如何使用 DeepSeek 構建 AI Agent：終極指南
使用百度千帆API需要首先在平臺上注冊并申請API Key。以下是一個簡單的Python代碼示例，用于調用ERNIE-Speed-8K模型：
import requests
import json
API_KEY = "你的API Key"
SECRET_KEY = "你的Secret Key"
def main():
url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/ernie_speed?access_token=" + get_access_token()
payload = json.dumps({
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "你好"
},
]
})
headers = {
'Content-Type': 'application/json'
}
response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)
print(response.text)
def get_access_token():
url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token"
params = {"grant_type": "client_credentials", "client_id": API_KEY, "client_secret": SECRET_KEY}
return str(requests.post(url, params=params).json().get("access_token"))
if __name__ == '__main__':
main()騰訊混元平臺同樣提供了免費的AI大語言模型接口，涵蓋了多種應用場景。主要的模型包括hunyuan-lite、hunyuan-pro等。
騰訊混元大模型API的優勢在于其并發能力和多樣化的模型選擇。hunyuan-lite模型允許開發者進行多路并發操作，適合復雜的實時交互應用場景。此外，騰訊還提供了詳盡的文檔和示例代碼，便于開發者快速實現功能。
要使用騰訊混元API，首先需要在平臺上創建密鑰。以下是使用hunyuan-lite模型的簡單示例：
import requests
url = "https://api.tencent.com/v1/chat/completions"
headers = {
"Authorization": "Bearer {YOUR TOKEN}",
"Content-Type": "application/json"
}
data = {
"model": "hunyuan-lite",
"messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())訊飛星火提供了一系列免費的API接口，適用于多樣化的應用場景，特別是在語音和文本處理的領域。
訊飛星火的API接口不僅支持文本對話，還可以進行語音識別和合成。Spark Lite模型提供了無限量的Tokens支持，QPS為2，適合高頻次的請求場景。
使用訊飛星火API，開發者需要在訊飛的官方網站上注冊并獲取相應的API密鑰。以下是一個簡單的調用示例：
import requests
url = "https://spark-api.xf-yun.com/v1.1/chat"
headers = {
"Authorization": "Bearer {YOUR API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
data = {
"messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())字節扣子平臺提供的AI大語言模型API涵蓋了從文本處理到角色扮演的多種功能，支持高效的API調用。
字節扣子的API接口特別適合于實時對話和復雜文本分析任務。它支持多種模型，如豆包·Function call模型，以及高并發的調用能力。
要使用字節扣子API，開發者需在平臺上創建個人訪問令牌，并發布Bot為API服務。以下是簡單的Python調用示例：
import requests
url = "https://api.coze.cn/open_api/v2/chat"
headers = {
"Authorization": "Bearer {YOUR PERSONAL_ACCESS_TOKEN}",
"Content-Type": "application/json"
}
data = {
"conversation_id": "123",
"bot_id": "{YOUR BOT}",
"user": "29032201862555",
"query": "你好",
"stream": False
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.status_code)
print(response.json())硅基流動平臺提供了多種免費的AI大語言模型接口，支持大規模的文本和數據處理。
硅基流動的API接口支持豐富的模型選擇，如Qwen系列和THUDM系列模型，適合多種復雜的應用場景。平臺提供的調試工具和詳細的文檔，使開發者能夠快速實現應用。
開發者可以通過硅基流動的官網創建API密鑰，并選擇合適的模型進行調用。以下是一個簡單的示例代碼：
import requests
url = "https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions"
payload = {
"model": "Qwen/Qwen2-7B-Instruct",
"messages": [{"role": "user", "content": "你好"}],
"max_tokens": 4096,
"stream": False,
"temperature": 0.5
}
headers = {
"accept": "application/json",
"content-type": "application/json",
"authorization": "Bearer {你的API密鑰}"
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)選擇合適的API需要根據具體的應用場景和需求來決定。例如，百度千帆適合大規模文本處理，騰訊混元則在實時交互中表現優異。
大多數免費API接口在請求次數和并發數量上有一定限制，開發者需要根據自身需求合理規劃使用策略。
各個平臺通常會在其官方網站提供詳細的API文檔，開發者可以通過注冊賬號后訪問這些文檔。
開發者應注意保護API密鑰的安全，避免泄漏。同時，應遵循平臺的使用協議，避免不當操作。
可以通過減少不必要的API調用、使用批量請求、以及優化數據處理邏輯等方式提高API的使用效率。
總結而言，免費AI大語言模型API的出現極大地推動了AI技術的普及。通過合理選擇和使用這些接口，開發者能夠在不同的應用場景中實現智能化轉型。
