python requests调用LLM api

### 如何使用Python的requests库调用LLM API接口 以下是一个完整的示例代码,展示如何通过 `requests` 库调用 LLM API 接口。此代码基于中转API的方式实现,并参考了常见的API调用模式[^1]。 ```python import requests # 设置API的URL api_url = "https://your-llm-api-endpoint.com/v1/completions" # 替换为实际的API地址 # 设置请求头信息 headers = { "Content-Type": "application/json", "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY_HERE" # 替换为您的API密钥 } # 设置请求数据体 data = { "model": "gpt-4", # 替换为您需要使用的模型名称 "prompt": "请解释一下人工智能的基本概念。", "max_tokens": 150, "temperature": 0.7 } # 发送POST请求到API response = requests.post(api_url, headers=headers, json=data) # 检查响应状态码并处理结果 if response.status_code == 200: result = response.json() print(result["choices"][0]["text"].strip()) # 输出生成的文本 else: print(f"请求失败,状态码: {response.status_code}, 错误信息: {response.text}") ``` #### 代码说明 1. **API URL**:将 `api_url` 替换为目标LLM服务的实际API端点。 2. **Headers**:确保正确设置 `Authorization` 字段中的API密钥。 3. **Data**:根据目标API的要求调整 `model`、`prompt` 等参数。 4. **错误处理**:检查HTTP响应状态码是否为200,若非200则打印错误信息。 此外,如果需要调用其他特定的LLM API(如DeepSeek或AnythingLlm),可以参考类似的结构并调整URL、Header和Data字段[^2]。 ### 注意事项 在实际开发中,建议使用环境变量管理敏感信息(如API密钥)。例如,可以通过 `os.environ.get("API_KEY")` 获取API密钥[^4]。 ```python import os headers = { "Content-Type": "application/json", "Authorization": f"Bearer {os.environ.get('API_KEY')}" } ``` 对于异步调用需求,可以结合 `aiohttp` 实现异步请求功能[^3]。 ---

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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