Aliyun Bailian · Model Studio · 2026

阿里云百炼 · 使用说明

百炼是「模型事业部 + Agent 事业部」两条并列主线构成的一站式大模型平台：一条帮你调用与定制大模型，另一条帮你把模型做成可直接上线、可 API 化的智能体产品，再辅以兼容接入层和平台基础能力。

模型事业部 + Agent 事业部 = 一站式大模型平台
资料口径：2026-09 官方文档 文档站：docs.bailian.console.aliyun.com 版本：v2.0 全量版
01

平台总览：两条产品线，一个平台

1.1 一句话定位

阿里云百炼是一站式大模型开发与应用平台：集成千问及主流第三方模型，把「大模型能力」变成「业务能直接用的产品」。

1.2 核心心智：两条并列产品线

官方文档站顶部按「产品线 × 文档类型」分成四个象限：用户指南（模型）/ 用户指南（Agent）/ API 参考（模型）/ API 参考（Agent），外加一个 CLI。由此概括出百炼的两大事业部 + 一个接入层 + 平台基础：

图 1 · 百炼平台结构
阿里云百炼 · 一站式大模型平台
模型事业部 · Model Studio
调用 / 定制大模型
Agent 事业部
智能体 / 托管智能体，做出智能体产品
接入与开发层（横跨两线）
OpenAI/Anthropic 兼容 · SDK · CLI · 20+ 工具 · 套餐
平台基础（横跨两线）
地域 · 计费 · 权限 · 监控 · 内容安全 · 合规备案 · 售后

一句话记法：模型事业部回答「我要一个大模型，怎么调用、怎么让它更懂我、更省」；Agent 事业部回答「我要一个能直接上线的 AI 产品，怎么做、怎么发布、怎么 API 化」。

两条主线

模型（调用/定制）+ Agent（智能体产品），各有独立的用户指南与 API 参考。

兼容接入

OpenAI / Anthropic 双协议兼容 + CLI + 20+ 开发工具，迁移成本极低。

上线红线

面向用户开放必须配置内容安全护栏，上架前完成应用合规备案。

1.3 两类用户

表 1 · 百炼的两类核心用户
用户类型是什么人用的能力典型诉求
开发者 / 工程师会写代码兼容 API、SDK、CLI、20+ 开发工具、全链路模型服务几行代码调用、批量接入、代码级 RAG
业务人员 / 产品运营不写代码可视化应用构建（智能体/工作流）、多模态生成拖拽搭建智能体、知识问答、生成图片/视频

兼容性是百炼给开发者最大的一张牌：支持 OpenAI 与 Anthropic 双协议兼容，改 API Key、Base URL、模型名三点即可迁移现有代码。

02

模型事业部：调用与定制大模型

回答「如何获得可用的大模型，以及如何让它更懂你的业务、更强、更省」，覆盖文本与多模态的调用 → 定制 → 部署 → 评测 → 省成本全链路。

2.1 模型服务（开箱即用）

模型广场聚合千问全系列 + 主流第三方大模型，按能力分类：

表 2 · 模型能力分类与代表模型
能力类别代表模型定位 / 适用
千问文本旗舰qwen3.8-max / plus / flashmax 效果最好、复杂任务；plus 均衡多数场景推荐；flash 高性价比低延迟
千问全模态qwen3.8-omni 系列融合文本/图像/音频/视频理解与生成；实时音视频看重 omni-realtime
视觉/图像/视频qwen-image、wan2.7-image、wan3.0-video文生图、图生视频、视频编辑、视觉理解
语音qwen-audio 系列TTS 合成、ASR 识别、语音转语音
向量/重排序text-embedding、text-rerank向量化与精排，配合知识库检索
第三方大模型DeepSeek、Kimi、GLM、MiniMax 等补充选型、降低单一模型依赖
特殊能力3D、音乐、世界模型等前沿/垂直能力按需选用（见 2.6）

选型思路：多数业务从千问 Plus起步，复杂任务上Max，高并发低成本上Flash，第三方作备份。

2.2 模型调优（把通用模型变成「懂你的模型」）

先用提示词工程、插件调用；仍不满足时用训练数据调成领域模型。

表 3 · 模型调优方式对比
方式全称解决什么推荐数据量典型场景
CPT继续预训练领域知识注入至少 5000 万 Token行业知识库、垂直语料
SFT监督微调指令微调，学特定任务上千条客服话术、合同摘要、医疗问答
DPO直接偏好优化偏好对齐上百条安全合规、语气风格、价值观
RL强化学习奖励信号持续优化—需反馈/自动评分提升
  • 数据准备（关键）：SFT 训练集通常需 1000+ 样本；配套数据管理支持 JSONL/Excel、容量无上限、导入后需发布。
  • 数据清洗/增强：对训练集做数据清洗（敏感打码、特殊内容移除等 10 种操作）和数据增强（增加多样性/均衡性），仅北京地域可用。上线定制模型前应确认数据已清洗。
  • 训练最佳实践：三步主线「模型调优 → 模型部署 → 模型评测」+ 三步辅助「训练数据准备 → 评测模板设计 → 调整训练策略」。
  • 训练方式：高效训练/全参训练；目前仅北京地域支持调优。

