Stepfun-阶跃星辰

快速开始

stepfun/step-3.7-flash 是阶跃星辰直供的多模态推理模型，默认关闭思考模式，您可以通过设置enable_thinking为true开启思考模式。开启后，模型的推理过程通过reasoning_content字段返回，您可以通过reasoning_effort参数（可选值：low、medium、high）控制推理深度。运行以下代码快速调用 stepfun/step-3.7-flash 模型。需要已获取 API Key 并完成配置 API Key 到环境变量。如果通过 SDK 调用，需要安装 SDK。

Python
Node.js
HTTP

from openai import OpenAI
import os
# 初始化OpenAI客户端
client = OpenAI(
  # 如果没有配置环境变量，请用千问云API Key替换：api_key="sk-xxx"
  api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
  base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
messages = [{"role": "user", "content": "9.9和9.11哪个大？"}]
completion = client.chat.completions.create(
  model="stepfun/step-3.7-flash",
  messages=messages,
  stream=True,
  stream_options={
    "include_usage": True
  },
  extra_body={
    "enable_thinking": True
  }
)
reasoning_content = ""  # 完整思考过程
answer_content = ""  # 完整回复
is_answering = False  # 是否进入回复阶段
print("\n" + "=" * 20 + "思考过程" + "=" * 20 + "\n")
for chunk in completion:
  if not chunk.choices:
    print("\n" + "=" * 20 + "Token 消耗" + "=" * 20 + "\n")
    print(chunk.usage)
    continue
  delta = chunk.choices[0].delta
  # 只收集思考内容
  if hasattr(delta, "reasoning_content") and delta.reasoning_content is not None:
    if not is_answering:
      print(delta.reasoning_content, end="", flush=True)
    reasoning_content += delta.reasoning_content
  # 收到content，开始进行回复
  if hasattr(delta, "content") and delta.content:
    if not is_answering:
      print("\n" + "=" * 20 + "完整回复" + "=" * 20 + "\n")
      is_answering = True
    print(delta.content, end="", flush=True)
    answer_content += delta.content

返回结果

====================思考过程====================
好的，用户问的是9.9和9.11哪个大。首先我需要比较这两个小数。
9.9可以写成9.90，而9.11就是9.11。
比较小数部分：90 > 11，所以9.9 > 9.11。
====================完整回复====================
9.9 更大。
将两个数对齐小数位：9.9 = 9.90，而 9.11 = 9.11。比较小数部分，0.90 > 0.11，因此 **9.9 > 9.11**。
====================Token 消耗====================
CompletionUsage(completion_tokens=85, prompt_tokens=10, total_tokens=95, prompt_tokens_details={'cached_tokens': 0})

import OpenAI from "openai";
import process from 'process';
// 初始化OpenAI客户端
const openai = new OpenAI({
  // 如果没有配置环境变量，请用千问云API Key替换：apiKey: "sk-xxx"
  apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
  baseURL: 'https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1'
});
let reasoningContent = ''; // 完整思考过程
let answerContent = ''; // 完整回复
let isAnswering = false; // 是否进入回复阶段
async function main() {
  try {
    const messages = [{ role: 'user', content: '9.9和9.11哪个大？' }];
    const stream = await openai.chat.completions.create({
      model: 'stepfun/step-3.7-flash',
      messages,
      stream: true,
      stream_options: {
        include_usage: true
      },
      enable_thinking: true
    });
    console.log('\n' + '='.repeat(20) + '思考过程' + '='.repeat(20) + '\n');
    for await (const chunk of stream) {
      if (!chunk.choices?.length) {
        console.log('\n' + '='.repeat(20) + 'Token 消耗' + '='.repeat(20) + '\n');
        console.log(chunk.usage);
        continue;
      }
      const delta = chunk.choices[0].delta;
      // 只收集思考内容
      if (delta.reasoning_content !== undefined && delta.reasoning_content !== null) {
        if (!isAnswering) {
          process.stdout.write(delta.reasoning_content);
        }
        reasoningContent += delta.reasoning_content;
      }
      // 收到content，开始进行回复
      if (delta.content !== undefined && delta.content) {
        if (!isAnswering) {
          console.log('\n' + '='.repeat(20) + '完整回复' + '='.repeat(20) + '\n');
          isAnswering = true;
        }
        process.stdout.write(delta.content);
        answerContent += delta.content;
      }
    }
  } catch (error) {
    console.error('Error:', error);
  }
}
main();

