国内如何调用openai的api
时间: 2025-08-19 08:48:55 浏览: 2
### 国内调用 OpenAI API 的方法和替代方案
由于OpenAI将于2024年7月9日终止对中国市场的API服务[^1],国内开发者需要考虑其他可行的解决方案。以下是几种推荐的方法:
#### 使用 Azure OpenAI 服务
Azure OpenAI 提供了一种可靠的替代方案,能够满足中国市场的需求。通过微软提供的云服务平台,企业可以获得稳定的服务和支持。
```python
import os
from azure.ai.textanalytics import TextAnalyticsClient
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
key = "YOUR_AZURE_API_KEY"
endpoint = "https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com/"
credential = AzureKeyCredential(key)
client = TextAnalyticsClient(endpoint=endpoint, credential=credential)
def analyze_text(text):
result = client.analyze_sentiment(documents=[text])[0]
print("Document Sentiment: {}".format(result.sentiment))
```
#### 利用本地部署的大规模语言模型 (LLMs)
对于希望保持数据主权并减少对外部依赖的企业来说,在本地环境中部署大规模语言模型是一个不错的选择。这种方法不仅提高了安全性,还可能带来更低的成本和技术自主权。
vLLM 是一款可以作为OpenAI API协议替代品的聊天模型服务器[^3]。它支持多种高级功能,如工具调用、多模态输入支持及令牌级别的流传输等功能。为了充分利用这些特性,建议采用 `langchain-openai` 包进行集成。
```bash
%pip install -qU langchain-openai
```
```python
from langchain.llms.vllm import VLLMLLM
model_id = 'path/to/your/model'
llm = VLLMLLM(model=model_id)
response = llm.generate(["What is the weather like today?"])
print(response)
```
#### 开源社区贡献的非官方客户端库
一些开源爱好者也创建了兼容OpenAI API接口形式的第三方库,使得即使在失去原生接入权限的情况下也能继续享受类似的体验和服务质量。不过需要注意的是,这类资源可能存在更新频率不稳定等问题,因此选择前应充分评估风险。
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