用 OpenAI 兼容 API 调用大模型：从请求到代码

一、什么是「OpenAI 兼容」接口

OpenAI 的 API 格式已成为事实标准。国内外的模型服务（DeepSeek、通义、Kimi、Ollama 等）大多提供了兼容接口，意味着你只需要改 base_url 和 api_key，就能用同一套代码调用不同模型。

二、请求的核心结构

对话接口通常是 POST /v1/chat/completions，关键字段：

• model：模型名。
• messages：消息列表，按角色分为 system / user / assistant。
• temperature、max_tokens 等采样参数。

三、curl 示例

curl https://api.example.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer 你的KEY" \
  -d '{"model":"deepseek-chat","messages":[{"role":"user","content":"你好"}]}'

四、Python 示例

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="你的KEY", base_url="https://api.example.com/v1")
resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[{"role": "user", "content": "用一句话介绍你自己"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

五、消息角色的作用

• system：设定助手的行为与身份，通常放最前面。
• user：用户输入。
• assistant：模型的回答，多轮对话时把历史一起传回。

六、小结

掌握这套通用格式后，你就能「一套代码，到处调用」。这也是后续做 RAG、Agent、多轮对话应用的编程基础。