🎯 课程主题

演示通过模型厂商专用类调用智谱AI（ChatZhipuAI）和阿里云百炼平台（ChatTongyi）的大模型，总结出通用规律：专用类会自动从环境变量加载API Key和Base URL，开发者通常只需指定模型名。

📝 核心知识点

1. 调用智谱AI大模型

  • 概念说明：使用ChatZhipuAI类调用智谱AI平台的大语言模型。
  • 关键细节：
    • 需在智谱AI开放平台注册并获取API Key（可能需要充值，最低1元）。
    • 模型名称示例：glm-4-flash、GLM-5.1等，越新的模型越贵。
    • 建议的环境变量名为ZHIPUAI_API_KEY（类内部约定的默认查找名）。
    • Base URL可从智谱AI开发文档的"文本模型"部分找到。

2. 调用阿里云百炼平台大模型

  • 概念说明：使用ChatTongyi类通过阿里云百炼平台调用通义千问等大模型。
  • 关键细节：
    • 需在阿里云百炼平台创建API Key。
    • 建议的环境变量名为DASHSCOPE_API_KEY（类内部约定的默认查找名）。
    • 模型名称示例：qwen-plus、qwen-max等。
    • 阿里云百炼平台有许多免费token额度，初学者基本无需充值。

3. 专用类的通用规律总结

  • 概念说明：对于模型厂商提供的专用类（ChatDeepSeek、ChatZhipuAI、ChatTongyi等），Base URL通常在类内部已写死，无需显式传入；API Key只需将.env中的变量名与类约定的名称保持一致，即可自动加载。
  • 关键细节：
    • 专用类的Base URL一般已固定，因为类本身就是针对特定厂商的。
    • 三个参数中，通常只有model需要显式指定。
    • 变量名必须与类源码中约定的名称完全一致，否则需手动读取。

🏗️ 架构与工作流

调用流程（与DeepSeek一致）：① 加载.env配置文件 → ② 初始化专用模型类 → ③ 调用模型。其中②③两步与具体厂商无关，步骤完全统一。

💻 代码实战

# ========== 1.2 通过智谱AI平台调用大模型 ==========
import os
from dotenv import load_dotenv
from langchain_zhipuai import ChatZhipuAI

load_dotenv(override=True)

# 显式读取方式（完整版）
api_key = os.getenv("ZHIPUAI_API_KEY")
base_url = os.getenv("ZHIPUAI_BASE_URL")

model = ChatZhipuAI(
    model="glm-4-flash",          # 模型名称
    api_key=api_key,              # 可从环境变量自动加载
    api_base=base_url             # 专用类通常可省略，内部已写死
)

response = model.invoke("请用一句话介绍你自己")
print(response)


# 自动加载方式（推荐，简化版）
model = ChatZhipuAI(model="glm-4-flash")
response = model.invoke("请用一句话介绍你自己")
print(response)


# ========== 1.3 通过阿里云百炼平台调用大模型 ==========
from langchain_tongyi import ChatTongyi

load_dotenv(override=True)

# 显式读取方式
api_key = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")

model = ChatTongyi(
    model="qwen-plus",            # 模型名称
    api_key=api_key               # 可从环境变量自动加载
)

response = model.invoke("请用一句话介绍你自己")
print(response)


# 自动加载方式（推荐）
model = ChatTongyi(model="qwen-plus")
response = model.invoke("请用一句话介绍你自己")
print(response)

.env 文件追加：

# 从智谱AI平台获取的配置信息
ZHIPUAI_API_KEY=your_zhipu_api_key_here

# 从阿里云百炼平台获取的配置信息
DASHSCOPE_API_KEY=your_dashscope_api_key_here

⚠️ 常见问题与避坑指南

  1. Base URL在专用类中通常不用写：因为类本身就是针对特定厂商的，内部已写死地址。但如果平台更新了地址而类库未更新，则需要显式指定。
  2. 环境变量名必须和类约定一致：如ZHIPUAI_API_KEY和DASHSCOPE_API_KEY，写错则无法自动加载，需手动os.getenv读取。
  3. 模型名称需从官方文档确认：不同平台模型名称差异大，务必从平台控制台或文档中复制准确的模型名（如glm-4-flash、qwen-plus等）。
  4. 智谱AI平台可能需要充值，阿里云百炼有免费额度。

💡 个人总结与延伸

本节印证了一个重要规律：LangChain中模型厂商的专用类遵循"约定优于配置"原则——只要.env中的变量名与类内部约定一致，开发者只需传入模型名即可完成初始化。掌握了DeepSeek的经验后，智谱AI和阿里云百炼的调用模式完全一致，学习成本极低。建议学习者在后续遇到新的模型厂商时，首先查看其专用类的源码注释，找到约定的环境变量名，即可快速上手。

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Contributors: yangwenguang