快速开始

欢迎百度智能云千帆平台！无论您是经验丰富的开发者，还是刚刚开始探索人工智能的世界，本指南都将帮助您快速上手并开始构建智能应用。我们的API提供了强大的自然语言处理能力，能够帮助您实现文本生成、对话交互、内容分析等多种功能。

创建API密钥

首先登录控制台-安全认证-API Key。点击创建API Key。创建的API Key可用于千帆AppBuilder、ModelBuilder、AI开放能力

一个API Key支持同时调用千帆AppBuilder、ModelBuilder、AI开放能力 三方面的能力。您可以点击页面的『添加权限』，并在『服务』里选择计划用该API Key调用的能力范围，即可实现多方向调用。

使用API Key发送请求时，在请求的Header头域中的Authorization字段，需要包含API Key的鉴权信息。

注意:填入鉴权信息时，需要在API Key前面加上Bearer，请求示例如下：

发送大模型对话请求

拥有API Key之后，您就可以发送第一个API请求了。您可直接使用您选择的HTTP客户端REST API，也可以使用千帆官方SDK。同时接口协议兼容OPENAI的SDK。

HTTP 请求

参考模型列表选择入参的model。

curl --location 'https://qianfan.baidubce.com/v2/chat/completions' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Authorization: Bearer bce-v3/ALTAK-*********/614fb**********' \
--data '{
    "model": "ernie-3.5-8k",
    "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": "平台助手"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "你好"
        }
    ]
}'

SDK请求

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="bce-v3/ALTAK-KZke********/f1d6ee*************",  # 千帆bearer token
    base_url="https://qianfan.baidubce.com/v2",  # 千帆域名
    default_headers={"appid": "app-xxxxxx"}   # 用户在千帆上的appid，非必传
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="ernie-4.0-turbo-8k", # 预置服务请查看模型列表，定制服务请填入API地址
    messages=[{'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'},
              {'role': 'user', 'content': 'Hello！'}]
)

print(completion.choices[0].message)

OpenAI接口兼容

千帆ModelBuilder提供了与OpenAI兼容的使用方式，用户只需调整api_key、base_url、model等参数，就可以通过OpenAI SDK调用千帆ModelBuilder推理服务。

base_url说明

base_url指模型服务的请求地址。通过该地址，可以请求服务提供的功能或数据。当使用OpenAI兼容接口调用千帆ModelBuilder模型服务时，需要配置base_url。

• 需要配置的base_url如下：https://qianfan.baidubce.com/v2

api_key说明

上文已经介绍如何获取api_key

appid说明

支持通过自定义header方式入参appid，通过appid区分调用量和账单，具体是否用方式参考:多应用管理。

SDK支持清单

参考 开发库 文档。

后续步骤

现在您已经发出了第一个API 请求，您可以继续探索以下内容：

• 模型能力

  • 文本生成：通过大模型生成连贯、自然的文本内容，适用于写作、对话、摘要等场景。
  • 图像理解：利用大模型分析图像内容，实现物体识别、场景理解、图像描述等功能
  • 深度思考：基于逻辑和数据进行推理分析，适用于问答、决策支持、问题求解等任务。
  • 图片生成：通过大模型生成高质量图像，支持创意设计、图像修复、风格迁移等应用。
  • 向量模型：将文本、图像等数据转化为高维向量，用于语义搜索、聚类、推荐系统等任务。
  • 重排序模型：通过对候选结果进行二次评分和排序，优化初始排序，提升结果的相关性和准确性。
  • 原生多模态：原生多模态基础大模型通过多个模态联合建模实现协同优化，具备更精进的语言能力，理解、生成、逻辑、记忆能力全面提升，同时具备更强的图像理解能力。

• 功能特性

  • Function calling：函数调用能力，描述使用场景及方法
  • 结构化输出：大模型按照用户指定json_schema格式返回结果。
  • 联网搜索：大模型开启联网搜索能力，获取实时信息并总结返回。
  • 阅读助手插件：阅读助手插件，主要支持对长文档、网页内容做摘要、分析、整理等任务。
  • 对话前缀续写：对话前缀续写场景中，用户提供 assistant 开头的消息，来让模型补全其余的消息。
  • 对应用管理：通过自定义应用管理调用量和拆分项账单。
  • 批量推理：批量推理可以⼀次性处理⼤量数据，并对这些数据进⾏统⼀推理预测，最后将结果输出到指定位置。
  • 时延优化：针对大模型时延问题，提供几个推荐原则，应用这些原则来改善大模型请求中遇到的时延问题。
  • prompt cache：prompt cache通过cache缓存降低大模型首token时延，提升推理性能
  • 用量统计说明：通过API接口和控制台查看模型调用量统计信息。