Alibaba Cloud Model Studio の Qwen-VL モデルは、OpenAI API 仕様と互換性があります。既存の OpenAI アプリケーションを Model Studio に移行するには、次の 3 つのパラメーターを変更するだけです。
`base_url` パラメーターを https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 に更新します。
米国 (バージニア) リージョンのモデルを使用する場合、`base_url` を https://dashscope-us.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 に設定します。中国 (北京) リージョンのモデルを使用する場合、URL を https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 に設定します。
`api_key` をご自身の Model Studio API キーに置き換えます。
`model`：次のリストからモデルを指定します。
サポートされているモデル
グローバル
Qwen-VL シリーズモデル：qwen3-vl-plus, qwen3-vl-plus-2025-09-23, qwen3-vl-flash, qwen3-vl-flash-2025-10-15, qwen3-vl-235b-a22b-thinking, qwen3-vl-235b-a22b-instruct, qwen3-vl-32b-instruct, qwen3-vl-30b-a3b-thinking, qwen3-vl-30b-a3b-instruct, qwen3-vl-8b-thinking, qwen3-vl-8b-instruct
Qwen-OCR シリーズモデル：qwen-vl-ocr, qwen-vl-ocr-2025-11-20
国際
Qwen-VL シリーズモデル
qwen3-vl-plus, qwen3-vl-plus-2025-12-19, qwen3-vl-plus-2025-09-23, qwen3-vl-flash, qwen3-vl-flash-2025-10-15, qwen3-vl-235b-a22b-thinking, qwen3-vl-235b-a22b-instruct, qwen3-vl-32b-instruct, qwen3-vl-30b-a3b-thinking, qwen3-vl-30b-a3b-instruct, qwen3-vl-8b-thinking, qwen3-vl-8b-instruct
qwen-vl-max, qwen-vl-max, qwen-vl-max-latest, qwen-vl-max-2025-08-13, qwen-vl-max-2025-04-08, qwen-vl-plus, qwen-vl-plus-latest, qwen-vl-plus-2025-08-15, qwen-vl-plus-2025-07-10, qwen-vl-plus-2025-05-07, qwen-vl-plus-2025-01-25, qwen2.5-vl-72b-instruct, qwen2.5-vl-32b-instruct, qwen2.5-vl-7b-instruct, qwen2.5-vl-3b-instruct
QVQ シリーズモデル：qvq-max, qvq-max-latest, qvq-max-2025-03-25
Qwen-OCR シリーズモデル：qwen-vl-ocr, qwen-vl-ocr-2025-11-20
米国
qwen3-vl-flash-us, qwen3-vl-flash-2025-10-15-us
中国本土
Qwen-VL シリーズモデル
qwen3-vl-plus, qwen3-vl-plus-2025-12-19, qwen3-vl-plus-2025-09-23, qwen3-vl-flash, qwen3-vl-flash-2025-10-15, qwen3-vl-235b-a22b-thinking, qwen3-vl-235b-a22b-instruct, qwen3-vl-32b-instruct, qwen3-vl-30b-a3b-thinking, qwen3-vl-30b-a3b-instruct, qwen3-vl-8b-thinking, qwen3-vl-8b-instruct
qwen-vl-max, qwen-vl-max, qwen-vl-max-latest, qwen-vl-max-2025-08-13, qwen-vl-max-2025-04-08, qwen-vl-max-2025-04-02, qwen-vl-max-2025-01-25, qwen-vl-max-2024-12-30, qwen-vl-max-2024-11-19, qwen-vl-plus, qwen-vl-plus-latest, qwen-vl-plus-2025-08-15, qwen-vl-plus-2025-07-10, qwen-vl-plus-2025-05-07, qwen-vl-plus-2025-01-25, qwen-vl-plus-2025-01-02, qwen2.5-vl-72b-instruct, qwen2.5-vl-32b-instruct, qwen2.5-vl-7b-instruct, qwen2.5-vl-3b-instruct, qwen2-vl-72b-instruct, qwen2-vl-7b-instruct, qwen2-vl-2b-instruct
QVQ シリーズモデル：qvq-max, qvq-max-latest, qvq-max-2025-03-25
Qwen-OCR シリーズモデル：qwen-vl-ocr, qwen-vl-ocr-latest, qwen-vl-ocr-2025-11-20, qwen-vl-ocr-2025-08-28, qwen-vl-ocr-2025-04-13, qwen-vl-ocr-2024-10-28
モデルの呼び出し
リクエストの例
