前言

在当今技术迭代日新月异的背景下，项目引入且灵活调配多个AI模型已成为常态。然而，这种多模型策略也带来了显著的工程挑战：开发团队不得不为OpenAI、DeepSeek、Claude、Qwen等每一个平台重复进行独立的账户注册、API密钥申请、SDK学习与接口适配。不仅引入了巨额的集成与维护成本，更使得开发者在频繁的模型切换与比对测试中，陷入了效率低下的泥潭。构建一个统一、标准化且可扩展的模型调度层，已成为提升全栈AI应用开发效能的关键。

在此背景下，GMI Cloud推理引擎以其前瞻性的架构设计，提供了卓有成效的解决方案。该平台通过打造全域统一的OpenAI兼容API，实现了“单一端点，通联百模”的愿景，让开发者仅凭一套凭证与代码规范，即可无缝调用涵盖文本、图像、视频在内的数十个顶尖模型。在为期两周的深度集成与压力测试中，其卓越表现令人印象深刻：在基础设施层面，它基于高性能H200芯片构建，目前已聚合36个主流大语言模型（如DeepSeek、GPT系列、Qwen、Kimi）及31个前沿视频生成模型（如Sora 2、Veo 3.1、Kling V2.5）；在接口层面，模型间的切换被简化为一个参数的修改，极大提升了研发敏捷性；此外，其透明、细粒度的Token级计费机制，为项目成本控制与资源管理提供了前所未有的精准洞察。

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一、GMI Cloud

GMI Cloud 依托高稳定性技术架构与强大的GPU供应链，为企业AI应用提供安全高效的计算支持。通过自研 Cluster Engine 与 Inference Engine 两大核心平台，实现从算力原子化（支持0.1 GPU粒度动态分配）到业务级智算服务的全栈升级。具体表现为以下三大核心能力：

高性能GPU产品矩阵
平台集成包括H200、B200等新一代高性能芯片，为不同AI场景提供精准算力支持。

芯片型号	峰值算力	关键优势	典型应用场景
H200	15.8 TFLOPS	推理能效提升约40%	大规模模型推理、视频生成
B200	20.1 PFLOPS	训练吞吐量显著优化	大模型预训练、科学计算

全球模型统一接入平台
作为AGI基础设施的重要推动者，GMI Cloud构建了支持ONNX/TensorRT等7种标准协议的高性能推理平台。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个主流模型，为企业提供行业领先的模型服务响应速度。

可验证的落地效能
在典型应用场景中，平台已成功助力某自动驾驶企业将模型推理延迟从150ms 优化至 23ms，端到端推理效率提升超过80%，显著降低了企业AI应用的落地门槛与推理成本。

二、注册体验GMI Cloud

1️⃣.GMI Cloud注册登录

首先打开**GMI Cloud注册网址**，首页右上角点击注册Sign in按钮；进入注册/登录页面,支持邮箱注册登录以及Google，GitHub和Hugging Face授权登录。我使用的Google授权登录，Google授权登录到填写组织名称，可以说是非常流畅丝滑。

GMI Cloud注册网址：https://sourl.co/QLc9ci

2️⃣.领取兑换体验额度

新注册用户即赠优惠码，可兑换免费体验额度，足以满足测试与小规模应用需求。

登录后先看左侧菜单，确认选中了Mass这个选项。这是主控制台的默认视图。然后点击右上角显示"0 USD"的余额区域，会弹出一个账户信息窗口。在弹出的窗口里找到"Redeem it here"这个链接，点进去。输入优惠码：ACC2025BJ点击"Apply"按钮完成兑换。刷新页面后，余额就会变成 2.00 USD。这个钱可以用在所有集成的模型上，没有限制。

三、GMI Cloud优势

1️⃣.模型丰富，一站式满足所有创作需求

本平台汇聚了海量前沿AI模型，让您无需在多个应用间切换，即可在一个界面中便捷调用和对比各类顶尖模型，极大提升了创意工作的效率与体验；而且划分为了LLM，Video，Image，Audio，3D五个类型分组，让用户更加方便使用。仅大语言模型（LLM）就提供36款，覆盖从国产的DeepSeek、Qwen、GLM，到国外的GPT、Claude、Gemini，乃至最新的Kimi-K2-Thinking等主流与前沿模型。每个模型均清晰标注上下文长度、功能支持（如函数调用）及价格信息，用户无需跨平台查阅即可高效对比选择，极大提升使用便捷性。

