用大模型 API 写出你的第一个 Python 脚本：零基础也能调通

国内模型注册简单、有免费额度，新手首选。这里用 DeepSeek 演示，通义千问 / OpenAI 步骤几乎一样。

1. 打开平台.deepseek.com（或百度云百炼、platform.openai.com）
2. 注册登录，进入「API Keys / 接口密钥」
3. 点「创建密钥」，复制那串 sk-xxxxxxxx
4. 首次使用建议充值 10 元（DeepSeek 很便宜，练手完全够）

DeepSeek 的接口「兼容 OpenAI 格式」，所以你不用装专用 SDK，直接用 OpenAI 的官方库即可，换个地址就能用。

# 确认 Python 版本（需要 3.9 及以上）
python --version

# 安装 OpenAI 官方 SDK
pip install openai

新建文件 hello_ai.py，把下面代码粘进去。注意把 Key 换成你自己的，更稳妥的做法是用环境变量（见提示）。

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ.get("DEEPSEEK_API_KEY"),  # 或直写 "sk-你的key"
    base_url="https://api.deepseek.com",         # DeepSeek 的兼容地址
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",                        # 稳定版对话模型
    messages=[{"role": "user", "content": "用一句话解释什么是 RAG"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

默认是一次返回整段。想体验「流式」，把 stream 设为 True，再循环把片段拼出来：

stream = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[{"role": "user", "content": "给我讲个关于数据库的比喻"}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    delta = chunk.choices[0].delta.content or ""
    print(delta, end="", flush=True)

多轮对话的秘诀是：把历史消息攒在一个列表里，每轮都一起发给模型。下面是个能一直聊下去的迷你助手：

messages = [{"role": "system", "content": "你是一个耐心的编程助手"}]
while True:
    q = input("\n你: ")
    if q.lower() in ("exit", "quit"):
        break
    messages.append({"role": "user", "content": q})
    r = client.chat.completions.create(model="deepseek-chat", messages=messages)
    a = r.choices[0].message.content
    print("AI:", a)
    messages.append({"role": "assistant", "content": a})  # 把回答也存进历史

同一个 SDK，换 base_url + model 就能换大脑。常见可选项：

# 通义千问（阿里）
base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
model="qwen-plus"

# OpenAI
base_url="https://api.openai.com/v1"
model="gpt-4o-mini"

# DeepSeek 新版（如 deepseek-v4-flash 等，以官方文档为准）
model="deepseek-v4-flash"