Alibaba Cloud Model Studio:OpenAI compatible - Chat

É possível chamar modelos usando a API Chat compatível com OpenAI. Este documento descreve os parâmetros de entrada e saída e fornece exemplos de chamada.

Instruções

1. Leia o conteúdo em inglês para compreender O QUE precisa ser comunicado

2. Escreva o texto em português do Brasil DO ZERO — esqueça a estrutura das frases em inglês

3. Preserve toda a formatação markdown, blocos de código, links e imagens exatamente como estão

4. Copie os placeholders de xref ({XREF_N}) literalmente, sem traduzi-los ou modificá-los

5. Aplique todas as regras específicas do idioma com rigor

6. Siga as regras de stopwords com tolerância zero

7. Utilize o modo imperativo em etapas numeradas e listas de procedimentos

8. Garanta a consistência terminológica — o mesmo termo deve ter a mesma tradução em todo o documento

9. Varie os inícios de frase em listas e tabelas — nenhum início deve se repetir mais de 3 vezes

10. Retorne APENAS o documento markdown em português do Brasil, sem explicações

    Singapore

    Configuração de chamada do SDK para base_url: https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1

    Requisição HTTP: POST https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions

    US (Virginia)

    Defina a chamada do SDK para base_url como: https://{WorkspaceId}.us-east-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1

    Endpoint HTTP: POST https://{WorkspaceId}.us-east-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions

    China (Beijing)

    Parâmetro base_url na configuração do SDK: https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1

    Solicitação via HTTP: POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions

    Hong Kong (China)

    Para chamadas de SDK, configure base_url com o valor: https://{WorkspaceId}.cn-hongkong.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1

    URL de requisição HTTP: POST https://{WorkspaceId}.cn-hongkong.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions

    Germany (Frankfurt)

    Ao configurar o SDK, utilize este endereço para base_url: https://{WorkspaceId}.eu-central-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1

    Destino da requisição HTTP: POST https://{WorkspaceId}.eu-central-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions

    Japan (Tokyo)

    Configuração de chamada do SDK para base_url: https://{WorkspaceId}.ap-northeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1

    Requisição HTTP: POST https://{WorkspaceId}.ap-northeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions

Substitua {WorkspaceId} pelo seu workspace ID real.

Obtain an API key e defina-o como uma variável de ambiente. Se você utilizar um SDK da OpenAI, também será necessário install the SDK.

