Qwen-MT モデルの API リファレンス - Alibaba Cloud Model Studio

このトピックでは、OpenAI 互換インターフェイスまたは DashScope API を介して Qwen-MT モデルを呼び出す際の入出力パラメーターについて説明します。

リファレンス：機械翻訳 (Qwen-MT)

OpenAI 互換

シンガポールリージョン

SDK 呼び出しの場合、base_url を https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 に設定します。

HTTP リクエストアドレス： POST https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions

米国 (バージニア) リージョン

SDK 呼び出しの場合、base_url を https://dashscope-us.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 に設定します。

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

北京リージョン

SDK 呼び出しの場合、base_url を https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 に設定します。

HTTP リクエストアドレス： POST https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions

まず、API キーを取得し、API キーを環境変数として設定する (非公開予定、API キーの設定にマージ) 必要があります。OpenAI SDK を使用して呼び出しを行う場合は、SDK をインストールする必要があります。

リクエストボディ

基本的な使用法

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 キーに置き換えます： 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。
    base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": "I did not laugh after watching this video"
    }
]
translation_options = {
    "source_lang": "auto",
    "target_lang": "English"
}

completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen-mt-plus",
    messages=messages,
    extra_body={
        "translation_options": translation_options
    }
)
print(completion.choices[0].message.content)

Node.js

// Node.js v18 以降が必要です。ES モジュール環境でコードを実行してください。
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 キーに置き換えます： 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。
        baseURL: "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
    }
);
const completion = await openai.chat.completions.create({
    model: "qwen-mt-plus", 
    messages: [
        { role: "user", content: "I did not laugh after watching this video" }
    ],
    translation_options: {
        source_lang: "Chinese",
        target_lang: "English"
    }
});
console.log(JSON.stringify(completion));

curl

各リージョンでリクエストエンドポイントと API キーが異なります。以下はシンガポールリージョンのリクエストエンドポイントです。

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": "qwen-mt-plus",
    "messages": [{"role": "user", "content": "I did not laugh after watching this video"}],
    "translation_options": {
      "source_lang": "auto",
      "target_lang": "English"
      }
}'

用語介入

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 (api_key="sk-xxx") に置き換えてください。
    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。
    base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": "This set of biosensors uses graphene, a new material. Its target is chemical elements. Its keen 'sense of smell' allows it to reflect the body's health status more deeply and accurately."
    }
]
translation_options = {
    "source_lang": "Chinese",
    "target_lang": "English",
    "terms": [
        {
            "source": "biosensor",
            "target": "biological sensor"
        },
        {
            "source": "graphene",
            "target": "graphene"
        },
        {
            "source": "chemical elements",
            "target": "chemical elements"
        },
        {
            "source": "health status of the body",
            "target": "health status of the body"
        }
    ]
}

completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen-mt-plus",  # この例では qwen-mt-plus を使用します。必要に応じてモデル名を置き換えることができます。
    messages=messages,
    extra_body={
        "translation_options": translation_options
    }
)
print(completion.choices[0].message.content)

Node.js

// Node.js v18 以降が必要です。ES モジュール環境でコードを実行してください。
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 キーに置き換えます： 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。
        baseURL: "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
    }
);
const completion = await openai.chat.completions.create({
    model: "qwen-mt-plus",
    messages: [
        { role: "user", content: "This set of biosensors uses graphene, a new material. Its target is chemical elements. Its keen 'sense of smell' allows it to reflect the body's health status more deeply and accurately." }
    ],
    translation_options: {
        source_lang: "Chinese",
        target_lang: "English",
        terms: [
            {
                "source": "biosensor",
                "target": "biological sensor"
            },
            {
                "source": "graphene",
                "target": "graphene"
            },
            {
                "source": "chemical elements",
                "target": "chemical elements"
            },
            {
                "source": "health status of the body",
                "target": "health status of the body"
            }
        ]
    }
});
console.log(JSON.stringify(completion));

curl

各リージョンでリクエストエンドポイントと API キーが異なります。以下はシンガポールリージョンのリクエストエンドポイントです。

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": "qwen-mt-plus",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "この一連のバイオセンサーは、新素材であるグラフェンを使用しています。そのターゲットは化学元素です。その鋭い『嗅覚』により、身体の健康状態をより深く、より正確に反映することができます。"
    }
  ],
  "translation_options": {
    "source_lang": "Chinese",
    "target_lang": "English",
    "terms": [
      {
        "source": "biosensor",
        "target": "biological sensor"
      },
      {
        "source": "graphene",
        "target": "graphene"
      },
      {
        "source": "chemical elements",
        "target": "chemical elements"
      },
      {
        "source": "health status of the body",
        "target": "health status of the body"
      }
    ]
  }
}'

翻訳メモリ

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 キーに置き換えます： 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。
    base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": "The following command shows the version information of the installed Thrift."
    }
]
translation_options = {
    "source_lang": "Chinese",
    "target_lang": "English",
    "tm_list": [
        {
            "source": "You can view the kernel version information of the cluster as follows:",
            "target": "You can use one of the following methods to query the engine version of a cluster:"
        },
        {
            "source": "Our Cloud HBase thrift environment is 0.9.0, so we recommend that the client version also be 0.9.0. You can download thrift version 0.9.0 from here. The downloaded source package will be used later. You need to install the thrift compilation environment first. For source installation, you can refer to the thrift official website.",
            "target": "The version of Thrift used by ApsaraDB for HBase is 0.9.0. Therefore, we recommend that you use Thrift 0.9.0 to create a client. Click here to download Thrift 0.9.0. The downloaded source code package will be used later. You must install the Thrift compiling environment first. For more information, see Thrift official website."
        },
        {
            "source": "You can install the SDK through PyPI. The installation command is as follows:",
            "target": "You can run the following command in Python Package Index (PyPI) to install Elastic Container Instance SDK for Python:"
        }
    ]
}

completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen-mt-plus",  # この例では qwen-mt-plus を使用しています。必要に応じてモデル名を置き換えることができます。
    messages=messages,
    extra_body={
        "translation_options": translation_options
    }
)
print(completion.choices[0].message.content)

Node.js

// Node.js v18 以降が必要です。ES モジュール環境でコードを実行してください。
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 キーに置き換えます： 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。
        baseURL: "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
    }
);
const completion = await openai.chat.completions.create({
    model: "qwen-mt-plus",
    messages: [
        { role: "user", content: "The following command shows the version information of the installed Thrift." }
    ],
    translation_options: {
        source_lang: "Chinese",
        target_lang: "English",
        tm_list: [
            {
                "source": "You can view the kernel version information of the cluster as follows:",
                "target": "You can use one of the following methods to query the engine version of a cluster:"
            },
            {
                "source": "Our Cloud HBase thrift environment is 0.9.0, so we recommend that the client version also be 0.9.0. You can download thrift version 0.9.0 from here. The downloaded source package will be used later. You need to install the thrift compilation environment first. For source installation, you can refer to the thrift official website.",
                "target": "The version of Thrift used by ApsaraDB for HBase is 0.9.0. Therefore, we recommend that you use Thrift 0.9.0 to create a client. Click here to download Thrift 0.9.0. The downloaded source code package will be used later. You must install the Thrift compiling environment first. For more information, see Thrift official website."
            },
            {
                "source": "You can install the SDK through PyPI. The installation command is as follows:",
                "target": "You can run the following command in Python Package Index (PyPI) to install Elastic Container Instance SDK for Python:"
            }
        ]
    }
});
console.log(JSON.stringify(completion));

curl

各リージョンでリクエストエンドポイントと API キーが異なります。以下はシンガポールリージョンのリクエストエンドポイントです。

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": "qwen-mt-plus",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "The following command shows the version information of the installed Thrift."
    }
  ],
  "translation_options": {
    "source_lang": "Chinese",
    "target_lang": "English",
    "tm_list":[
          {"source": "You can view the kernel version information of the cluster as follows:", "target": "You can use one of the following methods to query the engine version of a cluster:"},
          {"source": "Our Cloud HBase thrift environment is 0.9.0, so we recommend that the client version also be 0.9.0. You can download thrift version 0.9.0 from here. The downloaded source package will be used later. You need to install the thrift compilation environment first. For source installation, you can refer to the thrift official website.", "target": "The version of Thrift used by ApsaraDB for HBase is 0.9.0. Therefore, we recommend that you use Thrift 0.9.0 to create a client. Click here to download Thrift 0.9.0. The downloaded source code package will be used later. You must install the Thrift compiling environment first. For more information, see Thrift official website."},
          {"source": "You can install the SDK through PyPI. The installation command is as follows:", "target": "You can run the following command in Python Package Index (PyPI) to install Elastic Container Instance SDK for Python:"}
    ]
  }
}'

ドメインプロンプティング

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 キーに置き換えます： 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。
    base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": "The second SELECT statement returns a number that indicates how many rows the first SELECT statement would have returned without the LIMIT clause."
    }
]
translation_options = {
    "source_lang": "Chinese",
    "target_lang": "English",
    "domains": "The sentence is from Ali Cloud IT domain. It mainly involves computer-related software development and usage methods, including many terms related to computer software and hardware. Pay attention to professional troubleshooting terminologies and sentence patterns when translating. Translate into this IT domain style."
}

completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen-mt-plus",  # qwen-mt-lite モデルはドメインプロンプティング機能をサポートしていないことに注意してください。
    messages=messages,
    extra_body={
        "translation_options": translation_options
    }
)
print(completion.choices[0].message.content)

