登錄成功以后你就會看到一個聊天頁面

2.從左側導航欄中找到設置>API密鑰,進入API密鑰頁。

3.從API密鑰這里就能看到API密鑰的相關信息。

2. AI21 labs 開放平臺 API密鑰可用性測試

在獲取API密鑰后,進行可用性測試是確保其正常工作的重要步驟。以下是使用Python進行測試的一個案例

流媒體示例

輸入:

from ai21 import AI21Client
?
messages = [ChatMessage(content="Who was the first emperor of rome", role="user")]
?
client = AI21Client()
?
response = client.chat.completions.create(
messages=messages,
model="jamba-1.5-mini",
stream=True
)
?
for chunk in response:
print(chunk.choices[0].delta.content, end="")
?

輸出:

你將得到一個 JSON 格式的響應,其中包含了 對話的唯一標識符、生成的消息內容、角色類型(例如“助手”)和 token 使用情況等信息。

示例輸出:

{
"id": "chatcmpl-8zLI4FFBAAApK2mGJ1BJOrMrPZQ8N",
"choices": [
  {
    "index": 0,
    "message": {
      "role": "assistant",
      "content": "Sure! Here's an interesting fact: Did you know that honey never spoils? Archaeologists have"
    },
    "finish_reason": "length"
  }
],
"usage": {
  "prompt_tokens": 26,
  "completion_tokens": 20,
  "total_tokens": 46
},
}

3. 使用AI21 labs 開放平臺 API搭建應用的其他關鍵考慮因素

在使用AI21 labs 開放平臺 API搭建應用時,除了獲取和測試API密鑰外,還需考慮以下因素:

身份驗證和安全性

API請求需要通過Bearer token授權認證。在每個請求的Header中使用API密鑰進行身份驗證,因此確保密鑰的安全存儲和傳輸非常重要,避免泄漏。 在生產環境中,應使用環境變量或加密存儲來管理API密鑰,而不是硬編碼在代碼中。

消息結構和聊天上下文管理

messages參數用于傳遞聊天上下文,確保對話的連貫性。每條消息包括role(如system, user, assistant)和content字段,需要按照正確的順序提供,以便模型理解和響應。 對話歷史中的系統消息可以用來指導模型的語氣和回答方式,建議根據應用需求定制初始系統消息(如指定專業領域或語氣風格)。

參數控制和優化響應

temperature和top_p等參數可以用來控制生成內容的多樣性和隨機性。適當的調整這些參數可以幫助應用實現不同風格或精度的輸出。 max_tokens限制了模型響應的長度,應該根據實際需求設置,避免響應過長或過短。

流式響應(Streaming)

在需要長時間生成響應時,啟用流式響應(stream=true)可以減少等待時間。每個token都會單獨生成并立即返回,使得應用可以實時獲取信息,而不是等待完整響應返回。

4. AI21 labs 開放平臺 API密鑰申請和使用中的常見問題

在申請和使用 AI21 labs 開放平臺 API密鑰過程中,你可能會遇到以下常見問題:

如何使用工具調用?

如果模型在生成響應時調用了某個工具,響應會包含一個tool_calls字段,描述所調用的工具和相關參數。您可以在下一次請求中提供該工具調用的結果來幫助模型理解上下文。

如何限制模型的輸出長度?

要限制模型生成的回答長度,可以通過設置max_tokens參數來控制響應的最大token數量。這會影響生成文本的長度。

如何進行多輪對話?

對于多輪對話,您需要將每次交互(用戶消息和模型生成的響應)都加入到messages數組中。每次請求時,發送完整的對話歷史,使模型能夠理解上下文。

5. AI21 labs 開放平臺 API進階指引

在獲得AI21 labs 開放平臺 API密鑰之后,即可開啟API接口對接,本文整理了多篇使用AI21 labs 開放平臺 API的案例,幫助讀者更有效地使用AI21 labs 開放平臺 API:

RAG 引擎文件庫計算提交字符串中的令牌數量非流式回復結果

6. 常見問題

問題1: 什么是冪簡集成平臺?

冪簡集成是蜜堂有信在2023年打造的一款SAAS產品,建設著國內最全的API平臺,為開發者提供全面、高效、易用的API集成管理方案,一站搜索、試用、集成國內和國外API。讓用戶在AI時代全方位接入互聯網,用API連接一切服務和算力,實現價值倍增。

問題2:如何找到AI21 labs 開放平臺 API

冪簡API平臺可以通過以下兩種方式找到所需API:通過關鍵詞搜索API(例如,輸入’AI21 labs 開放平臺 API‘這類品類詞,更容易找到結果)、或者從API hub分類頁進入尋找。

問題3:AI21 labs 開放平臺的替代品有哪些?

市場上存在免費、付費兩種替代者

例如

醫療大模型API接口介紹及對接

Copilot AI大模型API接口介紹及對接

Perplexity AI大模型API接口介紹及對接

豆包大模型API接口介紹及對接-字節跳動

Dolly開源大語言模型API接口介紹及對接

更多競品可以在AI21 labs 開放平臺找到。

7. 總結

本文介紹了如何獲取和測試AI21 labs開放平臺的API密鑰,如何在應用中使用該API進行對話生成,并探討了與API相關的身份驗證、安全性、消息結構、參數控制等關鍵因素。還討論了流式響應和多輪對話的實現,解決了API使用過程中可能遇到的一些常見問題。通過提供的示例代碼和詳細指導,幫助開發者更高效地集成和優化AI21 labs API應用,提升開發體驗。

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