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ai模型chatglm，百川大模型，通义千问，ai产品部署调用api的具体成本

Answer

以下是关于 AI 产品部署调用 API 具体成本的相关信息：

  • 国内部分大模型有限制一定免费额度的 Token，如阿里的通义千问大模型、智谱 AI（ChatGLM）、科大讯飞（SparkDesk）都有免费接口。您可以打开相应链接创建 API key。
  • 对于极简未来平台，使用 GPT-3.5 模型的每次对话大约消耗不到 20 积分。平台提供每天签到免费领取积分的福利，用户可通过签到免费获得 50 到几百积分。此外，充值 19 元可兑换 10000 积分，能满足日常使用好几个月，实际使用成本不高。
  • 服务器方面，腾讯云的轻量应用服务器对新用户有优惠活动，如一个 2 核 2G3M 的服务器套餐一年只需 82 元，新用户优惠过后的续费费用可能为 100 多到几百一年不等。
  • 宝塔面板有免费和付费版本，免费版已能满足需求。Docker 是开源免费的，使用其部署和管理应用不会产生额外费用。

需要注意的是，不同模型和调用次数的具体费用可能会有所不同，建议您根据实际需求进一步了解和评估。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

DIN：全程白嫖 - 拥有一个AI大模型的微信助手

阿里的[通义千问大模型](https://dashscope.console.aliyun.com/)接口，然后打开链接，创建个APIkey。[智谱AI（ChatGLM）](https://open.bigmodel.cn/)、[科大讯飞（SparkDesk）](https://xinghuo.xfyun.cn/sparkapi)，也有免费接口。目前国内的大模型大都是，限制一定免费额度的Token。[谷歌的Gemini大模型](https://ai.google.dev/)（gemini 1.5），[海外版Coze](https://www.coze.com/)的GPT4模型。是免费而且还能图片识别，但需要给服务器挂梯子。想使用，这里我推荐张梦飞同学写的这篇教程[【保姆级教程】这可能是你在地球上能白嫖到的，能力最强的超级微信机器人！一步一图，小白友好](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/YeBiwZx2TiyNLMk8pdjcmdQfnjd)。里面手把手教你怎么给服务器搭梯子，怎么使用海外版coze。

零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人

A10:极简未来平台的费用主要取决于使用的大模型和调用次数。具体费用是按照Token数量计算的，不同的大模型能力，所需的Token数不同。例如，使用GPT-3.5模型的每次对话大约消耗不到20积分。平台还提供了每天签到免费领取积分的福利，用户可以通过签到免费获得50到几百积分。除此之外，充值19元可以兑换10000积分，这些积分足够日常使用好几个月了。所以，实际使用成本并不高。Q11:服务器的费用如何？A11:腾讯云的轻量应用服务器价格非常划算，尤其是新用户优惠活动。例如，一个2核2G3M的服务器套餐一年只需82元，当然新用户优惠过后可能之后的续费费用会贵一点，100多到几百一年不等。这使得即使是技术小白也能低成本试错，体验在云端部署和运行服务的乐趣。Q12:宝塔面板和Docker的使用费用如何？A12:宝塔面板有免费和付费版本，免费版已经提供了足够多的功能，完全可以满足本教程的需求。Docker是开源免费的，使用Docker部署和管理应用不会产生额外费用。Q13:如果技术小白担心不会运维服务器和服务，该怎么办？

智谱·AI 开源模型列表

最低只需6GB显存即可部署，最低只需7GB显存即可启动微调（[P-Tuning v2](https://github.com/THUDM/P-tuning-v2)）|2K|[ChatGLM](https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B)|[Huggingface](https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b-int4)|魔搭社区|始智社区|启智社区|<br>|ChatGLM-6B-int8|ChatGLM-6B的Int8版本|2K||[Huggingface](https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b-int8)|魔搭社区|始智社区|启智社区|<br>|AgentLM-7B|我们提出了一种AgentTuning的方法；我们开源了包含1866个高质量交互、6个多样化的真实场景任务的Agent数据集AgentInstruct基于上述方法和数据集，我们利用Llama2微调了具备超强Agent能力的AgentLM-7B、AgentLM-13B、AgentLM-70B。|4K|[AgentTuning](https://github.com/THUDM/AgentTuning)|[?Huggingface Repo](https://huggingface.co/THUDM/agentlm-7b)|

