テキスト生成モデルは、入力プロンプトに基づいて、明確で一貫性のあるテキストを作成します。
テキスト生成モデルへの入力は、単純なキーワード、一文の要約、またはより複雑な命令やコンテキストが可能です。モデルは大量のデータを分析することで言語パターンを学習し、以下のような用途で広く使用されています:
コンテンツ作成:ニュースレポート、製品説明、ショートビデオのスクリプトを生成します。
カスタマーサービス:チャットボットを強化し、24 時間 365 日のサポートを提供し、よくある質問に回答します。
テキスト翻訳:高速かつ正確な言語間の変換を実現します。
要約生成:長い記事、レポート、メールの核心部分を抽出します。
法的文書の起草:契約テンプレートや法的意見書の基本的なフレームワークを生成します。
モデル選択の推奨事項
サービスリージョン
Alibaba Cloud Model Studio は、シンガポール、バージニア、北京の各リージョンでモデルサービスを提供しています。各リージョンには異なる API キーがあります。近くのリージョンからサービスにアクセスすると、ネットワーク遅延が減少します。詳細については、「デプロイモードの選択」をご参照ください。
汎用モデル
Qwen-Max、Qwen-Plus、Qwen-Flash はすべて Qwen3 シリーズにアップグレードされ、OpenAI 互換です。これらは、インテリジェントなカスタマーサービス、テキスト作成、コンテンツの洗練、要約など、さまざまなシナリオに適しています。
Qwen-Plus:パフォーマンス、速度、コストのバランスが取れており、ほとんどのシナリオで推奨される選択肢です。
Qwen-Max:Qwen シリーズで最もパフォーマンスの高いモデルで、複雑で多段階のタスクの処理に適しています。qwen3-max-2026-01-23 モデルは、組み込みツールの呼び出しをサポートし、複雑な問題を解決する際の精度を向上させます。
Qwen-Flash:Qwen シリーズで最も高速かつコスト効率の高いモデルで、単純なジョブの実行に適しています。
シナリオ特化型モデル
特定のビジネスニーズに対応するため、Alibaba Cloud Model Studio は、コード機能、長文コンテキスト、翻訳、データマイニング、意図認識、ロールプレイング、詳細調査などの分野をカバーする、さまざまな特化・最適化されたモデルを提供しています。
マルチモーダルモデル
サードパーティモデル
Alibaba Cloud Model Studio は、DeepSeek や Kimi を含む、有名なサードパーティの大規模言語モデルを提供しています。モデルの完全なリストについては、「テキスト生成 - サードパーティモデル」をご参照ください。
基本概念
テキスト生成モデルへの入力はプロンプトであり、1 つ以上のメッセージオブジェクトで構成されます。各メッセージには、ロールとコンテンツがあります:
システムメッセージ:モデルのロールや従うべき命令を定義します。指定しない場合、デフォルトは「あなたは役立つアシスタントです」になります。
ユーザーメッセージ:ユーザーからモデルへの質問や命令です。
アシスタントメッセージ:モデルの返信です。
モデルを呼び出す際には、これらのメッセージオブジェクトの配列を messages という名前で構築します。典型的なリクエストは、行動規範を定義する system メッセージと、命令を提供する user メッセージで構成されます。
system メッセージはオプションですが、より安定した一貫性のある出力を得るために、モデルのロールと行動規範を設定するために含めることを推奨します。[
{"role": "system", "content": "あなたは、正確で効率的、かつ洞察に満ちた応答を提供し、さまざまなタスクや質問でユーザーを支援する準備ができている役立つアシスタントです。"},
{"role": "user", "content": "あなたは誰ですか?"}
]出力応答オブジェクトには、モデルの返信が assistant メッセージとして含まれています。
{
"role": "assistant",
"content": "こんにちは!私は Qwen、Alibaba Group の Tongyi Lab によって開発された大規模言語モデルです。質問への回答、テキストの作成、論理的推論、プログラミングをお手伝いできます。複数の言語を理解し生成でき、マルチターン対話や複雑なタスク処理をサポートしています。何かお手伝いが必要な場合は、いつでもお知らせください!"
}クイックスタート
前提条件:API キーを取得し、API キーを環境変数として設定済みであること。モデルをソフトウェア開発キット (SDK) 経由で呼び出す場合は、OpenAI または DashScope SDK をインストールする必要があります。
OpenAI 互換 - Responses API
Responses API は、Chat Completions API の進化版です。使用方法、コード例、移行ガイドについては、「OpenAI 互換 - Responses」をご参照ください。
Python
import os
from openai import OpenAI
try:
client = OpenAI(
# 各リージョンには異なる API キーがあります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key をご参照ください
# 環境変数を設定していない場合は、次の行を api_key="sk-xxx" に置き換え、ご利用の Alibaba Cloud Model Studio API キーを使用してください。
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
# Responses API は現在、シンガポールリージョンのみをサポートしています。
base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v2/apps/protocols/compatible-mode/v1",
)
response = client.responses.create(
# Responses API は現在、qwen3-max-2026-01-23 モデルのみをサポートしています。
model="qwen3-max-2026-01-23",
input="こんにちは、一文で自己紹介してください。"
)
# モデルの応答を取得
print(response.output_text)
except Exception as e:
print(f"エラーメッセージ: {e}")
print("詳細については、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/error-code をご参照ください")応答
こんにちは!私は Qwen、Alibaba Cloud の Tongyi Lab によって開発された大規模言語モデルで、質問への回答、コンテンツの作成、コーディングなどを支援するように設計されており、2026 年 1 月 27 日現在、常に最新の状態です。Node.js
// Node.js v18+ が必要で、ES モジュール環境で実行する必要があります。
import OpenAI from "openai";
const openai = new OpenAI({
// 各リージョンには異なる API キーがあります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key をご参照ください
// 環境変数を設定していない場合は、次の行を apiKey: "sk-xxx" に置き換え、ご利用の Alibaba Cloud Model Studio API キーを使用してください。
apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
// Responses API は現在、シンガポールリージョンのみをサポートしています。
baseURL: "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v2/apps/protocols/compatible-mode/v1"
});
async function main() {
try {
const response = await openai.responses.create({
// Responses API は現在、qwen3-max-2026-01-23 モデルのみをサポートしています。
model: "qwen3-max-2026-01-23",
input: "こんにちは、一文で自己紹介してください。"
});
// モデルの応答を取得
console.log(response.output_text);
} catch (error) {
console.error("エラー:", error);
}
}
main();応答
私は Qwen、Alibaba Group の Tongyi Lab によって独自に開発された大規模言語モデルです。curl
Responses API は現在、シンガポールリージョンと qwen3-max-2026-01-23 モデルのみをサポートしています。
curl -X POST https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v2/apps/protocols/compatible-mode/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen3-max-2026-01-23",
"input": "こんにちは、一文で自己紹介してください。"
}'応答
{
"id": "351e34cc-5f75-483b-b948-35be954dbxxx",
"created_at": 1769408284,
"model": "qwen3-max-2026-01-23",
"object": "response",
"status": "completed",
"output": [
{
"type": "message",
"id": "msg_59a7339e-77d0-4451-8f51-75fb8dbefxxx",
"role": "assistant",
"status": "completed",
"content": [
{
"type": "output_text",
