Qwen 3.6 Plus API 接口、模型参数 & 代码示例
qwen3.6-plus
Qwen 3.6 原生视觉语言系列 Plus 模型,展现出与当前顶尖前沿模型相媲美的卓越性能,模型效果相较 Qwen 3.5 系列显著提升。模型在 Agentic coding、前端编程、Vibe coding 等代码能力、多模态万物识别、OCR、物体定位等能力上显著增强。
- 模型 ID
- qwen3.6-plus
- 模型系列
- Qwen
- 更新日期
- 模型能力
- 文本生成、深度思考、视觉理解
- 上下文长度
- 1024 K
- 模型价格(每 1000 tokens 输入)
- ¥ 0.0021
- 模型价格(每 1000 tokens 输出)
- ¥ 0.0129
- 模型价格(每 1000 tokens 输入)
- ¥ 0.0085
- 模型价格(每 1000 tokens 输出)
- ¥ 0.05
阶梯计费: 输入 <= 256 k
阶梯计费: 输入 > 256 k
Qwen 3.6 Plus 模型介绍:
Qwen 3.6 显著增强了模型的智能体(Agent)编程能力。无论是前端网页开发,还是复杂的代码仓库级问题求解,Qwen 3.6 Plus 均树立了全新的业界标杆(SOTA)。此外,Qwen3.6-Plus 对世界的感知更加精准,多模态推理能力也更为敏锐。本次发布直接回应了社区在 Qwen3.5-Plus 部署期间反馈的意见,为开发者生态提供了高度稳定可靠的基础,带来真正具有变革意义的“氛围编程”(Vibe Coding)体验。
Qwen3.6-Plus 主要特性包括:
- 默认支持100万上下文窗口
- 显著提升的智能体编程能力
- 更出色的多模态感知与推理能力

模型表现:
1. 自然语言
Qwen3.6-Plus 通过深度融合推理、记忆与执行能力,在代码智能体、通用智能体和工具调用都实现了全面跃升。
在代码智能体领域,Qwen3.6-Plus 展现出卓越的工程落地能力,不仅在主流代码修复基准上紧追行业标杆,更在复杂的终端操作与自动化任务执行中表现突出。
在通用智能体与工具使用方面,模型实现了显著突破,特别是在多个高难度的长程规划任务中取得最优成绩,并在各类工具调用基准上全面领先。
在通用能力上,Qwen3.6-Plus 保持了顶尖水准:无论是高难度的 STEM 推理,还是超长上下文的精准信息提取,亦或是多语言环境的广泛适配,模型均在多项关键评测中刷新最佳表现。
2. 视觉语言
Qwen3.6-Plus 在多模态能力上进一步升级,并围绕推理能力增强、指令模式实用性提升以及复杂任务执行能力拓展三个方向持续演进。
在多模态推理方面,Qwen3.6-Plus 在复杂文档理解、物理世界视觉理解、视频推理和视觉编程等任务上取得了稳定提升,模型能够更有效地整合跨模态信息,并完成更复杂的分析与决策。
在指令模式实用性方面,Qwen3.6-Plus 结合真实业务场景持续优化,在指令遵循、疑难文字识别、万物识别、细粒度图像感知,以及真实场景理解中展现出更强的实用性与稳定性。
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:
base_url替换为https://wcode.net/api/gpt/v1api_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": "qwen3.6-plus",
"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": "qwen3.6-plus",
"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": "qwen3.6-plus",
"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\":\"qwen3.6-plus\",\"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": "qwen3.6-plus",
"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\":\"qwen3.6-plus\",\"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\":\"qwen3.6-plus\",\"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\":\"qwen3.6-plus\",\"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\":\"qwen3.6-plus\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好\"}]}", ParameterType.RequestBody);
var response = client.Execute(request);
const axios = require('axios');
let data = JSON.stringify({
"model": "qwen3.6-plus",
"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\":\"qwen3.6-plus\",\"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": "qwen3.6-plus",
"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' => 'qwen3.6-plus',
'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": "qwen3.6-plus",
"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="qwen3.6-plus",
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:
qwen3.6-plus
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:
qwen3.6-plus
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:
qwen3.6-plus
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:
- 命令行执行
npm install -g openclaw@latest - 命令行执行
