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阿里云大模型服务平台百炼首次调用千问API教程：OpenAI接口 DashScope SDK等接入方式

2026-07-07 0

阿里云百炼支持通过API调用大模型，涵盖OpenAI兼容接口、DashScope SDK等接入方式。阿里云大模型服务平台百炼调用千问API的完整流程可分为账号准备、环境配置、API调用方式选择及实际请求执行四个核心步骤，具体如下：

阿里云百炼产品.png

一、账号设置

1.注册账号：若无阿里云账号，需首先注册。
2.开通阿里云百炼：使用阿里云主账号前往阿里云百炼大模型服务平台：https://www.aliyun.com/product/bailian 阅读并同意协议后，将自动开通阿里云百炼，如果未弹出服务协议，则表示您已经开通。

阿里云百炼使用展示.png

3.获取API Key：前往API Key页面，单击创建API Key，即可通过API KEY调用大模型。

4.获取业务空间ID：使用华北2（北京）、新加坡、日本（东京）或德国（法兰克福）地域的模型时，需在Base URL中填入业务空间ID（WorkspaceId），可在业务空间管理页面中查看。

二、配置API Key到环境变量

建议您把API Key配置到环境变量，避免在代码里显式地配置API Key，降低泄露风险。

2.1 Linux系统

1、添加永久性环境变量
如果您希望API Key环境变量在当前用户的所有新会话中生效，可以添加永久性环境变量。

1.执行以下命令来将环境变量设置追加到~/.bashrc 文件中。

```# 用您的阿里云百炼API Key代替YOUR_DASHSCOPE_API_KEYecho "export DASHSCOPE_API_KEY='YOUR_DASHSCOPE_API_KEY'" >> ~/.bashrc```也可以手动修改`~/.bashrc` 文件。手动修改执行以下命令，打开`~/.bashrc` 文件。```nano ~/.bashrc```在配置文件中添加以下内容。```# 用您的阿里云百炼API Key代替YOUR_DASHSCOPE_API_KEYexport DASHSCOPE_API_KEY="YOUR_DASHSCOPE_API_KEY"```在nano编辑器中，按Ctrl X，接着按Y，再按Enter以保存并关闭文件。

2.执行以下命令，使变更生效。

```source ~/.bashrc```

3.重新打开一个终端窗口，运行以下命令检查环境变量是否生效。

```echo $DASHSCOPE_API_KEY```

2、添加临时性环境变量
如果您仅希望在当前会话中使用该环境变量，可以添加临时性环境变量。

1.执行以下命令。

```# 用您的阿里云百炼API Key代替YOUR_DASHSCOPE_API_KEYexport DASHSCOPE_API_KEY="YOUR_DASHSCOPE_API_KEY"```

2.执行以下命令，验证该环境变量是否生效。

```echo $DASHSCOPE_API_KEY```

2.2 macOS系统

1、添加永久性环境变量
如果您希望API Key环境变量在当前用户的所有新会话中生效，可以添加永久性环境变量。

1.在终端中执行以下命令，查看默认Shell类型。