"text": "私は Qwen、Alibaba Group の Tongyi Lab によって独自に開発された大規模言語モデルです。"
}
]
}
],
"usage": {
"input_tokens": 39,
"output_tokens": 46,
"total_tokens": 85
}
}OpenAI 互換 - Chat Completions API
Python
import os
from openai import OpenAI
try:
client = OpenAI(
# 各リージョンには異なる API キーがあります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key をご参照ください
# 環境変数を設定していない場合は、次の行を api_key="sk-xxx" に置き換え、ご利用の Alibaba Cloud Model Studio API キーを使用してください。
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
# 各リージョンには異なる base_url があります。
base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
completion = client.chat.completions.create(
# モデルのリストについては、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/models をご参照ください
model="qwen-plus",
messages=[
{"role": "system", "content": "あなたは役立つアシスタントです。"},
{"role": "user", "content": "あなたは誰ですか?"},
],
)
print(completion.choices[0].message.content)
# 完全な応答を表示するには、次の行のコメントを解除してください。
# print(completion.model_dump_json())
except Exception as e:
print(f"エラーメッセージ: {e}")
print("詳細については、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/error-code をご参照ください")応答
私は Qwen、Alibaba Group の Tongyi Lab によって独自に開発された大規模言語モデルです。質問への回答や、物語、公式文書、メール、スクリプトなどのテキスト作成、論理的推論、プログラミングなどをお手伝いできます。また、意見を述べたり、ゲームをしたりすることもできます。ご質問やお手伝いが必要なことがあれば、いつでもお気軽にお尋ねください!Java
// OpenAI Java SDK バージョン 3.5.0 以降の使用を推奨します。
import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.ChatCompletion;
import com.openai.models.chat.completions.ChatCompletionCreateParams;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
try {
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
// 環境変数を設定していない場合は、次の行を .apiKey("sk-xxx") に置き換え、ご利用の Alibaba Cloud Model Studio API キーを使用してください。
// 各リージョンには異なる API キーがあります。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
.apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
// 各リージョンには異なる base_url があります。
.baseUrl("https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1")
.build();
// ChatCompletion パラメーターを作成します。
ChatCompletionCreateParams params = ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("qwen-plus") // モデルを指定します。
.addSystemMessage("あなたは役立つアシスタントです。")
.addUserMessage("あなたは誰ですか?")
.build();
// リクエストを送信し、応答を取得します。
ChatCompletion chatCompletion = client.chat().completions().create(params);
String content = chatCompletion.choices().get(0).message().content().orElse("有効なコンテンツが返されませんでした");
System.out.println(content);
} catch (Exception e) {
System.err.println("エラーメッセージ: " + e.getMessage());
System.out.println("詳細については、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/error-code をご参照ください");
}
}
}応答
私は Qwen、Alibaba Group の Tongyi Lab によって独自に開発された大規模言語モデルです。質問への回答や、物語、公式文書、メール、スクリプトなどのテキスト作成、論理的推論、プログラミングなどをお手伝いできます。また、意見を述べたり、ゲームをしたりすることもできます。ご質問やお手伝いが必要なことがあれば、いつでもお気軽にお尋ねください!Node.js
// Node.js v18+ が必要で、ES モジュール環境で実行する必要があります。
import OpenAI from "openai";
const openai = new OpenAI(
{
// 各リージョンには異なる API キーがあります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key をご参照ください
// 環境変数を設定していない場合は、次の行を apiKey: "sk-xxx" に置き換え、ご利用の Alibaba Cloud Model Studio API キーを使用してください。
apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
// 各リージョンには異なる base_url があります。
baseURL: "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
}
);
const completion = await openai.chat.completions.create({
model: "qwen-plus", // モデルのリストについては、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/models をご参照ください
messages: [
{ role: "system", content: "あなたは役立つアシスタントです。" },
{ role: "user", content: "あなたは誰ですか?" }
],
});
console.log(completion.choices[0].message.content);
// 完全な応答を表示するには、次の行のコメントを解除してください。
// console.log(JSON.stringify(completion, null, 4));応答
私は Qwen、Alibaba Group の Tongyi Lab によって独自に開発された大規模言語モデルです。質問への回答や、物語、公式文書、メール、スクリプトなどのテキスト作成、論理的推論、プログラミングなどをお手伝いできます。また、意見を述べたり、ゲームをしたりすることもできます。ご質問やお手伝いが必要なことがあれば、いつでもお気軽にお尋ねください!Go
// OpenAI Go SDK バージョン v2.4.0 以降。
package main
import (
"context"
// 完全な応答を表示するには、以下の行とコードの末尾の行のコメントを解除してください。
// "encoding/json"
"fmt"
"os"
"github.com/openai/openai-go/v2"
"github.com/openai/openai-go/v2/option"
)
func main() {
// 環境変数を設定していない場合は、次の行を apiKey := "sk-xxx" に置き換え、ご利用の Alibaba Cloud Model Studio API キーを使用してください。
apiKey := os.Getenv("DASHSCOPE_API_KEY")
client := openai.NewClient(
option.WithAPIKey(apiKey),
// 各リージョンには異なる API キーがあります。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
// 各リージョンには異なる base_url があります。
option.WithBaseURL("https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"),
)
chatCompletion, err := client.Chat.Completions.New(
context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.SystemMessage("あなたは役立つアシスタントです。"),
openai.UserMessage("あなたは誰ですか?"),
},
Model: "qwen-plus",
},
)
