11a. 阿里云大模型API调用基础

1. 概述 📚

通过10. 重排序模型实战-BGE-Rerank应用（掘金） / 10. 重排序模型实战-BGE-Rerank应用（CSDN）的学习，我们掌握了BGE-Rerank模型的实战应用和性能优化技巧 🎯。现在我们将进入大模型API调用的学习，这是连接重排序结果与最终答案生成的关键环节 💪。

本文档定位：本章专门为后续的提示词工程和上下文组装提供API调用基础支持 🎯。如果您已经熟悉阿里云大模型API的调用方法，可以跳过本章直接学习后续内容 💡。

学习目标：本章我们将重点学习如何获取阿里云API密钥、如何进行基础的API调用，为后续的提示词工程打下坚实基础 🚀。在后续的文档中，我们还将深入学习更多LLM调用技巧和高级应用，但本章将专注于最基础的API调用技能，确保每位读者都能掌握大模型调用的核心方法。

2. 阿里云大模型平台介绍 🌟

我们将深入了解阿里云大模型平台的基本情况和使用方法 🎯。阿里云提供了丰富的AI服务，包括通义千问系列大模型、百炼平台等，为开发者提供强大的AI能力支持 💡。

2.1 阿里云平台访问 🔗

第一步：访问阿里云官网

首先，我们需要通过浏览器搜索阿里云官网或者直接进入 https://www.aliyun.com/ 🌐。

阿里云官网提供了丰富的AI服务和产品，包括：

🧠 通义千问大模型：阿里云自研的多模态大模型系列
🔧 百炼平台：大模型服务与应用平台
📊 AI解决方案：针对不同场景的AI应用方案
💰 定价与权益：灵活的计费方式和优惠政策

2.2 阿里云大模型产品体系 📦

阿里云大模型产品体系非常完善，主要包括以下核心产品：

产品名称	功能特点	适用场景
🧠 通义千问	多模态大模型，支持文本、图像、音频	通用AI应用
🔧 百炼平台	大模型服务与应用构建平台	企业级应用
📊 AI解决方案	针对特定行业的定制方案	行业应用
💡 模型广场	丰富的预训练模型选择	模型选择

2.3 通义千问大模型系列 🎯

通义千问是阿里云的核心大模型产品，包含多个版本：

Qwen3.5-Plus：首个原生多模态大模型，效果更好，成本更低
Qwen3-VL-Plus：视觉理解大模型，支持超长视频理解
Qwen-Image-Max：图像生成模型，文本渲染能力优秀
Qwen3-Omni-Flash：全模态大模型，支持实时音频交互

这些模型为我们的RAG系统提供了强大的生成能力支持 💪。

3. 阿里云账号注册与配置 ⚙️

3.1 账号注册流程 📝

在访问阿里云官网后，我们需要完成账号注册：

点击注册/登录：在官网右上角找到注册入口
填写注册信息：按照提示完成手机号验证、密码设置等
企业/个人认证：根据需求选择相应的认证方式
访问API密钥页面 ：完成认证后，直接访问 https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing?tab=model#/api-key 进入API密钥管理页面
创建API密钥：在页面中点击"创建API Key"按钮，生成并复制API密钥
查看使用文档 ：访问 https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing?tab=doc#/doc 查看详细的API使用文档

当然，如果您不想查看文档，也可以直接使用以下代码开始调用阿里云大模型API：

python 复制代码

import os
from openai import OpenAI

# 注意: 不同地域的base_url不通用（下方示例使用北京地域的 base_url）
# - 华北2（北京）: `https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1` 
# - 新加坡: `https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1` 
client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.5-plus",
    messages=[{'role': 'user', 'content': '你是谁？'}]
)

print(completion.choices[0].message.content)

实际输出结果：

复制代码

你好！我是 Qwen3.5，阿里巴巴最新推出的通义千问大语言模型。相比之前的版本，我在多个方面有了显著提升： 

- **超长上下文**：能轻松处理 256K 长度的文本，无论是数十万字的文档还是长视频，都能精准定位关键信息。 
- **多语言与专业领域**：支持全球 100 多种语言，并在医疗、法律等垂直领域经过专业优化，回答更精准。 
- **深度推理与代码能力**：擅长数学计算、逻辑推理，能生成、调试复杂代码，甚至将创意直接转化为可运行的前端页面。 
- **视觉与多模态理解**：不仅能识别图片中的文字（OCR），还能分析图表、公式，梳理因果关系，提供专业解读。 
- **智能任务规划**：可自主拆解多步骤任务，比如调用工具搜索信息、执行代码，甚至跨设备操作，完成复杂流程。 

我的知识截止到**2026 年**，训练数据完全源自阿里巴巴集团内部的历史积累。如果你需要处理长文档、多语言交流、编程辅助，或是分析图表/图片，我都能高效支持。有什么具体任务想让我试试吗？ 😊

本章我们学习了阿里云大模型平台的基本情况和访问方法 📚。通过本章的学习，我们已经掌握了基础的API调用技能，能够成功调用阿里云大模型API并获取实际结果 🚀。接下来，我们将继续深入学习RAG系统的其他关键技术，进一步提升问答质量 💪。