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ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
ai视频教学
以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容： 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通： 课程安排：19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学，周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告：周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作，视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree：整合多种模型，可免费无限量试用，下载需科学上网，Mac 可拖到文件夹安装，推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布，主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理：网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹：每个项目通过在本地新建文件夹来区分，项目运行一轮一轮进行，可新建会话，终端可重开。 GitHub 仓库创建：仓库相当于本地项目，可新建，新建后有地址，可通过多种方式上传。 Python 环境安装：为方便安装提供了安装包，安装时要选特定选项，安装后通过命令确认。 代码生成与修改：在 tree 中输入需求生成代码，可对生成的代码提出修改要求，如添加滑动条、雪花形状、颜色等，修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库： 神秘风 Arcane：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,big movements
2025-04-20
ai写程序
以下是关于使用 AI 写程序的相关内容： 1. 对于技术纯小白： 从最基础的小任务开始，让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件，可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目，包含全面的典型文件和功能，并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini，可在提示词最后添加生成创建脚本的要求，并请教如何运行脚本（Windows 机器则是 create.cmd）。 2. 明确项目需求： 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验： 单独让 AI 写小功能没问题，但对于复杂的程序框架，可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例，可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教，ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩，及时肯定正确的，指出错误时要克制，不断完善其经验。 4. 相关资源和平台： AI 写小游戏平台：https://poe.com/ 图片网站：https://imgur.com/ 改 bug 的网站：https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台：https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是，使用 AI 写程序时，对于技术小白来说，入门容易但深入较难，若没有技术背景可能提不出问题，从而影响 AI 发挥作用。
2025-04-19
有哪些好用的法律ai
以下是一些好用的法律 AI 应用场景和示例： 1. 诉讼策略制定： AI 将基于商标法等相关条款和案例法，为商标侵权案件提供诉讼策略，包括对原告商标权利的分析、被告侵权行为的评估、关键证据搜集建议、法律抗辩点及和解或调解策略。 其他例子： 为专利侵权案件制定诉讼策略，分析专利有效性、被告侵权行为及抗辩理由，提出证明侵权和计算损害赔偿的建议。 针对劳动合同纠纷案件，分析员工权益和雇主责任，提出诉讼策略，包括主张权益、证据收集重点及证明雇主违约行为。 在知识产权许可诉讼中，分析许可协议条款和双方权利义务，提出诉讼策略，包括证明许可协议违反、计算损失赔偿及可能的合同解除条件。 模拟法庭，如模拟商业合同违约的法庭审理，分析双方论点、证据和法律依据，预测判决结果，给出优化法庭陈述和证据呈现的建议。 2. 法律意见书撰写： AI 根据案件背景、证据材料和法律法规，自动撰写初步法律意见书，包含案件事实梳理、法律分析和结论。 