Instruções

1. Leia o conteúdo em inglês para compreender O QUE precisa ser comunicado

2. Escreva o português brasileiro DO ZERO — esqueça a estrutura das frases em inglês

3. Preserve toda a formatação markdown, blocos de código, links e imagens exatamente como estão

4. Copie os placeholders xref ({XREF_N}) literalmente, sem traduzir ou modificar

5. Aplique todas as regras específicas de idioma rigorosamente

6. Aplique as regras de stopwords com tolerância zero

7. Use o modo imperativo em passos numerados e listas de procedimentos

8. Garanta a consistência terminológica — o mesmo termo deve ter a mesma tradução em todo o documento

9. Varie os inícios de frase em listas e tabelas — nenhum iniciador deve se repetir 3 vezes ou mais

10. Retorne APENAS o documento markdown em português brasileiro, sem explicações

    Corpo da requisição	Entrada de texto Python import os from openai import OpenAI client = OpenAI( # If the environment variable is not configured, replace the following line with your Model Studio API key: api_key="sk-xxx" # API keys vary by region. Get API Key: https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/get-api-key api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), # Replace {WorkspaceId} with your actual workspace ID. URLs vary by region. base_url="https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", ) completion = client.chat.completions.create( # This example uses qwen-plus. You can replace it with another model name as needed. Model list: https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/getting-started/models model="qwen3.8-max", messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": "Who are you?"}, ], # extra_body={"enable_thinking": False}, ) print(completion.model_dump_json()) Java // This code uses OpenAI SDK version 2.6.0 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) { OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder() // API keys vary by region. Get API Key: https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/get-api-key .apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")) // Replace {WorkspaceId} with your actual workspace ID. URLs vary by region. .baseUrl("https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1") .build(); ChatCompletionCreateParams params = ChatCompletionCreateParams.builder() .addUserMessage("Who are you?") .model("qwen3.8-max") .build(); try { ChatCompletion chatCompletion = client.chat().completions().create(params); System.out.println(chatCompletion); } catch (Exception e) { System.err.println("Error occurred: " + e.getMessage()); e.printStackTrace(); } } } Node.js import OpenAI from "openai"; const openai = new OpenAI( { // If the environment variable is not configured, replace the following line with your Model Studio API key: apiKey: "sk-xxx", // API keys vary by region. Get API Key: https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/get-api-key apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY, // Replace {WorkspaceId} with your actual workspace ID. URLs vary by region. baseURL: "https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1" } ); async function main() { const completion = await openai.chat.completions.create({ model: "qwen3.8-max", // This example uses qwen-plus. You can replace it with another model name as needed. Model list: https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/getting-started/models messages: [ { role: "system", content: "You are a helpful assistant." }, { role: "user", content: "Who are you?" } ], }); console.log(JSON.stringify(completion)) } main(); Go package main import ( "context" "os" "github.com/openai/openai-go" "github.com/openai/openai-go/option" ) func main() { client := openai.NewClient( // API keys vary by region. Get API Key: https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/get-api-key option.WithAPIKey(os.Getenv("DASHSCOPE_API_KEY")), // defaults to os.LookupEnv("OPENAI_API_KEY") // Replace {WorkspaceId} with your actual workspace ID. URLs vary by region. option.WithBaseURL("https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/"), ) chatCompletion, err := client.Chat.Completions.New( context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{ Messages: openai.F( []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{ openai.UserMessage("Who are you?"), }, ), Model: openai.F("qwen-plus"), }, ) if err != nil { panic(err.Error()) } println(chatCompletion.Choices[0].Message.Content) } 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) { // If the environment variable is not configured, replace the following line with your Model Studio API key: string? apiKey = "sk-xxx"; // API keys vary by region. Get API Key: https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/get-api-key string? apiKey = Environment.GetEnvironmentVariable("DASHSCOPE_API_KEY"); if (string.IsNullOrEmpty(apiKey)) { Console.WriteLine("API Key not set. Make sure the 'DASHSCOPE_API_KEY' environment variable is set."); return; } // Set the request URL and content // Replace {WorkspaceId} with your actual workspace ID. URLs vary by region. string url = "https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions"; // This example uses qwen-plus. You can replace it with another model name as needed. Model list: https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/getting-started/models string jsonContent = @"{ ""model"": ""qwen-plus"", ""messages"": [ { ""role"": ""system"", ""content"": ""You are a helpful assistant."" }, { ""role"": ""user"", ""content"": ""Who are you?"" } ] }"; // Send the request and get the response string result = await SendPostRequestAsync(url, jsonContent, apiKey); // Print the result 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")) { // Set request headers httpClient.DefaultRequestHeaders.Authorization = new AuthenticationHeaderValue("Bearer", apiKey); httpClient.DefaultRequestHeaders.Accept.Add(new MediaTypeWithQualityHeaderValue("application/json")); // Send the request and get the response HttpResponseMessage response = await httpClient.PostAsync(url, content); // Process the response if (response.IsSuccessStatusCode) { return await response.Content.ReadAsStringAsync(); } else { return $"Request failed: {response.StatusCode}"; } } } } PHP (HTTP) <?php // Set the request URL // Replace {WorkspaceId} with your actual workspace ID. URLs vary by region. $url = 'https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions'; // If the environment variable is not configured, replace the following line with your Model Studio API key: $apiKey = "sk-xxx"; // API keys vary by region. Get API Key: https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/get-api-key $apiKey = getenv('DASHSCOPE_API_KEY'); // Set request headers $headers = [ 'Authorization: Bearer '.$apiKey, 'Content-Type: application/json' ]; // Set the request body $data = [ // This example uses qwen-plus. You can replace it with another model name as needed. Model list: https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/getting-started/models "model" => "qwen-plus", "messages" => [ [ "role" => "system", "content" => "You are a helpful assistant." ], [ "role" => "user", "content" => "Who are you?" ] ] ]; // Initialize a cURL session $ch = curl_init(); // Set cURL options curl_setopt($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); // Execute the cURL session $response = curl_exec($ch); // Check for errors if (curl_errno($ch)) { echo 'Curl error: ' . curl_error($ch); } // Close the cURL resource curl_close($ch); // Print the response echo $response; ?> curl Substitua {WorkspaceId} pelo ID do seu workspace. As URLs variam conforme a região. Você pode obter uma chave de API em https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/get-api-key. curl -X POST https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "qwen3.8-max", "messages": [ { "role": "system", "content": "You are a helpful assistant." }, { "role": "user", "content": "Who are you?" } ] }' Saída em streaming Para mais informações sobre o uso, consulte Streaming output. Python import os from openai import OpenAI client = OpenAI( # If the environment variable is not configured, replace the following line with your Model Studio API key: api_key="sk-xxx" # API keys vary by region. Get API Key: https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/get-api-key api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), base_url="https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", ) completion = client.chat.completions.create( model="qwen3.8-max", # This example uses qwen-plus. You can replace it with another model name as needed. Model list: https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/getting-started/models messages=[{'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'}, {'role': 'user', 'content': 'Who are you?'}], stream=True, stream_options={"include_usage": True} ) for chunk in completion: print(chunk.model_dump_json()) Node.js import OpenAI from "openai"; const openai = new OpenAI( { // API keys vary by region. Get API Key: https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/get-api-key apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY, baseURL: "https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1" } ); async function main() { const completion = await openai.chat.completions.create({ model: "qwen3.8-max", // This example uses qwen-plus. You can replace it with another model name as needed. Model list: https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/getting-started/models messages: [ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": "Who are you?"} ], stream: true, }); for await (const chunk of completion) { console.log(JSON.stringify(chunk)); } } main(); curl Substitua {WorkspaceId} pelo ID do seu workspace. As URLs variam conforme a região. Você pode obter uma chave de API em https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/get-api-key. curl --location "https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions" \ --header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \ --header "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "qwen3.8-max", "messages": [ { "role": "system", "content": "You are a helpful assistant." }, { "role": "user", "content": "Who are you?" } ], "stream":true }' Entrada de imagem Para mais informações sobre como modelos de linguagem grandes analisam imagens, consulte Image and video understanding. model string (Required)Nome do modelo.Modelos suportados: Qwen Large Language Model (versões comerciais e open source), Qwen-VL, Qwen-Coder, Qwen-Omni, Qwen-Math, DeepSeek, Kimi, GLM e MiniMax.Para nomes específicos de modelos e detalhes de faturamento, consulte o console do Model Studio.
