装完 bl 我对着一百多个模型发呆，后来靠五条命令把家底摸清了

最近在装阿里云百炼的命令行工具。CLI 就是命令行工具的意思：不开网页，在终端里敲一行字让平台干活，百炼那个叫 bl。

装本身没什么可说的，一条 npm 命令的事（安装页在这）。装完我卡住了：Key 领了，--help 翻了两页，模型目录里一百多个家族，不知道从哪个下手，也不知道自己那个 Key 到底通没通。就这么对着终端发了一会儿呆。

后来我把这一小时拆成四个问题：我的凭证配对了没有、我要的模型叫什么名字、能直接跑的代码长什么样、这么多模型我该选哪个。四个问题各有一条命令能回答，其中三条连 Key 都不用。下面按我当时问的顺序记，顺带把踩到的坑写清楚。输出都是 2026-10-12 我在自己电脑上敲出来的，bl 2.1.0；会变的读数我都带了日期，别抄我的快照。

一、我配的 Key，可能不在生效的那一档上

第一条命令不花钱、也不联网鉴权，纯看本地配置：

bl auth status

我的输出（Key 自带掩码，可以直接截图贴给别人，不用手工打码）：

Config: image
Config file: /Users/chenxiaoru/.bailian/config.json
Authentication Status:
  API key (model):  env  sk-4...8c10
  Console gateway:  config  1d1b...32e1  (cn-beijing, domestic)
  OpenAPI (AK/SK):  not configured (run bl auth login --open-api)

第一行 Config: image 我一开始没在意，后来发现它才是关键：这是当前生效的配置档名字。配置档（profile）就是多套配置并存，我这边有 default、image、token-plan 三个，bl config list 能看清单，带星号的是当前生效的那个。

新手最容易踩的坑就是"我明明配了 Key 怎么不生效"。我第一反应总是去怀疑 Key 本身，方向就错了：多半是生效档不是你配的那档。

每条凭证后面还跟着来源：env 表示读自环境变量，config 表示读自配置文件，not configured 表示没配。三种凭证可以共存，这条命令逐条报，不混在一起，看一眼就知道该去哪儿改。

调模型用的是 API key (model) 那一条，也就是程序调用平台时用的那串密钥，在密钥管理页签领，领完设进环境变量或写进配置文件都行。

再看一眼生效配置的全貌：

bl config show

它把当前档摊平成一张表：base_url（请求发往哪个地址）、timeout、output，甚至还有 watermark: true 这种"我以为没设、其实有默认值"的项。我特意把 base_url 抄了下来，因为下一节的坑跟它有关。

二、搜索返回 0 条，不是我没配好

模型目录靠翻是翻不动的，用搜索：

bl model search --keyword 图像 --limit 10

关键词会去匹配模型 ID、中文名、能力码和描述，按相关度排序返回。还能加过滤器缩小范围，比如"输入是文字、输出也是文字、能做文本生成"：

bl model search --keyword 客服 --input-modality Text --output-modality Text --capability TG --limit 5

我在这里白折腾了几分钟。当时想先看看全量长什么样，就把关键词留空敲了一次：

bl model search --keyword ""

返回 total: 0。我以为是自己哪里没配好，把上面那些过滤器全加上，还是 0。后来才明白这条命令是"搜"，不是"浏览"，必须给一个非空关键词。第一次敲的人看到空结果很容易怀疑人生，其实只是没给词。

想翻全量目录是另一条命令 bl model list 的活，这篇不展开。两条分工不同，别混用。

还有一次空结果真不是我的问题：已经下线并从目录移除的模型，搜索也搜不到。我拿 10 月 10 号那批下线的 qwen3-max 试，加不加"包含已下线"开关都是 0 条，它已经从目录里拿掉了。所以"搜不到"有时候是模型不在了。

