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推理文本生成
概述
推理文本生成
千问系列能力均衡的模型,推理效果和速度介于千问-Max和千问-Turbo之间,适合中等复杂任务。本模型是动态更新版本,模型更新不会提前通知。
输入
文本
输出
文本
功能
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
- 思考模式输出(Batch File)¥4/M tokens
- 输入(Batch File)¥0.4/M tokens
- 输出(Batch File)¥1/M tokens
- 输入(思考模式 Batch File)¥0.4/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
- 思考模式输出(Batch File)¥4/M tokens
- 输入(Batch File)¥0.4/M tokens
- 输出(Batch File)¥1/M tokens
- 输入(思考模式 Batch File)¥0.4/M tokens
速率限制与上下文
- 最大输入995.90K
- 最大输出32.76K
- 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="qwen-plus-latest",
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}")