Flutter + AI 大模型实战经验分享：一个可调用多个平台多种模型的 AI 工具应用

探索 AI 大模型的 API 使用

自从 AI 大模型风靡全球以来，我一直因为没有乘上这辆快车而有些沮丧。不仅仅是因为工作中的业务上没能强行靠上去，平日闲暇生活，也不知道错过了多少时机。有一种别人都是热火朝天、吃饱喝足、乐在其中，而我只能围观看戏，还看不明白的感觉。

不过，终于还是花了不少时间和精力，也亲自体验了一下，使用 flutter 开发了一个挂名“智能生活助手”的应用。虽然只是支持选择调用各个云平台上部署的大模型的 API来进行对话、绘图等功能，但依旧感觉把自己累到了。

不管效果如何，还是分享一下，也算是自己的一个阶段性总结，避免重蹈覆辙。

开发初衷

• 五月底各个厂商第一批次大模型接口降价时，就发现价格大都很美丽，但我始终不知道能拿来做什么。
• 平时有用到几个平台的网页版本，切来切去不是很方便。
• 我的老农父亲好像对这个话题也很感兴趣。
• 父辈老年人手机用得比我都勤，而我暂时只会初级的 flutter。
• BAT 都算是大平台，之前也有账号。
• 永久免费的 API 逐渐多了起来。

其实最主要的就是有免费的 API，我就想试试看效果怎么样，高级一点的功能因为模型级别有限，但如果当个翻译器、问个菜谱、查一下历史名人、讲两个笑话、写个文档摘要什么的，也不是不行。

艰难历程

总结起来就是：操之过急、盲目从事、瞎忙一气、收效甚微。

• 一开始就想着单纯试试百度免费的 API 就好，那个时候甚至连 AIGC 具体是啥都闹不明白，只是想着，有 API，那就发起请求、得到响应、处理响应、显示数据，done and done。

• 然后又发现好像腾讯的混元 lite 也免费了，然后又发起请求得到响应、处理响应数据、显示数据……

• 既然 BT 都有了，那 A 也要加上。千问虽然没有免费的，但那个时候“通义法睿”是免费的，一些第三方模型有限时限量免费的额度，然后又发起请求……

• 都写好了，发现好像都是聊天对话，是不是都可以放在一起？页面放在一起、请求方法放在一起、参数响应类放在一起……那不就是全都重构了？

  • 那个时候，BAT 的接口参数都是各有特点，都不完全兼容现在的 open ai 的参数形式：阿里有自己的输入响应结构，腾讯的请求响应栏位是帕斯卡命名，百度的 system 参数在最外层而不是指定 message 的 role……而我在 flutter 直接调用，基本属于是前端调用，也算是用不了 SDK。大费周章之后，所谓的兼容所有 3 个平台的所有参数，其实就是把栏位全部铺满了而已。

• 当时我甚至还不知道流式响应是怎么回事，我还以为每次推送的 token 都要累加，那就是非流式可能几十个 token，流式的得几百几千了，那我肯定不舍得。

……

就这样，在基础概念都没搞明白的情况，本着 “发起请求、得到响应、处理响应、显示数据”的前端老流程，6 月底我就写出了第一个版本。那个时候到还简单，就想着这个“AI 聊天和记账”，给我老爸用用看，没想到他问的第一个问题就是“人为什么要活着？”没想到他这么有深度。紧接着又问“泡面怎么吃？”……

别的不说，他给我反馈的两个问题，一个就是字太小了不好看，还一个就是不太会打字，手写也好慢。我算是听进去了：这玩意儿说不定老爸能用上。

后来，我偶尔有用到各个平台大模型的网页版，发现除了对话，还有什么文档处理，图片处理，文本绘图，文生视频什么的，我就觉得现在大模型能做的事情，大概也就这些了，别的先不管，我先实现这些 API 的调用，能跑个结果出来，以后能做什么，谁知道呢？

就这样，由于这时想的就是支持多个平台上的多个模型随意调用，那就按照功能划分，按照平台分组，按照模型分类，在“每天都觉得昨天的代码需要重构”的指导下，终于开发了一个大概原型的 app。

