阿里最新发布，千问AI平台Token Plan实测来了！

Datawhale干货

**作者：筱可，Datawhale成员**

阿里最新发布了千问AI平台，把 Qwen、Kimi、DeepSeek 等一百多个系列的模型聚到一个平台上，一个 API Key 就能调。注册还带一批免费额度，不少顶级模型可以直接免费试。

发布同时还开源了两个官方 Skill，让 AI Agent 终于可以自主控制模型了。

我们拿其中的qianwen-ai完整跑了一轮测试：

给它一段小水豚的故事，让它自己做成短片。最后完成了一条 15 秒、带配音的成片：3 幕分镜、3 张关键帧、3 段图生视频、3 句旁白配音，横跨文本、图像、视频、语音四类模型、五个子技能。

全程只靠Agent 自己操控，自动切换了三个模型：wan2.6-i2v-flash、qwen3-tts-flash、wan2.6-t2i。下面，我们把整个过程和实测数据完整分享出来。

一、过去的模型服务平台是给人用的，以后是给 Agent 用的

一个模型干不完所有事。

不同模型擅长的方向不一样，Agent 跑一个任务，中途换好几个模型很正常。任务本身也有轻有重，简单的步骤用便宜的模型就够，能省下不少成本。

这些判断以前都靠人：哪一步该换模型、换成哪个、便宜的够不够用。可 Agent 一跑就是几千次调用、很久都不停，人没法一步步盯着。

模型平台也差不多卡在这一步。早期是单家模型的 API，换个模型就得改代码。后来有了聚合网关，一个 Key 能调很多家，比价和切换方便了，但挑哪个、什么时候挑，还是人在动手。千问AI 平台想往前走一步，把选模型、调用、部署做成官方开源的 Skill，交给 Agent 自己来。

阿里云资深副总裁刘伟光在发布时说：过去的模型服务平台是给人用的，以后用模型的主力是 Agent，千问AI 平台要给开发者和 Agent 都提供更顺手的体验。

接下来，我们通过一个完整的测试让 Agent 自主控制模型。

二、实测「Agent 自主控制模型」的全流程

第一步：进入控制台

打开https://platform.qianwenai.com注册登录，进入控制台。

第二步：获取 API Key

进控制台打开 API Keys 页https://platform.qianwenai.com/home/api-keys

OpenAI 兼容：https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1Anthropic 兼容：https://dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic

右上角点创建 API Key，填个描述名称，点生成。

生成后在列表里点复制按钮，Key 就拿到了。提醒一句，Key 只完整显示一次，记得当场存好。

第三步：安装 qianwen-ai skill

有了 Key，再把官方 skill 装上，Agent 就可以使用千问AI 平台自主控制模型了。

装qianwen-ai是一条命令的事，走标准的 Agent Skills 分发机制，只需要 Node.js 18 以上：

npx skills add QianWen-AI/qianwen-ai 跑起来会自动克隆仓库、列出技能，全选确认就装好了。

这里有个实测才发现的细节：它装出来是 9 个子技能，覆盖文本、图像、视频、语音、视觉理解、模型推荐、认证、用量查询、版本更新。官方 README 当时的清单只列了 8 个，漏了一个版本更新检查，以实际装出来的为准。

装好后，负责认证的qianwen-ops-auth子技能会引导你把上面拿到的 Key 配好。

到这一步，Key 拿到了、skill 装上了，可以开始使唤 Agent 了。

第四步：测试 Agent 自主选择模型

我们让它画一张千问的吉祥物：

你来让他帮我生成一个图片，就是千问的专属吉祥物，你可以联网搜索一下看看，其实是一只水豚，你试试生产他吧 Agent 先联网确认了这个形象，再自己主动调用了qianwen-image-generation的文生图模型 wan2.6-t2i 出图，得到一只圆滚滚、呆萌治愈的卡通水豚，扁平插画风、干净浅背景，拿来当品牌吉祥物。

一句话需求发出去，Agent 自己选模型、调用、把结果取回来，不用人去别的页面挑模型、配参数。

选型这一步由 9 个子技能里的qianwen-model-selector负责。它不干活，只做判断：画图、做视频、配音这些执行子技能动手前，先来问它这一步该用哪个模型，拿到答案再去调。

它的判断分三层，逐层缩小范围。第一层看需求类型，是画图、生成视频还是文字转语音，先框出能干这活的一批模型。第二层看使用场景，临时试一下就挑质量高的，要上量生产就挑更快更便宜的。第三层比单价，在剩下的候选里选成本最合适的那个。三层走完模型就定了，这次测试里它定的是 wan2.6-t2i。

这套选型是加分项，不是必需项。不装它也能跑，每个执行子技能都自带一个默认模型，区别只是少了比价和择优这一层，不会因为缺了这一环整条链就断掉。对刚上手的人来说，装上就直接用得上，选型的活它替你做了。