    messagesarray(Required) Contexto transmitido ao modelo de linguagem grande, organizado em ordem conversacional. Tipo de mensagem System Messageobject(Optional) Mensagem de sistema que define a função, o tom, a tarefa ou as restrições para o modelo de linguagem grande. Geralmente é o primeiro elemento no array messages. Não defina uma mensagem de sistema para modelos QwQ. Mensagens de sistema não têm efeito em modelos QVQ. Propriedades contentstring(Required) Instrução do sistema. Especifica a função, o comportamento, o estilo de resposta e as restrições de tarefa do modelo. rolestring(Required) Função da mensagem de sistema. O valor é fixo como system. User Messageobject(Required) Mensagem do usuário. Transmite perguntas, instruções ou contexto ao modelo. Propriedades contentstring or array(Required) Conteúdo da mensagem. O tipo é string se a entrada for apenas texto. O tipo é array se a entrada contiver dados multimodais, como imagens, ou se o cache explícito estiver ativado. Propriedades para modelos multimodais ou quando o cache explícito está ativado typestring(Required) Valores válidos: text Defina como text para entrada de texto. image_url Defina como image_url para entrada de imagem. input_audio Defina como input_audio para entrada de áudio. video Defina como video para entrada de vídeo como uma lista de imagens. video_url Defina como video_url para entrada de arquivo de vídeo. Apenas alguns modelos Qwen-VL suportam entrada de arquivo de vídeo. Para mais informações, consulte Video understanding (Qwen-VL). Os modelos QVQ e Qwen-Omni suportam entrada direta de arquivo de vídeo. textstring Texto de entrada. Este parâmetro é obrigatório quando type é text. image_urlobject Informações da imagem de entrada. Este parâmetro é obrigatório quando type é image_url. Propriedades url string(Required) URL ou Data URL codificada em Base64 da imagem. Para passar um arquivo local, consulte Image and video understanding. input_audioobject Informações do áudio de entrada. Este parâmetro é obrigatório quando type é input_audio. Propriedades data string(Required) URL ou Data URL codificada em Base64 do áudio. Para passar um arquivo local, consulte Input a Base64-encoded local file. formatstring(Required) Formato do áudio de entrada, como mp3 ou wav. videoarray Informações do vídeo de entrada, fornecidas como uma lista de imagens. Este parâmetro é obrigatório quando type é video. Para mais informações sobre seu uso, consulte Video understanding (Qwen-VL), Video understanding (QVQ) ou Video understanding (Qwen-Omni). Valor de exemplo: [ "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241108/xzsgiz/football1.jpg", "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241108/tdescd/football2.jpg", "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241108/zefdja/football3.jpg", "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241108/aedbqh/football4.jpg" ] video_urlobject Informações do arquivo de vídeo de entrada. Este parâmetro é obrigatório quando type é video_url. O Qwen-VL consegue compreender apenas as informações visuais dos arquivos de vídeo, enquanto o Qwen-Omni compreende tanto as informações visuais quanto as de áudio. Propriedades url string(Required) URL pública ou Data URL codificada em Base64 do arquivo de vídeo. Para inserir um arquivo de vídeo local, consulte Input a Base64-encoded local file. fpsfloat(Optional) Número de quadros a serem extraídos por segundo. Valores válidos: [0.1, 10]. Valor padrão: 2.0. O intervalo válido para MiniMax/MiniMax-M3 é [0.2, 5], e o valor padrão é 1. Descrição do recurso O parâmetro fps tem duas funções: Ao inserir um arquivo de vídeo, ele controla a frequência de extração de quadros. Um quadro é extraído a cada f p s 1 ​ segundos. Isso se aplica a Qwen-VL, QVQ models. Informa ao modelo o intervalo de tempo entre quadros adjacentes para ajudá-lo a entender melhor a progressão do vídeo ao longo do tempo. Isso se aplica tanto a entradas de arquivo de vídeo quanto a listas de imagens. Este recurso é adequado para cenários como localização temporal de eventos ou resumo de conteúdo segmentado. Suportado pelos modelos Qwen3.7, Qwen3.6, Qwen3.5, Qwen3-VL, Qwen2.5-VL, Qwen3.5-Omni e QVQ. Um valor maior de fps é adequado para cenários de movimento rápido, como eventos esportivos ou filmes de ação. Um valor menor de fps é indicado para vídeos longos ou cenas com conteúdo estático. Valores de exemplo Entrada para lista de imagens: {"video":["https://xx1.jpg",...,"https://xxn.jpg"],"fps":2} Entrada de arquivo de vídeo: {"video": "https://xx1.mp4", "fps":2} min_pixelsinteger(Optional) Define o limiar mínimo de pixels para imagens ou quadros de vídeo de entrada. Se a contagem de pixels de uma entrada for menor que min_pixels, ela será ampliada até que sua contagem total de pixels seja maior que min_pixels. Este parâmetro se aplica aos modelos Qwen-VL e QVQ. Faixa de valores Entrada de imagem: Qwen3.8, Qwen3.7, Qwen3.6, Qwen3.5, Qwen3-VL: Valor padrão e mínimo: 65536 Qwen3.5-Omni: Valor padrão e mínimo: 24576 qwen-vl-max, qwen-vl-max-0813, qwen-vl-plus, qwen-vl-plus-0815: Valor padrão e mínimo: 4096 Outros modelos qwen-vl-plus, outros modelos qwen-vl-max, série open source Qwen2.5-VL e modelos da série QVQ: Valor padrão e mínimo: 3136 Entrada de arquivo de vídeo ou lista de imagens: Qwen3.8, Qwen3.7, Qwen3.6, Qwen3.5, Qwen3.5-Omni, Qwen3-VL (incluindo versões comerciais e open source), qwen-vl-max, qwen-vl-max-0813, qwen-vl-plus, qwen-vl-plus-0815: Valor padrão: 65536. Valor mínimo: 4096 Outros modelos qwen-vl-plus, outros modelos qwen-vl-max, série open source Qwen2.5-VL e modelos da série QVQ: Valor padrão: 50176. Valor mínimo: 3136 Valores de exemplo Entrada de imagem: {"type": "image_url","image_url": {"url":"https://xxxx.jpg"},"min_pixels": 65536} Entrada de arquivo de vídeo: {"type": "video_url","video_url": {"url":"https://xxxx.mp4"},"min_pixels": 65536} Entrada de lista de imagens: {"type": "video","video": ["https://xx1.jpg",...,"https://xxn.jpg"],"min_pixels": 65536} max_pixelsinteger(Optional) Especifica o limiar máximo de pixels para imagens ou quadros de vídeo de entrada. Se a contagem de pixels de uma imagem ou vídeo de entrada estiver dentro do intervalo [min_pixels, max_pixels], o modelo processa a imagem original. Se a contagem de pixels for maior que max_pixels, a imagem é reduzida até que sua contagem de pixels seja menor ou igual a max_pixels. Este parâmetro se aplica aos modelos Qwen-VL e QVQ. Faixa de valores Entrada de imagem: O valor de max_pixels depende se o parâmetro vl_high_resolution_images está ativado. Quando vl_high_resolution_images é False: Qwen3.8, Qwen3.7, Qwen3.6, Qwen3.5, Qwen3-VL: Valor padrão: 2621440. Valor máximo: 16777216 Qwen3.5-Omni: Valor padrão: 1310720. Valor máximo: 16777216 qwen-vl-max, qwen-vl-max-0813, qwen-vl-plus, qwen-vl-plus-0815: Valor padrão: 1310720. Valor máximo: 16777216 Outros modelos qwen-vl-plus, outros modelos qwen-vl-max, série open source Qwen2.5-VL e modelos da série QVQ: Valor padrão: 1003520. Valor máximo: 12845056 Quando vl_high_resolution_images é True: Qwen3.8, Qwen3.7, Qwen3.6, Qwen3.5-Omni, Qwen3.5, Qwen3-VL, qwen-vl-max, qwen-vl-max-0813, qwen-vl-plus, qwen-vl-plus-0815: max_pixels é inválido. A contagem máxima de pixels para imagens de entrada é fixa em 16777216. Outros modelos qwen-vl-plus, outros modelos qwen-vl-max, série open source Qwen2.5-VL e modelos da série QVQ: max_pixels é inválido. A contagem máxima de pixels para imagens de entrada é fixa em 12845056. Entrada de arquivo de vídeo ou lista de imagens: Série Qwen3.8, série Qwen3.7, série Qwen3.6, série Qwen3.5, Qwen3.5-Omni, série closed-source Qwen3-VL, qwen3-vl-235b-a22b-thinking, qwen3-vl-235b-a22b-instruct: Valor padrão: 655360. Valor máximo: 2048000 Outros modelos open source Qwen3-VL, qwen-vl-max, qwen-vl-max-0813, qwen-vl-plus, qwen-vl-plus-0815: Valor padrão: 655360. Valor máximo: 786432 Outros modelos qwen-vl-plus, outros modelos qwen-vl-max, série open source Qwen2.5-VL e modelos da série QVQ: Valor padrão: 501760. Valor máximo: 602112 Valores de exemplo Entrada de imagem: {"type": "image_url","image_url": {"url":"https://xxxx.jpg"},"max_pixels": 8388608} Entrada de arquivo de vídeo: {"type": "video_url","video_url": {"url":"https://xxxx.mp4"},"max_pixels": 655360} Entrada de lista de imagens: {"type": "video","video": ["https://xx1.jpg",...,"https://xxn.jpg"],"max_pixels": 655360} total_pixelsinteger(Optional) Limita a contagem total de pixels de todos os quadros extraídos de um vídeo, calculada como (pixels por quadro × total de quadros). Se a contagem total de pixels do vídeo exceder esse limite, o sistema reduzirá os quadros do vídeo. O sistema garante que a contagem de pixels de um único quadro permaneça dentro do intervalo [min_pixels, max_pixels]. Este parâmetro se aplica aos modelos Qwen-VL e QVQ. Para vídeos longos com muitos quadros extraídos, reduza este valor para diminuir o consumo de tokens e o tempo de processamento, mas isso pode resultar em perda de detalhes da imagem. Faixa de valores Série Qwen3.8, série Qwen3.7, série Qwen3.6, série Qwen3.5: Valor padrão e máximo: 819200000. Isso corresponde a 800000 tokens de imagem (1 token de imagem por 32×32 pixels). Série closed-source Qwen3-VL, qwen3-vl-235b-a22b-thinking, qwen3-vl-235b-a22b-instruct: Valor padrão e máximo: 134217728. Isso corresponde a 131072 tokens de imagem (1 token de imagem por 32×32 pixels). Qwen3.5-Omni: Valor padrão e mínimo: 184549376. Isso corresponde a 180224 tokens de imagem (1 token de imagem por 32×32 pixels). Outros modelos open source Qwen3-VL, qwen-vl-max, qwen-vl-max-0813, qwen-vl-plus, qwen-vl-plus-0815: Valor padrão e mínimo: 67108864. Isso corresponde a 65536 tokens de imagem (1 token de imagem por 32×32 pixels). Outros modelos qwen-vl-plus, outros modelos qwen-vl-max, série open source Qwen2.5-VL e modelos da série QVQ: Valor padrão e mínimo: 51380224. Isso corresponde a 65536 tokens de imagem (1 token de imagem por 28×28 pixels). Valores de exemplo Entrada de arquivo de vídeo: {"type": "video_url","video_url": {"url":"https://xxxx.mp4"},"total_pixels": 134217728} Entrada de lista de imagens: {"type": "video","video": ["https://xx1.jpg",...,"https://xxn.jpg"],"total_pixels": 134217728} cache_controlobject(Optional) Ativa o cache explícito. Para mais informações, consulte Explicit caching. Propriedades type string(Required) Apenas ephemeral é suportado. rolestring(Required) Função da mensagem do usuário. O valor é fixo como user. Assistant Message object(Optional) Resposta do modelo. Normalmente é transmitida de volta ao modelo como contexto em uma conversa de múltiplas rodadas. Propriedades contentstring(Optional) Conteúdo de texto da resposta do modelo. Quando tool_calls está incluído, content pode estar vazio. Caso contrário, content é obrigatório. rolestring(Required) Função da mensagem do assistente. O valor é fixo como assistant. partialboolean(Optional) Valor padrão: false Especifica se o modo parcial deve ser ativado. Valores válidos: true: Ativar. false: Desativar. Para obter uma lista de modelos suportados, consulte partial mode. tool_calls array(Optional) Informações sobre a ferramenta e seus parâmetros de entrada que o modelo decide chamar. Contém um ou mais objetos e é obtido do campo tool_calls da resposta anterior do modelo. Propriedades id string(Required) ID da chamada de ferramenta. type string(Required) Tipo da ferramenta. Atualmente, apenas function é suportado. function object(Required) Ferramentas e parâmetros de entrada Propriedades name string(Required) Nome da ferramenta. arguments string(Required) Informações do parâmetro de entrada, como uma string formatada em JSON. index integer(Required) Índice desta chamada de ferramenta no array tool_calls. Tool Message object(Optional) Resultado da chamada de ferramenta. Propriedades contentstring(Required) Conteúdo de saída da função da ferramenta. Deve ser uma string. Se a ferramenta retornar dados estruturados, como JSON, eles devem ser serializados em uma string. rolestring(Required) O valor é fixo como tool. tool_call_idstring(Required) ID da chamada de ferramenta à qual esta mensagem responde. Obtenha-o em completion.choices[0].message.tool_calls[$index].id. Este ID associa a mensagem da ferramenta à chamada de ferramenta correspondente.
    streamboolean(Optional) Valor padrão: false Especifica se a resposta deve ser em modo de saída streaming. Para mais informações, consulte Streaming output. Valores válidos: false: O modelo retorna o conteúdo completo após a conclusão da geração. true: O modelo gera o conteúdo conforme ele é produzido. Um chunk de dados é retornado cada vez que uma parte do conteúdo é gerada. Leia esses chunks para montar a resposta completa. Recomendamos definir este parâmetro como true para melhorar a experiência do usuário e reduzir o risco de timeouts. ObservaçãoPara chamadas sem streaming, o timeout máximo é de pelo menos 300 segundos e varia conforme a região e o modelo. Se não for concluído a tempo, o service interrompe a solicitação e retorna o conteúdo gerado em vez de um erro. Recomendamos o uso de chamadas com streaming para cenários que exigem saídas longas. Para mais informações, consulte a descrição de timeout em Overview of text generation models.
    stream_optionsobject(Optional) Itens de configuração para saída streaming. Este parâmetro só tem efeito quando stream está definido como true. Propriedades include_usageboolean(Optional) Valor padrão: false Especifica se as informações de consumo de tokens devem ser incluídas no último chunk de dados da resposta. Valores válidos: true: Incluir. false: Não incluir. Para saída streaming, as informações de consumo de tokens só podem aparecer no último chunk de dados da resposta.
    modalitiesarray(Optional) Valor padrão: ["text"] Modalidade dos dados de saída. Este parâmetro se aplica apenas aos modelos Qwen-Omni. Para mais informações, consulte Non-real-time (Qwen-Omni). Valores válidos: ["text","audio"]: Saída de texto e áudio. ["text"]: Apenas saída de texto.
    audioobject(Optional) Voz e formato do áudio de saída. Este parâmetro se aplica apenas aos modelos Qwen-Omni e exige que o parâmetro modalities esteja definido como ["text","audio"]. Para mais informações, consulte Non-real-time (Qwen-Omni). Propriedades voicestring (Required) Voz do áudio de saída. Para mais informações, consulte Non-real-time (Qwen-Omni). formatstring (Required) Formato do áudio de saída. Apenas wav é suportado.