返回结果

====================思考过程====================
好的，用户问的是9.9和9.11哪个大。首先我需要比较这两个小数。
9.9可以写成9.90，而9.11就是9.11。
比较小数部分：90 > 11，所以9.9 > 9.11。
====================完整回复====================
9.9 更大。
将两个数对齐小数位：9.9 = 9.90，而 9.11 = 9.11。比较小数部分，0.90 > 0.11，因此 **9.9 > 9.11**。
====================Token 消耗====================
{ prompt_tokens: 10, completion_tokens: 85, total_tokens: 95, prompt_tokens_details: { cached_tokens: 0 } }

curl -X POST https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "model": "stepfun/step-3.7-flash",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "9.9和9.11哪个大？"
        }
    ],
    "stream": true,
    "stream_options": {
        "include_usage": true
    },
    "enable_thinking": true
}'

多模态调用示例

stepfun/step-3.7-flash 不仅支持纯文本对话，还具备多模态理解能力，支持图像和视频输入。

图像理解

图像理解功能让模型能够识别和分析图像内容。支持通过公网 URL 或 Base64 编码传入图像。图像文件的限制请参见文件限制。

Python
Node.js
HTTP

import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
  api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
  base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
completion = client.chat.completions.create(
  model="stepfun/step-3.7-flash",
  messages=[
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {"type": "text", "text": "图中描绘的是什么景象?"},
        {
          "type": "image_url",
          "image_url": {
            "url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241022/emyrja/dog_and_girl.jpeg",
            "detail": "high"
          }
        }
      ]
    }
  ]
)
# 输出思考过程
if hasattr(completion.choices[0].message, 'reasoning_content') and completion.choices[0].message.reasoning_content:
  print("\n" + "=" * 20 + "思考过程" + "=" * 20 + "\n")
  print(completion.choices[0].message.reasoning_content)
# 输出回复内容
print("\n" + "=" * 20 + "完整回复" + "=" * 20 + "\n")
print(completion.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";
import process from 'process';
const openai = new OpenAI({
  apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
  baseURL: 'https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1'
});
const completion = await openai.chat.completions.create({
  model: 'stepfun/step-3.7-flash',
  messages: [
    {
      role: 'user',
      content: [
        { type: 'text', text: '图中描绘的是什么景象?' },
        {
          type: 'image_url',
          image_url: {
            url: 'https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241022/emyrja/dog_and_girl.jpeg',
            detail: 'high'
          }
        }
      ]
    }
  ]
});
// 输出思考过程
if (completion.choices[0].message.reasoning_content) {
  console.log('\n' + '='.repeat(20) + '思考过程' + '='.repeat(20) + '\n');
  console.log(completion.choices[0].message.reasoning_content);
}
// 输出回复内容
console.log('\n' + '='.repeat(20) + '完整回复' + '='.repeat(20) + '\n');
console.log(completion.choices[0].message.content);

curl -X POST https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "model": "stepfun/step-3.7-flash",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "text",
                    "text": "图中描绘的是什么景象?"
                },
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241022/emyrja/dog_and_girl.jpeg",
                        "detail": "high"
                    }
                }
            ]
        }
    ]
}'

视频理解

视频理解功能让模型能够识别和分析视频内容。支持通过公网 URL 传入视频。视频文件的限制请参见文件限制。

Python
Node.js
HTTP

import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
  api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
  base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
completion = client.chat.completions.create(
  model="stepfun/step-3.7-flash",
  messages=[
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "video_url",
          "video_url": {
            "url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241115/cqqkru/1.mp4"
          }
        },
        {
          "type": "text",
          "text": "这段视频的内容是什么?"
        }
      ]
    }
  ]
)
print(completion.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";
const openai = new OpenAI({
  apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
  baseURL: "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
});
async function main() {
  const response = await openai.chat.completions.create({
    model: "stepfun/step-3.7-flash",
    messages: [
      {
        role: "user",
        content: [
          {
            type: "video_url",
            video_url: {
              url: "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241115/cqqkru/1.mp4"
            }
          },
          {
            type: "text",
            text: "这段视频的内容是什么?"
          }
        ]
      }
    ]
  });
  console.log(response.choices[0].message.content);
}
main();

