通義千問基於首碼進行續寫 - Alibaba Cloud Model Studio

在代碼補全、文本續寫等情境中，需要模型從已有的文本片段（首碼）開始繼續產生。Partial Mode 可提供精確控制能力，確保模型輸出的內容緊密銜接提供的首碼，提升產生結果的準確性與可控性。

使用方式

需在messages 數組中將最後一條訊息的 role 設定為 assistant，並在其 content 中提供首碼，在此訊息中設定參數 "partial": true。messages格式如下：

[
    {
        "role": "user",
        "content": "請補全這個斐波那契函數，勿添加其它內容"
    },
    {
        "role": "assistant",
        "content": "def calculate_fibonacci(n):\n    if n <= 1:\n        return n\n    else:\n",
        "partial": true
    }
]

模型會以首碼內容為起點開始產生。

支援的模型

通義千問Max 系列
qwen3-max、qwen3-max-2025-09-23、qwen3-max-preview（非思考模式）、qwen-max、qwen-max-latest、qwen-max-2025-01-25及之後的快照模型
通義千問Plus 系列（非思考模式）
qwen-plus、qwen-plus-latest、qwen-plus-2025-01-25及之後的快照模型
通義千問Flash 系列（非思考模式）
qwen-flash、qwen-flash-2025-07-28及之後的快照模型
通義千問Coder 系列
qwen3-coder-plus、qwen3-coder-flash、qwen3-coder-480b-a35b-instruct、qwen3-coder-30b-a3b-instruct
通義千問VL 系列
- qwen3-vl-plus 系列（非思考模式）
  qwen3-vl-plus、qwen3-vl-plus-2025-09-23及之後的快照模型
- qwen3-vl-flash 系列（非思考模式）
  qwen3-vl-flash、qwen3-vl-flash-2025-10-15及之後的快照模型
- qwen-vl-max 系列
  qwen-vl-max、qwen-vl-max-latest、qwen-vl-max-2025-04-08及之後的快照模型
- qwen-vl-plus 系列
  qwen-vl-plus、qwen-vl-plus-latest、qwen-vl-plus-2025-01-25及之後的快照模型
通義千問Turbo 系列（非思考模式）
qwen-turbo、qwen-turbo-latest、qwen-turbo-2024-11-01及之後的快照模型
通義千問開源系列
Qwen3 開源模型（非思考模式）、Qwen2.5系列的文本模型、Qwen3-VL開源模型（非思考模式）

重要

思考模式模型暫不支援首碼續寫功能。

快速開始

前提條件

已準備工作：擷取與配置 API Key並配置API Key到環境變數（準備下線，併入配置 API Key）。如果通過 OpenAI SDK 或 DashScope SDK 進行調用，需要安裝SDK。如果您是子業務空間的成員，請確保超級管理員已為該業務空間進行模型授權操作。

說明

暫不支援 DashScope Java SDK。

範例程式碼

代碼補全是 Partial Mode 的核心應用情境。以下樣本示範如何使用 qwen3-coder-plus 模型補全一個 Python 函數。

OpenAI相容

Python

import os
from openai import OpenAI

# 1. 初始化用戶端
client = OpenAI(
    # 新加坡和北京地區的API Key不同。擷取API Key：https://www.alibabacloud.com/help/zh/model-studio/get-api-key
    # 如果您沒有配置環境變數，請在此處用您的API Key進行替換
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), 
    # 以下為新加坡地區url，若使用北京地區的模型，需將url替換為：https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
    base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",  
)
# 2. 定義需要補全的代碼首碼
prefix = """def calculate_fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
"""

# 3. 發起 Partial Mode 請求
# 注意：messages 數組的最後一條訊息 role 為 "assistant"，並包含 "partial": True
completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-coder-plus",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "請補全這個斐波那契函數，勿添加其它內容"},
        {"role": "assistant", "content": prefix, "partial": True},
    ],
)

# 4. 手動拼接首碼和模型產生的內容
generated_code = completion.choices[0].message.content
complete_code = prefix + generated_code

print(complete_code)

返回結果

def calculate_fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return calculate_fibonacci(n-1) + calculate_fibonacci(n-2)

Node.js

import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI({
    // 若沒有配置環境變數，請用阿里雲百鍊API Key將下行替換為：apiKey: "sk-xxx",
    apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
    // 如果使用華北2（北京）地區的模型，需要將url替換為：https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
    baseURL: "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
});

