Alibaba Cloud Model Studio:コーディング機能 (Qwen-Coder)

リクエスト例

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    # シンガポールリージョンと北京リージョンの API キーは異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/en/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、次の行をお客様の Model Studio API キー (api_key="sk-xxx" など) に置き換えます。
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    # 次の base_url はシンガポールリージョン用です。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 に置き換えます。
    base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
completion = client.chat.completions.create(
    # この例では qwen3-coder-plus を使用します。必要に応じて、別のモデル名に置き換えることができます。
    model="qwen3-coder-plus", 
    messages=[
        {'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'},
        {'role': 'user', 'content': 'Write a Python function named find_prime_numbers that accepts an integer n as a parameter and returns a list of all prime numbers less than n. Do not output any content other than the code and do not use Markdown code blocks.'}],
)
print(completion.choices[0].message.content)

応答

def find_prime_numbers(n):
    if n <= 2:
        return []
    
    primes = []
    for num in range(2, n):
        is_prime = True
        for i in range(2, int(num ** 0.5) + 1):
            if num % i == 0:
                is_prime = False
                break
        if is_prime:
            primes.append(num)
    
    return primes

リクエスト例

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI(
    {
        // シンガポールリージョンと北京リージョンでは API キーが異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/en/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、次の行をお使いの Model Studio API キーに置き換えてください: apiKey: "sk-xxx",
        apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
        // 次の base_url はシンガポールリージョン用です。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 completion = await client.chat.completions.create({
        model: "qwen3-coder-plus",  //この例では qwen3-coder-plus を使用しています。必要に応じて、別のモデル名に置き換えることができます。
        messages: [
            { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
            { role: "user", content: "Write a Python function named find_prime_numbers that accepts an integer n as a parameter and returns a list of all prime numbers less than n. Do not output any content other than the code and do not use Markdown code blocks." }
        ],
    });
    console.log(completion.choices[0].message.content);
}

main();

応答

def find_prime_numbers(n):
    if n <= 2:
        return []
    
    primes = []
    for num in range(2, n):
        is_prime = True
        for i in range(2, int(num ** 0.5) + 1):
            if num % i == 0:
                is_prime = False
                break
        if is_prime:
            primes.append(num)
    
    return primes

リクエスト例

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": "system",
            "content": "あなたは役立つアシスタントです。"
        },
        {
            "role": "user", 
            "content": "整数 n をパラメーターとして受け取り、n 未満のすべての素数のリストを返す find_prime_numbers という名前の Python 関数を記述してください。コード以外のコンテンツは出力せず、Markdown のコードブロックは使用しないでください。"
        }
    ]
}'

応答

{
    "choices": [
        {
            "message": {
                "content": "def find_prime_numbers(n):\n    if n <= 2:\n        return []\n    \n    primes = []\n    \n    for num in range(2, n):\n        is_prime = True\n        for i in range(2, int(num ** 0.5) + 1):\n            if num % i == 0:\n                is_prime = False\n                break\n        if is_prime:\n            primes.append(num)\n    \n    return primes",
                "role": "assistant"
            },
            "finish_reason": "stop",
            "index": 0,
            "logprobs": null
        }
    ],
    "object": "chat.completion",
    "usage": {
        "prompt_tokens": 96,
        "completion_tokens": 90,
        "total_tokens": 186,
        "prompt_tokens_details": {
            "cached_tokens": 0
        }
    },
    "created": 1761615592,
    "system_fingerprint": null,
    "model": "qwen3-coder-plus",
    "id": "chatcmpl-3de690bd-ae7f-461d-8eb6-d65b0577e803"
}

リクエスト例

import dashscope
import os

# 次の base_url はシンガポールリージョン用です。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": "system",
        "content": "You are a helpful assistant."
    },
    {
        "role": "user",
        "content": "Write a Python function named find_prime_numbers that accepts an integer n as a parameter and returns a list of all prime numbers less than n. Do not output any content other than the code and do not use Markdown code blocks."
    }
]

response = dashscope.Generation.call(
    # シンガポールリージョンと北京リージョンの API キーは異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/en/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、次の行をお使いの Model Studio API キー (api_key = "sk-xxx") に置き換えてください。
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    # この例では qwen3-coder-plus を使用します。必要に応じて、別のモデル名に置き換えることができます。
    model="qwen3-coder-plus",
    messages=messages,
    result_format="message"
)

if response.status_code == 200:
    print(response.output.choices[0].message.content)
else:
    print(f"HTTP status code: {response.status_code}")
    print(f"Error code: {response.code}")
    print(f"Error message: {response.message}")