if err != nil {
fmt.Fprintf(os.Stderr, "リクエストに失敗しました: %v\n", err)
// エラー情報の詳細については、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/error-code をご参照ください
os.Exit(1)
}
if len(chatCompletion.Choices) > 0 {
fmt.Println(chatCompletion.Choices[0].Message.Content)
}
// 完全な応答を表示するには、次の行のコメントを解除してください。
// jsonData, _ := json.MarshalIndent(chatCompletion, "", " ")
// fmt.Println(string(jsonData))
}
応答
私は Qwen、Alibaba Group の Tongyi Lab によって独自に開発された大規模言語モデルです。質問への回答や、物語、公式文書、メール、スクリプトなどのテキスト作成、論理的推論、プログラミングなどをお手伝いできます。また、意見を述べたり、ゲームをしたりすることもできます。ご質問やお手伝いが必要なことがあれば、いつでもお気軽にお尋ねください!C# (HTTP)
using System.Net.Http.Headers;
using System.Text;
using System.Text.Json;
class Program
{
private static readonly HttpClient httpClient = new HttpClient();
static async Task Main(string[] args)
{
// 環境変数を設定していない場合は、次の行を string? apiKey = "sk-xxx"; に置き換え、ご利用の Alibaba Cloud Model Studio API キーを使用してください。
string? apiKey = Environment.GetEnvironmentVariable("DASHSCOPE_API_KEY");
// 各リージョンには異なる base_url があります。
string url = "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions";
// モデルのリストについては、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/getting-started/models をご参照ください
string jsonContent = @"{
""model"": ""qwen-plus"",
""messages"": [
{
""role"": ""system"",
""content"": ""あなたは役立つアシスタントです。""
},
{
""role"": ""user"",
""content"": ""あなたは誰ですか?""
}
]
}";
// リクエストを送信し、応答を取得します。
string result = await SendPostRequestAsync(url, jsonContent, apiKey);
// 完全な応答を表示するには、次の行のコメントを解除してください。
// Console.WriteLine(result);
// JSON を解析し、content 部分のみを出力します。
using JsonDocument doc = JsonDocument.Parse(result);
JsonElement root = doc.RootElement;
if (root.TryGetProperty("choices", out JsonElement choices) &&
choices.GetArrayLength() > 0)
{
JsonElement firstChoice = choices[0];
if (firstChoice.TryGetProperty("message", out JsonElement message) &&
message.TryGetProperty("content", out JsonElement content))
{
Console.WriteLine(content.GetString());
}
}
}
private static async Task<string> SendPostRequestAsync(string url, string jsonContent, string apiKey)
{
using (var content = new StringContent(jsonContent, Encoding.UTF8, "application/json"))
{
httpClient.DefaultRequestHeaders.Authorization = new AuthenticationHeaderValue("Bearer", apiKey);
httpClient.DefaultRequestHeaders.Accept.Add(new MediaTypeWithQualityHeaderValue("application/json"));
HttpResponseMessage response = await httpClient.PostAsync(url, content);
if (response.IsSuccessStatusCode)
{
return await response.Content.ReadAsStringAsync();
}
else
{
// エラー情報の詳細については、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/error-code をご参照ください
return $"リクエストに失敗しました: {response.StatusCode}";
}
}
}
}応答
私は Qwen、Alibaba Group の Tongyi Lab によって独自に開発された大規模言語モデルです。質問への回答や、物語、公式文書、メール、スクリプトなどのテキスト作成、論理的推論、プログラミングなどをお手伝いできます。また、意見を述べたり、ゲームをしたりすることもできます。ご質問やお手伝いが必要なことがあれば、いつでもお気軽にお尋ねください!PHP (HTTP)
<?php
// リクエスト URL を設定します。
// 各リージョンには異なる base_url があります。
$url = 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions';
// 各リージョンには異なる API キーがあります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key をご参照ください
// 環境変数を設定していない場合は、次の行を $apiKey = "sk-xxx"; に置き換え、ご利用の Alibaba Cloud Model Studio API キーを使用してください。
$apiKey = getenv('DASHSCOPE_API_KEY');
// リクエストヘッダーを設定します。
$headers = [
'Authorization: Bearer '.$apiKey,
'Content-Type: application/json'
];
// リクエストボディを設定します。
$data = [
"model" => "qwen-plus",
"messages" => [
[
"role" => "system",
"content" => "あなたは役立つアシスタントです。"
],
[
"role" => "user",
"content" => "あなたは誰ですか?"
]
]
];
// cURL セッションを初期化します。
$ch = curl_init();
// cURL オプションを設定します。
curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, $url);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($data));
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, $headers);
// cURL セッションを実行します。
$response = curl_exec($ch);
// エラーを確認します。
// エラー情報の詳細については、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/error-code をご参照ください
if (curl_errno($ch)) {
echo 'Curl エラー: ' . curl_error($ch);
}
// cURL リソースを閉じます。
curl_close($ch);
// 応答結果を出力します。
$dataObject = json_decode($response);
$content = $dataObject->choices[0]->message->content;
echo $content;
// 完全な応答を表示するには、次の行のコメントを解除してください。
//echo $response;
?>応答
私は Qwen、Alibaba Group の Tongyi Lab によって独自に開発された大規模言語モデルです。質問への回答や、物語、公式文書、メール、スクリプトなどのテキスト作成、論理的推論、プログラミングなどをお手伝いできます。また、意見を述べたり、ゲームをしたりすることもできます。ご質問やお手伝いが必要なことがあれば、いつでもお気軽にお尋ねください!curl
各リージョンには異なる base_url と API キーがあります。詳細については、「OpenAI Chat」および「API キーの取得」をご参照ください。
curl -X POST https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen-plus",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "あなたは役立つアシスタントです。"
},
{
"role": "user",
"content": "あなたは誰ですか?"