在视频生成方面，平台集成31款模型，除Sora 2、Veo 3.1等国际模型外，也包括Kling V2.5、Wan 2.5、Minimax-Hailuo 2.3等优秀国产模型，并明确标注其支持类型（如文生视频、图生视频），方便用户直观选用。图像生成模型数量虽相对精简，但质量出众，Flux系列、Seedream系列、Seededit系列全面覆盖从零生成到图像编辑等多种场景，满足不同创作需求。

大语言模型（LLM）

• 数量丰富：提供36款主流与前沿大语言模型。

• 覆盖全面：囊括国内外知名模型，包括国产的DeepSeek、Qwen、GLM，国外的GPT、Claude、Gemini，以及最新的Kimi-K2-Thinking等。

• 信息清晰：每个模型均标注上下文长度、功能支持（如函数调用）及价格信息，方便用户快速对比，无需跨平台查阅。
  

视频生成模型

• 阵容强大：共集成32款视频生成模型，涵盖Sora 2、Veo 3.1等国际模型，以及Kling V2.5、Wan 2.5、Minimax-Hailuo 2.3等优秀国产模型。

• 功能明确：支持文生视频、图生视频及复合功能型等多种生成方式，界面分类清晰，便于快速定位。
  

图像生成模型

• 精选优质：虽总数相对精简，但品质出众，涵盖Flux系列、Seedream系列、Seededit系列等。

• 功能齐全：覆盖从零生成、图像编辑与优化等多种创作场景，满足多样化需求。

2️⃣.技术领先，一站式赋能高效开发

1. 技术根基扎实，集成度高
平台底层基于H100/H200芯片构建，集成近百个前沿模型，全面覆盖视频生成、大语言模型、图像生成等主流类别。所有模型采用统一API体系，无需因切换模型而重复注册、申请密钥或编写适配代码，显著提升开发效率与代码复用率，极大降低了维护成本。

2. 模型更新迅速，紧跟前沿
平台模型更新速度令人惊喜，如Minimax Hailuo 2.3、Kimi-K2-Thinking等新模型常在发布数日内上线，确保技术型项目能及时用上最新能力，无需漫长等待。

3. 成本透明可控，管理便捷
支持按Token计费，后台可查看每次调用的详细消耗记录，并支持设置预算提醒功能，有效帮助团队控制成本，避免意外超支。

4. 团队背景可靠，服务稳定
平台由Google X AI专家与硅谷团队创立，并作为NVIDIA全球六大参考平台云合作伙伴，享有优先GPU资源支持。配合全球分布式数据中心，API响应速度稳定在1–3秒，视频生成仅需1–3分钟，服务稳定性与性能表现符合预期。

四、在线使用模型

GMI Cloud 提供了 Playground 功能，可以直接在浏览器里测试模型，不用写一行代码。这个功能特别适合快速体验和对比不同模型的效果。

1️⃣.生成 Keys密钥

在使用模型之前首先需要我们生成自己的API，进入控制台，找到左侧菜单的Keys：

点击"Create New API Key"按钮。给密钥起个名字，同时可以设置权限范围，比如只允许调用文本模型，或者只读不写。点击生成后，密钥会显示在页面上，这里要注意这个密钥只显示一次，一定要立刻复制保存，不要问我为什么，因为我就因为没记住又回来重新操作了一遍！

2️⃣.测试大语言模型

在左侧菜单选择"LLM"分类，找到想测试的模型，比如Kimi-K2-Thinking：

点击模型卡片，进入详情页后，点击顶部的"Playground"标签。

进入之后我们会发现页面分为左右两部分。左边是参数设置区，右边是对话区：

然后在右侧的地方点击Apply API，将我们刚才复制的API输入进去，然后就可以使用模型了：

在对话框输入我们的问题，比如"请用 Python 写一个快速排序算法"。点击发送按钮或按 Enter 键，等几秒钟就能看到回复：

回复的非常准确，同时左侧有几个重要参数可以调整，可以控制回复的随机性以及限制回复长度等。同Playground 最大的好处是可以快速切换模型对比。同样的问题，分别用 DeepSeek、Kimi、Qwen 测试，看哪个回答更好。通过我的大量测试，我发现DeepSeek 性价比高，适合大量调用；Kimi-K2 推理能力强，适合复杂问题；GLM-4.6 中文理解好，适合中文内容生成。