```echo $SHELL```

2.根据默认Shell类型进行操作。

####### Zsh1.执行以下命令来将环境变量设置追加到 `~/.zshrc` 文件中。```# 用您的阿里云百炼API Key代替YOUR_DASHSCOPE_API_KEYecho "export DASHSCOPE_API_KEY='YOUR_DASHSCOPE_API_KEY'" >> ~/.zshrc```也可以手动修改`~/.zshrc` 文件。手动修改执行以下命令，打开Shell配置文件。```nano ~/.zshrc```在配置文件中添加以下内容。```# 用您的阿里云百炼API Key代替YOUR_DASHSCOPE_API_KEYexport DASHSCOPE_API_KEY="YOUR_DASHSCOPE_API_KEY"```在nano编辑器中，按Ctrl X，接着按Y，再按Enter以保存并关闭文件。2.执行以下命令，使变更生效。```source ~/.zshrc```3.重新打开一个终端窗口，运行以下命令检查环境变量是否生效。```echo $DASHSCOPE_API_KEY```####### Bash1.执行以下命令来将环境变量设置追加到 `~/.bash_profile` 文件中。```# 用您的阿里云百炼API Key代替YOUR_DASHSCOPE_API_KEYecho "export DASHSCOPE_API_KEY='YOUR_DASHSCOPE_API_KEY'" >> ~/.bash_profile```也可以手动修改`~/.bash_profile` 文件。手动修改执行以下命令，打开Shell配置文件。```nano ~/.bash_profile```在配置文件中添加以下内容。```# 用您的阿里云百炼API Key代替YOUR_DASHSCOPE_API_KEYexport DASHSCOPE_API_KEY="YOUR_DASHSCOPE_API_KEY"```在nano编辑器中，按Ctrl X，接着按Y，再按Enter以保存并关闭文件。2.执行以下命令，使变更生效。```source ~/.bash_profile```3.重新打开一个终端窗口，运行以下命令检查环境变量是否生效。```echo $DASHSCOPE_API_KEY```

添加临时性环境变量

如果您仅希望在当前会话中使用该环境变量，可以添加临时性环境变量。

执行以下命令。

# 用您的阿里云百炼API Key代替YOUR_DASHSCOPE_API_KEYexport DASHSCOPE_API_KEY="YOUR_DASHSCOPE_API_KEY"

执行以下命令，验证该环境变量是否生效。

echo $DASHSCOPE_API_KEY

2.3 Windows系统

在Windows系统中，您可以通过系统属性、CMD或PowerShell配置环境变量。

1、系统属性

在Windows系统桌面中按Win Q键，在搜索框中搜索编辑系统环境变量，单击打开系统属性界面。

在系统属性窗口，单击环境变量，然后在系统变量区域下单击新建，变量名填入DASHSCOPE_API_KEY，变量值填入您的DashScope API Key。

依次单击三个窗口的确定，关闭系统属性配置页面，完成环境变量配置。

打开CMD（命令提示符）窗口或Windows PowerShell窗口，执行如下命令检查环境变量是否生效。

CMD查询命令：

echo �SHSCOPE_API_KEY%

Windows PowerShell查询命令：

echo $env:DASHSCOPE_API_KEY

2、CMD

添加永久性环境变量
如果您希望API Key环境变量在当前用户的所有新会话中生效，可以按如下操作。

在CMD中运行以下命令。

# 用您的阿里云百炼API Key代替YOUR_DASHSCOPE_API_KEYsetx DASHSCOPE_API_KEY "YOUR_DASHSCOPE_API_KEY"

打开一个新的CMD窗口。

在新的CMD窗口运行以下命令，检查环境变量是否生效。

echo �SHSCOPE_API_KEY%

3、添加临时性环境变量

如果您仅希望在当前会话中使用该环境变量，可以在CMD中运行以下命令。

REM 用您的阿里云百炼API Key代替YOUR_DASHSCOPE_API_KEYset DASHSCOPE_API_KEY=YOUR_DASHSCOPE_API_KEY

