Alibaba 프로바이더

프로바이더 인스턴스 (Provider Instance)

@ai-sdk/alibaba에서 기본 프로바이더 인스턴스 alibaba를 불러올 수 있어요:

import { alibaba } from '@ai-sdk/alibaba';

커스텀 구성이 필요하다면 createAlibaba를 불러와 원하는 설정으로 프로바이더 인스턴스를 만들 수 있어요:

import { createAlibaba } from '@ai-sdk/alibaba';

const alibaba = createAlibaba({
  apiKey: process.env.ALIBABA_API_KEY ?? '',
});

Alibaba 프로바이더 인스턴스를 커스터마이즈할 때 사용할 수 있는 선택적 설정은 다음과 같아요:

• baseURL string

  API 호출에 다른 URL 접두사를 사용해요. 예를 들어 프록시 서버나 지역 엔드포인트를 쓸 때 유용해요. 기본 접두사는 https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1이에요.

• videoBaseURL string

  비디오 생성 API 호출에 다른 URL 접두사를 사용해요. 비디오 API는 DashScope 네이티브 엔드포인트(OpenAI 호환 엔드포인트가 아님)를 사용해요. 기본 접두사는 https://dashscope-intl.aliyuncs.com이에요.

• embeddingBaseURL string

  임베딩 API 호출에 다른 URL 접두사를 사용해요. 임베딩 API는 DashScope 네이티브 엔드포인트(OpenAI 호환 엔드포인트가 아님)를 사용해요. 기본 접두사는 https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1이에요.

• apiKey string

  Authorization 헤더로 보내는 API 키예요. 기본값은 ALIBABA_API_KEY 환경 변수예요.

• headers Record<string,string>

  요청에 포함할 커스텀 헤더예요.

• fetch (input: RequestInfo, init?: RequestInit) => Promise<Response>

  커스텀 fetch 구현이에요.

• includeUsage boolean

  스트리밍 응답에 사용 정보를 포함할지 여부예요. 활성화하면 최종 청크에 토큰 사용량이 포함돼요. 기본값은 true예요.

언어 모델 (Language Models)

프로바이더 인스턴스로 언어 모델을 만들 수 있어요:

import { alibaba } from '@ai-sdk/alibaba';
import { generateText } from 'ai';

const { text } = await generateText({
  model: alibaba('qwen-plus'),
  prompt: 'Write a vegetarian lasagna recipe for 4 people.',
});

.chatModel() 또는 .languageModel() 팩토리 메서드도 사용할 수 있어요:

const model = alibaba.chatModel('qwen-plus');
// or
const model = alibaba.languageModel('qwen-plus');

Alibaba 언어 모델은 streamText 함수에서 사용할 수 있어요 (AI SDK Core 참고).

Alibaba 모델에 사용할 수 있는 선택적 프로바이더 옵션은 다음과 같아요:

• enableThinking boolean

  지원되는 모델의 thinking/reasoning 모드를 활성화해요. 활성화하면 모델이 응답 전에 추론 콘텐츠를 생성해요. 기본값은 false예요.

• thinkingBudget number

  생성할 최대 추론 토큰 수예요. thinking 콘텐츠의 길이를 제한해요.

• preserveThinking boolean

  지원되는 모델에서 이전 어시스턴트 메시지의 추론을 보존해요. 활성화하면 추론이 Alibaba reasoning_content와 preserve_thinking으로 별도로 전송돼요. 보존 thinking을 지원하는 모델의 기본값은 true이며, 선택 해지하려면 false로 설정하세요. 대화를 이어갈 때 AI SDK responseMessages를 변경하지 않고 추가하세요. 지원 모델 목록은 Alibaba의 preserved-thinking 문서를 참고하세요.

• parallelToolCalls boolean

  툴 사용 중 병렬 함수 호출을 활성화할지 여부예요. 기본값은 true예요.

Thinking 모드 (Thinking Mode)

Alibaba의 Qwen 모델은 복잡한 문제 해결을 위한 thinking/reasoning 모드를 지원해요:

import { alibaba, type AlibabaLanguageModelChatOptions } from '@ai-sdk/alibaba';
import { generateText } from 'ai';

const { text, reasoning } = await generateText({
  model: alibaba('qwen3-max'),
  providerOptions: {
    alibaba: {
      enableThinking: true,
      thinkingBudget: 2048,
    } satisfies AlibabaLanguageModelChatOptions,
  },
  prompt: 'How many "r"s are in the word "strawberry"?',
});

console.log('Reasoning:', reasoning);
console.log('Answer:', text);

thinking 전용 모델(qwen3-235b-a22b-thinking-2507 같은)의 경우 thinking 모드가 기본으로 활성화돼요.