三、样例代码里的地址是个占位符

知道模型名字之后，别去网上抄代码，bl 自己会给你一份：

bl model code --model qwen3.8-flash

默认给的是 Python + OpenAI 兼容写法（一种通用的接口约定，多数语言的客户端库都认）的完整样例，连流式读取的循环都写好了。深度思考模型还会自动带上开启思考的参数。这条命令也不用 Key，我觉得是这一小时里最省事的一条。

坑在样例里的地址上：

https://[workspace-id].cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1

方括号那一截是要你自己替换的模板，不是上一节在 config show 里看到的真实地址。我当时整段抄进去，报了个连接错误，回头对照才发现两处地址根本不是一回事。要么把占位符换成你自己的端点，要么干脆删掉 base_url 这一行，让 SDK（平台官方给的调用库）走环境变量里的配置。

想要别的语言或别的接口风格，加参数：--sdk dashscope 换官方库写法，--api responses 换 Responses 接口。不知道支持哪些语言？我用了个笨办法，故意传错一次：

bl model code --model qwen3.8-flash --lang rust

报错信息会把整张语言矩阵打印给你：openai 写法支持 node、curl、python，dashscope 写法支持 curl、python、java。比翻文档快。

四、选模型那条，同一段话问两次不一样

最后一个问题最主观：一百多个模型，我这个需求该用哪个。bl 有一条"用大白话问"的命令：

bl advisor recommend --message "我想做一个中文客服机器人，要能读用户传来的截图，回复要快、成本要低"

这条要 Key（它背后真的在调模型做意图分析），但只调一次、量很小。它返回两块：一块是它对你那句话的理解，一块是排名候选。

我用同一段话问了两次，结果不一样：

	第一次	第二次
它理解成的能力需求	看图 + 文本生成	只写了文本生成
它理解成的预算档	低预算、成本优先	中等预算、均衡
排名第一	一个 OCR 专精模型（读图转文字）	一个机器翻译模型

OCR 是读图转文字的意思。第一次它把"读截图"解析成了看图能力，第一名给了一个读图转文字的模型；第二次看图能力从需求里消失了，第一名变成一个翻译模型。两次的第一名都不是"能读图的中文对话模型"。

所以我现在的习惯是别闭眼抄第一名。真正稳定、值得读的是返回里的理解块：它把你那句大白话翻译成四样东西，输入模态（文字还是图片）、输出模态、能力码、预算档。拿这四样回到第二节的搜索命令当过滤条件，比直接信排名可靠得多。排名是参考，理解块是需求说明书。

还有一条我提前说：它给的推荐理由原文里带单价数字。这篇按惯例不转录任何单价，价格会变，抄进文章就是错的。你自己跑的时候看到理由里的金额，以控制台价格页为准。

五、记下来的清单，和两件今天查不了的事

把上面串起来，装完之后的第一小时可以这么过：

1. bl auth status 看三条凭证各自从哪来、生效档是哪个
2. bl config list 确认带星号的档是你配了 Key 的那个
3. bl config show 记下真实的 base_url
4. bl model search --keyword <你的场景词> 找模型名；记住不带词会返回空
5. bl model code --model <名字> 拿样例；把占位符地址换掉
6. 拿不准选型就 bl advisor recommend --message <大白话>，读理解块不读第一名

两件如实说的事。用量和额度今天在我这台机器上查不了，那几条命令走控制台会话，我的会话过期了，跑出来是登录提示。想知道自己剩多少额度，直接去控制台的额度页看，别信任何文章里的数字，包括这篇。另一件是跑通第一句不在这篇里，拿到样例代码之后怎么设环境变量、怎么发出第一次调用，是另一篇《第一次调用大模型，卡住我的不是代码》的事。这篇解决的是"跑通之前先搞清楚家底"。

想自己试一遍

六条里前五条都不用 Key，装完就能敲。往下走的话，API Key 在密钥管理页签创建；想先看看平台长什么样，百炼首页在这。

会变的三样：模型目录、选型命令的排名（同一段话问两次就不同）、控制台额度。前两样重跑一遍就有当天读数，额度去控制台看。