2.3 模型部署（生产级专属服务）

表 4 · 部署方式对比
部署方式怎么理解适用场景
DTU 独占吞吐面向新发布模型，按输入/输出 TPM × 时长计费新模型上线首选
PTU 预置吞吐面向已有模型，按模型单元 × 时长，支持长输入/前缀缓存高吞吐、低延迟、长输入
Token 按量部署按调用 Token 计量调优效果验证、低流量

配套 Prime 模式：对输出速度敏感场景提供更高吞吐（标准 API 场景约 1.5~2 倍 TPS），按 token 计费。

2.4 模型评测（把「感觉」变成「数据」）

  • 基线评测：内置通用知识/数学/代码/推理/领域 5 大类公开基线库。
  • 自定义评测：业务自建数据集 + 自定义维度。
  • 5 种评分器：大模型评估（分类型/数值型）、规则评估（字符串匹配/文本相似度）、人工评估。

2.5 模型进阶能力（省心 + 省钱）

表 5 · 模型进阶能力
能力是什么给产品经理的价值
智能路由（auto-model）请求用 auto-model 前缀，平台动态匹配最合适模型简单任务走轻量模型省钱、复杂任务走高阶模型保效果[1]
模型压缩（量化）把全精度微调模型量化成低精度，降低部署规格调优→压缩→部署，成本可省约 5 成[2]
吞吐预留（TPM Reservation）为指定模型锁定专属推理容量高峰突增、SLA 稳定吞吐、对限流零容忍

2.6 多模态生成专项（内容生产）

百炼把图像、视频、音频、3D、音乐的内容生成做成可直接调用的能力，并可微调成自己的风格。

表 6 · 多模态生成能力
能力能做什么关键模型典型业务场景
图像生成文生图、图生图（多图）、提示词智能改写wan2.7-image-pro、qwen-image-2.0广告素材、电商图、IP 形象
图像微调SFT-LoRA 定制风格/IP/角色一致性—训练特定人物/特效 LoRA，稳定复现
视频生成文生视频、图生视频（首帧/首尾帧）、参考生视频、多镜头叙事、声音生成wan2.7-i2v、wan2.2-kf2v-flash营销视频、剧情短片、素材生成
视频微调SFT-LoRA 定制特效/动作/风格—训练「金钱雨」等特定特效 LoRA
音频生成一次生成语音+音效+环境音qwen-audio-3.1-tts-next播客、有声书、游戏配音、多人对话
3D 生成文生 3D、单图/多图生 3DTripo P1.0、H3.13D 资产、游戏道具、渲染预览
音乐生成Prompt 作曲、歌词谱曲、纯音乐fun-music音乐营销、配乐
文档转视频文档→切片→PPT 图→语音+字幕→合成视频多模态组合知识视频化、课程切片

首次调用图像/视频 API 路径（异步两步法）：先 POST 创建任务拿 task_id，再 GET 轮询结果（SUCCEEDED 后取产出 URL）；视频耗时更长，产出链接有效期约 2 小时。普通用户用「控制台体验」即可；要批量生产或定制专属风格才走 API 或微调。

2.7 Prompt 工程指南（三类公式）

表 7 · 三类 Prompt 公式
模态基础公式进阶要点
文生文背景 → 目的 → 风格 → 语气 → 受众 → 输出给样例、设步骤、用分隔符、引导思考（思维链）；百炼提供 Prompt 一键优化
文生图主体 + 场景 + 风格加镜头语言 + 氛围词 + 细节；词典覆盖景别/视角/镜头/风格/光线；V2 支持 prompt_extend
文生视频主体 + 场景 + 运动加美学控制；图生视频 = 运动+运镜；多镜头用序号+时间戳+分镜

2.8 显式缓存与日志回流

表 8 · 缓存与日志回流
能力是什么价值
显式缓存请求加缓存标记，相同输入确定性命中；首写 +25% 开销，命中省 90%，一次命中即回本[3]高频复用同一 Prompt（如长上下文 Agent）显著降本提速
日志回流把 SLS 推理日志回流，格式化成结构化 JSONL 数据集产出数据用于微调/评测，形成「线上数据反哺训练」闭环；北京+新加坡可用