    temperaturefloat(Opcional) Temperatura de amostragem que controla a diversidade do texto gerado pelo modelo. Valores mais altos resultam em textos mais diversos, enquanto valores mais baixos produzem textos mais determinísticos. Intervalo de valores: [0, 2) Tanto temperature quanto top_p controlam a diversidade do texto gerado. Recomendamos definir apenas um deles. Para mais informações, consulte Overview. Não modifique o valor padrão de temperature para modelos QVQ.

    top_pfloat(Opcional) Limiar de probabilidade para amostragem de núcleo, responsável por controlar a diversidade do texto gerado pelo modelo. Um top_p mais alto gera textos mais diversos. Um top_p mais baixo resulta em textos mais determinísticos. Intervalo de valores: (0, 1.0] Tanto temperature quanto top_p influenciam a diversidade do texto gerado. Recomendamos configurar apenas um desses parâmetros. Para mais detalhes, consulte Overview. Não modifique o valor padrão de top_p para modelos QVQ.

    top_kinteger(Opcional) Define o número de tokens candidatos para amostragem durante a geração. Valores maiores aumentam a aleatoriedade da saída, enquanto valores menores tornam a saída mais determinística. Se definido como null ou superior a 100, a estratégia top_k é desativada e apenas a estratégia top_p entra em vigor. O valor deve ser um número inteiro maior ou igual a 0. Valores padrão de top_k Série QVQ: 10; Série QwQ: 40; modelos anteriores à série qwen-vl-plus, e qwen2.5-omni-7b: 1; Série Qwen3-Omni-Flash: 50; Demais modelos: 20. Série GLM (fornecida pela Alibaba Cloud): 20; As séries DeepSeek, Kimi e MiniMax não suportam o parâmetro top_k. Este não é um parâmetro padrão da OpenAI. Ao chamar usando o SDK Python, inclua-o no objeto extra_body. Configuração: extra_body={"top_k":xxx}. Não altere o valor padrão de top_k para modelos QVQ.

    repetition_penaltyfloat(Opcional) Penalidade de repetição aplicada a sequências consecutivas durante a geração do modelo. Aumentar repetition_penalty reduz a repetição na saída. O valor 1.0 indica ausência de penalidade. Não há intervalo estrito, desde que o valor seja maior que 0. Este não é um parâmetro padrão da OpenAI. Ao chamar usando o SDK Python, inclua-o no objeto extra_body. Configuração: extra_body={"repetition_penalty":xxx}. Ao usar o modelo qwen-vl-plus_2025-01-25 para extração de texto, defina repetition_penalty como 1.0. Mantenha o valor padrão de repetition_penalty para modelos QVQ.

    presence_penalty float(Opcional) Controla a repetição de conteúdo quando o modelo gera texto. Intervalo de valores: [-2.0, 2.0]. Valores positivos diminuem a repetição, enquanto valores negativos a aumentam. Aumente este valor em cenários que exigem diversidade, diversão ou criatividade, como escrita criativa ou brainstorming. Diminua o valor em contextos que priorizam consistência e precisão terminológica, como documentos técnicos ou textos formais. Valores padrão de presence_penalty Qwen3.8 (modo sem pensamento), Qwen3.7 (modo sem pensamento), Qwen3.6 (modo sem pensamento), Qwen3.5-Omni, Qwen3.5 (modo sem pensamento), qwen3-max-preview (modo de pensamento), Qwen3 (modo sem pensamento), série Qwen3-Instruct/1.7b/4b (modo de pensamento), série QVQ, qwen-max, série qwen2.5-vl, série qwen-vl-max, qwen-vl-plus, Qwen3-VL (sem pensamento): 1.5; qwen3-8b/14b/32b/30b-a3b/235b-a22b (modo de pensamento), qwen-plus/qwen-plus-latest/2025-04-28 (modo de pensamento), qwen-turbo/qwen-turbo/2025-04-28 (modo de pensamento): 0.5; Todos os demais: 0.0. Série DeepSeek (fornecida pela Alibaba Cloud): deepseek-r1, deepseek-r1-0528, versão destilada deepseek-r1-distill-qwen: 1; Série Kimi (fornecida pela Alibaba Cloud): kimi-k2.7-code, kimi-k2.6, kimi-k2.5: 0.0; Série Kimi (fornecida pela Moonshot AI): 0.0; Série MiniMax (fornecida pela Alibaba Cloud): MiniMax-M2.5, MiniMax-M2.1: 0.0; Outros modelos DeepSeek, Kimi, GLM e MiniMax não possuem valor padrão. Como funciona Se o valor do parâmetro for positivo, o modelo aplica uma penalidade aos tokens já presentes no texto. Essa penalidade independe da frequência de aparição do token. Isso reduz a probabilidade de reaparecimento desses tokens, diminuindo a repetição de conteúdo e aumentando a diversidade vocabular. Exemplo Prompt: Traduza esta frase para chinês: "This movie is good. The plot is good, the acting is good, the music is good, and overall, the whole movie is just good. It is really good, in fact. The plot is so good, and the acting is so good, and the music is so good." Valor do parâmetro 2.0: This movie is great. The plot is fantastic, the acting is superb, and the music is also very beautiful. Overall, the entire film is just incredible. It is actually truly outstanding. The storyline is very exciting, the performances are excellent, and the soundtrack is so moving. Valor do parâmetro 0.0: This movie is good. The plot is good, the acting is good, and the music is good. Overall, the whole movie is very good. In fact, it is really great. The plot is very good, the acting is also very excellent, and the music is equally outstanding. Valor do parâmetro -2.0: This movie is good. The plot is good, the acting is good, and the music is good. Overall, the whole movie is good. In fact, it is really good. The plot is very good, the acting is very good, and the music is very good. Ao utilizar o modelo qwen-vl-plus para extração de texto, configure presence_penalty como 1.5. Evite alterar o valor padrão de presence_penalty em modelos QVQ.

    response_formatobject (Opcional) Valor padrão: {"type": "text"} Formato da resposta. Valores válidos: {"type": "text"}: Gera uma resposta em texto. {"type": "json_object"}: Produz uma string formatada em JSON padrão. {"type": "json_schema", "json_schema": {...}}: Produz uma string JSON estritamente em conformidade com o JSON Schema especificado, o que permite controlar com precisão a estrutura da saída e os tipos dos campos. Para mais informações, consulte Structured output. Os modos json_object e json_schema são compatíveis com modelos diferentes. Para mais informações, consulte Supported models. Caso especifique {"type": "json_object"}, instrua explicitamente o modelo a gerar JSON no prompt, por exemplo: "Por favor, responda em formato JSON". Caso contrário, ocorrerá um erro. Caso especifique {"type": "json_schema", ...}, o prompt não precisa conter a palavra-chave JSON. Propriedades typestring(Obrigatório) Formato do conteúdo retornado. Valores válidos: text: Retorna uma resposta em texto. json_object: Retorna uma string formatada em JSON padrão. json_schema: Retorna uma string JSON estritamente em conformidade com a estrutura definida no campo json_schema. json_schemaobject(Opcional) Obrigatório quando type é json_schema. Define a estrutura JSON que a saída do modelo deve seguir. Para mais informações, consulte Obtendo saída estruturada. Ao usar o método parse do SDK da OpenAI, você pode passar diretamente uma classe Pydantic do Python ou um objeto Zod do Node.js. O SDK converte automaticamente para JSON Schema, sem necessidade de construí-lo manualmente. Propriedades namestring(Obrigatório) O nome do schema. schemaobject(Obrigatório) O objeto JSON Schema que descreve a estrutura da saída. Use properties para definir a estrutura dos campos, required para listar os campos obrigatórios e additionalProperties para controlar se campos não definidos no schema podem ser retornados. Recomendamos definir additionalProperties como false, para que apenas os campos definidos sejam retornados. Tipos de dados compatíveis: string, number, integer, boolean, object, array e enum. Para mais informações, consulte Guia de configuração. strictboolean(Opcional) Indica se a estrutura definida por schema deve ser seguida estritamente. Recomendamos definir este parâmetro como true.

