QwenCloud 與 Qianwen AI Platform（Qwen models）

Alibaba 已將其模型平台品牌（DashScope、Bailian、Model Studio）在中國大陸以外整合為 QwenCloud，並在中國大陸整合為 Qianwen AI Platform。LiteLLM 透過現有的 DashScope 實作來路由這兩個品牌，而舊版的 dashscope/ 前綴仍可作為別名使用

總覽

屬性	詳細資訊
說明	Alibaba 的 Qwen 模型平台，透過相容於 OpenAI 的 API 提供服務
LiteLLM 上的提供者路由	qwencloud/（國際版）、qwen_ai_platform/（中國大陸）、dashscope/（舊別名）
提供者文件連結	QwenCloud 文件、Qianwen AI Platform 文件
支援的操作	/chat/completions、/embeddings、/rerank、/images/generations

這些路由支援隨用隨付 API 金鑰。LiteLLM 尚未對 Token Plan 與 Coding Plan 端點進行對應（追蹤於 issue #36150）

QwenCloud（國際版）

在中國大陸以外使用 qwencloud/ 前綴

設定	值
前綴	qwencloud/
預設 API base	https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
rerank 端點	https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-api/v1/reranks
圖像生成端點	https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation
API 金鑰環境變數	QWENCLOUD_API_KEY（會回退至 DASHSCOPE_API_KEY）
base URL 覆寫	QWENCLOUD_API_BASE、QWENCLOUD_API_BASE_RERANK、QWENCLOUD_API_BASE_IMAGE

Qianwen AI Platform（中國大陸）

在中國大陸使用 qwen_ai_platform/ 前綴。它會連到大陸主機上的相同路徑

設定	值
前綴	qwen_ai_platform/
預設 API base	https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
rerank 端點	https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-api/v1/reranks
圖像生成端點	https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation
API 金鑰環境變數	QWEN_AI_PLATFORM_API_KEY（會回退至 DASHSCOPE_API_KEY）
base URL 覆寫	QWEN_AI_PLATFORM_API_BASE、QWEN_AI_PLATFORM_API_BASE_RERANK、QWEN_AI_PLATFORM_API_BASE_IMAGE

API 金鑰

Environment Variables

import os

os.environ["QWENCLOUD_API_KEY"] = "your-api-key"

在中國大陸則請改用 QWEN_AI_PLATFORM_API_KEY。當各自的金鑰未設定時，兩個前綴也都會讀取 DASHSCOPE_API_KEY，因此現有的 DashScope 憑證可直接使用，無需變更

模型

兩個前綴都接受 DashScope 目錄中的任何模型，例如 qwencloud/qwen-max、qwencloud/qwen-flash、qwencloud/qwen-image-3.0 或 qwen_ai_platform/qwen-plus。請參閱 DashScope 頁面 以查看模型清單

用法 - LiteLLM Python SDK

聊天補全

QwenCloud Chat Completion

import os
from litellm import completion

os.environ["QWENCLOUD_API_KEY"] = "your-api-key"

response = completion(
    model="qwencloud/qwen-max",
    messages=[{"role": "user", "content": "hello from litellm"}],
)

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

串流

QwenCloud Streaming Chat Completion

import os
from litellm import completion

os.environ["QWENCLOUD_API_KEY"] = "your-api-key"

response = completion(
    model="qwencloud/qwen-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "hello from litellm"}],
    stream=True,
)

for chunk in response:
    print(chunk)

嵌入

QwenCloud Embedding

import os
from litellm import embedding

os.environ["QWENCLOUD_API_KEY"] = "your-api-key"

response = embedding(
    model="qwencloud/text-embedding-v4",
    input=["hello from litellm"],
)

print(response.data[0]["embedding"][:5])

Rerank

QwenCloud Rerank

import os
from litellm import rerank

os.environ["QWENCLOUD_API_KEY"] = "your-api-key"

response = rerank(
    model="qwencloud/gte-rerank-v2",
    query="What is the capital of France?",
    documents=["Paris is the capital of France", "Berlin is the capital of Germany"],
)

print(response.results)

圖像生成

QwenCloud Image Generation

import os
from litellm import image_generation

os.environ["QWENCLOUD_API_KEY"] = "your-api-key"

response = image_generation(
    model="qwencloud/qwen-image-3.0",
    prompt="A cup of coffee on a wooden table",
)

print(response.data[0].url)

用法 - LiteLLM Proxy

將模型加入您的 LiteLLM Proxy 設定：

config.yaml

model_list:
  - model_name: qwen-max
    litellm_params:
      model: qwencloud/qwen-max
      api_key: os.environ/QWENCLOUD_API_KEY
  - model_name: qwen-plus-cn
    litellm_params:
      model: qwen_ai_platform/qwen-plus
      api_key: os.environ/QWEN_AI_PLATFORM_API_KEY

啟動 proxy：

Start LiteLLM Proxy

export QWENCLOUD_API_KEY="your-api-key"
litellm --config config.yaml --port 4000

OpenAI SDK

QwenCloud via Proxy - OpenAI SDK

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:4000",
    api_key="your-litellm-key",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen-max",
    messages=[{"role": "user", "content": "hello from litellm"}],
)

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

cURL

QwenCloud via Proxy - cURL

curl http://localhost:4000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $LITELLM_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "qwen-max",
    "messages": [{"role": "user", "content": "hello from litellm"}]
  }'

與 DashScope 的向後相容性

dashscope/ 前綴、DASHSCOPE_API_KEY、DASHSCOPE_API_BASE，以及所有既有的 DashScope 設定都可維持不變地繼續運作。qwencloud/ 與 qwen_ai_platform/ 是同一實作上的別名，因此不需要遷移：您可在適合時切換前綴，或完全不切換