Alibaba Cloud Model Studio:パーシャルモード

Python

import os
from openai import OpenAI

# 1. クライアントを初期化します
client = OpenAI(
    # リージョンによって API キーは異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key をご参照ください
    # 環境変数を設定していない場合は、ここで API キーに置き換えてください
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), 
    # 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 に置き換えてください
    base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",  
)
# 2. 補完するコードのプレフィックスを定義します
prefix = """def calculate_fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
"""

# 3. パーシャルモードのリクエストを開始します
# 注意：messages 配列の最後のメッセージは、ロールが "assistant" であり、"partial": True を含みます
completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-coder-plus",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "このフィボナッチ関数を完成させてください。他のコンテンツは追加しないでください。"},
        {"role": "assistant", "content": prefix, "partial": True},
    ],
)

# 4. プレフィックスとモデルが生成したコンテンツを手動で連結します
generated_code = completion.choices[0].message.content
complete_code = prefix + generated_code

print(complete_code)

応答

def calculate_fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return calculate_fibonacci(n-1) + calculate_fibonacci(n-2)

Node.js

import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI({
    // 環境変数を設定していない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えてください：apiKey: "sk-xxx",
    apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
    // 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 に置き換えてください
    baseURL: "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
});

// 補完するコードのプレフィックスを定義します
const prefix = `def calculate_fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
`;

const completion = await openai.chat.completions.create({
    model: "qwen3-coder-plus",  // コードモデルを使用します
    messages: [
        { role: "user", content: "このフィボナッチ関数を完成させてください。他のコンテンツは追加しないでください。" },
        { role: "assistant", content: prefix, partial: true }
    ],
});

// プレフィックスとモデルが生成したコンテンツを手動で連結します
const generatedCode = completion.choices[0].message.content;
const completeCode = prefix + generatedCode;

console.log(completeCode);

curl

# ======= 重要 =======
# リージョンによって API キーは異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key をご参照ください
# 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 に置き換えてください
# === 実行前にこのコメントを削除してください ===

curl -X POST https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "model": "qwen3-coder-plus",
    "messages": [
        {
            "role": "user", 
            "content": "このフィボナッチ関数を完成させてください。他のコンテンツは追加しないでください。"
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": "def calculate_fibonacci(n):\n    if n <= 1:\n        return n\n    else:\n",
            "partial": true
        }
    ]
}'

応答

{
    "choices": [
        {
            "message": {
                "content": "        return calculate_fibonacci(n-1) + calculate_fibonacci(n-2)",
                "role": "assistant"
            },
            "finish_reason": "stop",
            "index": 0,
            "logprobs": null
        }
    ],
    "object": "chat.completion",
    "usage": {
        "prompt_tokens": 48,
        "completion_tokens": 19,
        "total_tokens": 67,
        "prompt_tokens_details": {
            "cache_type": "implicit",
            "cached_tokens": 0
        }
    },
    "created": 1756800231,
    "system_fingerprint": null,
    "model": "qwen3-coder-plus",
    "id": "chatcmpl-d103b1cf-4bda-942f-92d6-d7ecabfeeccb"
}

Python

import os
import dashscope

# 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 に置き換えてください
dashscope.base_http_api_url = 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1'

# 補完するコードのプレフィックスを定義します
prefix = """def calculate_fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
"""

messages = [
    {
        "role": "user", 
        "content": "このフィボナッチ関数を完成させてください。他のコンテンツは追加しないでください。"
    },
    {
        "role": "assistant",
        "content": prefix,
        "partial": True
    }
]

response = dashscope.Generation.call(
    # リージョンによって API キーは異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key をご参照ください
    # 環境変数を設定していない場合は、次の行を 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='qwen3-coder-plus',  # コードモデルを使用します
    messages=messages,
    result_format='message',  
)

# プレフィックスとモデルが生成したコンテンツを手動で連結します
generated_code = response.output.choices[0].message.content
complete_code = prefix + generated_code

print(complete_code)

