Alibaba Cloud Model Studio:概要

import os
from openai import OpenAI

try:
    client = OpenAI(
        # API キーはリージョンごとに異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key を参照してください。
        # または、API キーを直接設定します：api_key="sk-xxx",
        api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
        # ご利用のリージョンに合わせてベース URL を変更してください。
        base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v2/apps/protocols/compatible-mode/v1",
    )

    response = client.responses.create(
        model="qwen3.5-plus", 
        input="Briefly introduce what you can do?"
    )

    print(response)
except Exception as e:
    print(f"An error occurred: {e}")
    print("詳細については、エラーコードドキュメントをご参照ください：https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/error-code")

レスポンス

レスポンスオブジェクトには以下のフィールドが含まれます。

• id：レスポンスの一意識別子です。

• output：reasoning（モデルの思考プロセス）と message（モデルのレスポンス）を含む出力のリストです。

  reasoning フィールドは、ディープシンキング が有効になっている場合にのみ返されます。たとえば、Qwen-3.5 シリーズではデフォルトで有効になっています。

• usage：トークン使用量の統計情報です。

以下はレスポンス内容のサンプルです。完全なレスポンスについては、curl セクションをご参照ください。

Hello! I'm an AI assistant with knowledge current up to 2026. Here's a brief overview of what I can do:

*   Content Creation: Write emails, articles, stories, scripts, and more.
*   Coding & Tech: Generate, debug, and explain code across various programming languages.
*   Analysis & Summarization: Process documents, interpret data, and extract key insights.
*   Problem Solving: Assist with math, logic, reasoning, and strategic planning.
*   Learning & Translation: Explain complex topics simply or translate between multiple languages.

Feel free to ask me anything or give me a task to get started!

// Node.js v18 以降が必要です。ES Module 環境で実行してください。
import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI({
    // API キーはリージョンごとに異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key を参照してください。
    // または、API キーを直接設定します：apiKey: "sk-xxx",
    apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
    // ご利用のリージョンに合わせてベース URL を変更してください。
    baseURL: "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v2/apps/protocols/compatible-mode/v1"
});

async function main() {
    try {
        const response = await openai.responses.create({
            model: "qwen3.5-plus",
            input: "Briefly introduce what you can do?"
        });

        // モデルのレスポンスを取得します。
        console.log(response);
    } catch (error) {
        console.error("An error occurred:", error);
    }
}

main();

レスポンス

レスポンスオブジェクトには以下のフィールドが含まれます。

• id：レスポンスの一意識別子です。

• output：reasoning（モデルの思考プロセス）と message（モデルのレスポンス）を含む出力のリストです。

  reasoning フィールドは、ディープシンキング が有効になっている場合にのみ返されます。たとえば、Qwen-3.5 シリーズではデフォルトで有効になっています。

• usage：トークン使用量の統計情報です。

以下はレスポンス内容のサンプルです。完全なレスポンスについては、curl セクションをご参照ください。

Hello! I'm an AI assistant with knowledge current up to 2026. Here's a brief overview of what I can do:

*   Content Creation: Write emails, articles, stories, scripts, and more.
*   Coding & Tech: Generate, debug, and explain code across various programming languages.
*   Analysis & Summarization: Process documents, interpret data, and extract key insights.
*   Problem Solving: Assist with math, logic, reasoning, and strategic planning.
*   Learning & Translation: Explain complex topics simply or translate between multiple languages.

Feel free to ask me anything or give me a task to get started!