}
]
}'応答
{
"choices": [
{
"message": {
"role": "assistant",
"content": "私は Qwen、Alibaba Group の Tongyi Lab によって独自に開発された大規模言語モデルです。質問への回答や、物語、公式文書、メール、スクリプトなどのテキスト作成、論理的推論、プログラミングなどをお手伝いできます。また、意見を述べたり、ゲームをしたりすることもできます。ご質問やお手伝いが必要なことがあれば、いつでもお気軽にお尋ねください!"
},
"finish_reason": "stop",
"index": 0,
"logprobs": null
}
],
"object": "chat.completion",
"usage": {
"prompt_tokens": 26,
"completion_tokens": 66,
"total_tokens": 92
},
"created": 1726127645,
"system_fingerprint": null,
"model": "qwen-plus",
"id": "chatcmpl-81951b98-28b8-9659-ab07-xxxxxx"
}DashScope
Python
import json
import os
from dashscope import Generation
import dashscope
# 各リージョンには異なる base_url があります。
dashscope.base_http_api_url = "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1"
messages = [
{"role": "system", "content": "あなたは役立つアシスタントです。"},
{"role": "user", "content": "あなたは誰ですか?"},
]
response = Generation.call(
# 各リージョンには異なる API キーがあります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key をご参照ください
# 環境変数を設定していない場合は、次の行を api_key = "sk-xxx" に置き換え、ご利用の Alibaba Cloud Model Studio API キーを使用してください。
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
model="qwen-plus",
messages=messages,
result_format="message",
)
if response.status_code == 200:
print(response.output.choices[0].message.content)
# 完全な応答を表示するには、次の行のコメントを解除してください。
# print(json.dumps(response, default=lambda o: o.__dict__, indent=4))
else:
print(f"HTTP リターンコード: {response.status_code}")
print(f"エラーコード: {response.code}")
print(f"エラーメッセージ: {response.message}")
print("詳細については、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/error-code をご参照ください")応答
私は Qwen、Alibaba Group の Tongyi Lab によって独自に開発された大規模言語モデルです。質問への回答や、物語、公式文書、メール、スクリプトなどのテキスト作成、論理的推論、プログラミングなどをお手伝いできます。また、意見を述べたり、ゲームをしたりすることもできます。ご質問やお手伝いが必要なことがあれば、いつでもお気軽にお尋ねください!Java
import java.util.Arrays;
import java.lang.System;
import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.Generation;
import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.GenerationParam;
import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.GenerationResult;
import com.alibaba.dashscope.common.Message;
import com.alibaba.dashscope.common.Role;
import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException;
import com.alibaba.dashscope.exception.InputRequiredException;
import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;
import com.alibaba.dashscope.protocol.Protocol;
import com.alibaba.dashscope.utils.JsonUtils;
public class Main {
public static GenerationResult callWithMessage() throws ApiException, NoApiKeyException, InputRequiredException {
// 各リージョンには異なる base_url があります。
Generation gen = new Generation(Protocol.HTTP.getValue(), "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1");
Message systemMsg = Message.builder()
.role(Role.SYSTEM.getValue())
.content("あなたは役立つアシスタントです。")
.build();
Message userMsg = Message.builder()
.role(Role.USER.getValue())
.content("あなたは誰ですか?")
.build();
GenerationParam param = GenerationParam.builder()
// 各リージョンには異なる API キーがあります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key をご参照ください
// 環境変数を設定していない場合は、次の行を .apiKey("sk-xxx") に置き換え、ご利用の Alibaba Cloud Model Studio API キーを使用してください。
.apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
.model("qwen-plus")
.messages(Arrays.asList(systemMsg, userMsg))
.resultFormat(GenerationParam.ResultFormat.MESSAGE)
.build();
return gen.call(param);
}
public static void main(String[] args) {
try {
GenerationResult result = callWithMessage();
System.out.println(result.getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getContent());
// 完全な応答を表示するには、次の行のコメントを解除してください。
// System.out.println(JsonUtils.toJson(result));
} catch (ApiException | NoApiKeyException | InputRequiredException e) {
System.err.println("エラーメッセージ: "+e.getMessage());
System.out.println("詳細については、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/error-code をご参照ください");
}
}
}応答
私は Qwen、Alibaba Group の Tongyi Lab によって独自に開発された大規模言語モデルです。質問への回答や、物語、公式文書、メール、スクリプトなどのテキスト作成、論理的推論、プログラミングなどをお手伝いできます。また、意見を述べたり、ゲームをしたりすることもできます。ご質問やお手伝いが必要なことがあれば、いつでもお気軽にお尋ねください!Node.js (HTTP)
// Node.js v18+ が必要です。
// 環境変数を設定していない場合は、次の行を const apiKey = "sk-xxx"; に置き換え、ご利用の Alibaba Cloud Model Studio API キーを使用してください。
const apiKey = process.env.DASHSCOPE_API_KEY;
const data = {
model: "qwen-plus",
input: {
messages: [
{
role: "system",
content: "あなたは役立つアシスタントです。"
},
{
role: "user",
content: "あなたは誰ですか?"