// 定義需要補全的代碼首碼
const prefix = `def calculate_fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
`;

const completion = await openai.chat.completions.create({
    model: "qwen3-coder-plus",  // 使用代碼模型
    messages: [
        { role: "user", content: "請補全這個斐波那契函數，勿添加其它內容" },
        { role: "assistant", content: prefix, partial: true }
    ],
});

// 手動拼接首碼和模型產生的內容
const generatedCode = completion.choices[0].message.content;
const completeCode = prefix + generatedCode;

console.log(completeCode);

curl

# ======= 重要提示 =======
# 新加坡和北京地區的API Key不同。擷取API Key：https://www.alibabacloud.com/help/zh/model-studio/get-api-key
# 以下為新加坡地區url，若使用北京地區的模型，需將url替換為：https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions
# === 執行時請刪除該注釋 ===

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-coder-plus",
    "messages": [
        {
            "role": "user", 
            "content": "請補全這個斐波那契函數，勿添加其它內容"
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": "def calculate_fibonacci(n):\n    if n <= 1:\n        return n\n    else:\n",
            "partial": true
        }
    ]
}'

返回結果

{
    "choices": [
        {
            "message": {
                "content": "        return calculate_fibonacci(n-1) + calculate_fibonacci(n-2)",
                "role": "assistant"
            },
            "finish_reason": "stop",
            "index": 0,
            "logprobs": null
        }
    ],
    "object": "chat.completion",
    "usage": {
        "prompt_tokens": 48,
        "completion_tokens": 19,
        "total_tokens": 67,
        "prompt_tokens_details": {
            "cache_type": "implicit",
            "cached_tokens": 0
        }
    },
    "created": 1756800231,
    "system_fingerprint": null,
    "model": "qwen3-coder-plus",
    "id": "chatcmpl-d103b1cf-4bda-942f-92d6-d7ecabfeeccb"
}

DashScope

Python

import os
import dashscope

# 以下為新加坡地區url，若使用北京地區的模型，需將url替換為：https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1
dashscope.base_http_api_url = 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1'

# 定義需要補全的代碼首碼
prefix = """def calculate_fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
"""

messages = [
    {
        "role": "user", 
        "content": "請補全這個斐波那契函數，勿添加其它內容"
    },
    {
        "role": "assistant",
        "content": prefix,
        "partial": True
    }
]

response = dashscope.Generation.call(
    # 新加坡和北京地區的API Key不同。擷取API Key：https://www.alibabacloud.com/help/zh/model-studio/get-api-key
    # 若沒有配置環境變數，請用阿里雲百鍊API Key將下行替換為：api_key="sk-xxx",
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    model='qwen3-coder-plus',  # 使用代碼模型
    messages=messages,
    result_format='message',  
)

# 手動拼接首碼和模型產生的內容
generated_code = response.output.choices[0].message.content
complete_code = prefix + generated_code

print(complete_code)

返回結果

def calculate_fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return calculate_fibonacci(n-1) + calculate_fibonacci(n-2)

curl

# ======= 重要提示 =======
# 新加坡和北京地區的API Key不同。擷取API Key：https://www.alibabacloud.com/help/zh/model-studio/get-api-key
# 以下為新加坡地區url，若使用北京地區的模型，需將url替換為：https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation
# === 執行時請刪除該注釋 ===

curl -X POST "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation" \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "model": "qwen3-coder-plus",
    "input":{
        "messages":[
            {
                "role": "user",
                "content": "請補全這個斐波那契函數，勿添加其它內容"
            },
            {
                "role": "assistant",
                "content": "def calculate_fibonacci(n):\n    if n <= 1:\n        return n\n    else:\n",
                "partial": true
            }
        ]
    },
    "parameters": {
        "result_format": "message"
    }
}'

返回結果

{
    "output": {
        "choices": [
            {
                "message": {
                    "content": "        return calculate_fibonacci(n-1) + calculate_fibonacci(n-2)",
                    "role": "assistant"
                },
                "finish_reason": "stop"
            }
        ]
    },
    "usage": {
        "total_tokens": 67,
        "output_tokens": 19,
        "input_tokens": 48,
        "prompt_tokens_details": {
            "cache_type": "implicit",
            "cached_tokens": 0
        },
        "cached_tokens": 0
    },
    "request_id": "c61c62e5-cf97-90bc-a4ee-50e5e117b93f"
}