다중 턴 대화에서 보존된 Thinking (Preserved Thinking in Multi-Turn Conversations)

보존 thinking을 지원하는 모델의 경우 AI SDK는 기본적으로 이전 어시스턴트 메시지의 추론을 Alibaba reasoning_content로 재생해, 모델이 이전 사고 과정 위에 구축할 수 있게 해요:

import { alibaba, type AlibabaLanguageModelChatOptions } from '@ai-sdk/alibaba';
import { generateText, type ModelMessage } from 'ai';

const providerOptions = {
  alibaba: {
    enableThinking: true,
    thinkingBudget: 2048,
  } satisfies AlibabaLanguageModelChatOptions,
};

const opening: ModelMessage = {
  role: 'user',
  content: 'Is Kafka or RocketMQ a better fit for transactional messages?',
};

const first = await generateText({
  model: alibaba('qwen3.7-max'),
  messages: [opening],
  providerOptions,
});

const second = await generateText({
  model: alibaba('qwen3.7-max'),
  messages: [
    opening,
    ...first.responseMessages, // append unchanged to keep the reasoning parts
    { role: 'user', content: 'Which tradeoff mattered most?' },
  ],
  providerOptions,
});

대화를 이어갈 때 responseMessages를 변경하지 않고 추가하세요. 보이는 텍스트만으로 어시스턴트 기록을 재구성하면 프로바이더가 reasoning_content로 직렬화하기 전에 추론 파트가 버려져요. preserveThinking: false로 재생을 선택 해지할 수 있으며, 다음 주의 사항을 참고하세요:

• preserveThinking은 그 자체로 thinking을 활성화하지 않아요. enableThinking/thinkingBudget 또는 최상위 reasoning 옵션과 함께 사용하세요.
• Alibaba가 보존 thinking을 지원한다고 문서화한 모델에서만 기본으로 활성화돼요. 다른 모델에서는 옵션을 명시적으로 설정하지 않으면 preserve_thinking이 전송되지 않아요. 지원 모델의 현재 목록은 Alibaba의 preserved-thinking 문서를 참고하세요.
• 마지막 사용자 메시지 이후의 현재 툴 호출 라운드의 추론은 Alibaba가 권장하는 대로 항상 툴 결과와 함께 다시 전송돼요. 옵션은 이전 라운드의 추론만 제어해요.
• 보존된 추론은 입력 토큰 사용량과 비용을 증가시켜요.
• 과거 추론은 보이는 어시스턴트 텍스트와 분리되어 유지되며, content에 병합되지 않아요.

툴 호출 (Tool Calling)

Alibaba 모델은 병렬 실행을 포함한 툴 호출을 지원해요:

import { alibaba } from '@ai-sdk/alibaba';
import { generateText, tool } from 'ai';
import { z } from 'zod';

const { text } = await generateText({
  model: alibaba('qwen-plus'),
  tools: {
    weather: tool({
      description: 'Get the weather in a location',
      inputSchema: z.object({
        location: z.string().describe('The location to get the weather for'),
      }),
      execute: async ({ location }) => ({
        location,
        temperature: 72 + Math.floor(Math.random() * 21) - 10,
      }),
    }),
  },
  prompt: 'What is the weather in San Francisco?',
});

프롬프트 캐싱 (Prompt Caching)

Alibaba는 반복 프롬프트의 비용을 줄이기 위해 암시적 및 명시적 프롬프트 캐싱을 모두 지원해요.