応答

def calculate_fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return calculate_fibonacci(n-1) + calculate_fibonacci(n-2)

curl

# ======= 重要 =======
# リージョンによって API キーは異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key をご参照ください
# 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 に置き換えてください
# === 実行前にこのコメントを削除してください ===

curl -X POST "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation" \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "model": "qwen3-coder-plus",
    "input":{
        "messages":[
            {
                "role": "user",
                "content": "このフィボナッチ関数を完成させてください。他のコンテンツは追加しないでください。"
            },
            {
                "role": "assistant",
                "content": "def calculate_fibonacci(n):\n    if n <= 1:\n        return n\n    else:\n",
                "partial": true
            }
        ]
    },
    "parameters": {
        "result_format": "message"
    }
}'

応答

{
    "output": {
        "choices": [
            {
                "message": {
                    "content": "        return calculate_fibonacci(n-1) + calculate_fibonacci(n-2)",
                    "role": "assistant"
                },
                "finish_reason": "stop"
            }
        ]
    },
    "usage": {
        "total_tokens": 67,
        "output_tokens": 19,
        "input_tokens": 48,
        "prompt_tokens_details": {
            "cached_tokens": 0
        }
    },
    "request_id": "c61c62e5-cf97-90bc-a4ee-50e5e117b93f"
}

Python

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    # 環境変数を設定していない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えてください：api_key="sk-xxx",
    # リージョンによって API キーは異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key をご参照ください
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    # 北京リージョンのモデルを使用する場合は、base_url を https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 に置き換えてください
    base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-vl-plus",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://img.alicdn.com/imgextra/i3/O1CN01zFX2Bs1Q0f9pESgPC_!!6000000001914-2-tps-450-450.png"
                    },
                },
                {"type": "text", "text": "ソーシャルメディアに投稿したいです。コピーを書いてください。"},
            ],
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": "今日、隠れ家的なコーヒーショップを見つけました",
            "partial": True,
        },
    ],
)
print(completion.choices[0].message.content)

応答

、そしてこのティラミスは味覚のごちそうです！一口ごとにコーヒーとクリームが完璧に調和し、至福のひととき～ #フードシェアリング #ティラミス #コーヒータイム

このコピーが気に入っていただけると嬉しいです！変更が必要な場合はお知らせください。

Node.js

import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI({
  // リージョンによって API キーは異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key をご参照ください
  // 環境変数を設定していない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えてください：apiKey: "sk-xxx"
  apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
  // 北京リージョンのモデルを使用する場合は、base_url を https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 に置き換えてください
  baseURL: "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
});

async function main() {
    const response = await openai.chat.completions.create({
        model: "qwen3-vl-plus",  
        messages: [
            {
                role: "user",
                content: [
                    {
                        type: "image_url",
                        image_url: {
                            "url": "https://img.alicdn.com/imgextra/i3/O1CN01zFX2Bs1Q0f9pESgPC_!!6000000001914-2-tps-450-450.png"
                        }
                    },
                    {
                        type: "text",
                        text: "ソーシャルメディアに投稿したいです。コピーを書いてください。"
                    }
                ]
            },
            {
                role: "assistant",
                content: "今日、隠れ家的なコーヒーショップを見つけました",
                "partial": true
            }
        ]
    });
    console.log(response.choices[0].message.content);
}

main();

curl

# ======= 重要 =======
# 北京リージョンのモデルを使用する場合は、base_url を https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions に置き換えてください
# リージョンによって API キーは異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key をご参照ください
# === 実行前にこのコメントを削除してください ===

curl -X POST 'https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions' \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
  "model": "qwen3-vl-plus",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "image_url",
          "image_url": {
            "url": "https://img.alicdn.com/imgextra/i3/O1CN01zFX2Bs1Q0f9pESgPC_!!6000000001914-2-tps-450-450.png"
          }
        },
        {
          "type": "text",
          "text": "ソーシャルメディアに投稿したいです。コピーを書いてください。"
        }
      ]
    },
    {
      "role": "assistant",
      "content": "今日、隠れ家的なコーヒーショップを見つけました",
      "partial": true
    }
  ]
}'