使用樣本

傳入圖片或視頻

通義千問VL模型支援在輸入映像、視頻資料時進行首碼續寫，可應用於產品介紹、社交媒體內容創作、新聞稿產生、創意文案等情境。

OpenAI相容

Python

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    # 若沒有配置環境變數，請用阿里雲百鍊API Key將下行替換為：api_key="sk-xxx",
    # 新加坡和北京地區的API Key不同。擷取API Key：https://www.alibabacloud.com/help/zh/model-studio/get-api-key
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    # 以下為新加坡地區base_url，若使用北京地區的模型，需將base_url替換為：https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
    base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-vl-plus",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://img.alicdn.com/imgextra/i3/O1CN01zFX2Bs1Q0f9pESgPC_!!6000000001914-2-tps-450-450.png"
                    },
                },
                {"type": "text", "text": "我要發社交媒體，請幫我想一下文案。"},
            ],
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": "今天發現了一家寶藏咖啡館",
            "partial": True,
        },
    ],
)
print(completion.choices[0].message.content)

返回結果

，這款提拉米蘇簡直是味蕾的享受！每一口都能感受到咖啡與奶油的完美融合，幸福感爆棚～ #美食分享 #提拉米蘇 #咖啡時光

希望你喜歡這個文案！如果有任何修改需求，請隨時告訴我。

Node.js

import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI({
  // 新加坡和北京地區的API Key不同。擷取API Key：https://www.alibabacloud.com/help/zh/model-studio/get-api-key
  // 若沒有配置環境變數，請用百鍊API Key將下行替換為：apiKey: "sk-xxx"
  apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
  // 以下為新加坡地區base_url，若使用北京地區的模型，需將base_url替換為https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
  baseURL: "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
});

async function main() {
    const response = await openai.chat.completions.create({
        model: "qwen3-vl-plus",  
        messages: [
            {
                role: "user",
                content: [
                    {
                        type: "image_url",
                        image_url: {
                            "url": "https://img.alicdn.com/imgextra/i3/O1CN01zFX2Bs1Q0f9pESgPC_!!6000000001914-2-tps-450-450.png"
                        }
                    },
                    {
                        type: "text",
                        text: "我要發社交媒體，請幫我想一下文案。"
                    }
                ]
            },
            {
                role: "assistant",
                content: "今天發現了一家寶藏咖啡館",
                "partial": true
            }
        ]
    });
    console.log(response.choices[0].message.content);
}

main();

curl

# ======= 重要提示 =======
# 以下為新加坡地區base_url，若使用北京地區的模型，需將base_url替換為：https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions
# 新加坡和北京地區的API Key不同。擷取API Key：https://www.alibabacloud.com/help/zh/model-studio/get-api-key
# === 執行時請刪除該注釋 ===

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-vl-plus",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "image_url",
          "image_url": {
            "url": "https://img.alicdn.com/imgextra/i3/O1CN01zFX2Bs1Q0f9pESgPC_!!6000000001914-2-tps-450-450.png"
          }
        },
        {
          "type": "text",
          "text": "我要發社交媒體，請幫我想一下文案。"
        }
      ]
    },
    {
      "role": "assistant",
      "content": "今天發現了一家寶藏咖啡館",
      "partial": true
    }
  ]
}'

返回結果

{
    "choices": [
        {
            "message": {
                "content": "，這款提拉米蘇簡直是味蕾的享受！每一口都是咖啡與奶油的完美融合，幸福感爆棚～ #美食分享 #提拉米蘇 #咖啡時光\n\n希望你喜歡這個文案！如果有任何修改需求，請隨時告訴我。",
                "role": "assistant"
            },
            "finish_reason": "stop",
            "index": 0,
            "logprobs": null
        }
    ],
    "object": "chat.completion",
    "usage": {
        "prompt_tokens": 282,
        "completion_tokens": 56,
        "total_tokens": 338,
        "prompt_tokens_details": {
            "cached_tokens": 0
        }
    },
    "created": 1756802933,
    "system_fingerprint": null,
    "model": "qwen3-vl-plus",
    "id": "chatcmpl-5780cbb7-ebae-9c63-b098-f8cc49e321f0"
}

DashScope

Python

import os
import dashscope

# 以下為新加坡地區base_url，若使用北京地區的模型，需將base_url替換為：https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1
dashscope.base_http_api_url = 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1'