}
]
},
parameters: {
result_format: "message"
}
};
async function callApi() {
try {
// 各リージョンには異なる base_url があります。
const response = await fetch('https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation', {
method: 'POST',
headers: {
'Authorization': `Bearer ${apiKey}`,
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify(data)
});
const result = await response.json();
console.log(result.output.choices[0].message.content);
// 完全な応答を表示するには、次の行のコメントを解除してください。
// console.log(JSON.stringify(result));
} catch (error) {
// エラー情報の詳細については、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/error-code をご参照ください
console.error('呼び出しに失敗しました:', error.message);
}
}
callApi();応答
私は Qwen、Alibaba Group の Tongyi Lab によって独自に開発された大規模言語モデルです。質問への回答や、物語、公式文書、メール、スクリプトなどのテキスト作成、論理的推論、プログラミングなどをお手伝いできます。また、意見を述べたり、ゲームをしたりすることもできます。ご質問やお手伝いが必要なことがあれば、いつでもお気軽にお尋ねください!Go (HTTP)
package main
import (
"bytes"
"encoding/json"
"fmt"
"io"
"log"
"net/http"
"os"
)
func main() {
requestBody := map[string]interface{}{
"model": "qwen-plus",
"input": map[string]interface{}{
"messages": []map[string]string{
{
"role": "system",
"content": "あなたは役立つアシスタントです。",
},
{
"role": "user",
"content": "あなたは誰ですか?",
},
},
},
"parameters": map[string]string{
"result_format": "message",
},
}
// JSON にシリアライズします。
jsonData, _ := json.Marshal(requestBody)
// HTTP クライアントとリクエストを作成します。
client := &http.Client{}
// 各リージョンには異なる base_url があります。
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation", bytes.NewBuffer(jsonData))
// リクエストヘッダーを設定します。
apiKey := os.Getenv("DASHSCOPE_API_KEY")
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+apiKey)
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
// リクエストを送信します。
resp, err := client.Do(req)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
defer resp.Body.Close()
// 応答本文を読み取ります。
bodyText, _ := io.ReadAll(resp.Body)
// JSON を解析し、コンテンツを出力します。
var result map[string]interface{}
json.Unmarshal(bodyText, &result)
content := result["output"].(map[string]interface{})["choices"].([]interface{})[0].(map[string]interface{})["message"].(map[string]interface{})["content"].(string)
fmt.Println(content)
// 完全な応答を表示するには、次の行のコメントを解除してください。
// fmt.Printf("%s\n", bodyText)
}
応答
私は Qwen、Alibaba Group の Tongyi Lab によって独自に開発された大規模言語モデルです。質問への回答や、物語、公式文書、メール、スクリプトなどのテキスト作成、論理的推論、プログラミングなどをお手伝いできます。また、意見を述べたり、ゲームをしたりすることもできます。ご質問やお手伝いが必要なことがあれば、いつでもお気軽にお尋ねください!C# (HTTP)
using System.Net.Http.Headers;
using System.Text;
class Program
{
private static readonly HttpClient httpClient = new HttpClient();
static async Task Main(string[] args)
{
// 各リージョンには異なる API キーがあります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key をご参照ください
// 環境変数を設定していない場合は、次の行を string? apiKey = "sk-xxx"; に置き換え、ご利用の Alibaba Cloud Model Studio API キーを使用してください。
string? apiKey = Environment.GetEnvironmentVariable("DASHSCOPE_API_KEY");
// リクエスト URL とコンテンツを設定します。
// 各リージョンには異なる base_url があります。
string url = "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation";
string jsonContent = @"{
""model"": ""qwen-plus"",
""input"": {
""messages"": [
{
""role"": ""system"",
""content"": ""あなたは役立つアシスタントです。""
},
{
""role"": ""user"",
""content"": ""あなたは誰ですか?""
}
]
},
""parameters"": {
""result_format"": ""message""
}
}";
// リクエストを送信し、応答を取得します。
string result = await SendPostRequestAsync(url, jsonContent, apiKey);
var jsonResult = System.Text.Json.JsonDocument.Parse(result);
var content = jsonResult.RootElement.GetProperty("output").GetProperty("choices")[0].GetProperty("message").GetProperty("content").GetString();
Console.WriteLine(content);
// 完全な応答を表示するには、次の行のコメントを解除してください。
// Console.WriteLine(result);
}
private static async Task<string> SendPostRequestAsync(string url, string jsonContent, string apiKey)
{
using (var content = new StringContent(jsonContent, Encoding.UTF8, "application/json"))
{
// リクエストヘッダーを設定します。
httpClient.DefaultRequestHeaders.Authorization = new AuthenticationHeaderValue("Bearer", apiKey);
httpClient.DefaultRequestHeaders.Accept.Add(new MediaTypeWithQualityHeaderValue("application/json"));
// リクエストを送信し、応答を取得します。
HttpResponseMessage response = await httpClient.PostAsync(url, content);
// 応答を処理します。
if (response.IsSuccessStatusCode)
{
return await response.Content.ReadAsStringAsync();
}
else
{
return $"リクエストに失敗しました: {response.StatusCode}";
}
}
}
}応答
{
"output": {
"choices": [
{
"finish_reason": "stop",
"message": {
"role": "assistant",
"content": "私は Qwen、Alibaba Group の Tongyi Lab によって独自に開発された大規模言語モデルです。質問への回答や、物語、公式文書、メール、スクリプトなどのテキスト作成、論理的推論、プログラミングなどをお手伝いできます。また、意見を述べたり、ゲームをしたりすることもできます。ご質問やお手伝いが必要なことがあれば、いつでもお気軽にお尋ねください!"
}
}
]
},
"usage": {
"total_tokens": 92,
"output_tokens": 66,
"input_tokens": 26
},
"request_id": "09dceb20-ae2e-999b-85f9-xxxxxx"
}PHP (HTTP)
<?php
// 各リージョンには異なる base_url があります。
$url = "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation";
// 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
$apiKey = getenv('DASHSCOPE_API_KEY');
$data = [
"model" => "qwen-plus",
"input" => [
"messages" => [
[
"role" => "system",
"content" => "あなたは役立つアシスタントです。"
],
[
"role" => "user",
"content" => "あなたは誰ですか?"
]
]
],
"parameters" => [
"result_format" => "message"
]
];
$jsonData = json_encode($data);
$ch = curl_init($url);
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, $jsonData);
curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, [
"Authorization: Bearer $apiKey",
"Content-Type: application/json"
]);
$response = curl_exec($ch);
$httpCode = curl_getinfo($ch, CURLINFO_HTTP_CODE);
if ($httpCode == 200) {
$jsonResult = json_decode($response, true);
$content = $jsonResult['output']['choices'][0]['message']['content'];
echo $content;
// 完全な応答を表示するには、次の行のコメントを解除してください。
// echo "モデルの応答: " . $response;
} else {
echo "リクエストエラー: " . $httpCode . " - " . $response;
}
curl_close($ch);
?>応答
私は Qwen、Alibaba Group の Tongyi Lab によって独自に開発された大規模言語モデルです。質問への回答や、物語、公式文書、メール、スクリプトなどのテキスト作成、論理的推論、プログラミングなどをお手伝いできます。また、意見を述べたり、ゲームをしたりすることもできます。ご質問やお手伝いが必要なことがあれば、いつでもお気軽にお尋ねください!curl
各リージョンには異なる base_url と API キーがあります。詳細については、「DashScope」および「API キーの取得」をご参照ください。
curl --location "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation" \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "qwen-plus",
"input":{
"messages":[
{
"role": "system",
"content": "あなたは役立つアシスタントです。"
},
{
"role": "user",
"content": "あなたは誰ですか?"
