用 Python 调用大模型 API 教程：OpenAI、DeepSeek、通义接入

统一认知：绝大多数大模型 API 兼容 OpenAI 格式，学会一家，其他家换 base_url 和 key 即可。

三步接入流程：注册拿 Key → 安装 SDK → 写调用代码。

1. 基础调用（以 OpenAI 为例）

pip install openai

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"],   # 不要硬编码在代码里
    base_url="https://api.openai.com/v1",   # 换成 DeepSeek/通义对应地址
)
resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",                         # DeepSeek 用 "deepseek-chat"
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是资深 Python 工程师"},
        {"role": "user", "content": "解释什么是闭包"},
    ],
    temperature=0.7,                        # 0 更确定，越高越发散
    max_tokens=1024,
)
print(resp.choices[0].message.content)

2. 各家接入点对照

| 服务商 | base_url | 常用模型 |

|---|---|---|

| OpenAI | https://api.openai.com/v1 | gpt-4o、gpt-4o-mini |

| DeepSeek | https://api.deepseek.com | deepseek-chat、deepseek-reasoner |

| 阿里通义 | https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 | qwen-plus、qwen-max |

| 国内兼容 | 各平台文档给出 | — |

3. 进阶用法

• 流式输出（边生成边显示）：

stream = client.chat.completions.create(model="...", messages=msgs, stream=True)
for chunk in stream:
    print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")

• 函数调用（Function Calling）：声明 tools 参数，让模型按 JSON 格式调用你的函数，这是做 Agent 的基础。
• 重试与限流：API 返回 429/超时，用 time.sleep 退避重试或装 tenacity。

注意事项：

• Key 安全：放环境变量或 .env 文件，绝不要提交到 GitHub（会被爬虫盗用扣费）。
• 计费：按 token 计费，长上下文和输出 token 都花钱，先估预算；读文档确认价格（DeepSeek 等国产模型价格很低）。
• 用之前先读各家官方文档，确认模型名和兼容端点，模型名写错是最常见报错（404/400）。