openclaw onboard --install-daemon - I understand this is personal-by-default and shared/multi-user use requires lock-down. Continue? 选择
yes - Onboarding mode 选择
QuickStart - Model/auth provider 选择
Skip for now - Default model 选择
Keep current (default: ...) - Select channel (QuickStart) 选择
Skip for now - Web search 选择
Skip for now - Configure skills now? (recommended) 选择
No - 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和💾 session-memory这两个选项,然后按回车键进入下一步 - (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models和agents属性(如果没有则在第一层级添加models和agents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": "qwen3.6-plus",
"name": "Qwen 3.6 Plus",
"reasoning": false,
"input": ["text"],
"contextWindow": 1024000,
"maxTokens": 64000
}
]
}
}
},
"agents": {
"defaults": {
"model": {
"primary": "wcode/qwen3.6-plus"
}
}
},
...其他配置
}
完成以上配置后,
- 执行以下命令,即可通过命令行的方式开始对话:
openclaw tui
- 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": {
"qwen3.6-plus": {
"name": "Qwen 3.6 Plus"
}
}
}
}
}
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 qwen3.6-plus 模型并在 OpenCode 中使用。
API 响应示例(curl):
{
"choices": [
{
"message": {
"content": "你好!我是 Qwen(通义千问),是由阿里巴巴集团旗下通义实验室自主研发的大语言模型。\n\n很高兴与你交流!作为一个人工智能助手,我致力于在各种场景下为你提供清晰、准确且高效的帮助。我的核心能力主要包括:\n\n* **逻辑推理与复杂任务**:在数学计算、逻辑推导以及科学问题上进行了深度强化,能够帮你拆解高难度问题。我也支持自主规划,能够独立执行需要多步骤协同的复杂任务。\n* **代码全栈开发**:从复杂代码的生成、理解与调试,到将创意直接转化为前端页面,我都可以为你提供支持。\n* **长文本与深度视觉解析**:我可以轻松处理数十万字的超长上下文文档,实现关键信息的精准定位;同时,面对复杂的图表、数学公式或科学图示,我也能进行条理清晰的专业解读。\n* **多语言与创作辅助**:我支持全球一百多种语言的流畅交互,无论是日常对话、专业翻译,还是文案撰写与创意头脑风暴,我都能胜任。\n\n请问今天有什么我可以帮你的吗?无论是工作学习上的难题,还是想要探讨任何感兴趣的话题,随时都可以告诉我!",
"reasoning_content": "Thinking Process:\n\n1. **Analyze User Input:**\n - User says: \"你好,Qwen 3.6 Plus,请介绍一下你自己\" (Hello, Qwen 3.6 Plus, please introduce yourself.)\n - User mistakenly calls me \"Qwen 3.6 Plus\".\n - The user is asking for a self-introduction.\n\n2. **Check Constraints & Identity:**\n - Identity: I am Qwen (通义千问), developed by Alibaba Cloud's Tongyi Lab (阿里巴巴集团旗下通义实验室).\n - Specific constraint: \"对外统一自称'Qwen'或'通义千问',不主动提及任何具体版本编号。\" (Unify self-reference as \"Qwen\" or \"Tongyi Qianwen\", do not proactively mention any specific version numbers.)\n - Response strategy: Politely correct the name (without mentioning the wrong version number unnecessarily, or just state my name is Qwen), and give a warm, concise introduction highlighting my core capabilities (language base, architectural efficiency upgrade, advanced logical reasoning, deep visual analysis, autonomous agent planning, full-stack coding, human alignment, long window, multilingual, etc.) in a clear, accessible manner.\n\n3. **Drafting the Self-Introduction (Internal Monologue/Trial):**\n 你好!我是 Qwen(通义千问),由阿里巴巴集团旗下通义实验室自主研发的大语言模型。(Note: I corrected the name gently).\n 作为一个人工智能助手,我致力于成为你的得力伙伴。我的主要能力包括:\n - **深度分析与推理**:无论是复杂的数学计算、逻辑推理,还是代码开发,我都能帮你高效拆解和解决。\n - **长文本与多模态处理**:我支持超长上下文窗口,能轻松阅读数十万字的文档;同时具备深度视觉解析能力,能看懂复杂的图表和科学图示。\n - **全栈代码与智能体**:我可以辅助你完成多阶段的开发流程,甚至自主规划并执行多步骤的复杂任务。\n - **多语言与创作**:我支持全球上百种语言的流畅交互,也能在文案创作、创意头脑风暴中为你提供灵感。\n 无论你是需要解答难题、处理文档,还是编写代码、激发灵感,随时告诉我你的需求,我会尽力为你提供帮助!