}
]
},
"parameters": {
"result_format": "message"
}
}'応答
{
"output": {
"choices": [
{
"finish_reason": "stop",
"message": {
"role": "assistant",
"content": "私は Qwen、Alibaba Group の Tongyi Lab によって独自に開発された大規模言語モデルです。質問への回答や、物語、公式文書、メール、スクリプトなどのテキスト作成、論理的推論、プログラミングなどをお手伝いできます。また、意見を述べたり、ゲームをしたりすることもできます。ご質問やお手伝いが必要なことがあれば、いつでもお気軽にお尋ねください!"
}
}
]
},
"usage": {
"total_tokens": 92,
"output_tokens": 66,
"input_tokens": 26
},
"request_id": "09dceb20-ae2e-999b-85f9-xxxxxx"
}イメージとビデオのデータ処理
マルチモーダルモデルは、イメージやビデオなどの非テキストデータを処理します。これらのモデルは、視覚的な質問応答やイベント検出などのタスクに使用できます。マルチモーダルモデルの呼び出しは、プレーンテキストモデルの呼び出しとは、以下の点で異なります。
ユーザーメッセージの構築:マルチモーダルモデルのユーザーメッセージには、テキストに加えて、イメージやオーディオなどのマルチモーダル情報が含まれます。
DashScope SDK インターフェイス:DashScope Python SDK を使用する場合は、
MultiModalConversationインターフェイスを呼び出します。DashScope Java SDK を使用する場合は、MultiModalConversationクラスを呼び出します。
イメージとビデオのファイル制限に関する詳細については、「視覚的理解」をご参照ください。
OpenAI 互換 Chat Completions API
Python
from openai import OpenAI
import os
client = OpenAI(
# API キーはリージョンによって異なります。API キーの取得方法については、https://www.alibabacloud.com/help/ja/model-studio/get-api-key をご参照ください。
# 環境変数を設定していない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えてください:api_key="sk-xxx"
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
# base_url はリージョンによって異なります。
base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)
messages = [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20251031/ownrof/f26d201b1e3f4e62ab4a1fc82dd5c9bb.png"
},
},
{"type": "text", "text": "What products are shown in the image?"},
],
}
]
completion = client.chat.completions.create(
model="qwen3-vl-plus", # これを別のマルチモーダルモデルに置き換え、必要に応じてメッセージを修正してください。
messages=messages,
)
print(completion.choices[0].message.content)
Node.js
import OpenAI from "openai";
const openai = new OpenAI(
{
// API キーはリージョンによって異なります。API キーの取得方法については、https://www.alibabacloud.com/help/ja/model-studio/get-api-key をご参照ください。
// 環境変数を設定していない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えてください:apiKey: "sk-xxx",
apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
// base_url はリージョンによって異なります。
baseURL: "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
}
);
let messages = [
{
role: "user",
content: [
{ type: "image_url", image_url: { "url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20251031/ownrof/f26d201b1e3f4e62ab4a1fc82dd5c9bb.png" } },
{ type: "text", text: "What products are shown in the image?" },
]
}]
async function main() {
let response = await openai.chat.completions.create({
model: "qwen3-vl-plus", // これを別のマルチモーダルモデルに置き換え、必要に応じてメッセージを修正してください。
messages: messages
});
console.log(response.choices[0].message.content);
}
main()curl
リージョンごとに `base_url` と API キーが異なります。詳細については、「OpenAI Chat」および「API キーの取得」をご参照ください。
curl -X POST https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "qwen3-vl-plus",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20251031/ownrof/f26d201b1e3f4e62ab4a1fc82dd5c9bb.png"
}
},
{
"type": "text",
"text": "What products are shown in the image?"
