四种姿势敲开混元大模型之门，你会选哪一种？

最新推荐文章于 2025-12-19 15:29:18 发布

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写在最前

本故事主要讲述通过 SDK 调用混元大模型的四种方式

每一种方式都各有千秋，适用于不同的场景

那么问题来了，你会选择哪一种呢？

故事开始

丹尼尔：蛋兄，听说腾讯云出了个混世大魔王！

蛋先生：啥魔王？

丹尼尔：混元大模型，哈哈。瞧我这张嘴啊 😅

蛋先生：我还以为有啥大新闻呢。没错，千呼万唤始出来，腾讯云终于也发布了自己的大模型服务，个人开发者也可以用，而且还有免费版哦！

丹尼尔：哇～，免费哦，那我可得去薅一波，怎么接入呢？

蛋先生：其实有多种接入方式，我来讲讲其中的四种，就看你的需求了

丹尼尔：洗耳恭听！

准备工作

蛋先生：首先，你需要一张入场券

丹尼尔：在哪里搞到这些东西呢？

蛋先生：请按照腾讯混云大模型快速入门先创建密钥（包括 SecretId 和 SecretKey）和 API Key，这就是你的入场卷，待会会用到哦

密钥（包括 SecretId 和 SecretKey）

API Key

丹尼尔：没问题，我去去就来

A moment later …

蛋先生：搞定啦？那我们继续？

丹尼尔：嗯，Let’s go

姿势一：混元 SDK

蛋先生：第一种方式是使用官方的混元 SDK，这也是最直接的方式

丹尼尔：哦，这我喜欢，简单直接，和我这个人一样，不喜欢拐弯抹角

蛋先生：额！不过，这种方式有一个前提条件，就是你的应用从始至终都必须依赖混元大模型。不过即便如此，我一般也不推荐这种方式。原因不是别的，单纯是从编程的可扩展性角度考虑。就像我们在后端连接数据库时，也会声明接口，而不是直接指定某个数据库，以便将来有切换其他数据库的可能性，虽然实际项目中这种切换的概率很低

丹尼尔：了解了。既然提到了，那就看下这种直接的方式是怎么样的呗

蛋先生：没问题，我给你个极简的示例。不过需要用到 secretId 和 secretKey，所以一般是建议在服务端调用的。毕竟把钥匙放在客户端，太不安全了

const tencentcloud = require("tencentcloud-sdk-nodejs-hunyuan");
const HunyuanClient = tencentcloud.hunyuan.v20230901.Client;

async function main() {
  const clientConfig = {
    credential: {
      secretId: "xxx",
      secretKey: "xxx",
    },
  };
  const client = new HunyuanClient(clientConfig);

  const res = await client.ChatCompletions({
    Model: "hunyuan-lite", // 这里可以换成混元的其它大模型
    Messages: [
      {
        Role: "user",
        Content: "大模型是什么？",
      },
    ],
  });
  console.log(res.Choices[0].Message.Content);
}

main();

姿势二：OpenAI SDK

丹尼尔：明白了。那么第二种方式呢？

蛋先生：第二种方式是使用 OpenAI SDK

丹尼尔：🙋我有两个问题。首先，使用 OpenAI SDK，不也绑死了大模型平台吗？其次，混元为什么可以使用 OpenAI SDK？

蛋先生：好问题，我来一一解答

第一个问题，因为 OpenAI 是大模型领域的领航者，它的接口规范设计经过大量项目和实际应用的检验，经历了多次迭代，可以说几乎已成事实上的行业标准。很多后起之秀的大模型服务都会兼容 OpenAI 的接口设计。还有一些工具，比如 LiteLLM，通过提供代理服务，让你可以使用 OpenAI 的格式来调用多种 LLM API。所以，使用 OpenAI SDK，不仅可以调用 OpenAI 自家的服务，还可以调用许许多多直接或间接兼容 OpenAI 接口设计的大模型服务

