说明

目前天翼云息壤的新老用户均可免费体验2500万Tokens，限时两周。模型广场支持DeepSeek-R1、DeepSeek-V3等多个版本模型的调用。

支持开发者以OpenAI-API-compatible接口方式集成调用。

天翼云官网获取模型调用APP key等信息

模型API终端请求地址

请求地址

API终端请求地址：https://wishub-x1.ctyun.cn/v1/chat/completions

通信协议

接口通过 HTTPS 进行通信，保护用户数据的机密性和完整性，确保网络通信的安全性。

请求方法

支持的 HTTP 请求方法：POST。
POST 请求支持的 Content-Type 类型：application/json。

获取模型调用APP key

访问天翼云息壤deepseek活动页地址：https://www.ctyun.cn/act/xirang/deepseek，选择“立即体验”。

登录天翼云账户，进入“体验中心”后切换到“服务接入”。

在“服务接入”下面，创建建服务组。选择默认勾选的模型即可。

创建服务组后，从服务组上面获取APP KEY。

获取调用的模型名称

左侧导航栏切换到“模型广场”，选择对应想要调用的模型。

获取模型ID作为模型名称。

例如下图中模型ID为 : 4bd107bff85941239e27b1509eccfe98

DeepSeek模型版本选择参考：

DeepSeek-R1：适合需要高级推理能力和高精度的复杂任务，如科研、金融建模等。响应时间相对长。
DeepSeek-V3：适合需要快速响应和高性价比的通用自然语言处理任务，如智能客服、内容生成等。响应时间相对短。

手动验证key的可用性

下列请求如果正常返回deepseek回答，代表没有问题。

注意

以下curl请求中替换成自己的API KEY后类似“--header 'Authorization: Bearer abcdefghxxsssss' \ ”

 curl --location 'https://wishub-x1.ctyun.cn/v1/chat/completions' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Authorization: Bearer 替换成自己的API KEY' \  
--data '{
    "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": "You are a test assistant."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Testing. Just say hi and nothing else."
        }
    ],
    "model": "4bd107bff85941239e27b1509eccfe98" //DeepSeek-R1模型名
}'

调用代码示例

Python

同步调用

import os
import openai
from openai import OpenAI

# 需要补充一下属性
baseUrl = "https://wishub-x1.ctyun.cn/v1"
# 从环境变量获取API密钥，如果没有设置，也可以直接终端执行export XIRANG_app_key="xxx"
appKey=os.getenv("XIRANG_app_key")
DeepSeek_R1_model_id = "4bd107bff85941239e27b1509eccfe98"
DeepSeek_V3_model_id = "9dc913a037774fc0b248376905c85da5"
prompt="你好，3.01+103.1等于多少" #对话问题

def main():
    client = OpenAI(base_url=baseUrl, api_key=appKey)
    messages = [
        {"role": "user", "content": prompt}
    ]
    try:
        res = client.chat.completions.create(
            model=DeepSeek_R1_model_id,
            messages=messages,
            stream=False
        )
        print(res.choices[0].message.content or "", end="", flush=True)

    except openai.APIStatusError as e:
        print(f"APIStatusError: {e.status_code}, {e.message}, {e.body}")
    except openai.APIError as e:
        print(f"APIError: {e.body}")
    except Exception as e:
        print(f"Exception: {e}")

if __name__ == "__main__":
    main()

流式调用

import os
import openai
from openai import OpenAI

# 需要补充一下属性
baseUrl = "https://wishub-x1.ctyun.cn/v1"
# 从环境变量获取API密钥，如果没有设置，也可以直接终端执行export XIRANG_app_key="xxx"
appKey=os.getenv("XIRANG_app_key")
DeepSeek_R1_model_id = "4bd107bff85941239e27b1509eccfe98"
DeepSeek_V3_model_id = "9dc913a037774fc0b248376905c85da5"
prompt= "你是谁"

def main():
    client = OpenAI(base_url=baseUrl, api_key=appKey)
    messages = [
        {"role": "user", "content": prompt}
    ]
    try:
        stream = client.chat.completions.create(
            model=DeepSeek_R1_model_id,
            messages=messages,
            stream=True
        )
        # 流式
    for chunk in stream:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="", flush=True)
    except openai.APIStatusError as e:
        print(f"APIStatusError: {e.status_code}, {e.message}, {e.body}")
    except openai.APIError as e:
        print(f"APIError: {e.body}")
    except Exception as e:
        print(f"Exception: {e}")

if __name__ == "__main__":
    main()