結果

def find_prime_numbers(n):
    if n <= 2:
        return []
    
    primes = []
    for num in range(2, n):
        is_prime = True
        for i in range(2, int(num ** 0.5) + 1):
            if num % i == 0:
                is_prime = False
                break
        if is_prime:
            primes.append(num)
    
    return primes

リクエスト例

import java.util.Arrays;
import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.Generation;
import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.GenerationResult;
import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.GenerationParam;
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 NoApiKeyException, ApiException, InputRequiredException {
        String apiKey = System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY");
        // 次の base_url はシンガポールリージョン用です。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。
        Generation gen = new Generation(Protocol.HTTP.getValue(), "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1");
        Message sysMsg = Message.builder()
                .role(Role.SYSTEM.getValue())
                .content("You are a helpful assistant.").build();
        Message userMsg = Message.builder()
                .role(Role.USER.getValue())
                .content("Write a Python function named find_prime_numbers that accepts an integer n as a parameter and returns a list of all prime numbers less than n. Do not output any content other than the code and do not use Markdown code blocks.").build();
        // この例では qwen3-coder-plus を使用します。必要に応じて、別のモデル名に置き換えることができます。
        GenerationParam param = GenerationParam.builder()
                .apiKey(apiKey)
                .model("qwen3-coder-plus")
                .messages(Arrays.asList(sysMsg, 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("Request exception: " + e.getMessage());
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

結果

def find_prime_numbers(n):
    if n <= 2:
        return []
    
    primes = []
    for num in range(2, n):
        is_prime = True
        for i in range(2, int(num ** 0.5) + 1):
            if num % i == 0:
                is_prime = False
                break
        if is_prime:
            primes.append(num)
    
    return primes

リクエスト例

curl -X POST "https://dashscope-intl.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": "system",
                "content": "あなたは役に立つアシスタントです。"
            },
            {
                "role": "user",
                "content": "find_prime_numbers という名前の Python 関数を記述してください。この関数は、パラメーターとして整数 n を受け入れ、n 未満のすべての素数のリストを返します。コード以外のコンテンツは出力せず、Markdown のコードブロックも使用しないでください。"
            }
        ]
    },
    "parameters": {
        "result_format": "message"
    }
}'

応答

{
    "output": {
        "choices": [
            {
                "message": {
                    "content": "def find_prime_numbers(n):\n    if n <= 2:\n        return []\n    \n    primes = []\n    \n    for num in range(2, n):\n        is_prime = True\n        for i in range(2, int(num ** 0.5) + 1):\n            if num % i == 0:\n                is_prime = False\n                break\n        if is_prime:\n            primes.append(num)\n    \n    return primes",
                    "role": "assistant"
                },
                "finish_reason": "stop"
            }
        ]
    },
    "usage": {
        "total_tokens": 186,
        "output_tokens": 90,
        "input_tokens": 96,
        "prompt_tokens_details": {
            "cached_tokens": 0
        }
    },
    "request_id": "b1b8d1f8-0d26-4651-a466-66eefa0e7c51"
}

リクエスト例

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    # シンガポールリージョンと北京リージョンの API キーは異なります。API キーの取得方法については、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、次の行をご利用の 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"),
    # 以下はシンガポールリージョンの base_url です。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-coder-plus",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Write a Python function named find_prime_numbers that accepts an integer n as a parameter and returns a list of all prime numbers less than n. Do not output any content other than the code and do not use Markdown code blocks."}
    ],
    stream=True,
    # このリクエストのトークン使用量を最後のチャンクから取得します
    stream_options={"include_usage": True}
)

content_parts = []
print("="*20+"Response"+"="*20)

for chunk in completion:
    # 最後のチャンクには choices は含まれませんが、使用状況情報が含まれています。
    if chunk.choices:
        # delta.content は None の場合があります。連結中のエラーを避けるために 'or ""' を使用します。
        content = chunk.choices[0].delta.content or ""
        print(content, end="", flush=True)
        content_parts.append(content)
    elif chunk.usage:
        print("\n"+"="*20+"Token Usage"+"="*20)
        print(f"Input Tokens: {chunk.usage.prompt_tokens}")
        print(f"Output Tokens: {chunk.usage.completion_tokens}")
        print(f"Total Tokens: {chunk.usage.total_tokens}")

full_response = "".join(content_parts)
# 完全な応答文字列を取得するには、次の行のコメントを解除してください。
# print(f"\n--- Full Response ---\n{full_response}")

応答

====================Response====================
def find_prime_numbers(n):
    if n <= 2:
        return []
    
    primes = []
    for num in range(2, n):
        is_prime = True
        for i in range(2, int(num ** 0.5) + 1):
            if num % i == 0:
                is_prime = False
                break
        if is_prime:
            primes.append(num)
    
    return primes
====================Token Usage====================
Input Tokens: 66
Output Tokens: 89
Total Tokens: 155

リクエスト例

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI(
    {
        // シンガポールリージョンと北京リージョンの API キーは異なります。API キーの取得方法については、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、次の行をご利用の Model Studio API キーに置き換えてください: apiKey: "sk-xxx",
        apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
        // 以下はシンガポールリージョンの base_url です。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 stream = await client.chat.completions.create({
        model: "qwen3-coder-plus",
        messages: [
            { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
            { role: "user", content: "Write a Python function named find_prime_numbers that accepts an integer n as a parameter and returns a list of all prime numbers less than n. Do not output any content other than the code and do not use Markdown code blocks." },
        ],
        stream: true,
        // このリクエストのトークン使用量を最後のチャンクから取得します
        stream_options: { include_usage: true },
    });

    const contentParts = [];
    console.log("=".repeat(20) + "Response" + "=".repeat(20));
    
