我整理了几家大厂的模型服务的地址、文档和基本介绍，方便大家可以使用和参考。
当然还有其他一些厂商提供了通用的模型服务或自家的模型服务，就不一一介绍了，未来模型服务最终会集中到几家大厂手里。

deepseek 官方服务

• 官方入口：https://platform.deepseek.com
• 官方文档：https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/

官方网站上的操作还是很简洁的，不像有些云服务商搞得人晕头转向。你可以很方便的充值和创建API key。
我年初的时候充了10块钱，现在还剩8块多。

它提供了OPENAI兼容的API, 所以下面三个信息非常关键：

• base_url： https://api.deepseek.com 或者 https://api.deepseek.com/v1
• api_key： 充钱后就可以自由的创建key, key就像密码一样，注意安全的保存，或者设置在环境变量中
• model: 选择要使用的模型，deepseek-chat 非思考模式，eepseek-reasoner 思考模式，目前这两个都升级到了DeepSeek-V3.2-Exp

你可以使用curl测试：

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curl https://api.deepseek.com/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer ${DEEPSEEK_API_KEY}" \
-d '{
        "model": "deepseek-chat",
        "messages": [
          {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
          {"role": "user", "content": "Hello!"}
        ],
        "stream": false
      }'

阿里云百炼平台

• 官方入口：https://bailian.console.aliyun.com/
• 官方文档：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/what-is-model-studio

据官方介绍，自2025年9月8日11点起，首次开通阿里云百炼的用户，获赠的新人免费额度有效期调整为 90 天，可以领取7000万的额度(应该是每个模型一定额度，总共7000万额度)。

你可以在模型广场挑选你关注的模型，比如我想使用阿里服务的deepseek的模型，那么就在输入框中输入deepseek。后续我们都以deepseek的模型为例。

注意哈，这些云服务商除了提供自己家的大模型外，还会提供流行的开源的大模型服务。比如大家都会提供 deepseek的模型服务。
所以你要使用deepseek模型，不一定到deepseek官方去购买，也可以在其他云服务厂商购买。

我觉得阿里云这个模型的介绍还是非常的简洁的：

• 第一行就把模型code名列出来了，还有一个贴心的复制按钮，比下面要介绍的厂商贴心多了
• 模型的能力罗列的很清楚
• 免费的额度很清晰的罗列出来
• 限流和上下文明明白白的列出来了，对开发者很友好
• 代码示例在本页中就列出来了，方便复制和测试

你可以使用curl调用：

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curl -X POST https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "model": "qwen-plus", 
    "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": "You are a helpful assistant."
        },
        {
            "role": "user", 
            "content": "你是谁？"
        }
    ]
}'

模型的费用统一在阿里云的账户充值即可。我充值了10元。因为免费额度都没有用完，所以资金还没有动。后续要多用用阿里云的模型服务了，先把免费额度用光了，否则就过期了。

首先你得创建API Key:

它也提供了OPENAI兼容的API, 所以下面三个信息非常关键：

• base_url： https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 (新加坡区域使用 - https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1)
• api_key： 上面我们创建的key
• model: 选择要使用的模型，deepseek的模型很多，你可以选择deepseek-v3.2-exp

百度云千帆平台

• 官方入口：https://cloud.baidu.com/product-s/qianfan_home
• 官方文档：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/what-is-model-studio

登录后选择 模型服务 -> 模型广场， 搜索deepseek, 可以列出几个百度云服务的deepseek模型。

通过和阿里云百炼平台的对比，我们能看到百度云相对于阿里云，产品的友好型还是差了一截，具体来说：

• 找到模型多了一级：阿里云的『模型广场』直接在左侧最上面，而百度云需要点击『模型服务』，再点击『模型广场』
• 程序员开发用的模型名在哪里？在哪里？在哪里？那个可复制的模型 ID又是啥？又是啥？又是啥？
  • 我每次找模型名称，都是在这个页面点击体验，然后再点击代码查看，看请求的示例代码使用的model 名称是啥
• 为啥不在这个页面中类似阿里云那样，把用户最关注的信息罗列在这里。你可以这个页面空空旷旷的，还不得不把行距设的很大，以免显得很空。为啥不在这个页面中增加用户关注的信息呢？比如：
  • 模型能力
  • 限流和上下文的限制
  • 代码示例

你可以在控制台页面进行充值，我冲了10块钱的，才用了一分钱。主要是作为百度一个卑微的员工，还是有一点点进行 AI应用开发的预算的，我在公司基本就是使用公司的账户进行测试和运营了。

当然你使用百度云的服务，首先也得创建API key。这个创建API key页面我也不知道从哪个入口进入的，我都是通过搜索，或者看API文档的某个页面的链接进入进来，我不想吐槽了。

它也提供了OPENAI兼容的API, 所以下面三个信息非常关键：

• base_url： https://qianfan.baidubce.com/v2
• api_key： 上面我们创建的key
• model: 选择要使用的模型，deepseek的模型很多，你可以选择deepseek-v3

