1. 阿里巴巴
toiotech
  • toiotech接口说明
  • 已支持的模型列表
  • 大模型官方文档
  • Claude thinking 多轮对话
  • thinking相关说明
  • 已支持的模型列表
    • 语言大模型
      • OpenAI
        • gpt-4
        • gpt-4.1
        • gpt-4o
        • gpt-4o-mini
        • gpt-5
        • gpt-5-chat
        • gpt-5-mini
        • gpt-5-nano
        • gpt-5.1
        • gpt-5.1-chat-latest
        • gpt-5.1-codex(仅支持/v1/responses)
        • gpt-5.2
        • gpt-5.2(responses)
        • gpt-5.2-chat
        • gpt-5.2-pro(仅支持/v1/responses)
        • gpt-oss-120b
        • o1
        • o3
        • o3-mini
        • o3-deep-research
        • o3-pro
        • o4-mini
        • o4-mini-deep-research
        • gpt-5.4
        • gpt-5.4-pro
      • Google
        • gemini-2.0-flash
        • gemini-2.5-computer-use-preview-10-2025
        • gemini-2.5-flash
        • gemini-2.5-flash-lite
        • gemini-2.5-flash-lite-preview
        • gemini-2.5-pro
        • gemini-3-flash-preview
        • gemini-3-pro-preview
        • gemini-robotics-er-1.5-preview
        • gemini-(thinking_config)openai请求格式
        • gemini-3.1-pro-preview(多模态)
        • gemini-3.1-flash-lite-preview(多模态)
        • gemini-3.1-flash-lite-preview(thinking)
        • gemini-2.5-pro(原生请求格式)
      • Anthropic
        • 通用接口
        • claude-opus-4-5-20251101
        • claude-opus-4-20250514
        • claude-sonnet-4-20250514
        • claude-sonnet-4-5-20250929
        • claude-(Interleaved thinking)
        • claude-opus-4-6
        • claude-sonnet-4-6
      • DeepSeek
        • deepseek-chat
        • deepseek-reasoner
      • MiniMax
        • abab6.5s-chat
        • minimax-m2
        • minimax-m2.5
      • Moonshot
        • kimi-k2
        • kimi-k2-0711-preview
        • kimi-k2-0905
        • kimi-k2-instruct
        • kimi-k2-thinking
        • moonshot-v1-128k
        • moonshot-v1-32k
        • moonshot-v1-8k
        • moonshot-v1-128k-vision-preview
        • moonshot-v1-32k-vision-preview
        • moonshot-v1-8k-vision-preview
        • kimi-k2.5
        • 获取系统工具
        • 执行系统工具
      • xAI
        • grok-4
        • grok-4-1-fast-non-reasoning
        • grok-4-1-fast-reasoning
      • 字节跳动
        • 通用接口
        • doubao-1.8图片理解
        • doubao-1.8(视频理解)
        • doubao-seed-2-0-pro-260215(图片理解)
        • doubao-seed-2-0-pro-260215(视频理解)
      • 智谱
        • glm-4-plus
        • glm-4.5
        • glm-4.6
        • glm-4.7
        • glm-5
      • 阿里巴巴
        • qwen-max
          POST
        • qwen-max-2025-01-25
          POST
        • qwen-max-latest
          POST
        • qwen-plus
          POST
        • qwen-plus-latest
          POST
        • qwen-turbo
          POST
        • qwen2.5-7b-instruct
          POST
        • qwen2.5-32b-instruct
          POST
        • qwen2.5-72b-instruct
          POST
        • qwen3-coder-plus
          POST
        • qwen3-coder-plus-2025-07-22
          POST
        • qwen3-max
          POST
        • qwen3-max-preview
          POST
        • qwen3-235b-a22b
          POST
        • qwen3-235b-a22b-instruct-2507
          POST
        • qwen3-235b-a22b-thinking-2507
          POST
        • qwen3-8b
          POST
        • qwen3-coder-30b-a3b-instruct
          POST
        • qwen3-next-80b-a3b-instruct
          POST
        • qwen3-next-80b-a3b-thinking
          POST
        • qwen-vl-max(视觉理解)
          POST
        • qwen-vl-plus(视觉理解)
          POST
        • qwen3-vl-235b-a22b-instruct(视觉理解)
          POST
        • qwen3-vl-235b-a22b-thinking(视觉理解)
          POST
        • qwen3-vl-30b-a3b-thinking(图片理解)
          POST
        • qwen3-vl-30b-a3b-thinking(视频理解)
          POST
        • qwen3-max-2026-01-23(qwen3-max-thinking)
          POST