3️⃣.生成 AI 视频

在左侧菜单选择"Video"分类，能看到 31 个模型。每个模型都标注了价格。我一般会先用便宜的模型测试，效果满意后再用高端模型生成最终版本。这里我们首先选择的是：Minimax-Hailuo-2.3。

点击进入模型页面，我们可以根据描述你想生成的视频内容。提示词写得越详细，效果越好，也可以上传一张图片作为首帧或参考，如果想让视频从特定画面开始，可以用这个功能。同时其提供了Duration和Resolution供我们选择，也就是说我们可以自主选择时长和分辨率。

参数设置好后，点击"Generate"按钮，视频生成时间大概一分钟就好了。这里我上传了一张我家猫猫的照片：

我输入的提示词是“让这只小猫可爱的笑起来”，看看效果咋样：

我们可以看到生成的十分好，简直跟真的一模一样，生成速度快，画面流畅，适合日常使用。生成的视频会保存在你的账户里，但建议下载到本地，平台可能会定期清理旧文件。其余的模型我就不再详细介绍了，大家感兴趣就自己来体验呀。

五、一键调用API 模型

1️⃣.如何调用

首先我们打开之前用过的Kimi-K2-Thinking模型，点击Description，这里为我们提供了很多然后我们可以选择使用终端Shell或者Python去调用：

这里我们选择用Python去调用，首先输入其给我们提供的代码：

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))

这里要注意Bearer *************后面的内容是需要我们输入自己的Key，输入完毕之后点击运行，我们会看到返回的JSON输出内容，结构清晰、通用性强，能够轻松被各种编程语言和系统解析处理。这就代表我们已经调用API成功了：

仅需要一步就能完成接入，直接没有技术门槛，任何人都可以很快的开发。

2️⃣.本地部署LLM模型

为了后续能方便地引用自己的提问，也避免每次修改问题都要在复杂的我先把原本直接写在 messages 中的提问内容单独抽离出来。我定义了一个 user_question 变量，这样一来，后续要更换提问时，只需要修改 user_question 这一行代码，不用改动整个 结构，代码的灵活性和可维护性都提升了不少。

原来的代码只会打印 API 返回的完整 JSON 数据，看起来杂乱且看不到自己的原始提问，输出结果不够直观。我们可以先从响应数据中提取出 AI 的核心回答， 通过回复定位到 AI 回复的内容并存储在变量中。接着用格式化输出的方式，先明确打印出 “你的问题：” 和对应的提问内容，再换行打印 “AI 的回答：” 以及提取出的回复，让提问和回答一一对应，整个输出结果清晰明了，也更符合我查看结果的需求，具体代码如下：

import requests
import json

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

# 提问内容
user_question = "怎么去写作"

payload = {
    "model": "moonshotai/Kimi-K2-Thinking",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful AI assistant"},
        {"role": "user", "content": user_question}  # 引用提问内容
    ],
    "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']

# 同时打印问题和回答
print(f"你的问题：{user_question}")
print("\nAI 的回答：")
print(ai_answer)

这里我的问题是怎么去写作，我们可以看到Kimi-K2-Thinking模型回答的十分快速也非常详细：

每个模型的详细调用方式可以在模型页面找到，大家可以根据自己的需要去调用，下面给大家展示如何调用视频模型。

3️⃣.本地部署视频模型

与 LLM 模型类似，我们可以将视频生成的 API 调用逻辑进行封装，使其更易于在本地项目中复用和维护。我写了一个更结构化的封装示例，大家可以直接在本地项目中使用，这里我选择调用的模型是Minimax-Hailuo-2.3-Fast：

import requests
import json
import os

API_KEY = os.getenv("GMI_API_KEY", "。。。。。。")
# 视频生成 API 的基础 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  # 视频时长（秒）
RESOLUTION = "768P"  # 分辨率，可选值如 "768P", "1080P" 等
PROMPT_OPTIMIZER = True  # 是否开启提示词优化
FAST_PRETRATMENT = False  # 是否开启快速预处理
payload = {
    "model": VIDEO_MODEL_NAME,
    "payload": {
        "prompt": PROMPT,
        "duration": DURATION,
        "resolution": RESOLUTION,
        "prompt_optimizer": PROMPT_OPTIMIZER,
        "fast_pretreatment": FAST_PRETRATMENT
    }
}

def main():
    print(f"--- 开始调用视频模型: {VIDEO_MODEL_NAME} ---")
    print(f"提示词: {PROMPT}")