암시적 캐싱은 자동으로 동작해요. 프로바이더가 구성 없이 적절한 콘텐츠를 캐시해요. 더 많은 제어를 위해 cacheControl로 특정 메시지를 표시하는 명시적 캐싱을 사용할 수 있어요:

단일 메시지 캐시 제어 (Single message cache control)

import { alibaba } from '@ai-sdk/alibaba';
import { generateText } from 'ai';

const { text, usage } = await generateText({
  model: alibaba('qwen-plus'),
  messages: [
    {
      role: 'system',
      content: 'You are a helpful assistant. [... long system prompt ...]',
      providerOptions: {
        alibaba: {
          cacheControl: { type: 'ephemeral' },
        },
      },
    },
  ],
});

다중 파트 메시지 캐시 제어 (Multi-part message cache control)

import { alibaba } from '@ai-sdk/alibaba';
import { generateText } from 'ai';

const longDocument = '... large document content ...';

const { text, usage } = await generateText({
  model: alibaba('qwen-plus'),
  messages: [
    {
      role: 'user',
      content: [
        {
          type: 'text',
          text: 'Context: Please analyze this document.',
        },
        {
          type: 'text',
          text: longDocument,
          providerOptions: {
            alibaba: {
              cacheControl: { type: 'ephemeral' },
            },
          },
        },
      ],
    },
  ],
});

참고: 캐시 블록의 최소 콘텐츠 길이는 1,024 토큰이에요.

임베딩 모델 (Embedding Models)

.embedding() 팩토리 메서드로 텍스트 임베딩 모델을 만들 수 있어요. AI SDK 임베딩에 대해 더 알고 싶다면 embed()와 embedMany()를 참고하세요.

const model = alibaba.embedding('text-embedding-v4');

embed 함수로 Alibaba 임베딩 모델을 사용해 임베딩을 생성할 수 있어요:

import { alibaba, type AlibabaEmbeddingModelOptions } from '@ai-sdk/alibaba';
import { embed } from 'ai';

const { embedding, usage } = await embed({
  model: alibaba.embedding('text-embedding-v4'),
  value: 'sunny day at the beach',
  providerOptions: {
    alibaba: {
      textType: 'document',
      dimension: 1024,
      outputType: 'dense',
    } satisfies AlibabaEmbeddingModelOptions,
  },
});

여러 텍스트 값을 임베딩하려면 embedMany를 사용하세요. Alibaba 텍스트 임베딩 모델은 API 호출당 최대 10개 값을 지원하며, 더 큰 배치는 embedMany가 자동으로 분할해요.

import { alibaba, type AlibabaEmbeddingModelOptions } from '@ai-sdk/alibaba';
import { embedMany } from 'ai';

const { embeddings } = await embedMany({
  model: alibaba.embedding('text-embedding-v4'),
  values: [
    'sunny day at the beach',
    'rainy afternoon in the city',
    'snowy night in the mountains',
  ],
  providerOptions: {
    alibaba: {
      textType: 'document',
      dimension: 1024,
    } satisfies AlibabaEmbeddingModelOptions,
  },
});

Alibaba 임베딩 모델은 providerOptions.alibaba로 전달할 수 있는 추가 프로바이더 옵션을 지원해요:

• textType 'query' | 'document'

  비대칭 검색 작업을 위해 쿼리 텍스트와 문서 텍스트를 구분해요. 기본값은 document이에요.

• dimension number

  출력 임베딩 벡터의 차원이에요. 기본값은 1024예요. text-embedding-v4는 1536과 2048 차원도 지원해요.

• outputType 'dense' | 'sparse' | 'dense&sparse'

  출력 벡터 유형을 지정해요. 기본값은 dense예요. AI SDK 임베딩 인터페이스는 dense number[] 벡터를 반환하므로 sparse 전용 출력은 지원되지 않으며 오류를 던져요. dense 임베딩을 embedding/embeddings에서, sparse 벡터를 providerMetadata.alibaba.sparseEmbeddings에서 받으려면 dense&sparse를 사용하세요.

임베딩 모델 기능 (Embedding Model Capabilities)

비디오 모델 (Video Models)

.video() 팩토리 메서드로 Alibaba Cloud DashScope API를 호출하는 Wan 비디오 모델을 만들 수 있어요. AI SDK에서 비디오 생성에 대해 더 알고 싶다면 generateVideo()를 참고하세요.

Alibaba는 텍스트-영상, 이미지-영상(첫 프레임), 참조-영상의 세 가지 비디오 생성 모드를 지원해요.