# ご利用のリージョンに合わせてベース URL を変更してください。
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": "qwen3.5-plus",
    "input": "Briefly introduce what you can do?",
    "enable_thinking": true
}'

レスポンス

{
    "created_at": 1772249518,
    "id": "7ad48c6b-3cc4-904f-9284-5f419c6c5xxx",
    "model": "qwen3.5-plus",
    "object": "response",
    "output": [
        {
            "id": "msg_94805179-2801-45da-ac1c-a87e8ea20xxx",
            "summary": [
                {
                    "text": "Okay, the user is asking me to briefly introduce what I can do. Let me start by recalling the capabilities listed in the system message. I need to make sure I cover the main points without getting too detailed.\n\nFirst, I should mention my enhanced language foundation and architecture efficiency. Then, the upgraded logical reasoning and mathematical capabilities. Visual analysis is another key point, including charts and formulas. Autonomous agent planning and code generation are important too. Human alignment optimization for better interaction, long-context handling up to 256K, and multilingual support with OCR.\n\nWait, the user said \"briefly,\" so I need to keep it concise. Maybe group some points together. Let me check the examples given in the system message. They have sections like Enhanced Language Foundation, Advanced Logical Reasoning, etc. But since it's a brief intro, I should summarize each capability in a sentence or two.\n\nAlso, the user might be looking for practical applications. Maybe highlight how these features help in real tasks. For example, handling long documents, solving math problems, analyzing images, writing code, etc.\n\nI should avoid technical jargon where possible. Make it clear and straightforward. Let me structure it as a list of key capabilities with short explanations. Start with a greeting, then list the main points, and end with an offer to help with specific tasks.\n\nWait, the system message says \"You are Qwen3.5,\" so I need to introduce myself as such. But the user just asked what I can do, so maybe start with \"I'm Qwen3.5...\" and then list the capabilities.\n\nCheck if all the upgraded features from Qwen3 to Qwen3.5 are covered. The main upgrades are in language foundation, reasoning, visual analysis, agent planning, code, alignment, context length, and multilingual OCR.\n\nMake sure not to mention the knowledge cutoff unless relevant. The user's current time is 2026, but since my knowledge is up to 2026, that's covered.\n\nOkay, let me draft a concise response highlighting each capability briefly. Keep it friendly and inviting for the user to ask for specific help.\n",
                    "type": "summary_text"
                }
            ],
            "type": "reasoning"
        },
        {
            "content": [
                {
                    "annotations": [],
                    "text": "I'm **Qwen3.5**, a large language model designed to assist with a wide range of tasks. Here's what I can do:  \n\n- **Understand & Generate Text**: Handle complex instructions, creative writing, and multi-step tasks with improved accuracy.  \n- **Solve Problems**: Tackle advanced math, logic puzzles, and scientific reasoning with step-by-step clarity.  \n- **Analyze Visuals**: Interpret charts, diagrams, formulas, and even extract text from images (OCR).  \n- **Plan & Execute**: Break down goals into actionable steps, run code, or interact with tools autonomously.  \n- **Code & Debug**: Write, explain, or fix code in multiple programming languages.  \n- **Long-Context Mastery**: Process documents, books, or videos up to **256K tokens** without losing key details.  \n- **Multilingual Support**: Communicate fluently in **100+ languages**, including low-resource ones.  \n\nNeed help with something specific? Just ask!",
                    "type": "output_text"
                }
            ],
            "id": "msg_35be06c6-ca4d-4f2b-9677-7897e488dxxx",
            "role": "assistant",
            "status": "completed",
            "type": "message"
        }
    ],
    "parallel_tool_calls": false,
    "status": "completed",
    "tool_choice": "auto",
    "tools": [],
    "usage": {
        "input_tokens": 54,
        "input_tokens_details": {
            "cached_tokens": 0
        },
        "output_tokens": 662,
        "output_tokens_details": {
            "reasoning_tokens": 447
        },
        "total_tokens": 716,
        "x_details": [
            {
                "input_tokens": 54,
                "output_tokens": 662,
                "output_tokens_details": {
                    "reasoning_tokens": 447
                },
                "total_tokens": 716,
                "x_billing_type": "response_api"
            }
        ]
    }
}

import os
from openai import OpenAI

try:
    client = OpenAI(
        # API キーはリージョンごとに異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key を参照してください。
        # 環境変数が設定されていない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えてください：api_key="sk-xxx",
        api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
        # ベース 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",
    )

    completion = client.chat.completions.create(
        model="qwen3.5-plus",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
            {"role": "user", "content": "Who are you?"},
        ],
    )
    print(completion.choices[0].message.content)
    # 完全なレスポンスを表示するには、次の行のコメントを外してください。
    # print(completion.model_dump_json())
except Exception as e:
    print(f"An error occurred: {e}")
    print("詳細については、エラーコードドキュメントをご参照ください：https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/error-code")

