【玩转大模型的API】 2025年最全大模型API申请与调用实战指南！教你一键使用146个大模型

大模型本地部署

于 2025-07-02 14:02:45 发布

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文章标签：人工智能语言模型大模型大数据 microsoft

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/youmaob/article/details/149068661

在人工智能迅猛发展的今天，大模型（如DeepSeek、文心一言、Claude等）已经成为各行各业创新的核心动力。作为开发者或产品经理，你是否也想快速接入这些强大的AI能力，却被繁琐的API申请流程和调用细节搞得头疼？别担心，今天我就带你从零开始，系统讲解大模型API的申请方法和实战调用技巧，一键助你轻松玩转AI接口！

一、大模型API到底是什么？为什么你必须了解它？

先来聊聊什么是大模型API。简单来说，大模型API就是通过网络接口，允许你调用云端部署的超大规模人工智能模型的能力。你不需要自己训练模型，也不用担心硬件资源，只要通过API发送请求，就能获得智能文本生成、语义理解、翻译、问答等多种功能。

大模型API的三大核心优势🔥

远程调用，省时省力
你无需搭建复杂的AI训练环境，只要有网络，就能调用云端模型。
功能丰富，覆盖多场景
从智能客服、内容创作，到代码生成、数据分析，API都能帮你实现。
高效便捷，快速集成
标准化接口设计，让你几行代码就能接入，极大提升开发效率。

二、主流大模型API一览及申请解析

市场上大模型API琳琅满目，选择合适的API是第一步。下面我帮你梳理几款主流大模型API及其申请要点。

大模型名称	代表厂商	主要功能	申请难度	适用场景
ChatGPT API	OpenAI	文本生成、对话、代码辅助	中等	聊天机器人、内容创作
文心一言API	百度	中文理解、生成、翻译	简单	中文应用、智能客服
Claude API	Anthropic	安全对话、文本生成	中等	企业级对话系统
GPT-4 API	OpenAI	高级文本理解与生成	较难	复杂文本处理、专业领域
等等…	…	…	…	…

AI大模型发展至今，已经有100多个模型。那么我们该如何选择呢？如果一个一个去申请，我们将会费时又费力。所以下一步就教你如何一键申请146个大模型的API接口

三、146个大模型API调用实战：从零到一的完整流程

步骤1：访问能用AI API工具

在浏览器中打开能用AI API进入主页https://ai.nengyongai.cn/register?aff=PEeJ

在这里插入图片描述

步骤2：生成新的API Key

点击“添加令牌”按钮。

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. 创建成功后，点击“查看KEY”按钮，获取你的API Key。

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步骤3：使用OpenAI API的实战教程

拥有了API Key后，接下来就是如何在你的项目中调用OpenAI API了。以下以Python为例，详细展示如何进行调用。

1.可以调用的模型

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2.Python示例代码（基础）

基本使用：直接调用，没有设置系统提示词的代码


from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    api_key="这里是能用AI API的模型名称",
    base_url="https://ai.nengyongai.cn/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    messages=[
     # 把用户提示词传进来content
        {'role': 'user', 'content': "鲁迅为什么打周树人？"},
    ],
    model='gpt-4',  # 上面写了可以调用的模型
    stream=True# 一定要设置True
)

for chunk in response:
    print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

3.Python示例代码（高阶）

进阶代码：根据用户反馈的问题，用GPT进行问题分类

from openai import OpenAI

# 创建OpenAI客户端
client = OpenAI(
    api_key="这里是能用AI API的模型名称",
    base_url="https://ai.nengyongai.cn/v1"
)

def api(content):
    print()
    
    # 这里是系统提示词
    sysContent = f"请对下面的内容进行分类，并且描述出对应分类的理由。你只需要根据用户的内容输出下面几种类型：bug类型,用户体验问题，用户吐槽." \
                 f"输出格式:[类型]-[问题:{content}]-[分析的理由]"
    response = client.chat.completions.create(
        messages=[
            # 把系统提示词传进来sysContent
            {'role': 'system', 'content': sysContent},
            # 把用户提示词传进来content
            {'role': 'user', 'content': content},
        ],
        # 这是模型
        model='gpt-4',  # 上面写了可以调用的模型
        stream=True
    )

    for chunk in response:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)


if __name__ == '__main__':
    content = "这个页面不太好看"
    api(content)

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那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

由于篇幅有限，⚡️ 朋友们如果有需要全套《2025全新制作的大模型全套资料》，扫码获取~
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👉大模型学习指南+路线汇总👈

我们这套大模型资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。
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👉①.基础篇👈

基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程，带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门大模型。
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👉②.进阶篇👈

接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。
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👉③.实战篇👈

实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目（已脱敏），比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等，从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。
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👉④.福利篇👈

最后呢，会给大家一个小福利，课程视频中的所有素材，有搭建AI开发环境资料包，还有学习计划表，几十上百G素材、电子书和课件等等，只要你能想到的素材，我这里几乎都有。我已经全部上传到优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
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相信我，这套大模型系统教程将会是全网最齐全最易懂的小白专用课！！