텍스트-영상 (Text-to-Video)

텍스트 프롬프트로 비디오를 생성해요:

import { alibaba, type AlibabaVideoModelOptions } from '@ai-sdk/alibaba';
import { experimental_generateVideo as generateVideo } from 'ai';

const { video } = await generateVideo({
  model: alibaba.video('wan2.6-t2v'),
  prompt: 'A serene mountain lake at sunset with gentle ripples on the water.',
  resolution: '1280x720',
  duration: 5,
  providerOptions: {
    alibaba: {
      promptExtend: true,
      pollTimeoutMs: 600000, // 10 minutes
    } satisfies AlibabaVideoModelOptions,
  },
});

wan2.7 모델은 aspectRatio 옵션(API의 ratio 파라미터에 매핑)을 추가로 지원하고 항상 오디오를 생성해요. 멀티샷 구조는 shotType 옵션 대신 프롬프트에 직접 설명해요:

const { video } = await generateVideo({
  model: alibaba.video('wan2.7-t2v'),
  prompt:
    'A serene mountain lake at sunset. The camera pans across the water, then cuts to a close-up of ripples catching the light.',
  resolution: '1920x1080',
  aspectRatio: '16:9',
  duration: 5,
});

이미지-영상 (Image-to-Video)

첫 프레임 이미지와 선택적 텍스트 프롬프트로 비디오를 생성해요:

import { alibaba, type AlibabaVideoModelOptions } from '@ai-sdk/alibaba';
import { experimental_generateVideo as generateVideo } from 'ai';

const { video } = await generateVideo({
  model: alibaba.video('wan2.6-i2v'),
  prompt: {
    image: 'https://example.com/landscape.jpg',
    text: 'Camera slowly pans across the landscape',
  },
  duration: 5,
  providerOptions: {
    alibaba: {
      pollTimeoutMs: 600000, // 10 minutes
    } satisfies AlibabaVideoModelOptions,
  },
});

최상위 frameImages 옵션으로 첫 프레임을 전달할 수도 있어요:

import { alibaba, type AlibabaVideoModelOptions } from '@ai-sdk/alibaba';
import { experimental_generateVideo as generateVideo } from 'ai';

const { video } = await generateVideo({
  model: alibaba.video('wan2.6-i2v'),
  prompt: 'Camera slowly pans across the landscape',
  frameImages: [
    {
      image: 'https://example.com/landscape.jpg',
      frameType: 'first_frame',
    },
  ],
  duration: 5,
  providerOptions: {
    alibaba: {
      pollTimeoutMs: 600000, // 10 minutes
    } satisfies AlibabaVideoModelOptions,
  },
});

참조-영상 (Reference-to-Video)

캐릭터 일관성을 위해 참조 이미지 및/또는 비디오를 사용해 비디오를 생성해요.

wan2.6 모델의 경우 프롬프트에서 캐릭터 식별자(character1, character2 등)를 사용해 참조하세요. 참조는 공개 URL이어야 해요:

import { alibaba, type AlibabaVideoModelOptions } from '@ai-sdk/alibaba';
import { experimental_generateVideo as generateVideo } from 'ai';

const { video } = await generateVideo({
  model: alibaba.video('wan2.6-r2v-flash'),
  prompt: 'character1 walks through a beautiful garden and waves at the camera',
  resolution: '1280x720',
  duration: 5,
  inputReferences: ['https://example.com/character-reference.jpg'],
  providerOptions: {
    alibaba: {
      pollTimeoutMs: 600000, // 10 minutes
    } satisfies AlibabaVideoModelOptions,
  },
});

wan2.7 모델의 경우 프롬프트에서 Image 1, Image 2, Video 1 등을 사용하세요(이미지와 비디오는 참조 순서대로 별도로 계산됨). 이미지 참조는 공개 URL 또는 인라인 파일 데이터일 수 있고, 비디오 참조는 공개 URL이어야 해요:

import { alibaba, type AlibabaVideoModelOptions } from '@ai-sdk/alibaba';
import { experimental_generateVideo as generateVideo } from 'ai';
import { readFile } from 'node:fs/promises';

const imageBytes = await readFile('./character.png');

const { video } = await generateVideo({
  model: alibaba.video('wan2.7-r2v'),
  prompt: 'Image 1 walks through the scene shown in Image 2.',
  resolution: '1920x1080',
  duration: 5,
  inputReferences: [
    imageBytes, // inline image data, sent as base64 data URI
    'https://example.com/background.png',
  ],
  providerOptions: {
    alibaba: {
      ratio: '16:9',
      pollTimeoutMs: 600000, // 10 minutes
    } satisfies AlibabaVideoModelOptions,
  },
});

