Qwen3.5 122B A10B API 接口、模型参数 & 代码示例

qwen3.5-122b-a10b

Qwen3.5 系列 122B-A10B 原生视觉语言模型,基于混合架构设计,融合了线性注意力机制与稀疏混合专家模型,实现了更高的推理效率。该模型的综合表现仅次于 Qwen3.5-397B-A17B,文本能力显著优于 Qwen3-235B-2507,视觉能力优于 Qwen3-VL-235B。

模型 ID
qwen3.5-122b-a10b
模型系列
Qwen
更新日期
模型能力
深度思考、视觉理解、文本生成
上下文长度
256 K

阶梯计费: 输入 <= 128 k

模型价格(每 1000 tokens 输入)
¥ 0.00085
模型价格(每 1000 tokens 输出)
¥ 0.0065

阶梯计费: 输入 > 128 k

模型价格(每 1000 tokens 输入)
¥ 0.0021
模型价格(每 1000 tokens 输出)
¥ 0.0165

Qwen3.5 122B A10B 模型介绍:

  • 类型:Causal Language Model with Vision Encoder
  • 训练阶段:Pre-training & Post-training
  • 语言模型
    • 参数量:122B in total and 10B activated
    • 隐藏层维度:3072
    • 词元嵌入维度:248320 (Padded)
    • 层数:48
    • 隐藏层布局:16 × (3 × (Gated DeltaNet → MoE) → 1 × (Gated Attention → MoE))
    • 门控 DeltaNet:
      • 线性注意力头数:64 for V and 16 for QK
      • 注意力头维度:128
    • 门控注意力:
      • 注意力头数:32 for Q and 2 for KV
      • 注意力头维度:256
      • 旋转位置嵌入维度:64
    • 混合专家模块
      • 专家数量:256
      • 激活专家数:8 Routed + 1 Shared
      • 专家中间维度:1024
    • 语言模型输出维度:248320 (Padded)
    • MTP:trained with multi-steps
  • 上下文长度:262,144 natively and extensible up to 1,010,000 tokens.

全新升级的 Qwen3.5 在多模态学习、架构效率、强化学习规模化以及全球可访问性等领域实现突破性整合,为开发者和企业用户带来前所未有的能力与效率提升,标志着我们在AI技术演进中迈出了关键一步。

Qwen3.5 核心亮点

Qwen3.5 系列模型具备以下技术突破:

  • 统一视觉语言基础模型:通过对多模态token进行早期融合训练,在推理能力、代码生成、智能体任务及视觉理解等基准测试中,实现与Qwen3模型跨代际的性能持平,并全面超越Qwen3-VL系列。

  • 高效混合架构:创新采用门控Delta网络与稀疏混合专家模型相结合的设计,在保持低延迟和低成本的前提下,实现高吞吐量推理。

  • 可扩展的强化学习泛化能力:在百万级智能体环境中开展规模化强化学习训练,通过逐步复杂化的任务分布设计,显著增强模型在真实场景中的适应能力。

  • 全球语言覆盖:支持语种扩展至201种语言及方言,深度融合区域文化与语言细微差异,助力实现包容性的全球化部署。

  • 新一代训练基础设施:实现接近100%的多模态训练效率(相比纯文本训练),并搭载异步强化学习框架,支持超大规模智能体架构与环境协同调度。

基准测试结果

API 接口地址:

https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions

此 API 接口兼容 OpenAI 的 API 接口规范,也就是可以直接使用 OpenAI 的 SDK 来调用各个模型。仅需替换以下两项配置即可:

  1. base_url 替换为 https://wcode.net/api/gpt/v1
  2. api_key 替换为从 https://platform.wcode.net 获取到的 API Key

具体可参考下方的各编程语言代码示例中的 OpenAI SDK 调用示例。

请求方法:

POST

各编程语言代码示例:

