【AI大模型学习路线】第一阶段之大模型开发基础——第三章（大模型实操与API调用）如何通过API调用大模型？

【AI大模型学习路线】第一阶段之大模型开发基础——第三章（大模型实操与API调用）如何通过API调用大模型？

---

---

欢迎宝子们点赞、关注、收藏！欢迎宝子们批评指正！
祝所有的硕博生都能遇到好的导师！好的审稿人！好的同门！顺利毕业！

大多数高校硕博生毕业要求需要参加学术会议，发表EI或者SCI检索的学术论文会议论文。详细信息可关注VX “学术会议小灵通”或参考学术信息专栏：https://fighting.blog.csdn.net/article/details/146692330

---

前言

结合大模型的发展现状与前景，当前我们可以通过多种方式在实际项目中调用大模型（如GPT-4、Claude、Gemini、文心一言等），最主要和常用的方式之一就是通过API（应用程序接口）调用。下面我们来系统地讲解如何通过API调用大模型，并结合一个Python代码示例来说明实操过程。

一、大模型发展现状与前景简述

1. 发展现状

• 大模型如OpenAI的GPT-4、Google的Gemini、Anthropic的Claude、百度的文心一言、阿里的通义千问等，已具备强大的文本生成、问答、翻译、编程、推理等能力。
• 各大厂商均提供了开放API服务，支持通过HTTP请求远程调用模型能力。
• 多数API采用RESTful接口，数据交换格式通常为JSON，使用简单，易集成。

2. 前景

• 大模型将嵌入到各种软件工具、智能助手、代码开发、数据分析、自动文档生成、自动化办公等场景中。
• 趋势是：模型即服务（Model-as-a-Service, MaaS），无需本地部署，只需调用API即可获取强大推理能力。
• 企业和开发者可以灵活调用多模态、领域专用、私有化部署的大模型API。

二、大模型API调用的基本流程

以下是标准步骤，以OpenAI GPT-4为例，调用流程基本一致于其他大模型API：

1. 注册账号并获取API Key

如在 OpenAI官网 注册并获取你的API_KEY。

2. 安装必要库（如 openai）

pip install openai

3. 编写Python调用代码

import openai

# 设置 API 密钥
openai.api_key = "你的API_KEY"

# 调用 ChatGPT (GPT-4 或 GPT-3.5)
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",  # 模型名称
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个智能Python编程助手"},
        {"role": "user", "content": "帮我写一个快速排序的Python代码"}
    ],
    temperature=0.7,  # 控制生成文本的多样性
    max_tokens=500    # 控制回复长度
)

# 输出回复
print(response['choices'][0]['message']['content'])

三、API调用常见参数说明

四、调用其他厂商大模型API（如百度文心、阿里通义）

示例：调用百度文心一言（Ernie）

import requests

API_KEY = "你的API_KEY"
SECRET_KEY = "你的SECRET_KEY"

# 获取access_token
def get_access_token():
    url = f"https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token"
    params = {
        "grant_type": "client_credentials",
        "client_id": API_KEY,
        "client_secret": SECRET_KEY
    }
    res = requests.post(url, params=params)
    return res.json().get("access_token")

access_token = get_access_token()

# 调用文心一言大模型
url = f"https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/completions?access_token={access_token}"
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
data = {
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "介绍一下人工智能的发展历程"}
    ],
    "temperature": 0.7
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json()['result'])

五、实用技巧与建议

• API Key 保密：切勿将你的密钥硬编码在公共代码中，应使用环境变量或配置文件。
• 使用代理或本地封装库：如国内访问OpenAI，可以通过代理加速；或使用现成的 SDK，如 openai、dashscope（通义）等。
• 模型调用负载控制：使用 max_tokens 限制生成长度，合理设置 timeout 避免长时间等待。
• 多轮对话管理：需维护上下文messages结构，支持连续对话。