Hướng Dẫn Sử Dụng API Qwen 3.5

Alibaba Cloud đã phát hành Qwen 3.5 vào ngày 15 tháng 2 năm 2026, và cộng đồng nhà phát triển ngay lập tức chú ý. Mô hình này cung cấp khả năng hiểu đa phương thức gốc, cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token và các khả năng tác tử vượt trội so với GPT-4.5, Claude 4 và Gemini 2.5 trên các điểm chuẩn về suy luận, lập trình và sử dụng công cụ.

API Qwen 3.5 đưa tất cả sức mạnh này đằng sau một điểm cuối gọn gàng, tương thích với OpenAI. Bạn xác thực một lần, gửi các yêu cầu hoàn thành trò chuyện tiêu chuẩn và mở khóa các tính năng trước đây yêu cầu các lớp điều phối phức tạp.

Hướng dẫn này sẽ đưa bạn qua mọi chi tiết kỹ thuật—từ việc tạo token đầu tiên cho đến xây dựng các tác tử đa phương thức cấp độ sản xuất. Bạn sẽ tìm hiểu về các tải trọng chính xác, các tham số nâng cao, các mẫu xử lý lỗi và các chiến lược tối ưu hóa chi phí thực sự hiệu quả trong các khối lượng công việc thực tế.

💡

Trước khi viết bất kỳ dòng mã nào, hãy tải xuống Apidog miễn phí.Khi bạn làm theo các ví dụ trong bài đăng này—đặc biệt là các phần về gọi công cụ, truyền tải các dấu vết suy luận và đầu vào đa phương thức—Apidog trở thành cách nhanh nhất để tạo mẫu, xác thực lược đồ, chuỗi các kịch bản kiểm thử và tạo mã máy khách. Nền tảng này biến những gì từng là hàng giờ hỗn loạn với Postman thành vài phút phát triển tập trung. Nhiều nhóm sử dụng Qwen 3.5 hiện coi Apidog là cơ sở hạ tầng không thể thiếu.

nút

Sẵn sàng chưa? Hãy thiết lập môi trường của bạn và gửi yêu cầu sẵn sàng sản xuất đầu tiên đến Qwen 3.5.

Điều Gì Khiến Qwen 3.5 Nổi Bật?

Qwen 3.5 đại diện cho một bước nhảy vọt đáng kể trong loạt Qwen. Alibaba đã phát hành phiên bản trọng lượng mở Qwen3.5-397B-A17B, một mô hình MoE lai với tổng cộng 397 tỷ tham số nhưng chỉ 17 tỷ tham số hoạt động cho mỗi lần suy luận. Kiến trúc này kết hợp Mạng lưới Delta được kiểm soát cho cơ chế chú ý tuyến tính với các chuyên gia thưa thớt, mang lại hiệu quả vượt trội.

Mô hình Qwen 3.5-Plus được lưu trữ trên API cung cấp cửa sổ ngữ cảnh 1M token theo mặc định. Nó hỗ trợ 201 ngôn ngữ và phương ngữ, xử lý hình ảnh và video gốc, và vượt trội trong các điểm chuẩn:

Suy luận: 87.8 trên MMLU-Pro
Lập trình: 76.4 trên SWE-bench Verified
Khả năng tác tử: 86.7 trên TAU2-Bench
Thị giác máy tính: 85.0 trên MMMU

Những kết quả này định vị Qwen 3.5 là một lựa chọn mạnh mẽ cho các nhà phát triển xây dựng tác tử, trợ lý mã hóa hoặc ứng dụng đa phương thức. API giúp các tính năng này có thể truy cập ngay lập tức mà không cần quản lý phần cứng lớn.

Hơn nữa, Qwen 3.5 giới thiệu các công cụ tích hợp như tìm kiếm web và diễn giải mã. Bạn kích hoạt chúng bằng các tham số đơn giản, do đó bạn tránh phải xây dựng các lớp điều phối tùy chỉnh. Kết quả là, các nhóm triển khai các quy trình làm việc thông minh nhanh hơn.

Các Điều Kiện Tiên Quyết Để Tích Hợp API Qwen 3.5

Bạn chuẩn bị môi trường của mình trước khi gửi yêu cầu đầu tiên. API Qwen 3.5 chạy trên Model Studio của Alibaba Cloud (trước đây là DashScope), vì vậy bạn cần tạo một tài khoản ở đó.

