
? 为什么现在必须搞懂会问 AI API?
? 从零开始:会问 AI API 注册到密钥获取全流程
? 基础调用:三行代码搞定第一个请求(附多语言示例)
import requests
url = "https://api.huiwenai.com/v1/chat/completions"
headers = {
"Authorization": "Bearer 你的密钥",
"Content-Type": "application/json"
}
data = {
"model": "gpt-3.5-turbo",
"messages": [{"role": "user", "content": "推荐一本SEO入门书"}]
}
response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
print(response.json())
$ch = curl_init();
curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, "https://api.huiwenai.com/v1/chat/completions");
curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, );
curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, [
"Authorization: Bearer 你的密钥",
"Content-Type: application/json"
]);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode([
"model" => "ernie-bot",
"messages" => [["role" => "user", "content" => "什么是API调用"]]
]));
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, );
$response = curl_exec($ch);
curl_close($ch);
print_r(json_decode($response, true));
? 多模型切换核心技巧:从手动到自动的进阶之路
model_map = {
"simple_qa": "ernie-bot-turbo",
"code": "code-llama",
"marketing": "chatglm-pro",
"image": "midjourney-api"
}
def get_model(task_type):
return model_map.get(task_type, "gpt-3.5-turbo") # 默认模型
? 企业级需求:高并发与稳定性保障方案
from requests.adapters import HTTPAdapter
from urllib3.util.retry import Retry
session = requests.Session()
retry = Retry(total=, backoff_factor=0.5) # 最多重试3次,每次间隔0.5秒
adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry)
session.mount("https://", adapter)
? 个人用户实用指南:低成本玩转多模型
def check_remaining_quota(api_key):
url = "https://api.huiwenai.com/v1/quota"
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}
response = requests.get(url, headers=headers)
remaining = response.json().get("remaining_tokens", )
if remaining < :
print("⚠️ 免费额度快用完了,注意控制调用量!")
return remaining
❌ 避坑指南:90% 的人都会犯的 5 个错误
- 密钥暴露:见过把密钥硬编码在前端代码里的,不出三天就被人扒走。正确做法是存在后端环境变量里,前端通过自己的服务器转发请求。
- 不看响应状态码:只判断有没有返回结果,不看状态码。其实 429 代表限流,401 是密钥过期,503 是服务维护,处理方式完全不同。
- 忽略模型特性:比如用 "llama-2" 处理中文长文本,效果肯定差,这模型本来就不是优化中文的。调用前先查会问 AI 的模型特性表,别瞎用。
- 没做请求缓存:相同的问题反复调用 API,纯纯浪费钱。加个 Redis 缓存,相同请求 10 分钟内直接返回缓存结果。
- 批量任务不分批:一次传几千个任务,不超时才怪。企业用户记得用 "分页提交",每次 100 个任务以内最稳妥。
? 效果监控:数据看板与优化方向
❓ 新手必看:最常被问到的 3 个问题
A:大部分可以,但像 "gpt-4-32k" 这种高级模型需要企业认证,不过基础版的 gpt-4 个人用户也能用,只是并发量限制严点。
A:不会!只有返回 200 状态码的成功调用才计费,超时、错误响应都不扣 tokens,这点比很多平台良心。
A:必须能!用多线程同时发起请求就行,不过个人用户要注意并发限制,超过 10 个并发会被限流。