【玩轉大模型的API】 2025年最全大模型API申請與調用實戰指南！教你一鍵使用146個大模型
在人工智能迅猛發展的今天，大模型（如DeepSeek、文心一言、Claude等）已經成為各行各業創新的核心動力。作為開發者或產品經理，你是否也想快速接入這些強大的AI能力，卻被繁瑣的API申請流程和調用細節搞得頭疼？別擔心，今天我就帶你從零開始，系統講解大模型API的申請方法和實戰調用技巧，一鍵助你輕松玩轉AI接口！
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- 一、大模型API到底是什么？為什么你必須了解它？
- 二、主流大模型API一覽及申請解析
- 三、146個大模型API調用實戰：從零到一的完整流程
步驟1：訪問能用AI API工具
步驟2：生成新的API Key
步驟3：使用OpenAI API的實戰教程
一、大模型API到底是什么？為什么你必須了解它？
先來聊聊什么是大模型API。簡單來說，大模型API就是通過網絡接口，允許你調用云端部署的超大規模人工智能模型的能力。你不需要自己訓練模型，也不用擔心硬件資源，只要通過API發送請求，就能獲得智能文本生成、語義理解、翻譯、問答等多種功能。
大模型API的三大核心優勢??
- 遠程調用，省時省力你無需搭建復雜的AI訓練環境，只要有網絡，就能調用云端模型。
- 功能豐富，覆蓋多場景從智能客服、內容創作，到代碼生成、數據分析，API都能幫你實現。
- 高效便捷，快速集成標準化接口設計，讓你幾行代碼就能接入，極大提升開發效率。
二、主流大模型API一覽及申請解析
市場上大模型API琳瑯滿目，選擇合適的API是第一步。下面我幫你梳理幾款主流大模型API及其申請要點。
大模型名稱 | 代表廠商 | 主要功能 | 申請難度 | 適用場景 |
ChatGPT API | OpenAI | 文本生成、對話、代碼輔助 | 中等 | 聊天機器人、內容創作 |
文心一言API | 百度 | 中文理解、生成、翻譯 | 簡單 | 中文應用、智能客服 |
Claude API | Anthropic | 安全對話、文本生成 | 中等 | 企業級對話系統 |
GPT-4 API | OpenAI | 高級文本理解與生成 | 較難 | 復雜文本處理、專業領域 |
等等... | ... | ... | ... | ... |
AI大模型發展至今，已經有100多個模型。那么我們該如何選擇呢？如果一個一個去申請，我們將會費時又費力。所以下一步就教你如何一鍵申請146個大模型的API接口
三、146個大模型API調用實戰：從零到一的完整流程
步驟1：訪問能用AI API工具
在瀏覽器中打開能用AI API進入主頁https://ai.nengyongai.cn/register?aff=PEeJ
步驟2：生成新的API Key
- 點擊“添加令牌”按鈕。
. 創建成功后，點擊“查看KEY”按鈕，獲取你的API Key。
步驟3：使用OpenAI API的實戰教程
擁有了API Key后，接下來就是如何在你的項目中調用OpenAI API了。以下以Python為例，詳細展示如何進行調用。
1.可以調用的模型
2.Python示例代碼（基礎）
基本使用：直接調用，沒有設置系統提示詞的代碼
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="這里是能用AI API的模型名稱",
base_url="https://ai.nengyongai.cn/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
messages=[
# 把用戶提示詞傳進來content
{'role': 'user', 'content': "魯迅為什么打周樹人？"},
],
model='gpt-4', # 上面寫了可以調用的模型
stream=True# 一定要設置True
)
for chunk in response:
print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)
在這里插入代碼片3.Python示例代碼（高階）
進階代碼：根據用戶反饋的問題，用GPT進行問題分類
from openai import OpenAI
# 創建OpenAI客戶端
client = OpenAI(
api_key="這里是能用AI API的模型名稱",
base_url="https://ai.nengyongai.cn/v1"
)
def api(content):
print()
# 這里是系統提示詞
sysContent = f"請對下面的內容進行分類，并且描述出對應分類的理由。你只需要根據用戶的內容輸出下面幾種類型：bug類型,用戶體驗問題，用戶吐槽." \
f"輸出格式:[類型]-[問題:{content}]-[分析的理由]"
response = client.chat.completions.create(
messages=[
# 把系統提示詞傳進來sysContent
{'role': 'system', 'content': sysContent},
# 把用戶提示詞傳進來content
{'role': 'user', 'content': content},
],
# 這是模型
model='gpt-4', # 上面寫了可以調用的模型
stream=True
)
for chunk in response:
print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)
if __name__ == '__main__':
content = "這個頁面不太好看"
api(content)
通過這段代碼，你可以輕松地與OpenAI GPT-4.0模型進行交互，獲取所需的文本內容。
本文轉載自???愛學習的蝌蚪???，作者：hpstream
