Case 10｜接入通义千问！5步搞定WorkBuddy自定义模型
WorkBuddy 案例集 · 第 10 篇 分类：AI能力扩展
一、场景描述
WorkBuddy 自带默认模型，日常聊天、简单问答完全够用。但当有这些需求时，就需要更强的东西：写长文时需要更稳定的输出质量；跑代码任务时需要更靠谱的逻辑能力；不同场景想切换不同模型（比如写文案用一个、写代码用另一个）。
群里讨论说阿里云刚出的 Qwen-Plus 代码能力强、体验很丝滑，那就试试接入到 WorkBuddy 中。默认模型做不到面面俱到，但 WorkBuddy 支持接入任意兼容 OpenAI 接口的模型，相当于给数字搭子换了一颗更强大的大脑。
接入方法就一种，学会一次，终身受用。这套方法适用于所有支持 OpenAI 兼容接口的模型（Qwen、GLM、DeepSeek、GPT 等），只是地址不同。
二、想要完成的任务
在 WorkBuddy 中接入通义千问 Qwen-Plus 模型，掌握「自定义模型接入」这一通用技能，实现不同场景切换不同模型。
三、使用的 Skill
| Skill / 能力 | 用途 | 来源 | 所需权限 |
|---|---|---|---|
| 自定义模型配置 | 添加 OpenAI 兼容协议的模型到 WorkBuddy | WorkBuddy 内置 | 本地配置写入 |
| 模型切换 | 在聊天界面切换不同模型使用 | WorkBuddy 内置 | 无 |
四、前置条件
- 已安装 WorkBuddy 客户端并登录
- 拥有阿里云账号（用于百炼平台获取 API Key）
- 已在阿里云百炼平台开通 Qwen-Plus 模型服务
- 了解 OpenAI 兼容接口的基本概念
五、在 WorkBuddy 中的操作
步骤 1：从千问官网进入阿里云百炼
打开浏览器访问千问官网 https://tongyi.aliyun.com/，点击右上角「API 服务」，页面会跳转到阿里云百炼 bailian.console.aliyun.com。
关键步骤：不要直接访问百炼官网，而是从千问官网的入口进入，后续操作会更顺畅。
步骤 2：进入百炼控制台
在阿里云百炼页面，点击「立即体验 Qwen3.6」，跳转到控制台后台。
关键步骤：进入控制台后台，准备创建 API Key。
步骤 3：创建 API Key
进入控制台后，左侧菜单找到「API Key」，点击右上角「创建 API Key」，填写描述（随便起名，比如「WorkBuddy 专用」），点击「确定」，复制生成的密钥字符串。
关键步骤：这个密钥只显示一次，复制完赶紧存好，丢了只能重新生成。
步骤 4：在 WorkBuddy 中配置模型
打开 WorkBuddy 客户端，点击左下角「设置」图标，进入「模型」选项，点击「添加模型」，选择「自定义 / Custom」，填写以下信息：
| 字段 | 填什么 |
|---|---|
| 接口地址 | https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 |
| API Key | 粘贴第三步复制的密钥 |
| 模型名称 | qwen-plus |
填写完成后点击「保存」。
关键步骤：Base URL 必须带上完整路径 /compatible-mode/v1，漏了就调不通；模型 ID qwen-plus 是全小写，写成 Qwen-Plus 会找不到模型。
步骤 5：切换使用
配置完成后，在聊天界面左下角点击模型下拉菜单，选择「qwen-plus」即可使用。
关键步骤：在聊天界面左下角模型下拉菜单中，找到并选择「qwen-plus」开始使用。
六、提示词或任务指令
| 步骤 | 指令 | 作用 |
|---|---|---|
| 5 | 写一个 Python 函数，判断输入的字符串是否为回文（正读反读都一样），要求处理大小写和空格，带注释。 | 实测对比 Qwen-Plus 与其他模型的代码能力 |
其他模型平台的配置参考
- 智谱 GLM：去
open.bigmodel.cn获取 API Key，Base URL 填https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4 - DeepSeek：去
platform.deepseek.com获取，Base URL 填https://api.deepseek.com - OpenAI：去
platform.openai.com获取，Base URL 填https://api.openai.com
七、在 WorkBuddy 中的效果
交付物
- 阿里云百炼平台创建的 API Key（描述：WorkBuddy 自定义使用）
- WorkBuddy 中已保存的 qwen-plus 自定义模型配置
- 在聊天界面可随时切换使用 qwen-plus 模型
结果证明
Qwen-Plus 与 GLM-5-Turbo 代码能力对比
用同一个轻量题目「写一个 Python 函数，判断输入的字符串是否为回文」测试：
| 对比项 | GLM-5-Turbo | Qwen-Plus |
|---|---|---|
| 注释 | 无 | 完整 docstring + 行内注释 |
| 边界处理 | 只去空格 | 去除所有非字母字符 |
| 类型标注 | 无 | text: str -> bool |
| 使用示例 | 无 | 两个 doctest 示例 |
| 变量命名 | text | cleaned（语义清晰） |
在轻量任务上，Qwen-Plus 确实表现更好——结构规范、考虑周全、拿过来就能用。但生成长文本（比如整篇公众号文章）时，响应变慢、额度消耗也很快，更适合代码类、短文本类任务。
八、验收标准
- [ ] 从千问官网
tongyi.aliyun.com点击「API 服务」跳转到阿里云百炼 - [ ] 在百炼控制台「API Key」菜单中成功创建 API Key
- [ ] API Key 描述填写（如「WorkBuddy 自定义使用」），密钥已复制保存
- [ ] WorkBuddy 设置 → 模型 → 添加模型 → 选择「自定义 / Custom」
- [ ] 接口地址填写为
https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1（含完整路径） - [ ] API Key 粘贴时无多余空格或换行
- [ ] 模型名称填写为全小写
qwen-plus - [ ] 点击「保存」后模型配置写入本地
models.json - [ ] 在聊天界面左下角模型下拉菜单中能看到并选择「qwen-plus」
- [ ] 使用 qwen-plus 模型可正常对话，调用不报错
- [ ] 掌握了切换其他模型（GLM、DeepSeek、OpenAI）的方法，只需替换接口地址和 API Key