Web Extractor - Alibaba Cloud Model Studio - Alibaba Cloud ドキュメントセンター

大規模言語モデルは、直接 Web コンテンツにアクセスすることはできません。Web Extractor ツールは、指定された URL からコンテンツをフェッチして抽出し、モデルが必要とする情報を提供します。

利用方法

Web Extractor 機能は 3 つの呼び出しメソッドをサポートしており、それぞれ設定パラメーターが異なります。

OpenAI 互換の Responses API

tools パラメーターで web_search と web_extractor の両方のツールを追加して Web Extractor を有効にし、enable_thinking パラメーターを設定して思考モードを有効にします。

最適な結果を得るためには、code_interpreter ツールも有効にすることを推奨します。

# 依存関係をインポートし、クライアントを作成...
response = client.responses.create(
    model="qwen3-max-2026-01-23",
    input="Please visit the official Alibaba Cloud Model Studio documentation for the code interpreter section and summarize the main content",
    tools=[
        {"type": "web_search"},
        {"type": "web_extractor"},
        {"type": "code_interpreter"}
    ],
    extra_body={
      "enable_thinking": True
    }
)

print(response.output_text)

OpenAI 互換の Chat Completions API

enable_search パラメーターで Web 検索を有効にし、search_strategy を agent_max に設定して Web Extractor を有効にします。また、enable_thinking パラメーターを設定して思考モードを有効にする必要があります。

非ストリーミング出力はサポートされていません。

# 依存関係をインポートし、クライアントを作成...
completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-max-2026-01-23",
    messages=[{"role": "user", "content": "Please visit the official Alibaba Cloud Model Studio documentation for the code interpreter section and summarize the main content"}],
    extra_body={
        "enable_thinking": True,
        "enable_search": True,
        "search_options": {"search_strategy": "agent_max"}
    },
    stream=True
)

DashScope

非ストリーミング出力はサポートされていません。

from dashscope import Generation

response = Generation.call(
    model="qwen3-max-2026-01-23",
    messages=[{"role": "user", "content": "Please visit the official Alibaba Cloud Model Studio documentation for the code interpreter section and summarize the main content"}],
    enable_search=True,
    search_options={"search_strategy": "agent_max"},
    enable_thinking=True,
    result_format="message",
    stream=True,
    incremental_output=True
)

サポートされるモデル

思考モードが有効な qwen3-max-2026-01-23 をサポートします。

クイックスタート

以下のコードを実行して、Responses API 経由で Web Extractor ツールを呼び出し、技術ドキュメントを自動的に要約します。

Python

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    # 環境変数を設定していない場合は、次の行を api_key="sk-xxx" に置き換えてください。
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v2/apps/protocols/compatible-mode/v1"
)

response = client.responses.create(
    model="qwen3-max-2026-01-23",
    input="Please visit the official Alibaba Cloud Model Studio documentation for the code interpreter section and summarize the main content",
    tools=[
        {
            "type": "web_search"
        },
        {
            "type": "web_extractor"
        },
        {
            "type": "code_interpreter"
        }
    ],
    extra_body = {
        "enable_thinking": True
    }
)
# 中間出力を表示するには、次の行のコメントを解除してください
# print(response.output)
print("="*20+"Response"+"="*20)
print(response.output_text)
# ツール呼び出し回数を表示
usage = response.usage
print("="*20+"Tool Invocation Count"+"="*20)
if hasattr(usage, 'x_tools') and usage.x_tools:
    print(f"\nWeb Extractor invocations: {usage.x_tools.get('web_extractor', {}).get('count', 0)}")

Node.js

import OpenAI from "openai";
import process from 'process';

const openai = new OpenAI({
    // 環境変数を設定していない場合は、次の行を apiKey: "sk-xxx" に置き換えてください。
    apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
    baseURL: "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v2/apps/protocols/compatible-mode/v1"
});

async function main() {
    const response = await openai.responses.create({
        model: "qwen3-max-2026-01-23",
        input: "Please visit the official Alibaba Cloud Model Studio documentation for the code interpreter section and summarize the main content",
        tools: [
            { type: "web_search" },
            { type: "web_extractor" },
            { type: "code_interpreter" }
        ],
        enable_thinking: true
    });

    console.log("====================Response====================");
    console.log(response.output_text);

    // ツール呼び出し回数を表示
    console.log("====================Tool Invocation Count====================");
    if (response.usage && response.usage.x_tools) {
        console.log(`Web Extractor invocations: ${response.usage.x_tools.web_extractor?.count || 0}`);
        console.log(`Web Search invocations: ${response.usage.x_tools.web_search?.count || 0}`);
    }
    // 中間出力を表示するには、次の行のコメントを解除してください
    // console.log(JSON.stringify(response.output[0], null, 2));
}

main();

curl

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": "Please visit the official Alibaba Cloud Model Studio documentation for the code interpreter section and summarize the main content",
    "tools": [
        {"type": "web_search"},
        {"type": "web_extractor"},
        {"type": "code_interpreter"}
    ],
    "enable_thinking": true
}'

上記のコードを実行すると、以下のような応答が生成されます。

====================Response====================
Alibaba Cloud Model Studio の公式ドキュメントに基づき、**Code Interpreter** 機能の概要を以下に示します。

## 概要

...