このセクションでは、Python (OpenAI SDK と LangChain_OpenAI SDK を使用) と cURL (HTTP インターフェイスを使用) でのストリーミング呼び出しの例を示します。他のプログラミング言語や異なる入力メソッドの例については、「視覚的理解のリクエスト例」をご参照ください。
QVQ モデルはストリーミング出力のみをサポートしています。QVQ モデルの使用方法の詳細については、「視覚的推論」をご参照ください。
OpenAI SDK の使用
from openai import OpenAI
import os
def get_response():
client = OpenAI(
# API キーはリージョンによって異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key をご参照ください。
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
# 以下はシンガポールリージョンの base_url です。米国 (バージニア) リージョンのモデルを使用する場合は、base_url を https://dashscope-us.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 に変更してください。
# 中国 (北京) リージョンのモデルを使用する場合は、base_url を https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 に置き換えてください。
base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
completion = client.chat.completions.create(
model="qwen3-vl-plus",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "What is this"
},
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": "https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/images/dog_and_girl.jpeg"
}
}
]
}
],
stream=True,
stream_options={"include_usage":True}
)
for chunk in completion:
print(chunk.model_dump())
if __name__=='__main__':
get_response()
コードを実行すると、次の結果が返されます。
{'id': 'chatcmpl-31042a05-c968-4fc6-ba28-c3aa471258dc', 'choices': [{'delta': {'content': '', 'function_call': None, 'refusal': None, 'role': 'assistant', 'tool_calls': None}, 'finish_reason': None, 'index': 0, 'logprobs': None}], 'created': 1765780318, 'model': 'qwen-vl-plus', 'object': 'chat.completion.chunk', 'service_tier': None, 'system_fingerprint': None, 'usage': None}
{'id': 'chatcmpl-31042a05-c968-4fc6-ba28-c3aa471258dc', 'choices': [{'delta': {'content': 'This', 'function_call': None, 'refusal': None, 'role': None, 'tool_calls': None}, 'finish_reason': None, 'index': 0, 'logprobs': None}], 'created': 1765780318, 'model': 'qwen-vl-plus', 'object': 'chat.completion.chunk', 'service_tier': None, 'system_fingerprint': None, 'usage': None}
{'id': 'chatcmpl-31042a05-c968-4fc6-ba28-c3aa471258dc', 'choices': [{'delta': {'content': 'photo', 'function_call': None, 'refusal': None, 'role': None, 'tool_calls': None}, 'finish_reason': None, 'index': 0, 'logprobs': None}], 'created': 1765780318, 'model': 'qwen-vl-plus', 'object': 'chat.completion.chunk', 'service_tier': None, 'system_fingerprint': None, 'usage': None}
{'id': 'chatcmpl-31042a05-c968-4fc6-ba28-c3aa471258dc', 'choices': [{'delta': {'content': 'shows', 'function_call': None, 'refusal': None, 'role': None, 'tool_calls': None}, 'finish_reason': None, 'index': 0, 'logprobs': None}], 'created': 1765780318, 'model': 'qwen-vl-plus', 'object': 'chat.completion.chunk', 'service_tier': None, 'system_fingerprint': None, 'usage': None}
......
