如何dify平台通过API调用AI模型
时间: 2025-06-25 09:21:09 浏览: 10
<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何在Dify平台上通过API调用AI模型。用户需要教程、示例代码和文档。首先,我应该回忆一下用户提供的引用内容,看看有没有相关的信息。
根据引用[1],用户需要在Dify中创建应用,并配置baichuan-chat-3B模型。这说明调用API可能涉及到应用的创建和模型的选择。引用[2]提到了如何添加自定义模型供应商,包括填写API端点和认证方式。这可能与API调用的配置有关。引用[3]则提供了本地部署和大模型学习的资源链接,可能对用户进一步学习有帮助。
接下来,我需要整理调用API的步骤。首先,用户需要创建应用并配置模型,这应该是前提条件。然后,生成API密钥,因为大多数API调用都需要认证。接着,查看API文档,找到端点和方法,比如RESTful API的POST请求。然后构造请求参数,包括模型名称、输入数据和API密钥。之后,用户可能需要编写示例代码,比如用Python的requests库发送请求。还要处理响应结果,可能需要解析JSON数据。最后,错误处理和调试也是重要的部分,比如检查状态码和日志。
需要注意的是,示例代码需要根据用户的实际配置进行调整,比如API端点URL和API密钥的位置。同时,引用[2]中提到的自定义模型供应商的设置可能涉及不同的端点,比如http://host.docker.internal:8000/v1,用户需要根据部署情况修改。此外,引用[1]中的提示词编排可能影响API调用时的输入参数,用户需要确保应用已经正确配置提示词。
用户可能的问题可能涉及如何获取API密钥、如何处理认证错误、如何调整请求参数等。因此,生成的相关问题需要覆盖这些方面,比如认证方式、参数调整、本地模型部署等。
最后,确保回答结构清晰,分步骤说明,并引用正确的来源。示例代码要准确,并提醒用户替换必要的参数。同时,提供相关文档链接和资源,帮助用户进一步学习。</think>### Dify 平台 API 调用 AI 模型教程
#### 一、调用流程
1. **创建应用**
在 Dify 控制台创建应用并选择模型(如 baichuan-chat-3B),完成提示词配置后发布应用[^1]。
2. **获取 API 密钥**
进入「设置」→「API 密钥」,生成用于身份验证的密钥。
3. **查看 API 文档**
在应用详情页的「API 集成」中获取接口文档,示例如下:
```python
import requests
API_URL = "https://api.dify.ai/v1/completion" # 根据实际接口调整
API_KEY = "your_api_key_here"
headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
data = {
"model": "baichuan-chat-3B",
"inputs": {"prompt": "你好,今天天气如何?"}
}
response = requests.post(API_URL, json=data, headers=headers)
print(response.json())
```
#### 二、关键配置说明
- **自定义模型调用**
若需调用本地部署模型(如 DeepSeek),需先在「模型供应商」中添加配置[^2]:
```yaml
API端点: http://host.docker.internal:8000/v1
认证方式: API Key
模型名称映射: deepseek-7b-chat
```
- **请求参数结构**
典型请求体包含:
```json
{
"model": "模型名称",
"parameters": {
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 500
},
"inputs": "用户输入内容"
}
```
#### 三、调试建议
1. 使用 Postman 测试接口调用
2. 检查响应状态码(200 表示成功)
3. 本地部署问题可参考 LLM 大模型部署文档[^3]
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