        • qwen3-max-2026-01-23(非思考模式)
          POST
        • qwen3.5-397b-a17b(多模态)
          POST
        • qwen3.5-plus(多模态)
          POST
        • qwen3.5-flash(多模态)
          POST
        • qwen3.5-122b-a10b(多模态)
          POST
        • qwen3.5-35b-a3b
          POST
        • qwen3.5-omni-plus(视频+文本)
          POST
        • qwen3.5-omni-plus(音频+文本)
          POST
        • qwen3.5-omni-plus(图片+文本)
          POST
        • qwen3.5-omni-flash(图片+文本)
          POST
      • 百度
        • ernie-x1-32k
        • ernie-5.0-thinking-exp
        • ernie-5.0-thinking-preview
      • 腾讯
        • hunyuan-t1-latest
      • 讯飞
        • SparkDesk-v4.0
      • 蚂蚁
        • Ling-1T
        • Ring-1T
      • 阶跃星辰
        • step-3
      • 小米
        • mimo-v2-pro
        • mimo-v2-omni(多模态理解)
    • 图片生成
      • 通用接口
        • 图片生成
        • 图片编辑
      • OpenAI
        • gpt-image系列图片生成
        • gpt-image系列图片编辑
        • dall-e-3图片生成
      • Google
        • gemini-3-pro-image-preview
        • gemini-3.1-flash-image-preview
        • gemini-2.5-flash-image
        • gemini-2.5-flash-image-preview
      • Anthropic
      • BFL
        • flux-1-kontext-pro
      • ImagineArt
        • imagineart-1.5-preview
      • 字节跳动豆包
        • doubao-seedream-5-0-260128(文生图)
        • doubao-seedream-5-0-260128(图生图)
    • 音视频处理
      • OpenAI
        • gpt-4o-audio-preview
        • gpt-audio
      • 阿里巴巴
        • qwen3-tts-flash
      • Elevenlabs
        • eleven_v3
      • MiniMax
        • 通用接口
    • 视频生成
      • Vidu
        • vidu-2.0-img2video
        • viduq2-pro提交图生视频任务
        • viduq3-pro图生视频
        • viduq3-pro文生视频
      • 字节跳动
        • 提交图生视频生成任务
        • 提交文生视频生成任务
      • 快手
        • kling提交图生视频任务
        • kling提交文生视频任务
        • kling-v3提交图生视频任务
        • kling-v3提交文生视频任务
      • 腾讯
        • hunyuan-video-v1.5
      • 海螺
        • 提交图生视频任务
        • 提交文生视频任务
      • sora
        • sora-2
        • sora-2-pro
      • Google
        • veo-3.1-generate-preview
        • veo-3.1-fast-generate-preview
      • 阿里巴巴
        • wan2.6-i2v
        • wan2.6-t2v
      • pixverse
        • pixverse-v5.5-t2v
        • pixverse-v5.5-i2v
        • pixverse-v5.6-i2v
        • pixverse-v5.6-t2v
      • ltx
        • 文生视频
        • 图生视频
      • worldlabs
        • 文生视频(world)
        • 图生视频(world)
        • 多图生视频(world)
      • runawayml
        • 提交gen4.5(文生视频)
        • 提交gen4.5(图生视频)
    • 多模态模型
      • 智谱
        • glm-4.5v
        • glm-4.6v
      • 阿里巴巴
        • qwen2.5-omni-7b
        • qwen2.5-vl-72b-instruct
        • qwen3-omni-flash-2025-12-01
      • 日日新
        • SenseNova-V6-Pro
    • Realtime
      • OpenAI
        • gpt-4o-mini-realtime-preview
        • gpt-4o-realtime-preview
        • gpt-realtime-1.5
      • qwen阿里云
        • qwen3-omni-flash-realtime
      • gemini
        • gemini-3.1-flash-live-preview
    • 向量化
      • OpenAI
        • text-embedding-3-large
        • text-embedding-3-small
        • text-embedding-ada-002
        • text-embedding-v1
    • 代码解释器
      • qwen3-模型
  • 已支持的搜索服务
    • serper
      • get方式
      • post方式
  • gemini
    • openai格式
      • gpt-5.2
      • openai格式
      • gemini-开启thinking
    • google原生格式
      • gemini-robotics-er-1.5-preview
      • google格式
  • anthropic
    • anthropic格式
      • anthropic格式
      • tools调用
      • thinking
      • image理解
      • code_execution
      • 关闭thinking
    • openai格式
      • openai格式
  • openai
    • chat/completions
    • 流式/chat/completions
    • responses
  • deepseek
    • chat/completions
  • qwen
    • qwen提交文生视频任务
    • qwen提交图生视频任务
    • qwen3-omni-flash
    • chat/completions(开启thinking)
    • chat/completions
  • 获取异步任务结果
    GET
  1. 阿里巴巴