}
]
}
]
}'DashScope
Python
import os
from dashscope import MultiModalConversation
import dashscope
# base_url はリージョンによって異なります。
dashscope.base_http_api_url = 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1'
messages = [
{
"role": "user",
"content": [
{
"image": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20251031/ownrof/f26d201b1e3f4e62ab4a1fc82dd5c9bb.png"
},
{"text": "What products are shown in the image?"},
],
}
]
response = MultiModalConversation.call(
# API キーはリージョンによって異なります。API キーの取得方法については、https://www.alibabacloud.com/help/ja/model-studio/get-api-key をご参照ください。
# 環境変数を設定していない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えてください:api_key="sk-xxx",
api_key=os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY'),
model='qwen3-vl-plus', # これを別のマルチモーダルモデルに置き換え、必要に応じてメッセージを修正してください。
messages=messages
)
print(response.output.choices[0].message.content[0]['text'])
Java
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversation;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversationParam;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversationResult;
import com.alibaba.dashscope.common.MultiModalMessage;
import com.alibaba.dashscope.common.Role;
import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException;
import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;
import com.alibaba.dashscope.exception.UploadFileException;
import com.alibaba.dashscope.utils.Constants;
public class Main {
static {
// base_url はリージョンによって異なります。
Constants.baseHttpApiUrl = "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1";
}
private static final String modelName = "qwen3-vl-plus"; // これを別のマルチモーダルモデルに置き換え、必要に応じてメッセージを修正してください。
public static void MultiRoundConversationCall() throws ApiException, NoApiKeyException, UploadFileException {
MultiModalConversation conv = new MultiModalConversation();
MultiModalMessage userMessage = MultiModalMessage.builder().role(Role.USER.getValue())
.content(Arrays.asList(Collections.singletonMap("image", "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20251031/ownrof/f26d201b1e3f4e62ab4a1fc82dd5c9bb.png"),
Collections.singletonMap("text", "What products are shown in the image?"))).build();
List<MultiModalMessage> messages = new ArrayList<>();
messages.add(userMessage);
MultiModalConversationParam param = MultiModalConversationParam.builder()
// API キーはリージョンによって異なります。API キーの取得方法については、https://www.alibabacloud.com/help/ja/model-studio/get-api-key をご参照ください。
// 環境変数を設定していない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えてください:.apiKey("sk-xxx")
.apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
.model(modelName)
.messages(messages)
.build();
MultiModalConversationResult result = conv.call(param);
System.out.println(result.getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getContent().get(0).get("text")); // 結果を会話に追加します
}
public static void main(String[] args) {
try {
MultiRoundConversationCall();
} catch (ApiException | NoApiKeyException | UploadFileException e) {
System.out.println(e.getMessage());
}
System.exit(0);
}
}curl
リージョンごとに `base_url` と API キーが異なります。詳細については、「DashScope」および「API キーの取得」をご参照ください。
curl -X POST https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "qwen3-vl-plus",
"input":{
"messages":[
{
"role": "user",
"content": [
{"image": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20251031/ownrof/f26d201b1e3f4e62ab4a1fc82dd5c9bb.png"},
{"text": "What products are shown in the image?"}
]
}
]
}
}'モデルの非同期呼び出し
非同期 API 呼び出しにより、同時実行性の高いリクエストの処理効率が向上します。
OpenAI 互換の Chat Completions API
Python
import os
import asyncio
from openai import AsyncOpenAI
import platform
# 非同期クライアントインスタンスを作成します。
client = AsyncOpenAI(
# API キーはリージョンによって異なります。API キーの取得方法については、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key をご参照ください。
# 環境変数が設定されていない場合は、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"),
# base_url はリージョンによって異なります。
base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)
# 非同期タスクリストを定義します。
async def task(question):
print(f"Sending question: {question}")
response = await client.chat.completions.create(
messages=[
{"role": "user", "content": question}
],
model="qwen-plus", # モデルのリストについては、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/getting-started/models をご参照ください。
)
print(f"Model response: {response.choices[0].message.content}")
# メインの非同期関数です。
async def main():
questions = ["Who are you?", "What can you do?", "How is the weather?"]
tasks = [task(q) for q in questions]
await asyncio.gather(*tasks)
if __name__ == '__main__':
# イベントループポリシーを設定します。
if platform.system() == 'Windows':
asyncio.set_event_loop_policy(asyncio.WindowsSelectorEventLoopPolicy())
# メインのコルーチンを実行します。
asyncio.run(main(), debug=False)
Java
import com.openai.client.OpenAIClientAsync;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClientAsync;
import com.openai.models.chat.completions.ChatCompletionCreateParams;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// OpenAI クライアントを作成し、DashScope 互換エンドポイントに接続します。
OpenAIClientAsync client = OpenAIOkHttpClientAsync.builder()
// API キーはリージョンによって異なります。API キーの取得方法については、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key をご参照ください。
// 環境変数が設定されていない場合は、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"))
// base_url はリージョンによって異なります。
.baseUrl("https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1")
.build();
// 質問のリストを定義します。
List<String> questions = Arrays.asList("Who are you?", "What can you do?", "How is the weather?");
// 非同期タスクのリストを作成します。
CompletableFuture<?>[] futures = questions.stream()
.map(question -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
System.out.println("Sending question: " + question);
// ChatCompletion パラメーターを作成します。
ChatCompletionCreateParams params = ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("qwen-plus") // モデルを指定します。
.addSystemMessage("You are a helpful assistant.")
.addUserMessage(question)
.build();
// 非同期リクエストを送信し、応答を処理します。
return client.chat().completions().create(params)
.thenAccept(chatCompletion -> {
String content = chatCompletion.choices().get(0).message().content().orElse("No response content");
System.out.println("Model response: " + content);
})
.exceptionally(e -> {
System.err.println("Error message: " + e.getMessage());
System.out.println("詳細については、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/error-code をご参照ください。");
return null;
});
}).thenCompose(future -> future))
.toArray(CompletableFuture[]::new);
// すべての非同期操作が完了するのを待ちます。
CompletableFuture.allOf(futures).join();
}
}DashScope
現在、DashScope SDK は Python でのテキスト生成の非同期呼び出しのみをサポートしています。
# DashScope Python SDK バージョン 1.19.0 以降が必要です。
import asyncio
import platform
from dashscope.aigc.generation import AioGeneration
import os
import dashscope
# base_url はリージョンによって異なります。
dashscope.base_http_api_url = 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1'
# 非同期タスクリストを定義します。
async def task(question):
print(f"Sending question: {question}")
response = await AioGeneration.call(
# 環境変数が設定されていない場合は、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-plus", # モデルのリストについては、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/models をご参照ください。
messages=[{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": question}],
result_format="message",
)
print(f"Model response: {response.output.choices[0].message.content}")
# メインの非同期関数です。
async def main():
questions = ["Who are you?", "What can you do?", "How is the weather?"]
tasks = [task(q) for q in questions]
await asyncio.gather(*tasks)
if __name__ == '__main__':
# イベントループポリシーを設定します。
if platform.system() == 'Windows':
asyncio.set_event_loop_policy(asyncio.WindowsSelectorEventLoopPolicy())
# メインのコルーチンを実行します。
asyncio.run(main(), debug=False)
応答
呼び出しは非同期であるため、応答の順序は例と異なる場合があります。
Sending question: Who are you?
Sending question: What can you do?
Sending question: How is the weather?
Model response: こんにちは! 私は Qwen、Alibaba Group の Tongyi Lab によって開発された大規模言語モデルです。質問に答えたり、物語、公式ドキュメント、メール、プレイブックなどのテキストを作成したりするお手伝いができます。また、論理的推論、コードの作成、意見の表明、ゲームをすることもできます。ご質問やサポートが必要な場合は、いつでもお気軽にお尋ねください!