Java

说明

建议与Spring AI框架直接集成；
参考本文「开源框架集成—Spring AI」章节实现。

Golang

注意

golang版本要求1.18以上；
go.mod引用相关类库 go get github.com/sashabaranov/go-openai。

同步调用

package main

import (
        "context"
        "fmt"
        "github.com/openai/openai-go"
        "github.com/openai/openai-go/option"
        "os"
)

func main() {
        baseUrl:="https://wishub-x1.ctyun.cn/v1" //api前缀地址
        //从环境变量获取API密钥，如果没有设置，也可以直接终端执行export XIRANG_app_key="xxx"
        appkey:=os.Getenv("XIRANG_app_key")
        modelId:="xxxxxx" //替换成自己要用的模型
        prompt:="你是谁" //对话问题

        client := openai.NewClient(
             option.WithAPIKey(appkey),
             option.WithBaseURL(baseUrl),
        )

        completion, err := client.Chat.Completions.New(context.Background(),                                openai.ChatCompletionNewParams{
                    Messages: openai.F([]openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
                            openai.ChatCompletionMessage{Content: prompt, Role: "user"},
        }),
                    Model: openai.F(modelId),
        })
        if err != nil {
            panic(err)
        }
        fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content) //打印模型输出
}

流式调用

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "github.com/openai/openai-go"
    "github.com/openai/openai-go/option"
    "os"
)

func main() {
    baseUrl := "https://wishub.ctyun.cn:1443/v1" //api前缀地址
    //从环境变量获取API密钥，如果没有设置，也可以直接终端执行export XIRANG_app_key="xxx"
    appkey := os.Getenv("XIRANG_app_key")
    modelId := "xxxxxx" //模型id
    prompt := "你好啊"     //对话问题

    client := openai.NewClient(
       option.WithAPIKey(appkey),
       option.WithBaseURL(baseUrl),
    )

    stream := client.Chat.Completions.NewStreaming(context.Background(),                openai.ChatCompletionNewParams{
        Messages: openai.F([]openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
          openai.ChatCompletionMessage{Content: prompt, Role: "user"},
       }),
       Model: openai.F(modelId),
    })

    for stream.Next() {
       evt := stream.Current()
       if len(evt.Choices) > 0 {
          fmt.Print(evt.Choices[0].Delta.Content)
       }
    }

    if err := stream.Err(); err != nil {
       panic(err)
    }
}

PHP

注意

php版本要求8.3.13以上；
安装composer组件；
运行以下命令：
composer require openai-php/client
composer dump-autoload

同步调用

<?php
require __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

use OpenAI\Client;

$baseUrl="https://wishub-x1.ctyun.cn/v1"; //api前缀地址
//从环境变量获取API密钥，如果没有设置，也可以直接终端执行export XIRANG_app_key="xxx"
$appkey = getenv("XIRANG_app_key");
$modelId="xxxxx"; //替换成自己要用的模型
$prompt="你好，介绍一下自己"; //#对话问题

$client = OpenAI::factory()
    ->withApiKey($appkey)
    ->withBaseUri($baseUrl)
    ->make();

$response = $client->chat()->create([
    'model' => $modelId,
    'messages' => [
        ['role' => 'user', 'content' => $prompt],
    ],
]);


foreach ($response->choices as $result) {
    echo $result->message->content;
}

流式调用

<?php
require __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

use OpenAI\Client;

$baseUrl="https://wishub-x1.ctyun.cn/v1"; //api前缀地址
//从环境变量获取API密钥，如果没有设置，也可以直接终端执行export XIRANG_app_key="xxx"
$appkey = getenv("XIRANG_app_key");
$modelId="xxxxx"; //替换成自己要用的模型
$prompt="你好，介绍一下自己"; //#对话问题

