大模型无法直接获取网页数据。网页抓取工具可以访问指定 URL 并提取内容，为大模型提供所需信息。
使用方式
网页抓取功能支持三种调用方式，启用参数有所不同：- OpenAI 兼容-Responses API
- OpenAI 兼容-Chat Completions API
- DashScope
要启用网页抓取功能，您需要在
tools 参数中同时添加 web_search（联网搜索）和 web_extractor（网页抓取）工具。
当使用 qwen3-max-2026-01-23 时，需要启用 enable_thinking 参数以开启思考模式。
为获得最佳回复效果，尤其是在解决数学计算、数据分析类问题时，建议同时开启 code_interpreter 工具。这将允许模型在需要时调用代码解释器，提高结果的准确性。
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# 导入依赖与创建客户端...
response = client.responses.create(
model="qwen3.8-max",
input="请访问阿里云百炼代码解释器部分的官方文档，并总结主要内容",
tools=[
# 开启网页抓取必须同时开启联网搜索工具
{"type": "web_search"},
{"type": "web_extractor"},
{"type": "code_interpreter"}
],
extra_body={
# 必须开启思考模式
"enable_thinking": True
}
)
print(response.output_text)
通过
enable_search 参数启用联网搜索，并将 search_strategy 设置为 agent_max 以启用网页抓取功能。同时需要启用 enable_thinking 参数开启思考模式。不支持非流式输出。
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# 导入依赖与创建客户端...
completion = client.chat.completions.create(
model="qwen3-max",
messages=[{"role": "user", "content": "请访问阿里云百炼代码解释器部分的官方文档，并总结主要内容"}],
extra_body={
"enable_thinking": True,
"enable_search": True,
"search_options": {"search_strategy": "agent_max"}
},
stream=True
)
通过
enable_search 参数启用联网搜索，并将 search_strategy 设置为 agent_max 以启用网页抓取功能。同时需要启用 enable_thinking 参数开启思考模式。不支持非流式输出。
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from dashscope import Generation
response = Generation.call(
model="qwen3-max",
messages=[{"role": "user", "content": "请访问阿里云百炼代码解释器部分的官方文档，并总结主要内容"}],
enable_search=True,
search_options={"search_strategy": "agent_max"},
enable_thinking=True,
result_format="message",
stream=True,
incremental_output=True
)
支持的模型
推荐模型
- Responses API
- Chat Completions API / DashScope
千问Max：Qwen3.8-Max系列、Qwen3.7-Max系列千问Plus：Qwen3.7-Plus系列、Qwen3.6-Plus系列、Qwen3.5-Plus系列DeepSeek：deepseek-v4-flash、deepseek-v4-flash-0731Qwen3.8开源系列
- 千问Max（思考模式）：Qwen3-Max系列
- 千问Plus：Qwen3.5-Plus系列
其他模型
以下模型也支持此工具调用，但效果不如推荐模型。仅支持通过Responses API调用。- 千问Flash：Qwen3.8-Flash系列、Qwen3.7-Flash系列、Qwen3.6-Flash系列、Qwen3.5-Flash系列
- Qwen3.6开源系列（qwen3.6-27b除外）
- Qwen3.5开源系列
快速开始
运行以下代码，通过 Responses API 调用网页抓取工具，自动总结一篇技术文档。需要已获取与配置 API Key并配置API Key到环境变量。
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import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
# 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下行替换为：api_key="sk-xxx"（不建议）,
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
# 以下为华北2（北京）地域的配置，调用时请将 {WorkspaceId} 替换为真实的业务空间ID，各地域的配置不同。
base_url="https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)
response = client.responses.create(
model="qwen3.8-max",
input="请访问阿里云百炼代码解释器部分的官方文档，并总结主要内容",
tools=[
{
"type": "web_search"
},
{
"type": "web_extractor"
},
{
"type": "code_interpreter"
}
],
extra_body = {
"enable_thinking": True
}
)
# 取消以下注释查看中间过程输出
# print(response.output)
print("="*20+"回复内容"+"="*20)
print(response.output_text)
# 打印工具调用次数
usage = response.usage
print("="*20+"工具调用次数"+"="*20)
if hasattr(usage, 'x_tools') and usage.x_tools:
print(f"\n网页抓取运行次数: {usage.x_tools.get('web_extractor', {}).get('count', 0)}")
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====================回复内容====================
根据阿里云百炼官方文档，我为您总结了**代码解释器**功能的核心内容：
## 一、功能定位
...
