
掌握ChatGPT插件與自定義GPT
登錄后,您將看到一個提示您創建 API 令牌的屏幕。
繼續并單擊 + 按鈕;為您的 API 令牌命名;然后單擊“創建”。
您的 API 令牌現在應該已經自動生成。
您應該將其復制并存儲在安全的地方,以防止未經授權的訪問。
創建 API 令牌后,您可以復制、更改令牌名稱和刪除它。您還可以按照上述步驟輕松創建其他令牌。
{
"model": "llama-3.1-405b",
"messages": [{"role": "user", "content": "你是哪家公司開發的人工智能語言模型"}]
}
{
"id": "chatcmpl-2353b432-ad27-4e4d-b7b5-db28997f0441",
"object": "chat.completion",
"created": 1730794494,
"model": "llama-3.1-405b",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "我是 Meta 開發的人工智能語言模型。"
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": null
}
在構建 Llama 的 API 之前,您還應該研究并了解以下領域:
您的成本將根據您使用的 Llama 3.1 模型和用于管理該模型的云提供商(例如 AWS)而有所不同。
此外,成本以每消耗 100 萬個令牌來衡量,并按輸入和輸出細分。前者是與分析和處理請求相關的成本,而后者是與生成和傳遞響應相關的成本。
了解有關Llama 3.1 的 API 定價的更多信息。
官方文檔中沒有說明 Llama 3.1 模型的速率限制以及需要注意的錯誤,咱們可以通過API來問一下
對于每個用戶,聊天平臺的速率限制如下:
如果您嘗試超過這些限制,您將看到一條錯誤消息,提示您已達到速率限制。
適用于所有Llama 3.1模型。
在調用我們的模型API時,需要注意以下常見錯誤:
本文總結了將Meta開源的AI模型Llama集成到內部應用和產品的詳細步驟,從創建賬戶、生成API令牌,到復制和安全存儲API令牌,并提供了文本生成的代碼示例。同時,文章還探討了在使用Llama API過程中需要考慮的關鍵因素,包括價格、速率限制和常見錯誤處理,幫助開發者更有效地集成Llama模型到應用中,并確保API調用的順利進行。