    for await (const chunk of stream) {
        // 最後のチャンクには choices は含まれませんが、使用状況情報が含まれています。
        if (chunk.choices && chunk.choices.length > 0) {
            const content = chunk.choices[0]?.delta?.content || "";
            process.stdout.write(content);
            contentParts.push(content);
        } else if (chunk.usage) {
            // リクエストは完了しました。トークンの使用状況を出力します。
            console.log("\n"+"=".repeat(20) + "Token Usage" + "=".repeat(20));
            console.log(`Input Tokens: ${chunk.usage.prompt_tokens}`);
            console.log(`Output Tokens: ${chunk.usage.completion_tokens}`);
            console.log(`Total Tokens: ${chunk.usage.total_tokens}`);
        }
    }
    
    const fullResponse = contentParts.join("");
    // 完全な応答文字列を取得するには、次の行のコメントを解除してください。
    // console.log(`\n--- Full Response ---\n${fullResponse}`);
}

main();

応答

====================Response====================
def find_prime_numbers(n):
    if n <= 2:
        return []
    
    primes = []
    for num in range(2, n):
        is_prime = True
        for i in range(2, int(num ** 0.5) + 1):
            if num % i == 0:
                is_prime = False
                break
        if is_prime:
            primes.append(num)
    
    return primes
====================Token Usage====================
Input Tokens: 66
Output Tokens: 89
Total Tokens: 155

リクエスト例

応答

data: {"choices":[{"delta":{"content":"","role":"assistant"},"index":0,"logprobs":null,"finish_reason":null}],"object":"chat.completion.chunk","usage":null,"created":1763085409,"system_fingerprint":null,"model":"qwen3-coder-plus","id":"chatcmpl-61f94113-f29b-4f7d-9730-551749d40ef4"}

data: {"choices":[{"finish_reason":null,"logprobs":null,"delta":{"content":"def"},"index":0}],"object":"chat.completion.chunk","usage":null,"created":1763085409,"system_fingerprint":null,"model":"qwen3-coder-plus","id":"chatcmpl-61f94113-f29b-4f7d-9730-551749d40ef4"}

data: {"choices":[{"delta":{"content":" find_prime_numbers(n"},"finish_reason":null,"index":0,"logprobs":null}],"object":"chat.completion.chunk","usage":null,"created":1763085409,"system_fingerprint":null,"model":"qwen3-coder-plus","id":"chatcmpl-61f94113-f29b-4f7d-9730-551749d40ef4"}

......

data: {"choices":[{"delta":{"content":" primes"},"finish_reason":null,"index":0,"logprobs":null}],"object":"chat.completion.chunk","usage":null,"created":1763085409,"system_fingerprint":null,"model":"qwen3-coder-plus","id":"chatcmpl-61f94113-f29b-4f7d-9730-551749d40ef4"}

data: {"choices":[{"finish_reason":"stop","delta":{"content":""},"index":0,"logprobs":null}],"object":"chat.completion.chunk","usage":null,"created":1763085409,"system_fingerprint":null,"model":"qwen3-coder-plus","id":"chatcmpl-61f94113-f29b-4f7d-9730-551749d40ef4"}

data: {"choices":[],"object":"chat.completion.chunk","usage":{"prompt_tokens":66,"completion_tokens":89,"total_tokens":155,"prompt_tokens_details":{"cached_tokens":0}},"created":1763085409,"system_fingerprint":null,"model":"qwen3-coder-plus","id":"chatcmpl-61f94113-f29b-4f7d-9730-551749d40ef4"}

data: [DONE]

リクエスト例

import os
from http import HTTPStatus
import dashscope
from dashscope import Generation

# 以下はシンガポールリージョンの base_url です。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": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "Write a Python function named find_prime_numbers that accepts an integer n as a parameter and returns a list of all prime numbers less than n. Do not output any content other than the code and do not use Markdown code blocks."},
]

responses = Generation.call(
    # シンガポールリージョンと北京リージョンの API キーは異なります。API キーの取得方法については、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、次の行をご利用の 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",
    messages=messages,
    result_format="message",
    stream=True,
    # 増分出力。各データブロックには新しく生成されたコンテンツのみが含まれます。
    incremental_output=True,
)

content_parts = []
print("="*20+"Response"+"="*20+"\n", end="", flush=True)

for resp in responses:
    if resp.status_code == HTTPStatus.OK:
        content = resp.output.choices[0].message.content
        print(content, end="", flush=True)
        content_parts.append(content)

        if resp.output.choices[0].finish_reason == "stop":
            print("\n"+"=" * 20 + "Token Usage" + "=" * 20)
            print(f"Input Tokens: {resp.usage.input_tokens}")
            print(f"Output Tokens: {resp.usage.output_tokens}")
            print(f"Total Tokens: {resp.usage.total_tokens}")
    else:
        print(f"HTTP status code: {resp.status_code}")
        print(f"Error code: {resp.code}")
        print(f"Error message: {resp.message}")
full_response = "".join(content_parts)
# 完全な応答文字列を取得するには、次の行のコメントを解除してください。
# print(f"\n--- Full Response ---\n{full_response}")

応答

====================Response====================
def find_prime_numbers(n):
    if n <= 2:
        return []
    
    primes = []
    for num in range(2, n):
        is_prime = True
        for i in range(2, int(num ** 0.5) + 1):
            if num % i == 0:
                is_prime = False
                break
        if is_prime:
            primes.append(num)
    
    return primes
====================Token Usage====================
Input Tokens: 66
Output Tokens: 89
Total Tokens: 155