# TODO: 以下代码中的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
curl --request POST 'https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Authorization: Bearer API_KEY' \
--data '{
    "model": "qwen3.5-122b-a10b",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "你好"
        }
    ]
}'
import Foundation

let headers = [
  "Authorization": "Bearer API_KEY",     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
  "content-type": "application/json"
]
let parameters = [
  "model": "qwen3.5-122b-a10b",
  "messages": [
    [
      "role": "user",
      "content": "你好"
    ]
  ]
] as [String : Any]

let postData = JSONSerialization.data(withJSONObject: parameters, options: [])

let request = NSMutableURLRequest(url: NSURL(string: "https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions")! as URL,
                                        cachePolicy: .useProtocolCachePolicy,
                                    timeoutInterval: 60.0)
request.httpMethod = "POST"
request.allHTTPHeaderFields = headers
request.httpBody = postData as Data

let session = URLSession.shared
let dataTask = session.dataTask(with: request as URLRequest, completionHandler: { (data, response, error) -> Void in
  if (error != nil) {
    print(error as Any)
  } else {
    let httpResponse = response as? HTTPURLResponse
    print(httpResponse)
  }
})

dataTask.resume()
var headers = {
  'Content-Type': 'application/json',
  'Authorization': 'Bearer API_KEY'     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
};
var request = http.Request('POST', Uri.parse('https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions'));
request.body = json.encode({
  "model": "qwen3.5-122b-a10b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "你好"
    }
  ]
});
request.headers.addAll(headers);

http.StreamedResponse response = await request.send();

if (response.statusCode == 200) {
  print(await response.stream.bytesToString());
}
else {
  print(response.reasonPhrase);
}
require 'uri'
require 'net/http'

url = URI("https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions")

http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true

request = Net::HTTP::Post.new(url)
request["Authorization"] = 'Bearer API_KEY'     # TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
request["content-type"] = 'application/json'
request.body = "{\"model\":\"qwen3.5-122b-a10b\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好\"}]}"

response = http.request(request)
puts response.read_body
use serde_json::json;
use reqwest;

#[tokio::main]
pub async fn main() {
  let url = "https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions";

  let payload = json!({
    "model": "qwen3.5-122b-a10b",
    "messages": (
      json!({
        "role": "user",
        "content": "你好"
      })
    )
  });

  let mut headers = reqwest::header::HeaderMap::new();
  headers.insert("Authorization", "Bearer API_KEY".parse().unwrap());     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
  headers.insert("content-type", "application/json".parse().unwrap());

  let client = reqwest::Client::new();
  let response = client.post(url)
    .headers(headers)
    .json(&payload)
    .send()
    .await;

  let results = response.unwrap()
    .json::<serde_json::Value>()
    .await
    .unwrap();

  dbg!(results);
}
CURL *hnd = curl_easy_init();

curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_CUSTOMREQUEST, "POST");
curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_URL, "https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions");

struct curl_slist *headers = NULL;
headers = curl_slist_append(headers, "Authorization: Bearer API_KEY");    // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
headers = curl_slist_append(headers, "content-type: application/json");
curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_HTTPHEADER, headers);

curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_POSTFIELDS, "{\"model\":\"qwen3.5-122b-a10b\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好\"}]}");

CURLcode ret = curl_easy_perform(hnd);
package main

import (
  "fmt"
  "strings"
  "net/http"
  "io"
)

func main() {
  url := "https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions"

  payload := strings.NewReader("{\"model\":\"qwen3.5-122b-a10b\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好\"}]}")

  req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)

  req.Header.Add("Authorization", "Bearer API_KEY")     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
  req.Header.Add("content-type", "application/json")

  res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

  defer res.Body.Close()
  body, _ := io.ReadAll(res.Body)

  fmt.Println(res)
  fmt.Println(string(body))
}
using System.Net.Http.Headers;


var client = new HttpClient();

var request = new HttpRequestMessage(HttpMethod.Post, "https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions");

request.Headers.Add("Authorization", "Bearer API_KEY");     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net

request.Content = new StringContent("{\"model\":\"qwen3.5-122b-a10b\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好\"}]}", null, "application/json");

var response = await client.SendAsync(request);

response.EnsureSuccessStatusCode();