qwen3.5-plus(多模态)

POST
/v1/chat/completions
千问Plus
能力均衡,推理效果、成本和速度介于千问Max和千问Flash之间,适合中等复杂任务。
使用方法(https://help.aliyun.com/zh/model-studio/text-generation#24e54b27d4agt)
思考模式(https://help.aliyun.com/zh/model-studio/deep-thinking)
API参考(https://help.aliyun.com/zh/model-studio/qwen-api-reference/)
Qwen3.5 Plus 支持文本、图像和视频输入。在纯文本任务上的效果可媲美 Qwen3 Max,性能更优且成本更低。在多模态能力上,相比 Qwen3 VL 系列有显著提升。

Request

Authorization
Provide your bearer token in the
Authorization
header when making requests to protected resources.
Example:
Authorization: Bearer ********************
Body Params application/jsonRequired

Example
{
    "model": "qwen3.5-plus",
    "enable_thinking": true,
    "stream": false,
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241108/ctdzex/biaozhun.jpg"
                    }
                },
                {
                    "type": "video_url",
                    "video_url": {
                        "url": "https://cdn.bigmodel.cn/agent-demos/lark/113123.mov"
                    }
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "分别分析一下图像和视频中的内容"
                }
            ]
        }
    ]
}

Request Code Samples

Shell
JavaScript
Java
Swift
Go
PHP
Python
HTTP
C
C#
Objective-C
Ruby
OCaml
Dart
R
Request Request Example
Shell
JavaScript
Java
Swift
curl --location --request POST 'https://api.toiotech.com/v1/chat/completions' \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "model": "qwen3.5-plus",
    "enable_thinking": true,
    "stream": false,
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241108/ctdzex/biaozhun.jpg"
                    }
                },
                {
                    "type": "video_url",
                    "video_url": {
                        "url": "https://cdn.bigmodel.cn/agent-demos/lark/113123.mov"
                    }
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "分别分析一下图像和视频中的内容"
                }
            ]
        }
    ]
}'