{'id': 'chatcmpl-31042a05-c968-4fc6-ba28-c3aa471258dc', 'choices': [{'delta': {'content': 'moment', 'function_call': None, 'refusal': None, 'role': None, 'tool_calls': None}, 'finish_reason': None, 'index': 0, 'logprobs': None}], 'created': 1765780318, 'model': 'qwen-vl-plus', 'object': 'chat.completion.chunk', 'service_tier': None, 'system_fingerprint': None, 'usage': None}
{'id': 'chatcmpl-31042a05-c968-4fc6-ba28-c3aa471258dc', 'choices': [{'delta': {'content': '.', 'function_call': None, 'refusal': None, 'role': None, 'tool_calls': None}, 'finish_reason': None, 'index': 0, 'logprobs': None}], 'created': 1765780318, 'model': 'qwen-vl-plus', 'object': 'chat.completion.chunk', 'service_tier': None, 'system_fingerprint': None, 'usage': None}
{'id': 'chatcmpl-31042a05-c968-4fc6-ba28-c3aa471258dc', 'choices': [{'delta': {'content': '', 'function_call': None, 'refusal': None, 'role': None, 'tool_calls': None}, 'finish_reason': 'stop', 'index': 0, 'logprobs': None}], 'created': 1765780318, 'model': 'qwen-vl-plus', 'object': 'chat.completion.chunk', 'service_tier': None, 'system_fingerprint': None, 'usage': None}
{'id': 'chatcmpl-31042a05-c968-4fc6-ba28-c3aa471258dc', 'choices': [], 'created': 1765780318, 'model': 'qwen-vl-plus', 'object': 'chat.completion.chunk', 'service_tier': None, 'system_fingerprint': None, 'usage': {'completion_tokens': 230, 'prompt_tokens': 1259, 'total_tokens': 1489, 'completion_tokens_details': {'accepted_prediction_tokens': None, 'audio_tokens': None, 'reasoning_tokens': None, 'rejected_prediction_tokens': None, 'text_tokens': 230}, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 0}}}langchain_openai SDK の使用
前提条件
お使いのコンピューターに Python 環境がインストールされていることを確認してください。
次のコマンドを実行して、langchain_openai SDK をインストールします。
# 次のコマンドが失敗した場合は、pip を pip3 に置き換えてください。 pip install -U langchain_openai
Alibaba Cloud Model Studio をアクティベートし、API キーを取得します。手順については、「API キーの作成」をご参照ください。
API キーの漏洩リスクを減らすために、API キーを環境変数として設定することをお勧めします。詳細については、「API キーを環境変数として設定する」をご参照ください。コードに API キーをハードコーディングすることもできますが、これにより漏洩のリスクが高まります。
使用方法
以下の例は、langchain_openai SDK で Qwen-VL を使用する方法を示しています。
非ストリーミング出力
次のサンプルコードに示すように、非ストリーミング出力には `invoke` メソッドを使用します。
from langchain_openai import ChatOpenAI
import os
def get_response():
llm = ChatOpenAI(
# API キーはリージョン固有です。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key をご参照ください。
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
# 以下の base_url はシンガポールリージョン用です。バージニアリージョンのモデルを使用する場合は、base_url を https://dashscope-us.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 に置き換えてください。
# 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",
model="qwen3-vl-plus",
)
messages= [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "What is this?"