リクエスト例

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 io.reactivex.Flowable;
import io.reactivex.schedulers.Schedulers;
import java.util.Arrays;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import com.alibaba.dashscope.protocol.Protocol;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        String apiKey = System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY");

        // 以下はシンガポールリージョンの base_url です。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。
        Generation gen = new Generation(Protocol.HTTP.getValue(), "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1");
        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);

        GenerationParam param = GenerationParam.builder()
                .apiKey(apiKey)
                .model("qwen3-coder-plus")
                .messages(Arrays.asList(
                        Message.builder()
                                .role(Role.USER.getValue())
                                .content("Write a Python function named find_prime_numbers that accepts an integer n as a parameter and returns a list of all prime numbers less than n. Do not output any content other than the code and do not use Markdown code blocks.")
                                .build()
                ))
                .resultFormat(GenerationParam.ResultFormat.MESSAGE)
                .incrementalOutput(true) // ストリーミングの増分出力を有効にします。各データブロックには新しく生成されたコンテンツのみが含まれます。
                .build();
        try {
            Flowable<GenerationResult> result = gen.streamCall(param);
            StringBuilder fullContent = new StringBuilder();
            System.out.println("====================Response====================");
            result
                    .subscribeOn(Schedulers.io()) // I/O スレッドでリクエストを実行します。
                    .observeOn(Schedulers.computation()) // 計算スレッドで応答を処理します。
                    .subscribe(
                            // onNext: 各応答チャンクを処理します。
                            message -> {
                                String content = message.getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getContent();
                                String finishReason = message.getOutput().getChoices().get(0).getFinishReason();
                                // コンテンツを出力します。
                                System.out.print(content);
                                fullContent.append(content);
                                // finishReason が null でない場合、最後のチャンクを示します。使用状況情報を出力します。
                                if (finishReason != null && !"null".equals(finishReason)) {
                                    System.out.println("\n====================Token Usage====================");
                                    System.out.println("Input Tokens: " + message.getUsage().getInputTokens());
                                    System.out.println("Output Tokens: " + message.getUsage().getOutputTokens());
                                    System.out.println("Total Tokens: " + message.getUsage().getTotalTokens());
                                }
                                System.out.flush(); // 出力をすぐにフラッシュします。
                            },
                            // onError: エラーを処理します。
                            error -> {
                                System.err.println("\nRequest failed: " + error.getMessage());
                                latch.countDown();
                            },
                            // onComplete: 完了コールバック。
                            () -> {
                                System.out.println(); // 新しい行を追加します。
                                // 完全な応答文字列を取得するには、次の行のコメントを解除してください。
                                // System.out.println("Full response: " + fullContent.toString());
                                latch.countDown();
                            }
                    );
            // メインスレッドで非同期タスクの完了を待ちます。
            latch.await();
        } catch (Exception e) {
            System.err.println("Request exception: " + e.getMessage());
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

応答

====================Response====================
def find_prime_numbers(n):
    if n <= 2:
        return []
    
    primes = []
    for num in range(2, n):
        is_prime = True
        for i in range(2, int(num ** 0.5) + 1):
            if num % i == 0:
                is_prime = False
                break
        if is_prime:
            primes.append(num)
    
    return primes
====================Token Usage====================
Input Tokens: 66
Output Tokens: 89
Total Tokens: 155

リクエスト例

curl -X POST https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "X-DashScope-SSE: enable" \
-d '{
    "model": "qwen3-coder-plus",
    "input":{
        "messages":[      
            {
                "role": "system",
                "content": "You are a helpful assistant."
            },
            {
                "role": "user",
                "content": "Write a Python function named find_prime_numbers that accepts an integer n as a parameter and returns a list of all prime numbers less than n. Do not output any content other than the code and do not use Markdown code blocks."
            }
        ]
    },
    "parameters": {
        "result_format": "message",
        "incremental_output":true
    }
}'

戻り値

id:1
event:result
:HTTP_STATUS/200
data:{"output":{"choices":[{"message":{"content":"def","role":"assistant"},"finish_reason":"null"}]},"usage":{"total_tokens":67,"output_tokens":1,"input_tokens":66,"prompt_tokens_details":{"cached_tokens":0}},"request_id":"fadfc21b-4411-40d5-b143-8c3573284c42"}

id:2
event:result
:HTTP_STATUS/200
data:{"output":{"choices":[{"message":{"content":" find_prime_numbers(n","role":"assistant"},"finish_reason":"null"}]},"usage":{"total_tokens":71,"output_tokens":5,"input_tokens":66,"prompt_tokens_details":{"cached_tokens":0}},"request_id":"fadfc21b-4411-40d5-b143-8c3573284c42"}

id:3
event:result
:HTTP_STATUS/200
data:{"output":{"choices":[{"message":{"content":"):\n    if n","role":"assistant"},"finish_reason":"null"}]},"usage":{"total_tokens":75,"output_tokens":9,"input_tokens":66,"prompt_tokens_details":{"cached_tokens":0}},"request_id":"fadfc21b-4411-40d5-b143-8c3573284c42"}

