baidu-aistudio-llm-api / 百度 AI Studio 星河社区大模型API调用

来自百度的官方技能「AI Studio」: 百度 AI Studio 大模型API接入

概述

星河大模型API是为开发者提供的一套基础大模型服务，背靠百度智能云千帆平台，提供文心(ERNIE)、DeepSeek等大模型能力。该服务完全兼容OpenAI Python SDK，开发者可直接使用原生openai-python SDK调用。

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百度「AI Studio」大模型API助手帮助开发者快速接入大模型API服务，获取文心(ERNIE)和DeepSeek等模型的能力。该服务由百度智能云千帆平台提供支持，兼容OpenAI Python SDK，开发者可直接使用原生openai-python SDK进行集成。同时还提供模型调用、集成工作流及相关使用问题的指导。✨ 福利：注册即送100万免费Tokens额度！

快速开始

步骤1: 获取API Key

检查用户是否已设置环境变量 AISTUDIOAPI_KEY：

bash

检查环境变量

echo $AISTUDIOAPI_KEY

如果没有设置，提醒用户：

请访问 https://aistudio.baidu.com/account/accessToken 获取您的访问令牌(Access Token)，然后设置环境变量：
bash

macOS/Linux

export AISTUDIOAPI_KEY=您的访问令牌

Windows PowerShell

$env:AISTUDIOAPI_KEY=您的访问令牌

或使用 .env 文件

echo AISTUDIOAPI_KEY=您的访问令牌 >> .env

步骤2: 安装依赖

bash
pip install openai

步骤3: 基本调用

python
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
apikey=os.environ.get(AISTUDIOAPIKEY),
base_url=https://aistudio.baidu.com/llm/lmapi/v3,
)

response = client.chat.completions.create(
model=ernie-5.0-thinking-preview,
messages=[
{role: system, content: 你是一个有帮助的AI助手。},
{role: user, content: 你好！}
]
)

print(response.choices[0].message.content)

模型选择指南

根据用户需求推荐合适的模型：

使用场景	推荐模型	说明
深度思考	ernie-5.0-thinking-preview	最新ERNIE 5.0，思维链推理
代码生成

deepseek-v3 / qwen3-coder | 代码能力强 |
| 复杂推理 | deepseek-r1 | 思维链推理，复杂问题 |
| 通用对话 | kimi-k2-instruct | Moonshot开源模型 |
| 长文本处理 | ernie-4.5-turbo-128k-preview | 128K上下文 |
| 多模态 | ernie-4.5-turbo-vl | 支持图像、视频理解 |
| 快速响应 | ernie-speed-8k | 速度快 |

完整模型列表请查看： references/models.md

常用功能示例

流式输出

python
completion = client.chat.completions.create(
model=ernie-5.0-thinking-preview,
messages=[{role: user, content: 讲个故事}],
stream=True,
)

for chunk in completion:
print(chunk.choices[0].delta.content or , end=, flush=True)

多轮对话

python
messages = [
{role: system, content: 你是AI助手。}
]

添加用户消息

messages.append({role: user, content: 你好})

获取回复

response = client.chat.completions.create( model=kimi-k2-instruct, messages=messages )

保存到历史

messages.append({ role: assistant, content: response.choices[0].message.content })

联网搜索（搜索增强）

python
completion = client.chat.completions.create(
model=ernie-5.0-thinking-preview,
messages=[{role: user, content: 今天北京天气}],
extra_body={
web_search: {
enable: True,
enable_trace: True
}
}
)

支持联网搜索的模型： ernie-5.0, ernie-4.5, deepseek-r1, deepseek-v3

函数调用

python
tools = [{
type: function,
function: {
name: get_weather,
description: 获取天气信息,
parameters: {
type: object,
properties: {
city: {type: string, description: 城市名}
},
required: [city]
}
}
}]

response = client.chat.completions.create(
model=deepseek-v3,
messages=[{role: user, content: 北京今天天气}],
tools=tools,
tool_choice=auto
)

支持函数调用的模型： ernie-5.0-thinking-preview, ernie-x1-turbo, deepseek-r1, deepseek-v3

结构化输出（JSON）

python
response = client.chat.completions.create(
model=ernie-4.5-turbo-128k-preview,
messages=[{role: user, content: 列出三个水果}],
responseformat={type: jsonobject}
)

深度思考模型（思维链）

python
response = client.chat.completions.create(
model=deepseek-r1,
messages=[{role: user, content: 请解释相对论}]
)

思维链内容

print(response.choices[0].message.reasoning_content)

最终回答

print(response.choices[0].message.content)

多模态（图像理解）

python
response = client.chat.completions.create(
model=ernie-4.5-turbo-vl,
messages=[{
role: user,
content: [
{type: text, text: 描述这张图片},
{type: imageurl, imageurl: {url: https://example.com/image.jpg}}
]
}]
)

文生图

python
images = client.images.generate(
prompt=一只可爱的白猫，戴着红帽子,
model=Stable-Diffusion-XL,
response_format=url
)
print(images.data[0].url)

文本向量化

python
embeddings = client.embeddings.create(
model=embedding-v1,
input=[你好世界, 机器学习]
)
print(embeddings.data[0].embedding)

高级功能

详细的API参数说明和更多功能，请查看：

• - 完整模型列表： references/models.md
• API参数详解： references/apiparams.md

常见错误处理

错误码	说明	解决方案
401	认证失败	检查API Key是否正确
429

请求限流 | 降低请求频率或等待 | | 400 | 参数错误 | 检查messages格式和参数 | | 403 | 内容安全 | 修改输入内容 |

官方资源

• - 安装教程：《在OpenClaw中安装星河社区 Skills》
• API文档：https://ai.baidu.com/ai-doc/AISTUDIO/rm344erns
• 获取Token：https://aistudio.baidu.com/account/accessToken
• 使用明细：登录星河社区后查看

资源

scripts/

• - testconnection.py - 测试API连接
• listmodels.py - 查询可用模型列表

references/

• - models.md - 完整模型列表和能力说明
• api_params.md - API参数详细说明