レスポンス

I am Qwen, a large language model developed by the Tongyi Lab at Alibaba Group. I can help you answer questions, create text such as stories, official documents, emails, and scripts, perform logical reasoning, code, and more. I can also express opinions and play games. If you have any questions or need help, feel free to ask!

// OpenAI Java SDK バージョン >= 3.5.0 が必要です。
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()
                    // API キーはリージョンごとに異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key を参照してください。
                    // 環境変数が設定されていない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えてください： .apiKey("sk-xxx")
                    .apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
                    // ベース 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();

            // ChatCompletion パラメーターを作成します。
            ChatCompletionCreateParams params = ChatCompletionCreateParams.builder()
                    .model("qwen3.5-plus")
                    .addSystemMessage("You are a helpful assistant.")
                    .addUserMessage("Who are you?")
                    .build();

            // リクエストを送信します。
            ChatCompletion chatCompletion = client.chat().completions().create(params);
            String content = chatCompletion.choices().get(0).message().content().orElse("No valid content returned");
            System.out.println(content);
            // 完全なレスポンスを表示するには、次の行のコメントを外してください。
            // System.out.println(chatCompletion);
            
        } catch (Exception e) {
            System.err.println("An error occurred: " + e.getMessage());
            System.out.println("詳細については、エラーコードドキュメントをご参照ください：https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/error-code");
        }
    }
}

レスポンス

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// Node.js v18 以降が必要です。ES Module 環境で実行してください。
import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI(
    {
        // API キーはリージョンごとに異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key を参照してください。
        // 環境変数が設定されていない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えてください：apiKey: "sk-xxx",
        apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
        // ベース 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"
        
    }
);
const completion = await openai.chat.completions.create({
    model: "qwen3.5-plus",
    messages: [
        { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
        { role: "user", content: "Who are you?" }
    ],
});
console.log(completion.choices[0].message.content);
// 完全なレスポンスを表示するには、次の行のコメントを外してください。
// console.log(JSON.stringify(completion, null, 4));

レスポンス

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// OpenAI Go SDK バージョン v2.4.0 以降が必要です。
package main

import (
	"context"
	// 完全なレスポンスを表示するには、以下の行とコード末尾の対応する行のコメントを外してください。
	// "encoding/json"
	"fmt"
	"os"

	"github.com/openai/openai-go/v2"
	"github.com/openai/openai-go/v2/option"
)

func main() {
	// API キーはリージョンごとに異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key を参照してください。
	// 環境変数が設定されていない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えてください：apiKey := "sk-xxx"
	apiKey := os.Getenv("DASHSCOPE_API_KEY")
	client := openai.NewClient(
		option.WithAPIKey(apiKey),
		// ベース URL はリージョンによって異なります。
		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("You are a helpful assistant."),
				openai.UserMessage("Who are you?"),
			},
			Model: "qwen3.5-plus",
		},
	)

	if err != nil {
		fmt.Fprintf(os.Stderr, "Request failed: %v\n", err)
		// 詳細については、エラーコードドキュメントをご参照ください：https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/error-code
		os.Exit(1)
	}

	if len(chatCompletion.Choices) > 0 {
		fmt.Println(chatCompletion.Choices[0].Message.Content)
	}
	// 完全なレスポンスを表示するには、以下の行のコメントを外してください。
	// jsonData, _ := json.MarshalIndent(chatCompletion, "", "  ")
	// fmt.Println(string(jsonData))

