requests
步骤二：编写调用代码
创建一个Python脚本，使用你的API Key来与大模型进行交互。
#!/usr/bin/env python3
# 引入必要的库
from huanfang import HuanFangClient # 假设的SDK客户端类
import os
# 配置你的API Key (建议从环境变量读取，避免硬编码)
# 请在运行前设置环境变量 HUANFANG_API_KEY，或在代码中直接替换'YOUR_API_KEY'
api_key = os.getenv('HUANFANG_API_KEY', 'YOUR_API_KEY_HERE')
# 初始化客户端
client = HuanFangClient(api_key=api_key)
# 定义你想要发送给模型的提示词
prompt = "请用Python写一个计算斐波那契数列的函数。
try:
# 调用模型 completions 接口
response = client.completions.create(
model="hf-model-pro", # 指定使用的模型，例如专业版
prompt=prompt,
max_tokens=500
# 打印模型的回复
print("模型回复：")
print(response.choices[0].text)
except Exception as e:
print(f"调用过程中出现错误：{e}")
步骤三：运行代码
在终端中，切换到脚本所在目录，运行以下命令：
python quick_start.py
如果一切配置正确，你将看到模型生成的代码或回答。
核心功能与API接口说明
幻方AI大模型提供了多样化的接口以满足不同场景的需求。
| 接口类型 | 主要功能 | 常用参数 |
|---|---|---|
| Completions | 文本补全与生成 | model, prompt, max_tokens, temperature |
| Chat Completions | 多轮对话 | model, messages, max_tokens |
| Embeddings | 生成文本向量 | model, input |
其中，temperature 参数控制生成文本的随机性（0-1之间，值越大越随机），max_tokens 则限制了单次请求返回的最大文本长度。
最佳实践与技巧
为了更高效地使用幻方AI大模型，可以参考以下建议：
- 清晰的指令：在Prompt中明确你的需求，提供足够的上下文，有助于获得更准确的回复。
- 善用系统角色：在对话接口中，可以通过系统消息（System Message）来设定AI的角色和行为模式。
- 错误处理：在你的应用程序中妥善处理API可能返回的错误代码（如认证失败、额度不足等）。
- 成本控制：关注你的API调用频次和Token消耗，合理设置预算。
常见问题解答
Q1：调用API时遇到认证错误怎么办？
A1：请检查你的API Key是否正确，并确认其是否在有效期内。API Key通常可以在用户管理后台找到。
Q2：如何选择合适的模型？
A2：幻方AI通常会提供不同能力和价位的模型，例如基础版、专业版等。请根据你的任务复杂度、精度要求和预算参考官方文档进行选择。
Q3：支持哪些编程语言？
A3：除了Python SDK，幻方AI通常也提供RESTful API，这意味着任何能发送HTTP请求的编程语言（如Java, Go, JavaScript等）都可以调用其服务。
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