您可以在当前会话运行以下命令检查环境变量是否生效。

echo �SHSCOPE_API_KEY%

4、PowerShell

添加永久性环境变量
如果您希望API Key环境变量在当前用户的所有新会话中生效，可以按如下操作。

在PowerShell中运行以下命令。

```

用您的阿里云百炼API Key代替YOUR_DASHSCOPE_API_KEY

[Environment]::SetEnvironmentVariable("DASHSCOPE_API_KEY", "YOUR_DASHSCOPE_API_KEY", [EnvironmentVariableTarget]::User)```

打开一个新的PowerShell窗口。

在新的PowerShell窗口运行以下命令，检查环境变量是否生效。

echo $env:DASHSCOPE_API_KEY

添加临时性环境变量
如果您仅希望在当前会话中使用该环境变量，可以在PowerShell中运行以下命令。

# 用您的阿里云百炼API Key代替YOUR_DASHSCOPE_API_KEY$env:DASHSCOPE_API_KEY = "YOUR_DASHSCOPE_API_KEY"

您可以在当前会话运行以下命令检查环境变量是否生效。

echo $env:DASHSCOPE_API_KEY

三、选择开发语言

选择您熟悉的语言或工具，用于调用大模型API。

Python

步骤 1：配置Python环境

检查您的Python版本

您可以在终端中输入以下命令查看当前计算环境是否安装了Python和pip：

您的Python需要为3.8或以上版本。

python -Vpip --version

以Windows的CMD为例：

常见问题

Q：执行python -V、pip --version报错：

'python' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。

'pip' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。

-bash: python: command not found

-bash: pip: command not found

解决办法如下：

# Windows系统

请确认是否已参考安装Python 在您的计算环境中安装Python，并将python.exe添加至环境变量PATH中。

如果已安装了Python并添加了环境变量，仍报此错，请关闭当前终端，重新打开一个新的终端窗口，再进行尝试。

Linux、macOS系统

请确认是否已参考安装Python 在您的计算环境中安装的Python。

如果已安装Python后，仍报此错，请输入which python pip命令查询系统中是否有python、pip。

如果返回如下结果，请关闭当前连接终端，重新打开一个新的终端窗口，再进行尝试。

/usr/bin/python/usr/bin/pip

如果返回如下结果，则再次输入which python3 pip3查询。

/usr/bin/which: no python in (/root/.local/bin:/root/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin)/usr/bin/which: no pip in (/root/.local/bin:/root/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin)

如果返回结果如下，则使用python3 -V、pip3 --version查询版本。

/usr/bin/python3/usr/bin/pip3

配置虚拟环境（可选）

如果您的Python已安装完成，可以创建一个虚拟环境来安装OpenAI Python SDK或DashScope Python SDK，这可以帮助您避免与其它项目发生依赖冲突。

创建虚拟环境

您可以运行以下命令，创建一个命名为.venv的虚拟环境：

# 如果运行失败，您可以将python替换成python3再运行python -m venv .venv

激活虚拟环境

若您使用Windows系统，请运行以下命令来激活虚拟环境：

.venvScriptsactivate

如果您使用macOS或者Linux系统，请运行以下命令来激活虚拟环境：

source .venv/bin/activate

安装OpenAI Python SDK或DashScope Python SDK

您可以通过OpenAI的Python SDK或DashScope的Python SDK来调用阿里云百炼平台上的模型。

安装 OpenAI Python SDK

通过运行以下命令安装或升级 OpenAI Python SDK：

# 如果运行失败，您可以将pip替换成pip3再运行pip install -U openai

当终端出现Successfully installed ... openai-x.x.x的提示后，表示您已经成功安装OpenAI Python SDK。

安装 DashScope Python SDK

通过运行以下命令安装或升级 DashScope Python SDK：

# 如果运行失败，您可以将pip替换成pip3再运行pip install -U dashscope

当终端出现Successfully installed ... dashscope-x.x.x的提示后，表示您已经成功安装DashScope Python SDK。

步骤 2：调用大模型API

OpenAI Python SDK

如果您安装完成了Python以及OpenAI的Python SDK，可以参考以下步骤发送您的API请求。

新建一个文件，命名为hello_qwen.py。

将以下代码复制到hello_qwen.py中并保存。

import osfrom openai import OpenAItry:client = OpenAI(# 若没有配置环境变量，请用阿里云百炼API Key将下行替换为: api_key="sk-xxx",api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),# 以下为华北2（北京）地域的URL，各地域的URL不同。调用时请将WorkspaceId替换为真实的业务空间ID。base_url="https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",)completion = client.chat.completions.create(model="qwen-plus",# 模型列表: https://help.aliyun.com/model-studio/getting-started/modelsmessages=[{'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'},{'role': 'user', 'content': '你是谁？'}])print(completion.choices[0].message.content)except Exception as e:print(f"错误信息：{e}")print("请参考文档：https://help.aliyun.com/model-studio/developer-reference/error-code")

