response:\n" + response.output.choices[0].message.content[0]["text"])

Java

// DashScope SDK v2.19.4 以降が必要です。
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversation;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversationParam;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversationResult;
import com.alibaba.dashscope.common.MultiModalMessage;
import com.alibaba.dashscope.common.Role;
import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException;
import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;
import com.alibaba.dashscope.exception.UploadFileException;
import com.alibaba.dashscope.utils.JsonUtils;
import com.alibaba.dashscope.utils.Constants;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class KimiK26MultiModalExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 中国 (北京) リージョンの構成。{WorkspaceId} を実際のワークスペース ID に置き換えてください。他のリージョンの場合は、対応するベース URL を使用してください。
        Constants.baseHttpApiUrl = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1";
        try {
            // 単一画像入力の例 (思考モード有効)
            MultiModalConversation conv = new MultiModalConversation();

            // メッセージ本文を構築
            Map<String, Object> textContent = new HashMap<>();
            textContent.put("text", "What scene is depicted in the image?");

            Map<String, Object> imageContent = new HashMap<>();
            imageContent.put("image", "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/20241022/emyrja/dog_and_girl.jpeg");

            MultiModalMessage userMessage = MultiModalMessage.builder()
                    .role(Role.USER.getValue())
                    .content(Arrays.asList(textContent, imageContent))
                    .build();

            // リクエストパラメーターを構築
            MultiModalConversationParam param = MultiModalConversationParam.builder()
                    // 環境変数が設定されていない場合は、これを Model Studio の API キーに置き換えてください。
                    .apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
                    .model("kimi-k2.6")
                    .messages(Arrays.asList(userMessage))
                    .enableThinking(true)  // 思考モードを有効にする
                    .build();

            // モデルを呼び出し
            MultiModalConversationResult result = conv.call(param);

            // 応答を出力
            String content = (String) result.getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getContent().get(0).get("text");
            System.out.println("Response: " + content);

            // 思考モードが有効な場合、思考プロセスを出力
            if (result.getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getReasoningContent() != null) {
                System.out.println("\nThinking Process: " +
                    result.getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getReasoningContent());
            }

            // 複数画像入力の例 (使用するにはコメントを解除)
            // Map<String, Object> imageContent1 = new HashMap<>();
            // imageContent1.put("image", "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/20241022/emyrja/dog_and_girl.jpeg");
            // Map<String, Object> imageContent2 = new HashMap<>();
            // imageContent2.put("image", "https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/images/tiger.png");
            //
            // Map<String, Object> textContent2 = new HashMap<>();
            // textContent2.put("text", "What do these images depict?");
            //
            // MultiModalMessage multiImageMessage = MultiModalMessage.builder()
            //         .role(Role.USER.getValue())
            //         .content(Arrays.asList(textContent2, imageContent1, imageContent2))
            //         .build();
            //
            // MultiModalConversationParam multiParam = MultiModalConversationParam.builder()
            //         .apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
            //         .model("kimi-k2.6")
            //         .messages(Arrays.asList(multiImageMessage))
            //         .enableThinking(true)
            //         .build();
            //
            // MultiModalConversationResult multiResult = conv.call(multiParam);
            // System.out.println(multiResult.getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getContent().get(0).get("text"));

        } catch (ApiException | NoApiKeyException | UploadFileException e) {
            System.err.println("Call failed: " + e.getMessage());
        }
    }
}

Curl

curl -X POST "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation" \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "model": "kimi-k2.6",
    "input": {
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {
                        "text": "このイメージにはどのようなシーンが描かれていますか？"
                    },
                    {
                        "image": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241022/emyrja/dog_and_girl.jpeg"
                    }
                ]
            }
        ]
    },
    "parameters": {
        "enable_thinking": true
    }
}'

# 複数イメージ入力の例 (コメントを解除して使用)
# curl -X POST "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation" \
# -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
# -H "Content-Type: application/json" \
# -d '{
#     "model": "kimi-k2.6",
#     "input": {
#         "messages": [
#             {
#                 "role": "user",
#                 "content": [
#                     {
#                         "text": "これらのイメージには何が描かれていますか？"
#                     },
#                     {
#                         "image": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241022/emyrja/dog_and_girl.jpeg"
#                     },
#                     {
#                         "image": "https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/images/tiger.png"
#                     }
#                 ]
#             }
#         ]
#     },
#     "parameters": {
#         "enable_thinking": true
#     }
# }'