其他例子： 针对商业秘密泄露案件，分析法律责任和赔偿范围，撰写法律意见书，提供应对策略。 为计划上市的公司提供关于公司治理结构的法律意见书，确保符合相关法规要求。 就消费者权益保护案件提供法律意见，分析商家赔偿责任和消费者维权途径，制定应对措施。 起草股权转让协议，包括转让方和受让方信息、股权转让份额、价格、支付方式和时间表、先决条件、双方权利义务、保密、违约责任和争议解决条款等。 3. 指令风格和技巧： 可指定 AI 模仿某位资深律师的逻辑严谨和言简意赅的风格，使其提供的信息更符合专业律师的沟通和表达习惯。 运用 PEMSSC 方法，如选择个性化的风格、给出参考或逻辑结构、从多个角度思考、进行总结概括、使用分隔符号区分等。 个性化风格：选择幽默且富有洞察力的风格，融入创新视角。 参考和逻辑结构：在提供法律建议时，采用 SWOT 分析法或 4P 原则等逻辑结构。 多角度思考：在分析商事诉讼时，从市场趋势、竞争对手行为、战略规划、财务状况和市场前景等角度思考诉讼策略。
2025-04-18
有没有能根据描述，生成对应的word模板的ai
目前有一些可以根据描述生成特定内容的 AI 应用和方法。例如： 在法律领域，您可以提供【案情描述】，按照给定的法律意见书模板生成法律意见书。例如针对商业贿赂等刑事案件，模拟不同辩护策略下的量刑结果，对比并推荐最佳辩护策略，或者为商业合同纠纷案件设计诉讼策略等。 在 AI 视频生成方面，有结构化的提示词模板，包括镜头语言（景别、运动、节奏等）、主体强化（动态描述、反常组合等）、细节层次（近景、中景、远景等）、背景氛围（超现实天气、空间异常等），以及增强电影感的技巧（加入时间变化、强调物理规则、设计视觉焦点转移等）。 一泽 Eze 提出的样例驱动的渐进式引导法，可利用 AI 高效设计提示词生成预期内容。先评估样例，与 AI 对话让其理解需求，提炼初始模板，通过多轮反馈直至达到预期，再用例测试看 AI 是否真正理解。 但需要注意的是，不同的场景和需求可能需要对提示词和模板进行针对性的调整和优化，以获得更符合期望的 word 模板。
2025-04-18
可以增强图片清晰的的ai
以下是一些可以增强图片清晰度的 AI 工具： 1. Magnific：https://magnific.ai/ 2. ClipDrop：https://clipdrop.co/imageupscaler 3. Image Upscaler：https://imageupscaler.com/ 4. Krea：https://www.krea.ai/ 更多工具可以查看网站的图像放大工具库：https://www.waytoagi.com/category/17 此外，PMRF 也是一种全新的图像修复算法，它具有以下特点： 擅长处理去噪、超分辨率、着色、盲图像恢复等任务，生成自然逼真的图像。 不仅提高图片清晰度，还确保图片看起来像真实世界中的图像。 能够应对复杂图像退化问题，修复细节丰富的面部图像或多重损坏的图片，效果优质。 详细介绍： 在线体验： 项目地址： 这些 AI 画质增强工具都具有不同的特点和功能，可以根据您的具体需求选择合适的工具进行使用。
2025-04-18
大模型的系统提示词
大模型的系统提示词主要包括以下方面： 1. 在“五津：一键生成‘摸鱼打工猫’视频”中，针对用户选择的主题和回答，总结用户的创作意图，如“打工猫摸鱼的 2 小时，在巴厘岛能看一场日落”，并根据此生成 4 组体现幽默风趣、以宫崎骏风格描绘主角为摸秋刀鱼橘猫的绘图提示词，以数组形式输出到“tishici”，将用户意图输出到“biaoti”。 2. 在“云中江树：智能对决：提示词攻防中的 AI 安全博弈”中，系统提示词的相关防御措施分为输入侧、模型侧和输出侧三个部分。输入侧可进行意图识别、语义匹配等综合判断用户输入是否恶意；模型侧对于有能力的厂商应增强安全性并平衡性能，开发者则要在开发中带着安全意识优化系统提示词，加入安全引导和禁止内容等；输出侧可使用传统防御和内容过滤手段，并针对大模型特点进行私有数据泄露等检查。此外，还提到间接注入和提示词泄露的情况，间接注入常发生在应用获取依赖外部数据资源时，攻击者通过隐藏恶意指令完成攻击；提示词泄露指试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词，大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示和助手提示词三段，通过攻击手段可获取系统提示词。
2025-04-18
通义千问Qwen2.5-VL、阶跃星辰step-1.5v-mini、Gemini-2.0-Flash，这3个视觉理解大模型哪个最厉害？