通过命令行运行python hello_qwen.py或python3 hello_qwen.py。

运行后您将会看到输出结果：

我是阿里云开发的一款超大规模语言模型，我叫千问。

DashScope Python SDK

如果您安装完成了Python以及DashScope的Python SDK，可以参考以下步骤发送您的API请求。

新建一个文件，命名为hello_qwen.py。

将以下代码复制到hello_qwen.py中并保存。

import osfrom dashscope import Generationimport dashscope# 以下为华北2（北京）地域的URL，各地域的URL不同。调用时请将WorkspaceId替换为真实的业务空间ID。dashscope.base_http_api_url = 'https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1'messages = [{'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'},{'role': 'user', 'content': '你是谁？'}]response = Generation.call(# 若没有配置环境变量，请用阿里云百炼API Key将下行替换为：api_key = "sk-xxx",api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), model="qwen-plus", # 模型列表：https://help.aliyun.com/model-studio/getting-started/modelsmessages=messages,result_format="message")if response.status_code == 200:print(response.output.choices[0].message.content)else:print(f"HTTP返回码：{response.status_code}")print(f"错误码：{response.code}")print(f"错误信息：{response.message}")print("请参考文档：https://help.aliyun.com/model-studio/developer-reference/error-code")

通过命令行运行python hello_qwen.py或python3 hello_qwen.py。

说明

本示例使用的运行命令需在Python文件所在目录执行，如果想要在任意位置执行，请在文件名前指定具体文件路径。

运行后您将会看到输出结果：

我是来自阿里云的大规模语言模型，我叫千问。

Node.js

步骤 1：配置Node.js环境

检查Node.js安装状态

您可以在终端中输入以下命令查看当前计算环境是否安装了Node.js和npm：

node -vnpm -v

以Windows的CMD为例：

这将打印出您当前Node.js 版本。如果您的环境中没有Node.js，请访问Node.js官网进行下载。

安装模型调用SDK

您可以在终端运行以下命令：

npm install --save openai# 或者yarn add openai

说明：
如果安装失败，您可以通过配置镜像源的方法来完成安装，如：

npm config set registry https://registry.npmmirror.com/

配置镜像源后，您可以重新运行安装SDK的命令。

当终端出现added xx package in xxs的提示后，表示您已经成功安装OpenAI SDK。您可以使用npm list openai查询具体版本信息。

步骤 2：调用大模型API

新建一个hello_qwen.mjs文件。

将以下代码复制到文件中。

import OpenAI from "openai";try {const openai = new OpenAI({// 若没有配置环境变量，请用阿里云百炼API Key将下行替换为: apiKey: "sk-xxx",apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,// 以下为华北2（北京）地域的URL，各地域的URL不同。调用时请将WorkspaceId替换为真实的业务空间ID。baseURL: "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"});const completion = await openai.chat.completions.create({model: "qwen-plus",//模型列表: https://help.aliyun.com/model-studio/getting-started/modelsmessages: [{ role: "system", content: "You are a helpful assistant." },{ role: "user", content: "你是谁？" }],});console.log(completion.choices[0].message.content);} catch (error) {console.log(`错误信息：${error}`);console.log("请参考文档：https://help.aliyun.com/model-studio/developer-reference/error-code");}

通过命令行运行以下命令来发送API请求：

node hello_qwen.mjs

说明

本示例使用的运行命令需在hello_qwen.mjs文件所在目录执行，如果想要在任意位置执行，请在文件名前指定具体文件路径。

请确保已在hello_qwen.mjs文件所在目录中安装了SDK，如果SDK与文件不在同一目录下，则会报错Cannot find package 'openai' imported from xxx。

运行成功后您将会看到输出结果：```我是来自阿里云的语言模型，我叫千问。```

Java

步骤 1：配置Java环境

检查您的Java版本

您可以在终端运行以下命令：

java -version# （可选）如果使用maven管理和构建java项目，还需确保maven已正确安装到您的开发环境中mvn --version

