掌握ChatGPT插件與自定義GPT
3.實名認證：進入平臺控制臺的“賬戶中心“-》“實名認證”頁面，點擊【開始個人認證】按鈕，根據步驟指引填入相關信息即可完成實名認證。
注意：若需要使用API key，需要完成實名認證。
個人認證
第一步：用戶需要填入真實姓名以及身份證號，確保準確無誤。
第二步：上傳一張正臉的人臉照片，確保是本人。
第三步：實名認證服務會校驗身份證照片和上傳的人臉照片為同一個人，校驗成功即完成實名認證。
企業認證
進入平臺控制臺的“賬戶中心“-》“實名認證”頁面，點擊【開始企業認證】按鈕，根據步驟指引填入相關信息即可完成企業認證。
第一步：選擇組織類型并填寫相關信息，確保準確無誤。
第二步：填寫認證授權代表信息，和下載授權委托書并填寫上傳后方可提交認證。
審核時間預計5-7個工作日完成。
4.查看API key: API訪問管理-》“API Key管理”頁面
在獲取API密鑰后，進行可用性測試是確保其正常工作的重要步驟。將$API_KEY替換成你的 key。以下是使用CURL進行測試的一個案例：
輸入：
curl --location 'https://ai-maas.wair.ac.cn/maas/v1/chat/completions' \
--header 'Authorization: Bearer $API_KEY' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"model": "taichu_llm",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "你好"
}
],
"stream": false
}'輸出：
你將得到一個JSON格式的響應，其中包含了詳細信息，如本次使用的模型名稱、回復內容、token使用數量、prompt 使用的 tokens 數量等。
示例輸出：
{
"id": "cmpl-91113f8d8e294790ba6394d47dc5f5ce",
"object": "chat.completion",
"created": 1713521143,
"model": "taichu_llm",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "你好！有什么問題或者需要幫助的地方嗎？我在這里隨時準備回答您的問題。"
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 11,
"total_tokens": 30,
"completion_tokens": 19
}
}在使用紫東太初 API搭建應用時，除了獲取和測試API密鑰外，還需考慮以下因素：
請求地址：https://ai-maas.wair.ac.cn/maas/v1/chat/completions
Header 參數說明
| 字段 | 類型 | 必選 | 描述 | 示例值 |
|---|---|---|---|---|
| Content-Type | string | 是 | 請求類型 | application/json |
| Authorization | string | 是 | API Key，格式為 Bearer $ | Bearer ayvs***vufp |
Body 參數說明
| 參數名稱 | 類型 | 是否必填 | 參數說明 |
|---|---|---|---|
| model | string | 是 | 所要調用的模型編碼，模型可選模型 taichu_llm |
| messages | list | 是 | 一個由歷史消息組成的列表，詳細說明，參照 messages 信息說明 |
| stream | bool | 否 | 使用同步調用時，此參數應當設置為 fasle。表示模型生成完所有內容后一次性返回所有內容。如果設置為 true，模型將通過標準 Event Stream ，逐塊返回模型生成內容。Event Stream 結束時會返回一條data: [DONE]消息。默認值為 true |
| temperature | float | 否 | 生成過程中的溫度值，取值范圍[0.01,1.00] 閉區間，默認值為 0.8,調節最小細粒度為0.01 |
| top_p | float | 否 | 生成過程中的token幾率閾值取值范圍是：(0.0, 1.0) 開區間，默認值為 0.9,調節最小細粒度為0.1 |
| max_tokens | int | 否 | 模型輸出最大 tokens，最大輸出為8192，默認值為3000 |
| tools | list | 否 | 可供模型調用的工具。詳細說明，參照 tools參數說明 |
| tool_choice | string | 否 | 用于控制模型是如何選擇要調用的函數，僅當工具類型為function時補充。默認為auto，當前僅支持auto |
messages參數說明
| 參數名稱 | 類型 | 是否必填 | 說明 |
|---|---|---|---|
| role | string | 是 | system:系統，user:用戶，assistant:模型，tool:工具調用 |
| content | string | 是 | role=system 時為系統提示信息，role=user 時為用戶輸入信息，role=assistant 時為模型返回信息，role=tool 時為工具調用返回信息 |
返回參數說明
| 參數名稱 | 子參數名稱 | 類型 | 說明 |
|---|---|---|---|
| id | string | 本次請求唯一標識 | |
| model | string | 本次使用的模型名稱 | |
| choices | list | ||
