如何获取Gemini API密钥（分步指南）
如何获取紫东太初API密钥(分步指南)
2024-11-07
在人工智能与跨模态理解领域，紫东太初大模型为开发者提供了强大的工具，能够有效集成多模态和多语言数据。通过使用该模型，开发者可以在文本生成、图像识别等任务中获得卓越的支持，助力科研、教育和行业应用。本文将介绍紫东太初大模型的核心功能，并探讨其在多领域应用中的重要性与关键技术特点。
1. 获取紫东太初 API秘钥步骤
获取紫东太初 API密钥的过程相对简单，只需几个步骤即可完成：
1.访问官方网站：https://ai-maas.wair.ac.cn/taichu#/
2.注册、登录：首次使用需注册账号，点击登录页面上“点此注册”跳转至注册页面，设置用户名、密码、手机号、验证码后即可完成注册，点击注册后跳转至登录页面。（限量免费开放中，新用户赠送20 元测试金。）
3.实名认证：进入平台控制台的“账户中心“-》“实名认证”页面，点击【开始个人认证】按钮，根据步骤指引填入相关信息即可完成实名认证。
注意：若需要使用API key，需要完成实名认证。
个人认证
第一步：用户需要填入真实姓名以及身份证号，确保准确无误。
第二步：上传一张正脸的人脸照片，确保是本人。
第三步：实名认证服务会校验身份证照片和上传的人脸照片为同一个人，校验成功即完成实名认证。
进入平台控制台的“账户中心“-》“实名认证”页面，点击【开始企业认证】按钮，根据步骤指引填入相关信息即可完成企业认证。
第一步：选择组织类型并填写相关信息，确保准确无误。
第二步：填写认证授权代表信息，和下载授权委托书并填写上传后方可提交认证。
审核时间预计5-7个工作日完成。
4.查看API key: API访问管理-》“API Key管理”页面
2. 紫东太初 API秘钥可用性测试
在获取API密钥后，进行可用性测试是确保其正常工作的重要步骤。将$API_KEY替换成你的 key。以下是使用CURL进行测试的一个案例：
输入：
curl --location 'https://ai-maas.wair.ac.cn/maas/v1/chat/completions' \
--header 'Authorization: Bearer $API_KEY' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"model": "taichu_llm",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "你好"
}
],
"stream": false
}'输出：
你将得到一个JSON格式的响应，其中包含了详细信息，如本次使用的模型名称、回复内容、token使用数量、prompt 使用的 tokens 数量等。
示例输出：
{
"id": "cmpl-91113f8d8e294790ba6394d47dc5f5ce",
"object": "chat.completion",
"created": 1713521143,
"model": "taichu_llm",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "你好！有什么问题或者需要帮助的地方吗？我在这里随时准备回答您的问题。"
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 11,
"total_tokens": 30,
"completion_tokens": 19
}
}3. 使用紫东太初 API搭建应用的其他关键考虑因素
在使用紫东太初 API搭建应用时，除了获取和测试API密钥外，还需考虑以下因素：
1.语言大模型 Taichu-2.0
请求地址：https://ai-maas.wair.ac.cn/maas/v1/chat/completions
接口请求参数
Header 参数说明
| 字段 | 类型 | 必选 | 描述 | 示例值 |
|---|---|---|---|---|
| Content-Type | string | 是 | 请求类型 | application/json |
| Authorization | string | 是 | API Key，格式为 Bearer $ | Bearer ayvs***vufp |
Body 参数说明
| 参数名称 | 类型 | 是否必填 | 参数说明 |
|---|---|---|---|
| model | string | 是 | 所要调用的模型编码，模型可选模型 taichu_llm |
| messages | list | 是 | 一个由历史消息组成的列表，详细说明，参照 messages 信息说明 |
| stream | bool | 否 | 使用同步调用时，此参数应当设置为 fasle。表示模型生成完所有内容后一次性返回所有内容。如果设置为 true，模型将通过标准 Event Stream ，逐块返回模型生成内容。Event Stream 结束时会返回一条data: [DONE]消息。默认值为 true |
| temperature | float | 否 | 生成过程中的温度值，取值范围[0.01,1.00] 闭区间，默认值为 0.8,调节最小细粒度为0.01 |
| top_p | float | 否 | 生成过程中的token几率阈值取值范围是：(0.0, 1.0) 开区间，默认值为 0.9,调节最小细粒度为0.1 |
| max_tokens | int | 否 | 模型输出最大 tokens，最大输出为8192，默认值为3000 |
| tools | list | 否 | 可供模型调用的工具。详细说明，参照 tools参数说明 |
| tool_choice | string | 否 | 用于控制模型是如何选择要调用的函数，仅当工具类型为function时补充。默认为auto，当前仅支持auto |
messages参数说明
| 参数名称 | 类型 | 是否必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| role | string | 是 | system:系统，user:用户，assistant:模型，tool:工具调用 |
| content | string | 是 | role=system 时为系统提示信息，role=user 时为用户输入信息，role=assistant 时为模型返回信息，role=tool 时为工具调用返回信息 |
返回参数说明