以Windows的CMD为例：

为了使用DashScope Java SDK，您的Java需要在Java 8或以上版本。您可以查看打印信息中的第一行确认Java版本，例如打印信息：openjdk version "16.0.1" 2021-04-20表明当前Java版本为Java 16。

安装模型调用SDK

如果您的环境中已安装Java，请安装DashScope Java SDK。执行以下命令来添加 Java SDK 依赖，并将 the-latest-version 替换为最新的版本号。

XML

打开您的Maven项目的pom.xml文件。

在标签内添加以下依赖信息。

com.alibabadashscope-sdk-javathe-latest-version

保存pom.xml文件。

使用Maven命令（如mvn compile或mvn clean install）来更新项目依赖，这样Maven会自动下载并添加DashScope Java SDK到您的项目中。

以Windows的IDEA集成开发环境为例：

Gradle

打开您的Gradle项目的build.gradle文件。

在dependencies块内添加以下依赖信息。

dependencies {// 请将 'the-latest-version' 替换为最新版本号：https://mvnrepository.com/artifact/com.alibaba/dashscope-sdk-javaimplementation group: 'com.alibaba', name: 'dashscope-sdk-java', version: 'the-latest-version'}

保存build.gradle文件。

在命令行中，切换到您的项目根目录，执行以下Gradle命令来更新项目依赖。这将会自动下载并添加DashScope Java SDK到您的项目中。

./gradlew build --refresh-dependencies

以Windows的IDEA集成开发环境为例：

步骤 2：调用大模型API

您可以运行以下代码来调用大模型API。

import java.util.Arrays;import java.lang.System;import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.Generation;import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.GenerationParam;import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.GenerationResult;import com.alibaba.dashscope.common.Message;import com.alibaba.dashscope.common.Role;import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException;import com.alibaba.dashscope.exception.InputRequiredException;import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;import com.alibaba.dashscope.protocol.Protocol;public class Main {public static GenerationResult callWithMessage() throws ApiException, NoApiKeyException, InputRequiredException {// 以下为华北2（北京）地域的URL，各地域的URL不同。调用时请将WorkspaceId替换为真实的业务空间ID。Generation gen = new Generation(Protocol.HTTP.getValue(), "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1");Message systemMsg = Message.builder().role(Role.SYSTEM.getValue()).content("You are a helpful assistant.").build();Message userMsg = Message.builder().role(Role.USER.getValue()).content("你是谁？").build();GenerationParam param = GenerationParam.builder()// 若没有配置环境变量，请用阿里云百炼API Key将下行替换为：.apiKey("sk-xxx").apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))// 模型列表：https://help.aliyun.com/model-studio/getting-started/models.model("qwen-plus").messages(Arrays.asList(systemMsg, userMsg)).resultFormat(GenerationParam.ResultFormat.MESSAGE).build();return gen.call(param);}public static void main(String[] args) {try {GenerationResult result = callWithMessage();System.out.println(result.getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getContent());} catch (ApiException | NoApiKeyException | InputRequiredException e) {System.err.println("错误信息：" e.getMessage());System.out.println("请参考文档：https://help.aliyun.com/model-studio/developer-reference/error-code");}System.exit(0);}}

运行后您将会看到对应的输出结果：

我是阿里云开发的一款超大规模语言模型，我叫千问。

curl

您可以通过OpenAI兼容的HTTP方式或DashScope的HTTP方式来调用阿里云百炼平台上的模型。模型列表请参考：选择模型。

说明：
