3行でいうと

  • 場面は5つです。①APIを呼ぶ、②考えるモードを切り替える、③Qwen Code で最初のセッションをする、④Qwen Code をスクリプトから呼ぶ（ヘッドレス）、⑤手元の推論サーバーを呼ぶ。
  • Qwen Code は、ファイルを書き換える前に許可を求める、と公式のQuickstartにあります。許可の出し方は「承認モード」で変わり、Plan、Ask Permissions、Auto-Edit、Auto、YOLO の5つがあります。
  • 思考モードの切り替えは、QwenCloud なら enable_thinking を直接渡し、自前のサーバーなら chat_template_kwargs の中に入れる、とモデルカードにあります。
  • 例の指示文（プロンプト）には「公式の例」と「この記事の例」があります。この記事の例は、手順の説明のために組んだもので、動作は確かめていません。
  • 最初の1時間の順番は、末尾に「この記事の案」として書きました。公式が決めた順番ではありません。

この記事は、公式の資料を2026年10月25日に読んでまとめたものです。この記事は、実際に使って確かめた記録ではありません。運営者はQwenを入れていますが、使い心地はこの記事には書いていません。手順は公式の手順を順に並べたものです。「この記事の例」と書いた指示文や設定は、公式の記載に合わせて、この記事で組んだ例で、動作は確かめていません。画面の表記は変わります。手元の画面と照らして読んでください。

先に結論

前提：用語をそろえる

たとえ話：厨房に入る見習い

Qwen Code は、厨房に入った見習いのようなものです。最初は、見ているだけ（Plan）、材料を切る前に毎回ひと声かける（Ask Permissions）、切るのは任せて火を使う前に声をかける（Auto-Edit）、と、任せる範囲を段階で決められます。どこまで任せるかを決めるのは、厨房の持ち主（自分）です。

場面1：APIを呼ぶ

05の手順5で作った hello_qwen.py を、手を加えながら使います。

手順

  1. 05の手順4で、環境変数 DASHSCOPE_API_KEY を入れ、新しいターミナルを開いたことを確かめます（echo $DASHSCOPE_API_KEY、Windows PowerShell は echo $env:DASHSCOPE_API_KEY）。
  2. python hello_qwen.py を実行します。
  3. 起きること：モデルの返答の文章が、ターミナルに表示される、とコードから読めます。公式に出力の例はありません。エラーが出たときは、05の「つまずきと直し方」の最初の行（401）を見ます。

呼び方を変える（公式の記載から）

Model Studio のOpenAI互換のページと QwenCloud のページには、次の決まりが書かれています。

項目 公式の記載
必須の項目 api_key、base_url、model、messages（Model Studio の互換のページ）
messages の役割 system、user、assistant。system を置けるのは先頭の1つだけで、最後は user（Model Studio の互換のページ）
任意の項目 top_p、temperature、presence_penalty、n、max_tokens、seed、stream、stop、tools、stream_options
制約 tools と stream=True は、同時に使えない（同ページ）
ストリーミング stream=True と stream_options={"include_usage": True}（同ページの例の説明）

この記事の例（動作は確かめていません）：先頭に system を足す。

completion = client.chat.completions.create(
  model="qwen3.8-max",
  messages=[
    {"role": "system", "content": "あなたは、短く答える日本語のアシスタントです。"},
    {"role": "user", "content": "APIキーを環境変数に入れる理由を、3行で説明してください。"}
  ]
)

モデルの名前。 公式の「First API call」は qwen3.8-max を使っています。Qwen Code の従量課金の例は qwen3.7-plus です。使えるモデルとリージョンごとの違いは、QwenCloud の「Model pricing」と「Choose models」のページで確かめる、と公式にあります（02）。