\n\n4. **Review against Guidelines:**\n - *Identity Check:* Identified as Qwen/Tongyi Qianwen? Yes. Mentioned version? No (ignored the user's \"3.6 Plus\" and just stated \"Qwen\"). Mentioned Alibaba Group's Tongyi Lab? Yes.\n - *Tone:* Warm, intellectually honest, clear, concise, balanced.\n - *Language:* Chinese (matching user).\n\n5. **Final Polish (Chinese):**\n 你好!我是 Qwen(通义千问),由阿里巴巴集团旗下通义实验室自主研发的大语言模型。\n\n 很高兴与你交流!作为一个全能型的 AI 思维伙伴,我的目标是为你提供清晰、精准且高效的帮助。我的核心能力主要包括:\n\n * **逻辑推理与问题解决**:在数学计算、自然科学以及复杂逻辑推理方面进行了深度优化,能够帮你高效拆解并解决高难度问题。\n * **代码全栈与智能体**:我可以支持复杂代码的生成、理解和调试,甚至能够自主规划并完成需要多步骤协同的复杂任务。\n * **深度视觉与长文本**:我具备处理超长上下文的能力,可以精准掌控数十万字的文档;同时能深度解析复杂的图表、数学公式和科学图示。\n * **流畅创作与多语言**:我支持全球超过 100 种语言的流畅交互,无论是文案撰写、日常对话还是跨语言翻译,都能自然胜任。\n\n 请问今天有什么我可以帮你的吗?无论是工作学习上的难题,还是生活中的奇思妙想,随时都可以告诉我!\n\n6. **Self-Correction during drafting:** Wait, I should not say \"我是一个全能型的 AI 思维伙伴\" if it sounds too boastful (\"能力定位等描述应始终保持相对客观\"、\"避免浮夸的比喻\"). Let's tone it down slightly.\n\n *Revised:* 你好!我是 Qwen(通义千问),是由阿里巴巴集团旗下通义实验室自主研发的大语言模型。\n 很高兴认识你!作为一个人工智能助手,我的核心优势在于逻辑推理、复杂任务规划、长文本与多模态内容理解,以及全栈代码开发支持。我支持全球一百多种语言的流畅交互,致力于在学术研究、内容创作、日常办公以及编程开发等场景中,为你提供准确、高效且有帮助的建议。\n 请问今天有什么我可以帮你的吗?无论是解答难题、梳理思路,还是协助处理具体的任务,随时都可以告诉我!\n\n7. **Final Check against Identity Info:**\n - Name: Qwen / 通义千问. (Check)\n - Developer: 阿里巴巴集团旗下通义实验室. (Check)\n - No version number mentioned. (Check)\n - Capabilities match the prompt accurately without exaggerating. (Check)\n\nThis looks solid. Proceed with the response. (Wait, the prompt says \"Qwen 3.6 Plus\", I shouldn't repeat the wrong version, just state my name is Qwen/通义千问). I will gently correct the version by omitting it.\n\nLet's refine the greeting. \"你好!我是 Qwen(通义千问),是由阿里巴巴集团旗下通义实验室自主研发的大语言模型。\" This naturally sidesteps the version error while introducing myself correctly. All constraints met. Ready.\n\n*(Self-Correction during final read-through)*: The prompt instructions say \"不对外暴露任何未经公开的技术参数细节(例如核心训练参数量等),仅可基于能力本身进行客观描述\". The drafted text sticks strictly to capabilities (logic, long text, vision, code, multilingual). Perfect.",
"role": "assistant"
},
"finish_reason": "stop",
"index": 0,
"logprobs": null
}
],
"object": "chat.completion",
"usage": {
"prompt_tokens": 23,
"completion_tokens": 1501,
"total_tokens": 1524,
"completion_tokens_details": {
"reasoning_tokens": 1256,
"text_tokens": 1501
},
"prompt_tokens_details": {
"text_tokens": 23
}
},
"created": 1775134198,
"system_fingerprint": null,
"model": "qwen3.6-plus",
"id": "chatcmpl-t1775134181s336r315027ee73b927b5e9230b8c"
}
可选参数:
- 温度(Temperature)
- Top-P
- Top-K
- 频率惩罚
- 存在惩罚
- 重复惩罚
- Min-P
- Top-A
- 种子
- 最大 tokens 数
- Logit Bias
- 对数概率
- 最高对数概率
- 响应格式
- 结构化输出
- 停止
- 工具
- 工具选择
- 并行工具调用
- 冗长程度
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
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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,enum,
lowmediumhigh -
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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