【AI大模型应用开发】0.2 智谱AI API接入详细步骤和简单应用

最新推荐文章于 2025-11-17 10:38:13 发布
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大家好，我是【同学小张】。持续学习，持续干货输出，关注我，跟我一起学AI大模型技能。

最近我的OpenAI的API key由于调用次数太多被封了… 不知道下个月能不能解封。而为了尽可能地不花钱，先来看下国内的大模型API怎么用。

本文是智谱AI API的使用。

0. 环境

（1）注册并登录智谱AI开发者平台：https://www.zhipuai.cn/

原来注册的时候赠送了18块钱的使用额度，不知道现在注册还有没有。

（2）获取API key

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

（3）安装智谱AI API的Python包

pip install --upgrade zhipuai
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接入api的大模型如何限制token输出
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<think>好的，我现在需要回答用户关于如何限制接入API的大模型输出token的问题。首先，我得理解用户的需求。他们可能在使用像OpenAI的GPT-3或类似的模型时，发现生成的文本过长，想要控制输出的长度，可能是为了节省成本或者满足特定的应用需求。 接下来，我应该回忆一下常见的API参数，比如max_tokens、temperature等。记得max_tokens参数是直接控制生成文本的最大token数量，包括输入的提示和输出的内容总和。所以用户需要设置这个参数来限制输出长度，但要注意总token不能超过模型的最大限制，比如4096。 然后，可能需要提到其他相关参数，比如stop_sequences，它可以设置停止词，当模型生成这些词时就会停止，从而间接控制长度。不过这种方法可能不如max_tokens直接，但有时候可以结合使用。 另外，温度参数（temperature）和top_p参数虽然主要影响生成文本的多样性和随机性，但调整它们也可能间接影响生成内容的长度，比如温度低可能导致更保守的回答，从而可能更短。但这不是直接控制token数量的方法，所以需要说明这些参数的不同作用。 还需要提醒用户总token数包括输入和输出，所以如果输入较长，那么可用的输出token就会减少。例如，如果输入用了3000token，那么输出最多只能有1096token（假设模型上限4096）。 此外，可能存在的误区是用户可能误以为max_tokens仅限制输出，但实际上它限制的是输入加输出的总和。因此，需要明确说明这一点，避免用户设置过高导致API报错。 另外，不同模型的token计算方式可能不同，比如GPT-3.5和GPT-4可能有不同的最大限制，需要用户查阅对应文档。此外，中文和英文的token计算也有差异，中文通常一个字可能被分成多个token，这也需要用户注意。 最后，总结几种方法：直接设置max_tokens，使用stop_sequences，合理规划输入长度，以及结合其他参数调整。同时提醒用户测试不同设置的效果，确保输出符合需求，同时注意成本和性能的平衡。</think>接入API的大模型（如GPT系列、文心一言等）限制Token输出的方法通常涉及以下几个关键步骤和技术，以下为分步说明： --- ### **1. 设置`max_tokens`参数** - **作用**：直接限制模型输出的最大Token数量。 - **实现方式**： - 在API请求中显式指定`max_tokens`参数（例如`max_tokens=100`）。 - 模型生成的文本将严格不超过此数值。 - **注意事项**： - 总Token数（输入+输出）不能超过模型的最大限制（如GPT-3.5的4096 Token）。 - 输入过长时，需减少`max_tokens`以避免溢出。 --- ### **2. 使用`stop_sequences`终止条件** - **作用**：通过预设终止词提前结束生成。 - **实现方式**： - 在API参数中设置`stop=["。", "\n", "END"]`等终止符。 - 当模型生成任意终止符时，立即停止输出。 - **适用场景**： - 需要生成结构化内容（如列表、代码块）。 - 避免模型生成冗余内容。 --- ### **3. 动态调整输入长度** - **原理**：模型的总Token容量固定（如4096），需为输出预留空间。 - **公式**： ``` 最大输出Token = 总容量 - 输入Token数 ``` - **示例**： - 若输入占3000 Token，则输出最多为1096 Token。 --- ### **4. 后处理截断** - **方法**： - 若模型未严格遵循`max_tokens`，可对返回结果手动截断。 - 例如：取前N个字符或按句子截断。 - **缺点**：可能导致语义不完整。 --- ### **5. 结合其他参数优化** - **`temperature`**：降低温度值（如0.2）可减少随机性，生成更紧凑内容。 - **`top_p`**：限制采样范围（如0.9），避免生成长尾低概率Token。 --- ### **关键注意事项** 1. **Token计算差异**： - 中文1个汉字≈1.5~2 Token（依赖分词器）。 - 英文1个单词≈1~1.3 Token。 2. **成本控制**： - Token数直接影响API调用成本，需平衡效果与预算。 3. **模型版本差异**： - 不同模型（如GPT-3.5与GPT-4）的Token限制可能不同，需查阅文档。 --- ### **示例代码（OpenAI API）** ```python import openai response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role": "user", "content": "用100字解释量子计算"}], max_tokens=100, # 限制输出Token stop=["\n"], # 遇到换行符停止 temperature=0.5 # 降低随机性 ) ``` --- 通过上述方法，开发者可以精确控制大模型的输出长度，兼顾内容质量和资源效率。实际应用中需根据场景组合参数，并通过测试找到最优配置。
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