OpenAI 互換

OpenAI SDK または HTTP リクエストを使用してモデルに動画ファイルを渡す場合、ユーザーメッセージの "type" パラメーターを "video_url" に設定します。

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    base_url="https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.6",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                # 動画ファイルを直接渡す場合、"type" パラメーターを "video_url" に設定します。
                {
                    "type": "video_url",
                    "video_url": {
                        "url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/20241115/cqqkru/1.mp4"
                    },
                    "fps": 2
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "What is the content of this video?"
                }
            ]
        }
    ]
)

print(completion.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI({
    apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
    baseURL: "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
});

async function main() {
    const response = await openai.chat.completions.create({
        model: "kimi-k2.6",
        messages: [
            {
                role: "user",
                content: [
                    // 動画ファイルを直接渡す場合、"type" パラメーターを "video_url" に設定します。
                    {
                        type: "video_url",
                        video_url: {
                            "url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/20241115/cqqkru/1.mp4"
                        },
                        "fps": 2
                    },
                    {
                        type: "text",
                        text: "What is the content of this video?"
                    }
                ]
            }
        ]
    });

    console.log(response.choices[0].message.content);
}

main();

curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "kimi-k2.6",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "video_url",
            "video_url": {
              "url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241115/cqqkru/1.mp4"
            },
            "fps":2
          },
          {
            "type": "text",
            "text": "この動画の内容は何ですか？"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

DashScope

import dashscope
import os

dashscope.base_http_api_url = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1"

messages = [
    {"role": "user",
        "content": [
            # fps パラメーターはフレーム抽出の周波数を設定します。フレーム間の間隔は 1/fps 秒です。
            {"video": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/20241115/cqqkru/1.mp4","fps":2},
            {"text": "What is the content of this video?"}
        ]
    }
]

response = dashscope.MultiModalConversation.call(
    # DASHSCOPE_API_KEY 環境変数が設定されていない場合は、この行を Model Studio API キーに置き換えてください：api_key="sk-xxx"
    api_key=os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY'),
    model='kimi-k2.6',
    messages=messages
)

print(response.output.choices[0].message.content[0]["text"])

import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversation;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversationParam;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversationResult;
import com.alibaba.dashscope.common.MultiModalMessage;
import com.alibaba.dashscope.common.Role;
import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException;
import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;
import com.alibaba.dashscope.exception.UploadFileException;
import com.alibaba.dashscope.utils.JsonUtils;
import com.alibaba.dashscope.utils.Constants;

public class Main {
    public static void simpleMultiModalConversationCall()
            throws ApiException, NoApiKeyException, UploadFileException {
        MultiModalConversation conv = new MultiModalConversation();
        // fps パラメーターはフレーム抽出の周波数を設定します。フレーム間の間隔は 1/fps 秒です。
        Map<String, Object> params = new HashMap<>();
        params.put("video", "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/20241115/cqqkru/1.mp4");
        params.put("fps", 2);
        MultiModalMessage userMessage = MultiModalMessage.builder().role(Role.USER.getValue())
                .content(Arrays.asList(
                        params,
                        Collections.singletonMap("text", "What is the content of this video?"))).build();
        MultiModalConversationParam param = MultiModalConversationParam.builder()
                .apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
                .model("kimi-k2.6")
                .messages(Arrays.asList(userMessage))
                .build();
        MultiModalConversationResult result = conv.call(param);
        System.out.println(result.getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getContent().get(0).get("text"));
    }
    public static void main(String[] args) {
        // 中国 (北京) リージョンの構成。{WorkspaceId} を実際のワークスペース ID に置き換えてください。他のリージョンの場合は、対応するベース URL を使用してください。
        Constants.baseHttpApiUrl = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1";
        try {
            simpleMultiModalConversationCall();
        } catch (ApiException | NoApiKeyException | UploadFileException e) {
            System.out.println(e.getMessage());
        }
        System.exit(0);
    }
}

curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
    "model": "kimi-k2.6",
    "input":{
        "messages":[
            {"role": "user","content": [{"video": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241115/cqqkru/1.mp4","fps":2},
            {"text": "このビデオの内容は何ですか？"}]}]}
}'

OpenAI 互換

OpenAI SDK または HTTP リクエストを使用して動画を画像リストとして渡す場合、ユーザーメッセージの "type" パラメーターを "video" に設定します。