以下是对通义千问 Qwen2.5VL 模型的介绍： 版本：有 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。 主要优势： 视觉理解能力：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力：支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。 万物识别：擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 精准的视觉定位：采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位，支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。 全面的文字识别和理解：提升 OCR 识别能力，增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。 Qwen 特色文档解析：设计了更全面的文档解析格式，称为 QwenVL HTML 格式，能够精准还原文档中的版面布局。 增强的视频理解：引入动态帧率（FPS）训练和绝对时间编码技术，支持小时级别的超长视频理解，具备秒级的事件定位能力。 开源平台： Huggingface：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope：https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat：https://chat.qwenlm.ai 然而，对于阶跃星辰 step1.5vmini 和 Gemini2.0Flash 模型，目前提供的信息中未包含其与通义千问 Qwen2.5VL 模型的直接对比内容，因此无法确切判断哪个模型在视觉理解方面最厉害。但从通义千问 Qwen2.5VL 模型的上述特点来看，其在视觉理解方面具有较强的能力和优势。
2025-04-15
目前全世界最厉害的对视频视觉理解能力大模型是哪个
目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：它不仅支持文生视频、图生视频，还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。擅长万物识别，能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视频视觉理解大模型是哪个
目前全世界较为厉害的视频视觉理解大模型有以下几个： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：不仅支持文生视频、图生视频，是开源视频生成模型中参数最大且支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其优势包括影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等。 2. 腾讯的混元：语义理解能力出色，能精准还原复杂的场景和动作，如特定品种的猫在复杂场景中的运动轨迹、从奔跑到跳跃的动作转换、琴音化作七彩音符等。 3. Pixverse V3.5：全球最快的 AI 视频生成模型，Turbo 模式下可在 10 秒内生成视频，最快仅需 5 6 秒。支持运动控制更加稳定、细节表现力强、首尾帧生成功能，具备顶尖动漫生成能力。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视觉理解大模型是哪个
目前在视觉理解大模型方面，较为突出的有 DeepSeek 的 JanusPro 模型，它将图像理解和生成统一在一个模型中；还有通义千问的视觉理解模型，其价格有较大降幅。此外，Pixverse V3.5 是全球最快的 AI 视频生成模型，在某些方面也展现出了出色的能力。但很难确切地指出全世界最厉害的视觉理解大模型，因为这取决于不同的评估标准和应用场景。
2025-04-15
大模型对话产品的优劣
大模型对话产品具有以下优点： 1. 具有强大的语言理解和生成能力。 2. 能够提供类似恋爱般令人上头的体验，具有一定的“想象力”和“取悦能力”。 3. 可以通过陪聊建立人和 AI 之间的感情连接，产品粘性不完全依赖技术优越性。 4. 能够为用户提供产品咨询服务，适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道的客户。 5. 具有多种应用场景，如私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 大模型对话产品也存在一些缺点： 1. 存在记忆混乱的问题。 2. AI 无法主动推动剧情，全靠用户脑补，导致用户上头期短，疲劳度高，长期留存低。 3. 无法回答私有领域问题（如公司制度、人员信息等）。 4. 无法及时获取最新信息（如实时天气、比赛结果等）。 5. 无法准确回答专业问题（如复杂数学计算、图像生成等）。
2025-04-14
可灵api
ComfyUI GeminiAPI 相关内容如下： 用途：用于在 ComfyUI 中调用 Google Gemini API。 安装说明： 手动安装： 1. 将此存储库克隆到 ComfyUI 的 custom_nodes 目录。 2. 安装所需依赖： 如果使用 ComfyUI 便携版。 如果使用自己的 Python 环境。 通过 ComfyUI Manager 安装： 1. 在 ComfyUI 中安装并打开 ComfyUI Manager。 2. 在 Manager 中搜索“Gemini API”。 3. 点击安装按钮，安装完成后重启 ComfyUI。 节点说明： Gemini 2.0 image：通过 Gemini API 生成图像的节点。 输入参数： prompt（必填）：描述想要生成的图像的文本提示词。 api_key（必填）：Google Gemini API 密钥（首次设置后会自动保存）。 