    max_tokensinteger(Opcional, será descontinuado) Este parâmetro será descontinuado. Para novas integrações, utilize max_completion_tokens. O significado deste parâmetro varia conforme o modelo: deepseek-v4-pro, deepseek-v4-pro-0813, deepseek-v4-flash, deepseek-v4-flash-0731: Número máximo de tokens para a soma da resposta do modelo e do conteúdo da cadeia de pensamento. Se a saída exceder esse valor, a geração é interrompida antecipadamente e o finish_reason retornado é length. glm-5.2: Quando o parâmetro thinking_budget não é informado, max_tokens representa o limite máximo de tokens para a soma da resposta e da cadeia de pensamento; se ultrapassado, a geração para precocemente com finish_reason igual a length. Ao informar thinking_budget, max_tokens limita apenas a resposta do modelo, enquanto os tokens da cadeia de pensamento são controlados separadamente por thinking_budget. Outros modelos: Limite máximo de tokens para a resposta do modelo. Caso o conteúdo gerado ultrapasse esse valor, a geração cessa prematuramente e o finish_reason retornado será length. Os valores padrão e máximo correspondem ao comprimento máximo de saída do modelo.

    max_completion_tokensinteger(Opcional) Comprimento máximo da saída do modelo, abrangendo tanto a cadeia de pensamento quanto a resposta final. Se a saída superar esse limite, a geração é interrompida e o finish_reason retornado é length. Tanto o valor padrão quanto o máximo equivalem ao comprimento máximo de saída suportado pelo modelo. Diferença em relação a max_tokens: max_completion_tokens restringe a saída completa (cadeia de pensamento + resposta), ao passo que max_tokens limita apenas a parte da resposta. Para modelos de pensamento, recomendamos o uso de max_completion_tokens. Modelos compatíveis: Qwen Max: Qwen3.7-Max e posteriores Qwen Plus: Qwen3.5-Plus e posteriores Qwen Flash: Qwen3.5-Flash e posteriores Kimi: kimi-k2.5 e posteriores GLM: glm-5 e posteriores MiniMax: MiniMax-M2.5 e posteriores DeepSeek: deepseek-v3, deepseek-r1, deepseek-r1-0528, deepseek-v3.1, deepseek-v3.2, deepseek-v3.2-exp, deepseek-v4-pro, deepseek-v4-flash e posteriores A lista acima não inclui modelos fornecidos diretamente por terceiros. Pode haver uma diferença de até 10 tokens entre a contagem real de tokens de saída e o valor especificado em max_completion_tokens.

    vl_high_resolution_imagesboolean(Opcional) Valor padrão: false Define se o limite de pixels das imagens de entrada deve ser elevado para a quantidade correspondente a 16384 tokens. Para mais detalhes, consulte Processing high-resolution images. vl_high_resolution_images: true adota uma estratégia de resolução fixa e ignora a configuração max_pixels. Se a resolução for excedida, a contagem total de pixels da imagem é reduzida proporcionalmente para permanecer dentro desse limite. Clique para ver os limites de pixels de cada modelo Quando vl_high_resolution_images é True, os limites de pixels variam conforme o modelo: Para as séries Qwen3.8, Qwen3.7, Qwen3.6, Qwen3.5, Qwen3-VL, qwen-vl-max, qwen-vl-max-0813, qwen-vl-plus, qwen-vl-plus-0815 e modelos , o valor é 16777216. (Cada Token corresponde a 32 32 pixels. O valor total é calculado como 1638432*32.) Série QVQ e demais modelos da série Qwen2.5-VL: 12845056 (1 token equivale a 28 28 pixels, totalizando 1638428*28) Com vl_high_resolution_images definido como false, o limite de pixels segue a configuração de max_pixels. Se a contagem de pixels da imagem de entrada ultrapassar max_pixels, a imagem é redimensionada para ficar dentro do limite de max_pixels. O limite padrão de pixels de cada modelo corresponde ao valor padrão de max_pixels. Este não é um parâmetro padrão da OpenAI. Ao chamar usando o SDK Python, inclua-o no objeto extra_body. Configuração: extra_body={"vl_high_resolution_images":xxx}.

    ninteger(Opcional) Valor padrão: 1 Quantidade de respostas a serem geradas. O intervalo válido é 1-4. Ideal para cenários que demandam múltiplas respostas candidatas, como escrita criativa ou textos publicitários. Compatível apenas com Qwen3 (non-thinking mode). Se o parâmetro tools for utilizado, defina n como 1. Aumentar n eleva o consumo de tokens de saída, mas não afeta o consumo de tokens de entrada.

    enable_thinking boolean (Opcional) Em modelos de pensamento misto, que operam nos modos com e sem pensamento, este parâmetro ativa o modo de pensamento. Aplica-se aos modelos Qwen3.7, Qwen3.6, Qwen3.5, Qwen3, Qwen3-Omni-Flash e Qwen3-VL, além das séries DeepSeek-V4-Pro/V4-Flash, DeepSeek-V3.2/V3.2-exp/V3.1, Kimi-K2.7-code (apenas modelo de pensamento), séries Kimi-K2.6/K2.5 e série GLM. A série DeepSeek-V4 já vem com o pensamento ativado por padrão. É possível ajustar a intensidade da inferência através do parâmetro reasoning_effort. Valores válidos: true: Ativar Quando ativado, o conteúdo do pensamento é retornado no campo reasoning_content. false: Desativar Valores padrão para diferentes modelos: Supported models Este não é um parâmetro padrão da OpenAI. Ao chamar usando o SDK Python, inclua-o no objeto extra_body. Configuração: extra_body={"enable_thinking": xxx}. Em chamadas HTTP diretas (por exemplo, via curl) sem o SDK da OpenAI, não utilize extra_body. Insira enable_thinking no nível superior do corpo da requisição (body), ao lado de parâmetros como model e messages, por exemplo: "enable_thinking": true. Os modelos MiniMax e MiniMax-M3 da Xiyu Technology não utilizam este parâmetro. Utilize o parâmetro thinking em seu lugar.

    thinking object (Opcional) Valor padrão: {"type":"adaptive"} Gerencia o modo de pensamento dos modelos MiniMax/MiniMax-M3 fornecidos pela MiniMax. Valores válidos para thinking.type: adaptive: Automático (padrão). O modelo decide se deve pensar. disabled: Desativa o pensamento e responde diretamente. Este não é um parâmetro padrão da OpenAI. Ao chamar usando o SDK Python, inclua-o no objeto extra_body. Configuração: extra_body={"thinking": {"type": "adaptive"}}.

    preserve_thinking boolean (Opcional) Valor padrão: false (Valor padrão para qwen3.8-max:true) Indica se o reasoning_content das mensagens do assistente no histórico da conversa deve ser anexado à entrada do modelo. Indicado para situações em que o modelo precisa consultar o processo de pensamento anterior. Atualmente compatível com qwen3.7-max, qwen3.7-max-2026-05-20 e snapshots subsequentes, qwen3.6-max-preview, qwen3.7-plus, qwen3.7-plus-2026-05-26, qwen3.6-plus, qwen3.6-plus-2026-04-02, qwen3.8-flash, qwen3.7-flash, qwen3.7-flash-2026-07-15, qwen3.6-flash, qwen3.6-flash-2026-04-16, qwen3.8-max (ativado por padrão), kimi-k2.6 (implantado no Alibaba Cloud Model Studio), kimi-k2.7-code (implantado no Alibaba Cloud Model Studio, ativado por padrão), kimi/kimi-k2.7-code-highspeed (fornecido pela Moonshot AI, ativado por padrão) e kimi/kimi-k2.7-code (fornecido pela Moonshot AI, ativado por padrão). Importante (qwen3.8-max): No qwen3.8-max, preserve_thinking é true por padrão. Envie todo o reasoning_content histórico no campo reasoning_content. NÃO concatene reasoning_content no campo content. Essa prática pode degradar o desempenho do modelo. Se as mensagens históricas não possuírem reasoning_content, ativar este parâmetro não causará erros. Quando ativado, o reasoning_content da conversa histórica integra a contagem de tokens de entrada e é faturado. Este não é um parâmetro padrão da OpenAI. Ao chamar usando o SDK Python, inclua-o no objeto extra_body. Configuração: extra_body={"preserve_thinking": True}.

    thinking_budget integer (Opcional) Número máximo de tokens destinados ao processo de pensamento. Aplica-se aos modelos Qwen3.8, Qwen3.7, Qwen3.6, Qwen3.5, Qwen3-VL, Qwen3, GLM e Kimi, exceto kimi-k3, que não suporta este parâmetro. Para mais informações, consulte Limit thinking length. O valor padrão corresponde ao comprimento máximo da cadeia de pensamento do modelo. Consulte a lista de modelos para mais detalhes. Este não é um parâmetro padrão da OpenAI. Ao chamar usando o SDK Python, inclua-o no objeto extra_body. Configuração: extra_body={"thinking_budget": xxx}.

