对话补全 (Chat Completion)

通义千问大模型 API 核心接口，支持多轮对话、流式输出等功能。

基础示例

以下是一个简单的 Python 调用示例：

python

1import os
2import dashscope
3
4def sample_sync_call():
5    messages = [
6        {'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'},
7        {'role': 'user', 'content': '你好，请解释一下什么是量子力学？'}
8    ]
9    response = dashscope.Generation.call(
10        model='qwen-turbo',
11        messages=messages,
12    )
13    if response.status_code == 200:
14        print(response)
15    else:
16        print('Error:', response.code, response.message)
17
18sample_sync_call()

流式响应

对于长文本生成，建议使用流式响应以提升用户体验。

javascript

1import { OpenAI } from 'openai'
2
3const openai = new OpenAI({
4  apiKey: process.env.API_KEY,
5  baseURL: 'https://api.example.com/v1',
6})
7
8async function main() {
9  const stream = await openai.chat.completions.create({
10    model: 'qwen-max',
11    messages: [{ role: 'user', content: '写一篇关于未来城市的科幻小说，字数要求3000字以上。' }],
12    stream: true,
13  })
14
15  for await (const chunk of stream) {
16    process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content || '')
17  }
18}
19
20main()

参数说明

参数	类型	必选	默认值	说明
model	String	是	-	模型名称，如 qwen-max, qwen-plus
messages	Array	是	-	对话消息列表
temperature	Float	否	0.8	核采样参数
stream	Boolean	否	false	是否流式返回