> **出典**: Alibaba Cloud Model Studio 公式ドキュメント - [Qwen Code Interpreter](https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/qwen-code-interpreter) および [Assistant API Code Interpreter](https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/code-interpreter) (最終更新日: 2025 年 12 月)
====================Tool Invocation Count====================

Web Extractor 呼び出し回数： 1

ストリーミング出力

Web 抽出には時間がかかる場合があります。ストリーミング出力を有効にして、中間結果をリアルタイムで受け取ることを推奨します。

OpenAI 互換の Responses API

Python

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    # 環境変数を設定していない場合は、次の行を api_key="sk-xxx" に置き換えてください。
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/api/v2/apps/protocols/compatible-mode/v1"
)

stream = client.responses.create(
    model="qwen3-max-2026-01-23",
    input="Please visit the official Alibaba Cloud Model Studio documentation for the code interpreter section and summarize the main content",
    tools=[
        {"type": "web_search"},
        {"type": "web_extractor"},
        {"type": "code_interpreter"}
    ],
    stream=True,
    extra_body={"enable_thinking": True}
)

reasoning_started = False
output_started = False

for chunk in stream:
    # 思考プロセスを表示
    if chunk.type == 'response.reasoning_summary_text.delta':
        if not reasoning_started:
            print("="*20 + "Reasoning Process" + "="*20)
            reasoning_started = True
        print(chunk.delta, end='', flush=True)
    # ツール呼び出しの完了を表示
    elif chunk.type == 'response.output_item.done':
        if hasattr(chunk, 'item') and hasattr(chunk.item, 'type'):
            if chunk.item.type == 'web_extractor_call':
                print("\n" + "="*20 + "Tool Invocation" + "="*20)
                print(chunk.item.goal)
                print(chunk.item.output)
            elif chunk.item.type == 'reasoning':
                reasoning_started = False
    # 応答内容を表示
    elif chunk.type == 'response.output_text.delta':
        if not output_started:
            print("\n" + "="*20 + "Response" + "="*20)
            output_started = True
        print(chunk.delta, end='', flush=True)
    # 応答完了、ツール呼び出し回数を表示
    elif chunk.type == 'response.completed':
        print("\n" + "="*20 + "Tool Invocation Count" + "="*20)
        usage = chunk.response.usage
        if hasattr(usage, 'x_tools') and usage.x_tools:
            print(f"Web Extractor invocations: {usage.x_tools.get('web_extractor', {}).get('count', 0)}")
            print(f"Web Search invocations: {usage.x_tools.get('web_search', {}).get('count', 0)}")

Node.js

import OpenAI from "openai";
import process from 'process';

const openai = new OpenAI({
    // 環境変数を設定していない場合は、次の行を apiKey: "sk-xxx" に置き換えてください。
    apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
    baseURL: "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v2/apps/protocols/compatible-mode/v1"
});

async function main() {
    const stream = await openai.responses.create({
        model: "qwen3-max-2026-01-23",
        input: "Please visit the official Alibaba Cloud Model Studio documentation for the code interpreter section and summarize the main content",
        tools: [
            { type: "web_search" },
            { type: "web_extractor" },
            { type: "code_interpreter" }
        ],
        stream: true,
        enable_thinking: true
    });

    let reasoningStarted = false;
    let outputStarted = false;

    for await (const chunk of stream) {
        // 思考プロセスを表示
        if (chunk.type === 'response.reasoning_summary_text.delta') {
            if (!reasoningStarted) {
                console.log("====================Reasoning Process====================");
                reasoningStarted = true;
            }
            process.stdout.write(chunk.delta);
        }
        // ツール呼び出しの完了を表示
        else if (chunk.type === 'response.output_item.done') {
            if (chunk.item && chunk.item.type === 'web_extractor_call') {
                console.log("\n" + "====================Tool Invocation====================");
                console.log(chunk.item.goal);
                console.log(chunk.item.output);
            } else if (chunk.item && chunk.item.type === 'reasoning') {
                reasoningStarted = false;
            }
        }
        // 応答内容を表示
        else if (chunk.type === 'response.output_text.delta') {
            if (!outputStarted) {
                console.log("\n" + "====================Response====================");
                outputStarted = true;
            }
            process.stdout.write(chunk.delta);
        }
        // 応答完了、ツール呼び出し回数を表示
        else if (chunk.type === 'response.completed') {
            console.log("\n" + "====================Tool Invocation Count====================");
            const usage = chunk.response.usage;
            if (usage && usage.x_tools) {
                console.log(`Web Extractor invocations: ${usage.x_tools.web_extractor?.count || 0}`);
                console.log(`Web Search invocations: ${usage.x_tools.web_search?.count || 0}`);
            }
        }
    }
}

main();

curl

curl -X POST https://dashscope.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": "Please visit the official Alibaba Cloud Model Studio documentation for the code interpreter section and summarize the main content",
    "tools": [
        {"type": "web_search"},
        {"type": "web_extractor"},
        {"type": "code_interpreter"}
    ],
    "enable_thinking": true,
    "stream": true
}'