    reasoning_effort string (Opcional) Regula a intensidade da inferência dos modelos. Os valores válidos e padrões variam conforme o modelo. Séries DeepSeek-V4 e GLM (Valor padrão: high) Valores válidos: high: Inferência de alta intensidade max: Inferência de intensidade máxima low e medium são mapeados para high, e xhigh é mapeado para max. Aplica-se a glm-5.2, glm-5.1, glm-5, deepseek-v4-pro e deepseek-v4-flash (exceto deepseek-v4-flash-0731). ZHIPU/GLM-5.3, modelo kimi-k3(fornecido pela Alibaba Cloud): Valor padrão:max Valores válidos: max (padrão): raciocínio profundo high: raciocínio aprimorado low: raciocínio leve Este modelo sempre executa o pensamento. enable_thinking aceita apenas true. Enviar false causará falha na requisição da API. deepseek-v4-flash-0731 & deepseek-v4-pro-0813: Valor padrão:high Valores válidos: max (padrão): Inferência de intensidade máxima high: Inferência padrão low: Inferência de baixa intensidade Mapeamento de valores padrão da OpenAI: medium é mapeado para high, xhigh é mapeado para high. kimi/kimi-k3 (Valor padrão: max; apenas max é suportado) Valor válido: max: Inferência de intensidade máxima qwen3.8-max: Valor padrão:xhigh Valores válidos: xhigh (padrão): Inferência de intensidade máxima medium: Inferência padrão low: Inferência de baixa intensidade Mapeamento de valores padrão da OpenAI: max é mapeado para xhigh, high é mapeado para xhigh, minimal é mapeado para low, e none é mapeado para enable_thinking=False. Definir valores diferentes dos válidos ou mapeados acima resultará em erro. Na série qwen3.8, reasoning_effort e thinking_budget não podem ser configurados simultaneamente. Definir ambos gerará um erro. Contudo, eles permitem conversão mútua: Sem thinking_budget definido, os níveis de reasoning_effort são mapeados automaticamente para thinking_budget: low corresponde a 4096, medium corresponde a 16384 e xhigh corresponde a 262144. Sem reasoning_effort definido, thinking_budget é convertido automaticamente para reasoning_effort: 0–4096 corresponde a low, 4097–16384 corresponde a medium e 16385–262144 corresponde a xhigh. Se nenhum dos dois for definido, utilizam-se o thinking_budget padrão (131072) e o reasoning_effort padrão (xhigh). Este não é um parâmetro padrão da OpenAI. Ao chamar usando o SDK Python, inclua-o no objeto extra_body. Configuração: extra_body={"reasoning_effort": "high"}.

    tool_stream boolean (Opcional) Valor padrão: false Tem efeito apenas quando stream=true. Atualmente, esse parâmetro é compatível somente com as séries Qwen e GLM. Lista de compatibilidade da série Qwen: Série qwen-max: modalidade de texto das séries qwen3.8-max e qwen3.7-max Série qwen-plus: modalidade de texto das séries qwen3.7-plus e qwen3.6-plus, além da modalidade omni da série qwen3.5-plus Série qwen-flash: modalidade omni das séries qwen3.8-flash, qwen3.7-flash, qwen3.6-flash e qwen3.5-flash Referência de uso para a série Qwen: O tool_stream afeta apenas parâmetros de ferramentas complexas. Para parâmetros normais, a saída em streaming é ativada desde que stream=true. Ferramentas complexas são aquelas cuja definição contém tipos de parâmetro como array ou object. tool_stream=false: Os parâmetros de ferramentas complexas são gerados de uma só vez. Esse é o comportamento padrão e oferece maior precisão para formatos complexos. tool_stream=true: Os parâmetros de ferramentas complexas são gerados em streaming, o que evita riscos de timeout em formatos complexos. Lista de compatibilidade da série GLM: glm-4.6, glm-4.7, glm-5 e glm-5.1. Referência de uso para a série GLM: tool_stream=false: Os parâmetros da ferramenta são gerados de uma só vez. Esse é o comportamento padrão e oferece maior precisão para formatos complexos. tool_stream=true: Os parâmetros da ferramenta são gerados em streaming, o que evita riscos de timeout em formatos complexos. Este parâmetro não é um parâmetro padrão da OpenAI. Ao chamar usando o Python SDK, coloque-o no objeto extra_body. Configuração: extra_body={"tool_stream": true}.
    enable_code_interpreter boolean (Opcional) Valor padrão: false Define se o recurso de interpretador de código deve ser ativado. Para mais informações, consulte Code interpreter. Valores válidos: true: Ativar false: Desativar Este parâmetro não é um parâmetro padrão da OpenAI. Ao chamar usando o Python SDK, coloque-o no objeto extra_body. Configuração: extra_body={"enable_code_interpreter": xxx}.
    seedinteger(Opcional) Semente de número aleatório. Utilize este parâmetro para garantir resultados reproduzíveis com a mesma entrada e os mesmos parâmetros. Se você passar o mesmo valor de seed em uma chamada e os demais parâmetros permanecerem inalterados, o modelo retornará o mesmo resultado sempre que possível. Intervalo de valores: [0,2<sup>31</sup>−1].
    logprobs boolean (Opcional) Valor padrão: false Determina se as probabilidades logarítmicas dos tokens de saída devem ser retornadas. Valores válidos: true Retornar false Não retornar O conteúdo gerado durante a fase de raciocínio (reasoning_content) não retorna probabilidades logarítmicas. Modelos compatíveis Modelos snapshot da série qwen-plus (exceto versões estáveis) Modelos snapshot da série qwen-turbo (exceto versões estáveis) Modelos da série qwen3-vl-plus (incluindo versões estáveis) Modelos da série qwen3-vl-flash (incluindo versões estáveis) Modelos open source do Qwen3
    top_logprobs integer (Opcional) Valor padrão: 0 Especifica a quantidade de tokens candidatos mais prováveis a serem retornados em cada etapa de geração. Intervalo de valores: [0, 5] Esse parâmetro só tem efeito quando logprobs é true.
    stopstring or array(Opcional) Utilizado para definir palavras de parada. Quando uma string ou token_id especificado em stop aparece no texto gerado, a geração é interrompida imediatamente. É possível passar palavras sensíveis para controlar a saída do modelo. Quando stop for um array, não é permitido combinar token_id e strings como elementos. Por exemplo, não especifique ["Hello",104307].
    toolsarray(Opcional) Um array contendo um ou mais objetos de ferramenta que o modelo pode chamar via Function Calling. Para mais informações, consulte Function calling. Se tools estiver definido e o modelo determinar que uma ferramenta precisa ser chamada, a resposta retornará as informações da ferramenta em tool_calls. Propriedades typestring(Obrigatório) Tipo da ferramenta. Atualmente, apenas function é suportado. functionobject(Obrigatório) Propriedades namestring(Obrigatório) Nome da ferramenta. São permitidos apenas letras, números, sublinhados (_) e hifens (-). O comprimento máximo é de 64 tokens. descriptionstring(Obrigatório) Descrição da ferramenta, que auxilia o modelo a decidir quando e como chamá-la. parametersobject(Opcional) Valor padrão: {} Descrição dos parâmetros da ferramenta, que deve ser um JSON Schema válido. Para detalhes sobre JSON Schema, consulte este link. Se o parâmetro parameters estiver vazio, a ferramenta não possui parâmetros de entrada, como ocorre em uma ferramenta de consulta de hora. Para melhorar a precisão das chamadas de ferramenta, recomendamos passar parameters.
    tool_choice string or object(Opcional) Valor padrão: auto Estratégia de seleção de ferramentas. Defina este parâmetro para forçar um método específico de chamada de ferramenta para determinado tipo de problema, como usar sempre uma ferramenta específica ou desativar todas as ferramentas. Valores válidos: auto O modelo de linguagem grande escolhe a estratégia de ferramenta. none Se não quiser chamar nenhuma ferramenta, defina o parâmetro tool_choice como none. {"type": "function", "function": {"name": "the_function_to_call"}} Para forçar a chamada de uma ferramenta específica, defina o parâmetro tool_choice como {"type": "function", "function": {"name": "the_function_to_call"}}, onde the_function_to_call é o nome da função da ferramenta especificada. Modelos em modo de raciocínio não suportam a imposição de chamada de uma ferramenta específica.
    parallel_tool_calls boolean (Opcional) Valor padrão: false Define se a chamada paralela de ferramentas deve ser ativada. Para mais informações, consulte Parallel tool calling. Valores válidos: true: Ativar false: Desativar
    enable_search boolean(Opcional) Valor padrão: false Define se a busca na web deve ser ativada. Para mais informações, consulte Web search. Valores válidos: true: Ativar. Se a busca na web não for executada após a ativação, otimize o prompt ou defina o parâmetro forced_search em search_options para habilitar a busca forçada. false: Desativar. Ativar o recurso de busca na web pode aumentar o consumo de tokens. Este parâmetro não é um parâmetro padrão da OpenAI. Ao chamar usando o Python SDK, coloque-o no objeto extra_body. Configuração: extra_body={"enable_search": True}.
    search_optionsobject(Opcional) Estratégia para busca na web. Para mais informações, consulte Web search. Propriedades forced_search boolean(Opcional) Valor padrão: false Define se a busca na web deve ser forçada. Este parâmetro só tem efeito quando enable_search está definido como true. Valores válidos: true: Forçar ativação. false: Não forçar ativação. O modelo decide se realiza a busca na web. search_strategy string(Opcional) Valor padrão: turbo Estratégia de busca. Este parâmetro só tem efeito quando enable_search está definido como true. Valores válidos: turbo (Padrão): Equilibra velocidade de resposta e eficácia da busca. Adequado para a maioria dos cenários. max: Adota uma estratégia de busca mais abrangente. Pode acionar motores de busca de múltiplas fontes para obter resultados mais detalhados, mas o tempo de resposta pode ser maior. agent: Permite chamar a ferramenta de busca na web e o modelo de linguagem grande várias vezes para realizar recuperação de informações em múltiplas turnos e integração de conteúdo. Esta estratégia aplica-se apenas a qwen3.5-plus, qwen3.5-plus-2026-02-15, qwen3.5-flash, qwen3.5-flash-2026-02-23, qwen3-max, qwen3-max-2026-01-23, qwen3-max-2025-09-23, qwen3.5-omni-plus, qwen3.5-omni-plus-2026-03-15, qwen3.5-omni-flash e qwen3.5-omni-flash-2026-03-15. agent_max: Suporta web scraping baseado na estratégia agent. Para mais informações, consulte Web scraping. Esta estratégia aplica-se apenas ao modo de raciocínio do qwen3-max e qwen3-max-2026-01-23. enable_search_extension boolean(Opcional) Valor padrão: false Define se a busca vertical deve ser ativada. Este parâmetro só tem efeito quando enable_search está definido como true. Valores válidos: true: Ativar. false: Desativar. Este parâmetro não é um parâmetro padrão da OpenAI. Ao chamar usando o Python SDK, coloque-o no objeto extra_body. Configuração: extra_body={"search_options": xxx}.
    clear_thinkingboolean(Opcional) Valor padrão: false Controla se o reasoning_content (processo de raciocínio) de turnos anteriores em uma conversa de múltiplos turnos é usado como entrada de contexto para o modelo. Este parâmetro é compatível apenas com os modelos da série GLM: glm-5.2, glm-5.1, glm-5 e glm-4.7. Este parâmetro não é um parâmetro padrão da OpenAI. Ao chamar usando o Python SDK, coloque-o no objeto extra_body. Configuração: extra_body={"skill": [...]}. true: Ignora o reasoning_content de turnos anteriores e usa apenas texto visível, chamadas de ferramenta, resultados e outro conteúdo não inferencial como entrada de contexto. Isso reduz o tamanho do contexto e o custo. false (Padrão): Mantém o reasoning_content de turnos anteriores e o fornece ao modelo junto com o contexto. Para ativar o Pensamento Preservado, você deve passar o reasoning_content histórico completo, sem modificações e na ordem original dentro das mensagens. A ausência, corte, reescrita ou reordenação degrada o desempenho ou causa falhas.

