零基础也能看懂的大模型使用指南｜三种接入方式详解

随着 ChatGPT、通义千问、文心一言等 AI 大模型的热度不断升温，越来越多开发者、产品经理甚至普通用户都想“用上”大模型。但你是否也曾迷茫：

• 模型这么多，我该去哪用？
• 是点开网页/APP就能用，还是得调用 API？
• 听说还可以部署到自己电脑或云上，这又是怎么回事？

本文将用最简单的语言，带你理清大模型的三种主流使用方式，帮助你找到最适合自己的那条路。

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✅ 一图速览：大模型的三种使用方式

使用方式	适合人群	优势	劣势	示例平台
1. 官方渠道直接使用（网页/APP）	普通用户	无需开发、即开即用	功能有限、模型版本弱	通义千问官网/APP、文心一言APP、DeepSeek 官网
2. API 调用	开发者/企业	灵活集成、稳定输出	需编程基础、有调用成本	通义百炼、OpenAI API、百度千帆平台、硅基流动
3. 模型训练/微调部署	企业/科研机构	数据安全、自主可控	成本高、需算力和运维	阿里云 PAI、本地部署 LLM、混合云部署方案

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📌 第一种：官方渠道直接使用（网页/APP） —— 上手快，但不适合做产品

如果你只是想“感受一下AI的能力”，直接打开浏览器或下载APP进入模型官方页面（如通义千问官网、文心一言APP、DeepSeek Web）即可体验。

适合：写文案、问问题、试试效果。

但问题是：

• 有些网页版/APP是模型的“精简版”
• 并发有限，易提示“服务器繁忙”
• 无法和你自己的业务或数据打通

👉 所以，想要做集成/产品/二次开发，一般需要用 API。

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📌 第二种：API 调用 —— 最推荐的方式，兼顾体验与可控

所谓 API 调用，就是通过程序接口，把模型接入到你自己的系统、网页、服务中。

你可以写一段代码，像这样：

from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="xxx")
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4",
    messages=[{"role": "user", "content": "写一段科技行业的销售话术"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

类似的平台还有：

• 通义百炼（阿里云）
• OpenAI 平台（GPT 系列）
• 百度千帆（文心一言系列）
• 硅基流动（支持多模型调用）
  等等

常见优势：

• 支持商业模型版本（更强能力）
• Token 免费额度 + 按量计费，成本可控
• 一次接入，多模型切换（如阿里百炼支持 Qwen、DeepSeek、Llama3 等）
• 聚合平台（如阿里云百炼/硅基流动）可省去手动多平台申请 API-KEY 的繁琐流程，账单统一，省时省钱

👉 对产品经理、开发者、数据分析师最友好。

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📌 第三种：需要模型训练/微调的部署方式 —— 灵活但复杂，适合特定行业

有些团队出于数据安全、响应速度、特定业务需求或想训练自有模型，会选择将模型训练/部署到云上、本地，或采用混合云方式。

可能涉及的方式：

1. 在本地部署模型（需高性能 GPU）
2. 在云平台（如阿里云 PAI）使用弹性算力部署微调模型
3. 混合云部署：控制关键部分在私有云，其他在公有云

适合：对数据隐私要求极高的行业（如金融、医疗）、科研机构、AI公司。

💡 注意：

• 模型体积大（几十GB起）
• 推理消耗大（需多张高端显卡）
• 日常维护和版本更新成本不小

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✅ 结语：怎么选？一句话总结：

• 想试试AI：打开官网/APP
• 想做应用/项目：用 API 调用最合适
• 有合规/隐私/训练需求：部署模型（云上/混合/本地）

如果你是开发者/产品人，建议尽早熟悉 API 接入方式，未来不管是构建产品、提升效率，还是面试答题都能派上大用场。