第 1 章：拿到你的第一个 API Key

API Key = 你调用大模型的"账号密码"，一串 sk- 开头的字符。以下三条路线任选其一即可开工（推荐路线 A 起步，后续再补路线 B）。各平台额度政策常变，注册时以官网页面为准。

路线 A：智谱 BigModel —— 纯免费起步（推荐第一站）

1. 打开 bigmodel.cn（智谱开放平台），手机号注册 + 实名认证；

1. 进入控制台 → API Keys → 创建新的 Key，立即复制保存（很多平台只显示一次）；

1. 免费权益（2026 年中现状）：GLM-4-Flash 等 Flash 系模型长期免费（只限调用频率不限总量），新用户另送千万级 token 体验金——练完本教程绰绰有余，一分钱不花。

路线 B：DeepSeek 官方 —— 10 元用一个月的主力平台

1. 打开 platform.deepseek.com，注册 + 实名；

1. 充值 10 元（无免费额度，但价格是行业地板价，10 元够你高强度练习数周）；

1. API Keys 页面创建 Key。模型名：deepseek-chat（对话）、deepseek-reasoner（推理模型，体验第 2 批第 8 章的知识用）。

路线 C：阿里云百炼 —— 一号多模型的"自助餐"

1. 打开阿里云百炼控制台（搜"阿里云百炼"），用阿里云账号开通；

1. 新用户每个模型各送 100 万 token（限期约 3 个月），覆盖 Qwen 全系 + DeepSeek + Kimi + GLM 等——横向对比模型的最佳场地；

1. 创建 API-KEY。常用模型名：qwen-plus（性价比主力）、qwen-max（旗舰）、qwen-turbo（快而便宜）。

备选：硅基流动 SiliconCloud（siliconflow.cn，聚合平台，多款开源模型免费档）、火山方舟（字节系，按天重置的免费额度）。本教程所有代码对以上平台通用——因为它们全都兼容 OpenAI 接口规范，只需换两个字符串（下一章见）。

练习 1-A：完成路线 A + 路线 B（或 C）两个平台的注册，各拿到一个 Key。两个平台是为了后面做"模型对比"实验，也防单点故障。

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第 2 章：像职业选手一样管理 Key —— .env 与环境变量

2.1 一条铁律：Key 绝不写进代码

把 api_key = "sk-abc123..." 直接写在 .py 文件里 → 代码推上 GitHub → 全网爬虫几分钟内扫到 → 你的余额被刷光/账号被封。这是新手第一大安全事故，真实发生率极高。 行业标准做法：Key 放在环境变量或 .env 文件里，代码只读变量名。

2.2 标准操作（三步，以后每个项目都这么开局）

# 第0步：新项目老规矩（01教程第12章）
mkdir agent-lab && cd agent-lab
python -m venv .venv
# Windows: .venv\Scripts\activate     Mac: source .venv/bin/activate
pip install openai python-dotenv requests

第 1 步：项目根目录新建文件 .env（就叫这个名，带点，无后缀）：

DEEPSEEK_API_KEY=sk-你的deepseek密钥
ZHIPU_API_KEY=你的智谱密钥
DASHSCOPE_API_KEY=sk-你的百炼密钥

第 2 步：新建 .gitignore 文件，写入两行（告诉 Git 永远不要提交这些）：

.env
.venv/

第 3 步：代码里这样读取：

import os
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()                                  # 把 .env 文件的内容加载为环境变量
api_key = os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY")        # 按名字读取
if not api_key:                                # 防御：没配就早点报错（01教程13章的思想）
    raise ValueError("未找到 DEEPSEEK_API_KEY，请检查 .env 文件")

面试可复述版：密钥管理遵循"配置与代码分离"——本地用 .env + python-dotenv，.env 进 .gitignore 绝不入库；线上用部署平台的环境变量或密钥管理服务注入；Key 定期轮换，泄漏立即在控制台吊销重建。

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第 3 章：第一次真正的调用 —— openai SDK

3.1 为什么国产模型也用 openai 这个库

OpenAI 的接口格式（/chat/completions + messages 结构）已成为行业事实标准，国产各家全部提供"OpenAI 兼容模式"。于是官方 openai SDK 成了万能钥匙：换平台 = 只改 base_url（服务器地址）和 model（模型名）两个字符串，其余代码一字不动。 这就是你只需学一套调用方式的原因。

3.2 历史性的一刻：first_call.py

"""first_call.py —— 你的代码第一次唤醒大模型"""
import os
from dotenv import load_dotenv
from openai import OpenAI

load_dotenv()

# 创建客户端：整段代码里唯一"认平台"的地方
client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY"),
    base_url="https://api.deepseek.com",          # ← 换平台改这里
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",                         # ← 和这里
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个简洁的中文助手，回答不超过50字。"},
        {"role": "user", "content": "用一句话告诉我：什么是 Function Calling？"},
    ],
    temperature=0.7,
)

print(response.choices[0].message.content)

运行 python first_call.py。当模型的回答出现在你的终端里——从这一秒起，你写的不再是练习代码，而是 AI 应用。

3.3 三大平台的"两个字符串"速查表

平台	base_url	常用 model
DeepSeek	https://api.deepseek.com	deepseek-chat / deepseek-reasoner
智谱	https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/	glm-4-flash（免费）/ glm-4.5 等
阿里百炼	https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1	qwen-plus / qwen-max / qwen-turbo
硅基流动	https://api.siliconflow.cn/v1	deepseek-ai/DeepSeek-V3 等（带组织前缀）