Console.WriteLine(await response.Content.ReadAsStringAsync());
var client = new RestClient("https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions");

var request = new RestRequest("", Method.Post);

request.AddHeader("Authorization", "Bearer API_KEY");     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net

request.AddHeader("content-type", "application/json");

request.AddParameter("application/json", "{\"model\":\"qwen3.5-122b-a10b\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好\"}]}", ParameterType.RequestBody);

var response = client.Execute(request);
const axios = require('axios');

let data = JSON.stringify({
  "model": "qwen3.5-122b-a10b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "你好"
    }
  ]
});

let config = {
  method: 'post',
  maxBodyLength: Infinity,
  url: 'https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions',
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Authorization': 'Bearer API_KEY'     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
  },
  data : data
};

axios.request(config).then((response) => {
  console.log(JSON.stringify(response.data));
}).catch((error) => {
  console.log(error);
});
OkHttpClient client = new OkHttpClient();

MediaType mediaType = MediaType.parse("application/json");

RequestBody body = RequestBody.create(mediaType, "{\"model\":\"qwen3.5-122b-a10b\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好\"}]}");

Request request = new Request.Builder()
  .url("https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions")
  .post(body)
  .addHeader("Authorization", "Bearer API_KEY")             // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
  .addHeader("content-type", "application/json")
  .build();

Response response = client.newCall(request).execute();
$client = new \GuzzleHttp\Client();

$headers = [
  'Content-Type' => 'application/json',
  'Authorization' => 'Bearer API_KEY',     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
];

$body = '{
  "model": "qwen3.5-122b-a10b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "你好"
    }
  ]
}';

$request = new \GuzzleHttp\Psr7\Request('POST', 'https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions', $headers, $body);

$response = $client->sendAsync($request)->wait();

echo $response->getBody();
$curl = curl_init();

curl_setopt_array($curl, [
  CURLOPT_URL => "https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions",
  CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
  CURLOPT_ENCODING => "",
  CURLOPT_MAXREDIRS => 5,
  CURLOPT_TIMEOUT => 300,
  CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
  CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
    'model' => 'qwen3.5-122b-a10b',
    'messages' => [
      [
        'role' => 'user',
        'content' => '你好'
      ]
    ]
  ]),
  CURLOPT_HTTPHEADER => [
    "Authorization: Bearer API_KEY",     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
    "content-type: application/json",
  ],
]);

$response = curl_exec($curl);
$error = curl_error($curl);

curl_close($curl);

if ($error) {
  echo "cURL Error #:" . $error;
} else {
  echo $response;
}
import requests
import json

url = "https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions"

payload = {
  "model": "qwen3.5-122b-a10b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "你好"
    }
  ]
}

headers = {
  "Authorization": "Bearer API_KEY",     # TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
  "content-type": "application/json"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(json.dumps(response.json(), indent=4, ensure_ascii=False))
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
  base_url="https://wcode.net/api/gpt/v1",
  api_key="API_KEY"                             # TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
)

completion = client.chat.completions.create(
  model="qwen3.5-122b-a10b",
  messages=[
    {
      "role": "user",
      "content": "你好"
    }
  ]
)

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

各 AI 产品/工具/第三方应用接入示例:

配置 Roo Code

注意事项:以下配置中的 <API_KEY> 需要替换为从 https://platform.wcode.net 获取(创建)的 API Key

  • API Provider:OpenAI Compatible
  • Base URL:https://wcode.net/api/gpt/v1
  • API Key:<API_KEY>
  • Model:qwen3.5-122b-a10b

配置完成后,就可以开始使用 Roo Code ~

配置 Kilo Code

注意事项:以下配置中的 <API_KEY> 需要替换为从 https://platform.wcode.net 获取(创建)的 API Key

选择 Use your own API key,然后配置以下信息:

  • API Provider:OpenAI Compatible
  • Base URL:https://wcode.net/api/gpt/v1
  • API Key:<API_KEY>
  • Model:qwen3.5-122b-a10b

配置完成后,就可以开始使用 Kilo Code ~

配置 Cline

注意事项:以下配置中的 <API_KEY> 需要替换为从 https://platform.wcode.net 获取(创建)的 API Key

  • API Provider:OpenAI Compatible
  • Base URL:https://wcode.net/api/gpt/v1
  • API Key:<API_KEY>
  • Model ID:qwen3.5-122b-a10b

