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# 阿里百炼

> 通过 phanedge 的 OpenAI 与 Anthropic 兼容接口调用阿里云百炼北京站模型

本文面向平台开发者，说明如何通过 phanedge 统一 API 调用阿里百炼模型。你不需要直接保存阿里云百炼 API Key，也不需要直连 DashScope endpoint；后台渠道由平台管理员配置，开发者只使用 phanedge Token 和模型名。

<Note>
  当前文档覆盖北京站百炼渠道。模型是否可用取决于你的 phanedge Token 权限、平台渠道配置、阿里百炼账号权益和 `GET /v1/models` 的实时返回。
</Note>

## 环境配置

```bash theme={null}
export BASE_URL="https://models.phanedge.cloud"
export TOKEN="your-api-token"
```

所有接口统一使用 Bearer Token：

```http theme={null}
Authorization: Bearer $TOKEN
```

## 快速体验

```bash theme={null}
curl -X POST "$BASE_URL/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3.7-plus",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "用一句话介绍阿里百炼。"}
    ]
  }'
```

## 支持的接口

| 能力                 | 接口                                  | 说明                                                                         |
| ------------------ | ----------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------- |
| 模型列表               | `GET /v1/models`                    | 返回当前 Token 可见模型                                                            |
| Chat Completions   | `POST /v1/chat/completions`         | 文本、流式、部分视觉理解模型                                                             |
| Responses          | `POST /v1/responses`                | OpenAI Responses 兼容入口，支持非流式与流式                                             |
| Anthropic Messages | `POST /v1/messages`                 | Anthropic Messages 兼容入口，后台转发到百炼 Anthropic path，并透传 thinking、tool、媒体输入和缓存字段 |
| Embeddings         | `POST /v1/embeddings`               | 文本向量                                                                       |
| 图像生成               | `POST /v1/images/generations`       | 百炼文生图模型                                                                    |
| 图像编辑               | `POST /v1/images/edits`             | 百炼改图模型，建议使用 URL 形式图片输入                                                     |
| 视频创建               | `POST /v1/videos`                   | 百炼异步视频任务                                                                   |
| 视频查询               | `GET /v1/videos/{video_id}`         | 查询任务状态和产物                                                                  |
| 视频下载               | `GET /v1/videos/{video_id}/content` | 下载完成后的视频文件                                                                 |

<Tip>
  推荐先调用 `GET /v1/models` 确认账号可见模型，再发起生成请求。百炼上的第三方模型也会受上游权益控制。
</Tip>

## 页面导航

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="开发者 API" href="/bailian/api" icon="code" />

  <Card title="模型与计费" href="/bailian/models" icon="table" />
</CardGroup>

## 模型清单

### P0 主推模型

| 分类        | 模型                                                                                     | 推荐用途               |
| --------- | -------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------ |
| Qwen 文本   | `qwen3.7-max`                                                                          | 高质量文本、复杂推理、Agent   |
| Qwen 文本   | `qwen3.7-plus`                                                                         | 通用文本、多模态理解、成本和质量均衡 |
| Qwen 文本   | `qwen3.6-flash`                                                                        | 低延迟、高吞吐文本          |
| Qwen 文本   | `qwen-flash`                                                                           | 轻量问答、低成本场景         |
| 第三方文本     | `deepseek-v4-pro`, `deepseek-v4-flash`                                                 | DeepSeek 系列文本能力    |
| 第三方文本     | `glm-5.1`                                                                              | GLM 系列文本能力         |
| 第三方文本     | `kimi-k2.6`, `kimi-k2.5`                                                               | Kimi 系列文本能力        |
| 第三方文本     | `MiniMax-M2.5`                                                                         | MiniMax 系列文本能力     |
| Embedding | `text-embedding-v4`                                                                    | 文本向量、检索、RAG        |
| 图像生成      | `wan2.7-image-pro`, `wan2.7-image`                                                     | 百炼 Wan 文生图         |
| 图像生成      | `qwen-image-2.0-pro`, `qwen-image-2.0`                                                 | Qwen Image 文生图     |
| 图像编辑      | `qwen-image-edit-max`, `qwen-image-edit-plus`, `qwen-image-edit`                       | 改图、参考图编辑           |
| 视频生成      | `happyhorse-1.1-t2v`, `happyhorse-1.1-i2v`, `happyhorse-1.0-t2v`, `happyhorse-1.0-i2v` | 文生视频、图生视频          |
| 视频生成      | `wan2.7-t2v`, `wan2.7-i2v`                                                             | Wan 文生视频、图生视频      |

### P1 扩展模型

| 分类        | 模型                                                                                                                                                                                          |
| --------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| Qwen 开源新版 | `qwen3.6-35b-a3b`, `qwen3.6-27b`, `qwen3.5-397b-a17b`, `qwen3.5-122b-a10b`, `qwen3.5-35b-a3b`, `qwen3.5-27b`                                                                                |
| 厂商命名空间    | `kimi/kimi-k2.6`, `kimi/kimi-k2.5`, `ZHIPU/GLM-5.1`, `ZHIPU/GLM-5`, `MiniMax/MiniMax-M3`, `MiniMax/MiniMax-M2.7`, `MiniMax/MiniMax-M2.5`, `xiaomi/mimo-v2.5-pro`, `vanchin/deepseek-v4-pro` |
| 视频参考/编辑   | `happyhorse-1.1-r2v`, `happyhorse-1.0-r2v`, `happyhorse-1.0-video-edit`, `wan2.7-r2v`, `wan2.7-videoedit`                                                                                   |

