AI模型API实战指南：开发者必看

一、主流模型API对比与选择

1. 谷歌Gemini 2.5 Pro

2. OpenAI系列

3. DeepSeek模型

二、开发环境配置

```python

OpenAI基础配置示例

pip install openai

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key='your_key') 默认base_url为官方端点

```

```java

// Spring AI集成DeepSeek配置示例

@Configuration

public class AIConfig {

@Bean

public ChatClient chatClient {

return new OpenAiChatClient("your_deepseek_key");

```

三、核心API调用模式

1. 阻塞式调用

适合简单问答场景，同步等待响应返回

2. 流式调用

需处理字符集问题，适合长文本生成场景

```python

OpenAI流式调用示例

response = client.pletions.create(

model="gpt-4-turbo-preview",

messages=[{"role":"user","content":"提示词"}],

stream=True

```

3. 函数调用

Gemini 2.5 Pro最新升级重点优化了函数触发可靠性

四、性能优化技巧

1. 学习率策略

2. 批量大小调整

显存不足时可使用批量8+梯度累积模拟批量32效果

3. 正则化组合

五、企业级部署建议

1. 医疗/金融场景

2. 轻量化方案

3. 监控策略

> 最新动态：谷歌Gemini 2.5 Pro I/O版本（gemini-2.5-pro-preview-05-06）已于5月7日发布，企业用户可通过Vertex AI云平台接入。