从AI的发展历程说起。如今AI工具已经渗透到方方面面，但多数人只是通过网页或App来使用——就像开一辆车，会踩油门就能到达目的地。然而，如果想把这台"发动机"拆下来，装到自己的项目里，甚至造出一辆更符合特定任务的"专用车"，那就得走另一条路了：API接入大模型。
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为什么需要API接入云端大模型？又该怎样本地部署？下文会逐一拆解。
api测试则是验证一切的关键环节。
AI发展历程
在这个科技发达的时代，想必大家对AI工具都十分熟悉。不过，对AI的使用途径却多种多样。这篇文章的核心目标是：介绍如何将AI大模型通过API接入到SDK项目中。
为什么需要API接入大模型
使用官方大模型服务就像开车——会操作就行，目的是到达终点；调用API则像学习汽车原理、保养和改装，能让你造出更适合任务的专用车，甚至把发动机装到飞机、轮船上。前者是大模型产品的使用者，后者摇身成为大模型应用的创造者。
大语言模型接入主要有两种方式：
1. 通过官方提供的API接入云端大模型
以DeepSeek为例：它既提供网页版产品供普通大众使用，也提供操作模型的API供程序员调用。
- 优势：开箱即用，零门槛；模型顶尖，能力强大；成本可控；持续更新。
- 劣势：数据安全风险（尤其对企业用户）；持续成本；网络延迟。
2. 通过第三方工具本地部署大模型
比如使用Ollama工具。
- 优势：绝对的数据安全；无需持续付费；网络延迟低；对模型完全可控。
- 劣势：硬件成本高；模型性能受限于本地设备；运维和技术门槛高；模型需手动更新。
API接入云端大模型
两个核心问题：
- 官方大模型的服务器在哪里？
- 官方提供的API在哪里？
这里以DeepSeek为例。进入API开放平台。
API Key是一种用于身份验证和授权的密钥（类似于身份证），本质就是一个通过特定算法生成的字符串。它的用途包括：
- 身份验证：验证你的应用程序是否被授权，只有拥有API Key的用户才能调用大模型的API。
- 授权：限制应用程序对特定功能或资源的访问权限。例如某些高级功能需要特定API Key才能访问。
- 监控和限制：监控API使用情况（如统计请求次数、限制请求频率），以防滥用。
- 计费：根据API使用情况向用户收取费用。
因此，我们需要申请自己的API Key作为身份凭证。
申请好之后，记得在本地妥善保存，不要分享给他人——否则可能被官方封掉。
想知道API的具体地址？查看API文档即可。
此处为官方服务器的地址。
该例子为非流式调用，开头处就是API地址。model: deepseek-v4-pro 为模型名称。
我们与模型聊天时用到的API，HTTP协议为POST。
api测试
这里推荐使用Apifox。创建好团队后，在团队中接入API链接。因为接口使用的是POST协议，所以我们也需要选择POST。
路径填写根路径，也就是服务器名称之后的部分（红框所示）。
接下来设置参数。将POST请求参数放在Body中，以JSON格式组织，按照cURL中的内容填写。
根据上面给出的参数，填写请求参数的Body部分，选择JSON格式。
在Headers中填写所需的头部参数。
还可以在右上角对API Key进行私密处理。
也可以在此处为这个接口命名。
至此，接口初步开发完成。如果要给模型发消息，需要将服务器地址填进来：在左上角的“测试环境”中，有一个默认URL，将其改成你要调用的大模型API（如DeepSeek），保存即可。
返回的响应暂时不用管，后续需要解析。
最后验证接口：运行需要选择环境，环境在红框处选择（开发环境、测试环境、线上环境）。
大模型就会回应你了。