...

id:26
event:result
:HTTP_STATUS/200
data:{"output":{"choices":[{"message":{"content":" primes","role":"assistant"},"finish_reason":"null"}]},"usage":{"total_tokens":155,"output_tokens":89,"input_tokens":66,"prompt_tokens_details":{"cached_tokens":0}},"request_id":"fadfc21b-4411-40d5-b143-8c3573284c42"}

id:27
event:result
:HTTP_STATUS/200
data:{"output":{"choices":[{"message":{"content":"","role":"assistant"},"finish_reason":"stop"}]},"usage":{"total_tokens":155,"output_tokens":89,"input_tokens":66,"prompt_tokens_details":{"cached_tokens":0}},"request_id":"fadfc21b-4411-40d5-b143-8c3573284c42"}

リクエスト例

import os
import json
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    # シンガポールリージョンと北京リージョンの API キーは異なります。API キーの取得方法については、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、次の行をご利用の 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"),
    # 以下はシンガポールリージョンの base_url です。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",
)

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "write_file",
            "description": "Writes content to the specified file. If the file does not exist, it is created.",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "path": {
                        "type": "string",
                        "description": "The relative or absolute path of the target file."
                    },
                    "content": {
                        "type": "string",
                        "description": "The string content to write to the file."
                    }
                },
                "required": ["path", "content"]
            }
        }
    }
]

# ツール関数の実装
def write_file(path: str, content: str) -> str:
    """Write file content"""
    try:
        # ディレクトリが存在することを確認します
        os.makedirs(os.path.dirname(path),
                    exist_ok=True) if os.path.dirname(path) else None
        with open(path, 'w', encoding='utf-8') as f:
            f.write(content)
        return f"Success: The file '{path}' has been written."
    except Exception as e:
        return f"Error: An exception occurred while writing the file - {str(e)}"


messages = [{"role": "user", "content": "Write a Python script for quick sort and name it quick_sort.py."}]

completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-coder-plus",
    messages=messages,
    tools=tools
)

assistant_output = completion.choices[0].message
if assistant_output.content is None:
    assistant_output.content = ""
messages.append(assistant_output)

# ツール呼び出しが不要な場合は、コンテンツを直接出力します。
if assistant_output.tool_calls is None:
    print(f"No tool call needed, responding directly: {assistant_output.content}")
else:
    # ツール呼び出しループに入ります
    while assistant_output.tool_calls is not None:
        for tool_call in assistant_output.tool_calls:
            tool_call_id = tool_call.id
            func_name = tool_call.function.name
            arguments = json.loads(tool_call.function.arguments)
            print(f"Calling tool [{func_name}] with arguments: {arguments}")
            # ツールを実行します
            tool_result = write_file(**arguments)
            # ツールリターンメッセージを構築します
            tool_message = {
                "role": "tool",
                "tool_call_id": tool_call_id,
                "content": tool_result,
            }
            print(f"Tool returned: {tool_message['content']}")
            messages.append(tool_message)
        # モデルを再度呼び出して、要約された自然言語応答を取得します
        response = client.chat.completions.create(
            model="qwen3-coder-plus",
            messages=messages,
            tools=tools
        )
        assistant_output = response.choices[0].message
        if assistant_output.content is None:
            assistant_output.content = ""
        messages.append(assistant_output)
    print(f"Model's final response: {assistant_output.content}")

応答

Calling tool [write_file] with arguments: {'content': 'def quick_sort(arr):\\n    if len(arr) <= 1:\\n        return arr\\n    pivot = arr[len(arr) // 2]\\n    left = [x for x in arr if x < pivot]\\n    middle = [x for x in arr if x == pivot]\\n    right = [x for x in arr if x > pivot]\\n    return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)\\n\\nif __name__ == \\"__main__\\":\\n    example_list = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1]\\n    print(\\"Original list:\\", example_list)\\n    sorted_list = quick_sort(example_list)\\n    print(\\"Sorted list:\\", sorted_list)', 'path': 'quick_sort.py'}
Tool returned: Success: The file 'quick_sort.py' has been written.
Model's final response: Okay, I have created the file named `quick_sort.py` for you, which contains the Python implementation of quick sort. You can run this file to see the example output. Let me know if you need any further modifications or explanations!

リクエスト例

import OpenAI from "openai";
import fs from "fs/promises";
import path from "path";

const client = new OpenAI({
    // シンガポールリージョンと北京リージョンの API キーは異なります。API キーの取得方法については、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、次の行をご利用の Model Studio API キーに置き換えてください: apiKey: "sk-xxx",
    apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
    // 以下はシンガポールリージョンの base_url です。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"
});

const tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "write_file",
            "description": "Writes content to the specified file. If the file does not exist, it is created.",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "path": {
                        "type": "string",
                        "description": "The relative or absolute path of the target file."
                    },
                    "content": {
                        "type": "string",
                        "description": "The string content to write to the file."
                    }
                },
                "required": ["path", "content"]
            }
        }
    }
];

