在人工智能领域,大模型的应用越来越广泛,但如何高效、经济地使用这些模型,是许多开发者和用户关注的问题。今天,我想简单介绍一下 Cherry Studio 和通过 API 调用大模型的方式,并说明为什么这种方式比直接订阅大模型服务更具优势。
1. 更经济实惠
许多大模型服务提供按月订阅,比如某些服务的月费高达 20 美元。而通过 Cherry Studio 和 API 调用大模型,成本可以大大降低。API 调用通常按使用量计费,这意味着你只需为实际使用的资源付费,避免了固定订阅费用的浪费。对于使用频率不高的用户来说,这种方式尤其划算。
2. 使用灵活,随时切换模型
通过 API 调用大模型,你可以根据需要随时切换不同的模型。比如,你可以在需要高精度时使用 Claude 3.7,而在需要快速响应时切换到其他模型。这种灵活性是固定订阅服务无法提供的,因为订阅通常只能使用特定的模型。
3. API 供应商的优惠
目前,市场上有很多 API 供应商,它们各有特点,用户可以根据自己的需求选择合适的供应商。以下是两个推荐的 API 供应商:
- DMXapi:价格较高,赠送的额度较少,但速度非常快。适合对响应速度要求较高的用户。(支持 Claude 3.7 Sonnet、支持 DeepSeek)
注册链接 - 硅基流动:价格较为便宜,赠送的额度较多,但有时速度较慢。适合预算有限且对速度要求不高的用户。(不支持 Claude 3.7 Sonnet、支持 DeepSeek)
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4. 联网能力与模型性能
通过 Cherry Studio 和 API 调用的大模型,具备一定的联网能力,可以获取网络资料。虽然这种能力比不上像 Kimi 这样的专业搜索引擎,但大模型的整体能力(如理解、生成文本等)要比 Kimi 强很多。对于需要结合网络资料和模型能力的任务,这种方式是一个不错的选择。
5. 自建资料库与文档提问
Cherry Studio 还支持自建资料库,你可以上传自己的文档,并对这些文档进行提问。这对于需要处理大量私有数据的用户来说非常有用,比如项目内部的文档管理、知识库构建等场景。
6. 推荐使用 Claude 3.7 编程
对于编程爱好者来说,Claude 3.7 是一个非常强大的工具,尤其是在代码生成和调试方面。通过 Cherry Studio 和 API,你可以轻松调用 Claude 3.7,享受其强大的编程辅助功能。
通过 Cherry Studio 和 API 调用大模型,不仅经济实惠,而且使用灵活,能够根据需求随时切换模型。此外,API 供应商提供的优惠和不同特点,也为用户提供了更多选择。无论是需要联网能力、自建资料库,还是使用 Claude 3.7 进行编程,这种方式都能满足你的需求。如果你正在寻找一种高效、低成本的大模型使用方式,不妨试试 Cherry Studio 和 API 调用。
具体使用流程 B 站有很多介绍,可以自行摸索。
主页:https://cherry-ai.com/
基础教程:https://docs.cherry-ai.com/pre-basic/installation
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