},
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": "https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/images/dog_and_girl.jpeg"
}
}
]
}
]
response = llm.invoke(messages)
print(response.content)
if __name__ == "__main__":
get_response()コードを実行すると、次の結果が返されます。
{
"content": "写真では、女性と彼女の犬がビーチで交流しています。犬は地面に座り、握手かハイタッチをするかのように前足を差し出しています。女性はチェック柄のシャツを着ており、犬と親密に触れ合っているようで、微笑んでいます。背景は、日の出か日没の海と空です。これは、人とペットの間の友情の瞬間を捉えた、心温まる写真です。",
"additional_kwargs": {
"refusal": null
},
"response_metadata": {
"token_usage": {
"completion_tokens": 267,
"prompt_tokens": 1259,
"total_tokens": 1526,
"completion_tokens_details": {
"accepted_prediction_tokens": null,
"audio_tokens": null,
"reasoning_tokens": null,
"rejected_prediction_tokens": null,
"text_tokens": 267
},
"prompt_tokens_details": {
"audio_tokens": null,
"cached_tokens": 0
}
},
"model_provider": "openai",
"model_name": "qwen-vl-plus",
"system_fingerprint": null,
"id": "chatcmpl-9f3eba85-4f7a-4f73-b254-220a650xxxxx",
"finish_reason": "stop",
"logprobs": null
},
"type": "ai",
"name": null,
"id": "lc_run--019b1191-f411-7153-ac51-b8b0410xxxxx-0",
"tool_calls": [],
"invalid_tool_calls": [],
"usage_metadata": {
"input_tokens": 1259,
"output_tokens": 267,
"total_tokens": 1526,
"input_token_details": {
"cache_read": 0
},
"output_token_details": {}
}
}ストリーミング出力
次の例は QVQ モデルには適用されません。QVQ モデルの呼び出し方法については、「視覚的推論」をご参照ください。
from langchain_openai import ChatOpenAI
import os
def get_response():
llm = ChatOpenAI(
# API キーはリージョンによって異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key をご参照ください。
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
# 以下はシンガポールリージョンの base_url です。米国 (バージニア) リージョンのモデルを使用する場合は、base_url を https://dashscope-us.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 に変更してください。
# 中国 (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",
model="qwen3-vl-plus",
# これらの設定により、トークン使用量情報がストリーミング出力の最後のチャンクに表示されます。
stream_options={"include_usage": True}
)
messages= [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "What is this"
},
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": "https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/images/dog_and_girl.jpeg"
}
}
]
}
]
response = llm.stream(messages)
for chunk in response:
print(chunk.json())
if __name__ == "__main__":
get_response()上記のコードを実行すると、次のサンプル結果が返されます。
{"content": "", "additional_kwargs": {}, "response_metadata": {}, "type": "AIMessageChunk", "name": null, "id": "run-xxx", "example": false, "tool_calls": [], "invalid_tool_calls": [], "usage_metadata": null, "tool_call_chunks": []}
{"content": "This", "additional_kwargs": {}, "response_metadata": {}, "type": "AIMessageChunk", "name": null, "id": "run-xxx", "example": false, "tool_calls": [], "invalid_tool_calls": [], "usage_metadata": null, "tool_call_chunks": []}
{"content": " picture", "additional_kwargs": {}, "response_metadata": {}, "type": "AIMessageChunk", "name": null, "id": "run-xxx", "example": false, "tool_calls": [], "invalid_tool_calls": [], "usage_metadata": null, "tool_call_chunks": []}
{"content": " shows", "additional_kwargs": {}, "response_metadata": {}, "type": "AIMessageChunk", "name": null, "id": "run-xxx", "example": false, "tool_calls": [], "invalid_tool_calls": [], "usage_metadata": null, "tool_call_chunks": []}
{"content": " a", "additional_kwargs": {}, "response_metadata": {}, "type": "AIMessageChunk", "name": null, "id": "run-xxx", "example": false, "tool_calls": [], "invalid_tool_calls": [], "usage_metadata": null, "tool_call_chunks": []}