Node.js

// Node.js v18 以降が必要です。ES モジュール環境でコードを実行してください。
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 キーに置き換えます： 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。
        baseURL: "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
    }
);
const completion = await openai.chat.completions.create({
    // qwen-mt-lite モデルはドメインプロンプティング機能をサポートしていないことに注意してください。
    model: "qwen-mt-plus",
    messages: [
        { role: "user", content: "The second SELECT statement returns a number that indicates how many rows the first SELECT statement would have returned without the LIMIT clause." }
    ],
    translation_options: {
        source_lang: "Chinese",
        target_lang: "English",
        domains: "The sentence is from Ali Cloud IT domain. It mainly involves computer-related software development and usage methods, including many terms related to computer software and hardware. Pay attention to professional troubleshooting terminologies and sentence patterns when translating. Translate into this IT domain style."
    }
});
console.log(JSON.stringify(completion));

curl

各リージョンでリクエストエンドポイントと API キーが異なります。以下はシンガポールリージョンのリクエストエンドポイントです。

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": "qwen-mt-plus",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "The second SELECT statement returns a number that indicates how many rows the first SELECT statement would have returned without the LIMIT clause."
    }
  ],
  "translation_options": {
    "source_lang": "Chinese",
    "target_lang": "English",
    "domains": "The sentence is from Ali Cloud IT domain. It mainly involves computer-related software development and usage methods, including many terms related to computer software and hardware. Pay attention to professional troubleshooting terminologies and sentence patterns when translating. Translate into this IT domain style."
  }
}'

model string (必須)

モデル名。サポートされているモデル：qwen-mt-plus、qwen-mt-flash、qwen-mt-lite、qwen-mt-turbo。

messages array (必須)

大規模言語モデル (LLM) にコンテキストを提供するメッセージの配列。ユーザーメッセージのみがサポートされています。

メッセージタイプ

ユーザーメッセージ object (必須)

翻訳する文を含むユーザーメッセージ。

プロパティ

content string (必須)

翻訳する文。

role string (必須)

ユーザーメッセージのロール。これは user に設定する必要があります。

stream boolean (任意) デフォルトは false です。

応答をストリーミング出力モードで返すかどうかを指定します。

有効値：

false：応答全体が完全に生成された後に返されます。
true：応答は生成されるとデータチャンクで返されます。クライアントはチャンクを読み取って完全な応答を再構築する必要があります。

説明

現在、qwen-mt-flash および qwen-mt-lite モデルのみが増分的にデータを返すことをサポートしています。返される各データチャンクには、新しく生成されたコンテンツのみが含まれます。qwen-mt-plus および qwen-mt-turbo モデルは、非増分的にデータを返します。返される各データチャンクには、これまでに生成されたシーケンス全体が含まれます。この動作は変更できません。例：

I didn

I didn't

I didn't laugh

I didn't laugh after

...

stream_options object (任意)

ストリーミング出力の設定項目。このパラメーターは、stream が true に設定されている場合にのみ有効です。

プロパティ

include_usage boolean (任意) デフォルトは false です。

最後のデータチャンクにトークン消費情報を含めるかどうかを指定します。

有効値：

true：含める。
false：含めない。

max_tokens integer (任意)

生成するトークンの最大数。生成されたコンテンツがこの値を超えると、応答は切り捨てられます。

デフォルト値と最大値は、モデルの最大出力長です。詳細については、「モデルの選択」をご参照ください。

seed integer (任意)

乱数シード。これにより、同じ入力とパラメーターで結果が再現可能になります。呼び出しで同じ seed と他のパラメーターを使用すると、モデルは可能な限り一貫して同じ結果を返します。

有効値： [0, 2<sup>31</sup>−1]。

temperature float (任意) デフォルトは 0.65 です。

サンプリング温度。生成されるテキストの多様性を制御します。

温度の値が高いほど、テキストの多様性が高くなります。温度の値が低いほど、テキストの決定性が高くなります。

有効値： [0, 2)

temperature と top_p の両方が、生成されるテキストの多様性を制御します。どちらか一方のみを設定してください。

top_p float (任意) デフォルトは 0.8 です。

ニュークリアスサンプリングの確率しきい値。生成されるテキストの多様性を制御します。

top_p の値が高いほど、テキストの多様性が高くなります。top_p の値が低いほど、テキストの決定性が高くなります。

有効値： (0, 1.0]

temperature と top_p の両方が、生成されるテキストの多様性を制御します。どちらか一方のみを設定してください。

top_k integer (任意) デフォルトは 1 です。

生成中のサンプリングの候補セットのサイズ。たとえば、このパラメーターを 50 に設定すると、単一の生成で最もスコアの高い 50 トークンのみがランダムサンプリングの候補セットを形成するために使用されます。値が大きいほどランダム性が増します。値が小さいほど決定性が増します。値が None または 100 より大きい場合、top_k ポリシーは無効になり、top_p ポリシーのみが有効になります。

値は 0 以上である必要があります。

このパラメーターは標準の OpenAI パラメーターではありません。Python SDK を使用する場合、このパラメーターを extra_body オブジェクトに配置します。例： extra_body={"top_k": xxx}。Node.js SDK を使用するか、HTTP 呼び出しを行う場合は、トップレベルのパラメーターとして渡します。

repetition_penalty float (任意) デフォルトは 1.0 です。

モデル生成中の連続したシーケンスにおける繰り返しのペナルティ。repetition_penalty の値が高いほど、繰り返しが減少します。1.0 の値はペナルティがないことを示します。値は 0 より大きい必要がありますが、厳密な値の範囲はありません。

このパラメーターは標準の OpenAI パラメーターではありません。Python SDK を使用する場合、このパラメーターを extra_body オブジェクトに配置します。例： extra_body={"repetition_penalty": xxx}。Node.js SDK を使用するか、HTTP 呼び出しを行う場合は、トップレベルのパラメーターとして渡します。

translation_options object (必須)

設定する翻訳パラメーター。

プロパティ

source_lang string (必須)

ソース言語の完全な英語名。詳細については、「サポートされている言語」をご参照ください。これを auto に設定すると、モデルは入力言語を自動的に検出します。

target_lang string (必須)

ターゲット言語の完全な英語名。詳細については、「サポートされている言語」をご参照ください。

terms arrays (任意)

用語介入機能を使用する際に設定する用語の配列。

プロパティ

source string (必須)

ソース言語の用語。

target string (必須)

ターゲット言語の用語。

tm_list arrays (任意)

翻訳メモリ機能を使用する際に設定する翻訳メモリの配列。

プロパティ

source string (必須)

ソース言語の文。

target string (必須)

ターゲット言語の文。

domains string (任意)

ドメインプロンプティング機能を使用する際に設定するドメインプロンプト。

ドメインプロンプトは英語である必要があります。

qwen-mt-lite モデルはドメインプロンプティング機能をサポートしていません。

このパラメーターは標準の OpenAI パラメーターではありません。Python SDK を使用する場合、このパラメーターを extra_body オブジェクトに配置します。例： extra_body={"translation_options": xxx}。Node.js SDK を使用するか、HTTP 呼び出しを行う場合は、トップレベルのパラメーターとして渡します。

チャット応答オブジェクト (非ストリーミング出力)	{ "id": "chatcmpl-999a5d8a-f646-4039-968a-167743ae0f22", "choices": [ { "finish_reason": "stop", "index": 0, "logprobs": null, "message": { "content": "I didn't laugh after watching this video.", "refusal": null, "role": "assistant", "annotations": null, "audio": null, "function_call": null, "tool_calls": null } } ], "created": 1762346157, "model": "qwen-mt-plus", "object": "chat.completion", "service_tier": null, "system_fingerprint": null, "usage": { "completion_tokens": 9, "prompt_tokens": 53, "total_tokens": 62, "completion_tokens_details": null, "prompt_tokens_details": null } }
id `string` リクエストの一意の ID。
choices `array` モデルによって生成されたコンテンツの配列。プロパティ finish_reason `string` モデルがコンテンツの生成を停止した理由。次の 2 つのシナリオが適用されます：出力が完了した場合、値は `stop` です。 `length`：出力長の制限に達したため、生成が停止しました。 index `integer` `choices` 配列内の現在のオブジェクトのインデックス。 message `object` モデルによって出力されたメッセージ。プロパティ content `string` モデルからの翻訳結果。 refusal `string` このパラメーターは現在 `null` に固定されています。 role `string` メッセージのロール。これは `assistant` に固定されています。 audio `object` このパラメーターは現在 `null` に固定されています。 function_call `object` このパラメーターは現在 `null` に固定されています。 tool_calls `array` このパラメーターは現在 `null` に固定されています。
created `integer` リクエストが作成されたときの UNIX タイムスタンプ。
model `string` リクエストに使用されたモデル。
object `string` これは常に `chat.completion` です。
service_tier `string` このパラメーターは現在 `null` に固定されています。
system_fingerprint `string` このパラメーターは現在 `null` に固定されています。
usage `object` リクエストのトークン消費情報。プロパティ completion_tokens `integer` モデル出力のトークン数。 prompt_tokens `integer` 入力のトークン数。 total_tokens `integer` 消費されたトークンの総数。これは `prompt_tokens` と `completion_tokens` の合計です。 completion_tokens_details `object` このパラメーターは現在 `null` に固定されています。 prompt_tokens_details `object` このパラメーターは現在 `null` に固定されています。

