豆包多模态API对接规范

1. 密钥生成
   

   # 控制台操作路径： 
   访问控制 > 密钥管理 > 新建密钥

   获取核心三要素：

2. ACCESS_KEY 👉 形如AKLTN2Yz******
3. SECRET_KEY 👉 形如Wmtoa2Nt******

4. ENDPOINT_ID 👉 形如dbvp-9d73******

5. 计费确认

	计费项	单价	免费额度
图像识别	每千张	¥6.8	每月500张
文本生成	每百万token	¥7.2	每月10万token

---

📮 多模态请求构造详解
HTTP核心参数（POST /v1/chat/completions）

{
  "model": "dbvp-9d73******", // 必填！你的ENDPOINT_ID
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {"type": "text", "text": "解析这张试卷第3题的解题思路"},
        {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://exam.com/q3.png"}}  
      ]
    }
  ],
  "temperature": 0.7 // 建议0.5-0.8区间
}

🔥 关键细节：
– 图像支持 Base64直传（推荐！）或 公网URL

# Python示例：Base64编码
import base64
with open("q3.png", "rb") as img_file:
    b64_data = base64.b64encode(img_file.read()).decode('utf-8')
    image_content = f"data:image/png;base64,{b64_data}"

– 多模态提示词必须 图文强关联，例如：
❌ 劣质提示：”分析这张图片”
✅ 优质提示：”计算图中蓝色车辆的速度，已知图中路标间距为5米”

---

⚡️ OpenAI SDK兼容方案
替换两行代码即实现无缝迁移：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_ACCESS_KEY",      # 替换为火山ACCESS_KEY
    base_url="https://wcode.net/api/gpt/v1"  # 核心代理地址
)

response = client.chat.completions.create(
    model="dbvp-9d73******",  # 你的ENDPOINT_ID
    messages=[...] # 多模态数组同上
)

---

🔧 模型预处理避坑指南
遇到模型格式不兼容？三步解决：
1. 格式转换

graph LR
Pytorch模型 -->|torch.onnx.export| ONNX -->|豆包推荐| TensorRT引擎
TensorFlow模型 -->|tf.saved_model.save| SavedModel

1. 元数据配置
   必须包含model-config.yaml：

   runtime: cuda11  # 硬件要求
   max_batch_size: 8 
   input_shapes:
     image: [3, 1024, 1024]
     text: [512]

2. 性能优化

3. 量化压缩：FP32 → FP16（速度提升40%）
4. 层融合：Conv+BN+ReLU合并为单算子

---

🚨 错误监控清单
监控这些关键节点：

错误码	含义	解决方案
401	密钥失效	检查ACCESS_KEY有效期（通常半年续期）
413	图像超标	尺寸>4096×4096时自动降采样
429	QPS超限	默认限流50次/秒，需申请扩容
503	模型加载失败	检查ENDPOINT_ID绑定状态

💡 推荐在响应头捕获：

X-Doubao-Latency: 328ms  # 实际推理耗时
X-Doubao-Tokens: 1245    # 本次消耗token数

马上动手试试！用实际业务图片测试API响应速度，评论区等你反馈实测效果~ 🚀