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "image": "https://img.alicdn.com/imgextra/i3/O1CN01zFX2Bs1Q0f9pESgPC_!!6000000001914-2-tps-450-450.png"
            },
            {"text": "我要發社交媒體，請幫我想一下文案。"},
        ],
    },
    {"role": "assistant", "content": "今天發現了一家寶藏咖啡館", "partial": True},
]

response = dashscope.MultiModalConversation.call(
    #若沒有配置環境變數， 請用百鍊API Key將下行替換為： api_key ="sk-xxx"
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), 
    model="qwen3-vl-plus", 
    messages=messages
)

print(response.output.choices[0].message.content[0]["text"])

返回結果

，這款提拉米蘇簡直是味蕾的享受！每一口都能感受到咖啡與奶油的完美融合，幸福感爆棚～ #美食分享 #提拉米蘇 #咖啡時光

希望你喜歡這個文案！如果有任何修改需求，請隨時告訴我。

curl

# ======= 重要提示 =======
# 以下為新加坡地區base_url，若使用北京地區的模型，需將base_url替換為：https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation
# 新加坡和北京地區的API Key不同。擷取API Key：https://www.alibabacloud.com/help/zh/model-studio/get-api-key
# === 執行時請刪除該注釋 ===

curl -X POST https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
    "model": "qwen3-vl-plus",
    "input":{
        "messages":[
            {"role": "user",
             "content": [
               {"image": "https://img.alicdn.com/imgextra/i3/O1CN01zFX2Bs1Q0f9pESgPC_!!6000000001914-2-tps-450-450.png"},
               {"text": "我要發社交媒體，請幫我想一下文案。"}]
            },
            {"role": "assistant",
             "content": "今天發現了一家寶藏咖啡館",
             "partial": true
            }
        ]
    }
}'

返回結果

{
    "output": {
        "choices": [
            {
                "message": {
                    "content": [
                        {
                            "text": "，這款提拉米蘇簡直是味蕾的享受！每一口都能感受到咖啡與奶油的完美融合，幸福感爆棚～ #美食分享 #提拉米蘇 #咖啡時光\n\n希望你喜歡這個文案！如果有任何修改需求，請隨時告訴我。"
                        }
                    ],
                    "role": "assistant"
                },
                "finish_reason": "stop"
            }
        ]
    },
    "usage": {
        "total_tokens": 339,
        "input_tokens_details": {
            "image_tokens": 258,
            "text_tokens": 24
        },
        "output_tokens": 57,
        "input_tokens": 282,
        "output_tokens_details": {
            "text_tokens": 57
        },
        "image_tokens": 258
    },
    "request_id": "c741328c-23dc-9286-bfa7-626a4092ca09"
}

基於不完整輸出進行續寫

如果max_tokens參數設定過小，大模型可能返回不完整的內容。可使用 Partial Mode 對不完整的內容續寫，使其語義完整。

OpenAI相容

Python

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    # 新加坡和北京地區的API Key不同。擷取API Key：https://www.alibabacloud.com/help/zh/model-studio/get-api-key
    # 如果您沒有配置環境變數，請在此處用您的API Key進行替換
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), 
    # 以下為新加坡地區url，若使用北京地區的模型，需將url替換為：https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
    base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",  
)

def chat_completion(messages,max_tokens=None):
    response = client.chat.completions.create(
        model="qwen-plus",
        messages=messages,
        max_tokens=max_tokens
    )
    print(f"###停止產生原因：{response.choices[0].finish_reason}")
    
    return response.choices[0].message.content

# 使用樣本
messages = [{"role": "user", "content": "請寫一個短篇科幻故事"}]

# 第一輪調用，設定max_tokens為40
first_content = chat_completion(messages, max_tokens=40)
print(first_content)
# 將第一輪的響應加入到assistant message，並設定partial=True
messages.append({"role": "assistant", "content": first_content, "partial": True})

# 第二輪調用
second_content = chat_completion(messages)
print("###完整內容：")
print(first_content+second_content)

返回結果

停止產生原因為length表示觸發了max_tokens的限制；停止產生原因為stop表示大模型產生自然結束，或觸發了stop參數。

###停止產生原因：length
**《記憶的盡頭》**

在遙遠的未來，地球早已不再適合人類居住。大氣層被汙染，海洋乾涸，城市變成了廢墟。人類被迫遷移到一顆名為“
###停止產生原因：stop
###完整內容：
**《記憶的盡頭》**

在遙遠的未來，地球早已不再適合人類居住。大氣層被汙染，海洋乾涸，城市變成了廢墟。人類被迫遷移到一顆名為“伊甸星”的宜居星球，那裡有蔚藍的天空、清新的空氣和無盡的資源。

然而，伊甸星並非真正的天堂。它沒有人類的歷史，沒有過去，也沒有記憶。

......

