前言

在當今技術迭代日新月異的背景下，項目引入且靈活調配多個AI模型已成為常態。然而，這種多模型策略也帶來了顯著的工程挑戰：開發團隊不得不為OpenAI、DeepSeek、Claude、Qwen等每一個平台重複進行獨立的賬户註冊、API密鑰申請、SDK學習與接口適配。不僅引入了鉅額的集成與維護成本，更使得開發者在頻繁的模型切換與比對測試中，陷入了效率低下的泥潭。構建一個統一、標準化且可擴展的模型調度層，已成為提升全棧AI應用開發效能的關鍵。

在此背景下，GMI Cloud推理引擎以其前瞻性的架構設計，提供了卓有成效的解決方案。該平台通過打造全域統一的OpenAI兼容API，實現了“單一端點，通聯百模”的願景，讓開發者僅憑一套憑證與代碼規範，即可無縫調用涵蓋文本、圖像、視頻在內的數十個頂尖模型。在為期兩週的深度集成與壓力測試中，其卓越表現令人印象深刻：在基礎設施層面，它基於高性能H200芯片構建，目前已聚合36個主流大語言模型（如DeepSeek、GPT系列、Qwen、Kimi）及31個前沿視頻生成模型（如Sora 2、Veo 3.1、Kling V2.5）；在接口層面，模型間的切換被簡化為一個參數的修改，極大提升了研發敏捷性；此外，其透明、細粒度的Token級計費機制，為項目成本控制與資源管理提供了前所未有的精準洞察。

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一.GMI Cloud

GMI Cloud 依託高穩定性技術架構與強大的GPU供應鏈，為企業AI應用提供安全高效的計算支持。通過自研 Cluster Engine 與 Inference Engine 兩大核心平台，實現從算力原子化（支持0.1 GPU粒度動態分配）到業務級智算服務的全棧升級。具體表現為以下三大核心能力：

高性能GPU產品矩陣 平台集成包括H200、B200等新一代高性能芯片，為不同AI場景提供精準算力支持。

芯片型號	峯值算力	關鍵優勢	典型應用場景
H200	15.8 TFLOPS	推理能效提升約40%	大規模模型推理、視頻生成
B200	20.1 PFLOPS	訓練吞吐量顯著優化	大模型預訓練、科學計算

全球模型統一接入平台 作為AGI基礎設施的重要推動者，GMI Cloud構建了支持ONNX/TensorRT等7種標準協議的高性能推理平台。截至2024年第三季度，平台已集成包括 Veo 3.1、Sora 2、Wan 2.5、Kimi K2 Thinking、DeepSeek V3.2、GLM-4.6、GPT OSS 及 Qwen 3 等97個主流模型，為企業提供行業領先的模型服務響應速度。

可驗證的落地效能 在典型應用場景中，平台已成功助力某自動駕駛企業將模型推理延遲從150ms 優化至 23ms，端到端推理效率提升超過80%，顯著降低了企業AI應用的落地門檻與推理成本。

二.註冊體驗GMI Cloud

1️⃣.GMI Cloud註冊登錄

首先打開**GMI Cloud註冊網址**，首頁右上角點擊註冊Sign in按鈕；進入註冊/登錄頁面,支持郵箱註冊登錄以及Google，GitHub和Hugging Face授權登錄。我使用的Google授權登錄，Google授權登錄到填寫組織名稱，可以説是非常流暢絲滑。

GMI Cloud註冊網址：https://sourl.co/QLc9ci

2️⃣.領取兑換體驗額度

新註冊用户即贈優惠碼，可兑換免費體驗額度，足以滿足測試與小規模應用需求。

登錄後先看左側菜單，確認選中了Mass這個選項。這是主控制枱的默認視圖。然後點擊右上角顯示"0 USD"的餘額區域，會彈出一個賬户信息窗口。在彈出的窗口裏找到"Redeem it here"這個鏈接，點進去。輸入優惠碼：ACC2025BJ點擊"Apply"按鈕完成兑換。刷新頁面後，餘額就會變成 2.00 USD。這個錢可以用在所有集成的模型上，沒有限制。

三.GMI Cloud優勢

1️⃣.模型豐富，一站式滿足所有創作需求

本平台匯聚了海量前沿AI模型，讓您無需在多個應用間切換，即可在一個界面中便捷調用和對比各類頂尖模型，極大提升了創意工作的效率與體驗；而且劃分為了LLM，Video，Image，Audio，3D五個類型分組，讓用户更加方便使用。僅大語言模型（LLM）就提供36款，覆蓋從國產的DeepSeek、Qwen、GLM，到國外的GPT、Claude、Gemini，乃至最新的Kimi-K2-Thinking等主流與前沿模型。每個模型均清晰標註上下文長度、功能支持（如函數調用）及價格信息，用户無需跨平台查閲即可高效對比選擇，極大提升使用便捷性。