2.9 计费与成本控制

表 9 · 付费方式对比
付费方式怎么理解折扣 / 适用
按量付费按 Token 后付费短期、波动大
资源包一次性买固定 Token 量单个特定模型、用量集中
节省计划承诺月消费换阶梯折扣AI 通用型最高约 5.3 折，覆盖绝大多数直供模型，多数场景首选[4]
  • 限流（RPM/TPM）：RPM=每分钟请求数、TPM=每分钟 Token 数，按主账号维度合并计算；部分热门模型动态限流（按月消费分档）。这是产品架构必须考虑的边界。[5]
  • 预算管理：按账号/业务空间/API Key 三粒度设月度预算+告警。
  • 新人免费额度：自动发放，有效期 90 天、仅北京、仅实时推理（Batch 不抵扣）；未认证用完即停，已认证用完自动转按量，可开「免费额度用完即停」。
风险提示

预算管理的「达预算即停」在生产环境不建议开启（预算用尽会直接限制调用、导致业务中断），建议只设告警阈值（如 80%）。

03

Agent 事业部：把模型变成智能体产品

回答「如何把模型（+知识库+工具）做成能直接上线、能 API 化的智能体产品」。

3.1 三种应用形态：覆盖全人群

表 10 · 三种应用形态
应用类型适合谁核心特点开发方式
智能体应用（Agent）业务/产品/运营AI 自主决策、动态规划自然语言配置（零代码）
工作流应用（Workflow）业务分析师、实施顾问预定义流程精确控制可视化编排（低代码）
高代码应用（Rich Code）AI 工程师、开发者完全代码控制Python 编码（专业代码）

智能体偏灵活，工作流偏可控，高代码偏定制，三者互补。

3.2 智能体应用：核心（含 Agent 1.0 / 2.0）

  • Agent 1.0（旧版）：模型 → 系统提示词 → 知识库（RAG）→ 插件。发布渠道丰富（网页/钉钉/微信/组件/音视频）。
  • Agent 2.0（新版，推荐）：把知识库、MCP 统一为「工具」，由模型自主规划调用，支持「规划-执行-反思（ReAct）」链路展示。能力包括智能模式（AUTO/性能/均衡/经济）、提示词变量、内置工具（bash/write/read/edit 等沙箱）、知识检索服务、MCP（插件可一键转 MCP）、数据连接器、应用组件、技能（Skill）、短期记忆（0-30 轮）。[6]
重要

Agent 2.0 与 1.0 架构不兼容、不能直接升级/降级，需重新创建；且 Agent 2.0 仅支持 API 调用（网页/钉钉/微信分享是 1.0 的功能）。

3.3 工作流应用（Workflow）

任务有明确步骤、需固定流程或多步骤组合外部工具时用。节点全景：基础节点（开始/结束、条件判断、循环、批处理、流程输出）、AI 节点（大模型、知识库、意图分类、参数提取、多模态生成、智能体创建/群组）、工具节点（API、函数计算、脚本、插件、MCP、AppFlow）、数据处理节点（变量赋值、文档/图片/音频/视频解析、数据连接器）。[7] 支持导入 Dify 工作流。

3.4 高代码应用（Rich Code）

基于 Python 项目部署 AI 后端，支持 Serverless Function 与 K8s；预置对话/工具调用/深度研究 Agent 等模版；一站式 MCP 接入、自定义前端、企业级运维/可观测/日志/API 网关。[8] 适合私有算法、复杂系统集成。

3.5 知识库 RAG（让智能体「懂你」的私域数据）

链路：创建知识库 → 上传数据 → 解析切分 → 挂到应用 → 检索增强。

  • 类型：文档搜索、数据查询（NL2SQL）、图片问答、音视频搜索。
  • 上传：单次最多 50 个文件、单个 ≤150MB；支持 PDF/DOCX/XLSX/PPTX/TXT/MD/HTML/CSV。
  • 解析切分：6 种切片方式（智能切分默认）。
  • 检索链路：Query 改写 → 向量+关键词检索 → Rerank 精排 → 返回切片 → 生成答案。
表 11 · 两种 RAG 形态
维度控制台 RAG（可视化）LlamaIndex 代码级 RAG
使用方式控制台可视化操作Python SDK 编码
目标用户业务人员、产品经理开发者、研发人员
适用快速搭建问答应用把检索能力嵌入自有系统/业务流程