### 不再推荐的旧模型

`qwen-turbo`、`qwen-plus`、`qwen-max`、`qwen-max-longcontext`、`text-embedding-v1`、旧 DeepSeek、旧 GLM、旧 Kimi、旧 MiniMax 和旧 Qwen3/Coder 快照模型不在默认推荐列表中。

<Warning>
  如果平台管理员手动配置了旧模型，phanedge 不会在网关侧强制拦截；实际可用性和错误信息由阿里百炼上游返回。
</Warning>

## Chat Completions

### 非流式

```bash theme={null}
curl -X POST "$BASE_URL/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3.7-plus",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "你是一个简洁的中文助手。"},
      {"role": "user", "content": "写一个三点式项目风险清单。"}
    ]
  }'
```

### 流式

```bash theme={null}
curl -N -X POST "$BASE_URL/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3.7-plus",
    "stream": true,
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "给我一个 30 字以内的产品标题。"}
    ]
  }'
```

### 图像理解

```bash theme={null}
curl -X POST "$BASE_URL/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3-vl-plus",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {"type": "text", "text": "描述这张图的主体和风格。"},
          {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/image.jpg"}}
        ]
      }
    ]
  }'
```

## Responses

```bash theme={null}
curl -X POST "$BASE_URL/v1/responses" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3.7-plus",
    "input": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {"type": "input_text", "text": "把这段需求整理成验收标准。"}
        ]
      }
    ]
  }'
```

流式调用时加入 `"stream": true`。

## Anthropic Messages

```bash theme={null}
curl -X POST "$BASE_URL/v1/messages" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3.7-plus",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "用 Anthropic Messages 格式返回一句问候。"}
    ]
  }'
```

<Note>
  该入口透传 Anthropic Messages 请求/响应字段，包括 `anthropic-version`、`anthropic-beta`、thinking、tool、媒体输入和 `cache_control`。复杂 tool 结果、多轮 thinking、媒体输入与缓存组合仍建议按模型做真实上游抽样。
</Note>

## Embeddings

```bash theme={null}
curl -X POST "$BASE_URL/v1/embeddings" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "text-embedding-v4",
    "input": ["阿里百炼模型接入", "统一网关与计费"]
  }'
```

## 图像生成

```bash theme={null}
curl -X POST "$BASE_URL/v1/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen-image-2.0-pro",
    "prompt": "一张干净的 SaaS 控制台产品宣传图，真实屏幕，浅色背景",
    "size": "1024x1024",
    "response_format": "url",
    "n": 1
  }'
```

## 图像编辑

```bash theme={null}
curl -X POST "$BASE_URL/v1/images/edits" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen-image-edit-plus",
    "prompt": "保持主体不变，替换为干净的电商白底图",
    "images": [
      {"image_url": "https://example.com/product.png"}
    ],
    "size": "1024x1024",
    "response_format": "url",
    "n": 1
  }'
```

## 视频生成

百炼视频任务是异步任务。创建任务后，使用任务 ID 查询状态，完成后再下载文件。

### 文生视频

```bash theme={null}
curl -X POST "$BASE_URL/v1/videos" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "wan2.7-t2v",
    "prompt": "城市夜景中的新能源车广告片，电影感镜头，平稳推进",
    "seconds": 5,
    "resolution": "720p"
  }'
```

### 图生视频

```bash theme={null}
curl -X POST "$BASE_URL/v1/videos" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "wan2.7-i2v",
    "prompt": "让画面中的人物自然转身微笑，镜头轻微推进",
    "input_reference": {"image_url": "https://example.com/first-frame.jpg"},
    "seconds": 5,
    "resolution": "720p"
  }'
```

### 参考视频生成

```bash theme={null}
curl -X POST "$BASE_URL/v1/videos" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "wan2.7-r2v",
    "prompt": "参考视频运动节奏，生成同风格产品展示短片",
    "references": {
      "video": ["https://example.com/reference.mp4"]
    },
    "input_reference": {"image_url": "https://example.com/product.png"},
    "seconds": 5,
    "resolution": "720p"
  }'
```

查询任务：

```bash theme={null}
curl "$BASE_URL/v1/videos/$VIDEO_ID" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN"
```

下载结果：

```bash theme={null}
curl -L "$BASE_URL/v1/videos/$VIDEO_ID/content" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  --output "$VIDEO_ID.mp4"
```

## 用量与计费

| 能力         | 用量口径                         |
| ---------- | ---------------------------- |
| 文本与多模态理解   | 输入 token、输出 token、缓存命中 token |
| Embeddings | 输入 token                     |
| 图像生成/编辑    | 成功返回图片张数                     |
| 视频生成       | 成功输出秒数和分辨率档位                 |

账单单价以控制台模型价格配置为准。百炼渠道内部会把北京站模型归入 `#bailian-cn` 计费 SKU，用于日志、对账和渠道成本隔离。

## 常见问题

| 问题                       | 处理方式                                       |
| ------------------------ | ------------------------------------------ |
| `model_not_found` 或模型不可见 | 先调用 `GET /v1/models`，确认 Token 和模型权限        |
| 百炼上游返回权限错误               | 联系平台管理员检查百炼账号、模型开通和渠道 Key                  |
| 旧模型还能不能请求                | 不推荐默认使用；如果管理员手动配置，错误由上游返回                  |
| 视频任务创建成功但查询失败            | 保留 `video_id`、请求时间和响应 `request_id`，提交给平台排查 |
| 图像编辑没有产物                 | 确认 `images[].image_url` 可公网访问，并且模型是图像编辑模型  |