封面 - 通义千问 Coding Plan 调研报告

概述

本报告旨在对阿里云百炼平台推出的 通义千问 (Qwen) Coding Plan 进行全面调研，并总结其在 API 连接性、支持模型、视觉能力、语音功能、MCP 扩展、网页搜索及 GitHub 开源代码查找等方面的具体能力。通义千问作为国产大模型的代表，其 Coding Plan 旨在为开发者提供高效、高性价比的 AI 编码辅助服务。

核心能力

一、 通义千问 (Qwen) Coding Plan 核心能力

1.1 基本信息

项目 描述
平台 阿里云百炼 (Model Studio)
API 端点 https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1 (Coding Plan 专属) [1]
认证方式 Bearer Token (API Key 格式为 sk-sp-xxxx，与通用 sk-xxxx Key 不同) [1]
格式 OpenAI / Anthropic 双协议兼容 [1]

1.2 支持模型

Coding Plan 主要支持以下模型，这些模型在文本生成和代码能力方面表现卓越，部分模型还具备视觉理解能力 [1]。

模型名称 类型 说明
qwen3.5-plus 文本/视觉 最新一代旗舰模型，效果、速度、成本均衡，支持思考模式和视觉理解 [1]。
qwen3-max-2026-01-23 文本/视觉 旗舰性能模型，适合处理极复杂的架构设计与逻辑推理 [1]。
qwen3-coder-next 文本 专为 Coding Agent 优化，具备极强的工具调用与环境交互能力 [1]。
qwen3-coder-plus 文本 高性能代码模型，适配大规模代码库重构与生成 [1]。
glm-4.7 文本 第三方模型，通过 Coding Plan 订阅支持 [1]。
kimi-k2.5 文本 第三方模型，通过 Coding Plan 订阅支持 [1]。

1.3 视觉能力

通义千问的视觉能力主要通过 qwen3.5-plus 等模型提供，这些模型能够处理图像输入，辅助理解代码相关的图表和文档 [2]。

项目 支持情况 备注
外部 URL 支持 ✅ 支持 可通过 URL 引用图片进行分析 [2]。
本地图片 (base64) 支持 ✅ 支持 可将本地图片编码为 Base64 格式后作为输入 [2]。
原生视觉支持 ✅ 是 模型具备原生的视觉理解能力 [2]。
高分辨率图像处理 ✅ 支持 可通过 vl_high_resolution_images 参数提升图像像素上限 [2]。

1.4 语音功能

通义千问 Coding Plan 不直接包含语音功能。Coding Plan 专注于代码场景，其套餐额度不适用于语音识别、语音合成等功能 [3]。

项目 支持情况 备注
语音输入/输出 ❌ 不支持 Coding Plan 套餐不覆盖语音功能 [3]。
Qwen-Audio 模型 ❌ 不包含 Qwen-Audio 是独立的语音模型，按量计费，不属于 Coding Plan [3]。
Qwen-Omni 模型 ❌ 不包含 Qwen-Omni 是全模态模型，按量计费，不属于 Coding Plan [3]。

1.5 MCP (Model Context Protocol) 扩展能力

通义千问的官方编程工具 Qwen Code 原生支持 MCP 协议，这使得 Coding Plan 具备强大的扩展性 [4]。

项目 描述
原生支持 Qwen Code CLI 工具原生支持 MCP 协议 [4]。
功能扩展 通过配置 MCP 服务器，可连接外部工具、数据库和 API，实现文件处理、数据库查询、内部服务集成、工作流自动化等 [4]。
第三方工具适配 Coding Plan 兼容 OpenAI/Anthropic 协议，可在支持 MCP 的第三方工具（如 Cline、Claude Code）中调用配置的 MCP 服务 [4]。

1.6 网页搜索与 GitHub 开源代码查找能力

Coding Plan 本身不直接内置网页搜索或 GitHub 搜索功能，但可以通过 MCP 机制进行扩展 [5]。

项目 支持情况 实现方式
网页搜索 ✅ 可通过 MCP 扩展 配置支持联网搜索的 MCP 服务器（如 brave-search 或 google-search），或利用第三方工具内置的联网搜索插件 [5]。
GitHub 搜索 ✅ 可通过 MCP 扩展 配置 GitHub MCP 服务器，使 Qwen Code 能够搜索、读取 GitHub 上的开源代码和项目信息 [5]。