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    base_url="https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.6", 
    messages=[{"role": "user","content": [
        # イメージリストを渡す場合、ユーザーメッセージ内の "type" パラメーターを "video" に設定します。
         {"type": "video","video": [
         "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241108/xzsgiz/football1.jpg",
         "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241108/tdescd/football2.jpg",
         "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241108/zefdja/football3.jpg",
         "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241108/aedbqh/football4.jpg"],
         "fps":2},
         {"type": "text","text": "Describe the action in this video."},
    ]}]
)

print(completion.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI({
    apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
    baseURL: "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
});

async function main() {
    const response = await openai.chat.completions.create({
        model: "kimi-k2.6",  
        messages: [{
            role: "user",
            content: [
                {
                    // 画像リストを渡す場合、ユーザーメッセージの "type" パラメーターを "video" に設定します。
                    type: "video",
                    video: [
                        "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/20241108/xzsgiz/football1.jpg",
                        "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/20241108/tdescd/football2.jpg",
                        "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/20241108/zefdja/football3.jpg",
                        "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/20241108/aedbqh/football4.jpg"],
                        "fps":2
                },
                {
                    type: "text",
                    text: "Describe the action in this video."
                }
            ]
        }]
    });
    console.log(response.choices[0].message.content);
}

main();

curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
    "model": "kimi-k2.6",
    "messages": [{"role": "user","content": [{"type": "video","video": [
                  "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241108/xzsgiz/football1.jpg",
                  "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241108/tdescd/football2.jpg",
                  "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241108/zefdja/football3.jpg",
                  "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241108/aedbqh/football4.jpg"],
                  "fps":2},
                {"type": "text","text": "このビデオでのアクションを説明してください。"}]}]
}'

DashScope

import os
import dashscope

dashscope.base_http_api_url = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1"

messages = [{"role": "user",
             "content": [
                 {"video":["https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/20241108/xzsgiz/football1.jpg",
                           "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/20241108/tdescd/football2.jpg",
                           "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/20241108/zefdja/football3.jpg",
                           "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/20241108/aedbqh/football4.jpg"],
                   "fps":2},
                 {"text": "Describe the action in this video."}]}]
response = dashscope.MultiModalConversation.call(
    # DASHSCOPE_API_KEY 環境変数が設定されていない場合は、この行を Model Studio API キーに置き換えてください：api_key="sk-xxx"
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    model='kimi-k2.6', 
    messages=messages
)
print(response.output.choices[0].message.content[0]["text"])

// DashScope SDK v2.21.10 以降が必要です。
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversation;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversationParam;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversationResult;
import com.alibaba.dashscope.common.MultiModalMessage;
import com.alibaba.dashscope.common.Role;
import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException;
import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;
import com.alibaba.dashscope.exception.UploadFileException;
import com.alibaba.dashscope.utils.Constants;

public class Main {
    static {Constants.baseHttpApiUrl="https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1";}

    private static final String MODEL_NAME = "kimi-k2.6"; 
    public static void videoImageListSample() throws ApiException, NoApiKeyException, UploadFileException {
        MultiModalConversation conv = new MultiModalConversation();
        Map<String, Object> params = new HashMap<>();
        params.put("video", Arrays.asList("https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241108/xzsgiz/football1.jpg",
                "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241108/tdescd/football2.jpg",
                "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241108/zefdja/football3.jpg",
                "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241108/aedbqh/football4.jpg"));
        params.put("fps", 2);
        MultiModalMessage userMessage = MultiModalMessage.builder()
                .role(Role.USER.getValue())
                .content(Arrays.asList(
                        params,
                        Collections.singletonMap("text", "この動画のアクションを説明してください。")))
                .build();
        MultiModalConversationParam param = MultiModalConversationParam.builder()
                .apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
                .model(MODEL_NAME)
                .messages(Arrays.asList(userMessage)).build();
        MultiModalConversationResult result = conv.call(param);
        System.out.print(result.getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getContent().get(0).get("text"));
    }
    public static void main(String[] args) {
        try {
            videoImageListSample();
        } catch (ApiException | NoApiKeyException | UploadFileException e) {
            System.out.println(e.getMessage());
        }
        System.exit(0);
    }
}

curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
  "model": "kimi-k2.6",
  "input": {
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "video": [
              "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241108/xzsgiz/football1.jpg",
              "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241108/tdescd/football2.jpg",
              "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241108/zefdja/football3.jpg",
              "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241108/aedbqh/football4.jpg"
            ],
            "fps":2
                 
