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# 替換為您的API密鑰
api_key = "Your-API-Key"

url = "https://apihub.explinks.com/api/scd2024052962051e078f77"

headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}

data = {
"prompt": "What is the weather like today?"
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)

print(response.json())

JAVA集成API案例

import java.net.http.HttpClient;

import java.net.http.HttpRequest;

import java.net.http.HttpResponse;

import java.net.URI;

import java.io.IOException;



public class MianBiCPMExample {

    public static void main(String[] args) {

        String apiKey = "Your-API-Key"; // 替換為您的API密鑰

        String url = "https://apihub.explinks.com/api/scd2024052962051e078f77";



        HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();

        HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()

                .uri(URI.create(url))

                .header("Authorization", "Bearer " + apiKey)

                .header("Content-Type", "application/json")

                .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString("{\"prompt\": \"What is the weather like today?\"}"))

                .build();



        try {

            HttpResponse<String> response = client.send(request, HttpResponse.BodyHandlers.ofString());

            System.out.println(response.body());

        } catch (IOException | InterruptedException e) {

            e.printStackTrace();

        }

    }

}

面壁智能CPM大模型API是否有替換方案？

如果您需要尋找面壁智能CPM大模型API的替代品，可以考慮使用其他公司的AI服務或開源的機器學習庫。以下是兩個推薦的AI模型服務，它們可以作為面壁智能CPM的替代解決方案：

Google Cloud AI – Google Cloud AI 提供了一系列AI模型，能夠處理文本、圖像等多種輸入，生成相應的回復或分析結果。
IBM Watson – IBM Watson 提供了包括自然語言理解、視覺識別在內的多種AI服務，適合需要綜合AI能力的應用場景。
扣子AI – 扣子（coze）是新一代 AI 應用開發平臺。無論你是否有編程基礎，都可以在扣子上快速搭建基于大模型的各類 Bot，并將 Bot 發布到各個社交平臺、通訊軟件或部署到網站等其他渠道。

選擇扣子 AI作為示例，以下是如何在低代碼平臺上集成該服務的簡要指南：

集成步驟：

獲取API密鑰：在Google Cloud控制臺中創建項目并啟用所需AI服務，然后獲取API密鑰。
準備請求：根據API文檔，準備請求所需的參數和headers，包括API密鑰。
發送請求：使用低代碼平臺支持的HTTP請求功能，發送請求到Google Cloud AI。
處理響應：獲取API的響應，并根據業務需求處理返回的數據。
集成到低代碼平臺：將API請求和響應處理邏輯集成到低代碼平臺的工作流中。
測試和部署：在低代碼平臺上測試集成的AI模型服務功能，確保它按預期工作，然后部署到生產環境。

以下是使用Python代碼示例，展示如何在低代碼平臺上模擬集成Google Cloud AI的過程：

import requests



# 替換為您的API密鑰

api_key = "Your-API-Key"



# 構建請求headers

headers = {

    "Authorization": f"Bearer {api_key}",

    "Content-Type": "application/json"

}



# 構建請求數據

data = {

    "prompt": "Your input text or media file details here"

}



# 發送請求到扣子AI API

response = requests.post(

    "https://apihub.explinks.com/api/scd2024060752480d0975d3",

    headers=headers,

    json=data

)



# 打印響應內容

print(response.json())