応答

{
    "choices": [
        {
            "message": {
                "content": "、そしてこのティラミスは味覚のごちそうです！一口ごとにコーヒーとクリームが完璧に調和し、至福のひととき～ #フードシェアリング #ティラミス #コーヒータイム\n\nこのコピーが気に入っていただけると嬉しいです！変更が必要な場合はお知らせください。",
                "role": "assistant"
            },
            "finish_reason": "stop",
            "index": 0,
            "logprobs": null
        }
    ],
    "object": "chat.completion",
    "usage": {
        "prompt_tokens": 282,
        "completion_tokens": 56,
        "total_tokens": 338,
        "prompt_tokens_details": {
            "cached_tokens": 0
        }
    },
    "created": 1756802933,
    "system_fingerprint": null,
    "model": "qwen3-vl-plus",
    "id": "chatcmpl-5780cbb7-ebae-9c63-b098-f8cc49e321f0"
}

Python

import os
import dashscope

# 北京リージョンのモデルを使用する場合は、base_url を https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1 に置き換えてください
dashscope.base_http_api_url = 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1'

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "image": "https://img.alicdn.com/imgextra/i3/O1CN01zFX2Bs1Q0f9pESgPC_!!6000000001914-2-tps-450-450.png"
            },
            {"text": "ソーシャルメディアに投稿したいです。コピーを書いてください。"},
        ],
    },
    {"role": "assistant", "content": "今日、隠れ家的なコーヒーショップを見つけました", "partial": True},
]

response = dashscope.MultiModalConversation.call(
    #環境変数を設定していない場合は、次の行を 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="qwen3-vl-plus", 
    messages=messages
)

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

応答

、そしてこのティラミスは味覚のごちそうです！一口ごとにコーヒーとクリームが完璧に調和し、至福のひととき～ #フードシェアリング #ティラミス #コーヒータイム

このコピーが気に入っていただけると嬉しいです！変更が必要な場合はお知らせください。

curl

# ======= 重要 =======
# 北京リージョンのモデルを使用する場合は、base_url を https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation に置き換えてください
# リージョンによって API キーは異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key をご参照ください
# === 実行前にこのコメントを削除してください ===

curl -X POST https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
    "model": "qwen3-vl-plus",
    "input":{
        "messages":[
            {"role": "user",
             "content": [
               {"image": "https://img.alicdn.com/imgextra/i3/O1CN01zFX2Bs1Q0f9pESgPC_!!6000000001914-2-tps-450-450.png"},
               {"text": "ソーシャルメディアに投稿したいです。コピーを書いてください。"}]
            },
            {"role": "assistant",
             "content": "今日、隠れ家的なコーヒーショップを見つけました",
             "partial": true
            }
        ]
    }
}'

応答

{
    "output": {
        "choices": [
            {
                "message": {
                    "content": [
                        {
                            "text": "、そしてこのティラミスは味覚のごちそうです！一口ごとにコーヒーとクリームが完璧に調和し、至福のひととき～ #フードシェアリング #ティラミス #コーヒータイム\n\nこのコピーが気に入っていただけると嬉しいです！変更が必要な場合はお知らせください。"
                        }
                    ],
                    "role": "assistant"
                },
                "finish_reason": "stop"
            }
        ]
    },
    "usage": {
        "total_tokens": 339,
        "input_tokens_details": {
            "image_tokens": 258,
            "text_tokens": 24
        },
        "output_tokens": 57,
        "input_tokens": 282,
        "output_tokens_details": {
            "text_tokens": 57
        },
        "image_tokens": 258
    },
    "request_id": "c741328c-23dc-9286-bfa7-626a4092ca09"
}

Python

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    # リージョンによって API キーは異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key をご参照ください
    # 環境変数を設定していない場合は、ここで API キーに置き換えてください
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), 
    # 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 に置き換えてください
    base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",  
)

def chat_completion(messages,max_tokens=None):
    response = client.chat.completions.create(
        model="qwen-plus",
        messages=messages,
        max_tokens=max_tokens
    )
    print(f"###停止理由: {response.choices[0].finish_reason}")
    
    return response.choices[0].message.content

# 利用例
messages = [{"role": "user", "content": "短いSF小説を書いてください"}]

# 最初の呼び出し、max_tokens を 40 に設定
first_content = chat_completion(messages, max_tokens=40)
print(first_content)
# 最初の呼び出しからの応答を assistant メッセージに追加し、partial=True を設定
messages.append({"role": "assistant", "content": first_content, "partial": True})