          },
          {
            "text": "このビデオのアクションを説明してください。"
          }
        ]
      }
    ]
  }
}'

Python

from openai import OpenAI
import os
import base64

# エンコード関数：ローカルファイルを Base64 エンコードされた文字列に変換します。
def encode_image(image_path):
    with open(image_path, "rb") as image_file:
        return base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8")

# "xxx/eagle.png" をご利用のローカル画像の絶対パスに置き換えてください。
base64_image = encode_image("xxx/eagle.png")

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY'),
    base_url="https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
completion = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.6",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{base64_image}"}, 
                },
                {"type": "text", "text": "What scene is depicted in the image?"},
            ],
        }
    ],
)
print(completion.choices[0].message.content)


# 以下の例では、ローカルの動画ファイルとローカルの画像リストを渡す方法を示します。

# [ローカル動画ファイル] ローカル動画を Data URL としてエンコードし、video_url パラメーターに渡します：
#   def encode_video_to_data_url(video_path):
#       with open(video_path, "rb") as f:
#           return "data:video/mp4;base64," + base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")

#   video_data_url = encode_video_to_data_url("xxx/local.mp4")
#   content = [{"type": "video_url", "video_url": {"url": video_data_url}, "fps": 2}, {"type": "text", "text": "What is the content of this video?"}]

# [ローカル画像リスト] 複数のローカル画像を Base64 でエンコードし、リストとして video パラメーターに渡します：
#   image_data_urls = [f"data:image/jpeg;base64,{encode_image(p)}" for p in ["xxx/f1.jpg", "xxx/f2.jpg", "xxx/f3.jpg", "xxx/f4.jpg"]]
#   content = [{"type": "video", "video": image_data_urls, "fps": 2}, {"type": "text", "text": "Describe the sequence of events in this video."}]

Node.js

import OpenAI from "openai";
import { readFileSync } from 'fs';

const openai = new OpenAI(
    {
        apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
        baseURL: "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
    }
);

const encodeImage = (imagePath) => {
    const imageFile = readFileSync(imagePath);
    return imageFile.toString('base64');
  };
// "xxx/eagle.png" をご利用のローカル画像の絶対パスに置き換えてください。
const base64Image = encodeImage("xxx/eagle.png")
async function main() {
    const completion = await openai.chat.completions.create({
        model: "kimi-k2.6", 
        messages: [
            {"role": "user",
             "content": [{"type": "image_url",
                        "image_url": {"url": `data:image/png;base64,${base64Image}`},},
                        {"type": "text", "text": "What scene is depicted in the image?"}]}]
    });
    console.log(completion.choices[0].message.content);
}

main();

// 以下の例では、ローカルの動画ファイルとローカルの画像リストを渡す方法を示します。

// [ローカル動画ファイル] ローカル動画を Data URL としてエンコードし、video_url パラメーターに渡します：
//   const encodeVideoToDataUrl = (videoPath) => "data:video/mp4;base64," + readFileSync(videoPath).toString("base64");
//   const videoDataUrl = encodeVideoToDataUrl("xxx/local.mp4");
//   content: [{ type: "video_url", video_url: { url: videoDataUrl }, fps: 2 }, { type: "text", text: "What is the content of this video?" }]

// [ローカル画像リスト] 複数のローカル画像を Base64 でエンコードし、リストとして video パラメーターに渡します：
//   const imageDataUrls = ["xxx/f1.jpg","xxx/f2.jpg","xxx/f3.jpg","xxx/f4.jpg"].map(p => `data:image/jpeg;base64,${encodeImage(p)}`);
//   content: [{ type: "video", video: imageDataUrls, fps: 2 }, { type: "text", text: "Describe the sequence of events in this video." }]

//   messages: [{"role": "user", "content": content}] 
//   その後、openai.chat.completions.create({model: "kimi-k2.6", messages: messages}) を呼び出します

Base64 エンコーディング

Base64 エンコーディングを使用してローカルファイルを渡すには、Data URL を構築します。手順については、「Data URL の構築」をご参照ください。

import base64
import os
import dashscope 
from dashscope import MultiModalConversation

dashscope.base_http_api_url = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1"

# エンコード関数：ローカルファイルを Base64 エンコードされた文字列に変換します。
def encode_image(image_path):
    with open(image_path, "rb") as image_file:
        return base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8")