Truy cập bảng điều khiển Alibaba Cloud Model Studio.
Đăng ký hoặc đăng nhập bằng thông tin đăng nhập Alibaba Cloud của bạn.
Điều hướng đến phần khóa API và tạo một DASHSCOPE_API_KEY mới. Lưu trữ khóa này một cách an toàn—hãy coi nó như bất kỳ bí mật sản xuất nào.

Ngoài ra, hãy cài đặt OpenAI Python SDK. Qwen 3.5 duy trì khả năng tương thích hoàn toàn, vì vậy bạn có thể tái sử dụng các mẫu quen thuộc từ các nhà cung cấp khác.

pip install openai

Bạn cũng sẽ hưởng lợi từ Apidog ở giai đoạn này. Sau khi tải xuống miễn phí từ trang web chính thức, bạn nhập đặc tả OpenAPI của mình hoặc thêm điểm cuối Qwen 3.5 theo cách thủ công. Apidog tự động tạo lược đồ yêu cầu và xác thực phản hồi, điều này chứng tỏ vô giá khi bạn khám phá các tham số tùy chỉnh sau này.

Xác Thực và Cấu Hình Máy Khách

Bạn đặt URL cơ sở và khóa API để kết nối. Người dùng quốc tế thường chọn điểm cuối ở Singapore hoặc Hoa Kỳ để có độ trễ thấp hơn.

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)

Đối tượng máy khách này xử lý tất cả các cuộc gọi tiếp theo. Bạn chuyển đổi khu vực bằng cách thay đổi URL cơ sở—Bắc Kinh cho các khối lượng công việc ở Trung Quốc hoặc Virginia cho lưu lượng truy cập ở Hoa Kỳ. SDK trừu tượng hóa việc xác thực, vì vậy bạn tập trung vào thiết kế tải trọng.

Tuy nhiên, các ứng dụng sản xuất thường sử dụng biến môi trường và trình quản lý bí mật. Bạn xoay vòng khóa thường xuyên và triển khai logic thử lại với lùi lũy thừa để xử lý các sự cố mạng tạm thời.

Gửi Yêu Cầu Hoàn Thành Trò Chuyện Đầu Tiên Của Bạn

Bây giờ bạn thực hiện một yêu cầu cơ bản. Qwen 3.5 chấp nhận các định dạng tin nhắn OpenAI tiêu chuẩn và trả về các phản hồi có cấu trúc.

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful technical assistant."},
    {"role": "user", "content": "Explain the architecture of Qwen 3.5 in simple terms."}
]

completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.5-plus",
    messages=messages,
    temperature=0.7,
    max_tokens=1024
)

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

Mã này gửi một truy vấn và in ra phản hồi. Bạn điều chỉnh temperature và top_p để kiểm soát sự sáng tạo, giống như với các mô hình khác.

Để kiểm tra nhanh điều này, hãy mở Apidog, tạo một yêu cầu mới, dán điểm cuối https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions, thêm tiêu đề và nội dung của bạn, sau đó nhấn Gửi. Apidog hiển thị toàn bộ dòng thời gian phản hồi, tiêu đề và thậm chí tạo các đoạn mã cURL hoặc Python cho bạn.

Mở Khóa Các Tính Năng Nâng Cao Với Tham Số Bổ Sung

Qwen 3.5-Plus tỏa sáng khi bạn kích hoạt các khả năng gốc của nó. Bạn truyền các khả năng này qua trường extra_body.

completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.5-plus",
    messages=messages,
    extra_body={
        "enable_thinking": True,      # Activates chain-of-thought reasoning
        "enable_search": True,        # Enables web search + code interpreter
    },
    stream=True
)

for chunk in completion:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)
    if hasattr(chunk.choices[0].delta, "reasoning_content") and chunk.choices[0].delta.reasoning_content:
        print("\n[Thinking]:", chunk.choices[0].delta.reasoning_content)

Do đó, mô hình suy nghĩ từng bước trước khi trả lời và tìm nạp thông tin thời gian thực khi cần thiết. Các phản hồi dạng streaming (truyền tải từng phần) đến từng token một, giúp cải thiện độ trễ nhận thức trong giao diện trò chuyện.

Hơn nữa, Qwen 3.5 hỗ trợ đầu vào đa phương thức. Bạn bao gồm hình ảnh hoặc video trực tiếp trong tin nhắn:

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "What is happening in this image?"},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/chart.png"}}
        ]
    }
]

API xử lý dữ liệu hình ảnh một cách tự nhiên và trả về các mô tả hoặc câu trả lời có lý. Các nhà phát triển xây dựng công cụ phân tích tài liệu hoặc tác tử hình ảnh thấy tính năng này mang tính biến đổi.