应用简介

更多详情，请访问 Github 上 Sanotsu/swmate 了解。

1. 智能助手工具

总体上来讲，非常简陋，主体思想是尽可能多地支持可调用 API。

• 目前(2024-09-06)是兼容了百度、腾讯、阿里、智谱 AI、零一万物、SiliconFlow、讯飞 7 个平台的 92 个大模型(含重复) 的 API 调用
  • 但打包好的 apk 直接可用的是 5 个平台(除了阿里、零一万物)的 21 个免费的大模型，用的我的密钥。
• 如果想使用全部模型，可自行去各个平台充值、获取密钥，在“平台密钥”页面添加指定栏位
  • 密钥只缓存在本地，事实上，除了调用 API 和加载图片、视频，都没有联网操作
  • 仓库代码是开源的，不必害怕如果用自己的密钥，会泄露了被别人蹭

• 目前根据模型的种类分为了一下 8 个模块
  • 虽然有的多模态模型功能不是单一了，但为了兼顾其他仅单一的模型，可能会重复出现在不同的功能页面中
• 支持自定义管理系统角色，用于语言模型、文生图提示词等
  • 点击项次可以查看详细、修改，右上角也可以新增、导入 json 文件。
  • system prompt 写得好，在智能对话中可能有更好的效率。
• 模型列表可只保留想用的模型，没有充值的平台或者觉得效果差、费用高的模型可以移除，避免误选
• 聊天类的页面支持语音(转文字)输入
  • 其实是调用讯飞的语音听写 API，先将语音转为文字，再把文字作为参数调用大模型 API
  • 也会保留语音原文件在设备本地缓存，所以可以在聊天对话框中播放
  • 目前也是我的讯飞平台有 50000 次试用到明年 8 月份，好像本身每天有 500 次免费额度。

• “智能聊天”就是最简单的聊天对话，一问一答，选定使用的平台和模型
• “智能多聊”就是可以选择多个模型来回答问题，一问多答，可以比较不同模型的回答效果
• “文档解读”和“图片解读”是可以上传指定格式的文档/图片，对文档/图片进行解读
  • 解析上传的文档和大模型无关，是我找到工具库，把文档提取了“纯文本”，再把提取出的文本喂给了语言对话模型，效果可能一般。
  • 图片解读就是直接调用的“vision”类视觉模型的 API，比较直接。

• “文本生图”就是最常规的，根据输入文字绘制图片。
  • 目前有阿里的通义万相、智谱的 CogView、讯飞的图片生成、SiliconFlow 中的几个限免模型
• “创意文字”实际只有阿里云平台的“锦书”，支持“文字纹理”、“文字变形”、“百家姓氏生成”
• “图片生图”就跟根据参考图结合文本描述，绘制图片。
  • 目前只有 SiliconFlow 中的几个限免模型
• “文生视频”就是根据文本生成无声视频。
  • 目前只有智谱的 CogVideoX，时长 6 秒。

为什么不加上 GPT、Claude 等国际模型

• 不能直接访问，网络受限，普通使用者还有翻墙的成本
• 就算找到中转，也不敢保证不会跑路
• 本土化不够好(英文水平不行可能发挥不了最佳效果)
• 羊驼够便宜，效果也还行
• 主要还是贵

2. 生活日常工具

日常工具目前有“极简记账”和“随机菜品”。

极简记账:

• 图 1：每天的支出收入信息。
  • 默认是显示当前月份的数据，上下滚动会切换月份。
  • 右上角“搜索”按钮，可以对所有的记录进行关键字搜索，可以看到相关关键字条目的记录，但不会进行相关统计。
• 长按 主页的收支记录项次，可以对其进行删除。
• 双击 主页的收支记录项次，可以对其进行修改。
• 图 2：点击右上角“加号”按钮，可以添加一条新的支出记录。
• 图 3： 点击右上角“条状图”按钮，可以进入统计图表页面。
  • 目前仅支持简单的按月和按年的柱状图和分类饼图显示。
  • 点击月份和年份下拉按钮，可以切换月份和年份。
• 图 4：支持指定结构的账单 json 文件导入，但会覆盖掉已经存在的数据

随机菜品:

给不知道每天吃什么的选择困难症患者，指一条参考选项：随机选择一道菜。

如果你关于吃什么，已经习惯了：随便、不知道、好麻烦、你做主、看运气 等说法，不妨试一试。

当然，最后是点外卖还是自己做甚至选了依旧不吃，还是看自己的决定。

• 主体是一个转盘，可以选择餐次和重新生成随机菜品。
  • 点击转盘即可开始旋转，3 秒后停止，显示结果，旋转时按钮都不可点击。
  • 点击选中结果可以跳转到该菜品详情页。
• 如果菜品详情有视频地址，可以打开对应 url；
• 如果菜谱有上传图片(仅支持单张本地图片和使用相机拍照)，可以缩放查看。
• 核心还是菜品的数量，点击上方 “menu” 图标进入菜品列表。
  • 点击上方“upload”图标可以导入指定格式的菜品 json 文件
  • 当然，也可以自行一个个手动添加菜品