# "xxx/eagle.png" をご利用のローカル画像の絶対パスに置き換えてください。
base64_image = encode_image("xxx/eagle.png")

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"image": f"data:image/png;base64,{base64_image}"},
            {"text": "What scene is depicted in the image?"},
        ],
    },
]
response = MultiModalConversation.call(
    # DASHSCOPE_API_KEY 環境変数が設定されていない場合は、Model Studio API キーを直接渡してください。例：api_key="sk-xxx"
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    model="kimi-k2.6", 
    messages=messages,
)
print(response.output.choices[0].message.content[0]["text"])

# 以下の例では、ローカルの動画ファイルとローカルの画像リストを渡す方法を示します。

# [ローカル動画ファイル]
#   video_data_url = "data:video/mp4;base64," + base64.b64encode(open("xxx/local.mp4","rb").read()).decode("utf-8")
#   content: [{"video": video_data_url, "fps": 2}, {"text": "What is the content of this video?"}]

# [ローカル画像リスト]
#   image_data_urls = [f"data:image/jpeg;base64,{encode_image(p)}" for p in ["xxx/f1.jpg","xxx/f2.jpg","xxx/f3.jpg","xxx/f4.jpg"]]
#   content: [{"video": image_data_urls, "fps": 2}, {"text": "Describe the sequence of events in this video."}]

import java.io.IOException;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.Base64;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;

import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.*;
import com.alibaba.dashscope.common.MultiModalMessage;
import com.alibaba.dashscope.common.Role;
import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException;
import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;
import com.alibaba.dashscope.exception.UploadFileException;
import com.alibaba.dashscope.utils.Constants;

public class Main {

   static {Constants.baseHttpApiUrl="https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1";}

    private static String encodeToBase64(String imagePath) throws IOException {
        Path path = Paths.get(imagePath);
        byte[] imageBytes = Files.readAllBytes(path);
        return Base64.getEncoder().encodeToString(imageBytes);
    }
    

    public static void callWithLocalFile(String localPath) throws ApiException, NoApiKeyException, UploadFileException, IOException {

        String base64Image = encodeToBase64(localPath);

        MultiModalConversation conv = new MultiModalConversation();
        MultiModalMessage userMessage = MultiModalMessage.builder().role(Role.USER.getValue())
                .content(Arrays.asList(
                        new HashMap<String, Object>() {{ put("image", "data:image/png;base64," + base64Image); }},
                        new HashMap<String, Object>() {{ put("text", "What scene is depicted in the image?"); }}
                )).build();

        MultiModalConversationParam param = MultiModalConversationParam.builder()
                .apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
                .model("kimi-k2.6")
                .messages(Arrays.asList(userMessage))
                .build();

        MultiModalConversationResult result = conv.call(param);
        System.out.println(result.getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getContent().get(0).get("text"));
    }

    public static void main(String[] args) {
        try {
            // "xxx/eagle.png" をご利用のローカル画像の絶対パスに置き換えてください。
            callWithLocalFile("xxx/eagle.png");
        } catch (ApiException | NoApiKeyException | UploadFileException | IOException e) {
            System.out.println(e.getMessage());
        }
        System.exit(0);
    }
    
    // 以下の例では、ローカルの動画ファイルとローカルの画像リストを渡す方法を示します。
    // [ローカル動画ファイル]
    // String base64Video = encodeToBase64(localPath);
    // MultiModalConversation conv = new MultiModalConversation();
   //  MultiModalMessage userMessage = MultiModalMessage.builder().role(Role.USER.getValue())
   //             .content(Arrays.asList(
   //                     new HashMap<String, Object>() {{ put("video", "data:video/mp4;base64," + base64Video); }},
   //                     new HashMap<String, Object>() {{ put("text", "What scene is depicted in this video?"); }}
   //             )).build();

    // [ローカル画像リスト]
    // List<String> urls = Arrays.asList(
    //                                   "data:image/jpeg;base64,"+encodeToBase64("path/f1.jpg"),
    //                                   "data:image/jpeg;base64,"+encodeToBase64("path/f2.jpg"),
    //                                   "data:image/jpeg;base64,"+encodeToBase64("path/f3.jpg"),
    //                                   "data:image/jpeg;base64,"+encodeToBase64("path/f4.jpg"));
   //  MultiModalConversation conv = new MultiModalConversation();
   //  MultiModalMessage userMessage = MultiModalMessage.builder().role(Role.USER.getValue())
   //             .content(Arrays.asList(
   //                     new HashMap<String, Object>() {{ put("video", urls); }},
   //                     new HashMap<String, Object>() {{ put("text", "What scene is depicted in this video?"); }}
   //             )).build();