$client = OpenAI::factory()
    ->withApiKey($appKey)
    ->withBaseUri($baseUrl)
    ->make();

$stream = $client->chat()->createStreamed([
    'model' => $modelId,
    'messages' => [
        ['role' => 'user', 'content' => $prompt],
    ],
]);

foreach($stream as $response){
    $data=$response->choices[0];
    echo json_encode($data, JSON_UNESCAPED_UNICODE,JSON_PRETTY_PRINT).PHP_EOL;
}

Nodejs

注意

测试用的node版本>=v17.9.1,npm版本>=8.11.0；
运行前需执行一下命令：
npm init -y
npm install openai
在生成的package.json文件中添加"type":"module"；
替换baseUrl,appkey,modelId,prompt等字段的值。

同步调用

import OpenAI from 'openai';

const baseUrl="https://wishub-x1.ctyun.cn/v1" //api前缀地址
//从环境变量获取API密钥，如果没有设置，也可以直接终端执行export XIRANG_app_key="xxx"
const appkey= process.env.XIRANG_app_key
const modelId="xxxxx" //模型id
const prompt="你好啊,给一篇100字左右的作文" //对话问题


const client = new OpenAI({
    apiKey: appkey,
    baseURL:baseUrl
});

async function chatCompletion() {
    const completion = await client.chat.completions.create({
        model: modelId,
        messages: [{ role: 'user', content: prompt }],
    });
    console.log(completion.choices[0]?.message?.content);
}

chatCompletion();

流式调用

import OpenAI from 'openai';

const baseUrl="https://wishub-x1.ctyun.cn/v1" //api前缀地址
//从环境变量获取API密钥，如果没有设置，也可以直接终端执行export XIRANG_app_key="xxx"
const appkey= process.env.XIRANG_app_key
const modelId="xxxxx" //模型id
const prompt="你好啊,给一篇100字左右的作文" //对话问题


const client = new OpenAI({
    apiKey: appkey,
    baseURL:baseUrl
});

async function stream_chatCompletion() {
    const stream = await client.chat.completions.create({
        model: modelId,
        messages: [{ role: 'user', content: prompt }],
        stream: true,
    });
    for await (const chunk of stream) {
        process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content || '');
    }
}

stream_chatCompletion();

开源框架集成

说明

部分第三方工具调用可能存在接口不适配问题，如涉及工具调用时，建议优先使用下文提及的工具。
涉及第三方工具配置时，API key等同于上文中创建的服务组APP key。

Langchain调用

参考langchain的自定义模型文档通过OpenAI协议调用即可。

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.schema import HumanMessage

def main():
    # 初始化LangChain模型，配置自定义API端点
    llm = ChatOpenAI(
        model_name="9dc913a037774fc0b248376905c85da5",  # 自定义模型名称
       # 从环境变量获取API密钥，如果没有设置，也可以直接终端执行export XIRANG_app_key="xxx"
        openai_api_key=os.getenv("XIRANG_app_key)
        openai_api_base="https://wishub-x1.ctyun.cn/v1",  # API基础URL
        temperature=0.7
    )

    # 创建一个聊天消息
    message = HumanMessage(content="你是谁")
    
    # 使用LangChain进行对话
    response = llm([message])
    print(response.content)


if __name__ == "__main__":
    main()

Dify

说明

前置条件：本地下载并安装Docker。
访问 Docker 官方网站，点击“Download Docker Desktop”按钮，选择合适的 Windows、macOS 或 Linux版本下载并安装。
当前仅支持0.15.3版本，最新版本的1.0.1正在适配中，预计4月初支持。

拉取镜像到本地

# 假设当前最新版本为 0.15.3
git clone https://github.com/langgenius/dify.git --branch 0.15.3

修改配置参数

cd docker
mv .env.example .env
#在.env文件添加
CUSTOM_MODEL_ENABLED=true
OLLAMA_API_BASE_URL=host.docker.internal:11434

修改compose文件

需要修改下api和work的镜像地址，改为增加了xirang模型供应商的dify 0.15.3版本

services:
  # API service with Xirang model provider
  api:
    image: telecom-eci-huadong1-crs-registry-huadong1.crs.ctyun.cn/xirang/dify-with-xirang:0.15.3 # 原来为langgenius/dify-api:0.15.3
    