場面2：考えるモードを切り替える

Hugging Face の Qwen3.8-27B のモデルカードに、思考モードの扱いが書かれています。

公式の記載

手順（この記事の例。動作は確かめていません）

QwenCloud の OpenAI互換で、思考をオフにして呼ぶ書き方の例です。OpenAI の SDK では、SDK が知らない項目を extra_body で渡します。

completion = client.chat.completions.create(
  model="qwen3.8-max",
  messages=[{"role": "user", "content": "1+1は？"}],
  extra_body={"enable_thinking": False},
)

サンプリングの値（モデルカード）

モデルカードに「Recommended Sampling Parameters」の見出しで載っている値は、次のとおりです。フレームワークによって、対応する項目が違う、とも書かれています。

モード 値
思考 temperature=1.0, top_p=0.95, top_k=20, min_p=0.0, presence_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0
非思考（instruct） temperature=0.7, top_p=0.80, top_k=20, min_p=0.0, presence_penalty=1.5, repetition_penalty=1.0

presence_penalty を0から2の間で上げると、終わらない繰り返しが減るが、言語が混ざることがある、と書かれています。qwen3.8-max の温度の話（上）とは、モデルが違うので、数字を混ぜません。

場面3：Qwen Code で最初のセッションをする

手順

  1. 05の手順3までを終え、/doctor が通ることを確かめておきます。
  2. 作業するフォルダに移ります。
cd /path/to/your/project
qwen
  1. 画面が開いたら、/help と入力します。使えるコマンドの一覧が出る、と Quickstart にあります。
  2. 最初の質問をします。Quickstart の例（公式の例）は次のとおりです。
explain the folder structure

what can Qwen Code do?
  1. 起きること：モデルがフォルダを読み、説明を返す、と Quickstart の流れから読めます。具体的な出力は、公式に例がありません。
  2. ファイルを変える頼みごとをします。公式の例は次のとおりです。
add a hello world function to the main file
  1. 起きること：Quickstart には、「ファイルを変更する前に、許可を求める」とあります。許可を求める画面の見た目と選択肢の表記は、読んだページに載っていませんでした。手元の画面で確かめてください。
  2. 終わるときは /quit か /exit です。

公式の例の続き（Quickstart）

種類 公式の例
Git what files have I changed?、commit my changes with a descriptive message、create a new branch called feature/quickstart、show me the last 5 commits、help me resolve merge conflicts
修正 add input validation to the user registration form、there's a bug where users can submit empty forms - fix it
ほか リファクタリング、テスト、ドキュメント、レビューの例が各1つ

この記事の例（日本語の指示文。動作は確かめていません）：

このフォルダの構成を説明してください。まだファイルは変更しないでください。

README の「インストール」の節に、手順を3行で足してください。変更する前に、どこをどう変えるかを先に見せてください。

基本のコマンド（Quickstart）

コマンド 何をするか
/auth 認証の方法を変える
/doctor 認証と環境を確かめる
/help（/?） コマンドの一覧
/compress 会話の履歴を要約に置き換えて、トークンを減らす
/clear（別名 reset、new） 会話の履歴を消す
/theme 見た目の配色を変える
/language 言語の設定を見る、変える。/language ui zh-CN（画面の言語）、/language output Chinese（モデルの出力の言語）の例がある
/quit（/exit） すぐ終了
/model モデルを切り替える（QwenCloud のページと Authentication のページ）
/stats 使用量の合計（Troubleshooting の記載）

承認モード：どこまで任せるか

「Approval Mode」のページの内容です。

モード 公式の説明
Plan 読み取りだけの分析。ファイルの編集とシェルのコマンドは実行されない
Ask Permissions（設定値は default） ファイルの編集とシェルのコマンドを、毎回手で承認する
Auto-Edit 編集のツール（edit、write_file、notebook_edit）は自動で承認。シェルのコマンドは承認が要る
Auto LLMの分類器が、問題ないと判断したシェルのコマンド、ネットワークの呼び出し、作業場所の外の編集を承認し、リスクがあると判断したものを止める。読み取りと作業場所の中の編集は分類器を通さない
YOLO すべてのツールの呼び出しを自動で承認 
{
  "tools": {
    "approvalMode": "auto-edit"
  }
}