}

レスポンス

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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)
    {
        // API キーはリージョンごとに異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key を参照してください。
        // 環境変数が設定されていない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えてください： string? apiKey = "sk-xxx";
        string? apiKey = Environment.GetEnvironmentVariable("DASHSCOPE_API_KEY");
        // ベース URL はリージョンによって異なります。
        string url = "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions";
        string jsonContent = @"{
            ""model"": ""qwen3.5-plus"",
            ""messages"": [
                {
                    ""role"": ""system"",
                    ""content"": ""You are a helpful assistant.""
                },
                {
                    ""role"": ""user"", 
                    ""content"": ""Who are you?""
                }
            ]
        }";

        // リクエストを送信してレスポンスを取得します。
        string result = await SendPostRequestAsync(url, jsonContent, apiKey);
        
        // 完全なレスポンスを表示するには、次の行のコメントを外してください。
        // Console.WriteLine(result);

        // JSON を解析してメッセージ本文のみを出力します。
        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
            {   
                // 詳細については、エラーコードドキュメントをご参照ください：https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/error-code
                return $"Request failed with status code: {response.StatusCode}";
            }
        }
    }
}

レスポンス

I am Qwen, a large language model developed by the Tongyi Lab at Alibaba Group. I can help you answer questions, create text such as stories, official documents, emails, and scripts, perform logical reasoning, code, and more. I can also express opinions and play games. If you have any questions or need help, feel free to ask!

<?php
// ベース URL はリージョンによって異なります。
$url = 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions';
// API キーはリージョンごとに異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key を参照してください。
// 環境変数が設定されていない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えてください： $apiKey = "sk-xxx";
$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" => "qwen3.5-plus",
    "messages" => [
        [
            "role" => "system",
            "content" => "You are a helpful assistant."
        ],
        [
            "role" => "user",
            "content" => "Who are you?"
        ]
    ]
];
// 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);
// cURL エラーをチェックします。
if (curl_errno($ch)) {
    // 詳細については、エラーコードドキュメントをご参照ください：https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/error-code
    echo 'Curl error: ' . curl_error($ch);
}
// cURL セッションを閉じます。
curl_close($ch);
// レスポンスを出力します。
$dataObject = json_decode($response);
$content = $dataObject->choices[0]->message->content;
echo $content;
// 完全なレスポンスを表示するには、次の行のコメントを外してください。
//echo $response;
?>

レスポンス

I am Qwen, a large language model developed by the Tongyi Lab at Alibaba Group. I can help you answer questions, create text such as stories, official documents, emails, and scripts, perform logical reasoning, code, and more. I can also express opinions and play games. If you have any questions or need help, feel free to ask!

# ベース URL はリージョンによって異なります。
curl -X POST https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "model": "qwen3.5-plus",
    "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": "You are a helpful assistant."
        },
        {
            "role": "user", 
            "content": "Who are you?"
        }
    ]
}'

レスポンス

{
    "choices": [
        {
            "message": {
                "role": "assistant",
                "content": "I am Qwen, a large language model developed by the Tongyi Lab at Alibaba Group. I can help you answer questions, create text such as stories, official documents, emails, and scripts, perform logical reasoning, code, and more. I can also express opinions and play games. If you have any questions or need help, feel free to ask!"
            },
            "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": "qwen3.5-plus",
    "id": "chatcmpl-81951b98-28b8-9659-ab07-xxxxxx"
}

import json
import os
from dashscope import Generation
import dashscope

# ベース 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": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
response = Generation.call(
    # API キーはリージョンごとに異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key を参照してください。
    # 環境変数が設定されていない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えてください： api_key = "sk-xxx",
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    # Qwen-3.5 シリーズにはマルチモーダルインターフェイスが必要です。モデルを直接置き換えるとエラーになります。
    model="qwen-plus",
    messages=messages,
    result_format="message",
)

if response.status_code == 200:
    print(response.output.choices[0].message.content)
    # 完全なレスポンスを表示するには、次の行のコメントを外してください。
    # print(json.dumps(response, default=lambda o: o.__dict__, indent=4))
else:
    print(f"HTTP status code: {response.status_code}")
    print(f"Error code: {response.code}")
    print(f"Error message: {response.message}")
    print("詳細については、ドキュメントをご参照ください：https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/error-code")

レスポンス

I am Qwen, a large language model developed by the Tongyi Lab at Alibaba Group. I can help you answer questions, create text such as stories, official documents, emails, and scripts, perform logical reasoning, code, and more. I can also express opinions and play games. If you have any questions or need help, feel free to ask!