    
   # worker service
  # The Celery worker for processing the queue.
  worker:
    image: telecom-eci-huadong1-crs-registry-huadong1.crs.ctyun.cn/xirang/dify-with-xirang:0.15.3 # 原来为langgenius/dify-api:0.15.3

启动并验证

#执行:
docker compose up -d
# 等服务启动访问
http://localhost/apps

配置天翼云息壤模型

在个人设置里面点击模型供应商，选择天翼云模型。

点击保存后，可以看到模型的配置。

其他非预置模型。

配置对话助手

常见问题

如遇到无法展示问题，可能是因为您的dify版本为最新版，我们目前还不支持，可执行以下操作切换到0.15.3版本并重启服务。

dify插件需要切换版本重新启动服务才可以达成兼容
git clone  https://gitcode.com/gh_mirrors/di/dify.git 
cd dify
git checkout 7796984444191c639bd3c541a44e832b17ad1cae

如遇到息壤镜像失败问题，可切换到dify原始镜像，通过配置直接配置OpenAI-API-compatible支持，配置方式如下：

Spring AI

注意

Spring AI要求使用JDK 17或更高版本，Spring AI需要在Spring Boot 3.2.x或更高版本的环境中运行。

核心代码如下：

OpenAIConfig配置类：

package com.demo.aitest;

import jakarta.annotation.PostConstruct;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.ai.openai.OpenAiChatClient;
import org.springframework.ai.openai.OpenAiChatOptions;
import org.springframework.ai.openai.api.OpenAiApi;

@Configuration
public class OpenAIConfig {

    @Value("${spring.ai.openai.api-key}")
    private String apiKey;

    @Value("${spring.ai.openai.base-url}")
    private String baseUrl;

    @Value("${spring.ai.openai.chat.options.model}")
    private String model;

    @Bean
    public OpenAiChatClient openAiChatClient() {
        OpenAiApi openAiApi = new OpenAiApi(baseUrl, apiKey);
        OpenAiChatOptions options = new OpenAiChatOptions();
        options.setModel(model);
        options.setFrequencyPenalty(0.0f);
        options.setMaxTokens(2000);
        return new OpenAiChatClient(openAiApi, options);
    }

}

ChatController 类：

package com.lili.aitest;

import org.springframework.ai.openai.OpenAiChatClient;
import org.springframework.ai.chat.messages.UserMessage;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.ai.chat.ChatResponse;
import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.SseEmitter;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import java.io.IOException;


@RestController
public class ChatController {
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ChatController.class);

    @Autowired
    private OpenAiChatClient chatClient;

    @GetMapping("/chat")
    public String chat(@RequestParam String message) {
        try {
            ChatResponse response = chatClient.call(new Prompt(message));
            String content = response.getResult().getOutput().getContent();
            
            logger.info("Response received successfully");
            return content;
            
        } catch (Exception e) {
            logger.error("Error processing chat request: {}", e.getMessage());
            throw e;
        }
    }

    @GetMapping(value = "/chat/stream", produces = "text/event-stream;charset=UTF-8")
    public SseEmitter streamChat(@RequestParam String message) {
        SseEmitter emitter = new SseEmitter(-1L); // 无限超时
        
        try {
            
            // Create prompt with UserMessage
            Prompt prompt = new Prompt(new UserMessage(message));
            
            // Stream the response
            chatClient.stream(prompt).subscribe(
                chunk -> {
                    try {
                        if (chunk != null && chunk.getResult() != null) {
                            String content = chunk.getResult().getOutput().getContent();
                            if (content != null && !content.isEmpty()) {
                                emitter.send(content);
                            }
                        }
                    } catch (IOException e) {
                        logger.error("Error sending chunk: {}", e.getMessage());
                        emitter.completeWithError(e);
                    }
                },
                error -> {
                    logger.error("Error in stream: {}", error.getMessage());
                    emitter.completeWithError(error);
                },
                () -> {
                    logger.info("Stream completed successfully");
                    emitter.complete();
                }
            );
            