チャット応答チャンクオブジェクト (ストリーミング出力)	増分出力 {"id": "chatcmpl-d8aa6596-b366-4ed0-9f6d-2e89247f554e", "choices": [{"delta": {"content": "", "function_call": null, "refusal": null, "role": "assistant", "tool_calls": null}, "finish_reason": null, "index": 0, "logprobs": null}], "created": 1762504029, "model": "qwen-mt-flash", "object": "chat.completion.chunk", "service_tier": null, "system_fingerprint": null, "usage": null} {"id": "chatcmpl-d8aa6596-b366-4ed0-9f6d-2e89247f554e", "choices": [{"delta": {"content": "I", "function_call": null, "refusal": null, "role": null, "tool_calls": null}, "finish_reason": null, "index": 0, "logprobs": null}], "created": 1762504029, "model": "qwen-mt-flash", "object": "chat.completion.chunk", "service_tier": null, "system_fingerprint": null, "usage": null} {"id": "chatcmpl-d8aa6596-b366-4ed0-9f6d-2e89247f554e", "choices": [{"delta": {"content": " didn", "function_call": null, "refusal": null, "role": null, "tool_calls": null}, "finish_reason": null, "index": 0, "logprobs": null}], "created": 1762504029, "model": "qwen-mt-flash", "object": "chat.completion.chunk", "service_tier": null, "system_fingerprint": null, "usage": null} {"id": "chatcmpl-d8aa6596-b366-4ed0-9f6d-2e89247f554e", "choices": [{"delta": {"content": "'t", "function_call": null, "refusal": null, "role": null, "tool_calls": null}, "finish_reason": null, "index": 0, "logprobs": null}], "created": 1762504029, "model": "qwen-mt-flash", "object": "chat.completion.chunk", "service_tier": null, "system_fingerprint": null, "usage": null} {"id": "chatcmpl-d8aa6596-b366-4ed0-9f6d-2e89247f554e", "choices": [{"delta": {"content": " laugh", "function_call": null, "refusal": null, "role": null, "tool_calls": null}, "finish_reason": null, "index": 0, "logprobs": null}], "created": 1762504029, "model": "qwen-mt-flash", "object": "chat.completion.chunk", "service_tier": null, "system_fingerprint": null, "usage": null} {"id": "chatcmpl-d8aa6596-b366-4ed0-9f6d-2e89247f554e", "choices": [{"delta": {"content": " after", "function_call": null, "refusal": null, "role": null, "tool_calls": null}, "finish_reason": null, "index": 0, "logprobs": null}], "created": 1762504029, "model": "qwen-mt-flash", "object": "chat.completion.chunk", "service_tier": null, "system_fingerprint": null, "usage": null} {"id": "chatcmpl-d8aa6596-b366-4ed0-9f6d-2e89247f554e", "choices": [{"delta": {"content": " watching", "function_call": null, "refusal": null, "role": null, "tool_calls": null}, "finish_reason": null, "index": 0, "logprobs": null}], "created": 1762504029, "model": "qwen-mt-flash", "object": "chat.completion.chunk", "service_tier": null, "system_fingerprint": null, "usage": null} {"id": "chatcmpl-d8aa6596-b366-4ed0-9f6d-2e89247f554e", "choices": [{"delta": {"content": " this", "function_call": null, "refusal": null, "role": null, "tool_calls": null}, "finish_reason": null, "index": 0, "logprobs": null}], "created": 1762504029, "model": "qwen-mt-flash", "object": "chat.completion.chunk", "service_tier": null, "system_fingerprint": null, "usage": null} {"id": "chatcmpl-d8aa6596-b366-4ed0-9f6d-2e89247f554e", "choices": [{"delta": {"content": " video", "function_call": null, "refusal": null, "role": null, "tool_calls": null}, "finish_reason": null, "index": 0, "logprobs": null}], "created": 1762504029, "model": "qwen-mt-flash", "object": "chat.completion.chunk", "service_tier": null, "system_fingerprint": null, "usage": null} {"id": "chatcmpl-d8aa6596-b366-4ed0-9f6d-2e89247f554e", "choices": [{"delta": {"content": ".", "function_call": null, "refusal": null, "role": null, "tool_calls": null}, "finish_reason": null, "index": 0, "logprobs": null}], "created": 1762504029, "model": "qwen-mt-flash", "object": "chat.completion.chunk", "service_tier": null, "system_fingerprint": null, "usage": null} {"id": "chatcmpl-d8aa6596-b366-4ed0-9f6d-2e89247f554e", "choices": [{"delta": {"content": "", "function_call": null, "refusal": null, "role": null, "tool_calls": null}, "finish_reason": "stop", "index": 0, "logprobs": null}], "created": 1762504029, "model": "qwen-mt-flash", "object": "chat.completion.chunk", "service_tier": null, "system_fingerprint": null, "usage": null} {"id": "chatcmpl-d8aa6596-b366-4ed0-9f6d-2e89247f554e", "choices": [{"delta": {"content": "", "function_call": null, "refusal": null, "role": null, "tool_calls": null}, "finish_reason": "stop", "index": 0, "logprobs": null}], "created": 1762504029, "model": "qwen-mt-flash", "object": "chat.completion.chunk", "service_tier": null, "system_fingerprint": null, "usage": null} {"id": "chatcmpl-d8aa6596-b366-4ed0-9f6d-2e89247f554e", "choices": [], "created": 1762504029, "model": "qwen-mt-flash", "object": "chat.completion.chunk", "service_tier": null, "system_fingerprint": null, "usage": {"completion_tokens": 9, "prompt_tokens": 56, "total_tokens": 65, "completion_tokens_details": null, "prompt_tokens_details": null}} 非増分出力 {"id":"chatcmpl-478e183e-cbdc-4ea0-aeae-4c2ba1d03e4d","choices":[{"delta":{"content":"","function_call":null,"refusal":null,"role":"assistant","tool_calls":null},"finish_reason":null,"index":0,"logprobs":null}],"created":1762346453,"model":"qwen-mt-plus","object":"chat.completion.chunk","service_tier":null,"system_fingerprint":null,"usage":null} {"id":"chatcmpl-478e183e-cbdc-4ea0-aeae-4c2ba1d03e4d","choices":[{"delta":{"content":"I","function_call":null,"refusal":null,"role":null,"tool_calls":null},"finish_reason":null,"index":0,"logprobs":null}],"created":1762346453,"model":"qwen-mt-plus","object":"chat.completion.chunk","service_tier":null,"system_fingerprint":null,"usage":null} {"id":"chatcmpl-478e183e-cbdc-4ea0-aeae-4c2ba1d03e4d","choices":[{"delta":{"content":"I didn","function_call":null,"refusal":null,"role":null,"tool_calls":null},"finish_reason":null,"index":0,"logprobs":null}],"created":1762346453,"model":"qwen-mt-plus","object":"chat.completion.chunk","service_tier":null,"system_fingerprint":null,"usage":null} {"id":"chatcmpl-478e183e-cbdc-4ea0-aeae-4c2ba1d03e4d","choices":[{"delta":{"content":"I didn’t","function_call":null,"refusal":null,"role":null,"tool_calls":null},"finish_reason":null,"index":0,"logprobs":null}],"created":1762346453,"model":"qwen-mt-plus","object":"chat.completion.chunk","service_tier":null,"system_fingerprint":null,"usage":null} {"id":"chatcmpl-478e183e-cbdc-4ea0-aeae-4c2ba1d03e4d","choices":[{"delta":{"content":"I didn’t laugh","function_call":null,"refusal":null,"role":null,"tool_calls":null},"finish_reason":null,"index":0,"logprobs":null}],"created":1762346453,"model":"qwen-mt-plus","object":"chat.completion.chunk","service_tier":null,"system_fingerprint":null,"usage":null} {"id":"chatcmpl-478e183e-cbdc-4ea0-aeae-4c2ba1d03e4d","choices":[{"delta":{"content":"I didn’t laugh after","function_call":null,"refusal":null,"role":null,"tool_calls":null},"finish_reason":null,"index":0,"logprobs":null}],"created":1762346453,"model":"qwen-mt-plus","object":"chat.completion.chunk","service_tier":null,"system_fingerprint":null,"usage":null} {"id":"chatcmpl-478e183e-cbdc-4ea0-aeae-4c2ba1d03e4d","choices":[{"delta":{"content":"I didn’t laugh after watching","function_call":null,"refusal":null,"role":null,"tool_calls":null},"finish_reason":null,"index":0,"logprobs":null}],"created":1762346453,"model":"qwen-mt-plus","object":"chat.completion.chunk","service_tier":null,"system_fingerprint":null,"usage":null} {"id":"chatcmpl-478e183e-cbdc-4ea0-aeae-4c2ba1d03e4d","choices":[{"delta":{"content":"I didn’t laugh after watching this","function_call":null,"refusal":null,"role":null,"tool_calls":null},"finish_reason":null,"index":0,"logprobs":null}],"created":1762346453,"model":"qwen-mt-plus","object":"chat.completion.chunk","service_tier":null,"system_fingerprint":null,"usage":null} {"id":"chatcmpl-478e183e-cbdc-4ea0-aeae-4c2ba1d03e4d","choices":[{"delta":{"content":"I didn’t laugh after watching this video","function_call":null,"refusal":null,"role":null,"tool_calls":null},"finish_reason":null,"index":0,"logprobs":null}],"created":1762346453,"model":"qwen-mt-plus","object":"chat.completion.chunk","service_tier":null,"system_fingerprint":null,"usage":null} {"id":"chatcmpl-478e183e-cbdc-4ea0-aeae-4c2ba1d03e4d","choices":[{"delta":{"content":"I didn’t laugh after watching this video.","function_call":null,"refusal":null,"role":null,"tool_calls":null},"finish_reason":null,"index":0,"logprobs":null}],"created":1762346453,"model":"qwen-mt-plus","object":"chat.completion.chunk","service_tier":null,"system_fingerprint":null,"usage":null} {"id":"chatcmpl-478e183e-cbdc-4ea0-aeae-4c2ba1d03e4d","choices":[{"delta":{"content":"I didn’t laugh after watching this video.","function_call":null,"refusal":null,"role":null,"tool_calls":null},"finish_reason":"stop","index":0,"logprobs":null}],"created":1762346453,"model":"qwen-mt-plus","object":"chat.completion.chunk","service_tier":null,"system_fingerprint":null,"usage":null} {"id":"chatcmpl-478e183e-cbdc-4ea0-aeae-4c2ba1d03e4d","choices":[{"delta":{"content":"I didn’t laugh after watching this video.","function_call":null,"refusal":null,"role":null,"tool_calls":null},"finish_reason":"stop","index":0,"logprobs":null}],"created":1762346453,"model":"qwen-mt-plus","object":"chat.completion.chunk","service_tier":null,"system_fingerprint":null,"usage":null} {"id":"chatcmpl-478e183e-cbdc-4ea0-aeae-4c2ba1d03e4d","choices":[],"created":1762346453,"model":"qwen-mt-plus","object":"chat.completion.chunk","service_tier":null,"system_fingerprint":null,"usage":{"completion_tokens":9,"prompt_tokens":56,"total_tokens":65,"completion_tokens_details":null,"prompt_tokens_details":null}}
id `string` 呼び出しの一意の ID。各チャンクオブジェクトは同じ ID を持ちます。
choices `array` モデルによって生成されたコンテンツの配列。`include_usage` が `true` に設定されている場合、この配列は最後のチャンクで空になります。プロパティ delta `object` ストリーミングモードで返される出力コンテンツ。プロパティ content `string` 翻訳結果。qwen-mt-flash と qwen-mt-lite は増分更新を提供します。qwen-mt-plus と qwen-mt-turbo は非増分更新を提供します。 function_call `object` このパラメーターは現在 `null` に固定されています。 refusal `object` このパラメーターは現在 `null` に固定されています。 role `string` メッセージオブジェクトのロール。これは最初のチャンクでのみ値を持ちます。 finish_reason `string` モデルは次の 3 つの理由のいずれかで生成を停止します：出力が完了した場合、値は `stop` です。生成中の値は `null` です。 `length`：出力長の制限に達したため、生成が停止しました。 index `integer` `choices` 配列内の現在の応答のインデックス。
created `integer` リクエストが作成されたときの UNIX タイムスタンプ。各チャンクは同じタイムスタンプを持ちます。
model `string` リクエストに使用されたモデル。
object `string` これは常に `chat.completion.chunk` です。
service_tier `string` このパラメーターは現在 `null` に固定されています。
system_fingerprint `string` このパラメーターは現在 `null` に固定されています。
usage `object` リクエストによって消費されたトークン。これは `include_usage` が `true` の場合にのみ最後のチャンクで返されます。プロパティ completion_tokens `integer` モデル出力のトークン数。 prompt_tokens `integer` 入力トークンの数。 total_tokens `integer` トークンの総数。これは `prompt_tokens` と `completion_tokens` の合計です。 completion_tokens_details `object` このパラメーターは現在 `null` に固定されています。 prompt_tokens_details `object` このパラメーターは現在 `null` に固定されています。