// ツール関数の実装
async function write_file(filePath, content) {
    try {
        // セキュリティ上の理由から、ファイル書き込み機能はデフォルトで無効になっています。使用するには、コードのコメントを解除し、パスが安全であることを確認してください。
        // const dir = path.dirname(filePath);
        // if (dir) {
        //     await fs.mkdir(dir, { recursive: true });
        // }
        // await fs.writeFile(filePath, content, "utf-8");
        return `Success: The file '${filePath}' has been written.`;
    } catch (error) {
        return `Error: An exception occurred while writing the file - ${error.message}`;
    }
}

const messages = [{"role": "user", "content": "Write a Python script for quick sort and name it quick_sort.py."}];

async function main() {
    const completion = await client.chat.completions.create({
        model: "qwen3-coder-plus",
        messages: messages,
        tools: tools
    });

    let assistant_output = completion.choices[0].message;
    // content が null でないことを確認します
    if (!assistant_output.content) assistant_output.content = "";
    messages.push(assistant_output);

    // ツール呼び出しが不要な場合は、コンテンツを直接出力します。
    if (!assistant_output.tool_calls) {
        console.log(`No tool call needed, responding directly: ${assistant_output.content}`);
    } else {
        // ツール呼び出しループに入ります
        while (assistant_output.tool_calls) {
            for (const tool_call of assistant_output.tool_calls) {
                const tool_call_id = tool_call.id;
                const func_name = tool_call.function.name;
                const args = JSON.parse(tool_call.function.arguments);
                console.log(`Calling tool [${func_name}] with arguments:`, args);
                // ツールを実行します
                const tool_result = await write_file(args.path, args.content);
                // ツールリターンメッセージを構築します
                const tool_message = {
                    "role": "tool",
                    "tool_call_id": tool_call_id,
                    "content": tool_result
                };
                console.log(`Tool returned: ${tool_message.content}`);
                messages.push(tool_message);
            }
            // モデルを再度呼び出して、要約された自然言語応答を取得します
            const response = await client.chat.completions.create({
                model: "qwen3-coder-plus",
                messages: messages,
                tools: tools
            });
            assistant_output = response.choices[0].message;
            if (!assistant_output.content) assistant_output.content = "";
            messages.push(assistant_output);
        }
        console.log(`Model's final response: ${assistant_output.content}`);
    }
}

main();

応答

Calling tool [write_file] with arguments: {
  content: 'def quick_sort(arr):\\n    if len(arr) <= 1:\\n        return arr\\n    pivot = arr[len(arr) // 2]\\n    left = [x for x in arr if x < pivot]\\n    middle = [x for x in arr if x == pivot]\\n    right = [x for x in arr if x > pivot]\\n    return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)\\n\\nif __name__ == \\"__main__\\":\\n    example_list = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1]\\n    print(\\"Original list:\\", example_list)\\n    sorted_list = quick_sort(example_list)\\n    print(\\"Sorted list:\\", sorted_list)',
  path: 'quick_sort.py'
}
Tool returned: Success: The file 'quick_sort.py' has been written.
Model's final response: The `quick_sort.py` file has been successfully created with the Python implementation of quick sort. You can run the file to see the sorting result for the example list. Let me know if you need any further modifications or explanations!

リクエスト例

この例は、ツール呼び出しプロセスの最初のステップ、つまりリクエストを行い、ツールを呼び出すというモデルの意図を取得する方法を示しています。

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": "Write a Python script for quick sort and name it quick_sort.py."
        }
    ],
    "tools": [
        {
            "type": "function",
            "function": {
                "name": "write_file",
                "description": "Writes content to the specified file. If the file does not exist, it is created.",
                "parameters": {
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "path": {
                            "type": "string",
                            "description": "The relative or absolute path of the target file."
                        },
                        "content": {
                            "type": "string",
                            "description": "The string content to write to the file."
                        }
                    },
                    "required": ["path", "content"]
                }
            }
        }
    ]
}'

応答

{
    "choices": [
        {
            "message": {
                "content": "",
                "role": "assistant",
                "tool_calls": [
                    {
                        "index": 0,
                        "id": "call_0ca7505bb6e44471a40511e5",
                        "type": "function",
                        "function": {
                            "name": "write_file",
                            "arguments": "{\"content\": \"def quick_sort(arr):\\\\n    if len(arr) <= 1:\\\\n        return arr\\\\n    pivot = arr[len(arr) // 2]\\\\n    left = [x for x in arr if x < pivot]\\\\n    middle = [x for x in arr if x == pivot]\\\\n    right = [x for x in arr if x > pivot]\\\\n    return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)\\\\n\\\\nif __name__ == \\\\\\\"__main__\\\\\\\":\\\\n    example_list = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1]\\\\n    print(\\\\\\\"Original list:\\\\\\\", example_list)\\\\n    sorted_list = quick_sort(example_list)\\\\n    print(\\\\\\\"Sorted list:\\\\\\\", sorted_list)\", \"path\": \"quick_sort.py\"}"
                        }
                    }
                ]
            },
            "finish_reason": "tool_calls",
            "index": 0,
            "logprobs": null
        }
    ],
    "object": "chat.completion",
    "usage": {
        "prompt_tokens": 494,
        "completion_tokens": 193,
        "total_tokens": 687,
        "prompt_tokens_details": {
            "cached_tokens": 0
        }
    },
    "created": 1761620025,
    "system_fingerprint": null,
    "model": "qwen3-coder-plus",
    "id": "chatcmpl-20e96159-beea-451f-b3a4-d13b218112b5"
}

