Qwen3.5 API请求优化指南：如何正确设置参数禁止思维链

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在调用 Qwen3.5 这类大语言模型 API 时，模型默认会启用 ” 思维链 ”（Chain-of-Thought）机制。该机制虽然能提升回答的逻辑性和连贯性，但会导致两个显著问题：

响应延迟增加 ：模型需要额外时间生成中间推理步骤
计算资源浪费 ：对于不需要推理过程的简单请求，会消耗不必要的 Token

尤其在以下场景中，禁用思维链能带来明显收益：

执行简单指令（如数据格式化）
高并发批处理任务
实时性要求高的交互场景

Qwen3.5 通过以下参数控制思维链行为：

{
  "parameters": {
    "do_sample": true,
    "temperature": 0.7,
    "stop_sequence": ["\n"],
    "disable_chain_of_thought": true  // 关键参数
  }
}

disable_chain_of_thought：设为 true 时完全禁用思维链
stop_sequence：建议配合设置截断符，避免冗余输出
max_new_tokens：可适当降低限制，减少资源消耗

POST /v1/completions HTTP/1.1
Host: api.qwen-model.com
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
X-Request-Optimization: no-cot  // 部分版本支持此简写

以下 Python 示例展示完整请求流程：

import requests
import time

# 基准测试函数
def benchmark_api(disable_cot=False):
    headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }

    payload = {
        "prompt": "将以下 JSON 格式化为美观的可读样式:",
        "input_data": "{\"name\":\"Qwen\",\"version\":3.5}",
        "parameters": {
            "disable_chain_of_thought": disable_cot,
            "max_new_tokens": 50,
            "temperature": 0.3
        }
    }

    start = time.time()
    response = requests.post(API_ENDPOINT, json=payload, headers=headers)
    latency = (time.time() - start) * 1000  # 毫秒

    return {"response": response.json(),
        "latency": latency,
        "token_usage": response.json().get("usage", {})
    }

# 对比测试
cot_enabled = benchmark_api(disable_cot=False)
cot_disabled = benchmark_api(disable_cot=True)

print(f"启用思维链延迟: {cot_enabled['latency']:.2f}ms")
print(f"禁用思维链延迟: {cot_disabled['latency']:.2f}ms")

在 AWS c5.2xlarge 实例上的测试结果（100 次请求平均）：