自学编程第46课:python 调用AI大模型接口(API)——让电脑回答你的问题

在第47课里，我们让电脑听懂“打开浏览器”并真的打开了浏览器，但 Tyree 说：“这也不算聪明啊，它只是听命令做事。能不能让它像 ChatGPT 那样，我问它问题，它能回答我？”

这个答案是肯定的。今天咱们就学怎么调用大模型的API。你问它‘什么是黑洞’，它就能给你解释。

他马上来了兴趣：“那我要问它‘宇宙有多大’！”

今天第48课，我们就来学如何用 Python 调用大模型 API。你将学会用 `requests` 库向 DeepSeek 的 API 发送问题，并获取它的回答。

要特别注意：调用大模型API 通常需要申请 API 密钥，并且部分服务需要付费（DeepSeek 等国内模型通常有免费额度）。

01. 什么是大模型 API？

前面我们学过 API 的概念——它是一个“中间人”，帮你把请求传给远处的服务，再把结果带回来。

大模型 API 就是专门用来调用大语言模型（比如 DeepSeek、GPT 等）的接口。

你不需要自己训练一个模型（那需要几千万甚至上亿的资金和大量算力），也不需要在自己的电脑上运行一个巨大的模型。

你只需要发一个HTTP 请求给大模型的服务器，告诉它“帮我回答这个问题”，服务器就会把答案返回给你。

总的来说，大模型API 就是一个“云端的超级大脑”，你问它问题，它通过 API 把答案送回来。

02. 准备工作：申请 API 密钥

在使用大模型API 之前，我们需要做两件事：

2.1 注册账号并获取 API Key

以DeepSeek 为例（国内可用，访问相对稳定）：

1. 打开 DeepSeek 开发者平台：https://platform.deepseek.com/

2. 注册账号并登录。

3. 进入 API Keys 页面，点击“创建 API Key”。

4. 生成一个密钥（一串很长的字母和数字），复制保存好。这个密钥就像你的“通行证”，每次调用 API 都需要带上它。

注意：API Key 相当于密码，不要泄露给任何人，也不要把密钥直接写在代码里发给别人。建议通过环境变量或配置文件来管理。

2.2 安装 requests 库

`requests` 是 Python 用来发送 HTTP 请求的库，我们用它来调用 API。

在命令行执行：

pip install requests

03. 第一个大模型调用程序：问一个问题

我们先用一个最简单的例子：向DeepSeek 的 API 发送一个问题，并打印它的回答。

运行后，AI就会回答代码中的问题了！！

`API_KEY`：你从 DeepSeek 平台申请的密钥，相当于你的“身份证”。一定要替换成你自己的。

`API_URL`：API 的地址，所有请求都发到这个地址。

`messages`：对话消息列表。`role: "user"` 表示这是用户说的话，`content` 就是你的问题。

如果你想设置系统提示词（比如“你是一个太空知识专家”），可以再加一个 `{"role": "system", "content": "..."}`。

 `stream: False`：表示一次性返回完整答案。如果设为 `True`，答案会像打字机一样一个字一个字地出来（流式输出）。.

`requests.post()`：发送 POST 请求。POST 是 HTTP 的一种方法，用来“提交数据”给服务器。

`response.status_code == 200`：状态码 200 表示请求成功。如果不是 200，说明出了问题。

返回的数据结构比较复杂，`choices` 是答案列表，`[0]` 取第一个，

`message.content` 是回答内容。

04. 更友好的交互版本：让用户输入问题

上面的例子是固定的问题“什么是黑洞？”。我们可以改成让用户自己输入问题，这样更灵活。

运行后，提示你输入问题，输入后，就会回答你的问题，看上图示！

这里唯一的改动就是用`input()` 获取用户输入，然后放到 `content` 里。

注意：`deepseek-v4-flash` 模型有免费额度，但如果调用频繁，可能会产生费用。

Tyree 第一次调用时还不知道，一口气问了十几个问题，后来发现额度消耗得挺快。他说：“下次我问精一点。”

05. 多轮对话（进阶）

如果你想做一个“连续对话”的程序，就像和 AI 聊天一样，需要把之前的对话历史都传回去。

因为大模型的 API 是“无状态”的——它不记得你之前问过什么。

代码如下，运行后就可以看到不断的对话：

- `messages` 列表存储了所有的对话记录，包括用户的问题和 AI 的回答。

- 每次用户提问，先把问题加入 

`messages`，然后发送整个对话历史给 API。

- AI 回答后，把回答也加入 `messages`，这样 AI 就能“记住”之前说过的话。

- 循环直到用户输入“退出”才结束。

06. 常见问题与解决

Q1: 报错 `401 Unauthorized`

API Key 错误或已过期。检查密钥是否正确，或者重新生成一个。

Q2: 报错 `429 Too Many Requests`

调用太频繁，超过了免费额度限制。等一会儿再试，或者升级付费套餐。

Q3: 报错 `404 Not Found`

API 地址写错了。确认 `API_URL` 是 

`https://api.deepseek.com/chat/completions`。

Q4: 返回的内容是空的或乱码

检查`messages` 的格式是否正确，`role` 和 `content` 字段不能少。

07. 今天学到了什么

大模型API：通过 HTTP 请求调用云端的大语言模型。

API Key：调用 API 的“通行证”，需要保密。

`requests` 库：发送 HTTP 请求的 Python 库。

POST 请求：向服务器提交数据的一种方式。

请求头（Headers）：包含认证信息和数据格式说明。

请求体（Body）：包含你要问的问题和参数。

响应解析：从返回的JSON 数据中提取 AI 的回答。

多轮对话：通过传递完整对话历史实现上下文记忆。

OK，今天课程就到这！

第49课：语音 + AI 大模型结合——用嘴巴问问题，AI 用文字回答你，做一个真正的语音智能助手。