LLM API 入门指南
第一次接触 LLM API？这份指南帮你快速了解核心概念
什么是 LLM？
LLM（Large Language Model，大型语言模型）是一种通过大量文本训练的 AI 模型，能够理解和生成自然语言文字。常见的 LLM 包括 OpenAI 的 GPT 系列、Anthropic 的 Claude 系列、Google 的 Gemini 系列等。
什么是 API？
API（Application Programming Interface）是应用程序之间的沟通接口。LLM API 让你可以通过代码呼叫这些模型，取得文字生成、翻译、摘要等功能，而不需要自己训练模型。
Token 是什么？
Token 是 LLM 处理文字的基本单位。大约 1 个中文字 ≈ 1-2 个 tokens，1 个英文单词 ≈ 1 个 token。API 的计费是以 token 数量来计算的。
Input vs Output Tokens
Input tokens 是你传送给模型的文字（例如你的问题），Output tokens 是模型回传的文字（例如回答）。Output 的价格通常是 Input 的 2-4 倍。
Context Window
Context Window 是模型一次能处理的最大 token 数量。例如 128K tokens 大约可以处理一本 100 页的书。超过上限的文字会被截断。
如何选择模型？
选择模型时，需要考虑以下几个因素：
- 任务复杂度：简单任务用便宜模型（如 GPT-4o mini），复杂推理用顶级模型（如 Claude Opus）
- 预算：每百万 tokens 的价格从 $0.05 到 $75 不等，差距可达 1500 倍
- 速度需求：有些模型回应更快（如 Gemini Flash），适合实时互动场景
- Context 需求：长文件处理需要大 context window（128K+）
常见计价方式
LLM API 有多种计价维度：
- Input 价格：每百万 input tokens 的费用
- Output 价格：每百万 output tokens 的费用
- 缓存价格：重复使用相同 prompt 时的折扣价（通常为原价的 50%）
- 批次价格：非即时的批次处理，通常为半价
如何开始使用？
选择一个提供商（如 OpenAI、Anthropic）并注册账号。前往 API Keys 页面建立一组密钥。使用 HTTP 请求或 SDK 呼叫 API。建议从最便宜的模型开始测试，确认需求后再升级。