开通百炼跑通 qwen3.8-max：curl、Python、Node.js、报错与计费

这一课做完你会得到什么

一个阿里云百炼 API Key 和业务空间 ID，以及分别用 curl、Python、Node.js 写成、都能调通 qwen3.8-max 的最小程序。你还会亲手触发一次 401 报错，并学会按 usage 估算一次调用的费用。

先认清本课用到的三个模型

百炼「模型调用价格」页华北 2（北京）地域的标价（每百万 Token，人民币）：

三点要记住：

• 上面三个模型在北京地域各有 100 万 Token 免费额度，有效期 90 天（从开通百炼或模型发布之日起算，以较晚者为准）；其他地域没有免费额度。
• 支持 Batch 调用的模型，输入和输出都按实时价格的 50% 计费；支持上下文缓存的模型，只有输入 Token 打折。两种优惠不能叠加。
• qwen3.8-max 与 qwen3.8-flash 都同时支持思考和非思考模式，思维链 Token 按输出计费。第 2 课会讲怎么控制它。

第 1 步：开通百炼并创建 API Key

1. 没有阿里云账号的先注册。用阿里云主账号打开百炼控制台 https://bailian.console.aliyun.com/ ，阅读并同意协议后会自动开通。如果提示「您尚未进行实名认证」，先完成实名认证。
2. 在控制台的 API Key 页面点「创建 API Key」。创建时不用选模型，调用时在请求体的 model 参数里指定。如果想限制这个 Key 能调哪些模型，创建时选「自定义」权限，并打开「访问模型范围」。
3. 在「业务空间管理」页面复制业务空间 ID（WorkspaceId）。使用华北 2（北京）、新加坡、日本（东京）、德国（法兰克福）、中国香港地域的模型时，Base URL 里必须带上它。
4. 记住 Key 属于哪个地域。各地域的 API Key 不通用，本课全部使用华北 2（北京）。

第 2 步：把 Key 和业务空间 ID 放进环境变量

官方建议把 Key 放在环境变量 DASHSCOPE_API_KEY 里，不要写进代码。为了不在每段代码里手改 URL，本课另外用 WORKSPACE_ID 保存业务空间 ID。这个变量名是本课自己定的，不是官方变量。

macOS / Linux（临时生效，只对当前终端有效）：

export DASHSCOPE_API_KEY="你的百炼API_KEY"
export WORKSPACE_ID="你的业务空间ID"
echo $DASHSCOPE_API_KEY

想让新开的终端也生效，就把这两行 export 追加到 ~/.bashrc（macOS 默认是 ~/.zshrc），再执行 source ~/.bashrc。

Windows PowerShell（当前窗口生效）：

$env:DASHSCOPE_API_KEY = "你的百炼API_KEY"
$env:WORKSPACE_ID = "你的业务空间ID"

拼出来的北京地域 OpenAI 兼容 Base URL 形如：

https://你的业务空间ID.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1

第 3 步：用 curl 发出第一个请求

curl -X POST \
  "https://${WORKSPACE_ID}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3.8-max",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
      {"role": "user", "content": "你是谁？"}
    ]
  }'

对照结果（官方文档示例响应，id 与 created 每次不同）：

{
  "choices": [
    {
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "我是来自阿里云的大规模语言模型，我叫千问。"
      },
      "finish_reason": "stop",
      "index": 0,
      "logprobs": null
    }
  ],
  "object": "chat.completion",
  "usage": {"prompt_tokens": 22, "completion_tokens": 16, "total_tokens": 38},
  "created": 1728353155,
  "system_fingerprint": null,
  "model": "qwen3.8-max",
  "id": "chatcmpl-39799876-eda8-9527-9e14-2214d641cf9a"
}

第 4 步：Python 版

需要 Python 3.9 或更高版本。先安装 OpenAI SDK：

pip install -U openai

新建 hello_qwen.py：

import os
from openai import OpenAI

workspace = os.getenv("WORKSPACE_ID")
try:
    client = OpenAI(
        api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
        # 华北2（北京）地域；其他地域的 URL 不同
        base_url=f"https://{workspace}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
    )
    completion = client.chat.completions.create(
        model="qwen3.8-max",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
            {"role": "user", "content": "你是谁？"},
        ],
    )
    print(completion.choices[0].message.content)
except Exception as e:
    print(f"错误信息：{e}")
    print("请参考文档：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/error-code")

运行 python3 hello_qwen.py，对照结果（官方示例，措辞每次可能略有不同）：

我是阿里云开发的一款超大规模语言模型，我叫千问。

第 5 步：Node.js 版

npm install --save openai

新建 hello_qwen.mjs：

import OpenAI from "openai";

const workspace = process.env.WORKSPACE_ID;
const openai = new OpenAI({
  apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
  baseURL: `https://${workspace}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1`,
});

const completion = await openai.chat.completions.create({
  model: "qwen3.8-max",
  messages: [
    { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
    { role: "user", content: "你是谁？" },
  ],
});
console.log(completion.choices[0].message.content);

运行 node hello_qwen.mjs，输出应与 Python 版类似。

第 6 步：故意触发一次 401，认识最常见的报错

把 Key 换成一个假的，再跑一次 curl：

curl -s -X POST \
  "https://${WORKSPACE_ID}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer sk-not-a-real-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "qwen3.8-max", "messages": [{"role": "user", "content": "你是谁？"}]}'

2026-10-24 实测返回 HTTP 401（id 每次不同）：

{
  "error": {
    "message": "Invalid API-key provided. For details, see: ...",
    "type": "invalid_request_error",
    "code": "invalid_api_key"
  }
}

官方错误码文档列出的两种提示 Invalid API-key provided. 与 Incorrect API key provided. 都表示 Key 填错了。最常见的三个原因：

• 把 Key 当成变量名传给 os.getenv("sk-xxx")。正确写法是 os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")。
• Key 与地域不匹配，例如拿新加坡的 Key 调北京的 URL。
• 环境变量是在别的终端窗口里设的，当前窗口没生效。可以先 echo $DASHSCOPE_API_KEY 检查一下。

第 7 步：按 usage 估算一次调用的费用

费用 = 输入 Token × 输入单价 + 输出 Token × 输出单价。拿第 3 步的示例响应算（qwen3.8-max，输入 22、输出 16）：

输入：22 ÷ 1,000,000 × 12 元 = 0.000264 元
输出：16 ÷ 1,000,000 × 36 元 = 0.000576 元
合计：约 0.00084 元

同样的请求如果换成 qwen3.8-flash，单价分别是 0.8 元和 2.7 元，费用大约是原来的十三分之一。开着思考模式时，思维链 Token 计入 completion_tokens，也按输出单价收费。在免费额度用完之前，这些 Token 都先从额度里扣。

自查清单

• echo $DASHSCOPE_API_KEY 和 echo $WORKSPACE_ID 都有值
• curl、Python、Node.js 三种方式都返回了千问的自我介绍
• 用假 Key 能稳定复现 401 invalid_api_key
• 你能用 usage 里的数字自己算出一次调用的费用