2026年第01章：从零开始调用 LLM —— 入门 Qwen 大模型 API

科技前沿 • 2026-03-16 07:03 • 阅读 1

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本章目标：从 0 到 1 完成一次真实的大模型 API 调用，掌握非流式对话、流式输出、推理思考模型三种核心模式，并理解每一行代码的作用。

LLM（Large Language Model，大语言模型）是当今 AI 应用的核心引擎。它本质上是一个经过海量文本训练的神经网络，能够理解和生成自然语言。你每天使用的 ChatGPT、通义千问、文心一言，底层都是 LLM。

LLM 的几个关键特性：

特性说明无状态性每次 API 调用都是独立的，模型不会自动记住上一次对话概率生成模型生成的每个词都是基于上下文的概率分布采样 Token 计费按输入/输出的 Token 数收费（1 个汉字约 1-2 个 Token）上下文窗口模型单次能处理的最大 Token 数（如 128K Token）

为什么使用阿里云百炼 API？

阿里云百炼提供通义千问（Qwen）系列模型，并且提供了 OpenAI 兼容模式。这意味着你可以直接使用业界最广泛的 OpenAI Python SDK，只需改两个参数就能接入百炼，无需学习新的 SDK。

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

GPT plus 代充 只需 145

💡 如何获取 API Key？登录阿里云百炼控制台，在”API Key 管理”页面创建。

模型名称特点推荐场景 qwen-turbo 极速响应，价格最低实时交互、大量请求 qwen-plus 均衡性能，综合推荐日常开发、学习入门 ✅ qwen-max 最强理解与推理能力复杂任务、代码生成 qwen3-235b-a22b 旗舰推理模型，支持思考链数学、逻辑、深度分析

LLM 的对话不是简单地传一个字符串，而是传一个结构化的消息列表。每条消息有固定的角色（role）：

为什么这样设计？

system 消息让你控制 AI 的行为，避免它偏离主题
将历史消息全部传入，AI 才能”记住”之前说过的话
这种结构清晰分离了指令、上下文和当前请求

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预期输出：

temperature：这是 LLM 最常用的超参数。值越低，输出越确定（同样的问题每次答案几乎相同）；值越高，输出越多样（创意写作适合用高温度）。
max_tokens：保护措施，防止模型”停不下来”。对于简短问答，设 200-500 就够了。
completion.choices[0]：模型可以同时生成多个候选回答（通过 n=3 参数），choices[0] 取第一个。
completion.usage：务必关注 Token 用量，这直接影响 API 费用。

非流式调用需要等待模型生成完所有文字才返回，如果生成 500 个字，你可能需要等 3-5 秒才看到任何内容。流式调用（Streaming）让模型边生成边输出，用户体验大幅提升。

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流式响应的数据流向：

代码文件：lessons/01_basic_llm/03_thinking_model.py

Qwen3 旗舰版支持”推理思考模式“（Chain of Thought）。在给出最终答案之前，模型会先进行内部推理，就像人类解题时在草稿纸上演算一样。这对数学题、逻辑分析特别有效。

两种输出的区别：

字段内容对用户是否显示 delta.reasoning_content 模型的内部推理过程（草稿纸）可选，通常折叠显示 delta.content 最终答案必须显示

💡 使用场景建议：普通问答用 qwen-plus（快且便宜），遇到数学、逻辑、代码调试等需要精确推理的任务，切换到 qwen3-235b-a22b + enable_thinking=True。

在真实项目中，你通常不会直接在业务代码里写上面的样板代码。下面是一个简单的封装，供你参考和改造：

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错误信息原因解决方案 AuthenticationError API Key 无效或未配置检查 .env 文件中的 DASHSCOPE_API_KEY RateLimitError 请求频率超限添加 time.sleep(1) 或减少并发请求 InvalidRequestError: max_tokens max_tokens 设置超过模型限制降低 max_tokens 值回答为空 delta.content 为 None 加 if delta.content: 判断输出乱码编码问题确保文件保存为 UTF-8 格式

📌 下一章预告：掌握了 API 调用之后，你会发现”如何写出好的 Prompt”才是真正决定 AI 输出质量的关键。第02章我们深入 Prompt 工程，学习模板、Few-Shot 和思维链技术。

作者：阿聪谈架构

公众号：阿聪谈架构（分享后端架构 / AI / Java 技术文章）

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2026年第01章：从零开始调用 LLM —— 入门 Qwen 大模型 API

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