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 {
        // ベース URL はリージョンによって異なります。
        Generation gen = new Generation(Protocol.HTTP.getValue(), "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1");
        Message systemMsg = Message.builder()
                .role(Role.SYSTEM.getValue())
                .content("You are a helpful assistant.")
                .build();
        Message userMsg = Message.builder()
                .role(Role.USER.getValue())
                .content("Who are you?")
                .build();
        GenerationParam param = GenerationParam.builder()
                // API キーはリージョンごとに異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key を参照してください。
                // 環境変数が設定されていない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えてください： .apiKey("sk-xxx")
                .apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
                // Qwen-3.5 シリーズにはマルチモーダルインターフェイスが必要です。モデルを直接置き換えるとエラーになります。
                .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());
            // 完全なレスポンスを表示するには、次の行のコメントを外してください。
            // System.out.println(JsonUtils.toJson(result));
        } catch (ApiException | NoApiKeyException | InputRequiredException e) {
            System.err.println("Error message: "+e.getMessage());
            System.out.println("詳細については、ドキュメントをご参照ください：https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/error-code");
        }
    }
}

レスポンス

I am Qwen, a large language model developed by the Tongyi Lab at Alibaba Group. I can help you answer questions, create text such as stories, official documents, emails, and scripts, perform logical reasoning, code, and more. I can also express opinions and play games. If you have any questions or need help, feel free to ask!

// Node.js v18 以降が必要です。
// API キーはリージョンごとに異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key を参照してください。
// 環境変数が設定されていない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えてください： const apiKey = "sk-xxx";
const apiKey = process.env.DASHSCOPE_API_KEY;

const data = {
    // Qwen-3.5 シリーズにはマルチモーダルインターフェイスが必要です。モデルを直接置き換えるとエラーになります。
    model: "qwen-plus",
    input: {
        messages: [
            {
                role: "system",
                content: "You are a helpful assistant."
            },
            {
                role: "user",
                content: "Who are you?"
            }
        ]
    },
    parameters: {
        result_format: "message"
    }
};

async function callApi() {
    try {
        // ベース URL はリージョンによって異なります。
        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);
        // 完全なレスポンスを表示するには、次の行のコメントを外してください。
        // console.log(JSON.stringify(result));
    } catch (error) {
        // エラーの詳細については、ドキュメントをご参照ください：https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/error-code
        console.error('Call failed:', error.message);
    }
}

callApi();

レスポンス

I am Qwen, a large language model developed by the Tongyi Lab at Alibaba Group. I can help you answer questions, create text such as stories, official documents, emails, and scripts, perform logical reasoning, code, and more. I can also express opinions and play games. If you have any questions or need help, feel free to ask!

package main

import (
	"bytes"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"io"
	"log"
	"net/http"
	"os"
)

func main() {
	// API キーはリージョンごとに異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key を参照してください。
	// 環境変数が設定されていない場合は、apiKey 変数に Model Studio API キーを代入してください。
	apiKey := os.Getenv("DASHSCOPE_API_KEY")
	// apiKey := "sk-xxx"

	requestBody := map[string]interface{}{
		// Qwen-3.5 シリーズにはマルチモーダルインターフェイスが必要です。モデルを直接置き換えるとエラーになります。
		"model": "qwen-plus",
		"input": map[string]interface{}{
			"messages": []map[string]string{
				{
					"role":    "system",
					"content": "You are a helpful assistant.",
				},
				{
					"role":    "user",
					"content": "Who are you?",
				},
			},
		},
		"parameters": map[string]string{
			"result_format": "message",
		},
	}

	// リクエストボディを JSON にシリアル化します。
	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{}
	// ベース URL はリージョンによって異なります。
	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。
	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()