リクエスト例

import os
import json
import dashscope

# 以下はシンガポールリージョンの base_url です。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'

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "write_file",
            "description": "Writes content to the specified file. If the file does not exist, it is created.",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "path": {
                        "type": "string",
                        "description": "The relative or absolute path of the target file."
                    },
                    "content": {
                        "type": "string",
                        "description": "The string content to write to the file."
                    }
                },
                "required": ["path", "content"]
            }
        }
    }
]

# ツール関数の実装
def write_file(path: str, content: str) -> str:
    """Write file content"""
    try:
        # セキュリティ上の理由から、ファイル書き込み機能はデフォルトで無効になっています。使用するには、コードのコメントを解除し、パスが安全であることを確認してください。
        # os.makedirs(os.path.dirname(path),exist_ok=True) if os.path.dirname(path) else None
        # with open(path, 'w', encoding='utf-8') as f:
        #     f.write(content)
        return f"Success: The file '{path}' has been written."
    except Exception as e:
        return f"Error: An exception occurred while writing the file - {str(e)}"


messages = [{"role": "user", "content": "Write a Python script for quick sort and name it quick_sort.py."}]

response = dashscope.Generation.call(
    # 環境変数を設定していない場合は、次の行をご利用の 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',
    messages=messages,
    tools=tools,
    result_format='message'
)

if response.status_code == 200:
    assistant_output = response.output.choices[0].message
    messages.append(assistant_output)

    # ツール呼び出しが不要な場合は、コンテンツを直接出力します。
    if "tool_calls" not in assistant_output or not assistant_output["tool_calls"]:
        print(f"No tool call needed, responding directly: {assistant_output['content']}")
    else:
        # ツール呼び出しループに入ります
        while "tool_calls" in assistant_output and assistant_output["tool_calls"]:
            for tool_call in assistant_output["tool_calls"]:
                func_name = tool_call["function"]["name"]
                arguments = json.loads(tool_call["function"]["arguments"])
                tool_call_id = tool_call.get("id")
                print(f"Calling tool [{func_name}] with arguments: {arguments}")
                # ツールを実行します
                tool_result = write_file(**arguments)
                # ツールリターンメッセージを構築します
                tool_message = {
                    "role": "tool",
                    "content": tool_result,
                    "tool_call_id": tool_call_id
                }
                print(f"Tool returned: {tool_message['content']}")
                messages.append(tool_message)
            # モデルを再度呼び出して、要約された自然言語応答を取得します
            response = dashscope.Generation.call(
                api_key=os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY'),
                model='qwen3-coder-plus',
                messages=messages,
                tools=tools,
                result_format='message'
            )
            if response.status_code == 200:
                print(f"Model's final response: {response.output.choices[0].message.content}")
                assistant_output = response.output.choices[0].message
                messages.append(assistant_output)
            else:
                print(f"Error during summary response: {response}")
                break
else:
    print(f"Execution error: {response}")

レスポンス

ツール [write_file] を引数付きで呼び出し: {'content': 'def quick_sort(arr):\\n    if len(arr) <= 1:\\n        return arr\\n    pivot = arr[len(arr) // 2]\\n    left = [x for x in arr if x < pivot]\\n    middle = [x for x in arr if x == pivot]\\n    right = [x for x in arr if x > pivot]\\n    return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)\\n\\nif __name__ == \\"__main__\\":\\n    example_list = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1]\\n    print(\\"Original list:\\", example_list)\\n    sorted_list = quick_sort(example_list)\\n    print(\\"Sorted list:\\", sorted_list)', 'path': 'quick_sort.py'}
ツールからの応答: 成功: ファイル 'quick_sort.py' が書き込まれました。
モデルの最終応答: `quick_sort.py` ファイルは、クイックソートの Python 実装で正常に作成されました。ファイルを実行すると、サンプルリストのソート結果を確認できます。さらに変更や説明が必要な場合は、お知らせください。

リクエスト例

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.protocol.Protocol;
import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;
import com.alibaba.dashscope.exception.InputRequiredException;
import com.alibaba.dashscope.tools.FunctionDefinition;
import com.alibaba.dashscope.tools.ToolCallBase;
import com.alibaba.dashscope.tools.ToolCallFunction;
import com.alibaba.dashscope.tools.ToolFunction;
import com.alibaba.dashscope.utils.JsonUtils;
import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;

import java.io.File;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class Main {

    /**
     * ファイルコンテンツを書き込みます
     * @param arguments モデルによって渡される JSON 文字列で、ツールに必要なパラメーターが含まれています。
     * @return ツールの実行結果を含む文字列。
     */
    public static String writeFile(String arguments) {
        try {
            ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
            JsonNode argsNode = objectMapper.readTree(arguments);
            String path = argsNode.get("path").asText();
            String content = argsNode.get("content").asText();

