本页把大模型 API 调用的关键内容压缩成速查格式，写提示词前扫一眼即可。调用大模型 API 是通过编程接口把 AI 能力接入你自己的脚本、工具或应用，例如批量处理文本、给内部系统加上自动摘要。

一句话理解

调用大模型 API = 与网页对话相比，API 更适合自动化、批量和与其他系统集成的场景。原理：网页对话需要人工逐条操作，而 API 可以用代码循环处理成百上千条数据，并把结果直接写入文件或系统。

场景速查

场景推荐做法
需要批量处理大量文本，比如分类、摘要、翻译把提示词单独存放在文件中，便于调整和版本管理
把 AI 功能集成到内部工具或业务系统中要求模型输出 JSON，并在代码中校验字段
需要稳定、可重复的处理流程批量任务记录每条的处理状态，失败后可以断点续跑
需要控制输出格式，便于程序解析对比不同模型在你的数据上的效果和成本

操作要点

  • 第 1 步：选择 API 服务商，阅读官方文档，了解计费方式和使用限制。
  • 第 3 步：先用官方示例代码完成一次最简单的调用。
  • 第 4 步：设计系统提示词和输出格式，用少量数据测试。
  • 第 6 步：上线前评估成本，记录调用日志，定期检查结果质量。

模板速取

示例场景：数据分析师准备分析报告。

请帮我写一段 Python 脚本，调用大模型 API 批量处理订单明细中的文本：
- 输入：CSV 文件，包含“渠道”和一列待处理文本；
- 处理：对每条文本生成一句话摘要和一个分类标签（限定：[类别列表]）；
- 输出：在原 CSV 基础上新增两列；
- 要求：API 密钥从环境变量读取；单条失败时记录错误并继续处理；每次请求之间加入适当间隔；
- 请在代码中用注释标出需要我根据所用服务商文档修改的地方。

错误写法对照

错误写法正确做法
把 API 密钥写在代码里使用环境变量保存密钥，并防止上传到公开仓库
不先小规模测试就跑全量先用少量数据测试，确认效果和成本
没有错误处理网络和限流问题很常见，需要重试和记录错误
不估算成本根据数据量和服务商计费方式估算，设置预算提醒
发送敏感数据遵守公司的数据政策，必要时先脱敏

速答

  • 费用怎么计算？ 不同服务商的计费方式不同，通常按输入输出的数据量计费，以官方价格说明为准。
  • 需要很强的编程能力吗？ 基础的脚本编写能力就够了，也可以让 AI 帮你写代码，但要理解代码的作用。

速记：调用大模型 API 的第一步是“选择 API 服务商”，结果一定要自己核对一遍。把 AI 接入日常工作流时，最重要的是明确哪一步由 AI 起草、哪一步由人把关。分工清楚，效率和质量才能兼顾。

使用提示

速查表只是起点。每个人的任务不同，建议在表格里补一行你自己最常用的场景，比如数据分析师可以加上“搭建渠道转化日报看板”。

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