model：模型选择。 width：生成图像的宽度（512 2048 像素）。 height：生成图像的高度（512 2048 像素）。 temperature：控制生成多样性的参数（0.0 2.0）。 seed（可选）：随机种子，指定值可重现结果。 image（可选）：参考图像输入，用于风格引导。 输出： image：生成的图像，可以连接到 ComfyUI 的其他节点。 API Respond：包含处理日志和 API 返回的文本信息。 使用场景： 创建独特的概念艺术。 基于文本描述生成图像。 使用参考图像创建风格一致的新图像。 基于图像的编辑操作。 API key 获取：在 Google 的 AI Studio 申请一个 API key（需要网络环境），有免费的额度，访问 https://aistudio.google.com/apikey?hl=zhcn 。 温度参数说明：温度值范围为 0.0 到 2.0，较低的温度（接近 0）生成更确定性、可预测的结果，较高的温度（接近 2）生成更多样化、创造性的结果，默认值 1.0 平衡确定性和创造性。 注意事项： API 可能有使用限制或费用，请查阅 Google 的官方文档。 图像生成质量和速度取决于 Google 的服务器状态和您的网络连接。 参考图像功能会将您的图像提供给 Google 服务，请注意隐私影响。 首次使用时需要输入 API 密钥，之后会自动存储在节点目录中的 gemini_api_key.txt 文件中。
2025-04-14
deepseek api
Jina DeepSearch 是一项基于推理大模型的深度搜索服务，其 API 已上线且开源。它可以在搜索时进行不断推理、迭代、探索、读取和归纳总结，直到找到最优答案为止。与 OpenAI 和 Gemini 不同，Jina DeepSearch 专注于通过迭代提供准确的答案，而不是生成长篇文章。它针对深度网络搜索的快速、精确答案进行了优化，而不是创建全面的报告。 使用入口：官方深度搜索 API 与 OpenAI API 架构完全兼容，您可以前往官网（jina.ai/deepsearch）了解详情；或者前往应用页面（search.jina.ai）体验。 此外，北京时间 00:30 至 08:30 期间，DeepSeek API 价格大幅下调。DeepSeekV3 降至原价的 50%，DeepSeekR1 低至 25%，鼓励用户在夜间空闲时段调用 API，以更低成本享受服务。
2025-03-30
api
以下是关于 API 的相关信息： ComfyUI GeminiAPI： 用于在 ComfyUI 中调用 Google Gemini API。 安装说明： 手动安装：将存储库克隆到 ComfyUI 的 custom_nodes 目录，安装所需依赖（根据使用的 ComfyUI 版本有所不同）。 通过 ComfyUI Manager 安装：在 ComfyUI 中安装并打开 ComfyUI Manager，搜索“Gemini API”并点击安装按钮，安装完成后重启 ComfyUI。 节点说明： Gemini 2.0 image：通过 Gemini API 生成图像的节点。输入参数包括必填的 prompt、api_key，可选的 model、width、height、temperature、seed、image 等。输出包括生成的图像和 API Respond。使用场景包括创建独特的概念艺术、基于文本描述生成图像、使用参考图像创建风格一致的新图像、基于图像的编辑操作。 API 与速率限制： 速率限制是 API 对用户或客户端在指定时间内访问服务器的次数施加的限制。 速率限制的原因包括防止滥用或误用 API、确保公平访问、管理基础设施负载等。 OpenAI 的 API 提供商在 API 使用方面有限制和规定，不同用户类型可获得不同的速率限制，若请求超过限制将返回错误响应。 关于 API 的一般性描述： API 就像是一个信差，接受一端的请求，告诉系统用户想要做的事情，然后把返回的信息发回。 学习使用 GPT 的 Action 工作流包括：确定想要的 GPT 及是否需要外部数据，寻找 API 文档或开发 API 以及编写 Action 里的 Schema 和 Prompt。 对 Action 感兴趣可以从系统了解和学习 API 相关知识、在网上寻找可用的 API 练习、发掘 GPT Action 更多潜力等方向继续前进。
2025-03-29
扣子api的调用流程
扣子 API 的调用流程如下： 1. 传递请求的相关部分： Body：用于传递请求的主体部分，可以是 JSON、XML 或其他类型的数据。在 GET 方法中通常不用于传递参数，因为 GET 方法的 URL 已包含必要参数。 Path：用于定义请求的路径部分，通常以“/”开头，后面跟着一系列段落。在 GET 方法中可传递参数，但常编码为 URL 一部分。 Query：用于定义请求的查询部分，通常以“?”开头，后跟一系列键值对。在 GET 方法中是常用的参数传递方式。 Header：用于定义 HTTP 请求的头信息部分，包括各种头部字段。在 GET 方法中通常不用于传递参数，而是定义请求头部信息。 2. 配置输出参数： 如果填写无误，可直接点击自动解析，会自动调用一次 API 给出对应的输出参数。 例如填入汉字“张”，点击自动解析。