配置完成后,就可以开始使用 Cline ~

注:以下安装和配置过程以 Ubuntu Server 24.04 (root 用户) + Node 22 安装 OpenClaw 🦞 2026.3.8 为例

安装 🦞 OpenClaw(龙虾),步骤如下:

  1. 命令行执行 npm install -g openclaw@latest
  2. 命令行执行 openclaw onboard --install-daemon
  3. I understand this is personal-by-default and shared/multi-user use requires lock-down. Continue? 选择 yes
  4. Onboarding mode 选择 QuickStart
  5. Model/auth provider 选择 Skip for now
  6. Default model 选择 Keep current (default: ...)
  7. Select channel (QuickStart) 选择 Skip for now
  8. Web search 选择 Skip for now
  9. Configure skills now? (recommended) 选择 No
  10. Enable hooks? (这是一个多选,按空格键可选中选项)按空格键选中 📝 command-logger💾 session-memory 这两个选项,然后按回车键进入下一步
  11. (如有) How do you want to hatch your bot? 选择 Hatch in TUI (recommended)

配置 🦞 OpenClaw(龙虾):

注意事项:以下配置中的 <API_KEY> 需要替换为从 https://platform.wcode.net 获取(创建)的 API Key

推荐方式:修改 openclaw.json(通常位于~/.openclaw/openclaw.json

找到openclaw.json的第一层级的modelsagents属性(如果没有则在第一层级添加modelsagents属性),改为如下配置:

{
  ...其他配置,

  "models": {
      "mode": "merge",
      "providers": {
          "wcode": {
              "baseUrl": "https://wcode.net/api/gpt/v1",
              "apiKey": "<API_KEY>",
              "api": "openai-completions",
              "models": [
                  {
                      "id": "qwen3.5-122b-a10b",
                      "name": "Qwen3.5 122B A10B",
                      "reasoning": false,
                      "input": ["text"],
                      "contextWindow": 256000,
                      "maxTokens": 64000
                  }
              ]
          }
      }
  },
  "agents": {
      "defaults": {
         "model": {
             "primary": "wcode/qwen3.5-122b-a10b"
         }
      }
  },

  ...其他配置
}

完成以上配置后,

  1. 执行以下命令,即可通过命令行的方式开始对话:
openclaw tui
  1. 执行以下命令,即可通过 Web 界面的方式开始对话:
openclaw dashboard

配置 OpenCode

推荐方式:修改 opencode.json(通常位于~/.config/opencode/opencode.json

注意事项:以下配置中的 <API_KEY> 需要替换为从 https://platform.wcode.net 获取的 API Key

配置如下:

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "myprovider": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "name": "wcode",
      "options": {
        "baseURL": "https://wcode.net/api/gpt/v1",
        "apiKey": "<API_KEY>"
      },
      "models": {
        "qwen3.5-122b-a10b": {
          "name": "Qwen3.5 122B A10B"
        }
      }
    }
  }
}

完成以上配置后,执行以下命令,即可启动 OpenCode:

opencode

输入 /models,选择配置的 qwen3.5-122b-a10b 模型并在 OpenCode 中使用。

API 响应示例(curl):

