如何使用Python调用大语言模型的API接口？

以下是使用 Python 调用几种常见大语言模型 API 接口的详细步骤和示例代码：

1. 调用 OpenAI 的 GPT 模型 API

OpenAI 提供了强大的 GPT 系列模型，使用其 API 需要先注册 OpenAI 账号并获取 API 密钥。

步骤：

• 安装openai库：pip install openai
• 获取 OpenAI API 密钥，并设置环境变量或直接在代码中使用

示例代码：

python

import openai# 设置API密钥
openai.api_key = "your_api_key"# 调用Chat Completion API
response = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo",  # 选择模型messages=[{"role": "system", "content": "你是一个友善的助手。"},{"role": "user", "content": "给我讲一个笑话。"}]
)# 提取生成的回复
answer = response['choices'][0]['message']['content']
print(answer)

2. 调用百度文心一言 API

百度文心一言是百度的大语言模型，使用其 API 需要在百度智能云平台注册并创建应用，获取 API Key 和 Secret Key。

步骤：

• 安装requests库（如果未安装）：pip install requests
• 获取 API Key 和 Secret Key

示例代码：

收起

python

import requests# 获取access_token
def get_access_token():API_KEY = "your_api_key"SECRET_KEY = "your_secret_key"url = f"https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id={API_KEY}&client_secret={SECRET_KEY}"response = requests.get(url)return response.json().get("access_token")# 调用文心一言API
def call_wenxin_api():access_token = get_access_token()url = f"https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/eb-instant?access_token={access_token}"headers = {"Content-Type": "application/json"}data = {"messages": [{"role": "user","content": "给我讲一个笑话"}]}response = requests.post(url, headers=headers, json=data)return response.json()result = call_wenxin_api()
print(result)

3. 调用火山引擎云雀模型 API

火山引擎提供的云雀模型，使用其 API 需要在火山引擎平台注册并创建密钥。

步骤：

• 安装volcengine库：pip install volcengine
• 获取 Access Key 和 Secret Key

示例代码：

python

from volcengine.core import Credentials
from volcengine.core.session import Session
from volcengine.core.constant import REGION_CN_NORTH_1
from volcengine.core.rest import RESTClient
from volcengine.core.config import Config# 配置认证信息
credentials = Credentials("your_access_key", "your_secret_key")
session = Session(credentials, REGION_CN_NORTH_1)
config = Config()
client = RESTClient(session, config)# 调用API
body = {"input": {"messages": [{"role": "user","content": "给我讲一个笑话"}]},"parameters": {"max_new_tokens": 200,"temperature": 0.8}
}response = client.post("/invoke", json=body)
print(response.json())

注意事项：

• API 密钥安全：不要将 API 密钥硬编码在代码中，建议使用环境变量或配置文件来管理。
• 请求频率限制：各平台对 API 调用频率有一定限制，避免频繁调用导致请求被拒绝。
• 错误处理：在实际应用中，需要添加适当的错误处理代码，以应对网络异常、API 调用失败等情况。