            // セキュリティ上の理由から、ファイル書き込み機能はデフォルトで無効になっています。使用するには、コードのコメントを解除し、パスが安全であることを確認してください。
            // File file = new File(path);
            // File parentDir = file.getParentFile();
            // if (parentDir != null && !parentDir.exists()) {
            //     parentDir.mkdirs();
            // }
            // Files.write(Paths.get(path), content.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
            return "Success: The file '" + path + "' has been written.";
        } catch (Exception e) {
            return "Error: An exception occurred while writing the file - " + e.getMessage();
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        try {
            // ツールパラメーターのスキーマを定義します
            String writePropertyParams =
                    "{\"type\":\"object\",\"properties\":{\"path\":{\"type\":\"string\",\"description\":\"The relative or absolute path of the target file.\"},\"content\":{\"type\":\"string\",\"description\":\"The string content to write to the file.\"}},\"required\":[\"path\",\"content\"]}";

            FunctionDefinition writeFileFunction = FunctionDefinition.builder()
                    .name("write_file")
                    .description("Writes content to the specified file. If the file does not exist, it is created.")
                    .parameters(JsonUtils.parseString(writePropertyParams).getAsJsonObject())
                    .build();

            // 以下はシンガポールリージョンの base_url です。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。
            Generation gen = new Generation(Protocol.HTTP.getValue(), "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1");

            String userInput = "Write a Python script for quick sort and name it quick_sort.py.";
            List<Message> messages = new ArrayList<>();
            messages.add(Message.builder().role(Role.USER.getValue()).content(userInput).build());

            // モデルへの最初の呼び出し
            GenerationParam param = GenerationParam.builder()
                    .model("qwen3-coder-plus")
                    .apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
                    .messages(messages)
                    .tools(Arrays.asList(ToolFunction.builder().function(writeFileFunction).build()))
                    .resultFormat(GenerationParam.ResultFormat.MESSAGE)
                    .build();

            GenerationResult result = gen.call(param);
            Message assistantOutput = result.getOutput().getChoices().get(0).getMessage();
            messages.add(assistantOutput);

            // ツール呼び出しが不要な場合は、コンテンツを直接出力します。
            if (assistantOutput.getToolCalls() == null || assistantOutput.getToolCalls().isEmpty()) {
                System.out.println("No tool call needed, responding directly: " + assistantOutput.getContent());
            } else {
                // ツール呼び出しループに入ります
                while (assistantOutput.getToolCalls() != null && !assistantOutput.getToolCalls().isEmpty()) {
                    for (ToolCallBase toolCall : assistantOutput.getToolCalls()) {
                        ToolCallFunction functionCall = (ToolCallFunction) toolCall;
                        String funcName = functionCall.getFunction().getName();
                        String arguments = functionCall.getFunction().getArguments();
                        System.out.println("Calling tool [" + funcName + "] with arguments: " + arguments);

                        // ツールを実行します
                        String toolResult = writeFile(arguments);

                        // ツールリターンメッセージを構築します
                        Message toolMessage = Message.builder()
                                .role("tool")
                                .toolCallId(toolCall.getId())
                                .content(toolResult)
                                .build();
                        System.out.println("Tool returned: " + toolMessage.getContent());
                        messages.add(toolMessage);
                    }

                    // モデルを再度呼び出して、要約された自然言語応答を取得します
                    param.setMessages(messages);
                    result = gen.call(param);
                    assistantOutput = result.getOutput().getChoices().get(0).getMessage();
                    messages.add(assistantOutput);
                }
                System.out.println("Model's final response: " + assistantOutput.getContent());
            }

        } catch (NoApiKeyException | InputRequiredException e) {
            System.err.println("Error: " + e.getMessage());
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

応答

Calling tool [write_file] with arguments: {"content": "def quick_sort(arr):\\n    if len(arr) <= 1:\\n        return arr\\n    pivot = arr[len(arr) // 2]\\n    left = [x for x in arr if x < pivot]\\n    middle = [x for x in arr if x == pivot]\\n    right = [x for x in arr if x > pivot]\\n    return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)\\n\\nif __name__ == \\\"__main__\\\":\\n    example_array = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1]\\n    print(\\\"Original array:\\\", example_array)\\n    sorted_array = quick_sort(example_array)\\n    print(\\\"Sorted array:\\\", sorted_array)", "path": "quick_sort.py"}
Tool returned: Success: The file 'quick_sort.py' has been written.
Model's final response: I have successfully created the Python code file `quick_sort.py` for you. This file contains a `quick_sort` function and an example of its usage. You can run it in your terminal or editor to test the quick sort functionality.

リクエスト例

この例は、ツール呼び出しプロセスの最初のステップ、つまりリクエストを行い、ツールを呼び出すというモデルの意図を取得する方法を示しています。

curl --location "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation" \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
    "model": "qwen3-coder-plus",
    "input": {
        "messages": [{
            "role": "user",
            "content": "Write a Python script for quick sort and name it quick_sort.py."
        }]
    },
    "parameters": {
        "result_format": "message",
        "tools": [
        {
            "type": "function",
            "function": {
                "name": "write_file",
                "description": "Writes content to the specified file. If the file does not exist, it is created.",
                "parameters": {
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "path": {
                            "type": "string",
                            "description": "The relative or absolute path of the target file."
                        },
                        "content": {
                            "type": "string",
                            "description": "The string content to write to the file."
                        }
                    },
                    "required": ["path", "content"]
                }
            }
        }
    ]
    }
}'

応答

{
    "output": {
        "choices": [
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