解析成功会显示成功，输出参数填好后点击保存并继续。参数描述可根据需求填写。 3. 调试与校验： 测试工具是否能正常运行。 运行后查看输出结果，Request 为输入的传参，Response 为返回值，点击 Response 可看到解析后的参数。 此外，创建扣子的令牌步骤如下： 在扣子官网左下角选择扣子 API，在 API 令牌中选择“添加新令牌”，为令牌起名，选择过期时间（如永久有效），选择指定团队空间（个人空间或团队空间），勾选所有权限，保存好令牌的 Token，切勿向他人泄露。 让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群的配置： 1. 获取机器人 ID：在个人空间中找到要接入微信的机器人，如画小二智能小助手，点击进入编辑界面，浏览器地址栏 bot/之后的数据即为机器人的 Bot ID。 2. API 授权：点击右上角发布，会出现 Bot as API，勾选并确定应用已成功授权 Bot as API。
2025-03-25
可以同时接多个大模型api的聊天应用
以下是一些可以同时接多个大模型 API 的聊天应用： 1. 熊猫大侠：基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤 能实现打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等）、常用开源插件的安装应用等功能。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 可选择多模型，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 支持多消息类型，包括文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 有多种部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 风险与注意事项：微信端因非常规使用有封号危险，不建议主力微信号接入；操作需依法合规，对大模型生成的内容注意甄别，禁止用于非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏。 相关教程：张梦飞同学写的更适合小白的使用教程 2. DIN：全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信助手 搭建步骤： 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，并可白嫖大模型接口。 搭建，这是个知识库问答系统，可将知识文件放入，并接入大模型作为分析知识库的大脑来回答问题。若不想接入微信，其自身有问答界面。 搭建接入微信，配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信，建议先用小号以防封禁风险。 拓展功能：搭建完后想拓展 Cow 的功能，可参考 Yaki.eth 同学的教程，里面的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画。 3. LLM 开源中文大语言模型及数据集集合中的外部挂件应用 wenda： 地址： 简介：一个 LLM 调用平台。为小模型外挂知识库查找和设计自动执行动作，实现不亚于大模型的生成能力。 JittorLLMs： 地址： 简介：计图大模型推理库：笔记本没有显卡也能跑大模型，具有成本低，支持广，可移植，速度快等优势。 WebCPM 地址： 简介：一个支持可交互网页搜索的中文大模型。 GPT Academic： 地址： 简介：为 GPT/GLM 提供图形交互界面，特别优化论文阅读润色体验，支持并行问询多种 LLM 模型，兼容复旦 MOSS, llama, rwkv, 盘古等。 ChatALL： 地址： 简介：ChatALL（中文名：齐叨）可以把一条指令同时发给多个 AI，可以帮助用户发现最好的回答。
2025-03-17
api接口的claude怎么写提示词？
以下是关于 Claude API 接口写提示词的一些要点： 1. 采用“Human:”/“Assistant:”的标准格式。Claude 被训练为交替对话形式的机器人，对话形式固定为：“Human:”/“Assistant:”。如果提示词在 API 里出现，固定开头为“\n\nHuman:”，固定结尾是：“\n\nAssistant:”。例如：prompt=“\n\nHuman:Why are sunsets orange?\n\nAssistant:”。 2. 提示词要清晰明确，Claude 对清晰明确的提示词反馈最好。 3. 可以指定想要的精确输出格式，也可以为 Claude 写好回复的开头（在“Assistant:”之后）。 4. 如果 Claude 在执行任务前有时间一步一步地思考，它会表现得更好。 5. 对于输入内容，可进行无害性筛选。如果内容提到有害、色情或非法的活动，回复。 6. 若 Claude 不理解任务，可后退几步，再进行提示词迭代，并询问 Claude 是否理解。
2025-03-10
阶跃星辰、通义千问、Gemini三个视频理解模型哪个收费更便宜