}

ファイルパス

ローカルファイルパスを直接モデルに渡すことができます。このメソッドは DashScope Python および Java SDK でのみサポートされており、DashScope HTTP または OpenAI 互換 API では利用できません。以下の表は、各プログラミング言語およびオペレーティングシステムで必要なファイルパスの形式を示しています。

import os
from dashscope import MultiModalConversation
import dashscope 

dashscope.base_http_api_url = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1"

# "xxx/eagle.png" をご利用のローカル画像の絶対パスに置き換えてください。
local_path = "xxx/eagle.png"
image_path = f"file://{local_path}"
messages = [
                {'role':'user',
                'content': [{'image': image_path},
                            {'text': 'What scene is depicted in the image?'}]}]
response = MultiModalConversation.call(
    api_key=os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY'),
    model='kimi-k2.6',  
    messages=messages)
print(response.output.choices[0].message.content[0]["text"])

# 以下の例では、ファイルパスを使用してローカルの動画とローカルの画像リストを渡す方法を示します。
# [ローカル動画ファイル]
#  video_path = "file:///path/to/local.mp4"
#  content: [{"video": video_path, "fps": 2}, {"text": "What is the content of this video?"}]

# [ローカル画像リスト]
# image_paths = ["file:///path/f1.jpg", "file:///path/f2.jpg", "file:///path/f3.jpg", "file:///path/f4.jpg"]
# content: [{"video": image_paths, "fps": 2}, {"text": "Describe the sequence of events in this video."}]

import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;

import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversation;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversationParam;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversationResult;
import com.alibaba.dashscope.common.MultiModalMessage;
import com.alibaba.dashscope.common.Role;
import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException;
import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;
import com.alibaba.dashscope.exception.UploadFileException;
import com.alibaba.dashscope.utils.Constants;

public class Main {
    public static void callWithLocalFile(String localPath)
            throws ApiException, NoApiKeyException, UploadFileException {
        String filePath = "file://"+localPath;
        MultiModalConversation conv = new MultiModalConversation();
        MultiModalMessage userMessage = MultiModalMessage.builder().role(Role.USER.getValue())
                .content(Arrays.asList(new HashMap<String, Object>(){{put("image", filePath);}},
                        new HashMap<String, Object>(){{put("text", "What scene is depicted in the image?");}})).build();
        MultiModalConversationParam param = MultiModalConversationParam.builder()
                .apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
                .model("kimi-k2.6")  
                .messages(Arrays.asList(userMessage))
                .build();
        MultiModalConversationResult result = conv.call(param);
        System.out.println(result.getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getContent().get(0).get("text"));}

    public static void main(String[] args) {
        // 中国 (北京) リージョンの構成。{WorkspaceId} を実際のワークスペース ID に置き換えてください。他のリージョンの場合は、対応するベース URL を使用してください。
        Constants.baseHttpApiUrl = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1";
        try {
            // "xxx/eagle.png" をご利用のローカル画像の絶対パスに置き換えてください。
            callWithLocalFile("xxx/eagle.png");
        } catch (ApiException | NoApiKeyException | UploadFileException e) {
            System.out.println(e.getMessage());
        }
        System.exit(0);
    }
    
    // 以下の例では、ファイルパスを使用してローカルの動画とローカルの画像リストを渡す方法を示します。
    
    // [ローカル動画ファイル]
    //  String filePath = "file://"+localPath;
    //    MultiModalConversation conv = new MultiModalConversation();
    //    MultiModalMessage userMessage = MultiModalMessage.builder().role(Role.USER.getValue())
    //            .content(Arrays.asList(new HashMap<String, Object>(){{put("video", filePath);}},
    //                    new HashMap<String, Object>(){{put("text", "What scene is depicted in the video?");}})).build();

    // [ローカル画像リスト]
    
    //    MultiModalConversation conv = new MultiModalConversation();
    //    List<String> filePath = Arrays.asList("file:///path/f1.jpg", "file:///path/f2.jpg", "file:///path/f3.jpg", "file:///path/f4.jpg")
    //    MultiModalMessage userMessage = MultiModalMessage.builder().role(Role.USER.getValue())
    //            .content(Arrays.asList(new HashMap<String, Object>(){{put("video", filePath);}},
    //                    new HashMap<String, Object>(){{put("text", "What scene is depicted in the video?");}})).build();
}