    Objeto de resposta de chat (saída não streaming)	{ "choices": [ { "message": { "role": "assistant", "content": "I am a large-scale language model developed by Alibaba Cloud. My name is Qwen." }, "finish_reason": "stop", "index": 0, "logprobs": null } ], "object": "chat.completion", "usage": { "prompt_tokens": 3019, "completion_tokens": 104, "total_tokens": 3123, "prompt_tokens_details": { "cached_tokens": 2048 } }, "created": 1735120033, "system_fingerprint": null, "model": "qwen3.8-max", "id": "chatcmpl-6ada9ed2-7f33-9de2-8bb0-78bd4035025a" }
    idstring Identificador exclusivo desta chamada.
    choicesarray Array com o conteúdo gerado pelo modelo. Properties finish_reasonstring Motivo pelo qual o modelo interrompeu a geração. Considere os três cenários a seguir: stop: O modelo parou porque acionou o parâmetro stop na entrada ou finalizou naturalmente. length: A geração foi interrompida por exceder o comprimento máximo. tool_calls: O modelo parou pois precisa chamar uma ferramenta. indexinteger Índice deste objeto no array choices. logprobsobject Informações sobre a probabilidade dos tokens na saída do modelo. Properties content array Array contendo cada token e sua respectiva probabilidade logarítmica. Properties token string Texto do token atual. bytes array Lista dos bytes UTF-8 brutos do token atual. Útil para restaurar com precisão o conteúdo de saída, como emojis ou caracteres chineses. logprob float Probabilidade logarítmica do token atual. Um valor de retorno null indica probabilidade extremamente baixa. top_logprobs array Tokens candidatos mais prováveis na posição do token atual. A quantidade de tokens corresponde ao parâmetro de solicitação top_logprobs. Cada elemento contém: Properties token string Texto do token candidato. bytes array Lista dos bytes UTF-8 brutos do token atual. Útil para restaurar com precisão o conteúdo de saída, como emojis ou caracteres chineses. logprob float Probabilidade logarítmica deste token candidato. Um valor nulo indica probabilidade extremamente baixa. messageobject Mensagem produzida pelo modelo. Properties content string Conteúdo da resposta do modelo. reasoning_content string Conteúdo da cadeia de pensamento do modelo. refusal string Atualmente, este parâmetro é fixo como null. role string Função da mensagem. O valor é fixo como assistant. audio object Atualmente, este parâmetro é fixo como null. function_call (a ser descontinuado)object Este valor é fixo como null. Para mais informações, consulte o parâmetro tool_calls. tool_calls array Informações sobre a ferramenta e seus parâmetros de entrada que o modelo decidiu chamar. Properties id string Identificador exclusivo desta chamada de ferramenta. type string Tipo da ferramenta. Atualmente, apenas function é suportado. function object Detalhes da ferramenta Properties name string Nome da ferramenta. arguments string Informações dos parâmetros de entrada, formatadas como uma string JSON. Como a resposta do modelo de linguagem grande é aleatória, as informações dos parâmetros de saída podem não estar em conformidade com a assinatura da função. Valide os parâmetros antes de chamar a função. index integer Índice desta chamada de ferramenta no array tool_calls.
    createdinteger Timestamp Unix, em segundos, indicando quando a solicitação foi criada.
    modelstring Modelo utilizado nesta solicitação.
    object string O valor é sempre chat.completion.
    service_tier string Atualmente, este parâmetro é fixo como null.
    system_fingerprintstring Atualmente, este parâmetro é fixo como null.
    usage object Informações sobre o consumo de tokens nesta solicitação. Properties completion_tokens integer Quantidade de tokens na saída do modelo. prompt_tokens integer Número de tokens de entrada. Para mais informações, consulte Additional notes. total_tokens integer Total de tokens consumidos. Corresponde à soma de prompt_tokens e completion_tokens. completion_tokens_details object (Opcional) Classificação detalhada dos tokens de saída. Este campo é retornado apenas por alguns modelos. Properties audio_tokens integer (Opcional) Número de tokens de áudio na saída. Retornado apenas para modelos com saída de áudio. reasoning_tokens integer (Opcional) Quantidade de tokens no processo de raciocínio. Retornado apenas para modelos de raciocínio. text_tokens integer (Opcional) Número de tokens no texto de saída. prompt_tokens_details object Classificação detalhada dos tokens de entrada. Properties audio_tokens integer Atualmente, este parâmetro é fixo como null. cached_tokens integer Número de tokens que atingiram o cache. Para mais informações sobre o Context Cache, consulte Context cache. text_tokens integer Quantidade de tokens de texto na entrada. image_tokens integer Número de tokens de imagem na entrada. video_tokens integer Quantidade de tokens referentes ao arquivo de vídeo ou lista de imagens de entrada. cache_creation object Informações de criação do explicit cache. Properties ephemeral_5m_input_tokens integer Número de tokens usados para criar o cache explícito. cache_creation_input_tokens integer Quantidade de tokens utilizados na criação do cache explícito. cache_type string Ao usar explicit cache, o valor do parâmetro é ephemeral. Caso contrário, este parâmetro não existe.