**“如果我們忘記了自己是誰，我們還算是人類嗎？”**

——完——

Node.js

import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI({
    // 新加坡和北京地區的API Key不同。擷取API Key：https://www.alibabacloud.com/help/zh/model-studio/get-api-key
    // 若沒有配置環境變數，請用阿里雲百鍊API Key將下行替換為：apiKey: "sk-xxx",
    apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
    // 以下為新加坡地區url，若使用北京地區的模型，需將url替換為：https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
    baseURL: "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
});

async function chatCompletion(messages, maxTokens = null) {
    const completion = await openai.chat.completions.create({
        model: "qwen-plus",
        messages: messages,
        max_tokens: maxTokens
    });
    
    console.log(`###停止產生原因：${completion.choices[0].finish_reason}`);
    return completion.choices[0].message.content;
}

// 使用樣本
async function main() {
    let messages = [{"role": "user", "content": "請寫一個短篇科幻故事"}];

    try {
        // 第一輪調用，設定max_tokens為40
        const firstContent = await chatCompletion(messages, 40);
        console.log(firstContent);
        
        // 將第一輪的響應加入到assistant message，並設定partial=true
        messages.push({"role": "assistant", "content": firstContent, "partial": true});

        // 第二輪調用
        const secondContent = await chatCompletion(messages);
        console.log("###完整內容：");
        console.log(firstContent + secondContent);
        
    } catch (error) {
        console.error('執行出錯:', error);
    }
}

// 運行樣本
main();

DashScope

Python

範例程式碼

import os
import dashscope
# 以下為新加坡地區url，若使用北京地區的模型，需將url替換為：https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1
dashscope.base_http_api_url = 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1'

def chat_completion(messages, max_tokens=None):
    response = dashscope.Generation.call(
        # 新加坡和北京地區的API Key不同。擷取API Key：https://www.alibabacloud.com/help/zh/model-studio/get-api-key
        # 若沒有配置環境變數，請用阿里雲百鍊API Key將下行替換為：api_key="sk-xxx",
        api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
        model='qwen-plus',
        messages=messages,
        max_tokens=max_tokens,
        result_format='message',  
    )
    
    print(f"###停止產生原因：{response.output.choices[0].finish_reason}")
    return response.output.choices[0].message.content

# 使用樣本
messages = [{"role": "user", "content": "請寫一個短篇科幻故事"}]

# 第一輪調用，設定max_tokens為40
first_content = chat_completion(messages, max_tokens=40)
print(first_content)

# 將第一輪的響應加入到assistant message，並設定partial=True
messages.append({"role": "assistant", "content": first_content, "partial": True})

# 第二輪調用
second_content = chat_completion(messages)
print("###完整內容：")
print(first_content + second_content)

返回結果

###停止產生原因：length
標題：**《時間摺紙》**

---

公元2179年，人類終於掌握了時間旅行的技術。但這項技術並不是通過龐大的機器或複雜的能量場實現的，而是一
###停止產生原因：stop
###完整內容：
標題：**《時間摺紙》**

---

公元2179年，人類終於掌握了時間旅行的技術。但這項技術並不是通過龐大的機器或複雜的能量場實現的，而是一張紙。

一張能摺疊時間的紙。

它被稱為“時間摺紙”，由一種來自外星文明的未知物質製成。科學家們無法解釋它的原理，只知道，只要在紙上畫出某個情境，再進行特定的摺疊方式，就能開啟一扇通往過去或未來的門。

......

“你不是時間的鑰匙，只是提醒我們，未來，始終掌握在我們手中。”

然後，我把它撕成了片段。

---

**（完）**

計費說明

根據請求的輸入 Token 和輸出 Token 計費。首碼部分作為輸入 Token。

錯誤碼

如果模型調用失敗並返回報錯資訊，請參見錯誤資訊進行解決。