Quick Start

欢迎使用我们的模型服务平台！本指南将帮助您快速测试符合 OpenAI API 标准的 Embedding 和 LLM（大语言模型） 服务。

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1. 获取 API 密钥

1. 登录平台控制台。
2. 进入 "个人中心 - API密钥" 页面，查看并复制 API 密钥。
3. 保存生成的密钥（例如 sk-xxx...），后续调用需携带该密钥。

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2. 使用 cURL 测试 API 调用

基础命令格式

curl <API_ENDPOINT> \
  -H "Authorization: Bearer <YOUR_API_KEY>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '<JSON_PAYLOAD>'

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3. 调用 Embedding 模型

将文本转换为向量表示。

示例请求

curl https://api.edgefn.net/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxx..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "input": "这是需要编码的文本",
    "model": "BAAI/bge-m3"
  }'

参数说明

参数	说明
input	需要编码的文本内容
model	平台支持的 Embedding 模型名称（如 text-embedding-ada-002）

响应示例

{
  "data": [
    {
      "embedding": [0.1, 0.2, 0.3, ...]  // 向量结果
    }
  ]
}

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4. 调用 LLM 模型

生成文本或对话交互。

LLM 模型示例请求

curl https://api.edgefn.net/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxx..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "你是一个助手"},
      {"role": "user", "content": "讲一个笑话"}
    ],
    "max_tokens": 50
  }'

LLM 模型参数说明

参数	说明
model	支持的 LLM 模型名称
messages	对话历史，包含角色和内容
max_tokens	最大生成文本长度

LLM 模型响应示例

{
  "choices": [
    {
      "message": {
        "content": "为什么程序员总分不清万圣节和圣诞节？因为 Oct 31 == Dec 25！"
      }
    }
  ]
}

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5. 处理常见错误

错误码	原因	解决方案
401 Unauthorized	API 密钥缺失或错误	检查密钥是否正确
429 Rate Limit Exceeded	超出调用频率限制	等待或升级套餐
500 Internal Error	平台服务异常	联系技术支持

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6. 下一步建议

1. 阅读完整 API 文档，了解参数调优和高级功能。
2. 查看 模型广场，探索更多可用模型。
3. 配置 模型用量统计，实时跟踪调用次数和费用。
4. 联系客服申请 批量调用 或 私有化部署 方案。

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如有问题，访问 FAQ 或联系 ai-bd@baishan.com。
祝您测试顺利！ 🚀