{"content": " dog and a little", "additional_kwargs": {}, "response_metadata": {}, "type": "AIMessageChunk", "name": null, "id": "run-xxx", "example": false, "tool_calls": [], "invalid_tool_calls": [], "usage_metadata": null, "tool_call_chunks": []}
{"content": " girl. The dog looks", "additional_kwargs": {}, "response_metadata": {}, "type": "AIMessageChunk", "name": null, "id": "run-xxx", "example": false, "tool_calls": [], "invalid_tool_calls": [], "usage_metadata": null, "tool_call_chunks": []}
{"content": " friendly and may be", "additional_kwargs": {}, "response_metadata": {}, "type": "AIMessageChunk", "name": null, "id": "run-xxx", "example": false, "tool_calls": [], "invalid_tool_calls": [], "usage_metadata": null, "tool_call_chunks": []}
{"content": " a pet, while the little girl", "additional_kwargs": {}, "response_metadata": {}, "type": "AIMessageChunk", "name": null, "id": "run-xxx", "example": false, "tool_calls": [], "invalid_tool_calls": [], "usage_metadata": null, "tool_call_chunks": []}
{"content": " seems to be interacting", "additional_kwargs": {}, "response_metadata": {}, "type": "AIMessageChunk", "name": null, "id": "run-xxx", "example": false, "tool_calls": [], "invalid_tool_calls": [], "usage_metadata": null, "tool_call_chunks": []}
{"content": " or playing with the dog.", "additional_kwargs": {}, "response_metadata": {}, "type": "AIMessageChunk", "name": null, "id": "run-xxx", "example": false, "tool_calls": [], "invalid_tool_calls": [], "usage_metadata": null, "tool_call_chunks": []}
{"content": " This is a picture that shows", "additional_kwargs": {}, "response_metadata": {}, "type": "AIMessageChunk", "name": null, "id": "run-xxx", "example": false, "tool_calls": [], "invalid_tool_calls": [], "usage_metadata": null, "tool_call_chunks": []}
{"content": " the warm relationship", "additional_kwargs": {}, "response_metadata": {}, "type": "AIMessageChunk", "name": null, "id": "run-xxx", "example": false, "tool_calls": [], "invalid_tool_calls": [], "usage_metadata": null, "tool_call_chunks": []}
{"content": " between humans and animals.", "additional_kwargs": {}, "response_metadata": {}, "type": "AIMessageChunk", "name": null, "id": "run-xxx", "example": false, "tool_calls": [], "invalid_tool_calls": [], "usage_metadata": null, "tool_call_chunks": []}
{"content": "", "additional_kwargs": {}, "response_metadata": {}, "type": "AIMessageChunk", "name": null, "id": "run-xxx", "example": false, "tool_calls": [], "invalid_tool_calls": [], "usage_metadata": null, "tool_call_chunks": []}
{"content": "", "additional_kwargs": {}, "response_metadata": {"finish_reason": "stop"}, "type": "AIMessageChunk", "name": null, "id": "run-xxx", "example": false, "tool_calls": [], "invalid_tool_calls": [], "usage_metadata": null, "tool_call_chunks": []}
{"content": "", "additional_kwargs": {}, "response_metadata": {}, "type": "AIMessageChunk", "name": null, "id": "run-xxx", "example": false, "tool_calls": [], "invalid_tool_calls": [], "usage_metadata": {"input_tokens": 23, "output_tokens": 40, "total_tokens": 63}, "tool_call_chunks": []}入力パラメーターの設定方法については、「リクエストパラメーター」をご参照ください。これらのパラメーターは ChatOpenAI オブジェクトで定義されます。
HTTP インターフェイス経由の呼び出し
HTTP API を介して Qwen-VL モデルにアクセスできます。応答は、OpenAI サービスからの応答と同じ構造を持ちます。
前提条件
Alibaba Cloud Model Studio をアクティベートし、API キーを取得します。手順については、「API キーの作成」をご参照ください。
API キーの漏洩リスクを減らすために、API キーを環境変数として設定することをお勧めします。詳細については、「API キーを環境変数として設定する」をご参照ください。コードに API キーをハードコーディングすることもできますが、これにより漏洩のリスクが高まります。
API 呼び出しの送信
シンガポール：POST https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions
バージニア：POST https://dashscope-us.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions
北京：POST https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completionsリクエストの例