DashScope

シンガポールリージョン

HTTP リクエストアドレス： POST https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation

SDK 呼び出しの場合、base_url を次のように設定します：

Python コード

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

Java コード

メソッド 1：

import com.alibaba.dashscope.protocol.Protocol;
Generation gen = new Generation(Protocol.HTTP.getValue(), "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1");

メソッド 2：

import com.alibaba.dashscope.utils.Constants;
Constants.baseHttpApiUrl="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1";

米国 (バージニア) リージョン

HTTP リクエストアドレス： POST https://dashscope-us.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation

SDK 呼び出しの場合、base_url を次のように設定します：

Python コード

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

Java コード

メソッド 1：

import com.alibaba.dashscope.protocol.Protocol;
Generation gen = new Generation(Protocol.HTTP.getValue(), "https://dashscope-us.aliyuncs.com/api/v1");

メソッド 2：

import com.alibaba.dashscope.utils.Constants;
Constants.baseHttpApiUrl="https://dashscope-us.aliyuncs.com/api/v1";

北京リージョン

HTTP リクエストアドレス： POST https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation

SDK 呼び出しに base_url を設定する必要はありません。デフォルト値は https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1 です。

API キーを作成し、API キーを環境変数としてエクスポートする (このトピックは非公開予定であり、API キーの設定にマージされます) 必要があります。DashScope SDK を使用する場合は、DashScope SDK をインストールします。

