一、环境配置

python需要的环境不多说，需单独配置的库如下：

# 加载env环境文件
pip install python-dotenv

# 环境SDK的安装
pip install volcengine-python-sdk

二、获取API密钥

登录火山方舟主页 https://www.volcengine.com/product/ark

1. 创建API Key

2. 创建接入点

将API key和上述截图中框出来的接入点名称复制单独保存，准备工作就算做好了。

三、API调用

在pycharm中创建新的项目，其中env文件中输入以下数据并保存为api_key.env（也可以取其他名字，调用时代码里记得改成相应的名字，能保证读取到就行了）

VOLC_ACCESSKEY = your Access Key
VOLC_SECRETKEY = your Secret Access Key
ENDPOINT_ID = your ENDPOINT_ID

your Access Key 即为接入点名称（创建接入点截图中框出来标记的那个）

your Secret Access Key 即为API key

ENDPOINT_ID 与your Access Key相同

调用API

import os
from volcenginesdkarkruntime import Ark
import dotenv

# 读取env文件 加载环境变量
dotenv.load_dotenv("api_key.env")

# 初始化 Ark 客户端
client = Ark()
client = Ark(api_key="your Secret Access Key", region="cn-beijing")  #此处your Secret Access Key为前面保存的API Key

# 从环境变量中获取模型 ID
model_id = os.getenv("ENDPOINT_ID")

# 欢迎语
Welcome_Text = "您好，我是豆包，您的大模型对话助手，请问有什么可以帮到您？(输入 'exit' 退出对话)"
print(Welcome_Text)

# 进入多轮对话的循环
while True:
    # 从终端获取用户输入
    user_input = input("User：\r\n")

    # 检查用户是否想退出
    if user_input.lower() in ["exit", "quit"]:
        print("AI：感谢您的使用，再见！")
        break

    # 创建流式对话请求
    stream = client.chat.completions.create(
        model=model_id,
        messages=[
            {"role": "system", "content": "你是豆包，是由字节跳动开发的 AI 人工智能助手"},
            {"role": "user", "content": user_input},  # 使用终端输入的内容
        ],
        stream=True
    )

    print("AI:")
    # 初始化一个空字符串来存储所有文本
    full_text = ""

    # 逐块读取流式输出并将结果打印
    for chunk in stream:
        if not chunk.choices:
            continue
        # 获取文本内容
        text = chunk.choices[0].delta.content

        # 输出文本到控制台
        print(text, end="")

        # 将文本累积到 full_text
        full_text += text
    print("\r\n")