3.6 插件与 MCP（让智能体「会调用外部工具」）

表 12 · 插件 vs MCP
维度插件（Plug-in）MCP
本质工具的集合（一个插件含多个 API 工具）大模型与外部工具的信息通道
类型官方/三方/自定义插件官方 MCP 服务、自定义 MCP
场景计算器、代码执行、生成图片、搜索路径规划、网页爬取等
价值解决幻觉、时效、精确计算接入三方工具、降低集成成本

3.7 托管智能体（Managed Agents）：Agent 线的 API 集成层

把做好的智能体/工作流，通过托管运行时 + REST API + SSE 事件流 + SDK 嵌入自己的业务系统。[9]

  • 模型 API = 调用模型本身（model 参数）；Agent API = 调用智能体应用这个业务封装（app_id）。
  • 托管智能体 API 管理的能力资源：Agent / Session（会话）/ Event（事件与 SSE 流）/ File / Memory Store（记忆库）/ Skill（技能）等生命周期，鉴权为 Bearer API Key。
  • 价值：把智能体能力标准化、可嵌入，适合企业微信、钉钉、客服系统、内部平台的 AI 集成。

3.8 应用发布与分享

表 13 · 发布方式
发布方式适用说明
网页/魔笔链接Agent 1.0生成可访问链接
钉钉机器人 / 微信公众号Agent 1.0发布到工作群/公众号
发布为组件Agent 1.0复用组件集成业务系统
API / SDK 调用Agent 1.0 / 2.0用百炼 API Key 以接口调用
04

接入与开发：CLI 与 API

横跨两线，回答「用代码/终端怎么把百炼用起来」。

4.1 接入方式总览

OpenAI 兼容 API
复用 OpenAI 生态，迁移成本最低
Anthropic 兼容 API
接入 Anthropic 生态工具
DashScope SDK
官方 SDK，需完整百炼/DashScope 能力时用
CLI（bl / bailian）
面向终端与 Agent 框架的命令行工具[10]
开发者工具/客户端
Claude Code、Cursor、Chatbox 等 20+ 工具（见 4.3）

4.2 百炼 CLI

npm 包 bailian-cli（命令 bl / bailian），定位「为 AI Agent 打造的命令行工具」，把文本/图像/视频/语音/知识库/记忆/联网/MCP 编排封装成结构化工具调用。它是控制台与代码/Agent 环境之间的统一终端入口，不是后端 API 的直接替代品。

4.3 开发者工具 / 客户端接入（20+ 工具）

接入本质是配置三件事：API Key + Base URL + 模型名。不同计费方案的凭证和端点不通用。[11]

表 14 · 开发者工具/客户端清单
类别工具一句话定位
AI 编码Claude Code / Cursor / Codex命令行编程助手 / AI IDE / 终端编程助手
AI 编码Qwen Code / Qoder / Lingma千问编码工具 / Agentic 编码平台 / 阿里智能编码助手
AI 编码Cline / Kilo CLIVSCode 编程插件 / Kilo Code 命令行
终端/CLIHermes Agent / OpenClaw终端 AI 编程工具 / 开源个人 AI 助手
图形客户端Chatbox / Cherry Studio跨平台 AI 客户端 / 开源桌面客户端
图形客户端QwenPaw / 千问 Office 助手AgentScope 个人助手 / 办公助手
Agent 框架Dify / DeepSeek Harness开源 LLM 应用开发平台 / AI Agent 框架
API 测试Postman / 更多工具API 测试 / 兼容协议的第三方工具
套餐限制

Token Plan 与 Coding Plan 仅限 AI 编码工具和 OpenClaw 类 Agent 使用；Dify、Postman 等工具必须用按量付费 API Key。

4.4 API 参考：模型 vs Agent

表 15 · 模型 API vs Agent API
维度API 参考（模型）API 参考（Agent）
调用目标模型本身智能体/工作流应用
关键参数modelapp_id
适合通用推理、内容生成、多模态模型+知识库+插件封装后对外服务

4.5 套餐：Coding Plan 与 Token Plan

表 16 · 两类订阅套餐
维度Coding PlanToken Plan
计费固定月费（Pro 约 ¥200/月）Credits 统一计量
版本单一订阅个人版 + 团队版（多席位、用量分析）
适用范围仅限 AI 编程工具、OpenClaw 类 Agent，禁止后端/自动化脚本更广，覆盖多模型多工具
注意事项专属 Key 与按量 Key 不互通个人版/团队版数据条款不同
数据安全口径

按量付费 API 与 Token Plan 团队版不会用你的数据训练；但 Token Plan 个人版与 Coding Plan 条款不同——Coding Plan 期间的输入/生成内容会用于服务改进与模型优化。[12] 正式立项前务必核对《服务协议》。

