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推理文本生成

概述

推理文本生成

本版本为2025年9月11日快照,相较7月28日快照在思考模式下指令遵循能力有提升、模型总结回复更加精简;在非思考模式下中文文本理解能力更佳、逻辑推理能力有增强。支持1M上下文长度,按照上下文长度进行阶梯计费。

输入

文本

输出

文本

功能

前缀补全

函数调用

缓存

结构化输出

批量任务

联网搜索

微调

定价

  • 输入
    ¥0.8/M tokens
  • 输出
    ¥2/M tokens
  • 输入(思考)
    ¥0.8/M tokens
  • 输出(思考)
    ¥8/M tokens
  • 输入
    ¥0.8/M tokens
  • 输出
    ¥2/M tokens
  • 输入(思考)
    ¥0.8/M tokens
  • 输出(思考)
    ¥8/M tokens

上下文

上下文
1M
最大输入
995.90K
最大输出
32.76K

速率限制

  • RPM每分钟请求数
    60
  • TPM每分钟 Token 数
    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="qwen-plus-2025-09-11",
    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}")