保姆级教程：不到30行代码上手讯飞版ChatGPT-API

前段日子我体验到了【科大讯飞版本的ChatGPT】，这个模型现在升级到了2.0了，凭借其强大的功能和出色的性能，超出了我对国产大模型的预期。

这个模型全名叫讯飞星火认知大模型，官方是这么解释这个产品的：

“科大讯飞推出的新一代认知智能大模型，拥有跨领域的知识和语言理解能力，能够基于自然对话方式理解与执行任务。从海量数据和大规模知识中持续进化，实现从提出、规划到解决问题的全流程闭环。”

主要实现的功能有所增加：

包含：多模交互、代码能力、文本生成、数学能力、语言逻辑、知识问答、逻辑推理等七个方面。

最近发现讯飞星火又升级了API，可以免费试用了！

而且我发现，今天的福利特别诱人。无需认证，就可以免费领取 V2.0 最新版本的 API 额度。作为开发者，我深知免认证就能体验 API 是多么的方便，这真的省去了不少麻烦。大家不要犹豫，抓紧时间领取！就算现在用不上，也可以先领取了，因为机会真的不多。

相对于ChatGPT的API预付费充值机制，科大讯飞这一举措必须点赞，绝对良心！

一、如何领取

领取方式很简单，长按下面二维码，点击“免费试用”即可快速进入免费领取。

PC 端可以直接访问（阅读原文可达）：

https://xinghuo.xfyun.cn/sparkapi?ch=blapi_ioQ6T

通过以上二维码和链接领取，可以获取如下福利：

星火大模型API免费开放，0门槛领取20万Tokens，无需认证申请，领取即可用
星火大模型API个人开发者最高可申请400万Tokens，企业用户最高可申请1000万Tokens，完全免费可重复申请

新老用户都可以通过上面的专属二维码和链接领取，进入网页后，点击「免费试用」，绑定应用产品，获得讯飞模型API免费试用资格，无需认证即可领取，是不是很爽！！

绑定应用产品（默认创建了一个应用），直接领取免费Tokens。

进入到后台可以看到AppId，密钥和ApiKey，接入文档等内容。

当然了，如果觉得这些量不够自己用，可以继续领取免费加油套餐包，200w的Tokens。这些基本可以满足我们自己日常使用和对外提供服务了。

领取完了上面的福利，我们可以免费在自己的产品中接入星火 V2.0 大模型。

接下来，演示一下如何调用 API，并介绍下星火大模型 V2.0 到底能给我工作带来哪些效率提升。

二、API 调用

API调用请参考：

https://github.com/suqingdong/sparkapi

使用 Python 的 pip 安装第三方依赖：

pip install -r requirements.txt

然后可以安装sparkapi库

pip install sparkapi-python

新建一个py文件，命名为test.py

完整代码如下：

import os
os.environ['SPARK_APP_ID'] = "xxx" # 星火大模型的APPIDos.environ['SPARK_API_SECRET'] = "xxx" # 星火大模型的APISecretos.environ['SPARK_API_KEY'] = "xxx" # 星火大模型的APIKeyos.environ['SPARK_API_MODEL'] = "v2.0"os.environ['SPARK_CHAT_MAX_TOKENS'] = "4096"os.environ['SPARK_CHAT_TEMPERATURE'] = "0.5"os.environ['SPARK_CHAT_TOP_K'] = "4"
from sparkapi.core.api import SparkAPIfrom sparkapi.core.config import SparkConfigconfig = SparkConfig().model_dump()api = SparkAPI(**config)
# start a chat sessionapi.chat()
# get completion from promptres = api.get_completion('hello')print(''.join(res))
# get completion from messagesmessages = [    {'role': 'user', 'content': 'hello'},    {'role': 'assistant', 'content': 'Hello! How can I assist'},    {'role': 'user', 'content': 'write me a Python script of BubbleSort'},]res = api.get_completion_from_messages(messages)print(''.join(res))