Model response: こんにちは! 現時点では、リアルタイムの気象情報を取得することはできません。都市や地域を教えていただければ、一般的な天気に関するアドバイスや情報を提供するために最善を尽くします。または、天気アプリケーションを使用してリアルタイムの天気を確認することもできます。
Model response: 私には、次のような多くのスキルがあります:
1. **質問への回答**:学術的なトピック、一般的な知識、専門的な主題に関する質問であっても、お答えするよう努めます。
2. **テキストの作成**:物語、公式ドキュメント、メール、プレイブックなど、さまざまな種類のテキストを作成できます。
3. **論理的推論**:数学の問題やなぞなぞなど、論理的推論の問題を解決するお手伝いができます。
4. **プログラミング**:コードの作成、デバッグ、最適化など、プログラミングの支援を提供できます。
5. **多言語サポート**:中国語、英語、フランス語、スペイン語など、複数の言語をサポートしています。
6. **意見の表明**:意思決定に役立つ意見や提案を提供できます。
7. **ゲーム**:なぞなぞやしりとりなど、テキストベースのゲームを一緒にプレイできます。
特定のニーズや質問があれば、お気軽にお知らせください。最善を尽くしてお手伝いします!本番環境への適用
高品質なコンテキストの構築
大量の生データを大規模言語モデル (LLM) に直接入力すると、コンテキストサイズの制限により、コストが増加し、パフォーマンスが低下します。コンテキストエンジニアリングは、正確なナレッジを動的に読み込むことで、生成品質と効率を向上させます。主な手法は次のとおりです:
プロンプトエンジニアリング:プロンプトと呼ばれるテキスト命令を設計・最適化し、モデルをより正確にガイドします。これにより、出力が期待する結果とより一致するようになります。詳細については、テキスト生成プロンプトガイド のページをご参照ください。
検索拡張生成 (RAG):モデルが製品ドキュメントや技術マニュアルなどの外部ナレッジベースを使用して質問に回答する必要がある場合に役立ちます。
ツール呼び出し:モデルが天気予報などのリアルタイム情報を取得したり、API の呼び出しやメール送信などの特定の操作を実行したりできるようにします。
メモリ:モデルの長期記憶と短期記憶を構築する手法で、これによりモデルは連続的な会話の履歴を理解できるようになります。
応答の多様性の制御
生成されるテキストの多様性は、temperature と top_p を使用して制御できます。値を大きくすると、より多様なコンテンツが生成されます。値を小さくすると、より決定論的なコンテンツが生成されます。パラメーターの効果を正確に評価するには、一度に 1 つのパラメーターのみを調整してください。
temperature:有効値は [0, 2) です。このパラメーターは主にランダム性を調整します。top_p:有効値は [0, 1] です。このパラメーターは、確率のしきい値を使用して応答をフィルターします。
以下の例は、さまざまなパラメーター設定が生成されるコンテンツにどのように影響するかを示しています。入力プロンプトは「主人公が猫と太陽の光である 3 文の短編小説を書いてください」です。
高い多様性 (
temperature= 0.9):クリエイティブライティング、ブレインストーミング、マーケティングコピーなど、創造性、想像力、新しい表現が求められるシナリオに適しています。Sunlight slanted onto the windowsill. A ginger cat tiptoed to the glowing patch of light, its fur instantly turning the color of melted honey. It reached out a paw to tap the sunbeam and sank in as if stepping into warm water, the light flowing up its back from its paw pads. The afternoon grew heavy. The cat, curled in the flowing gold, heard time melt away with its purrs.高い決定論 (
temperature= 0.1):事実に基づく Q&A、コード生成、法務テキストなど、正確で厳密、かつ予測可能なコンテンツが求められるシナリオに適しています。An old cat dozed on the windowsill in the afternoon sun. The light danced on its mottled back like someone flipping through an old photo album. Dust motes floated in the air. It was as if time whispered, "You were young once, and I was bright."
その他の機能
前のセクションでは、基本的な対話メソッドについて説明しました。より複雑なシナリオについては、以下をご参照ください:
マルチターン会話:フォローアップの質問や情報収集など、連続的なコミュニケーションが必要なシナリオに役立ちます。
ストリーミング出力:チャットボットやリアルタイムのコード生成など、即時応答が必要なシナリオに役立ちます。ユーザーエクスペリエンスを向上させ、長い応答時間によるタイムアウトを防ぐのに役立ちます。
ディープシンキング:複雑な推論やポリシー分析など、高品質で構造化された、詳細な回答が必要なシナリオに役立ちます。
構造化出力:プログラムによる簡単なパースやデータ処理のために、モデルに安定した JSON 形式で応答させる必要がある場合に役立ちます。
部分モード:コード補完や長文執筆など、モデルが既存のテキストから継続する必要があるシナリオに役立ちます。
API リファレンス
モデル呼び出しパラメーターの完全なリストについては、OpenAI 互換 API リファレンスとDashScope API リファレンスをご参照ください。
よくある質問
Q:Qwen API がウェブリンクを解析できないのはなぜですか?
A:Qwen API は直接ウェブリンクにアクセスして解析することはできません。Function Calling などの機能を使用するか、Python の Beautiful Soup などのウェブスクレイピングツールを使用してウェブページのコンテンツを読み取ることができます。
Q:Qwen ウェブインターフェイスからの応答と Qwen API からの応答が異なるのはなぜですか?
A:Qwen ウェブインターフェイスと Qwen API の応答が異なるのは、ウェブインターフェイスに追加のエンジニアリング最適化が含まれているためです。これらの最適化により、ウェブページの解析、ウェブ検索、画像生成、PPT 生成などの機能が有効になりますが、これらは大規模言語モデル (LLM) API ではネイティブにサポートされていません。Function Calling などの機能を使用して、モデルの出力を強化できます。
Q:モデルは Word、Excel、PDF、または PPT フォーマットのファイルを直接生成できますか?
A:いいえ、できません。Alibaba Cloud Model Studio のテキスト生成モデルは、プレーンテキストのみを出力します。これらのフォーマットでファイルを作成するには、プログラムで、またはサードパーティのライブラリを使用してプレーンテキスト出力を変換できます。