4.6 API Key 与鉴权要点

  • 创建 Key 不需选模型，调用时用 model 指定；可开启「访问模型范围」限制。
  • 各地域 Key 独立、不能跨地域混用；可归属主账号或 RAM 用户；支持 IP + 模型范围自定义权限。
  • 三种接入域名：业务空间专属（推荐，生产）/ DashScope（存量兼容）/ 试用（临时验证），SLA 分别为 99.9% / 99.9% / 无。
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平台基础与交付

5.1 地域与部署范围

  • 支持地域：北京、新加坡、法兰克福、东京、中国香港、弗吉尼亚。
  • 两个独立概念：地域 = 接入点+数据存储位置；服务部署范围 = 推理实际执行位置（全球/欧盟/美国等）。静态数据始终存于所选地域。
  • 功能差异（关键）：模型调优、应用开发仅北京；批量推理、模型告警仅北京+新加坡。

5.2 权限管理（角色体系）

  • 超级管理员：跨空间统一管理用户权限/限流/API Key。
  • 业务空间管理员：仅管理特定业务空间内用户/资源。
  • 普通用户：按授权使用资源。

5.3 监控与告警

模型监控：调用后分钟级可见，展示总量、调用次数、失败次数、平均时长、首包时长；可按时间/推理类型/API-Key 筛选，进入详情或审计日志。数据仅供参考、非计费依据。

5.4 模型生命周期（上下架）

快照模型（带日期）下线前 30 天通知，主线模型下线前 3 个月通知；下线后停止推理服务，已训练/部署模型不受影响。据此提前做模型迁移规划，避免线上服务中断。

5.5 内容安全与合规备案（上线红线）

表 17 · 上线前合规事项
项是什么何时做
AI 安全护栏识别输入输出违规内容（涉黄/涉政/广告等）面向用户开放上线前必须配置[13]
应用合规备案接入千问/万相的应用/小程序上架所需备案资料上架应用市场前，否则可能被下架[14]
模型备案公示百炼公示所接入模型的算法备案号与大模型备案号上架提交备案资料时核对
合规红线

基于《生成式人工智能服务管理暂行办法》，未完成合规手续的应用可能被下架；开发者仍是服务提供者，需履行内容审核、用户保护、数据安全、标识规范等义务。

5.6 平台杂项

资产中心
统一管理生成的图片/视频资产，支持收藏、删除、OSS 转存、asset_id 引用
我的模型
管理调优后模型及 OSS 导入的 LoRA/全参模型，支持云端部署
模型用量
查模型免费额度、剩余量、过期时间、费用统计
技术解决方案
智能体/工作流、深度研究、作业批改、数字人、零代码微调、私网访问、NL2SQL 等
FAQ
计费、发票、预付费、模型价格、部署、免费额度等常见问题

5.7 数据安全与售后

  • 数据安全：百炼通过 SOC 2 审计；阿里云不会用你的数据训练（按量付费/团队版口径）；传输数据 AES-256 加密。
  • 售后：服务期内 7×24 电话、智能在线、标准工单，覆盖模型/产品咨询、API/SDK 诊断、控制台/账号/计费问题；第三方工具仅提供方向性建议、不承担其运维责任。
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产品经理决策速查

表 18 · 业务诉求 → 模块速查
业务诉求走哪条线用哪个模块
就是要个大模型干活模型线模型广场 → 在线体验 / API 调用
通用模型不够懂我的行业模型线数据管理+清洗 → 模型调优
需要生产级高并发/低延迟模型线专属部署（DTU/PTU）+ Prime + 吞吐预留
自动省成本、避免手动选型模型线智能路由 + 节省计划 + 显式缓存
判断哪个模型/版本更好模型线模型评测 + 日志回流
批量生成图片/视频/音频模型线多模态生成专项（API 异步调用）
定制专属风格/形象模型线图像/视频微调（SFT-LoRA）
做客服/问答/助理产品Agent 线智能体应用（Agent 2.0）+ 知识库 RAG
固定流程自动化、多步骤Agent 线工作流应用
把智能体嵌入自己系统Agent 线托管智能体（Managed Agents）API
模型读私域数据 / 调外部工具Agent 线知识库 RAG / 插件 + MCP
开发者快速上手接入层OpenAI/Anthropic 兼容 + 20+ 工具 + CLI + SDK
上线前合规平台基础AI 安全护栏 + 应用备案 + 模型备案核对
控制成本、管权限、看监控平台基础预算管理、权限角色、模型监控