Triển Khai Gọi Công Cụ và Quy Trình Làm Việc Dạng Tác Tử

Qwen 3.5 xuất sắc trong việc gọi hàm. Bạn định nghĩa các công cụ trong yêu cầu và mô hình quyết định khi nào sẽ gọi chúng.

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_weather",
            "description": "Get current weather for a location",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "location": {"type": "string"}
                },
                "required": ["location"]
            }
        }
    }
]

completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.5-plus",
    messages=messages,
    tools=tools,
    tool_choice="auto"
)

Khi mô hình trả về một lời gọi công cụ, bạn thực thi hàm ở phía mình và thêm kết quả trở lại cuộc trò chuyện. Vòng lặp này tạo ra các tác tử mạnh mẽ tương tác với các hệ thống bên ngoài.

Apidog đơn giản hóa việc kiểm thử các luồng này. Bạn tạo các kịch bản kiểm thử nối chuỗi nhiều yêu cầu, xác nhận định dạng gọi công cụ và thậm chí giả lập các API bên ngoài. Kết quả là, bạn xác thực hành vi tác tử phức tạp trước khi triển khai lên môi trường sản xuất.

Ví Dụ Ứng Dụng Thực Tế

Các nhà phát triển tích hợp API Qwen 3.5 trên nhiều lĩnh vực. Dưới đây là các mẫu thực tế bạn có thể tái tạo ngay hôm nay.

Trợ Lý Lập Trình Thông Minh

Bạn xây dựng một tiện ích mở rộng VS Code gửi các đoạn mã đến Qwen 3.5 cùng với ngữ cảnh từ không gian làm việc. Mô hình trả về mã được tái cấu trúc, kiểm thử đơn vị và giải thích. Nhờ hiệu suất SWE-bench mạnh mẽ, nó xử lý hiệu quả các tác vụ quy mô kho lưu trữ thực tế.

Tác Tử Nghiên Cứu Đa Phương Thức

Bạn tạo một tác tử chấp nhận tải lên PDF hoặc ảnh chụp màn hình, trích xuất dữ liệu, tìm kiếm web để xác minh và tạo báo cáo. Cửa sổ ngữ cảnh 1M chứa toàn bộ các bài báo nghiên cứu trong một cuộc trò chuyện duy nhất.

Chatbot Hỗ Trợ Khách Hàng

Bạn kết hợp Qwen 3.5 với cơ sở tri thức và CRM của mình. Mô hình suy luận dựa trên lịch sử trò chuyện, lấy dữ liệu đơn hàng thời gian thực thông qua các công cụ và phản hồi bằng ngôn ngữ ưu tiên của người dùng từ hỗ trợ 201 ngôn ngữ của nó.

Trong mỗi trường hợp, bạn giám sát việc sử dụng token và chi phí thông qua bảng điều khiển Alibaba Cloud. Qwen 3.5-Plus cung cấp mức giá cạnh tranh cho các khả năng của nó, đặc biệt là ở quy mô lớn.

Thực Hành Tốt Nhất Cho Triển Khai Sản Xuất

Bạn làm theo các hướng dẫn sau để đảm bảo độ tin cậy và hiệu suất:

Giới hạn tốc độ: Triển khai điều tiết phía máy khách và tôn trọng các giới hạn được ghi nhận của Alibaba.
Xử lý lỗi: Bắt RateLimitError, InvalidRequestError và thử lại với thời gian lùi.
Kiểm soát chi phí: Theo dõi số lượng token trong phản hồi và đặt max_tokens một cách thận trọng.
Bảo mật: Không bao giờ để lộ khóa API của bạn trong mã frontend. Sử dụng proxy backend cho tất cả các cuộc gọi.
Khả năng quan sát: Ghi nhật ký đầy đủ tải trọng yêu cầu/phản hồi (không có dữ liệu nhạy cảm) và giám sát độ trễ.

Ngoài ra, bạn tạo phiên bản cho các lời nhắc của mình và kiểm tra các thay đổi trong Apidog trước khi triển khai chúng. Các biến môi trường của nền tảng cho phép bạn chuyển đổi giữa các khóa dev, staging và production một cách liền mạch.