{
    "choices": [
        {
            "message": {
                "content": "你好!我是**Qwen3.5**,是通义千问系列中最新推出的模型版本。你提到的\"122B A10B\"可能来自其他模型的参数描述,但作为 Qwen3.5,我并未公开具体参数量级,而是专注于提供**高效、实用且全面**的智能服务。  \n\n### 我能为你做什么?\n- **超长上下文**:原生支持 256K tokens,轻松处理整本小说、百页报告或小时级会议记录。  \n- **精准推理与分析**:无论是数学计算、逻辑推导,还是科研论文的深度解读,都能结构化拆解关键信息。  \n- **多语言 & 跨模态**:覆盖全球 100+ 语言,支持图片/表格/PDF 的 OCR 识别与内容生成。  \n- **代码全栈赋能**:从创意到可运行的前端页面,或直接生成 Python 脚本自动化任务。  \n- **智能体协同**:自主规划多步骤任务(如订机票 + 查天气 + 整理行程),甚至操作手机 APP 完成复杂流程。  \n\n如果你有具体需求(比如写代码、分析数据、创作故事),欢迎直接告诉我!我会用最新能力为你定制解决方案~ ✨",
                "reasoning_content": "首先,我需要识别用户的问题。我是 Qwen3.5,\n\n接下来,我要回顾我的能力。根据背景信息,Qwen3.5 是通义千问系列的最新模型,具备以下特点:\n- 上下文窗口:256K tokens,支持长文档、视频等长内容处理。\n- 知识截止时间:2026 年。\n- 语言支持:超过 100 种语言。\n- OCR 能力:高精度文本识别,支持复杂场景。\n- 推理能力:强化数学、逻辑推理,支持多步骤任务拆解。\n- 代码能力:全栈支持,生成、调试、优化代码,甚至将创意转化为可运行前端页面。\n- 智能体规划:自主搜索、调用工具、跨设备操作,理解 GUI 界面。\n- 人类对齐优化:在对话、角色扮演、指令遵循方面更自然流畅。\n- 专业领域支持:医疗、法律、金融等领域的专业服务。\n- 视觉深度解析:从简单识别到深度分析图表、公式、科学图示,梳理因果关系。\n\n需要注意的是,用户提到的\"122B A10B\"可能是对参数量或其他技术参数的误解。我应该礼貌地纠正这一点,说明自己是 Qwen3.5,没有公开具体的参数量级(如 122B),同时强调我的能力和优势。\n\n另外,用户可能希望了解我在特定任务中的表现,比如写作、编程、数据分析等。因此,在介绍时应突出这些应用场景,让用户清楚我能如何帮助他们。\n\n还要注意语气友好、专业,避免使用过于技术化的术语,确保用户容易理解。同时,保持回答简洁,不要堆砌太多信息,重点突出关键能力。\n\n最后,检查是否有需要澄清的误解,比如是否与其他模型混淆,或者是否有特定的功能需求。确保回答准确,符合事实,不夸大或误导。",
                "role": "assistant"
            },
            "finish_reason": "stop",
            "index": 0,
            "logprobs": null
        }
    ],
    "object": "chat.completion",
    "usage": {
        "prompt_tokens": 30,
        "completion_tokens": 724,
        "total_tokens": 754,
        "completion_tokens_details": {
            "reasoning_tokens": 452,
            "text_tokens": 724
        },
        "prompt_tokens_details": {
            "text_tokens": 30
        }
    },
    "created": 1772031270,
    "system_fingerprint": null,
    "model": "qwen3.5-122b-a10b",
    "id": "chatcmpl-t1772031262s377re25af0c212565d7d3351fbe9"
}

可选参数:

重要提示:由于模型架构不同,部分参数可能仅适用于特定的模型。

温度(Temperature)

  • 参数:temperature

  • 可选,浮点数,0.0 到 2.0

  • 默认:1.0

此设置影响模型回复的多样性。较低的值会使回复更可预测、更常见;较高的值会鼓励更具多样性且较不常见的回复。当设置为 0 时,模型对相同输入将尽可能的给出相同的回复。

Top-P

  • 参数:top_p

  • 可选,float,0.0 至 1.0

  • 默认值:1.0

top_p 参数控制模型在生成文本时的候选词选择范围。具体来说,模型会生成一组候选 token,然后从累积概率达到或超过 p 的 token 中随机选择一个作为输出。通过这种方式,top_p 能够在保证生成内容的多样性的同时,考虑到概率分布的合理性。

由于 temperature 与 top_p 均可以控制生成文本的多样性,因此建议您只设置其中一个值。

Top-K

  • 参数:top_k

  • 可选,int,>= 0

  • 默认值:0

top_k 会限制模型在每一步对 token 的选择,使其从较小的集合中进行选择。值为 1 表示模型将始终选择最有可能的下一个 token,从而得到可预测的结果。

频率惩罚

  • 参数:frequency_penalty

  • 可选,float,-2.0 至 2.0

  • 默认值:0.0

frequency_penalty 可根据词条在输入中出现的频率来控制其重复使用。它会尝试减少那些在输入中出现频率较高的词条的使用频率,这与它们出现的频率成正比。词条惩罚会随着出现次数的增加而增加。负值将鼓励词条重复使用。

