利用API部署大语言模型 利用python实现与ai对话

推荐工具平台：
API来源：
聚合AI平台
Claude 、Gemini、GPT 等大模型聚合ai平台

在线调用大模型平台：
显卡云算力平台

步骤：

先去申请一个API接口，主要是获取密钥。

然后在python中（最好是python 3.8及以上）
首先安装openai库
（安装的目的是目前申请的api所使用的 OneAPI 接口格式和 OpenAI 完全一样，所以用它的库最方便。
当然这一步也可以不安装，即不依赖任何第三方库、利用纯原生 Python实现 ，后面会讲到）

安装依赖库：
pip install requests openai

这一步需要等待片刻，
安装完成后，运行以下代码即可开始对话：

注意--需要修改成个人设置的地方：

1. api key 即秘钥 复制下来即可 注意这个不要暴露在公共平台上
2. 模型选择 这个在api平台的“模型列表”菜单中可以看到，选择自己想要使用的模型，然后点击复制按钮即可，鼠标悬停在复制按钮上方会显示“复制模型ID”
   

# 方法1：用requests原生调用（最通用，无依赖限制）
import requests
import json

# 🔴 替换成你的完整API Key（点眼睛图标复制完整串）
API_KEY = "sk-86i**********f1x"
API_BASE = "https://oneapi.zaiwenai.com/v1"

# 请求头（固定格式，必须携带Authorization）
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}

# 请求体（兼容OpenAI格式）
data = {
    # 🔴 替换成你要调用的模型（去「模型列表」页复制准确名称）
    "model": "gpt-3.5-turbo",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "你是一个专业的AI助手，回答简洁准确。"},
        {"role": "user", "content": "用Python写一个快速排序算法"}
    ],
    "temperature": 0.7,  # 创意度，0=最严谨，1=最发散
    "max_tokens": 2000   # 最大生成token数
}

# 发送请求
response = requests.post(
    f"{API_BASE}/chat/completions",
    headers=headers,
    data=json.dumps(data)
)

# 解析响应
if response.status_code == 200:
    result = response.json()
    print("AI回复：\n", result["choices"][0]["message"]["content"])
else:
    print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}，错误信息：{response.text}")

运行效果：

这个也可以：

# 方法2：用OpenAI官方SDK调用（更简洁，适合熟悉OpenAI的开发者）
from openai import OpenAI

# 🔴 替换成你的完整API Key
client = OpenAI(
    api_key="sk-86i**********f1x",
    base_url="https://oneapi.zaiwenai.com/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-3.5-turbo",  # 替换成目标模型
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个专业的AI助手"},
        {"role": "user", "content": "用Python写一个快速排序算法"}
    ]
)

print("AI回复：\n", response.choices[0].message.content)

运行效果：

上面说到，不安装openai库的话，也可以用下面这个：

import requests
import json

# 你自己的密钥
API_KEY = "****************"
URL = "https://oneapi.zaiwenai.com/v1/chat/completions"

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

data = {
    "model": "qwen3.5-397b-a17b",  # 平台里的模型名
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好,你是谁"}]
}

response = requests.post(URL, headers=headers, data=json.dumps(data))
result = response.json()

print(result["choices"][0]["message"]["content"])

运行效果：

所使用工具：

api来源：
聚合AI平台
Claude 、Gemini、GPT 等大模型聚合ai平台

在线对话及python运行平台：
显卡云算力平台