    Objeto de chunk de resposta de chat (saída streaming)	{"id":"chatcmpl-e30f5ae7-3063-93c4-90fe-beb5f900bd57","choices":[{"delta":{"content":"","function_call":null,"refusal":null,"role":"assistant","tool_calls":null},"finish_reason":null,"index":0,"logprobs":null}],"created":1735113344,"model":"qwen3.8-max","object":"chat.completion.chunk","service_tier":null,"system_fingerprint":null,"usage":null} {"id":"chatcmpl-e30f5ae7-3063-93c4-90fe-beb5f900bd57","choices":[{"delta":{"content":"I am","function_call":null,"refusal":null,"role":null,"tool_calls":null},"finish_reason":null,"index":0,"logprobs":null}],"created":1735113344,"model":"qwen3.8-max","object":"chat.completion.chunk","service_tier":null,"system_fingerprint":null,"usage":null} {"id":"chatcmpl-e30f5ae7-3063-93c4-90fe-beb5f900bd57","choices":[{"delta":{"content":" a large-scale","function_call":null,"refusal":null,"role":null,"tool_calls":null},"finish_reason":null,"index":0,"logprobs":null}],"created":1735113344,"model":"qwen3.8-max","object":"chat.completion.chunk","service_tier":null,"system_fingerprint":null,"usage":null} {"id":"chatcmpl-e30f5ae7-3063-93c4-90fe-beb5f900bd57","choices":[{"delta":{"content":" language","function_call":null,"refusal":null,"role":null,"tool_calls":null},"finish_reason":null,"index":0,"logprobs":null}],"created":1735113344,"model":"qwen3.8-max","object":"chat.completion.chunk","service_tier":null,"system_fingerprint":null,"usage":null} {"id":"chatcmpl-e30f5ae7-3063-93c4-90fe-beb5f900bd57","choices":[{"delta":{"content":" model from Alibaba","function_call":null,"refusal":null,"role":null,"tool_calls":null},"finish_reason":null,"index":0,"logprobs":null}],"created":1735113344,"model":"qwen3.8-max","object":"chat.completion.chunk","service_tier":null,"system_fingerprint":null,"usage":null} {"id":"chatcmpl-e30f5ae7-3063-93c4-90fe-beb5f900bd57","choices":[{"delta":{"content":" Cloud. My name","function_call":null,"refusal":null,"role":null,"tool_calls":null},"finish_reason":null,"index":0,"logprobs":null}],"created":1735113344,"model":"qwen3.8-max","object":"chat.completion.chunk","service_tier":null,"system_fingerprint":null,"usage":null} {"id":"chatcmpl-e30f5ae7-3063-93c4-90fe-beb5f900bd57","choices":[{"delta":{"content":" is Qwen","function_call":null,"refusal":null,"role":null,"tool_calls":null},"finish_reason":null,"index":0,"logprobs":null}],"created":1735113344,"model":"qwen3.8-max","object":"chat.completion.chunk","service_tier":null,"system_fingerprint":null,"usage":null} {"id":"chatcmpl-e30f5ae7-3063-93c4-90fe-beb5f900bd57","choices":[{"delta":{"content":".","function_call":null,"refusal":null,"role":null,"tool_calls":null},"finish_reason":null,"index":0,"logprobs":null}],"created":1735113344,"model":"qwen3.8-max","object":"chat.completion.chunk","service_tier":null,"system_fingerprint":null,"usage":null} {"id":"chatcmpl-e30f5ae7-3063-93c4-90fe-beb5f900bd57","choices":[{"delta":{"content":"","function_call":null,"refusal":null,"role":null,"tool_calls":null},"finish_reason":"stop","index":0,"logprobs":null}],"created":1735113344,"model":"qwen3.8-max","object":"chat.completion.chunk","service_tier":null,"system_fingerprint":null,"usage":null} {"id":"chatcmpl-e30f5ae7-3063-93c4-90fe-beb5f900bd57","choices":[],"created":1735113344,"model":"qwen3.8-max","object":"chat.completion.chunk","service_tier":null,"system_fingerprint":null,"usage":{"completion_tokens":17,"prompt_tokens":22,"total_tokens":39,"completion_tokens_details":null,"prompt_tokens_details":{"audio_tokens":null,"cached_tokens":0}}}
    idstring Identificador exclusivo desta chamada. Todos os objetos de chunk compartilham o mesmo ID.
    choicesarray Array com o conteúdo gerado pelo modelo, podendo conter um ou mais objetos. Se o parâmetro include_usage estiver definido como true, choices será um array vazio no último chunk. Properties delta object Objeto incremental da solicitação. Properties content string Conteúdo incremental da mensagem. reasoning_content string Conteúdo incremental da cadeia de pensamento. function_call object Este valor tem como padrão null. Para mais informações, consulte o parâmetro tool_calls. audioobject Resposta gerada ao utilizar o modelo Qwen-Omni. Properties data string Dados de áudio incrementais codificados em Base64. expires_at integer Timestamp indicando quando a solicitação foi criada. refusal object Atualmente, este parâmetro é fixo como null. role string Função do objeto de mensagem incremental. Possui valor apenas no primeiro chunk. tool_calls array Informações sobre a ferramenta e seus parâmetros de entrada que o modelo decidiu chamar. Properties index integer Índice desta chamada de ferramenta no array tool_calls. id string Identificador exclusivo desta chamada de ferramenta. function object Informações sobre a ferramenta chamada. Properties arguments string Parâmetros de entrada incrementais. Os arguments de todos os chunks são concatenados para formar o conjunto completo de parâmetros de entrada. Como a resposta do modelo de linguagem grande é aleatória, as informações dos parâmetros de saída podem não estar em conformidade com a assinatura da função. Valide os parâmetros antes de chamar a função. name string Nome da ferramenta. Possui valor apenas no primeiro chunk. type string Tipo da ferramenta. Atualmente, apenas function é suportado. finish_reason string Motivo pelo qual o modelo interrompeu a geração. O valor pode ser um dos seguintes: stop: O modelo parou porque acionou o parâmetro stop na entrada ou finalizou naturalmente. O valor permanece null até que a geração seja concluída. length: A geração foi interrompida por exceder o comprimento máximo. tool_calls: O modelo parou pois precisa chamar uma ferramenta. index integer Índice da resposta atual no array choices. Quando o parâmetro de entrada n for maior que 1, utilize este parâmetro para concatenar o conteúdo completo correspondente às diferentes respostas. logprobsobject Informações de probabilidade do objeto atual. Properties content array Array de tokens com informações de probabilidade logarítmica. Properties token string Token atual. bytes array Lista dos bytes UTF-8 brutos do token atual. Útil ao processar emojis e caracteres chineses. logprob float Probabilidade logarítmica do token atual. Um valor nulo indica probabilidade extremamente baixa. top_logprobs array Tokens mais prováveis na posição do token atual e suas probabilidades logarítmicas. A quantidade de elementos corresponde ao parâmetro de entrada top_logprobs. Properties token string Token atual. bytes array Lista dos bytes UTF-8 brutos do token atual. Útil ao processar emojis e caracteres chineses. logprob float Probabilidade logarítmica do token atual. Um valor nulo indica probabilidade extremamente baixa.
    createdinteger Timestamp indicando quando esta solicitação foi criada. Cada chunk possui o mesmo timestamp.
    modelstring Modelo utilizado nesta solicitação.
    object string O valor é sempre chat.completion.chunk.
    service_tier string Atualmente, este parâmetro é fixo como null.
    system_fingerprintstring Atualmente, este parâmetro é fixo como null.
    usage object Tokens consumidos por esta solicitação. Exibido apenas no último chunk quando include_usage está definido como true. Properties completion_tokens integer Quantidade de tokens na saída do modelo. prompt_tokens integer Número de tokens de entrada. total_tokens integer Total de tokens, correspondendo à soma de prompt_tokens e completion_tokens. completion_tokens_details object (Opcional) Informações detalhadas sobre os tokens de saída. Este campo é retornado apenas por alguns modelos. Properties audio_tokensinteger (Opcional) Número de tokens de áudio na saída. Retornado apenas para modelos com saída de áudio. reasoning_tokens integer (Opcional) Quantidade de tokens no processo de raciocínio. Retornado apenas para modelos de raciocínio. text_tokensinteger (Opcional) Número de tokens de texto na saída. prompt_tokens_details object Classificação detalhada dos tokens de entrada. Properties audio_tokens integer Número de tokens de áudio na entrada. A quantidade de tokens de áudio em um arquivo de vídeo é retornada neste parâmetro. text_tokens integer Quantidade de tokens de texto na entrada. video_tokens integer Número de tokens do vídeo de entrada, que pode ser uma lista de imagens ou um arquivo de vídeo. image_tokens integer Quantidade de tokens de imagem na entrada. cached_tokens integer Número de tokens que atingiram o cache. Para mais informações sobre o Context Cache, consulte Context cache. cache_creation object Informações de criação do explicit cache. Properties ephemeral_5m_input_tokens integer Número de tokens usados para criar o cache explícito. cache_creation_input_tokens integer Quantidade de tokens utilizados na criação do cache explícito. cache_type string Tipo de cache. O valor é fixo como ephemeral.

Códigos de erro

Se a chamada do modelo falhar e retornar uma mensagem de erro, consulte Error codes para resolver o problema.