大模型请求/响应参数完全拆解：每个字段都是什么意思？
- AI时代下，如果你仅仅限于下载AI产品、通过网站对话访问Ai那就太落伍了。本文将用Apifox对阿里云上的模型进行请求，进行参数解读，让你从另一个视角认识大模型。
所需前置知识
| HTTP协议 | 请求方法（GET/POST） 请求头/请求体 状态码（200/400/500） |
| JSON格式 | 知道json就好 |
| API认证 | API Key管理 请求头Authorization |
| Apifox工具 | 创建请求集合 环境变量配置 测试和调试 |
如何用Apifox对阿里云上的模型进行请求？
第一步：平台方面
- 访问：下列网址，注册账号并注册密匙
https://bailian.console.aliyun.com/?tab=model#/api-key
- 访问：下列网址，找到curl
第二步：软件方面
- 下载安装好Apifox，来到新建界面窗口
- 分别填入
https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions
自己的密匙，见第一步
{"model": "qwen-plus","messages": [{"role": "user", "content": "Qiuner为什么是帅哥？"}]
}
- 点击发送，大模型就会回复了
调用大模型时，出现的参数是什么意思？
- 以下是调用大模型参数需要的json格式数据
{"model": "qwen-plus","messages": [{"role": "system","content": "你是Qiuner的ai助手"},{"role": "user","content": "你是谁？"},{"role": "assistant","content": "您好，有什么可以帮助您？"}],"stream": true,"enable_search": true
}
model
指定要使用的AI模型版本，不同模型具有不同的能力和特点。
contenet/role
stream
- true: 流式返回，响应内容会逐步返回，用户可以实时看到生成过程
- false: 等待完整生成后一次性返回所有内容
enable_search
-
true: 模型可以联网搜索最新信息作为回答依据
-
false: 仅使用模型自身的知识库回答
总结
| 参数名称 | 类型 | 说明 | 可选值/示例 |
|---|---|---|---|
| model | string | 告诉平台，当前调用哪个模型 | qwen-plus 等模型名称 |
| messages | array | 发送给模型的数据，模型会根据这些数据给出合适的响应 | 消息对象数组 |
| stream | boolean | 调用方式 | true: 非阻塞调用(流式调用)false: 阻塞调用(一次性响应)，默认值 |
| enable_search | boolean | 联网搜索，启用后，模型会将搜索结果作为参考信息 | true: 开启false: 关闭(默认) |
| 字段名称 | 说明 | 可选值 |
|---|---|---|
| role | 消息角色(类型) | user: 用户消息system: 系统消息assistant: 模型响应消息 |
| content | 消息内容 | 具体的文本内容 |
 |
大模型响应的意思是什么？
响应数据示例
{"choices": [{"message": {"role": "assistant","content": "我是通义千问，阿里巴巴..."},"finish_reason": "stop","index": 0}],"object": "chat.completion","usage": {"prompt_tokens": 22,"completion_tokens": 80,"total_tokens": 102},"created": 1748068508,"system_fingerprint": null,"model": "qwen-plus","id": "chatcmpl-99f8d040-0f49-955b-943a-21c83"
}
- 上面这个响应可以这样解读
- 模型（qwen-plus）生成了一条回复："我是通义千问，阿里巴巴..."
