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推理文本生成

概述

推理文本生成

旗舰级 MoE 大模型,总参1.6T、激活 49B,原生支持百万级超长上下文。依托海量高质量训练数据,具备顶尖数学逻辑、复杂推理、专业代码与长文本深度解析能力,适配高阶科研、复杂办公、深度智能代理等高难度场景。

输入

文本

输出

文本

功能

前缀补全

您可在调用通义千问 API 时启用 Partial Mode,确保模型严格基于您的起始文本进行生成。查看文档

函数调用

您可以使用 函数调用 功能,通过引入外部工具,使得大模型可以与外部世界进行交互。查看文档

缓存

Context Cache 技术会缓存长上下文请求的公共前缀,减少推理时的重复计算,提升响应速度同时降低您的使用成本。查看文档

结构化输出

开启结构化输出功能可以确保大模型输出标准格式的 JSON 字符串。查看文档

批量任务

联网搜索

启用联网检索功能后,模型将基于实时检索数据进行回复。查看文档

微调

定价

  • 输入
    ¥12/M tokens
  • 输出
    ¥24/M tokens
  • 输入(缓存命中)
    ¥1/M tokens

速率限制与上下文

  • 最大输入
    1M
  • 最大输出
    393.21K
  • RPM每分钟请求数
    15K
  • TPM每分钟 Token 数
    1.20M
  • 上下文
    1M

API 参考

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import os
from dashscope import Generation
import dashscope
dashscope.base_http_api_url = 'https://dashscope.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,请用百炼API Key将下行替换为:api_key = "sk-xxx",
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=messages,
    result_format="message",
    # 开启深度思考
    enable_thinking=True,
)

if response.status_code == 200:
    # 打印思考过程
    print("=" * 20 + "思考过程" + "=" * 20)
    print(response.output.choices[0].message.reasoning_content)
    
    # 打印回复
    print("=" * 20 + "完整回复" + "=" * 20)
    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}")