如何获取紫东太初 API Key 密钥(分步指南)

作者:明大大 · 2024-11-07 · 阅读时间:14分钟

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。)

img
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。

企业认证

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

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](https://www.explinks.com/wiki/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 请求类型 application/json
Authorization string 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 所要调用的模型编码,模型可选模型 taichu_llm
messages list 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 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 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 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 模型输出最大 tokens,最大输出为8192,默认值为3000
tools list 可供模型调用的工具。详细说明,参照 tools参数说明
tool_choice string 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 system:系统,user:用户,assistant:模型,tool:工具调用
content string 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
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
delta object
finish_reason string
usage object token使用数量
completion_tokens int
prompt_tokens int
total_tokens int

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 apikey管理页面获取
model_code string 模型code,此处为taichu_vqa
question string 用户输入信息
picture string 图片base64编码
context string 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 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 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 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
code int 错误码,非0异常
msg string 错误信息
data object
content string
context string

4.错误处理

HTTP 返回码 错误message
400
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>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 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:

Curl 调用示例

SDK 调用示例

Python调用示例

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

医疗大模型API接口介绍及对接

Copilot AI大模型API接口介绍及对接

Perplexity AI大模型API接口介绍及对接

豆包大模型API接口介绍及对接-字节跳动

Dolly开源大语言模型API接口介绍及对接

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。