Khắc Phục Sự Cố Thường Gặp Với API Qwen 3.5

Bạn thỉnh thoảng sẽ gặp phải những vấn đề này:

Lỗi xác thực: Kiểm tra kỹ DASHSCOPE_API_KEY và URL cơ sở theo khu vực cụ thể.
Vượt quá độ dài ngữ cảnh: Mô hình hỗ trợ 1M token, nhưng bạn vẫn cần giám sát việc sử dụng. Cắt bớt lịch sử một cách thông minh.
Lỗi gọi công cụ: Đảm bảo lược đồ hàm của bạn khớp chính xác với lược đồ JSON mong đợi.
Phản hồi chậm: Bật streaming (truyền tải từng phần) và cân nhắc đặt enable_thinking: false cho các truy vấn đơn giản.

Apidog cũng giúp ích ở đây. Nhật ký chi tiết, xác thực phản hồi và máy chủ giả lập của nó cho phép bạn nhanh chóng cô lập các vấn đề.

Triển Khai Cục Bộ Mô Hình Mã Nguồn Mở

Mặc dù API phù hợp với hầu hết các trường hợp sử dụng, bạn có thể chạy mô hình Qwen3.5-397B-A17B cục bộ cho dữ liệu nhạy cảm hoặc nhu cầu ngoại tuyến. Mô hình này có sẵn trên Hugging Face:

pip install transformers

Bạn phục vụ nó bằng vLLM hoặc SGLang để đạt thông lượng cao:

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
  --model Qwen/Qwen3.5-397B-A17B \
  --tensor-parallel-size 8

Máy chủ cục bộ hiển thị cùng một điểm cuối /v1/chat/completions. Bạn trỏ không gian làm việc **Apidog** của mình đến http://localhost:8000/v1 và kiểm thử giống hệt như API đám mây.

Lưu ý rằng mô hình 397B yêu cầu tài nguyên GPU đáng kể—thường là 8×H100 hoặc tương đương. Các phiên bản lượng tử hóa nhỏ hơn có thể sẽ sớm xuất hiện trong cộng đồng.

So Sánh API Qwen 3.5 Với Các Nhà Cung Cấp Khác

Qwen 3.5 cạnh tranh trực tiếp với GPT-4.5, Claude 4 và Gemini 2.5. Nó dẫn đầu trong các điểm chuẩn về lập trình và tác tử trong khi cung cấp khả năng đa phương thức gốc với mức giá thấp hơn. Giao diện tương thích với OpenAI có nghĩa là bạn di chuyển với những thay đổi mã tối thiểu.

Tuy nhiên, các khu vực toàn cầu của Alibaba Cloud mang lại lợi thế cho các khối lượng công việc ở Châu Á-Thái Bình Dương. Bạn đạt được độ trễ thấp hơn và tuân thủ tốt hơn cho một số thị trường nhất định.

Kết Luận: Bắt Đầu Xây Dựng Với Qwen 3.5 Ngay Hôm Nay

Giờ đây bạn đã có trong tay một lộ trình kỹ thuật hoàn chỉnh cho **API Qwen 3.5**. Từ các yêu cầu hoàn thành trò chuyện cơ bản đến các tác tử đa phương thức tinh vi, nền tảng này mang lại hiệu suất hàng đầu với các công cụ thân thiện với nhà phát triển.

Tải xuống **Apidog** miễn phí ngay bây giờ và nhập điểm cuối **Qwen 3.5**. Bạn tạo mẫu, kiểm thử và ghi lại các tích hợp của mình chỉ trong vài phút thay vì hàng giờ. Những quyết định nhỏ bạn đưa ra trong quy trình làm việc API của mình—chọn nền tảng kiểm thử phù hợp, cấu trúc lời nhắc, xử lý các lệnh gọi công cụ—tạo ra sự khác biệt lớn về tốc độ phát triển và chất lượng ứng dụng.

Nhóm **Qwen 3.5** tiếp tục vượt qua các giới hạn. Kiểm tra blog chính thức của Qwen, kho lưu trữ GitHub và bộ sưu tập Hugging Face để biết thông tin cập nhật.

Bạn sẽ xây dựng gì trước tiên? Dù đó là một tác tử nghiên cứu tự động, một công cụ phân tích dựa trên thị giác máy tính hay một nền tảng trải nghiệm khách hàng đa ngôn ngữ, **API Qwen 3.5** đều cung cấp cho bạn nền tảng. Bắt đầu lập trình, lặp lại nhanh chóng với **Apidog** và biến ý tưởng của bạn thành hiện thực.

nút