你可以使用curl调用：

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curl --location --request POST 'https://qianfan.baidubce.com/v2/chat/completions' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Authorization: Bearer 密钥' \
--data-raw '{"model":"deepseek-v3.2","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"temperature":0.6,"top_p":0.95,"stop":[],"web_search":{"enable":false}}'

字节火山方舟平台

• 官方入口：https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/model
• 官方文档：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/what-is-model-studio

直接点击模型广场，会显示一些提供服务的模型，但是有三个个问题，对于deepseek的模型：

1. 主界面并没有显示全所有模型，所以我还不得不通过搜索框搜索
2. 其实不是一个搜索框，是一个所谓的“火山助手”。不好用，慢，还不如直接给答案。 AI 虽好，但是还没达到智能客服的水准，显示又是右边的窄窄的一个小窗口，小里小气的
3. 没有最新的deepseek-v3.2-exp模型，最新的是deepseek-v3.1 v250821版本

但是针对单个模型的介绍，还是可以的。你看上面的图，此模型的特性都有介绍，而且模型的token限制和限流信息，都讲的明明白白的。

模型code name也在最上面显示，也提供了贴心的复制按钮功能。

啊哦，我又发现了它一个不太好的地方。对于deepseek-3.1, 它提供了两个版本的支持，显示在同一个网页中，所以你需要下拉才能注意的，版本之间的信息很不容易区分。

代码示例太粗糙了，只提供了一个方舟的Python SDK的示例，其他语言和curl命令都没有。

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import os
from volcenginesdkarkruntime import Ark
client = Ark(
    api_key=os.environ.get("ARK_API_KEY"), 
    timeout=1800,
    )
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v3-1-250821",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "我要研究深度思考模型与非深度思考模型区别的课题，体现出我的专业性"}
    ],
     thinking={
"type": "disabled" 
     },
)
print(response)

要通过API调用模型服务，你还是需要创建一个API key, 如下图点击创建按钮就可以创建一个API KEY:

充值点击顶栏的费用菜单就可以，充值也很方便：

它也提供了OPENAI兼容的API, 所以下面三个信息非常关键：

• base_url： https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/
• api_key： 上面我们创建的key
• model: 选择要使用的模型，你可以选择deepseek-v3-1-250821

字节自己搞了另外一套Responses API, 提供了Python、Go和Java的版本。 你会选择使用么？头得是多铁才会使用这个定制的API, 将自己的应用绑定到固定的厂商？

它的文档是一个通用的文档介绍： https://www.volcengine.com/docs/82379/1399009 ，并不会针对某个模型有单独的介绍和示例。但是好歹在模型的介绍页面有个到文档的API调用的显著的链接呀。我使用它的小助手询问才找到。

openrouter

OpenRouter 可以看成一个大模型API 路由器，目前已经将现有的各种主流的 AI 模型和服务集成到一个统一的接口中，后续还会不断增加新的模型。它允许用户通过简单的配置就能调用不同大模型的能力。

OpenRouter 的主要功能和特点

• 统一接口：提供标准化的 API，不同模型使用一个API即可，只需要选择一下模型的名字，简化了模型的集成和部署过程。
• 多模型支持：目前已经支持几乎所有的主流模型，如 GPT系列、Claude系列、Gemini系列、deepseek等。
• 无需自行部署：各种开源、闭源的模型基本都有，用户无需自建 GPU 服务器部署。
• 成本优化：提供透明的定价机制，帮助用户在性能和成本之间找到最佳平衡点。
• 易于集成：便于与现有系统集成，适合各种应用场景。
• 可白嫖：有免费的模型可以使用，虽然存在一定的调用限制。

它需要绑定信用卡支付，所以我就不使用它了。

我比较痛苦的是登录他的网站首页居然没有 signin 按钮，我都不知道怎么登录进去，还好通过google搜索它的登录页。难懂它针对中国的用户直接屏蔽登录了么？

不管怎么着，我们使用它的服务，首先还是创建个Key:

你可以找模型名带 “free” 的模型，可以免费使用：

它也提供了OPENAI兼容的API, 所以下面三个信息非常关键：

• base_url： https://openrouter.ai/api/v1
• api_key： 上面我们创建的key
• model: 选择要使用的模型，比如免费的deepseek/deepseek-chat-v3.1:free

你可以使用curl调用：

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curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
-d '{
  "model": "deepseek/deepseek-chat-v3.1:free",
  "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "What is the meaning of life?"
      }
    ]
}'

gemini

谷歌提供了它的自己的模型服务，大家最熟悉的就是gemini 系列了。

它的文档在 https://ai.google.dev/gemini-api/docs 。

你需要在google ai studio的 api keys在创建你的key。

它的API是自有的格式：

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curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
-d '{
    "contents": [
      {
        "parts": [
          {
            "text": "Explain how AI works in a few words"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

但是为了便于推广gemini, google提供了openai兼容的API。https://ai.google.dev/gemini-api/docs/openai

所以下面三个信息非常关键：

• base_url： https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/
• api_key： 上面我们创建的key
• model: 选择要使用的模型，比如gemini-2.0-flash