在視頻生成方面，平台集成31款模型，除Sora 2、Veo 3.1等國際模型外，也包括Kling V2.5、Wan 2.5、Minimax-Hailuo 2.3等優秀國產模型，並明確標註其支持類型（如文生視頻、圖生視頻），方便用户直觀選用。圖像生成模型數量雖相對精簡，但質量出眾，Flux系列、Seedream系列、Seededit系列全面覆蓋從零生成到圖像編輯等多種場景，滿足不同創作需求。

大語言模型（LLM）

• 數量豐富：提供36款主流與前沿大語言模型。

• 覆蓋全面：囊括國內外知名模型，包括國產的DeepSeek、Qwen、GLM，國外的GPT、Claude、Gemini，以及最新的Kimi-K2-Thinking等。

• 信息清晰：每個模型均標註上下文長度、功能支持（如函數調用）及價格信息，方便用户快速對比，無需跨平台查閲。

視頻生成模型

• 陣容強大：共集成32款視頻生成模型，涵蓋Sora 2、Veo 3.1等國際模型，以及Kling V2.5、Wan 2.5、Minimax-Hailuo 2.3等優秀國產模型。

• 功能明確：支持文生視頻、圖生視頻及複合功能型等多種生成方式，界面分類清晰，便於快速定位。

圖像生成模型

• 精選優質：雖總數相對精簡，但品質出眾，涵蓋Flux系列、Seedream系列、Seededit系列等。

• 功能齊全：覆蓋從零生成、圖像編輯與優化等多種創作場景，滿足多樣化需求。

2️⃣.技術領先，一站式賦能高效開發

1. 技術根基紮實，集成度高 平台底層基於H100/H200芯片構建，集成近百個前沿模型，全面覆蓋視頻生成、大語言模型、圖像生成等主流類別。所有模型採用統一API體系，無需因切換模型而重複註冊、申請密鑰或編寫適配代碼，顯著提升開發效率與代碼複用率，極大降低了維護成本。

2. 模型更新迅速，緊跟前沿 平台模型更新速度令人驚喜，如Minimax Hailuo 2.3、Kimi-K2-Thinking等新模型常在發佈數日內上線，確保技術型項目能及時用上最新能力，無需漫長等待。

3. 成本透明可控，管理便捷 支持按Token計費，後台可查看每次調用的詳細消耗記錄，並支持設置預算提醒功能，有效幫助團隊控制成本，避免意外超支。

4. 團隊背景可靠，服務穩定 平台由Google X AI專家與硅谷團隊創立，並作為NVIDIA全球六大參考平台雲合作伙伴，享有優先GPU資源支持。配合全球分佈式數據中心，API響應速度穩定在1–3秒，視頻生成僅需1–3分鐘，服務穩定性與性能表現符合預期。

四.在線使用模型

GMI Cloud 提供了 Playground 功能，可以直接在瀏覽器裏測試模型，不用寫一行代碼。這個功能特別適合快速體驗和對比不同模型的效果。

1️⃣.生成 Keys密鑰

在使用模型之前首先需要我們生成自己的API，進入控制枱，找到左側菜單的Keys：

點擊"Create New API Key"按鈕。給密鑰起個名字，同時可以設置權限範圍，比如只允許調用文本模型，或者只讀不寫。點擊生成後，密鑰會顯示在頁面上，這裏要注意這個密鑰只顯示一次，一定要立刻複製保存，不要問我為什麼，因為我就因為沒記住又回來重新操作了一遍！

2️⃣.測試大語言模型

在左側菜單選擇"LLM"分類，找到想測試的模型，比如Kimi-K2-Thinking：

點擊模型卡片，進入詳情頁後，點擊頂部的"Playground"標籤。

進入之後我們會發現頁面分為左右兩部分。左邊是參數設置區，右邊是對話區：

然後在右側的地方點擊Apply API，將我們剛才複製的API輸入進去，然後就可以使用模型了：

在對話框輸入我們的問題，比如"請用 Python 寫一個快速排序算法"。點擊發送按鈕或按 Enter 鍵，等幾秒鐘就能看到回覆：

回覆的非常準確，同時左側有幾個重要參數可以調整，可以控制回覆的隨機性以及限制回覆長度等。同Playground 最大的好處是可以快速切換模型對比。同樣的問題，分別用 DeepSeek、Kimi、Qwen 測試，看哪個回答更好。通過我的大量測試，我發現DeepSeek 性價比高，適合大量調用；Kimi-K2 推理能力強，適合複雜問題；GLM-4.6 中文理解好，適合中文內容生成。