| messages | object | 同步響應時，返回該字段，詳細說明見 messages 和 delta 參數說明 | |
| delta | object | 流式響應時，返回該字段，詳細說明見 messages 和 delta 參數說明 | |
| finish_reason | string | stop: 表示模型輸出結束length: 表示模型輸出長度達到max_tokens tool_calls: 表示模型命中函數 content_filter: 表示模型輸出被安全審核攔截，針對此類內容，請用戶自行判斷并決定是否撤回已公開的內容。 | |
| usage | object | token使用數量 | |
| completion_tokens | int | 內容生成的 tokens 數量 | |
| prompt_tokens | int | prompt 使用的 tokens 數量 | |
| total_tokens | int | 總 tokens 用量 |
請求地址：https://ai-maas.wair.ac.cn/maas/v1/model_api/invoke
接口請求參數
| 參數名稱 | 類型 | 是否必填 | 說明 |
|---|---|---|---|
| api_key | string | 是 | apikey管理頁面獲取 |
| model_code | string | 是 | 模型code，此處為taichu_vqa |
| question | string | 是 | 用戶輸入信息 |
| picture | string | 是 | 圖片base64編碼 |
| context | string | 否 | 上下文信息，首次請求不需要帶，后續請求使用接口返回的context值，當picture發生變化時，context需要重置為空 |
| temperature | float | 否 | 生成過程中的溫度值，取值范圍[0.01,1.00] 閉區間，默認值為 1.0,調節最小細粒度為0.01 |
| top_p | float | 否 | 生成過程中的token幾率閾值取值范圍是：(0.0, 1.0) 開區間，默認值為 0.9,調節最小細粒度為0.1 |
| repetition_penalty | float | 否 | 生成過程中的懲罰值取值范圍是：(1.0, 2.0) 開區間，默認值為 1.0,調節最小細粒度為0.1 |
返回參數說明
| 參數名稱 | 二級參數名稱 | 類型 | 說明 |
|---|---|---|---|
| code | int | 錯誤碼，非0異常 | |
| msg | string | 錯誤信息 | |
| data | object | ||
| content | string | 返回的文本內容 | |
| context | string | 問答上下文，后續請求使用該值帶入參數 |
| HTTP 返回碼 | 錯誤message |
|---|---|
| 400 | 參數錯誤: |
| 401 | apikey缺失 |
| 401 | apikey不存在 |
| 403 | apikey被禁用 |
| 403 | 請先完成實名認證 |
| 403 | apikey無權限調用該模型 |
| 403 | 當前用戶無權限調用該模型 |
| 403 | 余額不足,請及時充值 |
| 403 | 非常抱歉，這個問題我暫時無法回答，如果您有其他的問題咨詢，我非常樂意幫助你。 |
| 500 | 系統異常，請聯系技術支持 |
| 503 | 服務繁忙，請稍后再試 |
| 503 | 內部模型服務鑒權失敗 |
| 503 | 內部模型服務不存在 |
| 503 | 內部模型服務禁止預測 |
在申請和使用 紫東太初 API密鑰過程中，你可能會遇到以下常見問題：
1. 如何查看API使用情況和調用記錄？
用戶可以在賬戶中心>API訪問管理>用量統計 查看API的使用情況，包括調用量、最近調用時間這些統計信息。這些數據有助于用戶監控API。
2. 遇到API調用錯誤如何處理？
如果調用API時遇到錯誤，建議首先檢查請求參數和密鑰的正確性。API文檔中提供了常見錯誤代碼和對應解決方案。如問題仍未解決，可聯系技術支持獲取幫助。
3. API是怎么收費的？
紫東太初大模型開放平臺 API 的計費單元是 token，一般而言，在中文文本中，1 個 token 大約對應 1-2 個漢字；在英文文本中，1 個 token 大約對應 3-4 個字母。紫東太初大模型開放平臺 API 根據模型輸入和輸出的總 token 數量進行計量計費。
在獲得紫東太初 API密鑰之后，即可開啟API接口對接，本文整理了多篇開發者使用紫東太初 API的案例，幫助讀者更有效地使用紫東太初 API：
問題1： 什么是冪簡集成平臺？
冪簡集成是蜜堂有信在2023年打造的一款SAAS產品，建設著國內最全的API平臺，為開發者提供全面、高效、易用的API集成管理方案，一站搜索、試用、集成國內和國外API。讓用戶在AI時代全方位接入互聯網，用API連接一切服務和算力，實現價值倍增。
問題2：如何找到紫東太初 API
冪簡API平臺可以通過以下兩種方式找到所需API：通過關鍵詞搜索API(例如，輸入’紫東太初 API‘這類品類詞，更容易找到結果)、或者從API hub分類頁進入尋找。
問題3：紫東太初 API的替代品有哪些？
市場上存在免費、付費兩種替代者
例如
更多競品可以在紫東太初 API開放平臺找到。
本文為開發者提供了清晰的指南，涵蓋了紫東太初 API 密鑰的申請、測試及實際應用中的關鍵注意事項。通過這些步驟和實用的示例，用戶能夠快速上手紫東太初 API，并充分利用其豐富的功能。在接入和使用的過程中，常見問題解答和錯誤處理部分也將幫助用戶更順利地進行開發集成，為應用提供強大的智能支持。