wan2.7 미디어 배열을 완전히 제어하려면(예: 음성 참조나 명시적 미디어 유형) inputReferences와 frameImages의 자동 매핑을 재정의하는 media 프로바이더 옵션을 사용하세요:

const { video } = await generateVideo({
  model: alibaba.video('wan2.7-r2v'),
  prompt: 'Video 1 walks into the room. Image 1 looks up and says hello.',
  providerOptions: {
    alibaba: {
      media: [
        {
          type: 'reference_video',
          url: 'https://example.com/character.mp4',
          referenceVoice: 'https://example.com/voice.mp3',
        },
        { type: 'reference_image', url: 'https://example.com/scene.png' },
        { type: 'first_frame', url: 'https://example.com/opening-frame.png' },
      ],
    } satisfies AlibabaVideoModelOptions,
  },
});

비디오 프로바이더 옵션 (Video Provider Options)

providerOptions.alibaba를 통해 다음 프로바이더 옵션을 사용할 수 있어요:

• negativePrompt string

  생성된 비디오에서 피하고 싶은 내용에 대한 설명 (최대 500자).

• audioUrl string

  오디오-비디오 동기화를 위한 오디오 파일 URL (WAV/MP3, 3-30초, 최대 15MB).

• promptExtend boolean

  더 나은 생성 품질을 위해 프롬프트 확장/재작성을 활성화해요. 기본값은 true.

• shotType 'single' | 'multi'

  비디오 생성의 쇼트 유형이에요. 'multi'는 멀티샷 시네마틱 내러티브를 활성화해요 (wan2.6 모델 전용).

• watermark boolean

  생성된 비디오에 워터마크를 추가할지 여부예요. 기본값은 false예요.

• audio boolean

  오디오 생성 여부 (wan2.6 I2V 및 R2V 모델용; wan2.7 모델은 항상 오디오를 생성).

• referenceUrls string[]

  참조-영상 모드용 참조 이미지/비디오 URL 배열 (wan2.6 모델). 이미지 0-5개와 비디오 0-3개를 지원하며 최대 5개 총합. 참조 이미지를 전달할 때는 최상위 inputReferences 옵션을 선호하세요.

• media Array<{ type, url, referenceVoice? }>

  참조-영상 모드용 명시적 미디어 배열 (wan2.7 모델). 각 항목은 type('reference_image', 'reference_video' 또는 'first_frame'), url(공개 URL, 또는 이미지의 data:{mime};base64,{data} URI), 선택적 referenceVoice 오디오 URL을 가져요. inputReferences와 frameImages의 자동 매핑을 재정의해요.

• ratio '16:9' | '9:16' | '1:1' | '4:3' | '3:4'

  종횡비 (wan2.7 텍스트-영상 및 참조-영상 모델). 최상위 aspectRatio 옵션이 이 파라미터에 자동으로 매핑돼요.

• pollIntervalMs number

  작업 상태 확인을 위한 폴링 간격(밀리초)이에요. 기본값은 5000.

• pollTimeoutMs number

  비디오 생성을 위한 최대 대기 시간(밀리초)이에요. 기본값은 600000(10분).

비디오 모델 기능 (Video Model Capabilities)

텍스트-영상 (Text-to-Video)

이미지-영상 (첫 프레임) (Image-to-Video)

참조-영상 (Reference-to-Video)

모델 기능 (Model Capabilities)

사용 가능한 모델의 전체 목록은 Alibaba Cloud Model Studio 문서를 참고하세요. 필요하다면 사용 가능한 프로바이더 모델 ID를 문자열로 전달할 수도 있어요.

더 알아보기 (Learn more)

• AI Gateway
• xAI Grok
• OpenAI
• Azure OpenAI
• Anthropic
• Open Responses
• Claude Platform on AWS
• Amazon Bedrock
• Groq
• Fal
• AssemblyAI
• GMI Cloud
• TypeSafe
• DeepInfra
• Deepgram
• Black Forest Labs
• Gladia
• Google
• Hume
• Google Vertex AI
• Rev.ai
• Baseten
• Hugging Face
• QuiverAI
• Fish Audio
• Mistral AI
• Z.AI
• Together.ai
• Cohere
• Fireworks
• Voyage AI
• DeepSeek
• Moonshot AI
• Alibaba
• MiniMax
• Cerebras
• Replicate
• Prodia
• Perplexity
• Luma
• ByteDance
• Kling AI
• ElevenLabs
• Cartesia

전체 사이트맵