模型效果的主观对比

虽然一开始只想用免费的 API，但为了兼容性，且各个平台也有新注册试用的额度，可以非常主观地说一下各个模型的效果

语言模型

• 同样是轻量级模型(Lite/Tiny/Spark/Flash……)
  • 智谱 AI 的 GLM-4-Flash 有后发优势，可以开启联网搜索
  • yi-spark、hunyuan-lite、ernie-lite/tiny 会承认不知道的问题，并提供一些其他获取答案的渠道
  • 讯飞星火 Lite 虽然也有联网的功能(auto)，但可能会胡说八道。
• 同样中量级的模型(Standard/Plus/Medium/部分 pro、3.5、turbo 等)
  • 结合价格，个人比较常接受 Qwen 和 Ernie3.5 的内容
• 最顶最贵的模型(Max/Large/部分 Pro、4.0)
  • 结合价格，个人比较能接受 yi-large-rag 和 GLM-4 的内容

当然，单纯是免费的模型来调的话，GLM-4-Flash、Qwen2-开源版7B-Instruct、Llama3.1-8B-Instruct用的比较多

文本生图

目前有

• 阿里云上的通义万相、Flux.1-dev、Flux.1-schnell、Flux.1-merge，
• siliconFlow 的 Flux.1-schnell、SD3、SD2.1、SDXL、SDXL Turbo、SD XL lighting、SD Turbo
• 智谱 AI 的 CogView-3-plus、CogView-3
• 讯飞的图片生成

个人觉得效果最好的还是 Flux，效果可能比智谱的CogView还要好些。其中阿里云的 Flux 支持中文，比 siliconFlow 要方便些。

CogVideoX生成视频的话，感觉还是他们的预览作品更好看一点。

经验教训

磨刀不误砍柴工

AI大模型到底是个啥都没分清楚，虽然说到底只是调用个API

一开始我连那个流式输出都没细看，还以为每次追加的都算一次 token 的累计，害得我只想直出

都几乎忘记了 flutter 的语法，直接就新开一个项目就边做边学，看看 AI 帮忙，走了不少弯路

要做什么、做成什么样子、怎么去做，根本都没有考虑清楚，浪费了不少时间。

合理的规划，知道自己要干什么

大体的心路历程是这样的：

• -> 单纯想试一下百度免费轻量级的 API 调用输出效果
• -> 支持多个平台的多个对话模型
• -> 每个 API 请求响应都写个类，写了很多类，最后又还是想着复用，浪费了很多时间
• -> 不止对话，还想看 vison 的、tti、ttv 等
• -> 觉得需要保留对话的记录，不同的记录一开始规划不对，实现方式不一样，想复用就很难，存入本地数据库
• -> 开始尝试付费的平台和模型，对比不同的模型效果
• -> 每天都觉得昨天的代码不太好，每天都觉得昨天的代码可以重构、需要重构，然后真的在重构，也不见得好
• -> 到最后，我都不知道是想要做个啥，最后的最后，还是变成了一个问答对话聊天结构

没有规划，没有设计，没有原型图，不知道要做什么，所以到最后感觉自己废了好多力气，历经千辛万苦，成品效果也就那样，不美观也不很实用。

虽然去年的 Free-Fitness 也是说干就干，但还知道自己要做个啥，一步一步走。这个却是走一步看一步，体验完全不一样。

接受自己的作品平庸，也接受自己的平庸

• 好在是自己写的，所以就算烂也没法转接给别人，还可以安慰自己用其实还行
• 但看了看别人的成品之后，相形见绌，更觉得自己浪费了很多时间
• 开始思考这几个月的时间是不是白白浪费了
• 走过的弯路，那也是路，这次很草率地开始，很狼狈地结束，也是一次良好的经验教训
• 虽然相比之下没达到预期，但也可以不是结束，以后想要什么，还可以自己添加
• 没有半途而废，就算在过程中或者结果出来之后，觉得它不够好，但这都比半途而废强

不过说起来，日常使用确实也是在桌面端用得更多一点，像这样单独弄个 App，还没有什么亮点，也确实没有吸引力。

但花费了几个月就这样结束了还是有点不甘心，还是希望诸君好心人，能够不吝提出一些宝贵建议： Github Sanotsu/swmate，十分感谢。

最后，感谢垂阅。

如何学习大模型

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