3️⃣.生成 AI 視頻

在左側菜單選擇"Video"分類，能看到 31 個模型。每個模型都標註了價格。我一般會先用便宜的模型測試，效果滿意後再用高端模型生成最終版本。這裏我們首先選擇的是：Minimax-Hailuo-2.3。

點擊進入模型頁面，我們可以根據描述你想生成的視頻內容。提示詞寫得越詳細，效果越好，也可以上傳一張圖片作為首幀或參考，如果想讓視頻從特定畫面開始，可以用這個功能。同時其提供了Duration和Resolution供我們選擇，也就是説我們可以自主選擇時長和分辨率。

參數設置好後，點擊"Generate"按鈕，視頻生成時間大概一分鐘就好了。這裏我上傳了一張我家貓貓的照片：

我輸入的提示詞是“讓這隻小貓可愛的笑起來”，看看效果咋樣：

我們可以看到生成的十分好，簡直跟真的一模一樣，生成速度快，畫面流暢，適合日常使用。生成的視頻會保存在你的賬户裏，但建議下載到本地，平台可能會定期清理舊文件。其餘的模型我就不再詳細介紹了，大家感興趣就自己來體驗呀。

五.一鍵調用API 模型

1️⃣.如何調用

首先我們打開之前用過的Kimi-K2-Thinking模型，點擊Description，這裏為我們提供了很多然後我們可以選擇使用終端Shell或者Python去調用：

這裏我們選擇用Python去調用，首先輸入其給我們提供的代碼：

import requests
import json

url = "https://api.gmi-serving.com/v1/chat/completions"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer *************"
}

payload = {
    "model": "moonshotai/Kimi-K2-Thinking",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful AI assistant"},
        {"role": "user", "content": "List 3 countries and their capitals."}
    ],
    "temperature": 0,
    "max_tokens": 500
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
print(json.dumps(response.json(), indent=2))

這裏要注意Bearer *************後面的內容是需要我們輸入自己的Key，輸入完畢之後點擊運行，我們會看到返回的JSON輸出內容，結構清晰、通用性強，能夠輕鬆被各種編程語言和系統解析處理。這就代表我們已經調用API成功了：

僅需要一步就能完成接入，直接沒有技術門檻，任何人都可以很快的開發。

2️⃣.本地部署LLM模型

為了後續能方便地引用自己的提問，也避免每次修改問題都要在複雜的我先把原本直接寫在 messages 中的提問內容單獨抽離出來。我定義了一個 user_question 變量，這樣一來，後續要更換提問時，只需要修改 user_question 這一行代碼，不用改動整個 結構，代碼的靈活性和可維護性都提升了不少。

原來的代碼只會打印 API 返回的完整 JSON 數據，看起來雜亂且看不到自己的原始提問，輸出結果不夠直觀。我們可以先從響應數據中提取出 AI 的核心回答， 通過回覆定位到 AI 回覆的內容並存儲在變量中。接着用格式化輸出的方式，先明確打印出 “你的問題：” 和對應的提問內容，再換行打印 “AI 的回答：” 以及提取出的回覆，讓提問和回答一一對應，整個輸出結果清晰明瞭，也更符合我查看結果的需求，具體代碼如下：

import requests
import json

url = "https://api.gmi-serving.com/v1/chat/completions"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer ........"
}

# 提問內容
user_question = "怎麼去寫作"

payload = {
    "model": "moonshotai/Kimi-K2-Thinking",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful AI assistant"},
        {"role": "user", "content": user_question}  # 引用提問內容
    ],
    "temperature": 0,
    "max_tokens": 500
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
response_data = response.json()

# 提取 AI 的回答
ai_answer = response_data['choices'][0]['message']['content']

# 同時打印問題和回答
print(f"你的問題：{user_question}")
print("\nAI 的回答：")
print(ai_answer)

這裏我的問題是怎麼去寫作，我們可以看到Kimi-K2-Thinking模型回答的十分快速也非常詳細： 每個模型的詳細調用方式可以在模型頁面找到，大家可以根據自己的需要去調用，下面給大家展示如何調用視頻模型。