若没有配置环境变量，请用阿里云百炼API Key将：-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" 换为：-H "Authorization: Bearer sk-xxx" 。

OpenAI兼容-HTTP

您可以运行以下命令发送API请求：

Windows

curl -X POST "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions" ^-H "Authorization: Bearer �SHSCOPE_API_KEY%" ^-H "Content-Type: application/json" ^-d "{"model": "qwen-plus","messages": [{"role": "system","content": "You are a helpful assistant."},{"role": "user","content": "你是谁？"}]}"

Linux/macOS

curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "qwen-plus","messages": [{"role": "system","content": "You are a helpful assistant."},{"role": "user","content": "你是谁？"}]}'

发送API请求后，可以得到以下回复：

{"choices": [{"message": {"role": "assistant","content": "我是来自阿里云的大规模语言模型，我叫千问。"},"finish_reason": "stop","index": 0,"logprobs": null}],"object": "chat.completion","usage": {"prompt_tokens": 22,"completion_tokens": 16,"total_tokens": 38},"created": 1728353155,"system_fingerprint": null,"model": "qwen-plus","id": "chatcmpl-39799876-eda8-9527-9e14-2214d641cf9a"}

DashScope-HTTP

您可以运行以下命令发送API请求：

Windows

curl -X POST "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation" ^-H "Authorization: Bearer �SHSCOPE_API_KEY%" ^-H "Content-Type: application/json" ^-d "{"model": "qwen-plus","input": {"messages": [{"role": "system","content": "You are a helpful assistant."},{"role": "user","content": "你是谁？"}]},"parameters": {"result_format": "message"}}"

Linux/macOS

curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "qwen-plus","input":{"messages":[{"role": "system","content": "You are a helpful assistant."},{"role": "user","content": "你是谁？"}]},"parameters": {"result_format":"message"}}'

发送API请求后，可以得到以下回复：

{"output": {"choices": [{"finish_reason": "stop","message": {"role": "assistant","content": "我是来自阿里云的大规模语言模型，我叫千问。"}}]},"usage": {"total_tokens": 38,"output_tokens": 16,"input_tokens": 22},"request_id": "87f776d7-3c82-9d39-b238-d1ad38c9b6a9"}

其它语言

调用大模型API

package mainimport ("bytes""encoding/json""fmt""io""log""net/http""os")type Message struct {Rolestring `json:"role"`Content string `json:"content"`}type RequestBody struct {Modelstring`json:"model"`Messages []Message `json:"messages"`}func main() {// 创建 HTTP 客户端client := &http.Client{}// 构建请求体requestBody := RequestBody{// 模型列表：https://help.aliyun.com/model-studio/getting-started/modelsModel: "qwen-plus",Messages: []Message{{Role:"system",Content: "You are a helpful assistant.",},{Role:"user",Content: "你是谁？",},},}jsonData, err := json.Marshal(requestBody)if err != nil {log.Fatal(err)}// 创建 POST 请求// 以下为华北2（北京）地域的URL，各地域的URL不同。调用时请将WorkspaceId替换为真实的业务空间ID。req, err := http.NewRequest("POST", "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions", bytes.NewBuffer(jsonData))if err != nil {log.Fatal(err)}// 设置请求头// 若没有配置环境变量，请用阿里云百炼API Key将下行替换为：apiKey := "sk-xxx"apiKey := os.Getenv("DASHSCOPE_API_KEY")req.Header.Set("Authorization", "Bearer " apiKey)req.Header.Set("Content-Type", "application/json")// 发送请求resp, err := client.Do(req)if err != nil {log.Fatal(err)}defer resp.Body.Close()// 读取响应体bodyText, err := io.ReadAll(resp.Body)if err != nil {log.Fatal(err)}// 打印响应内容fmt.Printf("%s", bodyText)}