第五步：测试 Agent 自主编排模型

单点调用跑通后，我们又测了编排，让 Agent 把多个子技能连起来做一件完整的事。

我们给它一个故事：小水豚想去河边游泳，先在家跟妈妈说，然后独自出门在傍晚迷了路，妈妈找到他带回家；第二天，妈妈陪着他一起去河边游泳。

从这段话到成片，只需要一次输入，剩下的五个子技能由 Agent 自己一环接一环调完：

• qianwen-text 把故事写成 3 幕分镜，每幕一句画面描述加一句旁白。

• qianwen-image-generation按分镜生成 3 张关键帧图，1280×720。

• qianwen-video-generation做图生视频，把每张关键帧驱动成 5 秒的动态镜头。

• qianwen-audio-tts把 3 句旁白配成语音。

• 最后用 ffmpeg 合成一条 15 秒、带配音的完整短片。

我们没告诉它要分 3 幕，也没说每幕多长、哪张图配哪句旁白，这些是它拆出来的。分镜文字进画图模型得到关键帧，关键帧进视频模型驱动成镜头，旁白文字进配音模型得到语音，最后所有片段和音轨一起交给 ffmpeg。

比拆步骤更麻烦的是这几步节奏不一样。文本和配音基本是同步返回，图生视频是异步任务，提交完要排队、轮询、算完再取结果，每段 5 秒的镜头大约 3 到 4 分钟。三段什么时候都跑完、素材什么时候齐了才能进合成，这些都是Agent 自己在判断并执行。

整条链跑了十几分钟，中间换了四类模态、三个模型。要是这些模型分散在几家，每换一次就多一道手续：另一个 Key、另一套 SDK、另一份文档。这次因为是一个 Key、一个 skill 入口，所以环境没另配，格式也没手工转，选模型的活qianwen-model-selector就直接完成了。

三、实测下来的三个感受

一条完整的编排链，能在一个平台完成并看到花费

含 3 段图生视频的那条链，加上前面单点调模型的测试，一共 ¥5.35。Agent 调了什么，在千问AI 平台的后台记得清楚。用量日志里逐条列着请求来源是 Skills，模型是 wan2.6-t2i、wan2.6-i2v-flash、qwen3-tts-flash，时长、延迟、状态都在。

计费这块 Token Plan 也上了平台，按平台能力算，不按单个模型分。一份 Credits 全平台通用，调 Qwen 还是换 DeepSeek 都从这份里扣，不用再给每个模型单独买套餐，使用下来感觉很方便。

换模型只改一个模型名，工程都不需要动

这次测试图快，在形象一致性和画质都有短板，用的是 wan2.6-i2v-flash，在细节、时长、分辨率上都做了取舍，这是为控制体验成本主动选的，不代表平台视频生成的上限。

想要好效果，跟 Agent 说一句换成 wan2.7-i2v 就行，1080P、首尾帧控制、更长时长都有，编排链一个字都不用改，也不用重写脚本、换 SDK。这种一句话切换，也是把全套模型收进同一个平台后才有的便利。

不过整条链全用旗舰档也没必要，一个任务里的活本来就有轻有重。改改分镜文字、校验一下格式，小模型足够；真正吃效果的是出关键帧和图生视频这两步，值得用好的。把这个分法提前写成规则交给 Agent，它每一步自己对着选，简单的走便宜档，复杂的走旗舰档，钱花在该花的地方，复杂任务里就可以更加省钱。

模型都在一个平台，所以长程任务能一口气跑完

实测中的编排链能这么跑，是因为模型都在千问 AI 平台上。一百多个系列，开源模型和 Qwen 的闭源商业模型都有，一个 Key、一个兼容协议就能在它们之间切，不用一家家注册账号、存好几个 Key，也不用为每个模型单独搭一套环境。换模型对 Agent 来说就是换个名字。所以它才能从一段故事一路走到成片，中间没停下来问我什么。

四、「Agent 自主控制模型」的两个核心 Skill

千问 AI 平台能让 Agent 自主控制模型，核心是把平台自己的运营动作也开放给 Agent，上线了两个 好用的官方 Skill，正好是一进一出。

先说 qianwen-ai，它 让 Agent 会用平台上的模型，实测使用的都是它。

装上之后，选哪个模型、怎么调用、认证和 API Key 怎么管、这个月花了多少、免费额度还剩多少，都能交给 Agent。你说一句「挑个便宜点 的模型把这批文档翻了」，或者「查下某个模型的免费额度 还剩多少」，它自己就去平台里办。

而 qianwenai-deploy 是出口，让 Agent 把做出来的应用部署上云。项目写完要上线，在项目目录里说一句「帮我把这个项目部署上云」，它自己分析项目、选方案、给报价，确认后才动手；给它一个 Git 链接也行，会自己克隆、构建。

改完说「更新项目」就热更新；不想留着，再说一句删掉，资源全部释放、停止计费，整个过程不用进入控制台。

写在最后：从人调模型，到 Agent 调模型

模型每隔几周换一次榜首，盯着谁最强意义不大。Agent 干一个任务往往要连着调好几个模型，费时间的是在几家之间来回切、重复配置。千问AI 平台把重心放在聚合本身，Qwen、Kimi、DeepSeek 等一百多个系列都接进来，一个 Key 全调得动，选模型、调用、部署还能交给官方 Skill，让 Agent 自己完成。

从人登录控制台操作平台，到给 Agent 下一句指令、让它替你把模型用起来，这是这一两年正在发生的变化。我们这轮从生图到做出一条短片的实测，跑的就是这个方向，看看模型平台怎么真正「为 Agent 而生」。

想体验的话就两步：去 platform.qianwenai.com 注册，把 API Key 配进你常用的编码工具，用注册送的额度先跑跑看。觉得顺手、要高频用，再买 Token Plan 也不迟。

官网：https://www.qianwenai.com/控制台：https://platform.qianwenai.com

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