3️⃣.本地部署視頻模型

與 LLM 模型類似，我們可以將視頻生成的 API 調用邏輯進行封裝，使其更易於在本地項目中複用和維護。我寫了一個更結構化的封裝示例，大家可以直接在本地項目中使用，這裏我選擇調用的模型是Minimax-Hailuo-2.3-Fast：

import requests
import json
import os

API_KEY = os.getenv("GMI_API_KEY", "。。。。。。")
# 視頻生成 API 的基礎 URL 和 Endpoint
BASE_URL = "https://console.gmicloud.ai"
ENDPOINT = "/api/v1/ie/requestqueue/apikey/requests"
FULL_URL = f"{BASE_URL}{ENDPOINT}"
HEADERS = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}
VIDEO_MODEL_NAME = "Minimax-Hailuo-2.3-Fast"
PROMPT = "A serene ocean scene with waves under a pink sunset"
DURATION = 6  # 視頻時長（秒）
RESOLUTION = "768P"  # 分辨率，可選值如 "768P", "1080P" 等
PROMPT_OPTIMIZER = True  # 是否開啓提示詞優化
FAST_PRETRATMENT = False  # 是否開啓快速預處理
payload = {
    "model": VIDEO_MODEL_NAME,
    "payload": {
        "prompt": PROMPT,
        "duration": DURATION,
        "resolution": RESOLUTION,
        "prompt_optimizer": PROMPT_OPTIMIZER,
        "fast_pretreatment": FAST_PRETRATMENT
    }
}

def main():
    print(f"--- 開始調用視頻模型: {VIDEO_MODEL_NAME} ---")
    print(f"提示詞: {PROMPT}")

    try:
        # 發送 POST 請求
        response = requests.post(FULL_URL, headers=HEADERS, json=payload)

        # 檢查響應狀態碼
        response.raise_for_status()

        # 解析 JSON 響應
        response_data = response.json()

        print("\n請求成功!")
        print("完整響應:")
        print(json.dumps(response_data, indent=2))

        if "data" in response_data and "task_id" in response_data["data"]:
            task_id = response_data["data"]["task_id"]
            print(f"\n任務 ID: {task_id}")
            print("請保存此 Task ID，用於後續查詢視頻生成狀態。")

    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"\n調用 API 時發生錯誤: {e}")
        if response:
            print("錯誤響應內容:")
            print(response.text)

if __name__ == "__main__":
    if API_KEY == "你的API" and not os.getenv("GMI_API_KEY"):
        print("警告: 請設置 GMI_API_KEY 環境變量或在代碼中替換 '你的API密鑰'。")
    main()

這裏我使用的提示詞是：A serene ocean scene with waves under a pink sunset。英文是會更加準確的，建議大家在後期使用的時候也要多使用英文的提示詞，點擊run會發現其已經在我們本地成功運行：

同時我們會看到在後端輸出了我們的視頻，非常的逼真：

六.模型對比與 Agent 集成

在實際開發中，我們經常會遇到兩個核心痛點：一是多模型效果對比繁瑣（尤其是 LLM 代碼能力這種需要反覆測試的場景），二是Agent 集成多模態模型時配置混亂。而 GMI Cloud 的統一 API 體系，恰好完美解決了這兩個問題。

1️⃣.傳統LLM廠家需要單獨調用

現在各家 LLM 都在卷代碼生成、調試、優化能力，但如果想對比不同模型的表現，傳統方式簡直是 “折磨”：要給 OpenAI、DeepSeek、Anthropic、Qwen 等每家平台單獨註冊賬號、充值、申請 API 密鑰。

除此之外每家的 SDK 和接口格式都不同，OpenAI 用openai.ChatCompletion.create，DeepSeek 要改model參數和請求地址，Anthropic 的max_tokens命名可能都有差異；測試時要寫多套適配代碼，切換模型時還要改密鑰、調參數，效率極低。

2️⃣.GMI Cloud一秒調用所有模型

但用 GMI Cloud，這一切都簡化到 “改一個參數”：因為所有模型都遵循統一的 OpenAI 兼容接口，你只需要寫一套代碼，想測試哪個模型，直接修改model字段即可，其他邏輯完全不變。

這裏我想直接對比DeepSeek-V3.1、Kimi-K2-Thinking、gpt-oss-120b的代碼生成能力，讓其用 Python 寫一個斐波那契數列生成器，如果按照傳統方式的話

