AI通识一文详解（大模型应用、大模型服务、大模型API）

一.大模型应用

1.定义

说白了，就是将"传统编程"、"AI大模型"结合起来，优缺互补。

即：利用大模型的推理、分析、生成能力，再结合传统编程的计算、控制能力来实现的混合式应用。

举例

GPT是大语言模型

ChatGpt是基于GPT的一个对话产品，是一种大模型应用

2.应用结构图

二.大模型服务

1.获取大模型服务的方式

①大模型API

②私有部署

优缺点对比

2.注册、使用DeepSeek的大模型API

官网地址：

https://platform.deepseek.com/

①登录

②实名认证

③充值（可选，但是花不了几块，不是很贵）

我们此时只充了3块钱，先试试水。

④创建API Key，保护账号安全

⑤首次调用API（重要）

第一步：先用apifox创建一个post请求

第二步：将下图CURL中的ip赋值到apifox

第三步：设置自己的API Key到Auth认证的Bear中

第四步：将下图CURL中的JSON复制到apifox中

最后，查看返回结果即可：

3.注册、使用阿里百炼的大模型API

官网地址：

https://bailian.console.aliyun.com
后续操作和上述DeepSeek大差不差，可自行前往探索，此处不做赘述。

三.大模型API

1.接口规范

主要包含三部分：

平台的基础URL（DeepSeek、千问等平台各有自己的基础URL）

API Key要放到请求的Authorization认证下的Bearer中

要发Post请求，请求体用Body/JSON来传输，JSON格式如下图所示

除了下面的这些字段，还有很多，我们可以自行去DeepSeek官方网站中查看。

rust 复制代码

{
    "model": "deepseek-v4-pro",          // 指定要使用的模型名称（如版本或变体）
    "messages": [                         // 对话消息列表，包含系统提示和用户输入
        {
            "role": "system",             // 消息角色：系统级指令，定义助手的行为方式
            "content": "You are a helpful assistant."  // 系统提示内容，让模型扮演一个乐于助人的助手
        },
        {
            "role": "user",               // 消息角色：用户提出的问题或请求
            "content": "一斤棉花和一斤铁哪个更重？"   // 用户实际输入的文字
        }
    ],
    "thinking": {                         // 控制模型内部"思考"过程的配置（非标准字段，可能是自定义扩展）
        "type": "enabled"                 // 开启显式的思考步骤（让模型生成推理过程后再输出答案）
    },
    "reasoning_effort": "high",           // 控制推理的深度或计算投入程度（例如 low/medium/high）
    "stream": true                        // 是否启用流式输出（true 表示逐字返回，false 表示一次性返回完整结果）
}