自建应用

应用介绍

自建应用是指由开发者自行编写的网站、后端服务、脚本、机器人或内部业务工具。它适合需要把模型能力嵌入现有系统、自动化流程或定制界面的场景。模型聚合服务平台提供 OpenAI 兼容接口，可以配合 OpenAI SDK 或普通 HTTP 客户端使用。下面分别给出 Python 和 JavaScript 的最小接入示例。

接入时应从服务端环境变量读取 API Key，不要将密钥写入前端代码、移动端安装包或公开仓库。

Python

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["CAMPUS_AI_API_KEY"],
    base_url="https://ai.example.edu.cn/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="your-model-name",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

JavaScript

import OpenAI from 'openai'

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.CAMPUS_AI_API_KEY,
  baseURL: 'https://ai.example.edu.cn/v1'
})

const response = await client.chat.completions.create({
  model: 'your-model-name',
  messages: [{ role: 'user', content: '你好' }]
})

上线检查

• Key 只保存在服务端环境变量或密钥管理服务中。
• 为测试、生产和不同应用分别创建 Key。
• 设置请求超时、最大并发、重试上限和成本预算。
• 日志脱敏，不记录 Authorization 和敏感正文。
• 保存网关请求标识，便于与使用日志对照。
• 对 AI 输出做内容校验，并为高风险操作加入人工确认。

配置过程中遇到账号、API Key、接口地址、模型权限、额度、限流或通用错误时，请查看常见问题（FAQ）。