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百度千帆

配置百度千帆

百度千帆(Qianfan)是百度推出的大語言模型平臺,基於文心大模型技術。提供強大的中文理解和生成能力,支援 ERNIE-4.0、ERNIE-3.5 等多個版本。自 2025 年 3 月起,個人使用者可免費呼叫 API。

1. 獲取百度千帆 API Key

1.1 訪問百度智慧雲

訪問百度智慧雲官網並登入:https://cloud.baidu.com/

如果沒有賬號,需要先註冊一個百度賬號。

訪問百度智慧雲

1.2 進入百度智慧雲控制檯

登入後,點選右上角的 控制檯 按鈕,進入百度智慧雲總控制檯。

百度智慧雲是一個綜合性雲平臺,提供計算、儲存、AI 等多種服務。

進入百度智慧雲控制檯

1.3 找到千帆大模型平臺

在百度智慧雲控制檯中,找到 千帆大模型平臺文心大模型 服務入口:

點選進入千帆大模型平臺。

找到千帆平臺入口

首次進入千帆大模型平臺時,會彈出使用者服務協議,需要同意後才能繼續使用。請閱讀並同意協議。

使用者服務協議

1.4 進入 API Key 管理頁面

在千帆大模型平臺左側選單中,點選系統管理下的 API Key 選單項。

進入 API Key 管理頁面後,可以看到頁面提示:"API Key 是通用於大模型服務及工具的呼叫鑑權憑證。請務必妥善保管並定期更換,以避免不必要的安全風險或資金損失。"

API Key 管理頁面

1.5 建立 API Key

點選右上角的 建立 API Key 按鈕(藍色按鈕)。

點選建立 API Key

1.6 填寫 API Key 資訊

在彈出的對話方塊中填寫:

  1. 名稱:為這個 API Key 起個名字,例如"CueMate"(方便後續識別用途)
  2. 授予"全部許可權"或"自定義許可權"
  3. 點選 建立 按鈕

填寫 API Key 資訊

1.7 複製 API Key

建立成功後,會顯示您的 API Key

重要提示

  • API Key 用於呼叫百度千帆大模型 API 的鑑權憑證
  • 請妥善保管,不要洩露給他人
  • 如果 API Key 洩露,請立即刪除並重新建立

點選複製按鈕,將 API Key 複製儲存到記事本或其他安全的地方,後續配置中會用到。

複製 API Key

2. 在 CueMate 中配置百度千帆模型

2.1 進入模型設定頁面

登入 CueMate 系統後,點選右上角下拉選單的 模型設定

進入模型設定

2.2 新增新模型

點選右上角的 新增模型 按鈕。

點選新增模型

2.3 選擇百度千帆服務商

在彈出的對話方塊中:

  1. 服務商型別:選擇 百度千帆
  2. 點選後 自動進入下一步

選擇百度千帆

2.4 填寫配置資訊

在配置頁面填寫以下資訊:

基礎配置

  1. 模型名稱:為這個模型配置起個名字(例如:ERNIE-4.5-Turbo)
  2. API URL:保持預設 https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat
  3. API Key:貼上剛才複製的百度 API Key
  4. 模型版本:選擇要使用的模型 ID,常用模型包括:
    • ERNIE-4.5-Turbo:文心 4.5 Turbo 版本,16K+ 上下文,效能最強,適合複雜任務
    • ERNIE-4.5:文心 4.5 版本,16K+ 上下文,個人使用者免費
    • ERNIE-Speed-AppBuilder:速度最佳化版本,響應快,適合高頻呼叫

填寫基礎配置

高階配置(可選)

展開 高階配置 面板,可以調整以下引數:

  1. 溫度(temperature):控制輸出隨機性

    • 範圍:0-1(ERNIE 系列)、0-2(DeepSeek/Llama/Qwen 系列)
    • 預設值
      • ERNIE 系列:0.95
      • DeepSeek 系列:1.0
      • 其他模型:0.7
    • 作用:值越高輸出越隨機創新,值越低輸出越穩定保守
    • 使用建議
      • 創意寫作/頭腦風暴:0.8-1.0
      • 常規對話/問答:0.7-0.9
      • 程式碼生成/精確任務:0.3-0.5
      • 邏輯推理/數學計算:0.1-0.3
  2. 輸出最大 tokens(max_tokens):限制單次輸出長度

    • 範圍:根據模型而定
    • 推薦值:4096
    • 作用:控制模型單次響應的最大字數
    • 模型限制
      • ERNIE-4.5/ERNIE-4.5-Turbo:最大 8192 tokens
      • ERNIE-Speed-AppBuilder:最大 4096 tokens
      • DeepSeek-V3/V3.2:最大 8192 tokens
      • DeepSeek-V3.1-Think/V3.2-Think:最大 8000 tokens
      • Kimi-K2-Instruct:最大 4096 tokens
      • Llama 系列:最大 4096 tokens
      • Qwen 系列:最大 6144 tokens
      • GLM-4 系列:最大 4095 tokens
      • Yi-Lightning:最大 4096 tokens
    • 使用建議
      • 簡短問答:1024-2048
      • 常規對話:2048-4096
      • 長文生成:4096-8192
      • 程式碼生成:2048-4096

高階配置

百度千帆 API 支援的其他高階引數:

雖然 CueMate 介面只提供 temperature 和 max_tokens 調整,但如果你透過 API 直接呼叫百度千帆,部分模型還支援以下引數:

  1. top_p(nucleus sampling)

    • 範圍:0-1
    • 預設值:0.8
    • 作用:從機率累積達到 p 的最小候選集中取樣
    • 與 temperature 的關係:通常只調整其中一個
    • 使用建議
      • 保持多樣性但避免離譜:0.9-0.95
      • 更保守的輸出:0.7-0.8
  2. penalty_score(重複懲罰)

    • 範圍:1.0-2.0
    • 預設值:1.0
    • 作用:降低重複內容的機率
    • 使用建議
      • 減少重複:1.2-1.5
      • 允許適度重複:1.0-1.1(預設)
  3. stream(流式輸出)

    • 型別:布林值
    • 預設值:false
    • 作用:啟用 SSE 流式返回,邊生成邊返回
    • CueMate 中:自動處理,無需手動設定

引數調優技巧:

  • 創意場景:高 temperature (0.8-1.0) + 低 penalty_score (1.0-1.1)
  • 精確場景:低 temperature (0.1-0.3) + 中等 penalty_score (1.2-1.3)
  • 平衡場景:中等 temperature (0.7) + 中等 penalty_score (1.1-1.2)
  • 長文字生成:適當提高 max_tokens,降低 temperature 保證連貫性

2.5 測試連線

填寫完配置後,點選 測試連線 按鈕,驗證配置是否正確。

測試連線

如果配置正確,會顯示測試成功的提示,並返回模型的響應示例。

測試成功

2.6 儲存配置

測試成功後,點選 儲存 按鈕,完成模型配置。

儲存配置

3. 使用模型

透過右上角下拉選單,進入系統設定介面,在大模型服務商欄目選擇想要使用的模型配置。

配置完成後,可以在面試訓練、問題生成等功能中選擇使用此模型,當然也可以在面試的選項中單次選擇此次面試的模型配置。

選擇模型

4. 支援的模型列表

百度千帆平臺支援 54+ 個大模型,包括百度自家的 ERNIE 系列和第三方模型。以下是常用模型列表:

4.1 ERNIE 系列(百度自家)

序號模型名稱模型 ID上下文長度適用場景
1ERNIE-4.5-TurboERNIE-4.5-Turbo16K+ tokens複雜任務、深度理解、程式碼生成
2ERNIE-4.5ERNIE-4.516K+ tokens常規對話、日常使用(免費)
3ERNIE-Speed-AppBuilderERNIE-Speed-AppBuilder8K tokens快速響應、高頻呼叫

4.2 DeepSeek 系列(深度求索)

序號模型名稱模型 ID上下文長度適用場景
1DeepSeek-V3.2DeepSeek-V3.216K tokens高效能推理、程式碼生成
2DeepSeek-V3.2-ThinkDeepSeek-V3.2-Think16K tokens深度推理、複雜問題
3DeepSeek-V3DeepSeek-V316K tokens通用對話
4DeepSeek-V3.1-ThinkDeepSeek-V3.1-Think16K tokens深度推理

4.3 Kimi 系列(月之暗面)

序號模型名稱模型 ID上下文長度適用場景
1Kimi-K2-InstructKimi-K2-Instruct16K tokens長文字理解、對話

4.4 Llama 系列(Meta)

序號模型名稱模型 ID上下文長度適用場景
1Llama-3.3-70B-InstructLlama-3.3-70B-Instruct16K tokens通用對話、程式碼生成
2Llama-3.1-405B-InstructLlama-3.1-405B-Instruct16K tokens高效能推理

4.5 Qwen 系列(通義實驗室/阿里)

序號模型名稱模型 ID上下文長度適用場景
1Qwen2.5-72B-InstructQwen2.5-72B-Instruct16K tokens通用對話、程式碼生成
2Qwen2.5-7B-InstructQwen2.5-7B-Instruct8K tokens輕量級對話

4.6 GLM 系列(智譜 AI)

序號模型名稱模型 ID上下文長度適用場景
1GLM-4-PlusGLM-4-Plus16K tokens複雜任務、程式碼生成
2GLM-4-FlashGLM-4-Flash8K tokens快速響應

4.7 Yi 系列(零一萬物)

序號模型名稱模型 ID上下文長度適用場景
1Yi-LightningYi-Lightning16K tokens快速響應、高價效比

說明

  • 以上僅列出常用模型,完整模型列表請訪問百度千帆平臺檢視
  • 模型 ID 需要在配置時準確填寫
  • 不同模型的計費標準不同,請檢視官方定價說明

5. 常見問題

5.1 API Key 無效

現象:測試連線時提示 API Key 錯誤

解決方案

  1. 檢查 API Key 和 Secret Key 是否正確
  2. 確認應用是否已啟用
  3. 檢查賬戶是否有可用額度

5.2 請求超時

現象:測試連線或使用時長時間無響應

解決方案

  1. 檢查網路連線是否正常
  2. 確認 API URL 地址正確
  3. 檢查防火牆設定

5.3 配額不足

現象:提示配額已用完或餘額不足

解決方案

  1. 登入千帆平臺檢視賬戶餘額
  2. 充值或申請更多配額
  3. 最佳化使用頻率

相關連結

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