"""
Qwen3-VL-Plus 使用示例

Qwen3-VL 是通义千问系列中最强大的视觉语言模型，具备以下能力:
- 高精度物体识别与定位（包括3D定位）
- Agent工具调用
- 文档和网页解析
- 复杂题目解答
- 长视频理解

模型选型:
- qwen3-vl-plus: 性能最强的模型
- qwen3-vl-flash: 速度更快，成本更低，适用于对响应速度敏感的场景

使用前请确保:
1. 设置环境变量 DASHSCOPE_API_KEY
2. 安装依赖: uv add openai python-dotenv
"""

import os
from dotenv import load_dotenv
from openai import OpenAI

# 加载 .env 文件中的环境变量
load_dotenv()


def analyze_image(image_url: str, question: str, model: str = "qwen3-vl-plus") -> str:
    """
    使用 Qwen3-VL 分析图片

    Args:
        image_url: 图片 URL 地址
        question: 关于图片的问题
        model: 模型名称，默认 qwen3-vl-plus

    Returns:
        模型的回答
    """
    client = OpenAI(
        api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
        # 北京地域
        base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
        # 新加坡地域使用:
        # base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
    )

    completion = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {
                        "type": "image_url",
                        "image_url": {"url": image_url},
                    },
                    {"type": "text", "text": question},
                ],
            },
        ],
    )

    return completion.choices[0].message.content


def main():
    """主函数"""
    # 示例图片 URL
    image_url = "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20241022/emyrja/dog_and_girl.jpeg"

    # 分析图片
    print("正在分析图片...")
    result = analyze_image(
        image_url=image_url,
        question="图中描绘的是什么景象?请详细描述。",
    )

    print("\n" + "=" * 50)
    print("Qwen3-VL-Plus 分析结果:")
    print("=" * 50)
    print(result)


if __name__ == "__main__":
    main()