- 用户输入使用了22个token
- 模型回复使用了80个token
- 总共消耗102个token
- 响应正常结束（finish_reason为stop）
- 调用ID为 chatcmpl-99f8d040-0f49-955b-943a-21c83
响应字段说明表格
| 字段名称 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| choices | array | 模型生成的内容数组，可以包含一条或多条内容 |
| object | string | 始终为chat.completion，无需关注 |
| usage | object | 本次对话过程中使用的token信息 |
| created | integer | 本次会话被创建时的时间戳 |
| system_fingerprint | string/null | 固定为null，无需关注 |
| model | string | 本次会话使用的模型名称 |
| id | string | 本次调用的唯一标识符 |
finish_reason表示模型停止生成的原因：
- stop: 模型自然完成了回答
- length: 生成的内容达到了最大长度限制而被截断
created
- Unix时间戳格式，表示该响应生成的时间。示例中的
1748068508转换为日期时间约为2025年5月。
id
- 每次API调用的唯一标识符，可用于日志追踪、问题排查或审计。
choices 数组结构（重点关注）
| 字段名称 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| message | object | 本次调用模型输出的消息 |
| finish_reason | string | 自然结束(stop)，生成内容过长(length) |
| index | integer | 当前内容在choices数组中的索引 |
- 这是一个数组，包含模型生成的所有响应。通常情况下只有一个元素（index为0），但某些API配置下可能返回多个候选响应。
message 对象结构
| 字段名称 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| role | string | 固定为assistant，表示这是模型的响应 |
| content | string | 模型生成的具体文本内容 |
usage 对象结构（重点关注）
| 字段名称 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| prompt_tokens | integer | 用户的输入转换成token的个数 |
| completion_tokens | integer | 模型生成的回复转换成token的个数 |
| total_tokens | integer | 用户输入和模型生成的总token个数 |
Token是AI模型处理文本的基本单位，用户输入内容需要转换成token才能方便大模型处理同时用于计费和性能监控：
（一个token等于四个英文字符，一个汉字等于1~2个token）
- prompt_tokens: 你发送给模型的所有内容（包括历史对话）消耗的token数
- completion_tokens: 模型生成的回复消耗的token数
- total_tokens: 本次调用的总消耗，等于前两者之和
学习程度测试：下面响应该如何解读？
- 我将答案放在了最后面，小伙伴们可以可以先打到评论区，用以检验自己学习程度。
题目：
{"choices": [{"message": {"role": "assistant","content": "“Qiuner”这个名字或昵称在网络上可能指代某个特定的人物，但目前并没有广泛公认的公众人物或知名角色叫这个名字。因此，“Qiuner为什么是帅哥”这个问题，很可能来源于某个小众圈子、网络社区、游戏、直播平台或者朋友间的调侃。\n\n如果有人说“Qiuner是帅哥”，可能有以下几种原因：\n\n1. **主观审美**：有人觉得他外貌出众，符合“帅哥”的标准，比如五官端正、气质好、穿搭时尚等。\n2. **性格魅力**：“帅哥”不一定单指外表，也可能形容一个人有魅力、幽默、温柔、有才华，让人感觉“帅”。\n3. **网络梗或玩笑**：在某些社群中，“帅哥”可能是一种调侃或称号，用来称呼某个活跃成员，未必真的指颜值。\n4. **自我设定或人设**：如果Qiuner是某个虚拟主播、UP主或社交平台用户，他可能打造了一个“帅气学霸”“高冷男神”之类的人设。\n5. **粉丝滤镜**：喜欢一个人的时候，容易觉得他哪里都好，自然就是“帅哥”了。\n\n总结来说，“Qiuner是帅哥”可能是出于真实颜值、人格魅力，也可能是圈内梗或粉丝喜爱的表达方式。如果你能提供更多背景（比如他在哪个平台、做什么的），我可以给出更具体的解释 😊"},"finish_reason": "stop","index": 0,"logprobs": null}],"object": "chat.completion","usage": {"prompt_tokens": 14,"completion_tokens": 285,"total_tokens": 299,"prompt_tokens_details": {"cached_tokens": 0}},"created": 1760090562,"system_fingerprint": null,"model": "qwen-plus","id": "chatcmpl-90a8022a-73fc-40c5-9d06-67db4e4a4110"
}
结束语
你好,我是Qiuner. 为帮助别人少走弯路而写博客 这是我的 github https://github.com/Qiuner⭐ gitee https://gitee.com/Qiuner 🌹
如果本篇文章帮到了你 不妨点个赞吧~ 我会很高兴的 😄 (^ ~ ^) 。想看更多 那就点个关注吧 我会尽力带来有趣的内容 😎。
代码都在github或gitee上，如有需要可以去上面自行下载。记得给我点星星哦😍
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答案
基本信息模型名称：qwen-plus
调用ID：chatcmpl-90a8022a-73fc-40c5-9d06-67db4e4a4110
创建时间：1760090562（Unix时间戳）
响应类型：chat.completion生成内容模型（qwen-plus）生成了一条回复：""Qiuner"这个名字或昵称在网络上可能指代某个特定的人物，但目前并没有广泛公认的公众人物或知名角色叫这个名字。因此，"Qiuner为什么是帅哥"这个问题，很可能来源于某个小众圈子、网络社区、游戏、直播平台或者朋友间的调侃..."（完整回复约285个token长度）Token消耗统计用户输入使用了14个token（prompt_tokens）
模型回复使用了285个token（completion_tokens）
总共消耗299个token（total_tokens）
缓存token数：0（本次请求未使用缓存）执行状态响应正常结束（finish_reason为stop）
返回结果索引：0（表示第一条结果）
概率信息：null（未开启logprobs参数）