次の例は、curl コマンドを使用して API を呼び出すスクリプトを示しています。
説明
API キーを環境変数として設定していない場合は、$DASHSCOPE_API_KEY をご自身の API キーに置き換える必要があります。
非ストリーミング出力
# ======= 重要 =======
# API キーはリージョンによって異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key をご参照ください。
# 以下はシンガポールリージョンの base_url です。米国 (バージニア) リージョンのモデルを使用する場合は、base_url を https://dashscope-us.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions に変更してください。
# 中国 (北京) リージョンのモデルを使用する場合は、base_url を https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions に置き換えてください。
# === 実行前にこのコメントを削除してください ===
curl --location 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"model": "qwen3-vl-plus",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "What are these"
},
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": "https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/images/dog_and_girl.jpeg"
}
},
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": "https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/images/tiger.png"
}
}
]
}
]
}'コマンドを実行すると、次の結果が返されます。
{
"choices": [
{
"message": {
"content": "In Figure 1, a woman is interacting with her pet dog on the beach. The dog raises its front paw as if it wants to shake hands.\nFigure 2 is a CG-rendered picture of a tiger.",
"role": "assistant"
},
"finish_reason": "stop",
"index": 0,
"logprobs": null
}
],
"object": "chat.completion",
"usage": {
"prompt_tokens": 2509,
"completion_tokens": 34,
"total_tokens": 2543
},
"created": 1724729556,
"system_fingerprint": null,
"model": "qwen-vl-plus",
"id": "chatcmpl-1abb4eb9-f508-9637-a8ba-ac7fc6f73e53"
}ストリーミング出力
ストリーミング出力を使用するには、リクエストボディで `stream` パラメーターを `true` に設定します。
# ======= 重要 =======
# API キーはリージョンによって異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key をご参照ください。
# 以下はシンガポールリージョンの base_url です。米国 (バージニア) リージョンのモデルを使用する場合は、base_url を https://dashscope-us.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions に変更してください。
# 中国 (北京) リージョンのモデルを使用する場合は、base_url を https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions に置き換えてください。
# === 実行前にこのコメントを削除してください ===
curl --location 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"model": "qwen3-vl-plus",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "What is this"
},
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": "https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/images/dog_and_girl.jpeg"
}
}
]
}
],
"stream":true,
"stream_options":{"include_usage":true}
}'コマンドを実行すると、次の結果が返されます。
data: {"choices":[{"delta":{"content":"","role":"assistant"},"index":0,"logprobs":null,"finish_reason":null}],"object":"chat.completion.chunk","usage":null,"created":1724729595,"system_fingerprint":null,"model":"qwen-vl-plus","id":"chatcmpl-4c83f437-303f-907b-9de5-79cac83d6b18"}
data: {"choices":[{"finish_reason":null,"delta":{"content":"In the"},"index":0,"logprobs":null}],"object":"chat.completion.chunk","usage":null,"created":1724729595,"system_fingerprint":null,"model":"qwen-vl-plus","id":"chatcmpl-4c83f437-303f-907b-9de5-79cac83d6b18"}
data: {"choices":[{"delta":{"content":" picture,"},"finish_reason":null,"index":0,"logprobs":null}],"object":"chat.completion.chunk","usage":null,"created":1724729595,"system_fingerprint":null,"model":"qwen-vl-plus","id":"chatcmpl-4c83f437-303f-907b-9de5-79cac83d6b18"}
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data: [DONE]
入力パラメーターの詳細については、「リクエストパラメーター」をご参照ください。
エラー応答の例
リクエストが失敗した場合、応答にはエラーの原因を示す `code` および `message` フィールドが含まれます。
{
"error": {
"message": "Incorrect API key provided. ",
"type": "invalid_request_error",
"param": null,
"code": "invalid_api_key"
}
}エラーコード
「ステータスコード」をご参照ください。