リクエストボディ	基本的な使用法 Python import os import dashscope # 以下はシンガポールリージョンの base_url です。 dashscope.base_http_api_url = 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1' messages = [ { "role": "user", "content": "I did not laugh after watching this video" } ] translation_options = { "source_lang": "auto", "target_lang": "English", } response = dashscope.Generation.call( # 環境変数を設定していない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えます： api_key="sk-xxx", api_key=os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY'), model="qwen-mt-plus", # この例では qwen-mt-plus を使用しています。必要に応じてモデル名を置き換えることができます。 messages=messages, result_format='message', translation_options=translation_options ) print(response.output.choices[0].message.content) Java // DashScope SDK 2.20.6 以降が必要です。 import java.lang.System; import java.util.Collections; 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.aigc.generation.TranslationOptions; import com.alibaba.dashscope.common.Message; import com.alibaba.dashscope.common.Role; import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException; import com.alibaba.dashscope.exception.InputRequiredException; import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException; import com.alibaba.dashscope.protocol.Protocol; public class Main { public static GenerationResult callWithMessage() throws ApiException, NoApiKeyException, InputRequiredException { // 以下はシンガポールリージョンの base_url です。 Generation gen = new Generation(Protocol.HTTP.getValue(), "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1"); Message userMsg = Message.builder() .role(Role.USER.getValue()) .content("I did not laugh after watching this video") .build(); TranslationOptions options = TranslationOptions.builder() .sourceLang("auto") .targetLang("English") .build(); GenerationParam param = GenerationParam.builder() // 環境変数を設定していない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えます： .apiKey("sk-xxx") .apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")) .model("qwen-mt-plus") .messages(Collections.singletonList(userMsg)) .resultFormat(GenerationParam.ResultFormat.MESSAGE) .translationOptions(options) .build(); return gen.call(param); } public static void main(String[] args) { try { GenerationResult result = callWithMessage(); System.out.println(result.getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getContent()); } catch (ApiException \| NoApiKeyException \| InputRequiredException e) { System.err.println("Error message: "+e.getMessage()); e.printStackTrace(); } finally { System.exit(0); } } } curl 各リージョンでリクエストエンドポイントと API キーが異なります。以下はシンガポールリージョンのリクエストエンドポイントです。 `curl -X POST https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation \ -H "Authorization: $DASHSCOPE_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "qwen-mt-plus", "input": { "messages": [ { "content": "I did not laugh after watching this video", "role": "user" } ] }, "parameters": { "translation_options": { "source_lang": "auto", "target_lang": "English" } } }'` 用語介入 Python import os import dashscope # 以下はシンガポールリージョン用の base_url です。 dashscope.base_http_api_url = 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1' messages = [ { "role": "user", "content": "This set of biosensors uses graphene, a new material. Its target is chemical elements. Its keen 'sense of smell' allows it to reflect the body's health status more deeply and accurately." } ] translation_options = { "source_lang": "Chinese", "target_lang": "English", "terms": [ { "source": "biosensor", "target": "biological sensor" }, { "source": "graphene", "target": "graphene" }, { "source": "chemical elements", "target": "chemical elements" }, { "source": "health status of the body", "target": "health status of the body" } ] } response = dashscope.Generation.call( # 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") に置き換えます。 api_key=os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY'), model="qwen-mt-plus", # この例では qwen-mt-plus を使用します。必要に応じてモデル名を置き換えることができます。 messages=messages, result_format='message', translation_options=translation_options ) print(response.output.choices[0].message.content) Java // DashScope SDK 2.20.6 以降が必要です。 import java.lang.System; import java.util.Collections; import java.util.Arrays; 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.aigc.generation.TranslationOptions; import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.TranslationOptions.Term; import com.alibaba.dashscope.common.Message; import com.alibaba.dashscope.common.Role; import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException; import com.alibaba.dashscope.exception.InputRequiredException; import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException; import com.alibaba.dashscope.protocol.Protocol; public class Main { public static GenerationResult callWithMessage() throws ApiException, NoApiKeyException, InputRequiredException { // 以下はシンガポールリージョンの base_url です。 Generation gen = new Generation(Protocol.HTTP.getValue(), "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1"); Message userMsg = Message.builder() .role(Role.USER.getValue()) .content("このバイオセンサー群は、新素材であるグラフェンを使用しています。そのターゲットは化学元素です。その鋭い『嗅覚』は、身体の健康状態をより深く、より正確に反映することができます。") .build(); Term term1 = Term.builder() .source("biosensor") .target("biological sensor") .build(); Term term2 = Term.builder() .source("health status of the body") .target("health status of the body") .build(); TranslationOptions options = TranslationOptions.builder() .sourceLang("auto") .targetLang("English") .terms(Arrays.asList(term1, term2)) .build(); GenerationParam param = GenerationParam.builder() .apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")) .model("qwen-mt-plus") .messages(Collections.singletonList(userMsg)) .resultFormat(GenerationParam.ResultFormat.MESSAGE) .translationOptions(options) .build(); return gen.call(param); } public static void main(String[] args) { try { GenerationResult result = callWithMessage(); System.out.println(result.getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getContent()); } catch (ApiException \| NoApiKeyException \| InputRequiredException e) { System.err.println("エラーメッセージ: "+e.getMessage()); } System.exit(0); } } curl 各リージョンでリクエストエンドポイントと API キーが異なります。以下はシンガポールリージョンのリクエストエンドポイントです。 curl -X POST https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation \ -H "Authorization: $DASHSCOPE_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{ "model": "qwen-mt-plus", "input": { "messages": [ { "content": "This set of biosensors uses graphene, a new material. Its target is chemical elements. Its keen 'sense of smell' allows it to reflect the body's health status more deeply and accurately.", "role": "user" } ] }, "parameters": { "translation_options": { "source_lang": "Chinese", "target_lang": "English", "terms": [ { "source": "biosensor", "target": "biological sensor" }, { "source": "health status of the body", "target": "health status of the body" } ] } }' 翻訳メモリ Python import os import dashscope # 以下はシンガポールリージョンの base_url です。 dashscope.base_http_api_url = 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1' messages = [ { "role": "user", "content": "The following command shows the version information of the installed Thrift." } ] translation_options = { "source_lang": "Chinese", "target_lang": "English", "tm_list": [ { "source": "You can view the kernel version information of the cluster as follows:", "target": "You can use one of the following methods to query the engine version of a cluster:" }, { "source": "Our Cloud HBase thrift environment is 0.9.0, so we recommend that the client version also be 0.9.0. You can download thrift version 0.9.0 from here. The downloaded source package will be used later. You need to install the thrift compilation environment first. For source installation, you can refer to the thrift official website.", "target": "The version of Thrift used by ApsaraDB for HBase is 0.9.0. Therefore, we recommend that you use Thrift 0.9.0 to create a client. Click here to download Thrift 0.9.0. The downloaded source code package will be used later. You must install the Thrift compiling environment first. For more information, see Thrift official website." }, { "source": "You can install the SDK through PyPI. The installation command is as follows:", "target": "You can run the following command in Python Package Index (PyPI) to install Elastic Container Instance SDK for Python:" } ]} response = dashscope.Generation.call( # 環境変数を設定していない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えます： api_key="sk-xxx", api_key=os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY'), model="qwen-mt-plus", # この例では qwen-mt-plus を使用しています。必要に応じてモデル名を置き換えることができます。 messages=messages, result_format='message', translation_options=translation_options ) print(response.output.choices[0].message.content) Java // DashScope SDK 2.20.6 以降が必要です。 import java.lang.System; import java.util.Collections; import java.util.Arrays; 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.aigc.generation.TranslationOptions; import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.TranslationOptions.Tm; import com.alibaba.dashscope.common.Message; import com.alibaba.dashscope.common.Role; import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException; import com.alibaba.dashscope.exception.InputRequiredException; import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException; import com.alibaba.dashscope.protocol.Protocol; public class Main { public static GenerationResult callWithMessage() throws ApiException, NoApiKeyException, InputRequiredException { // 以下はシンガポールリージョン用の base_url です。 Generation gen = new Generation(Protocol.HTTP.getValue(), "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1"); Message userMsg = Message.builder() .role(Role.USER.getValue()) .content("次のコマンドは、インストールされている Thrift のバージョン情報を示します。") .build(); Tm tm1 = Tm.builder() .source("次のようにクラスターのカーネルバージョン情報を表示できます:") .target("次のいずれかのメソッドを使用して、クラスターのエンジンバージョンをクエリできます:") .build(); Tm tm2 = Tm.builder() .source("当社の Cloud HBase thrift 環境は 0.9.0 であるため、クライアントバージョンも 0.9.0 にすることをお勧めします。ここから thrift バージョン 0.9.0 をダウンロードできます。ダウンロードしたソースパッケージは後で使用します。まず、thrift コンパイル環境をインストールする必要があります。ソースインストールについては、thrift の公式 Web サイトをご参照ください。") .target("ApsaraDB for HBase で使用される Thrift のバージョンは 0.9.0 です。したがって、Thrift 0.9.0 を使用してクライアントを作成することをお勧めします。ここをクリックして Thrift 0.9.0 をダウンロードします。ダウンロードしたソースコードパッケージは後で使用します。まず、Thrift コンパイル環境をインストールする必要があります。詳細については、Thrift の公式 Web サイトをご参照ください。") .build(); Tm tm3 = Tm.builder() .source("PyPI を介して SDK をインストールできます。インストールコマンドは次のとおりです:") .target("Python Package Index (PyPI) で次のコマンドを実行して、Elastic Container Instance SDK for Python をインストールできます:") .build(); TranslationOptions options = TranslationOptions.builder() .sourceLang("auto") .targetLang("English") .tmList(Arrays.asList(tm1, tm2, tm3)) .build(); GenerationParam param = GenerationParam.builder() .apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")) .model("qwen-mt-plus") .messages(Collections.singletonList(userMsg)) .resultFormat(GenerationParam.ResultFormat.MESSAGE) .translationOptions(options) .build(); return gen.call(param); } public static void main(String[] args) { try { GenerationResult result = callWithMessage(); System.out.println(result.getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getContent()); } catch (ApiException \| NoApiKeyException \| InputRequiredException e) { System.err.println("エラーメッセージ: "+e.getMessage()); } System.exit(0); } } curl 各リージョンでリクエストエンドポイントと API キーが異なります。以下はシンガポールリージョンのリクエストエンドポイントです。 curl -X POST https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation \ -H "Authorization: $DASHSCOPE_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{ "model": "qwen-mt-plus", "input": { "messages": [ { "content": "The following command shows the version information of the installed Thrift.", "role": "user" } ] }, "parameters": { "translation_options": { "source_lang": "Chinese", "target_lang": "English", "tm_list":[ {"source": "You can view the kernel version information of the cluster as follows:", "target": "You can use one of the following methods to query the engine version of a cluster:"}, {"source": "Our Cloud HBase thrift environment is 0.9.0, so we recommend that the client version also be 0.9.0. You can download thrift version 0.9.0 from here. The downloaded source package will be used later. You need to install the thrift compilation environment first. For source installation, you can refer to the thrift official website.", "target": "The version of Thrift used by ApsaraDB for HBase is 0.9.0. Therefore, we recommend that you use Thrift 0.9.0 to create a client. Click here to download Thrift 0.9.0. The downloaded source code package will be used later. You must install the Thrift compiling environment first. For more information, see Thrift official website."}, {"source": "You can install the SDK through PyPI. The installation command is as follows:", "target": "You can run the following command in Python Package Index (PyPI) to install Elastic Container Instance SDK for Python:"} ] } }' ドメインプロンプティング Python import os import dashscope # 以下はシンガポールリージョンの base_url です。 dashscope.base_http_api_url = 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1' messages = [ { "role": "user", "content": "The second SELECT statement returns a number that indicates how many rows the first SELECT statement would have returned without the LIMIT clause." } ] translation_options = { "source_lang": "Chinese", "target_lang": "English", "domains": "The sentence is from Ali Cloud IT domain. It mainly involves computer-related software development and usage methods, including many terms related to computer software and hardware. Pay attention to professional troubleshooting terminologies and sentence patterns when translating. Translate into this IT domain style." } response = dashscope.Generation.call( # 環境変数を設定していない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えます： api_key="sk-xxx", api_key=os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY'), model="qwen-mt-plus", # qwen-mt-lite モデルはドメインプロンプティング機能をサポートしていないことに注意してください。 messages=messages, result_format='message', translation_options=translation_options ) print(response.output.choices[0].message.content) Java // DashScope SDK 2.20.6 以降が必要です。 import java.lang.System; import java.util.Collections; 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.aigc.generation.TranslationOptions; import com.alibaba.dashscope.common.Message; import com.alibaba.dashscope.common.Role; import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException; import com.alibaba.dashscope.exception.InputRequiredException; import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException; import com.alibaba.dashscope.protocol.Protocol; public class Main { public static GenerationResult callWithMessage() throws ApiException, NoApiKeyException, InputRequiredException { // 以下はシンガポールリージョンの base_url です。 Generation gen = new Generation(Protocol.HTTP.getValue(), "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1"); Message userMsg = Message.builder() .role(Role.USER.getValue()) .content("The second SELECT statement returns a number that indicates how many rows the first SELECT statement would have returned without the LIMIT clause.") .build(); TranslationOptions options = TranslationOptions.builder() .sourceLang("auto") .targetLang("English") .domains("The sentence is from Ali Cloud IT domain. It mainly involves computer-related software development and usage methods, including many terms related to computer software and hardware. Pay attention to professional troubleshooting terminologies and sentence patterns when translating. Translate into this IT domain style.") .build(); GenerationParam param = GenerationParam.builder() .apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")) // qwen-mt-lite モデルはドメインプロンプティング機能をサポートしていないことに注意してください。 .model("qwen-mt-plus") .messages(Collections.singletonList(userMsg)) .resultFormat(GenerationParam.ResultFormat.MESSAGE) .translationOptions(options) .build(); return gen.call(param); } public static void main(String[] args) { try { GenerationResult result = callWithMessage(); System.out.println(result.getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getContent()); } catch (ApiException \| NoApiKeyException \| InputRequiredException e) { System.err.println("Error message: "+e.getMessage()); } System.exit(0); } } curl 各リージョンでリクエストエンドポイントと API キーが異なります。以下はシンガポールリージョンのリクエストエンドポイントです。 curl -X POST https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation \ -H "Authorization: $DASHSCOPE_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{ "model": "qwen-mt-plus", "input": { "messages": [ { "content": "The second SELECT statement returns a number that indicates how many rows the first SELECT statement would have returned without the LIMIT clause.", "role": "user" } ] }, "parameters": { "translation_options": { "source_lang": "Chinese", "target_lang": "English", "domains": "The sentence is from Ali Cloud IT domain. It mainly involves computer-related software development and usage methods, including many terms related to computer software and hardware. Pay attention to professional troubleshooting terminologies and sentence patterns when translating. Translate into this IT domain style."} } }'
model `string` (必須) モデル名。サポートされているモデル：qwen-mt-plus、qwen-mt-flash、qwen-mt-lite、qwen-mt-turbo。
messages `array` (必須) 大規模言語モデル (LLM) にコンテキストを提供するメッセージの配列。ユーザーメッセージのみがサポートされています。メッセージタイプユーザーメッセージ `object` (必須) 翻訳する文を含むユーザーメッセージ。プロパティ content `string` (必須) 翻訳する文。 role `string` (必須) ユーザーメッセージのロール。これは `user` に設定する必要があります。
max_tokens `integer` (任意) 生成するトークンの最大数。生成されたコンテンツがこの値を超えると、応答は切り捨てられます。デフォルト値と最大値は、モデルの最大出力長です。詳細については、「モデルの選択」をご参照ください。 Java SDK では、パラメーターは maxTokens です。HTTP 呼び出しの場合は、max_tokens を parameters オブジェクトに配置します。
seed `integer` (任意) 乱数シード。これにより、同じ入力とパラメーターで結果が再現可能になります。呼び出しで同じ `seed` と他のパラメーターを使用すると、モデルは可能な限り一貫して同じ結果を返します。有効値： `[0, 2<sup>31</sup>−1]`。 HTTP 呼び出しを行う場合は、seed を parameters オブジェクトに配置します。
temperature `float` (任意) デフォルトは 0.65 です。サンプリング温度。生成されるテキストの多様性を制御します。温度の値が高いほど、テキストの多様性が高くなります。温度の値が低いほど、テキストの決定性が高くなります。有効値： [0, 2) temperature と top_p の両方が、生成されるテキストの多様性を制御します。どちらか一方のみを設定してください。 HTTP 呼び出しを行う場合は、temperature を parameters オブジェクトに配置します。
top_p `float` (任意) デフォルトは 0.8 です。ニュークリアスサンプリングの確率しきい値。生成されるテキストの多様性を制御します。 top_p の値が高いほど、テキストの多様性が高くなります。top_p の値が低いほど、テキストの決定性が高くなります。有効値： (0, 1.0] temperature と top_p の両方が、生成されるテキストの多様性を制御します。どちらか一方のみを設定してください。 Java SDK では、パラメーターは topPparameters オブジェクトです。
repetition_penalty `float` (任意) デフォルトは 1.0 です。モデル生成中の連続したシーケンスにおける繰り返しのペナルティ。repetition_penalty の値が高いほど、繰り返しが減少します。1.0 の値はペナルティがないことを示します。値は 0 より大きい必要がありますが、厳密な値の範囲はありません。 Java SDK では、パラメーターは repetitionPenalty です。HTTP 呼び出しの場合は、repetition_penalty を parameters オブジェクトに追加します。
top_k `integer` (任意) デフォルトは 1 です。生成中のサンプリングの候補セットのサイズ。たとえば、このパラメーターを 50 に設定すると、単一の生成で最もスコアの高い 50 トークンのみがランダムサンプリングの候補セットを形成するために使用されます。値が大きいほどランダム性が増します。値が小さいほど決定性が増します。値が None または 100 より大きい場合、top_k ポリシーは無効になり、top_p ポリシーのみが有効になります。値は 0 以上である必要があります。 Java SDK では、パラメーターは topK です。HTTP 呼び出しを行う場合は、top_k を parameters オブジェクトに設定します。
stream `boolean` (任意) 応答をストリーミング出力モードで返すかどうかを指定します。有効値： `false`：応答全体が完全に生成された後に返されます。 `true`：応答は生成されるとデータチャンクで返されます。クライアントはチャンクを読み取って完全な応答を再構築する必要があります。説明現在、qwen-mt-flash および qwen-mt-lite モデルのみが増分的にデータを返すことをサポートしています。返される各データチャンクには、新しく生成されたコンテンツのみが含まれます。qwen-mt-plus および qwen-mt-turbo モデルは、非増分的にデータを返します。返される各データチャンクには、これまでに生成されたシーケンス全体が含まれます。この動作は変更できません。例： I I didn I didn't I didn't laugh I didn't laugh after ... このパラメーターは Python SDK でのみサポートされています。Java SDK でストリーミング出力を実装するには、`streamCall` インターフェイスを呼び出します。HTTP 呼び出しでストリーミング出力を実装するには、ヘッダーで `X-DashScope-SSE` を `enable` に設定します。
translation_options `object` (必須) 設定する翻訳パラメーター。プロパティ source_lang `string` (必須) ソース言語の完全な英語名。詳細については、「サポートされている言語」をご参照ください。これを `auto` に設定すると、モデルは入力言語を自動的に検出します。 target_lang `string` (必須) ターゲット言語の完全な英語名。詳細については、「サポートされている言語」をご参照ください。 terms `arrays` (任意) 用語介入機能を使用する際に設定する用語の配列。プロパティ source `string` (必須) ソース言語の用語。 target `string` (必須) ターゲット言語の用語。 tm_list `arrays` (任意) 翻訳メモリ機能を使用する際に設定する翻訳メモリの配列。プロパティ source `string` (必須) ソース言語の文。 target `string` (必須) ターゲット言語の文。 domains `string` (任意) ドメインプロンプティング機能を使用する際に設定するドメインプロンプト。ドメインプロンプトは英語である必要があります。 qwen-mt-lite モデルはドメインプロンプティング機能をサポートしていません。 Java SDK では、パラメーターは `translationOptions` です。HTTP 呼び出しを行う場合は、translation_options を parameters オブジェクトに配置します。