# 2回目の呼び出し
second_content = chat_completion(messages)
print("###完全なコンテンツ:")
print(first_content+second_content)

###停止理由: length
**「記憶の終わり」**

遠い未来、地球はもはや居住不可能になっていた。大気層は汚染され、海は干上がり、都市は廃墟と化した。人類は「
###停止理由: stop
###完全なコンテンツ:
**「記憶の終わり」**

遠い未来、地球はもはや居住不可能になっていた。大気層は汚染され、海は干上がり、都市は廃墟と化した。人類は「エデン」と呼ばれる居住可能な惑星への移住を余儀なくされた。そこには青い空、新鮮な空気、そして無限の資源があった。

しかし、エデンは真の楽園ではなかった。そこには人類の歴史も、過去も、記憶もなかった。

......

**「私たちが何者であるかを忘れてしまったら、私たちはまだ人間なのだろうか？」**

--終わり--

Node.js

import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI({
    // リージョンによって API キーは異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key をご参照ください
    // 環境変数を設定していない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えてください：apiKey: "sk-xxx",
    apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
    // 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 に置き換えてください
    baseURL: "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
});

async function chatCompletion(messages, maxTokens = null) {
    const completion = await openai.chat.completions.create({
        model: "qwen-plus",
        messages: messages,
        max_tokens: maxTokens
    });
    
    console.log(`###停止理由: ${completion.choices[0].finish_reason}`);
    return completion.choices[0].message.content;
}

// 利用例
async function main() {
    let messages = [{"role": "user", "content": "短いSF小説を書いてください"}];

    try {
        // 最初の呼び出し、max_tokens を 40 に設定
        const firstContent = await chatCompletion(messages, 40);
        console.log(firstContent);
        
        // 最初の呼び出しからの応答を assistant メッセージに追加し、partial=true を設定
        messages.push({"role": "assistant", "content": firstContent, "partial": true});

        // 2回目の呼び出し
        const secondContent = await chatCompletion(messages);
        console.log("###完全なコンテンツ:");
        console.log(firstContent + secondContent);
        
    } catch (error) {
        console.error('実行エラー:', error);
    }
}

// 例を実行します
main();

Python

サンプルコード

import os
import dashscope
# 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 に置き換えてください
dashscope.base_http_api_url = 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1'

def chat_completion(messages, max_tokens=None):
    response = dashscope.Generation.call(
        # リージョンによって API キーは異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key をご参照ください
        # 環境変数を設定していない場合は、次の行を 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='qwen-plus',
        messages=messages,
        max_tokens=max_tokens,
        result_format='message',  
    )
    
    print(f"###停止理由: {response.output.choices[0].finish_reason}")
    return response.output.choices[0].message.content

# 利用例
messages = [{"role": "user", "content": "短いSF小説を書いてください"}]

# 最初の呼び出し、max_tokens を 40 に設定
first_content = chat_completion(messages, max_tokens=40)
print(first_content)

# 最初の呼び出しからの応答を assistant メッセージに追加し、partial=True を設定
messages.append({"role": "assistant", "content": first_content, "partial": True})

# 2回目の呼び出し
second_content = chat_completion(messages)
print("###完全なコンテンツ:")
print(first_content + second_content)

応答

###停止理由: length
タイトル: **「タイムオリガミ」**

---

2179年、人類はついにタイムトラベルの技術を習得した。しかし、この技術は巨大な機械や複雑なエネルギーフィールドによって達成されたのではなく、一枚の紙によって達成された。
###停止理由: stop
###完全なコンテンツ:
タイトル: **「タイムオリガミ」**

---

2179年、人類はついにタイムトラベルの技術を習得した。しかし、この技術は巨大な機械や複雑なエネルギーフィールドによって達成されたのではなく、一枚の紙によって達成された。

時間を折りたたむことができる一枚の紙。

それは「タイムオリガミ」と呼ばれ、異星文明から来た未知の物質で作られていた。科学者たちはその原理を説明できず、ただ紙に情景を描き、特定の方法で折りたたむことで、過去や未来への扉が開かれることだけがわかっていた。

......

「あなたは時間の鍵ではない。未来は常に私たちの手の中にあることを思い出させるものに過ぎない。」

そして、私はそれを粉々に引き裂いた。

---

**(終わり)**