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。
支持在对话工具（比如Chatbox、CherryStudio等）以OpenAI-API-compatible的方式快速添加使用。
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APP 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APP 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
}'常见软件配置
说明
- 部分第三方工具调用可能存在接口不适配问题，建议优先使用以下几款工具。
配置下列工具时，API key等同于上述内容中创建的服务组APP key。
Chatbox
访问链接：https://web.chatboxai.app/
点击Setting，然后配置Api Host、API path、API key和Model，就可以使用了。
注意
chatbox web如果api setting配置错误，更改后，仍然会报错。报错如下：
如遇上述报错，建议重新开启一个对话，再次尝试即可。
CherryStudio
按照下图配置即可。
配置后，页面可能遇到的报错如图：
如遇上述报错，建议重新开启一个对话，再次尝试。
Langchain
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 TYY_API_KEY="xxx"
openai_api_key=os.getenv("XIRANG_API_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。
终端执行命令行
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/di/dify.git
cd docker
mv .env.example .env
#在.env文件添加
CUSTOM_MODEL_ENABLED=true
#执行:
docker compose up -d
# 等服务启动访问
http://localhost/apps启动后，浏览器访问http://localhost/apps
打开设置界面添加自定义模型
Obsidian copilot
打开 Obsidian，进入设置面板，选择“社区插件”。
关闭“安全模式”，点击“浏览”按钮搜索“Copilot for Obsidian”并安装。
安装完成后，启用插件。
常见报错
role参数错误，user后应为assistant
问题原因：模型setting首次配置错误，更改配置后，因本次对话包含历史错误信息，仍然会报错。
解决方案：开启一个全的对话即可。
400 role参数错误，不能以assistant开头
问题原因：模型setting首次配置错误，更改配置后，因为本次对话包含历史错误信息，导致仍然会报错。
解决方案：开启一个全的对话即可。
API statuscode429：DEEP_SEEK_MODEL_CONCURRENCY_LIMIT
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。
API 直连调用耗时长
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。