手順（Plan で読むだけにする。この記事の案）：

  1. qwen を起動します。
  2. /plan このフォルダの構成を調べて、直したほうがよい点を挙げてください と入力します。公式の書き方（/plan <内容>）に合わせた、この記事の例です。
  3. 起きること：Plan では、ファイルの編集とシェルのコマンドは実行されない、と公式にあります。
  4. 終わったら /plan exit で、もとのモードに戻ります。

信頼するフォルダの設定（任意）

場面4：Qwen Code をスクリプトから呼ぶ（ヘッドレス）

手順

  1. 05の接続（環境変数か settings.json）を済ませます。
  2. 1回だけ実行します。
qwen --prompt "What is machine learning?"
  1. 標準入力から渡すこともできます（公式の例）。
cat README.md | qwen --prompt "Summarize this documentation"
  1. 起きること：画面は出ず、最終の返答だけが標準出力に出る（既定の text）、と公式にあります。

出力の形式

形式 公式の説明
text（既定） 最終の返答だけ
json 全メッセージをためて、終わったとき1つの配列で出す。配列は、system の session_start、assistant、最後の result の順。jq -r '.[-1].result' で答えを取り出せる
stream-json 1行に1つのJSONで、起きた順に出す。--include-partial-messages で途中の経過も出る 
qwen -p "What is the capital of France?" --output-format json

主なフラグ

-p（--prompt）、-o（--output-format）、--approval-mode、-y（--yolo、サンドボックスは有効にならない、と公式の注意）、-m（--model）、--continue（直近のセッションを再開）、--resume [sessionId]、--max-session-turns、--max-wall-time（例：10m）、--max-tool-calls、--safe-mode、-d（--debug）。

qwen -p "..." --yolo --max-session-turns N --max-wall-time 10m --output-format json

--yolo は、すべての操作を自動で承認します。公式は、信頼できる隔離環境（CI のランナーなど）向けの組み合わせとして載せています。使う前に、承認モードの注意（上）を読んでください。429と529のエラーを延々と再試行するには、QWEN_CODE_UNATTENDED_RETRY=1 を明示します（CI=true だけでは有効にならない、と書かれています）。

場面5：手元の推論サーバーを呼ぶ

05の節 E で、vLLM などを http://localhost:8000/v1 で起動した前提です。

手順（この記事の例。動作は確かめていません）

  1. 05の手順1のコマンドでサーバーを起動したままにします。
  2. 別のターミナルで、OpenAI の SDK を入れます（モデルカードの手順は pip install -U openai）。
  3. モデルカードは、OPENAI_BASE_URL と OPENAI_API_KEY を環境変数に入れる形を書いています。次は、その書き方に合わせた例です。
export OPENAI_BASE_URL='http://localhost:8000/v1'
export OPENAI_API_KEY='dummy'
  1. Python で呼びます。
from openai import OpenAI

client = OpenAI()  # 環境変数から読む
r = client.chat.completions.create(
  model="Qwen/Qwen3.8-27B",
  messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(r.choices[0].message.content)

場面6：チャット（Qwen Studio）で使う

次の文を、小学生にもわかる3文に直してください。
（ここに、自分で用意した短い文章を貼る）

最初の1時間の順番（この記事の案）

公式が決めた順番ではなく、05と06の手順を並べ替えた、この記事の案です。

時間の目安 やること 参照
最初の10分 入口を決める。API なら、リージョンを決めてキーを作る 05のB
次の10分 環境変数に入れて、hello_qwen.py を実行する 05のB、場面1
次の10分 system の追加、思考のオフ、を1つずつ変えて返りを見る 場面1、2
次の15分 Qwen Code を入れ、/auth と /doctor まで進める 05のD
次の15分 Plan で読むだけの質問をし、次に Ask Permissions で小さな変更を頼む 場面3

気をつけること

出典