curl -X POST https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
    "model": "stepfun/step-3.7-flash",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "video_url",
                    "video_url": {
                        "url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241115/cqqkru/1.mp4"
                    }
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "这段视频的内容是什么?"
                }
            ]
        }
    ]
}'

文件限制

图像文件
视频文件

**支持的图像格式：**JPG/JPEG、PNG、WEBP、静态 GIF
**单张图像大小：**不超过 10M
**多图输入限制：**单次请求最多 50 张图像，多张图片总大小不超过 20M
**图像分辨率：**建议长或宽不超过 4096 像素。分辨率越高，模型推理成本越高（网络传输时间、首字延迟和费用消耗相应增加）
**图像传入方式：**支持通过 HTTP/HTTPS 公网 URL 或 Base64 编码传入

其它功能

功能	支持情况	备注
多轮对话	支持	思考模式下需在每轮 assistant 消息中保留`reasoning_content`字段，否则会报错
Function Calling	支持	不支持`tool_choice`参数
上下文缓存	支持	支持隐式缓存，自动开启
结构化输出	支持	`response_format`不支持 json_schema
联网搜索	不支持	—
前缀续写	不支持	—
多模态输入	支持	支持图像（URL/Base64）和视频（URL）输入

stepfun/step-3.7-flash 不支持以下参数：tool_choice、thinking_budget、top_k、modalities、repetition_penalty、vl_high_resolution_images、preserve_thinking、enable_search、search_options、seed、logprobs、top_logprobs、n。支持的参数中，部分参数取值范围与功能与千问云不一致：

参数	千问云	Step
`temperature`	取值范围 [0, 2)	取值范围 [0, 2)，默认 1.0
`top_p`	取值范围 (0, 1.0]	取值范围 (0, 1.0]，默认 0.95
`max_tokens`	不限制思考模型思维链长度，仅限制输出长度	限制思考过程和最终回答的总体输出长度
`reasoning_effort`	控制 DeepSeek-V4 系列模型的推理力度，可选值`high`/`max`	可选值为`low`、`medium`、`high`，用于控制推理深度，需开启思考模式后生效
`stream_options`	其属性`include_usage`默认为`false`，可设为`true`	其属性`include_usage`强制为`true`，无法关闭
`detail`	不支持	可选`low`/`high`，默认`low`
`frequency_penalty`	不支持	范围 0.0~1.0，默认 0

模型列表与计费

Step 系列模型是阶跃星辰直供的多模态推理模型，支持文本、图像和视频输入，支持通过enable_thinking开启思考模式。模型上下文长度与价格信息请参见千问云控制台。按照模型的输入与输出 Token 计费。

思考模式下，思维链按照输出 Token 计费。

错误码

Step 系列模型由阶跃星辰直供，其错误码与千问云标准错误码存在差异。调用 Step 模型时，请以下表为准。

错误码	错误原因	解决方法
400 - 格式错误	请求参数格式不正确，可能包括图片无法下载、图片数量超限、模型不支持的输入类型、参数值不合法	检查请求体、模型能力和参数范围
401 - 认证失败	缺少或无效的 API Key	检查 API Key 及请求头格式是否正确
402 - 余额不足	账户余额不足	检查账户余额，及时进行充值
429 - 请求超限	请求过于频繁，超出速率限制	实现指数退避和重试逻辑，或降低请求频率
451 - 内容拦截	请求内容或响应内容未通过审核	修改请求内容，避免输入不安全或敏感内容
500 - 服务器失败	服务器内部故障	请稍后重试，持续出现时联系我们解决
503 - 服务器故障	服务器负载过高	请稍后重试

​快速开始

​多模态调用示例

​图像理解

​视频理解

​文件限制

​其它功能

​模型列表与计费

​错误码