最近很多粉丝问，如何使用中转KEY，为方便之后文章介绍各类AI应用工具，这篇文章就统一介绍一下.
想象一下，数字世界是一个巨大的主题公园，这个公园里有许多不同的游乐设施和展区，每一个都代表一个AI应用，比如沉浸式翻译、LobeChat等。这些游乐设施和展区都有自己的入口，但它们都被锁着，需要特定的钥匙来打开。
在这个比喻中，API Key 就像是一张包含多种特权的万能门票。持有这张门票的游客可以自由进入任何他们想去的游乐设施和展区。不同的AI应用就像是不同的游乐设施，每个都提供独特的体验和乐趣。而API Key，作为这张万能门票，使得用户能够无缝地游览这个主题公园中的每一个角落，享受每一项AI带来的乐趣和便利。
API Key 的万能性
什么是中转: 一张图介绍
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API Key 的作用可以用以下几点来形容：
-
多功能性：正如万能遥控器可以操作多种电器，API Key 让用户能够接入和操作多种 AI 模型和应用。 -
通用性：万能遥控器无视品牌差异，同样，API Key 跨越不同的 AI 应用，提供通用的接入点。 -
方便性：遥控器简化了使用多个电器的复杂性，API Key 同样为用户使用多样化的 AI 服务提供便利, 无需魔法也可以使用。 -
省心: 按量付费，没有使用时间限制，按需购买，无需担心过期。
模型一览表
以下是proxyai支持的各种模型及其相关信息，包括价格和特性描述。
| 模型名称 | 提问价格 (USD)/1k token | 回答价格(USD)/1k token | 最大字节数 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| gpt-3.5-turbo | $0.0015 | $0.002 | 4K tokens | 适合快速回答简单问题 |
| gpt-3.5-turbo-16k | $0.003 | $0.004 | 16K tokens | 适合快速回答简单问题，字数更多 |
| gpt-3.5-turbo-1106 | $0.001 | $0.002 | 16K tokens | 最新模型，数据最新，价格更低 |
| gpt-3.5-turbo-instruct | $0.0015 | $0.0020 | 8K tokens | 微调模型，适合特殊场景 |
| gpt-4 | $0.03 | $0.06 | 8K tokens | 最强模型，功能更强大 |
| gpt-4-1106-preview | $0.01 | $0.03 | 4K tokens | 最新模型，上下文记忆最大128K，输出最大4K |
| gpt-4-dalle | $0.03 | $0.06 | 4K tokens | 结合了GPT4和DALL-E的模型，能够理解和生成创意图像。 |
| gpt-4-all | $0.04 | $0.06 | 32K tokens | 多功能版GPT4模型，集成了多种处理能力。 |
| gpt-4-vision-preview | $0.01 | $0.03 | 8K tokens | 最新模型，多模态。 |
| gpt-4-32K | $0.06 | $0.12 | 32K tokens | 最强模型，功能更强大，字数更多。 |
| SparkDesk | ---- | ---- | 8K tokens | 讯飞星火v3.0 |
| ERNIE-Bot | $0.012 | $0.012 | 8K tokens | 百度文心一言模型 |
| ERNIE-Bot-turbo | $0.008 | $0.008 | 8K tokens | 百度文心一言模型 |
| ERNIE-Bot-4 | $0.012 | $0.012 | 8K tokens | 百度文心一言v4.0模型。 |
| gemini-pro | $0.0015 | $0.003 | 8K tokens | 谷歌最新模型，提供更复杂的语言理解和生成能力 |
| gemini-pro-vision | $0.003 | $0.006 | 8K tokens | 谷歌最新模型，提供更复杂的语言理解和生成能力 |
| dall-e-3 | ---- | ---- | ---- | GPT绘画模型 |
| chatglm-pro | $0.01 | $0.01 | 8K tokens | 智谱清言模型 |
| chatglm-std | $0.005 | $0.005 | 8K tokens | 智谱清言模型 |
| chatglm-lite | $0.004 | $0.004 | 8K/32K tokens | 智谱清言模型 |
| chatglm-turbo | $0.005 | $0.005 | 8K tokens | 智谱清言模型 |
| hunyuan | $0.1 | $0.1 | 8K tokens | 腾讯混元大模型 |
| qwen-plus | ---- | ---- | 8K tokens | 阿里千问大模型 |
| qwen-plus-v1 | ---- | ---- | 8K tokens | 阿里千问大模型 |
| qwen-turbo | ---- | ---- | 8K tokens | 阿里千问大模型 |
| qwen-v1 | ---- | ---- | 8K tokens | 阿里千问大模型 |
| text-embedding-ada-002 | ---- | ---- | 8K tokens | GPT-emb向量模型，5W+/rpm |
| tips: 可以在自定义模型中(部分AI软件支持自定义模型，如LobeChat)，指定模型名称。 |
对不同用户群的意义
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**大模型探索者(如:程序员)**：对于希望深入学习和调用各大 AI 模型接口的程序员，API Key 就像是打开知识宝库的钥匙。它使得程序员可以轻松访问和利用这些先进的 AI 技术，开发出更为复杂和功能丰富的应用。 -
AI 软件用户：对于那些使用 AI 辅助软件的普通用户，API Key 则提供了一个简单的途径来接入和使用这些强大的工具，从而提高生活和工作的效率。
实际应用示例
考虑到不同用户的需求，以下是几个具体的应用示例，展示了如何在不同场合使用 API Key：
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在LobeChat中使用 LobeChat使用接入教程
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在沉浸式翻译工具中的应用：
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用户通过将 API Key 配置在沉浸式翻译工具中，实现更加准确和流畅的翻译体验。
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沉浸式翻译使用教程
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在 ChatGPT Next Web 客户端中的应用： -
用户通过设置中转地址和 API Key 来连接 ChatGPT，获得流畅的聊天体验。 -
参考教程： ChatGPT Next使用教程。
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在 LangChain 中的集成：
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程序员通过在代码中指定 API Key 和中转地址，将 AI 模型集成到 LangChain 应用中。
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(
openai_api_base="https://api.proxyai.top/v1", # 注意，末尾要加 /v1
openai_api_key="sk-DhbjX1S*******7C00d14",
)
res = llm.predict("hello")
print(res)
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** 在官方 openai 库中使用 **
import openai
openai.api_base = "https://api.proxyai.top/v1"
openai.api_key = "sk-DhbjX1S*******7C00d14"
chat_completion = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo-1106", messages=[{"role": "user", "content": "hello!"}]
)
print(chat_completion.choices[0].message.content)
等等，一切可以自定义URL和KEY的软件，都可以直接使用。
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结语
正如万能钥匙成为连接用户和游乐设施的桥梁，API Key 在 AI 的世界里扮演了类似的角色，成为了连接用户与各种 AI 应用的关键。无论是对于开发者还是日常用户，理解和运用好这个“万能钥匙”，都将大大扩展他们在 AI 世界的可能性和便利性。
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到了这里，关于AI 世界的“万能钥匙”: 中转地址 和 API Key的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
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