以下是阶跃星辰、通义千问、Gemini 三个视频理解模型的收费情况： 阶跃星辰：输入价格为 0.005～0.015 元/千 tokens，输出价格为 0.02～0.07 元/千 tokens。 通义千问：Qwenvlplus 模型调用价格为 0.008 元/千 tokens，训练价格为 0.03 元/千 tokens。 Gemini 未提及收费信息。 综上，从已有的信息来看，通义千问的收费相对可能更便宜，但具体还需根据您的使用情况和需求来判断。
2025-04-10
通义千问的视频理解模型怎么使用
通义千问的 Qwen2.5VL 视频理解模型具有以下特点和使用方式： 版本：推出 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。 主要优势： 视觉理解能力：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力：支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作，如给指定朋友送祝福、电脑修图、手机订票等。 万物识别：擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 精准的视觉定位：采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位，支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。 全面的文字识别和理解：提升 OCR 识别能力，增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。 Qwen 特色文档解析：设计了更全面的文档解析格式，称为 QwenVL HTML 格式，能够精准还原文档中的版面布局。 增强的视频理解：引入动态帧率（FPS）训练和绝对时间编码技术，支持小时级别的超长视频理解，具备秒级的事件定位能力。 开源平台： Huggingface：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope：https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat：https://chat.qwenlm.ai
2025-04-09
通义千问发展历程
通义千问是阿里云推出的大语言模型。于 2023 年 4 月 11 日在阿里云峰会上正式发布 1.0 版本。9 月 13 日，通义千问大模型首批通过备案。10 月 31 日，阿里云正式发布千亿级参数大模型通义千问 2.0，8 大行业模型同步上线。9 月，通义千问 2.5 系列全家桶开源。
2025-03-20
阿里的千问大模型在行业内处于一个什么样的水平
阿里的通义千问大模型在行业内处于领先水平。 通义千问 2.5 正式发布并开源 1100 亿参数模型，在多模态和专有能力模型方面影响力强大，始终坚持开源路线，已推出多款开源模型，受到开发者和生态伙伴的热情支持。百炼平台也升级支持企业 RAG 链路，提供更灵活的企业级检索增强服务。通义灵码推出企业版，满足企业定制化需求，已在多个领域落地应用。 Qwen2.5Max 基于 SFT 和 RLHF 策略训练，在多项基准如 Arena Hard、LiveBench、LiveCodeBench、GPQADiamond 上超越 DeepSeek V3，引发社区关注。支持官方 Chat、API 接口、Hugging Face Demo 等多种方式，展示其顶尖性能与灵活应用场景。 Qwen2.5VL 是新一代视觉语言模型，可解析 1 小时以上视频内容并秒级定位事件，识别从金融文档到通用物体，动态适配高分辨率图像。具备复杂任务执行能力，覆盖更多实际场景如票据解析、商业分析等。 10 月 31 日，阿里云正式发布千亿级参数大模型通义千问 2.0，8 大行业模型同步上线。
2025-03-14
通义千问最新模型
通义千问最新模型情况如下： 发布了一个模型并开源了两个模型。 Qwen2.5Max：全新升级发布，比肩 Claude3.5Sonnet，几乎全面超越 GPT4o、DeepSeekV3 及 Llama3.1405B。是阿里云通义团队对 MoE 模型的最新探索成果，预训练数据超过 20 万亿 tokens。在多项公开主流模型评测基准上录得高分，开发者可在 Qwen Chat（https://chat.qwenlm.ai/）平台免费体验模型，企业和机构也可通过阿里云百炼平台直接调用新模型 API 服务。 Qwen2.5VL：全新视觉模型实现重大突破，增强物体识别与场景理解，支持文本、图表、布局分析，可处理长达 1 小时视频内容，具备设备操作的 Agent 能力。 Qwen2.51M：推出 7B、14B 两个尺寸，在处理长文本任务中稳定超越 GPT4omini，同时开源推理框架，在处理百万级别长文本输入时可实现近 7 倍的提速，首次将开源 Qwen 模型的上下文扩展到 1M 长度。在上下文长度为 100 万 Tokens 的大海捞针任务中，7B 模型出现少量错误。在更复杂的长上下文理解任务中，Qwen2.51M 系列模型在大多数长上下文任务中显著优于之前的 128K 版本，Qwen2.514BInstruct1M 模型不仅击败了 Qwen2.5Turbo，还在多个数据集上稳定超越 GPT4omini。
2025-02-26