费用与订阅

二、 费用与订阅

Coding Plan 采用固定月费订阅模式，提供月度请求额度，旨在以可控成本满足高频次的编码需求 [1]。

套餐类型 月费 (原价) 首月优惠 月度请求额度 备注
Lite 基础套餐 ¥40 ¥7.9 约 5,000 次 [a] 适合轻量级个人开发者 [1]。
Pro 高级套餐 ¥200 ¥39.9 最多 90,000 次 [a] 适合全职开发者或高频使用场景 [1]。

[a] 一次复杂提问可能触发 10 到 20 次模型调用，每次模型调用均计入一次额度消耗。实际额度消耗取决于任务复杂度、上下文大小、工具调用次数等多种因素 [1]。

注意事项

三、 注意事项

  • 认证与 Key 区分：务必使用 sk-sp- 开头的 Coding Plan 专属 API Key，否则将按通用按量计费模式收费 [1]。
  • 订阅限制：Coding Plan 仅限在编程工具中交互式使用，严禁用于自动化脚本或非交互式批量调用，违规可能导致封号 [1]。
  • 账号限制：仅支持阿里云主账号订阅，不支持 RAM 子账号 [1]。
  • 不可退款：订阅后不支持退订与退款 [1]。

四、 代码示例

4.1 基本调用

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import httpx

API_KEY = "sk-sp-your_coding_plan_key"
ENDPOINT = "https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1/chat/completions"

payload = {
    "model": "qwen3.5-plus",
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "帮我写一个 Python 函数计算斐波那契数列"}
    ]
}

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json",
}

response = httpx.post(ENDPOINT, headers=headers, json=payload)
print(response.json()["choices"][0]["message"]["content"])

4.2 视觉调用

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import httpx
import base64

API_KEY = "sk-sp-your_coding_plan_key"
ENDPOINT = "https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1/chat/completions"

# 读取本地图片
with open("screenshot.png", "rb") as f:
    image_base64 = base64.b64encode(f.read()).decode()

payload = {
    "model": "qwen3.5-plus",
    "messages": [{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "分析这张截图中的 UI 设计"},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{image_base64}"}}
        ]
    }]
}

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json",
}

response = httpx.post(ENDPOINT, headers=headers, json=payload)
print(response.json()["choices"][0]["message"]["content"])

4.3 外部图片 URL 调用

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import httpx

API_KEY = "sk-sp-your_coding_plan_key"
ENDPOINT = "https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1/chat/completions"

payload = {
    "model": "qwen3.5-plus",
    "messages": [{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "描述这张图片的内容"},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/image.jpg"}}
        ]
    }]
}

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json",
}

response = httpx.post(ENDPOINT, headers=headers, json=payload)
print(response.json()["choices"][0]["message"]["content"])

五、 与其他平台对比

能力 Qwen GLM Kimi MiniMax
文本生成 ✅ ✅ ✅ ✅
原生视觉 ✅ ✅ ✅ ❌
外部图片 URL ✅ ✅ ❌ ✅ (VLM)
本地图片 (base64) ✅ ✅ ✅ ✅ (VLM)
双协议兼容 ✅ ❌ ❌ ❌
MCP 支持 ✅ - - ✅
第三方模型 ✅ ❌ ❌ ❌

Qwen 独特优势：

  • 双协议兼容：同时支持 OpenAI 和 Anthropic 协议，适配性最广
  • 第三方模型支持：除自研模型外，还支持 GLM-4.7、Kimi-K2.5 等
  • 官方编程工具：Qwen Code CLI 原生支持 MCP 协议

六、 总结

通义千问 Coding Plan 作为阿里云百炼平台推出的开发者专属订阅服务，具有以下特点：

维度 评价
易用性 双协议兼容，迁移成本低
功能性 支持视觉理解，MCP 扩展性强
性价比 Lite 套餐首月仅 ¥7.9，适合尝鲜
生态 支持第三方模型，选择丰富

推荐使用场景：

  • 需要 OpenAI/Anthropic 双协议兼容的项目
  • 需要调用多种国产大模型的场景
  • 追求高性价比的个人开发者

参考文献

[1] 阿里云百炼. Coding Plan. https://help.aliyun.com/zh/model-studio/coding-plan

[2] 阿里云百炼. 千问qwen-image和万相wan模型文生图使用方式. https://help.aliyun.com/zh/model-studio/text-to-image

[3] 阿里云百炼. Qwen-Omni-大模型服务平台百炼(Model Studio). https://help.aliyun.com/zh/model-studio/qwen-omni

[4] Qwen Code Docs. 通过 MCP 将 Qwen Code 连接到工具. https://qwenlm.github.io/qwen-code-docs/zh/users/features/mcp/

[5] 阿里云百炼. 官方和第三方插件. https://help.aliyun.com/zh/model-studio/plugins