一、硅基流动官网介绍

        硅基流动（SiliconFlow）成立于2023年8月，由前微软亚洲研究院主管研究员、OneFlow创始人袁进辉博士领衔创立，总部位于北京海淀区。公司致力于成为全球领先的AI能力提供商，通过一站式大模型云服务平台，让开发者无需关注底层技术细节和高昂算力成本，聚焦产品创新本身。

        目前平台注册用户已超1000万，日均调用量超千亿Token，并与字节跳动、美团等企业达成深度合作。2025年6月完成数亿元战略融资，投资方包括阿里云、创新工场等。

二、文本、视频、声音、图像体验

2.1 文本体验

文本生成是最基础的能力，支持DeepSeek-V3、GLM-4.6、Qwen3等多种大模型。可通过messages格式传递对话内容，支持system prompt设定人设与风格。

2.2 图像体验

支持图像理解与图像生成两大类场景：

        图像理解：可通过URL或Base64编码传入图像，让模型描述内容、OCR识别、多图对比等。DeepSeek-OCR还支持PDF输入，可将文档转换为Markdown格式。

        图像生成：平台提供Kwai-Kolors等免费生图模型可供调用。

2.3 视频体验

支持通过video_url传入视频文件，配合max_frames和fps参数控制提取帧数，让模型总结视频内容、识别动作场景等。

2.4 音频体验

支持audio_url传入音频文件，可实现语音识别、音频内容转录等功能。CosyVoice2等模型也可用于语音生成。

Qwen3-Omni是平台上的旗舰多模态模型，支持文本、图像、音频、视频自由输入，音频对话延迟低至211ms，支持119种文本语言和19种语音理解。

三、Python接入硅基流动——多模态案例实战

3.1 环境准备与密钥获取

当前平台的大语言模型支持通过 OpenAI 库进行调用。请确保已安装 Python 3.7.1 或更高版本并配置好虚拟环境，然后在终端/命令行中运行以下命令安装 OpenAI Python 库：

pip install --upgrade openai

点击左侧边栏的API密钥  然后新建密钥 最后复制 替换以下代码中的api_key

如果想换一种模型 可以替换代码中的model

3.2 文本生成案例

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY_FROM_CLOUD_SILICONFLOW_CN", 
                base_url="https://api.siliconflow.cn/v1")
response = client.chat.completions.create(
    model='Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1',
    messages=[
        {"role": "user", 
        "content": "推理模型会给市场带来哪些新的机会"}
    ],
    stream=True
)

for chunk in response:
    if not chunk.choices:
        continue
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)
    reasoning = getattr(chunk.choices[0].delta, 'reasoning_content', None)
    if reasoning:
        print(reasoning, end="", flush=True)

3.3 图像理解案例

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="Your-api_key", base_url="https://api.siliconflow.cn/v1")

response = client.images.generate(
    model="Kwai-Kolors/Kolors",
    prompt="a cat",
    size="1024x1024",
    n=1,
    extra_body={
        "step": 20
    }
)

print(response)

3.4 视频理解案例

import requests

url = "https://api.siliconflow.cn/v1/video/submit"

payload = {
    "model": "Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B",
    "prompt": "<string>",
    "negative_prompt": "<string>",
    "image_size": "1280x720",
    "image": "https://inews.gtimg.com/om_bt/Os3eJ8u3SgB3Kd-zrRRhgfR5hUvdwcVPKUTNO6O7sZfUwAA/641",
    "seed": 123
}
headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.request("POST", url, json=payload, headers=headers)

print(response.text)
 

3.5 音频理解案例

import requests

url = "https://api.siliconflow.cn/v1/audio/speech"

payload = {
    "model": "fnlp/MOSS-TTSD-v0.5",
    "input": "你站在桥上看风景，看风景的人在楼上看你。明月装饰了你的窗子，你装饰了别人的梦",
    "voice": "fnlp/MOSS-TTSD-v0.5:alex",
    "response_format": "mp3",
    "stream": True
}

headers = {
    "Authorization": "Bearer sk-xx",  # 请替换为您的真实 API Key
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers, stream=True)

if response.status_code == 200:
    # 将流式响应写入文件
    with open("output.mp3", "wb") as f:
        for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024):
            if chunk:
                f.write(chunk)
    print("音频已成功保存为 output.mp3")
else:
    print(f"请求失败，状态码: {response.status_code}")
    print(f"错误信息: {response.text}")
 

四、邀请链接

新用户注册即可获赠Token/代金券。目前硅基流动推出「推荐官」计划，邀请好友注册并完成实名认证，双方各得16元通用代金券，全平台通用（含Pro模型）

邀请链接：硅基流动统一登录

邀请码：ipsqpH9G