チャット応答オブジェクト (ストリーミングおよび非ストリーミング出力で共通)	`{ "status_code": 200, "request_id": "9b4ec3b2-6d29-40a6-a08b-7e3c9a51c289", "code": "", "message": "", "output": { "text": null, "finish_reason": "stop", "choices": [ { "finish_reason": "stop", "message": { "role": "assistant", "content": "I didn't laugh after watching this video." } } ], "model_name": "qwen-mt-plus" }, "usage": { "input_tokens": 53, "output_tokens": 9, "total_tokens": 62 } }`
status_code `string` リクエストのステータスコード。値が 200 の場合はリクエストが成功したことを示します。それ以外の場合は、リクエストが失敗したことを示します。 Java SDK はこのパラメーターを返しません。呼び出しが失敗した場合、例外がスローされます。例外メッセージには、status_code と message の内容が含まれます。
request_id `string` 呼び出しの一意の ID。 Java SDK では、返されるパラメーターは requestId
code `string` エラーコード。呼び出しが成功した場合、これは空です。 Python SDK のみがこのパラメーターを返します。
output `object` 呼び出し結果に関する情報。プロパティ text `string` このパラメーターは現在 `null` に固定されています。 finish_reason `string` モデルがコンテンツの生成を停止した理由。有効値：生成中の値は `null` です。 `stop`：モデルは自然にコンテンツの生成を停止しました。 `length`：出力長の制限に達したため、生成が停止しました。 choices `array` モデルからの出力情報。プロパティ finish_reason `string` 次の状況を考慮してください：生成中の値は `null` です。 `stop`：モデルは自然にコンテンツの生成を停止しました。 `length`：出力長の制限に達したため、生成が停止しました。 message `object` モデルによって出力されたメッセージオブジェクト。プロパティ role `string` 出力メッセージのロール。これは `assistant` に固定されています。 content `string` 翻訳結果。 model_name `string` このリクエストに使用されたモデルの名前。
usage `object` リクエストのトークン使用情報。プロパティ input_tokens `integer` 入力トークンの数。 output_tokens `integer` 出力トークンの数。 total_tokens `integer` トークンの総数。この値は input_tokens と output_tokens の合計です。