Responses

🟢200OK
application/json
Body

Example
{
    "choices": [
        {
            "message": {
                "content": "好的,我们来分别分析一下您提供的图片和视频内容。\n\n### 图片内容分析\n\n这张图片是一本书籍或技术文档的页面截图,标题为“读者对象”。其内容是关于本书的目标读者以及他们能从中获得的益处。\n\n- **核心主题**: 介绍一本关于 Linux 系统管理和 Shell 脚本编程的书籍。\n- **目标读者**: 文章明确指出了两类主要的读者群体:\n    1.  **Linux 系统管理员**: 对于这类用户,本书的价值在于教授如何编写 Shell 脚本来自动化日常的系统管理任务。书中会演示如何通过脚本自动处理诸如监测系统统计数据、分析数据文件以及生成报告等工作,从而提高工作效率。\n    2.  **家用 Linux 爱好者**: 对于使用桌面版 Linux 的普通用户,本书同样具有价值。文章指出,虽然现代图形界面(GUI)对新手友好,但有时会隐藏系统的内部细节。当用户需要了解系统底层发生了什么时,命令行就显得尤为重要。本书将指导用户如何启动和使用 Linux 命令行,并展示在执行文件管理等简单任务时,命令行操作往往比图形界面更加高效和便捷。\n- **总结**: 这段文字清晰地阐述了本书的实用性和适用范围,旨在吸引那些希望提升 Linux 操作技能,无论是为了专业工作还是个人兴趣的读者。它强调了 Shell 脚本和命令行在实现自动化和深入理解系统方面的强大功能。\n\n---\n\n### 视频内容分析\n\n这个视频片段记录了一次完整的网络搜索过程,从打开搜索引擎到最终访问搜索结果中的网站。\n\n- **操作流程分解**:\n    1.  **起始状态 (00:00 - 00:01)**: 视频开始时显示的是一个 Google 搜索主页。值得注意的是,浏览器地址栏中的 URL (`test.chatglm.site/...`) 表明这可能是一个本地测试环境或特定平台的沙盒,而非真实的 google.com 网站。\n    2.  **输入搜索词 (00:01 - 00:02)**: 用户在搜索框中输入了中文词语“智谱”。\n    3.  **执行搜索 (00:02 - 00:05)**: 用户点击“Google Search”按钮后,页面进入加载状态,显示一个旋转的加载图标和“Searching...”字样,表示正在检索信息。\n    4.  **展示结果 (00:06)**: 搜索结果页面加载完成。页面顶部显示“About 10 results”,并列出了与“智谱”相关的链接。其中,第一个结果是 `WWW.ZHIPUAI.CN`,第二个是 `CHATGLM.CN`,这些都指向了“智谱 AI”这家公司及其产品。\n    5.  **点击链接 (00:07)**: 用户的鼠标光标移动并点击了第一个搜索结果“智谱”。\n    6.  **跳转页面 (00:08)**: 浏览器跳转到新的网页。该网站的域名是 `zhipuai.cn/en/`,页面标题为“Z.ai GLM Large Model Open Platform”,这表明用户成功访问了智谱 AI 的大模型开放平台官网。\n\n- **内容总结**: 整个视频清晰地演示了如何通过搜索引擎查找特定公司(智谱 AI)的信息,并通过点击搜索结果直接进入其官方网站的过程。这是一个典型的用户信息检索行为记录。",
                "reasoning_content": "",
                "role": "assistant"
            },
            "finish_reason": "stop",
            "index": 0,
            "logprobs": null
        }
    ],
    "object": "chat.completion",
    "usage": {
        "prompt_tokens": 6491,
        "completion_tokens": 698,
        "total_tokens": 7189,
        "completion_tokens_details": {
            "text_tokens": 698
        },
        "prompt_tokens_details": {
            "image_tokens": 989,
            "text_tokens": 28,
            "video_tokens": 5474
        }
    },
    "created": 1771645557,
    "system_fingerprint": null,
    "model": "qwen3.5-plus",
    "id": "chatcmpl-48647292-1c81-920b-b9c1-4c51762d859e"
}
Modified at 2026-03-31 03:07:32
Previous
qwen3.5-397b-a17b(多模态)
Next
qwen3.5-flash(多模态)
Built with