| 参数名称 | 子参数名称 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|---|
| id | string | 本次请求唯一标识 | |
| model | string | 本次使用的模型名称 | |
| choices | list | ||
| messages | object | 同步响应时，返回该字段，详细说明见 messages 和 delta 参数说明 | |
| delta | object | 流式响应时，返回该字段，详细说明见 messages 和 delta 参数说明 | |
| finish_reason | string | stop: 表示模型输出结束length: 表示模型输出长度达到max_tokens tool_calls: 表示模型命中函数 content_filter: 表示模型输出被安全审核拦截，针对此类内容，请用户自行判断并决定是否撤回已公开的内容。 | |
| usage | object | token使用数量 | |
| completion_tokens | int | 内容生成的 tokens 数量 | |
| prompt_tokens | int | prompt 使用的 tokens 数量 | |
| total_tokens | int | 总 tokens 用量 |
2.多模态大模型 Taichu-2.0V
请求地址：https://ai-maas.wair.ac.cn/maas/v1/model_api/invoke
接口请求参数
| 参数名称 | 类型 | 是否必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| api_key | string | 是 | apikey管理页面获取 |
| model_code | string | 是 | 模型code，此处为taichu_vqa |
| question | string | 是 | 用户输入信息 |
| picture | string | 是 | 图片base64编码 |
| context | string | 否 | 上下文信息，首次请求不需要带，后续请求使用接口返回的context值，当picture发生变化时，context需要重置为空 |
| temperature | float | 否 | 生成过程中的温度值，取值范围[0.01,1.00] 闭区间，默认值为 1.0,调节最小细粒度为0.01 |
| top_p | float | 否 | 生成过程中的token几率阈值取值范围是：(0.0, 1.0) 开区间，默认值为 0.9,调节最小细粒度为0.1 |
| repetition_penalty | float | 否 | 生成过程中的惩罚值取值范围是：(1.0, 2.0) 开区间，默认值为 1.0,调节最小细粒度为0.1 |
返回参数说明
| 参数名称 | 二级参数名称 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|---|
| code | int | 错误码，非0异常 | |
| msg | string | 错误信息 | |
| data | object | ||
| content | string | 返回的文本内容 | |
| context | string | 问答上下文，后续请求使用该值带入参数 |
4.错误处理
| HTTP 返回码 | 错误message |
|---|---|
| 400 | 参数错误: |
| 401 | apikey缺失 |
| 401 | apikey不存在 |
| 403 | apikey被禁用 |
| 403 | 请先完成实名认证 |
| 403 | apikey无权限调用该模型 |
| 403 | 当前用户无权限调用该模型 |
| 403 | 余额不足,请及时充值 |
| 403 | 非常抱歉，这个问题我暂时无法回答，如果您有其他的问题咨询，我非常乐意帮助你。 |
| 500 | 系统异常，请联系技术支持 |
| 503 | 服务繁忙，请稍后再试 |
| 503 | 内部模型服务鉴权失败 |
| 503 | 内部模型服务不存在 |
| 503 | 内部模型服务禁止预测 |
4. 紫东太初 API密钥申请和使用中的常见问题
在申请和使用 紫东太初 API密钥过程中，你可能会遇到以下常见问题：
1. 如何查看API使用情况和调用记录？
用户可以在账户中心>API访问管理>用量统计 查看API的使用情况，包括调用量、最近调用时间这些统计信息。这些数据有助于用户监控API。
2. 遇到API调用错误如何处理？
如果调用API时遇到错误，建议首先检查请求参数和密钥的正确性。API文档中提供了常见错误代码和对应解决方案。如问题仍未解决，可联系技术支持获取帮助。
3. API是怎么收费的？
紫东太初大模型开放平台 API 的计费单元是 token，一般而言，在中文文本中，1 个 token 大约对应 1-2 个汉字；在英文文本中，1 个 token 大约对应 3-4 个字母。紫东太初大模型开放平台 API 根据模型输入和输出的总 token 数量进行计量计费。
5. 紫东太初 API进阶指引
在获得紫东太初 API密钥之后，即可开启API接口对接，本文整理了多篇开发者使用紫东太初 API的案例，帮助读者更有效地使用紫东太初 API：
6. 常见问题
问题1： 什么是幂简集成平台？
幂简集成是蜜堂有信在2023年打造的一款SAAS产品，建设着国内最全的API平台，为开发者提供全面、高效、易用的API集成管理方案，一站搜索、试用、集成国内和国外API。让用户在AI时代全方位接入互联网，用API连接一切服务和算力，实现价值倍增。
问题2：如何找到紫东太初 API
幂简API平台可以通过以下两种方式找到所需API：通过关键词搜索API(例如，输入’紫东太初 API‘这类品类词，更容易找到结果)、或者从API hub分类页进入寻找。
问题3：紫东太初 API的替代品有哪些？
市场上存在免费、付费两种替代者
例如
更多竞品可以在紫东太初 API开放平台找到。
7. 总结
本文为开发者提供了清晰的指南，涵盖了紫东太初 API 密钥的申请、测试及实际应用中的关键注意事项。通过这些步骤和实用的示例，用户能够快速上手紫东太初 API，并充分利用其丰富的功能。在接入和使用的过程中，常见问题解答和错误处理部分也将帮助用户更顺利地进行开发集成，为应用提供强大的智能支持。
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