OpenAI 互換の Chat Completions API

Python

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    # 環境変数を設定していない場合は、次の行を api_key="sk-xxx" に置き換えてください。
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)

stream = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-max-2026-01-23",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Please visit the official Alibaba Cloud Model Studio documentation for the code interpreter section and summarize the main content"}
    ],
    extra_body={
        "enable_search": True,
        "search_options": {"search_strategy": "agent_max"}
    },
    stream=True
)

for chunk in stream:
    print(chunk)

Node.js

import OpenAI from "openai";
import process from 'process';

const openai = new OpenAI({
    // 環境変数を設定していない場合は、次の行を apiKey: "sk-xxx" に置き換えてください。
    apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
    baseURL: "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
});

async function main() {
    const stream = await openai.chat.completions.create({
        model: "qwen3-max-2026-01-23",
        messages: [
            { role: "user", content: "Please visit the official Alibaba Cloud Model Studio documentation for the code interpreter section and summarize the main content" }
        ],
        enable_search: true,
        search_options: { search_strategy: "agent_max" },
        stream: true
    });

    for await (const chunk of stream) {
        console.log(chunk);
    }
}

main();

curl

curl -X POST https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "model": "qwen3-max-2026-01-23",
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "Please visit the official Alibaba Cloud Model Studio documentation for the code interpreter section and summarize the main content"}
    ],
    "enable_search": true,
    "search_options": {"search_strategy": "agent_max"},
    "stream": true
}'

DashScope

Java SDK はサポートされていません。

Python

import os
import dashscope
from dashscope import Generation

# 環境変数を設定していない場合は、次の行を dashscope.api_key = "sk-xxx" に置き換えてください。
dashscope.api_key = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")

response = Generation.call(
    model="qwen3-max-2026-01-23",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Please visit the official Alibaba Cloud Model Studio documentation for the code interpreter section and summarize the main content"}
    ],
    enable_search=True,
    search_options={"search_strategy": "agent_max"},
    enable_thinking=True,
    result_format="message",
    stream=True,
    incremental_output=True
)

reasoning_started = False
output_started = False
last_usage = None

for chunk in response:
    if chunk.status_code == 200:
        message = chunk.output.choices[0].message

        # 思考プロセスを表示
        if hasattr(message, 'reasoning_content') and message.reasoning_content:
            if not reasoning_started:
                print("="*20 + "Reasoning Process" + "="*20)
                reasoning_started = True
            print(message.reasoning_content, end='', flush=True)

        # 応答内容を表示
        if hasattr(message, 'content') and message.content:
            if not output_started:
                print("\n" + "="*20 + "Response" + "="*20)
                output_started = True
            print(message.content, end='', flush=True)

        # 最後の usage 情報を保存
        if hasattr(chunk, 'usage') and chunk.usage:
            last_usage = chunk.usage

# ツール呼び出し回数を表示
if last_usage:
    print("\n" + "="*20 + "Tool Invocation Count" + "="*20)
    if hasattr(last_usage, 'plugins') and last_usage.plugins:
        print(f"Web Extractor invocations: {last_usage.plugins.get('web_extractor', {}).get('count', 0)}")

curl

curl -X POST https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "X-DashScope-SSE: enable" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "model": "qwen3-max-2026-01-23",
    "input": {
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": "Please visit the official Alibaba Cloud Model Studio documentation for the code interpreter section and summarize the main content"
            }
        ]
    },
    "parameters": {
        "enable_thinking": true,
        "enable_search": true,
        "search_options": {
            "search_strategy": "agent_max"
        },
        "result_format": "message"
    }
}'

課金

課金には以下の要素が含まれます。

モデル呼び出しコスト：抽出された Web コンテンツがプロンプトに追加されるため、モデルの入力トークンが増加します。これは、モデルの標準料金で課金されます。料金の詳細については、「モデル」をご参照ください。
ツール呼び出しコスト：Web Extractor と Web Search の両方の料金が含まれます。
- Web Search の 1,000 回の呼び出しごとの料金：
  - 中国本土：$0.57341。
  - 国際：$10.00。
- Web Extractor ツールは現在、期間限定で無料です。