AI大模型接口实战指南

一、主流API接入方式

1. 基础调用模式

```python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key='your_key')

response = client.pletions.create(

model="gpt-4-turbo",

messages=[{"role": "user", "content": "合同争议解决条款"}]

```

```java

public class ErnieAiClient implements AiClient {

private final String apiKey;

public String generate(String prompt) {

// 调用文心API实现

```

2. 企业级改造要点

二、私有化部署方案

1. 硬件配置建议

2. 量化与微调

```python

lora_config = LoraConfig(

r=16,

target_modules=["q_proj","v_proj"],

lora_dropout=0.1

```

三、行业应用案例

1. 电商客服系统

2. 内容生产流水线

```mermaid

graph LR

A[选题挖掘] --> B[文案生成]

B --> C[Stable Diffusion配图]

C --> D[多平台发布]

```

四、成本优化策略

1. API调用计费

2. 混合部署方案

建议根据业务场景选择合适的技术路径，初创团队可从7B量化模型起步，中大型企业建议采用vLLM集群+微调方案。