千问 Chat

千问模型通过 OpenAI 兼容的 Chat Completions 接口调用。客户端只需要请求 Cubicspaces 的 /v1/chat/completions。

请求地址

POST /v1/chat/completions

支持模型

模型	说明
qwen3.6-flash	轻量快速模型
qwen3.6-plus	Plus 标准模型

实际可用模型以账户权限和平台配置为准。

请求示例

curl https://cubicspaces.cloud/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3.6-flash",
    "messages": [
      { "role": "system", "content": "你是一个简洁的中文助手。" },
      { "role": "user", "content": "你好，确认一下千问接口是否正常。" }
    ],
    "temperature": 0.2,
    "stream": false
  }'

流式输出

curl https://cubicspaces.cloud/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3.6-plus",
    "messages": [
      { "role": "user", "content": "用一句话介绍千问。" }
    ],
    "stream": true,
    "stream_options": {
      "include_usage": true
    }
  }'

流式响应遵循 OpenAI SSE 格式。每个 data: 块中通常读取 choices[0].delta.content，结尾可能包含 usage。

SDK 示例

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://cubicspaces.cloud/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.6-flash",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "你好，确认一下接口是否正常。"}
    ],
    temperature=0.2
)

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

Node.js

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: "YOUR_API_KEY",
  baseURL: "https://cubicspaces.cloud/v1"
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "qwen3.6-plus",
  messages: [{ role: "user", content: "你好，确认一下接口是否正常。" }],
  temperature: 0.2
});

console.log(response.choices[0].message.content);

常见问题

返回 404 或模型不可用

请确认请求地址是 /v1/chat/completions，并且 model 填写为当前账户可用的模型，例如 qwen3.6-flash 或 qwen3.6-plus。如果仍然失败，请联系平台管理员确认模型是否已开放。

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https://cubicspaces.cloud/v1/chat/completions