存在惩罚

  • 参数:presence_penalty

  • 可选,float,-2.0 至 2.0

  • 默认值:0.0

presence_penalty 调整模型重复输入中已使用的特定标记的频率。值越高,重复的可能性就越小,负值则相反。标记惩罚不会随着出现次数而变化。负值会鼓励标记重用。

重复惩罚

  • 参数:repetition_penalty

  • 可选,float,0.0 至 2.0

  • 默认值:1.0

repetition_penalty 有助于减少输入中标记的重复。较高的值会降低模型重复标记的可能性,但过高的值会使输出不够连贯(通常会出现缺少小词的连续句子)。标记惩罚会根据原始标记的概率进行调整。

Min-P

  • 参数:min_p

  • 可选,float,0.0 至 1.0

  • 默认值:0.0

min_p 表示某个 token 被考虑的最小概率,该概率是相对于最可能的 token 的概率而言的。如果 min_p 设置为 0.1,则意味着它只允许概率至少为最佳选项十分之一的 token 被考虑。

Top-A

  • 参数:top_a

  • 可选,float,0.0 到 1.0

  • 默认值:0.0

top_a 仅考虑概率“足够高”的 top tokens,该概率基于最可能的 token 概率。可以将其视为一个动态的 Top-P。较低的 Top-A 值会根据概率最高的 token 集中选择,但范围会更窄。较高的 Top-A 值不一定会影响输出的创造性,但会根据最大概率优化过滤过程。

种子

  • 参数:seed

  • 可选,int

如果指定了 seed 参数,推理将确定性地进行采样,即使用相同种子和参数的重复请求应该返回相同的结果。某些模型无法保证确定性。

最大 tokens 数

  • 参数:max_tokens

  • 可选,int,>= 1

max_tokens 可设定模型在响应中可以生成的 token 数量的上限。模型不会生成超过此限制的 token。其最大值等于上下文长度减去 prompt 长度。

Logit Bias

  • 参数:logit_bias

  • 可选,object

logit_bias 是一个可选参数,用于修改指定 token 在模型生成输出中出现的可能性。

对数概率

  • 参数:logprobs

  • 可选,boolean

logprobs 设置是否返回输出 token 的对数概率。如果为 true,则返回每个输出 token 的对数概率。

最高对数概率

  • 参数:top_logprobs

  • 可选,int

top_logprobs 是一个介于 0 和 20 之间的整数,指定在每个 token 位置要返回的最可能 token 的数量,每个 token 都会带有相应的对数概率。如果使用此参数,则必须将 logprobs 设置为 true

响应格式

  • 参数:response_format

  • 可选,object

response_format 强制模型产出特定的输出格式。将其设置为 { "type": "json_object" } 可启用 JSON 模式,保证模型生成的消息为有效的 JSON。

注意:使用 JSON 模式时,应同时通过 system 或 user 提示词指示模型生成 JSON。

结构化输出

  • 参数:structured_outputs

  • 可选,boolean

指示模型是否能够使用 response_format 中的 json_schema 返回结构化输出。

停止

  • 参数:stop

  • 可选,array

如果模型遇到 stop 数组中指定的任意 token,则立即停止生成。

工具

  • 参数:tools

  • 可选,array

工具调用参数,遵循 OpenAI 的工具调用请求格式。对于非 OpenAI 提供者,会相应地进行转换。

工具选择

  • 参数:tool_choice

  • 可选,array

控制模型调用哪个工具。'none' 表示模型不会调用任何工具,而是生成一条消息。'auto' 表示模型可以在生成消息或调用一个或多个工具之间进行选择。'required' 表示模型必须调用一个或多个工具。通过 {"type": "function", "function": {"name": "my_function"}} 指定特定工具会强制模型调用该工具。

并行工具调用

  • 参数:parallel_tool_calls

  • 可选,boolean

  • 默认:true

是否在使用工具时启用并行函数调用。如果为 true,模型可以同时调用多个函数。如果为 false,函数将按顺序依次调用。

冗长程度

  • 参数:verbosity

  • 可选,enumlow medium high

  • 默认:medium

控制模型响应的冗长程度和长度。较低的值会生成更简洁的回答,而较高的值会生成更详细、更全面的回答。


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