在AI应用开发中，如何快速将火山引擎的大模型能力集成到Dify平台？不少开发者面对复杂的参数配置和接口调试望而却步。本文通过实战案例，拆解从密钥申请到模型调用的全流程，助你10分钟打通企业级AI应用的最后一公里。

1.登录账号

火山引擎

2.获取API key

2.1 选择模型

2.2 点击推理

2.3 获取 Model ID

2.4 创建 API key

2.5 自定义 API key 名称

2.6 点击开通

3.本地测试大模型

curl https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer 32e4516c-efa3-4aba-954d-7459218d91dc" \
  -d '{
    "model": "doubao-pro-32k-241215",
    "messages": [
      {"role": "system","content": "你是人工智能助手."},
      {"role": "user","content": "常见的十字花科植物有哪些？"}
    ]
  }'

4.本地调用大模型接口

pip install --upgrade "openai>=1.0"

import os
from openai import OpenAI

# 请确保您已将 API Key 存储在环境变量 ARK_API_KEY 中
# 初始化Openai客户端，从环境变量中读取您的API Key
client = OpenAI(
    # 此为默认路径，您可根据业务所在地域进行配置
    base_url="https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3",
    # 从环境变量中获取您的 API Key
    api_key=os.environ.get("ARK_API_KEY"),
)

# Non-streaming:
print("----- standard request -----")
completion = client.chat.completions.create(
    # 指定您创建的方舟推理接入点 ID，此处已帮您修改为您的推理接入点 ID
    model="doubao-pro-32k-241215",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是人工智能助手"},
        {"role": "user", "content": "常见的十字花科植物有哪些？"},
    ],
)
print(completion.choices[0].message.content)

# Streaming:
print("----- streaming request -----")
stream = client.chat.completions.create(
    # 指定您创建的方舟推理接入点 ID，此处已帮您修改为您的推理接入点 ID
    model="doubao-pro-32k-241215",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是人工智能助手"},
        {"role": "user", "content": "常见的十字花科植物有哪些？"},
    ],
    # 响应内容是否流式返回
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    if not chunk.choices:
        continue
    print(chunk.choices[0].delta.content, end="")
print()

5.Dify 配置火山引擎大模型

5.1 点击设置

5.2 点击模型供应商&选择火山引擎

5.3 大模型API key配置

5.4 查看配置的大模型

6.模型测试

6.1 创建对话机器人

6.2 自定义对话机器人的名称

6.3 设置对话机器人的角色

6.4 选择火山引擎的大模型

6.5 点击发布

6.6 大模型对话测试

通过本文的配置方案，你已拥有将火山引擎大模型与Dify低代码平台结合的能力。如果在实践过程中遇到参数调优或性能瓶颈问题，欢迎在评论区分享你的场景需求，后续将针对高频问题推出性能优化专题。