エラーコード

モデルの呼び出しが失敗し、エラーメッセージが返された場合は、「エラーメッセージ」を参照して問題を解決してください。

リクエストボディ	基本的な使用法 Python import os import dashscope # 以下はシンガポールリージョンの base_url です。 dashscope.base_http_api_url = 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1' messages = [ { "role": "user", "content": "I did not laugh after watching this video" } ] translation_options = { "source_lang": "auto", "target_lang": "English", } response = dashscope.Generation.call( # 環境変数を設定していない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えます： api_key="sk-xxx", api_key=os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY'), model="qwen-mt-plus", # この例では qwen-mt-plus を使用しています。必要に応じてモデル名を置き換えることができます。 messages=messages, result_format='message', translation_options=translation_options ) print(response.output.choices[0].message.content) Java // DashScope SDK 2.20.6 以降が必要です。 import java.lang.System; import java.util.Collections; 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.aigc.generation.TranslationOptions; import com.alibaba.dashscope.common.Message; import com.alibaba.dashscope.common.Role; import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException; import com.alibaba.dashscope.exception.InputRequiredException; import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException; import com.alibaba.dashscope.protocol.Protocol; public class Main { public static GenerationResult callWithMessage() throws ApiException, NoApiKeyException, InputRequiredException { // 以下はシンガポールリージョンの base_url です。 Generation gen = new Generation(Protocol.HTTP.getValue(), "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1"); Message userMsg = Message.builder() .role(Role.USER.getValue()) .content("I did not laugh after watching this video") .build(); TranslationOptions options = TranslationOptions.builder() .sourceLang("auto") .targetLang("English") .build(); GenerationParam param = GenerationParam.builder() // 環境変数を設定していない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えます： .apiKey("sk-xxx") .apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")) .model("qwen-mt-plus") .messages(Collections.singletonList(userMsg)) .resultFormat(GenerationParam.ResultFormat.MESSAGE) .translationOptions(options) .build(); return gen.call(param); } public static void main(String[] args) { try { GenerationResult result = callWithMessage(); System.out.println(result.getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getContent()); } catch (ApiException \| NoApiKeyException \| InputRequiredException e) { System.err.println("Error message: "+e.getMessage()); e.printStackTrace(); } finally { System.exit(0); } } } curl 各リージョンでリクエストエンドポイントと API キーが異なります。以下はシンガポールリージョンのリクエストエンドポイントです。 `curl -X POST https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation \ -H "Authorization: $DASHSCOPE_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "qwen-mt-plus", "input": { "messages": [ { "content": "I did not laugh after watching this video", "role": "user" } ] }, "parameters": { "translation_options": { "source_lang": "auto", "target_lang": "English" } } }'` 用語介入 Python import os import dashscope # 以下はシンガポールリージョン用の base_url です。 dashscope.base_http_api_url = 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1' messages = [ { "role": "user", "content": "This set of biosensors uses graphene, a new material. Its target is chemical elements. Its keen 'sense of smell' allows it to reflect the body's health status more deeply and accurately." } ] translation_options = { "source_lang": "Chinese", "target_lang": "English", "terms": [ { "source": "biosensor", "target": "biological sensor" }, { "source": "graphene", "target": "graphene" }, { "source": "chemical elements", "target": "chemical elements" }, { "source": "health status of the body", "target": "health status of the body" } ] } response = dashscope.Generation.call( # 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") に置き換えます。 api_key=os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY'), model="qwen-mt-plus", # この例では qwen-mt-plus を使用します。必要に応じてモデル名を置き換えることができます。 messages=messages, result_format='message', translation_options=translation_options ) print(response.output.choices[0].message.content) Java // DashScope SDK 2.20.6 以降が必要です。 import java.lang.System; import java.util.Collections; import java.util.Arrays; 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.aigc.generation.TranslationOptions; import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.TranslationOptions.Term; import com.alibaba.dashscope.common.Message; import com.alibaba.dashscope.common.Role; import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException; import com.alibaba.dashscope.exception.InputRequiredException; import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException; import com.alibaba.dashscope.protocol.Protocol; public class Main { public static GenerationResult callWithMessage() throws ApiException, NoApiKeyException, InputRequiredException { // 以下はシンガポールリージョンの base_url です。 Generation gen = new Generation(Protocol.HTTP.getValue(), "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1"); Message userMsg = Message.builder() .role(Role.USER.getValue()) .content("このバイオセンサー群は、新素材であるグラフェンを使用しています。そのターゲットは化学元素です。その鋭い『嗅覚』は、身体の健康状態をより深く、より正確に反映することができます。") .build(); Term term1 = Term.builder() .source("biosensor") .target("biological sensor") .build(); Term term2 = Term.builder() .source("health status of the body") .target("health status of the body") .build(); TranslationOptions options = TranslationOptions.builder() .sourceLang("auto") .targetLang("English") .terms(Arrays.asList(term1, term2)) .build(); GenerationParam param = GenerationParam.builder() .apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")) .model("qwen-mt-plus") .messages(Collections.singletonList(userMsg)) .resultFormat(GenerationParam.ResultFormat.MESSAGE) .translationOptions(options) .build(); return gen.call(param); } public static void main(String[] args) { try { GenerationResult result = callWithMessage(); System.out.println(result.getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getContent()); } catch (ApiException \| NoApiKeyException \| InputRequiredException e) { System.err.println("エラーメッセージ: "+e.getMessage()); } System.exit(0); } } curl 各リージョンでリクエストエンドポイントと API キーが異なります。以下はシンガポールリージョンのリクエストエンドポイントです。 curl -X POST https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation \ -H "Authorization: $DASHSCOPE_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{ "model": "qwen-mt-plus", "input": { "messages": [ { "content": "This set of biosensors uses graphene, a new material. Its target is chemical elements. Its keen 'sense of smell' allows it to reflect the body's health status more deeply and accurately.", "role": "user" } ] }, "parameters": { "translation_options": { "source_lang": "Chinese", "target_lang": "English", "terms": [ { "source": "biosensor", "target": "biological sensor" }, { "source": "health status of the body", "target": "health status of the body" } ] } }' 翻訳メモリ Python import os import dashscope # 以下はシンガポールリージョンの base_url です。 dashscope.base_http_api_url = 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1' messages = [ { "role": "user", "content": "The following command shows the version information of the installed Thrift." } ] translation_options = { "source_lang": "Chinese", "target_lang": "English", "tm_list": [ { "source": "You can view the kernel version information of the cluster as follows:", "target": "You can use one of the following methods to query the engine version of a cluster:" }, { "source": "Our Cloud HBase thrift environment is 0.9.0, so we recommend that the client version also be 0.9.0. You can download thrift version 0.9.0 from here. The downloaded source package will be used later. You need to install the thrift compilation environment first. For source installation, you can refer to the thrift official website.", "target": "The version of Thrift used by ApsaraDB for HBase is 0.9.0. Therefore, we recommend that you use Thrift 0.9.0 to create a client. Click here to download Thrift 0.9.0. The downloaded source code package will be used later. You must install the Thrift compiling environment first. For more information, see Thrift official website." }, { "source": "You can install the SDK through PyPI. The installation command is as follows:", "target": "You can run the following command in Python Package Index (PyPI) to install Elastic Container Instance SDK for Python:" } ]} response = dashscope.Generation.call( # 環境変数を設定していない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えます： api_key="sk-xxx", api_key=os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY'), model="qwen-mt-plus", # この例では qwen-mt-plus を使用しています。必要に応じてモデル名を置き換えることができます。 messages=messages, result_format='message', translation_options=translation_options ) print(response.output.choices[0].message.content) Java // DashScope SDK 2.20.6 以降が必要です。 import java.lang.System; import java.util.Collections; import java.util.Arrays; 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.aigc.generation.TranslationOptions; import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.TranslationOptions.Tm; import com.alibaba.dashscope.common.Message; import com.alibaba.dashscope.common.Role; import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException; import com.alibaba.dashscope.exception.InputRequiredException; import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException; import com.alibaba.dashscope.protocol.Protocol; public class Main { public static GenerationResult callWithMessage() throws ApiException, NoApiKeyException, InputRequiredException { // 以下はシンガポールリージョン用の base_url です。 Generation gen = new Generation(Protocol.HTTP.getValue(), "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1"); Message userMsg = Message.builder() .role(Role.USER.getValue()) .content("次のコマンドは、インストールされている Thrift のバージョン情報を示します。") .build(); Tm tm1 = Tm.builder() .source("次のようにクラスターのカーネルバージョン情報を表示できます:") .target("次のいずれかのメソッドを使用して、クラスターのエンジンバージョンをクエリできます:") .build(); Tm tm2 = Tm.builder() .source("当社の Cloud HBase thrift 環境は 0.9.0 であるため、クライアントバージョンも 0.9.0 にすることをお勧めします。ここから thrift バージョン 0.9.0 をダウンロードできます。ダウンロードしたソースパッケージは後で使用します。まず、thrift コンパイル環境をインストールする必要があります。ソースインストールについては、thrift の公式 Web サイトをご参照ください。") .target("ApsaraDB for HBase で使用される Thrift のバージョンは 0.9.0 です。したがって、Thrift 0.9.0 を使用してクライアントを作成することをお勧めします。ここをクリックして Thrift 0.9.0 をダウンロードします。ダウンロードしたソースコードパッケージは後で使用します。まず、Thrift コンパイル環境をインストールする必要があります。