1. 前言
当你为Coze平台插件调用付费时，是否想过：那些看似神秘的插件开发，实则只需一杯咖啡的时间就能自主实现？本文将颠覆您对AI插件开发的认知——无需机器学习背景，不必研究复杂算法，以阿里云百炼大模型为基座，带你用5分钟完成一个专业级图像识别插件的开发全流程。
在接下来的实战中，你将亲历从模型选型、代码编写到服务部署的完整闭环。即使你是首次接触大模型开发的工程师，也能轻松完成Coze插件开发。文末更附赠提示词工程秘籍，助你突破大模型应用效果天花板。
当你成功部署第一个自研插件时，或许会惊叹：原来插件开发 so easy~。
2. 基于阿里云百炼大模型编写图像识别插件实战
2.1. 寻找合适的大模型
在进行图像识别插件的开发前，第一步是选择适合的基础模型。在阿里云百炼模型广场中（访问模型广场），可以找到各种类型的大模型，这些模型根据不同的任务需求分类，包括图像理解、文本生成、语音识别等。对于本次任务，我选择了支持图像内容理解的 qwen-vl-plus 模型。
点击 API参考 按钮，进入模型的使用文档页面。这份文档详细描述了如何调用模型，包括所需的参数信息以及具体的调用格式：
- model 参数：指定要调用的模型名称（这里是
qwen-vl-plus）。messages 参数：用于传递消息列表，包含与模型交互的历史对话记录。User Message：表示用户发送给模型的具体消息内容，包括文本和图像的URL。2.2. Coze新建插件
为了将模型功能封装为一个易用的插件，我们需要在 Coze 平台上新建插件，选择任意空间（可以是个人空间或者你自己任意新建的），点击新建插件：
创建完插件以后还需要创建工具，这里可以写成一样（插件和工具的关系，你可以理解为工具是插件的子集）：
2.3. 编写插件代码
完成工具构建后，我们就可以进行插件代码编写了：
代码详情：
import osfrom openai import OpenAIfrom typing import TypedDictimport json # 添加导入json模块class Input(TypedDict): api_key: str image_url: strclass Output(TypedDict): text: str error_message: strdef handler(args) -> Output: try: # 从输入参数中获取 API 密钥和图像 URL api_key = args.input.api_key image_url = args.input.image_url # 创建 OpenAI 客户端实例 client = OpenAI( api_key=api_key, # 使用传入的 API 密钥 base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", # 指定 Base URL ) # 调用 qwen-vl-plus 模型进行图像识别 completion = client.chat.completions.create( model="qwen-vl-plus", # 模型名称 messages=[{ "role": "user", "content": [ {"type": "text", "text": "这是什么"}, # 提问，问图像内容 {"type": "image_url", "image_url": {"url": image_url}} # 传入图像 URL ] }] ) # 打印返回的内容，检查其结构 result = completion.model_dump_json() print("Model response:", result) # 将返回的字符串转换为字典 result_dict = json.loads(result) # 获取 content 内容 text = result_dict.get("choices", [{}])[0].get("message", {}).get("content", "无法获取识别结果") return {"content": text} except Exception as e: return {"error_message": str(e)} # 如果发生错误，返回错误信息上述代码调用了阿里云百炼平台的 qwen-vl-plus 模型，识别传入图片的内容，并返回识别到的文字说明。总的来说做了以下几件事：
- 从输入参数中提取 API 密钥和图像 URL；使用这些参数创建 OpenAI 客户端，指定使用阿里云的兼容 API 地址；调用
qwen-vl-plus 图像识别模型，请求包含一段文本“这是什么”和用户提供的图像；将模型返回的 JSON 字符串解析成 Python 字典；从返回结果中提取模型的回答内容（即 message.content）作为识别文本；如果一切正常，返回识别出的内容；如发生错误，则返回错误信息。2.4. 元数据设置
编写完代码需要设置一下元数据信息（输入的参数信息）：
设置完元数据，在测试代码中输入测试数据就能进行插件测试了：
2.5. 插件发布
当我们测试了插件没问题后就能对插件进行发布了，点击右上角发布按钮就能对插件进行发布操作，发布后的插件可以在本空间内使用：
如果要让别人可以使用你的插件，可以在插件商店上架你的插件，操作很简单，就不演示了：
3. 资料领取
你觉得大模型不好用，可能是你不会写提示词，小肥肠为你准备了海量提示词模板和DeepSeek相关教程，只需关注gzh后端小肥肠，点击底部【资源】菜单即可领取。
4. 结语
通过本文的实战演示，相信你已经感受到：插件开发并非高不可攀，借助阿里云百炼大模型和Coze平台，即使零基础也能快速上手，开发出高质量的图像识别插件。掌握这一技能，不仅能够节省昂贵的API调用成本，更是迈向AI原生应用开发的重要一步。
现在，轮到你亲自实践了。放下犹豫，打开Coze，写下你的第一行代码，属于你的AI插件时代，从此刻启航！
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