DashScope通过标准化的API提供“模型即服务”（Model-as-a-Service，MaaS）。不同于以往以任务为中心的AI API，DashScope构建在面向未来的、以模型为中心的理念下，因此也引入了一些新的概念和术语。开发者可以通过本文了解DashScope的有关概念和术语，从而更好的使用DashScope进行AI应用开发。
模型和模型服务
“模型即服务”是DashScope的本质：让各种模型的能力触手可得。DashScope将各类AI模型通过标准化的封装形成API服务，以方便应用开发者调用。通过DashScope，丰富多样化的模型不仅能通过推理API被集成，也能通过训练微调API实现模型定制化。DashScope为AI模型提供云原生的Serverless服务，使得开发者无需关注模型服务API背后的服务器管理，也可直接获得稳定可靠的服务。此外DashScope也为有需求的用户提供特定模型的独占服务。
在DashScope中，每个模型都拥有其唯一的模型名称字符串。例如，qwen-turbo 代表的是通义千问大模型、paraformer-v1 代表的是Paraformer语音识别模型等等。模型名称字符串是模型的代号，用于在DashScope API中以指定被调用的模型，通过model=‘模型名称字符串’ 给出。
API-KEY
DashScope使用API-KEY作为调用API的密钥。API-KEY承担了调用鉴权、计量计费等功能。API-KEY被广泛应用于DashScope API中，通过 api-key 参数指定。DashScope中所有不同的模型API服务都可以使用一个API-KEY、以一致的编程方式进行调用，方便开发者进行跨模态的、多个模型的接续调用。
请妥善保存和使用API-KEY，如需进一步了解API-KEY有关的安全信息，请参考保护并正确使用API-KEY。
领域和任务
使用DashScopeAPI通常需要了解指定模型所在的领域和任务。不同模型的领域和任务标签可以在其模型卡片、快速开始或模型详情文档中找到。
领域是模型所属的大类，例如：生成式AI（aigc）、计算机视觉（cv）、自然语言处理（nlp）、音频（audio）、多模态（multi-modal）等。
任务是模型所具备的能力，例如：光学字符识别（ocr）、语音识别（asr）、分词（word-segmentation）等。
对模型服务API的调用编程需要指定模型的领域和任务。可以参考每个模型的快速开始和模型详情文档中有关的示例代码，来获得具体的使用方法。
API函数
根据不同的领域和任务，DashScopeAPI提供给开发者不同的API函数供调用。一个API函数调用实现模型所支持的一个最基本的功能，例如，aigc领域模型提供generation等调用，audio领域的asr任务提供transcription等调用。
开发者可以通过查阅模型详情文档，了解一个模型支持的API函数调用，以及输入参数、返回结果等信息。