詳細については、Thrift の公式 Web サイトをご参照ください。") .build(); Tm tm3 = Tm.builder() .source("PyPI を介して SDK をインストールできます。インストールコマンドは次のとおりです:") .target("Python Package Index (PyPI) で次のコマンドを実行して、Elastic Container Instance SDK for Python をインストールできます:") .build(); TranslationOptions options = TranslationOptions.builder() .sourceLang("auto") .targetLang("English") .tmList(Arrays.asList(tm1, tm2, tm3)) .build(); GenerationParam param = GenerationParam.builder() .apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")) .model("qwen-mt-plus") .messages(Collections.singletonList(userMsg)) .resultFormat(GenerationParam.ResultFormat.MESSAGE) .translationOptions(options) .build(); return gen.call(param); } public static void main(String[] args) { try { GenerationResult result = callWithMessage(); System.out.println(result.getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getContent()); } catch (ApiException \| NoApiKeyException \| InputRequiredException e) { System.err.println("エラーメッセージ: "+e.getMessage()); } System.exit(0); } } curl 各リージョンでリクエストエンドポイントと API キーが異なります。以下はシンガポールリージョンのリクエストエンドポイントです。 curl -X POST https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation \ -H "Authorization: $DASHSCOPE_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{ "model": "qwen-mt-plus", "input": { "messages": [ { "content": "The following command shows the version information of the installed Thrift.", "role": "user" } ] }, "parameters": { "translation_options": { "source_lang": "Chinese", "target_lang": "English", "tm_list":[ {"source": "You can view the kernel version information of the cluster as follows:", "target": "You can use one of the following methods to query the engine version of a cluster:"}, {"source": "Our Cloud HBase thrift environment is 0.9.0, so we recommend that the client version also be 0.9.0. You can download thrift version 0.9.0 from here. The downloaded source package will be used later. You need to install the thrift compilation environment first. For source installation, you can refer to the thrift official website.", "target": "The version of Thrift used by ApsaraDB for HBase is 0.9.0. Therefore, we recommend that you use Thrift 0.9.0 to create a client. Click here to download Thrift 0.9.0. The downloaded source code package will be used later. You must install the Thrift compiling environment first. For more information, see Thrift official website."}, {"source": "You can install the SDK through PyPI. The installation command is as follows:", "target": "You can run the following command in Python Package Index (PyPI) to install Elastic Container Instance SDK for Python:"} ] } }' ドメインプロンプティング Python import os import dashscope # 以下はシンガポールリージョンの base_url です。 dashscope.base_http_api_url = 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1' messages = [ { "role": "user", "content": "The second SELECT statement returns a number that indicates how many rows the first SELECT statement would have returned without the LIMIT clause." } ] translation_options = { "source_lang": "Chinese", "target_lang": "English", "domains": "The sentence is from Ali Cloud IT domain. It mainly involves computer-related software development and usage methods, including many terms related to computer software and hardware. Pay attention to professional troubleshooting terminologies and sentence patterns when translating. Translate into this IT domain style." } response = dashscope.Generation.call( # 環境変数を設定していない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えます： api_key="sk-xxx", api_key=os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY'), model="qwen-mt-plus", # qwen-mt-lite モデルはドメインプロンプティング機能をサポートしていないことに注意してください。 messages=messages, result_format='message', translation_options=translation_options ) print(response.output.choices[0].message.content) Java // DashScope SDK 2.20.6 以降が必要です。 import java.lang.System; import java.util.Collections; 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.aigc.generation.TranslationOptions; import com.alibaba.dashscope.common.Message; import com.alibaba.dashscope.common.Role; import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException; import com.alibaba.dashscope.exception.InputRequiredException; import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException; import com.alibaba.dashscope.protocol.Protocol; public class Main { public static GenerationResult callWithMessage() throws ApiException, NoApiKeyException, InputRequiredException { // 以下はシンガポールリージョンの base_url です。 Generation gen = new Generation(Protocol.HTTP.getValue(), "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1"); Message userMsg = Message.builder() .role(Role.USER.getValue()) .content("The second SELECT statement returns a number that indicates how many rows the first SELECT statement would have returned without the LIMIT clause.") .build(); TranslationOptions options = TranslationOptions.builder() .sourceLang("auto") .targetLang("English") .domains("The sentence is from Ali Cloud IT domain. It mainly involves computer-related software development and usage methods, including many terms related to computer software and hardware. Pay attention to professional troubleshooting terminologies and sentence patterns when translating. Translate into this IT domain style.") .build(); GenerationParam param = GenerationParam.builder() .apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")) // qwen-mt-lite モデルはドメインプロンプティング機能をサポートしていないことに注意してください。 .model("qwen-mt-plus") .messages(Collections.singletonList(userMsg)) .resultFormat(GenerationParam.ResultFormat.MESSAGE) .translationOptions(options) .build(); return gen.call(param); } public static void main(String[] args) { try { GenerationResult result = callWithMessage(); System.out.println(result.getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getContent()); } catch (ApiException \| NoApiKeyException \| InputRequiredException e) { System.err.println("Error message: "+e.getMessage()); } System.exit(0); } } curl 各リージョンでリクエストエンドポイントと API キーが異なります。以下はシンガポールリージョンのリクエストエンドポイントです。 curl -X POST https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation \ -H "Authorization: $DASHSCOPE_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{ "model": "qwen-mt-plus", "input": { "messages": [ { "content": "The second SELECT statement returns a number that indicates how many rows the first SELECT statement would have returned without the LIMIT clause.", "role": "user" } ] }, "parameters": { "translation_options": { "source_lang": "Chinese", "target_lang": "English", "domains": "The sentence is from Ali Cloud IT domain. It mainly involves computer-related software development and usage methods, including many terms related to computer software and hardware. Pay attention to professional troubleshooting terminologies and sentence patterns when translating. Translate into this IT domain style."} } }'
model `string` (必須) モデル名。サポートされているモデル：qwen-mt-plus、qwen-mt-flash、qwen-mt-lite、qwen-mt-turbo。
messages `array` (必須) 大規模言語モデル (LLM) にコンテキストを提供するメッセージの配列。ユーザーメッセージのみがサポートされています。メッセージタイプユーザーメッセージ `object` (必須) 翻訳する文を含むユーザーメッセージ。プロパティ content `string` (必須) 翻訳する文。 role `string` (必須) ユーザーメッセージのロール。これは `user` に設定する必要があります。
max_tokens `integer` (任意) 生成するトークンの最大数。生成されたコンテンツがこの値を超えると、応答は切り捨てられます。デフォルト値と最大値は、モデルの最大出力長です。詳細については、「モデルの選択」をご参照ください。 Java SDK では、パラメーターは maxTokens です。HTTP 呼び出しの場合は、max_tokens を parameters オブジェクトに配置します。
seed `integer` (任意) 乱数シード。これにより、同じ入力とパラメーターで結果が再現可能になります。呼び出しで同じ `seed` と他のパラメーターを使用すると、モデルは可能な限り一貫して同じ結果を返します。有効値： `[0, 2<sup>31</sup>−1]`。 HTTP 呼び出しを行う場合は、seed を parameters オブジェクトに配置します。
temperature `float` (任意) デフォルトは 0.65 です。サンプリング温度。生成されるテキストの多様性を制御します。温度の値が高いほど、テキストの多様性が高くなります。温度の値が低いほど、テキストの決定性が高くなります。有効値： [0, 2) temperature と top_p の両方が、生成されるテキストの多様性を制御します。どちらか一方のみを設定してください。 HTTP 呼び出しを行う場合は、temperature を parameters オブジェクトに配置します。
top_p `float` (任意) デフォルトは 0.8 です。ニュークリアスサンプリングの確率しきい値。生成されるテキストの多様性を制御します。 top_p の値が高いほど、テキストの多様性が高くなります。top_p の値が低いほど、テキストの決定性が高くなります。有効値： (0, 1.0] temperature と top_p の両方が、生成されるテキストの多様性を制御します。どちらか一方のみを設定してください。 Java SDK では、パラメーターは topPparameters オブジェクトです。
repetition_penalty `float` (任意) デフォルトは 1.0 です。モデル生成中の連続したシーケンスにおける繰り返しのペナルティ。repetition_penalty の値が高いほど、繰り返しが減少します。1.0 の値はペナルティがないことを示します。値は 0 より大きい必要がありますが、厳密な値の範囲はありません。 Java SDK では、パラメーターは repetitionPenalty です。HTTP 呼び出しの場合は、repetition_penalty を parameters オブジェクトに追加します。
top_k `integer` (任意) デフォルトは 1 です。生成中のサンプリングの候補セットのサイズ。たとえば、このパラメーターを 50 に設定すると、単一の生成で最もスコアの高い 50 トークンのみがランダムサンプリングの候補セットを形成するために使用されます。値が大きいほどランダム性が増します。値が小さいほど決定性が増します。値が None または 100 より大きい場合、top_k ポリシーは無効になり、top_p ポリシーのみが有効になります。値は 0 以上である必要があります。 Java SDK では、パラメーターは topK です。HTTP 呼び出しを行う場合は、top_k を parameters オブジェクトに設定します。
stream `boolean` (任意) 応答をストリーミング出力モードで返すかどうかを指定します。有効値： `false`：応答全体が完全に生成された後に返されます。 `true`：応答は生成されるとデータチャンクで返されます。クライアントはチャンクを読み取って完全な応答を再構築する必要があります。説明現在、qwen-mt-flash および qwen-mt-lite モデルのみが増分的にデータを返すことをサポートしています。返される各データチャンクには、新しく生成されたコンテンツのみが含まれます。qwen-mt-plus および qwen-mt-turbo モデルは、非増分的にデータを返します。返される各データチャンクには、これまでに生成されたシーケンス全体が含まれます。この動作は変更できません。例： I I didn I didn't I didn't laugh I didn't laugh after ... このパラメーターは Python SDK でのみサポートされています。Java SDK でストリーミング出力を実装するには、`streamCall` インターフェイスを呼び出します。HTTP 呼び出しでストリーミング出力を実装するには、ヘッダーで `X-DashScope-SSE` を `enable` に設定します。
translation_options `object` (必須) 設定する翻訳パラメーター。プロパティ source_lang `string` (必須) ソース言語の完全な英語名。詳細については、「サポートされている言語」をご参照ください。これを `auto` に設定すると、モデルは入力言語を自動的に検出します。 target_lang `string` (必須) ターゲット言語の完全な英語名。詳細については、「サポートされている言語」をご参照ください。 terms `arrays` (任意) 用語介入機能を使用する際に設定する用語の配列。プロパティ source `string` (必須) ソース言語の用語。 target `string` (必須) ターゲット言語の用語。 tm_list `arrays` (任意) 翻訳メモリ機能を使用する際に設定する翻訳メモリの配列。プロパティ source `string` (必須) ソース言語の文。 target `string` (必須) ターゲット言語の文。 domains `string` (任意) ドメインプロンプティング機能を使用する際に設定するドメインプロンプト。ドメインプロンプトは英語である必要があります。 qwen-mt-lite モデルはドメインプロンプティング機能をサポートしていません。 Java SDK では、パラメーターは `translationOptions` です。HTTP 呼び出しを行う場合は、translation_options を parameters オブジェクトに配置します。

OpenAI 互換

シンガポールリージョン

米国 (バージニア) リージョン

北京リージョン

リクエストボディ

基本的な使用法

Python

Node.js

curl

用語介入

Python

Node.js

curl

翻訳メモリ

Python

Node.js

curl

ドメインプロンプティング

Python

Node.js

curl

チャット応答オブジェクト (非ストリーミング出力)

チャット応答チャンクオブジェクト (ストリーミング出力)

増分出力

非増分出力

DashScope

シンガポールリージョン

Python コード

Java コード

米国 (バージニア) リージョン

Python コード

Java コード

北京リージョン

リクエストボディ

基本的な使用法

Python

Java

curl

用語介入

Python

Java

curl

翻訳メモリ

Python

Java

curl

ドメインプロンプティング

Python

Java

curl

チャット応答オブジェクト (ストリーミングおよび非ストリーミング出力で共通)

エラーコード