flask实现零一万物对话大模型api调用

基于Flask搭建零一万物API代理服务指南

一、平台简介

零一万物（Yi-API）是新一代对话大模型开放平台，提供与OpenAI兼容的API接口。核心优势：

因为是免费api服务且同时完全支持openai的api接口，大家可以先当成demo练练手，该模型无法进行复杂思考！！

核心特性

• OpenAI兼容：平滑迁移现有ChatGPT应用
• 高性能推理：优化后的API响应延迟＜800ms
• 多模态支持：文本生成/翻译/代码/数学推理
• 开发者友好：提供Python/Java/Go等多语言SDK

二、环境准备

1. Python环境

Bash
# 要求Python ≥3.7.1
python --version

2. 依赖安装

Powershell
pip install flask requests flask-cors

三、代理服务实现

1. 基础配置

Python
from flask import Flask, request, jsonify
import requests
from flask_cors import CORS

app = Flask(__name__)
CORS(app)  # 解决跨域问题

# API配置（替换为实际值）
API_CONFIG = {
    "base_url": "https://api.lingyiwanwu.com/v1",
    "api_key": "your_api_key_here"
}

2. 路由控制器

Python
@app.route('/api/chat/completions', methods=['POST'])
def chat_completions():
    """
    对话生成接口
    请求示例：POST JSON包含messages/model等参数
    响应结构：{id, object, created, model, choices}
    """
    return _proxy_request('POST', '/chat/completions')

@app.route('/api/models', methods=['GET'])
def list_models():
    """获取可用模型列表"""
    return _proxy_request('GET', '/models')

@app.route('/', methods=['GET'])
def health_check():
    """服务健康检查"""
    return jsonify({
        "status": "running",
        "version": "1.0.0",
        "supported_routes": ["/api/chat/completions", "/api/models"]
    })

3. 请求代理核心方法

Python
def _proxy_request(method, endpoint):
    """统一代理请求方法"""
    try:
        # 构造请求头
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {API_CONFIG['api_key']}",
            "Content-Type": "application/json"
        }

        # 转发请求
        response = requests.request(
            method=method,
            url=f"{API_CONFIG['base_url']}{endpoint}",
            headers=headers,
            json=request.json if method == 'POST' else None
        )

        # 处理响应
        return jsonify(response.json()), response.status_code

    except Exception as e:
        return jsonify({
            "error": f"代理请求失败: {str(e)}"
        }), 500

4. 服务启动

Python
if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=9000, debug=True)

四、服务验证

1. 启动服务

Bash
python app.py

2. 测试接口（使用curl）

Bash
# 健康检查
curl http://localhost:9000

# 获取模型列表
curl http://localhost:9000/api/models

# 对话测试
curl -X POST http://localhost:9000/api/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "model": "yi-34b-chat",
    "messages": [{
        "role": "user",
        "content": "请用Python实现快速排序"
    }]
}'