Qwen Token Plan(套餐 Key)下多模态模型的接入实践:使用文档 + 视频生成工具 + 全模型可用性测试。 所有结论经实测验证(2026-08-05),18 个模型全部可用。
qwen_model_intro/
├── docs/
│ └── qwen_token_api_guide.md # API 使用指南(文本/视觉/图像/视频/TTS + 踩坑速查)
├── scripts/
│ └── video_gen.py # 视频生成 CLI:t2v 文生 / i2v 首帧图生 / r2v 参考图生
├── samples/
│ └── shiba.png # 示例图,供 i2v/r2v 测试用
└── tests/ # 全模型可用性测试套件
├── config.py # 读 .env,导出 API_BASE / API_KEY
├── async_helpers.py # 异步任务提交/轮询/下载(带重试)
├── test_text_models.py # 8 个文本/推理模型
├── test_vision_models.py # 4 个视觉模型
├── test_image_models.py # 2 个图像生成模型
├── test_video_models.py # 3 个 HappyHorse 视频模型
├── test_tts.py # 1 个 TTS 模型
├── probe_image.py # 端点探测(调试用)
├── summary.py # 汇总报告
├── run_all.sh # 一键全跑
├── README.md # 测试套件说明
└── outputs/ # 生成结果(图/视频/音频/JSON,已提交)
凭证放在仓库外的 /Users/shiqi/Coding/.env(不提交):
QWEN_API_URL=https://token-plan.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
QWEN_AI_KEY=sk-sp-xxxxxxxxxxxxxxxx# 文生视频
uv run python scripts/video_gen.py t2v -p "一只白猫在阳台晒太阳,电影感" -o cat.mp4
# 首帧图生视频
uv run python scripts/video_gen.py i2v -p "柴犬眨眼" --image samples/shiba.png -o shiba.mp4
# 参考图生视频(prompt 用 [Image n] 指代参考图)
uv run python scripts/video_gen.py r2v -p "[Image 1] 中的柴犬奔跑" --ref samples/shiba.png -o run.mp4cd tests && ./run_all.sh # 全部(视频较慢,约 3-5 分钟)
cd tests && uv run python summary.py # 只看汇总- 文本 / 视觉:OpenAI 兼容接口
/compatible-mode/v1/chat/completions - 图像 / 视频生成:DashScope 原生异步端点(不是
/images/generations),带X-DashScope-Async: enable,提交后轮询GET /api/v1/tasks/{task_id} - TTS:DashScope WebSocket(SDK 连接超时需 monkeypatch,音色有白名单)
| 类别 | 模型 | 产物 |
|---|---|---|
| 文本/推理 | qwen3.8-max/-preview, qwen3.7-max/plus, qwen3.6-flash, glm-5.2, deepseek-v4-pro/flash-0731 | — |
| 视觉理解 | qwen3.8-max, qwen3.8-max-preview, qwen3.7-plus, qwen3.6-flash | tests/outputs/vision_test_input.png |
| 图像生成 | wan2.7-image, wan2.7-image-pro | tests/outputs/wan2_7-image*.png |
| 视频生成 | happyhorse-1.1-t2v/-i2v/-r2v | tests/outputs/happyhorse-1.1-*.mp4 |
| 语音合成 | qwen-audio-3.0-tts-plus | tests/outputs/qwen-audio-3.0-tts-plus.mp3 |