	// レスポンスボディを読み取ります。
	bodyText, _ := io.ReadAll(resp.Body)

	// JSON を解析して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)

	// 完全なレスポンスを表示するには、次の行のコメントを外してください。
	// fmt.Printf("%s\n", bodyText)
}

レスポンス

I am Qwen, a large language model developed by the Tongyi Lab at Alibaba Group. I can help you answer questions, create text such as stories, official documents, emails, and scripts, perform logical reasoning, code, and more. I can also express opinions and play games. If you have any questions or need help, feel free to ask!

using System.Net.Http.Headers;
using System.Text;

class Program
{
    private static readonly HttpClient httpClient = new HttpClient();

    static async Task Main(string[] args)
    {
        // API キーはリージョンごとに異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key を参照してください。
        // 環境変数が設定されていない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えてください： string? apiKey = "sk-xxx";
        string? apiKey = Environment.GetEnvironmentVariable("DASHSCOPE_API_KEY");
        // リクエスト URL とボディを定義します。
        // ベース URL はリージョンによって異なります。
        string url = "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation";
        // Qwen-3.5 シリーズにはマルチモーダルインターフェイスが必要です。モデルを直接置き換えるとエラーになります。
        string jsonContent = @"{
            ""model"": ""qwen-plus"",
            ""input"": {
                ""messages"": [
                    {
                        ""role"": ""system"",
                        ""content"": ""You are a helpful assistant.""
                    },
                    {
                        ""role"": ""user"",
                        ""content"": ""Who are you?""
                    }
                ]
            },
            ""parameters"": {
                ""result_format"": ""message""
            }
        }";

        // リクエストを送信してレスポンスを処理します。
        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);
        // 完全なレスポンスを表示するには、次の行のコメントを外してください。
        // 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てレスポンスを取得します。
            HttpResponseMessage response = await httpClient.PostAsync(url, content);

            // レスポンスを処理します。
            if (response.IsSuccessStatusCode)
            {
                return await response.Content.ReadAsStringAsync();
            }
            else
            {
                return $"Request failed: {response.StatusCode}";
            }
        }
    }
}

レスポンス

{
    "output": {
        "choices": [
            {
                "finish_reason": "stop",
                "message": {
                    "role": "assistant",
                    "content": "I am Qwen, a large language model developed by the Tongyi Lab at Alibaba Group. I can help you answer questions, create text such as stories, official documents, emails, and scripts, perform logical reasoning, code, and more. I can also express opinions and play games. If you have any questions or need help, feel free to ask!"
                }
            }
        ]
    },
    "usage": {
        "total_tokens": 92,
        "output_tokens": 66,
        "input_tokens": 26
    },
    "request_id": "09dceb20-ae2e-999b-85f9-xxxxxx"
}

<?php
// ベース URL はリージョンによって異なります。
$url = "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation";
// API キーはリージョンごとに異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key を参照してください。
// 環境変数が設定されていない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えてください： $apiKey = "sk-xxx";
$apiKey = getenv('DASHSCOPE_API_KEY');

$data = [
    // Qwen-3.5 シリーズにはマルチモーダルインターフェイスが必要です。モデルを直接置き換えるとエラーになります。
    "model" => "qwen-plus",
    "input" => [
        "messages" => [
            [
                "role" => "system",
                "content" => "You are a helpful assistant."
            ],
            [
                "role" => "user",
                "content" => "Who are you?"
            ]
        ]
    ],
    "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;
    // 完全なレスポンスを表示するには、次の行のコメントを外してください。
    // echo "Model response: " . $response;
} else {
    echo "Request error: " . $httpCode . " - " . $response;
}

curl_close($ch);
?>

レスポンス

I am Qwen, a large language model developed by the Tongyi Lab at Alibaba Group. I can help you answer questions, create text such as stories, official documents, emails, and scripts, perform logical reasoning, code, and more. I can also express opinions and play games. If you have any questions or need help, feel free to ask!