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[二、第一步：获取你的 API Key](#二、第一步：获取你的 API Key)
[1. 开通阿里云百炼服务（下面有链接）](#1. 开通阿里云百炼服务（下面有链接）)
[2. 创建 API Key](#2. 创建 API Key)
[3.使用API Key](#3.使用API Key)
[三、第二步：配置 API Key，两种方法任你选](#三、第二步：配置 API Key，两种方法任你选)
[方法 1：配置为系统环境变量（推荐）](#方法 1：配置为系统环境变量（推荐）)
[方法 2：使用本地 .env 文件](#方法 2：使用本地 .env 文件)
[四、第三步：用 OpenAI SDK 调用通义千问](#四、第三步：用 OpenAI SDK 调用通义千问)
[1. 安装依赖](#1. 安装依赖)
[2. 完整示例代码](#2. 完整示例代码)
[3. 运行效果](#3. 运行效果)
大家好！今天给大家带来一篇超详细的教程，教你如何从 0 开始，在阿里云百炼平台获取 API Key，并通过 OpenAI SDK 来调用通义千问大模型。全程无坑，新手也能一次跑通！
一、为什么选择阿里云百炼？
阿里云百炼（DashScope）提供了通义千问等一系列大模型服务，并且它完美兼容 OpenAI 的 API 接口。这意味着，你可以直接使用熟悉的openai SDK 来调用通义千问，学习成本几乎为零，同时享受国内稳定的服务和低廉的价格。
二、第一步：获取你的 API Key
调用大模型的第一步，就是拿到 "钥匙"。
1. 开通阿里云百炼服务（下面有链接）
-
访问阿里云百炼控制台，使用你的阿里云账号登录。
-
首次登录会提示你开通服务并同意协议，直接点击同意即可。
◦ 如果提示需要实名认证，请先完成账号的实名认证。
2. 创建 API Key
- 前往阿里云百炼控制台首页，在页面右上角选择华北2（北京）地域，进入 API Key 页面，单击创建API Key
- 在弹窗中配置以下信息，并单击确定： ◦ 归属业务空间：建议选择默认业务空间。 ◦ 权限：建议选择全部，若有更精细的权限控制需求，可以选择自定义来控制使用 API Key 的 IP 白名单。
- 点击 API Key 旁的图标获取该 API Key。 主账号可以查看全部 API Key，子账号仅能查看自己创建的 API Key。
3.使用API Key
方式一：在第三方工具中调用模型 如果在 Chatbox 等工具或平台中调用模型，您可能需要输入三个信息： ◦ 本文获取的API Key ◦ API Key 所属地域的 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
■ 美国（弗吉尼亚）： https://dashscope-us.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 ◦ 模型名称，如qwen-plus 常用工具配置：Chatbox、Cline、Claude Code、Dify、OpenClaw（原 Clawdbot/Moltbot）、Postman、Qwen Code。
方式二：通过代码调用模型 通过代码首次调用千问API，建议配置 API Key 到环境变量，以避免硬编码在代码中导致泄露风险。 请勿以任何方式公开API Key，避免因未经授权的使用导致安全风险或资金损失。
API Key时效性说明
创建的 API Key 没有失效日期，手动删除后即失效。 若需为第三方应用或用户提供临时访问权限，或需严格控制敏感数据访问、删除等高风险操作，可生成临时 API Key（有效期 60 秒），避免暴露长期有效的 API Key，降低泄露风险。
三、第二步：配置 API Key，两种方法任你选
为了避免把 API Key 直接写在代码里（非常不安全！），我们推荐以下两种方式来配置它。
方法 1：配置为系统环境变量（推荐）
这种方式最安全，所有项目都能调用，且不会泄露你的 Key。
- 在 Windows 上，右键点击【此电脑】→【属性】→【高级系统设置】→【环境变量】。
- 在【系统变量】中，点击【新建】。
- 变量名填写：
DASHSCOPE_API_KEY - 变量值填写：你刚才复制的 API Key（
sk-xxxxxx）。 - 一路点击【确定】保存。
- 重要：配置完成后，重启你的 IDE（如 PyCharm、VS Code），新的环境变量才会生效！
方法 2：使用本地 .env 文件
如果不想修改系统环境变量，可以在项目根目录创建一个.env文件。
-
在你的 Python 项目文件夹下，新建一个名为
.env的文件。 -
在文件中写入： env
DASHSCOPE_API_KEY=sk-xxxxxx -
在代码中使用
python-dotenv库来加载它：python
运行
from dotenv import load_dotenv import os # 加载.env文件中的环境变量 load_dotenv() api_key = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")别忘了先安装库：
pip install python-dotenv
四、第三步：用 OpenAI SDK 调用通义千问
现在，我们用最熟悉的 OpenAI 代码，来调用阿里云的模型！
1. 安装依赖
首先，确保你安装了openai库：
bash
运行
pip install openai2. 完整示例代码
这里有一个可以直接运行的脚本，帮你快速验证配置是否成功。
python
运行
python
from openai import OpenAI
import os
# ------------------- 配置客户端 -------------------
# 从环境变量中读取API Key（如果配置了系统环境变量，可以省略这行）
# api_key = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")
client = OpenAI(
# 如果配置了系统环境变量，这里可以省略api_key参数
api_key="sk-xxxxxx", # 替换成你的API Key（仅测试用，不推荐硬编码）
base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", # 阿里云百炼的兼容地址
)
# ------------------- 调用模型 -------------------
completion = client.chat.completions.create(
model="qwen-plus", # 你可以换成其他模型，如 qwen-turbo, qwen-7b-chat等
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "你是谁？"}
]
)
# ------------------- 打印结果 -------------------
# 完整的原始JSON结构
print(completion.model_dump_json())
# 仅输出对话内容
print("\n---\n")
print(completion.choices[0].message.content)3. 运行效果
运行上面的代码，如果一切配置正确，你将在控制台看到类似这样的输出：
json
{
"id": "chatcmpl-xxx",
"choices": [
{
"finish_reason": "stop",
"index": 0,
"message": {
"content": "你好！我是通义千问（Qwen），阿里巴巴集团旗下的超大规模语言模型。我能够回答问题、创作文字，比如写故事、写公文、写邮件、写剧本、逻辑推理、编程等等，还能表达观点，玩游戏等。如果你有任何问题或需要帮助，欢迎随时告诉我！😊",
"role": "assistant"
}
}
],
"usage": {
"completion_tokens": 66,
"prompt_tokens": 22,
"total_tokens": 88
}
}
---
你好！我是通义千问（Qwen），阿里巴巴集团旗下的超大规模语言模型。我能够回答问题、创作文字，比如写故事、写公文、写邮件、写剧本、逻辑推理、编程等等，还能表达观点，玩游戏等。如果你有任何问题或需要帮助，欢迎随时告诉我！😊进程已结束，退出代码 0这代表你已经成功调用了通义千问大模型！