        } catch (Exception e) {
            logger.error("Error processing streaming chat request: {}", e.getMessage());
            emitter.completeWithError(e);
        }
        
        return emitter;
    }
}

application.yml配置如下：

spring:
  ai:
    openai:
      api-key: Your_APP_KEY   #替换成👆自己的API KEY
      base-url: https://wishub-x1.ctyun.cn
      chat:
        options:
          model: 4bd107bff85941239e27b1509eccfe98. #替换成👆自己要用的模型
server:
  servlet:
    encoding:
      charset: UTF-8
      force: true
      enabled: true

pom.xml依赖如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>3.2.2</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>
    <groupId>com.demo</groupId>
    <artifactId>aitest</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <name>aitest</name>
    <description>aitest</description>

    <properties>
        <java.version>17</java.version>
        <spring-ai.version>0.8.1</spring-ai.version>
        <spring-cloud.version>2023.0.0</spring-cloud.version>
    </properties>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>${spring-ai.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-function-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

    <dependencyManagement>
        <dependencies>
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
                <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
                <version>${spring-cloud.version}</version>
                <type>pom</type>
                <scope>import</scope>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.ai</groupId>
                <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
                <version>${spring-ai.version}</version>
                <type>pom</type>
                <scope>import</scope>
            </dependency>
        </dependencies>
    </dependencyManagement>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
    <repositories>
        <repository>
            <id>spring-snapshots</id>
            <name>Spring Snapshots</name>
            <url>https://repo.spring.io/snapshot</url>
            <releases>
                <enabled>false</enabled>
            </releases>
        </repository>
        <repository>
            <id>spring-milestones</id>
            <name>Spring Milestones</name>
            <url>https://repo.spring.io/milestone</url>
            <snapshots>
                <enabled>false</enabled>
            </snapshots>
        </repository>
    </repositories>
</project>

访问地址：

同步：http://localhost:8080/chat?message=Hello

流式访问：http://localhost:8080/chat/stream?message=Hello

Ragflow

注意

目前息壤model不支持embedding model能力，因此只能作为chat model提供能力。

下载镜像git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
通过docker安装并启动。

cd ragflow/docker
docker compose -f docker-compose-CN.yml up -d

检查 RAGFlow 服务是否正常启动。

docker logs -f ragflow-server

如果看到类似以下输出，则表示启动成功：

    * Running on all addresses (0.0.0.0)
    * Running on http://127.0.0.1:9380
    * Running on http://x.x.x.x:9380

打开浏览器配置模型Xinference服务提供商。

在浏览器中输入服务器的 IP 地址访问 RAGFlow。默认情况下，RAGFlow 使用 HTTP 端口 80，因此无需输入端口号。

选择“Xinference”模型服务商（ Xinference是工厂配置，支持自定义模型名称）。

配置chatmodel的界面如下：

回到对话界面，配置聊天助手：

开启对话：

常见报错

触发限流

报错信息为：[openai_api_compatible]Error:APIrequestfailedwithstatuscode429:{"code":700007,"detail":"Deepseek模型并发已达上限","message":"DEEP_SEEK_MODEL_CONCURRENCY_LIMIT","error":{"code":"700007","message":"Deepseek模型并发已达上限","type":"DEEP_SEEK_MODEL_CONCURRENCY_LIMIT"}}

问题原因：大模型并发是大模型的并发能力，和用户、tokens是否用完都无关，只和机器负载能力有关。目前单个模型有固定的并发度，这是所有ds模型共享的并发度，只能支持固定个请求同时访问。
解决方案：等一段时间再调用，或增加重试机制。

同步调用响应耗时长

问题原因：大模型API同步耗时长是因为其推理过程复杂，需要逐个生成token并拼接结果，且在处理长文本或复杂问题时，等待完整结果返回的时间过长。而流式API可以在推理过程中逐步返回结果，用户无需等待全部结果生成，从而提升交互效率。解决方案：改为流式调用。

附：code样例

demo-code.zip

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同步调用

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同步调用

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修改配置参数

修改compose文件

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常见问题

Spring AI

Ragflow

常见报错

触发限流

同步调用响应耗时长

附：code样例