第二个问题，混元大模型就是前面提到的兼容了 OpenAI 接口设计的众多后起之秀中的一员，因此我们可以直接使用 OpenAI SDK 来调用

丹尼尔：也算是对前辈 OpenAI 的一种致敬吧

蛋先生：说得好。所以这种方式特别适合那些原本使用 OpenAI（或其它兼容的大模型服务）但现在想切换到混元大模型的场景，或者需要同时接入多个兼容 OpenAI 接口规范的大模型服务的情况

丹尼尔：那看下怎么接呗

蛋先生：同样来个极简示例。这里用到了 API Key，为了安全起见，一般也是在服务端运行

const OpenAI = require("openai");

async function main() {
  const client = new OpenAI({
    apiKey: "xxx", // 混元 APIKey
    baseURL: "https://api.hunyuan.cloud.tencent.com/v1",
  });

  const completion = await client.chat.completions.create({
    model: "hunyuan-lite", // 这里可以换成混元的其它大模型
    messages: [{ role: "user", content: "大模型是什么？" }],
  });
  console.log(completion.choices[0]?.message?.content);
}

main();

姿势三：LangChain

丹尼尔：我觉得使用 OpenAI SDK 这种方式已经挺不错了

蛋先生：是挺好的。不过毕竟这是 OpenAI 自家的标准，不是所有的大模型平台都兼容它，想法不一致是很正常的，有差异才更有趣，百家争鸣嘛

丹尼尔：也是这个道理

蛋先生：为了屏蔽不同大模型平台之间的差异，有一些中立的第三方工具，如 LangChain 就应运而生了。借助它，开发者只需简单配置，就能无缝切换各种大模型，而无需关心它们之间的规范差异

丹尼尔：嗯，这感觉是更进一步了，更加包容。我已经迫不及待想看看到底是什么样的了

蛋先生：要通过 LangChain 使用大模型，各个大模型都需要提供接入实现。目前，混元还没提供官方实现，但由于它兼容了 OpenAI 的接口设计，所以我们可以直接使用，无需等待官方实现。跟第二点一样的理由，建议运行在服务端。以下是一个简洁的示例代码：

import { ChatOpenAI } from "@langchain/openai";
import { HumanMessage } from "@langchain/core/messages";

async function main() {
  const model = new ChatOpenAI({
    model: "hunyuan-lite", // 这里可以换成混元的其它大模型
    apiKey: "xxx",
    configuration: {
      baseURL: "https://api.hunyuan.cloud.tencent.com/v1",
    },
  });

  const msg = await model.invoke([
    new HumanMessage({ content: "大模型是什么？" }),
  ]);

  console.log(msg.content);
}
main();

姿势四：腾讯云云开发 AI+

丹尼尔：感觉我们在一步步地升华。使用 LangChain 理论上可以对接所有大模型。那么第四种方式是什么呢？

蛋先生：嗯，你可能注意到了，前面几种方式都建议在服务端运行，毕竟涉及到一些密钥的信息。但是如果我想在 Web 端或微信小程序中直接调用大模型呢？这样就可以省去搭建服务端的麻烦

丹尼尔：是哦

蛋先生：因此，腾讯云云开发 AI+ 就填补了这个空缺

丹尼尔：哇~，真是深谙需求。那这个怎么使用呢

蛋先生：只需在腾讯云云开发的后台启用相应服务即可

以下依然提供一个极简示例，更多详情请参考官方文档

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
  <head>
    <meta charset="UTF-8" />
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" />
    <title>Document</title>
    <script src="//static.cloudbase.net/cloudbase-js-sdk/2.8.6-beta.0/cloudbase.full.js"></script>
    <script>
      async function main() {
        const app = cloudbase.init({
          env: "xxx",
        });
        const auth = app.auth();
        await auth.signInAnonymously(); // 或者使用其他登录方式
        const ai = await app.ai();
        const hy = ai.createModel("hunyuan");
        const res = await hy.generateText({
          model: "hunyuan-lite", // 这里可以换成混元的其它大模型
          messages: [{ role: "user", content: "大模型是什么？" }],
        });
        console.log(res.rawResponse.Response.Choices[0].Message.Content);
      }

      main();
    </script>
  </head>
  <body></body>
</html>