开通厂商模型API服务
我们开发的智能体应用，核心就是调用大语言模型（LLM）的API接口，来实现智能体的智能。
厂商提供的LLM服务，基本都是通过API接口来调用的。
下面就给大家介绍一下 如何开通和调用一些主流厂商提供的 API接口。
开通账号
使用服务商提供的大语言模型的API，首先当然是要开通账号了。
这个不用多说，大家都会。
开通大模型服务
开通了帐号之后，还要开通大模型服务
另外，OpenAI 标准 的 API调用， 必须使用 API key ，所以要创建一个。
下面介绍的这些厂商 ， 大都有一定的免费额度， 简单试用 可以不用充值。
而 DeepSeek， 目前是必须要充值的，可以充5元先试用一下。
DeepSeek
DeepSeek 页面很简洁， 开通和充值操作也简单。缺点是没有提供免费额度， 需要先充值才能使用。
创建账号，充值，然后创建 API KEY。
操作很简单，小白都知道，我就不多说了。
阿里云 百炼
然后，点击右下角图标 
， 开通百炼大模型服务，并领取免费额度
然后 点击这里，进入创建 API Key 页面，点击 创建 API Key 按钮，按照界面提示操作，就可以创建一个 API Key 了。
可以看到， 阿里云百炼提供了很多模型，有的模型是他们自己研发的，有的是其他公司的。
价格也不一样， 可以根据需要选择开通。
阿里为很多模型提供了免费额度， 可以在这里查看。
注意，在代码中填写模型名称时， 要和本页表中最左边一列 模型Code 使用的名称一致。比如 qwen3.5-plus， qwen-max， deepseek-v3.2 等等。
调用接口时，openai 接口 的 url 如下
https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
模型根据你的需要选择。 随着时间的推移，阿里云百炼会不断上新模型， 也会调整模型的价格和免费额度， 具体以阿里云百炼的官网为准。
比如，目前可以选择这些：
deepseek-v3.2
qwen3-max-preview
qwen3.5-plus
kimi-k2.5
glm-5
字节 火山引擎
然后 点击左侧菜单的 系统管理 -> API Key 管理 ，点击 创建 API Key 如果没有实名认证，需要先实名认证
然后根据界面引导 选择开通模型，可以选择 一键开通所有模型。
可以在左侧菜单的 系统管理 -> 开通管理 选择开通模型
点击这些模型,可以查看详细信息
百度 千帆
点击 创建 API Key
这个网址，是 百度千帆大模型开发平台 的文档中心，
比如要看图片上传接口 ， 可以左侧菜单， 推理服务API -> 推理服务API V2 -> 多模态 ，
然后 右侧目录 图片 Base64 编码输入
测试代码
开通了账号，开通了大模型服务，拿到了 API Key 之后，就可以调用接口了。
目前这些厂商 的 AI 模型 API调用接口 基本都兼容 OpenAI 标准。
所以我们开发使用这些 API 时，可以使用同样的代码，只需要配置不同的 服务商参数即可。
这里我们使用Python语言示例。
推荐通过 openai 的 SDK， 这样使用起来更方便一些。
执行命令安装
pip install openai -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
下面是一个示例代码，展示了如何调用这些大模型服务的API接口，来实现一个简单的文本终端界面。
如果能顺利运行通过，就表示前面的操作都是正确的，已经成功调用了大模型服务的API接口了。
# 这里以 阿里云百炼 的接口为例，其他厂商的接口也是兼容的，配置不同的参数即可
base_url = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
api_key = "xxxxxxx" # 替换为你的 API key
model = 'deepseek-v3.2' # qwen3-max-preview qwen3.5-plus kimi-k2.5 glm-5
# 示例问题
question = """简要介绍一下指环王电影里面的摩瑞亚矿坑"""
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=api_key,
base_url=base_url
)
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{"role": "user", "content": question}
],
stream=True
)
for chunk in response:
content = chunk.choices[0].delta.content
if content:
print(content, end='', flush=True)
input("\n\n按回车键关闭...")