> **文档来源**：阿里云百炼官方文档 - [Qwen代码解释器](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/qwen-code-interpreter) 与 [Assistant API代码解释器](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/code-interpreter)（更新时间：2025年12月）
====================工具调用次数====================
网页抓取运行次数: 1
流式输出
网页抓取耗时较长，建议启用流式输出，实时获取中间过程输出结果。建议优先使用Responses API，以获取工具的中间执行状态。
- OpenAI 兼容-Responses API
- OpenAI 兼容-Chat Completions API
- DashScope
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
# 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下行替换为：api_key="sk-xxx",
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
# 以下为华北2（北京）地域的配置，调用时请将 {WorkspaceId} 替换为真实的业务空间ID，各地域的配置不同。
base_url="https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)
stream = client.responses.create(
model="qwen3.8-max",
input="请访问阿里云百炼代码解释器部分的官方文档，并总结主要内容",
tools=[
{"type": "web_search"},
{"type": "web_extractor"},
{"type": "code_interpreter"}
],
stream=True,
extra_body={"enable_thinking": True}
)
reasoning_started = False
output_started = False
for chunk in stream:
# 打印思考过程
if chunk.type == 'response.reasoning_summary_text.delta':
if not reasoning_started:
print("="*20 + "思考过程" + "="*20)
reasoning_started = True
print(chunk.delta, end='', flush=True)
# 打印工具调用完成
elif chunk.type == 'response.output_item.done':
if hasattr(chunk, 'item') and hasattr(chunk.item, 'type'):
if chunk.item.type == 'web_extractor_call':
print("\n" + "="*20 + "工具调用" + "="*20)
print(chunk.item.goal)
print(chunk.item.output)
elif chunk.item.type == 'reasoning':
reasoning_started = False
# 打印回复内容
elif chunk.type == 'response.output_text.delta':
if not output_started:
print("\n" + "="*20 + "回复内容" + "="*20)
output_started = True
print(chunk.delta, end='', flush=True)
# 响应完成，打印工具调用次数
elif chunk.type == 'response.completed':
print("\n" + "="*20 + "工具调用次数" + "="*20)
usage = chunk.response.usage
if hasattr(usage, 'x_tools') and usage.x_tools:
print(f"网页抓取次数: {usage.x_tools.get('web_extractor', {}).get('count', 0)}")
print(f"联网搜索次数: {usage.x_tools.get('web_search', {}).get('count', 0)}")
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import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
# 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下行替换为：api_key="sk-xxx",
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
# 以下为华北2（北京）地域的配置，调用时请将 {WorkspaceId} 替换为真实的业务空间ID，各地域的配置不同。
base_url="https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)
stream = client.chat.completions.create(
model="qwen3-max",
messages=[
{"role": "user", "content": "请访问阿里云百炼代码解释器部分的官方文档，并总结主要内容"}
],
extra_body={
"enable_thinking": True,
"enable_search": True,
"search_options": {"search_strategy": "agent_max"}
},
stream=True
)
reasoning_started = False
output_started = False
for chunk in stream:
if chunk.choices:
delta = chunk.choices[0].delta
# 打印思考过程
if hasattr(delta, 'reasoning_content') and delta.reasoning_content:
if not reasoning_started:
print("="*20 + "思考过程" + "="*20)
reasoning_started = True
print(delta.reasoning_content, end='', flush=True)
# 打印回复内容
if delta.content:
if not output_started:
print("\n" + "="*20 + "回复内容" + "="*20)
output_started = True
print(delta.content, end='', flush=True)
不支持 Java SDK。
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import os
import dashscope
# 以下为华北2（北京）地域的配置，调用时请将 {WorkspaceId} 替换为真实的业务空间ID，各地域的配置不同。
dashscope.base_http_api_url = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1"
from dashscope import Generation
# 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下行替换为：dashscope.api_key = "sk-xxx"
dashscope.api_key = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")
response = Generation.call(
model="qwen3-max",
messages=[
{"role": "user", "content": "请访问阿里云百炼代码解释器部分的官方文档，并总结主要内容"}
],
enable_search=True,
search_options={"search_strategy": "agent_max"},
enable_thinking=True,
result_format="message",
stream=True,
incremental_output=True
)
reasoning_started = False
output_started = False
for chunk in response:
if chunk.status_code == 200:
message = chunk.output.choices[0].message
# 打印思考过程
if hasattr(message, 'reasoning_content') and message.reasoning_content:
if not reasoning_started:
print("="*20 + "思考过程" + "="*20)
reasoning_started = True
print(message.reasoning_content, end='', flush=True)
# 打印回复内容
if hasattr(message, 'content') and message.content:
if not output_started:
print("\n" + "="*20 + "回复内容" + "="*20)
output_started = True
print(message.content, end='', flush=True)
else:
print(f"\n请求失败: code={chunk.code}, message={chunk.message}")
break
计费说明
计费涉及以下方面：- 模型调用费用：抓取的网页内容会拼接到提示词中，增加模型的输入 Token，按照模型的标准价格计费。价格详情请参考百炼控制台。
-
工具调用费用：包含网页抓取与联网搜索的费用。
-
联网搜索工具每 1000 次调用费用：
- 华北2（北京）地域：4元。
- 新加坡地域： 73.392381元。
- 网页抓取工具限时免费。
-
联网搜索工具每 1000 次调用费用：