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          本页目录

          帮助中心云原生API网关快速入门AI网关通过Model API访问大模型服务
          通过Model API访问大模型服务
          更新时间 2026-04-21 15:46:38
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          本文主要介绍如何通过Model API访问大模型服务。

          概述

          针对大模型服务访问场景,Model API提供高度灵活和智能的路由配置与调试能力,内置丰富的路由插件,提供消费者鉴权、限流熔断和AI可观测等能力。本文主要介绍如何通过Model API访问大模型服务。

          前置条件

          1. 已创建AI网关实例,具体操作,请参见创建网关实例。

          2. AI网关实例与大模型服务网络已打通。如大模型服务为公网服务,需为AI网关实例所在VPC创建公网NAT网关,请参考NAT网关文档。

          创建大模型服务

          1. 打开AI网关控制台实例页面,在顶部菜单栏选择目标实例所在地域,并单击目标实例ID。

          2. 在左侧导航栏,单击服务,然后单击创建服务。

          3. 配置基本信息。

            在弹窗中先选择服务来源为“LLM服务”,随后编辑其余配置。

            ● 服务名称: 自定义服务名称。

            ● 大模型供应商: 支持息壤、DeepSeek、OpenAI兼容(OpenAI Compatible)、百炼。

            ● 服务地址(base_url):大模型服务的BaseURL。

            ● API-KEY:访问大模型需要的API-KEY凭证。API-KEY的获取请咨询对应服务供应商。

          4. 配置完成后单击确定,完成创建。

          创建Model API

          1. 打开AI网关控制台实例页面,在顶部菜单栏选择目标实例所在地域,并单击目标实例ID。

          2. 在左侧导航栏,单击Model API,然后单击创建Model API。

          3. 选择使用场景,并单击对应的创建按钮。

            不同场景对应的协议和系统自动创建的默认路由可能不同,当前支持文本生成、图片生成、文本排序(Rerank)、向量化(Embedding)。

          4. 配置基本信息。

            ● API名称:自定义API名称,支持中文、英文、数字、下划线“_”、“-”,且不超过64个字符。

            ● 协议:每个协议对应该场景下的一组默认路由。

            ● 路由:协议对应的默认路由。

            ● BasePath:API的基本请求路径,默认为/。默认启用转发至后端服务时移除。

            说明  当转发至后端服务时移除开启后,请求转发至后端服务,系统会自动移除请求部分中的BasePath部分。如:

                           ● BasePath设置为/api

                           ● 原始请求路径为/api/chat/completions

                           ● 实际转发到后端的路径为/chat/completions

            ● 域名:访问API的域名,支持同时配置多个域名。

            ● 描述:API的描述信息,最长不超过256个字符。

            ● 后端服务:场景支持单模型服务、多模型服务。单模型服务:选择一个大模型服务,支持设置模型名称或透传模型名称;多模型服务:选择多个大模型服务并设置权重,支持设置模型名称或透传模型名称。

          5. 确认配置参数并单击确定完成创建。

          访问Model API

          1. 打开AI网关控制台实例页面,在顶部菜单栏选择目标实例所在地域,并单击目标实例ID。

          2. 在左侧导航栏,单击概览,然后单击接入点,获取AI网关入口地址。

          3. 以OpenAI 兼容协议为例,通过AI网关入口地址访问Model API,如:

            curl --location 'http://{网关入口地址}/{Base Path}/chat/completions' \
              --header 'Content-Type: application/json' \
              --data '{
              "stream": false,
              "model": "deepseek-chat",
              "messages": [
                {
                  "role": "system",
                  "content": "You are a helpful assistant."
                },
                {
                  "role": "user",
                  "content": "你是谁?"
                }
              ],
              "temperature": 0.7,
              "top_p": 1,
              "max_tokens": 1024
            }'
              
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