API 配置指南
本指南说明如何配置 LLM API，以运行第 5 章的 llm_api_demo.py。
前置条件： 已完成 快速开始
需要的命令：pip install -e ".[llm]"
API 提供商对比
| 提供商 | 模型 | 特点 | 地址 | 国内访问 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek | 以控制台当前列表为准 | OpenAI 兼容接口 | platform.deepseek.com | 以所在地区实测为准 |
| 阿里云百炼 | 以控制台当前列表为准 | Qwen 等模型服务 | bailian.aliyun.com | 以所在地区实测为准 |
| 智谱 AI | 以控制台当前列表为准 | GLM 等模型服务 | open.bigmodel.cn | 以所在地区实测为准 |
| Anthropic | 以控制台当前列表为准 | 托管 API | console.anthropic.com | 核对服务地区与条款 |
| OpenAI | 以控制台当前列表为准 | 托管 API | platform.openai.com | 核对服务地区与条款 |
选择前核对模型版本、价格、数据保留政策、服务地区和代码示例所需的接口格式。
获取 API 密钥
DeepSeek
- 访问 platform.deepseek.com
- 注册账户
- 创建 API Key
- 复制密钥
阿里云百炼
- 访问 bailian.aliyun.com
- 注册或登录
- 创建 API Key
- 复制密钥
智谱 AI
- 访问 open.bigmodel.cn
- 注册或登录
- 创建 API Key
- 复制密钥
OpenAI / Anthropic
按照服务商当前支持的地区、账户和支付要求配置。
设置环境变量
方式 1：临时设置（当前终端）
bash
# DeepSeek
export DEEPSEEK_API_KEY="your-key-here"
# 阿里云百炼
export DASHSCOPE_API_KEY="your-key-here"
# 智谱 AI
export ZHIPUAI_API_KEY="your-key-here"
# OpenAI
export OPENAI_API_KEY="your-key-here"
# Anthropic
export ANTHROPIC_API_KEY="your-key-here"然后运行实验：
bash
python code/ch05_llm_basics/llm_api_demo.py方式 2：永久设置
Linux / macOS：
bash
# 编辑 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc
echo 'export DEEPSEEK_API_KEY="your-key-here"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrcWindows (PowerShell)：
powershell
$env:DEEPSEEK_API_KEY="your-key-here"
[Environment]::SetEnvironmentVariable("DEEPSEEK_API_KEY", "your-key-here", "User")方式 3：.env 文件（推荐）
在项目根目录创建 .env：
bash
DEEPSEEK_API_KEY=your-key-here
DASHSCOPE_API_KEY=your-key-here
ZHIPUAI_API_KEY=your-key-here
OPENAI_API_KEY=your-key-here
ANTHROPIC_API_KEY=your-key-here然后在 Python 中加载：
python
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()运行第 5 章 API 实验
使用 DeepSeek
bash
export DEEPSEEK_API_KEY="your-key-here"
python code/ch05_llm_basics/llm_api_demo.py使用阿里云百炼
bash
export DASHSCOPE_API_KEY="your-key-here"
python code/ch05_llm_basics/llm_api_demo.py使用智谱 AI
bash
export ZHIPUAI_API_KEY="your-key-here"
python code/ch05_llm_basics/llm_api_demo.py使用 OpenAI
bash
export OPENAI_API_KEY="your-key-here"
python code/ch05_llm_basics/llm_api_demo.py代码示例
调用 DeepSeek API
python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="your-deepseek-key",
base_url="https://api.deepseek.com"
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-chat",
messages=[
{"role": "user", "content": "你好，请介绍一下 DSP"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)调用阿里云百炼 API
python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="your-dashscope-key",
base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen-plus",
messages=[
{"role": "user", "content": "你好，请介绍一下 DSP"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)常见问题
API 调用超时？
检查网络连接。国内用户可以尝试：
- 使用国内 API（DeepSeek / 阿里云百炼 / 智谱）
- 检查是否需要代理
- 增加超时时间
API Key 无效？
- 确认 Key 已复制完整（无多余空格）
- 确认 Key 未过期
- 在提供商网站验证 Key 是否有效
没有 API 预算？
尝试免费方案：
- 阿里云百炼： 有新用户免费额度
- 智谱 AI： 有免费额度
- 本地 Ollama： 完全免费（见 本地推理指南）
想用本地模型而不是 API？
见 本地推理指南 的 Ollama 部分。