傳統方式需要：配置 OpenAI 的 API 密鑰和 SDK，寫調用代碼；切換到 DeepSeek 的平台，改 SDK 和密鑰，調整代碼；再切換到 Anthropic，重複適配工作，最後再去測試，非常的麻煩不方便。

但是用了GMI Cloud，代碼只需要寫一次，就可以完成我們所有任務啦，這裏我們將 API_KEY、HEADERS、MODEL_NAMES 等配置項集中放在代碼開頭，把要測試的模型名稱放在 MODEL_NAMES 列表中，想要去修改模型只需修改這個列表，具體代碼如下：

import requests
import json
import os
from typing import List, Dict
API_KEY = os.getenv("GMI_API_KEY", "。。。。。。。"

HEADERS = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}
# 定義你想要測試的模型列表
MODEL_NAMES = [
    "deepseek-ai/DeepSeek-V3.1",
    "moonshotai/Kimi-K2-Thinking",
    "openai/gpt-oss-120b",
]

# 定義統一的請求參數
PROMPT = "用 Python 寫一個帶緩存的斐波那契數列生成器"
SYSTEM_PROMPT = "You are a helpful AI assistant."
TEMPERATURE = 0
MAX_TOKENS = 500


def call_single_model(model_name: str, prompt: str) -> Dict:
    payload = {
        "model": model_name,
        "messages": [
            {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
            {"role": "user", "content": prompt}
        ],
        "temperature": TEMPERATURE,
        "max_tokens": MAX_TOKENS
    }

    try:
        response = requests.post(BASE_URL, headers=HEADERS, json=payload)
        response.raise_for_status()
        return response.json()
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"調用模型 {model_name} 時發生錯誤: {e}")
        return None

def main():
    print(f"問題: {PROMPT}\n")
    print("--- 開始批量調用模型 ---")

    for model in MODEL_NAMES:
        print(f"\n===== 正在調用模型: {model} =====")

        # 調用模型
        response_data = call_single_model(model, PROMPT)

        if response_data and "choices" in response_data:
            # 提取並打印回答
            answer = response_data['choices'][0]['message']['content'].strip()
            print(f"回答:\n{answer}")
        else:
            print("未能獲取有效響應。")

if __name__ == "__main__":
    if API_KEY == "你的API密鑰" and not os.getenv("GMI_API_KEY"):
        print("警告: 請設置 GMI_API_KEY 環境變量或在代碼中替換 '你的API密鑰'。")
    main()

結果如下： 我們可以看其首先給我們調用了deepseek-ai/DeepSeek-V3.1模型，然後給我們調用moonshotai/Kimi-K2-Thinking以及openai/gpt-oss-120b：

這樣一來，我不需要給任何一家單獨充值，也不用學不同的 SDK，1s即可已完成3 個主流模型的代碼能力對比 ，而且測試結果直觀，能快速判斷哪個模型更適合我的代碼場景，這裏我發現DeepSeek 對中文註釋更友好，Kimi 的緩存邏輯更嚴謹，GPT-4o 的代碼更簡潔。

七、總結

深度使用了兩週 GMI Cloud後，GMI Cloud 的整體體驗還是很滿意。核心優勢在於是顯著提升了開發效率與使用便捷性。 以前接入一個新模型，要註冊平台、看文檔、寫適配代碼，折騰半天。現在一個賬號、一個密鑰，所有模型都能調。代碼寫一次，換模型只需要改個模型名稱。

36 個文本模型、31 個視頻模型，基本覆蓋了所有主流選擇。而且更新很快，新模型發佈後很快就能在平台上用到。同時 按 Token 計費，每次消耗都能看到。不同模型價格有差異，但都在合理範圍。歡迎大家前去使用體驗：

1. 操作統一，極大簡化工作流 平台通過單賬號、單密鑰實現對全部模型的調用管理，徹底改變了以往為每個模型重複註冊、查閲文檔與編寫適配代碼的繁瑣流程。現在，僅需編寫一次基礎代碼，切換模型時僅調整名稱即可，大幅降低了開發與維護成本。

2. 模型豐富，更新及時 平台提供包括36款文本模型與31款視頻模型在內的廣泛選擇，全面覆蓋當前主流需求。同時，新模型上線速度極快，確保用户能第一時間用上前沿技術。

3. 計費透明，成本可控 嚴格採用按Token計費模式，所有調用消耗均清晰可查。不同模型價格結構雖有差異，但均處於合理區間，配合詳細的用量記錄，有效輔助項目成本管理。