看了不少 AI 项目真正准备动手时很多同学还是会停在同一个地方模型已经找到了怎么接进自己的程序其实可以先把目标缩小一点完成一次请求让模型返回一段文本。这一步跑通之后再去做聊天界面、文档处理或业务流程事情就容易拆开了。下面以 Orbis 上的 DeepSeek 模型为例用 Python 完成一次对话调用。Orbis 快速开始文档从注册、选模型到创建 Key 和使用 Key。1. 先选好模型和线路完成注册和登录并确认账户有可用调用余额。随后进入 Orbis 模型广场找到准备使用的模型打开详情查看可用线路及其接入方式。本文示例使用的调用 ID 是deepseek-v4.1-flash。选择支持这个模型的线路并为该线路创建 API Key。这里有三个需要配合使用的信息信息作用API 地址告诉程序把请求发到哪里API Key用于身份验证和对应线路的调用模型调用 ID指定本次请求使用哪个模型模型接入页将线路、Base URL、API Key 和模型 ID 放在同一个页面。把这三项确认好就可以开始写代码了。接入页还提供了 AI 接入入口可以把页面生成的接入提示词交给编程 Agent结合现有项目完成配置。2. 安装请求库并设置 Key在终端执行python -m pip install requests将自己的 API Key 设置为环境变量ORBIS_API_KEY。Windows PowerShell 可以这样设置$env:ORBIS_API_KEY 你的完整APIKeymacOS 或 Linux 使用export ORBIS_API_KEY你的完整APIKey3. 编写第一段调用代码接入页能直接切换 Python、Node.js 和 cURL 示例。既可以使用页面提供的 SDK 示例也可以通过下面的 HTTP 请求完成调用。切换到代码接入页面提供依赖安装、环境变量和首次请求示例。新建一个 Python 文件写入下面的内容import os import requests api_key os.environ[ORBIS_API_KEY] response requests.post( https://api.orbiorbi.com/v1/chat/completions, headers{ Authorization: fBearer {api_key}, Content-Type: application/json, }, json{ model: deepseek-v4.1-flash, messages: [ { role: user, content: 用三个要点解释什么是 RAG面向刚接触 AI 的开发者。 } ], stream: False, }, timeout90, ) response.raise_for_status() result response.json() print(result[choices][0][message][content])在设置好环境变量的同一个终端中运行脚本。请求成功后程序会打印模型返回的文本。整个流程很直接读取 Key、发送问题、获取回答。先把这个最小流程跑通后面的功能就有了基础。4. 换一个问题就能开始做实际功能上面的示例只问了一个概念但content里的内容可以换成自己的业务输入。做文章摘要工具可以让模型提炼三个核心观点并生成一段开头摘要做开发辅助可以让模型检查一段代码解释异常原因做用户反馈整理可以让模型按功能建议、使用问题和体验评价分类。同一段请求逻辑就能成为这些小工具的起点。把终端输入换成网页表单把打印结果换成页面展示一个简单的 AI 应用就有了雏形。5. 接更多模型时继续沿用这个接入思路本文使用的是 Chat Completions 接口。接入其他模型时打开对应的接入页面确认模型调用 ID、接口路径和请求结构再接入程序。如果要使用另一条线路就为目标线路创建 Key或者在平台中切换已有 Key 所使用的线路。先把接入信息对应起来再扩展功能排查问题会轻松很多。对于刚开始做 AI 应用的同学我比较建议从一个小功能入手一段文本进去一段结果出来。把这个过程跑通再逐步增加文件上传、历史对话和业务数据。项目会更容易推进也更容易看到结果。