PHP

"qwen-plus","messages" => [["role" => "system","content" => "You are a helpful assistant."],["role" => "user","content" => "你是谁？"]]];// 初始化cURL会话$ch = curl_init();// 设置cURL选项curl_setopt($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, $headers);// 执行cURL会话$response = curl_exec($ch);// 检查是否有错误发生if (curl_errno($ch)) {echo 'Curl error: ' . curl_error($ch);}// 关闭cURL资源curl_close($ch);// 输出响应结果echo $response;?>

using System.Net.Http.Headers;using System.Text;class Program{private static readonly HttpClient httpClient = new HttpClient();static async Task Main(string[] args){// 若没有配置环境变量，请用阿里云百炼API Key将下行替换为：string? apiKey = "sk-xxx";string? apiKey = Environment.GetEnvironmentVariable("DASHSCOPE_API_KEY");if (string.IsNullOrEmpty(apiKey)){Console.WriteLine("API Key 未设置。请确保环境变量 'DASHSCOPE_API_KEY' 已设置。");return;}// 以下为华北2（北京）地域的URL，各地域的URL不同。调用时请将WorkspaceId替换为真实的业务空间ID。string url = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions";// 模型列表：https://help.aliyun.com/model-studio/getting-started/modelsstring jsonContent = @"{""model"": ""qwen-plus"",""messages"": [{""role"": ""system"",""content"": ""You are a helpful assistant.""},{""role"": ""user"", ""content"": ""你是谁？""}]}";// 发送请求并获取响应string result = await SendPostRequestAsync(url, jsonContent, apiKey);// 输出结果Console.WriteLine(result);}private static async Task SendPostRequestAsync(string url, string jsonContent, string apiKey){using (var content = new StringContent(jsonContent, Encoding.UTF8, "application/json")){// 设置请求头httpClient.DefaultRequestHeaders.Authorization = new AuthenticationHeaderValue("Bearer", apiKey);httpClient.DefaultRequestHeaders.Accept.Add(new MediaTypeWithQualityHeaderValue("application/json"));// 发送请求并获取响应HttpResponseMessage response = await httpClient.PostAsync(url, content);// 处理响应if (response.IsSuccessStatusCode){return await response.Content.ReadAsStringAsync();}else{return $"请求失败: {response.StatusCode}";}}}}

四、调用智能体应用（可选高级用法）

若您已通过百炼控制台创建了智能体应用（如客服问答机器人），则可通过专属应用 API 调用，此时需提供：

应用 ID（Application ID）API Key请求地址为智能体应用专用端点

多轮对话需在请求中显式传入历史消息（含 role 为 user 和 assistant 的交替记录），并可复用 session_id 维持上下文。

五、注意事项与常见问题

地域限制：部分功能（如 DeepSeek 模型）仅支持特定地域（如北京）。Token 计费：调用量约一小时后可在百炼控制台的模型监控页面查看 input_tokens 与 output_tokens 消耗情况。网页解析能力：千问 API 本身无法直接访问或解析网页链接，需结合 Function Calling 或外部爬虫工具提取内容后再输入模型。错误处理：若返回 code=401, message=Invalid API-key provided，说明 API Key 无效或未正确传递。

2026年阿里云AI产品与云产品优惠权益参考：
AI 产品权益主要包括阿里云百炼 Token Plan，提供多档位套餐，包月预算可控；HappyHorse-1.1 系列模型限时 6 折；阿里云百炼 Token Plan，提供多档位套餐，包月预算可控；Qwen3.6全模型通享 4.5 折；Qwen3.7-Max 发布限时 5 折；阿里云百炼优惠券，先用后返，最高200元，个企同享；阿里云 JVS Claw 39元起，一键接入 OpenClaw等。而云产品权益主要有轻量应用服务器限时抢购2核2G38元/年、2核4G9.9元1个月、199元/年；经济型e实例3.9折，通用算力型u2i实例3折，九代c9i、g9i、r9i等实例1年付6.4折起等优惠权益。详情可通过阿里云权益中心了解：https://www.aliyun.com/benefit

AI产品权益2026.png

综上，调用千问 API 的核心在于正确配置鉴权信息（API Key WorkspaceId）、选择合适的接口模式（OpenAI 兼容或 DashScope 原生），并通过标准 HTTP 或 SDK 发起请求。对于无编程经验的用户，亦可使用 Chatbox 图形界面直接与模型交互。

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