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阿里通义千问:官方开放API开发基础_通义千问api

通义千问api

目录

一、模型介绍

1.1主要模型

1.2 计费单价

二、前置条件

2.1 开通DashScope并创建API-KEY

2.2 设置API-KEY

三、基于DashScope SDK开发

3.1 Maven引入SDK

3.2 代码实现

3.3 运行代码


一、模型介绍

        通义千问是由阿里云自主研发的大语言模型,用于理解和分析用户输入的自然语言,在不同领域、任务内为用户提供服务和帮助。您可以通过提供尽可能清晰详细的指令,来获取符合您预期的结果。

1.1主要模型

模型名称模型简介模型输入/输出限制
qwen-turbo通义千问超大规模语言模型,支持中文、英文等不同语言输入。模型支持8k tokens上下文,为了保证正常的使用和输出,API限定用户输入为6k tokens。
qwen-plus通义千问超大规模语言模型增强版,支持中文、英文等不同语言输入。模型支持32k tokens上下文,为了保证正常的使用和输出,API限定用户输入为30k tokens。
qwen-max通义千问千亿级别超大规模语言模型,支持中文、英文等不同语言输入。随着模型的升级,qwen-max将滚动更新升级,如果希望使用稳定版本,请使用下面的历史快照版本。模型支持8k tokens上下文,为了保证正常的使用和输出,API限定用户输入为6k tokens。

1.2 计费单价

        Token是模型用来表示自然语言文本的基本单位,可以直观地理解为“字”或“词”。对于中文文本来说,1个token通常对应一个汉字;对于英文文本来说,1个token通常对应3至4个字母。

        通义千问模型服务根据模型输入和输出的总token数量进行计量计费,其中多轮对话中的history作为输入也会进行计量计费。每一次模型调用产生的实际token数量可以从 response 中获取。

模型服务模型名称计费单价
通义千问qwen-turbo0.008元/1,000 tokens
qwen-plus0.02元/1,000 tokens
qwen-max0.12元/1,000 tokens

        实际收费情况请关注官方信息。

二、前置条件

2.1 开通DashScope并创建API-KEY

        需要通过阿里云主账号或者得到主账号AliyunDashScopeFullAccess授权的子账号进行DashScope模型服务的开通及API-KEY的创建,具体参考官方文档。

2.2 设置API-KEY

        推荐将API-KEY配置到环境变量中以降低API-KEY的泄漏风险,详情可参考通过环境变量配置API-KEY。也可以在代码中配置API-KEY,但是泄漏风险会提高。

        SDK 支持从环境变量 API-KEY 获取配置,这一步骤会在使用 SDK 时自动完成。

# linux
export DASHSCOPE_API_KEY="YOUR_DASHSCOPE_API_KEY"

#windows
setx DASHSCOPE_API_KEY "YOUR_DASHSCOPE_API_KEY"

        同时,也可以在通过代码设置,通常不推荐将api-key直接写在代码中:

import com.alibaba.dashscope.utils.Constants;
Constants.apiKey="YOUR_DASHSCOPE_API_KEY";

三、基于DashScope SDK开发

3.1 Maven引入SDK

  1. <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
  2. <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
  3. xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
  4. xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
  5. <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
  6. <groupId>com.yichenkeji</groupId>
  7. <artifactId>yichen-demo-qwen</artifactId>
  8. <version>1.0-SNAPSHOT</version>
  9. <properties>
  10. <maven.compiler.source>11</maven.compiler.source>
  11. <maven.compiler.target>11</maven.compiler.target>
  12. <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
  13. </properties>
  14. <dependencies>
  15. <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.alibaba/dashscope-sdk-java -->
  16. <dependency>
  17. <groupId>com.alibaba</groupId>
  18. <artifactId>dashscope-sdk-java</artifactId>
  19. <version>2.13.0</version>
  20. </dependency>
  21. <dependency>
  22. <groupId>com.alibaba</groupId>
  23. <artifactId>fastjson</artifactId>
  24. <version>1.2.73</version>
  25. </dependency>
  26. </dependencies>
  27. </project>

3.2 代码实现

  1. package com.yichenkeji.demo.qwen;
  2. import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.Generation;
  3. import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.GenerationResult;
  4. import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.models.QwenParam;
  5. import com.alibaba.dashscope.common.Message;
  6. import com.alibaba.dashscope.common.MessageManager;
  7. import com.alibaba.dashscope.common.Role;
  8. import com.alibaba.dashscope.exception.InputRequiredException;
  9. import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;
  10. import com.alibaba.fastjson.JSON;
  11. public class QwenMain {
  12. public static String chat(String message) {
  13. Generation gen = new Generation();
  14. MessageManager msgManager = new MessageManager(10);
  15. //构建信息对象
  16. Message userMsg = Message.builder().role(Role.USER.getValue()).content(message).build();
  17. msgManager.add(userMsg);
  18. QwenParam param =
  19. QwenParam.builder()
  20. .model(Generation.Models.QWEN_TURBO) //设置模型名称
  21. .messages(msgManager.get())
  22. .resultFormat(QwenParam.ResultFormat.MESSAGE)
  23. .build();
  24. try {
  25. GenerationResult result = gen.call(param);
  26. return JSON.toJSONString(result);
  27. } catch (Exception e) {
  28. throw new RuntimeException(e);
  29. }
  30. }
  31. public static void main(String[] args) {
  32. String result = chat("请做一下自我介绍");
  33. System.out.println(result);
  34. }
  35. }

3.3 运行代码


 

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