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

        # 检查响应状态码
        response.raise_for_status()

        # 解析 JSON 响应
        response_data = response.json()

        print("\n请求成功!")
        print("完整响应:")
        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任务 ID: {task_id}")
            print("请保存此 Task ID，用于后续查询视频生成状态。")

    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"\n调用 API 时发生错误: {e}")
        if response:
            print("错误响应内容:")
            print(response.text)

if __name__ == "__main__":
    if API_KEY == "你的API" and not os.getenv("GMI_API_KEY"):
        print("警告: 请设置 GMI_API_KEY 环境变量或在代码中替换 '你的API密钥'。")
    main()

这里我使用的提示词是：A serene ocean scene with waves under a pink sunset。英文是会更加准确的，建议大家在后期使用的时候也要多使用英文的提示词，点击run会发现其已经在我们本地成功运行：

同时我们会看到在后端输出了我们的视频，非常的逼真：

六、模型对比与 Agent 集成

在实际开发中，我们经常会遇到两个核心痛点：一是多模型效果对比繁琐（尤其是 LLM 代码能力这种需要反复测试的场景），二是Agent 集成多模态模型时配置混乱。而 GMI Cloud 的统一 API 体系，恰好完美解决了这两个问题。

1️⃣.传统LLM厂家需要单独调用

现在各家 LLM 都在卷代码生成、调试、优化能力，但如果想对比不同模型的表现，传统方式简直是 “折磨”：要给 OpenAI、DeepSeek、Anthropic、Qwen 等每家平台单独注册账号、充值、申请 API 密钥。

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参数和请求地址，Anthropic 的max_tokens命名可能都有差异；测试时要写多套适配代码，切换模型时还要改密钥、调参数，效率极低。

2️⃣.GMI Cloud一秒调用所有模型

但用 GMI Cloud，这一切都简化到 “改一个参数”：因为所有模型都遵循统一的 OpenAI 兼容接口，你只需要写一套代码，想测试哪个模型，直接修改model字段即可，其他逻辑完全不变。

这里我想直接对比DeepSeek-V3.1、Kimi-K2-Thinking、gpt-oss-120b的代码生成能力，让其用 Python 写一个斐波那契数列生成器，如果按照传统方式的话

传统方式需要：配置 OpenAI 的 API 密钥和 SDK，写调用代码；切换到 DeepSeek 的平台，改 SDK 和密钥，调整代码；再切换到 Anthropic，重复适配工作，最后再去测试，非常的麻烦不方便。

但是用了GMI Cloud，代码只需要写一次，就可以完成我们所有任务啦，这里我们将 API_KEY、HEADERS、MODEL_NAMES 等配置项集中放在代码开头，把要测试的模型名称放在 MODEL_NAMES 列表中，想要去修改模型只需修改这个列表，具体代码如下：

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}"
}
# 定义你想要测试的模型列表
MODEL_NAMES = [
    "deepseek-ai/DeepSeek-V3.1",
    "moonshotai/Kimi-K2-Thinking",
    "openai/gpt-oss-120b",
]

# 定义统一的请求参数
PROMPT = "用 Python 写一个带缓存的斐波那契数列生成器"
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"调用模型 {model_name} 时发生错误: {e}")
        return None

def main():
    print(f"问题: {PROMPT}\n")
    print("--- 开始批量调用模型 ---")

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

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

        if response_data and "choices" in response_data:
            # 提取并打印回答
            answer = response_data['choices'][0]['message']['content'].strip()
            print(f"回答:\n{answer}")
        else:
            print("未能获取有效响应。")

if __name__ == "__main__":
    if API_KEY == "你的API密钥" and not os.getenv("GMI_API_KEY"):
        print("警告: 请设置 GMI_API_KEY 环境变量或在代码中替换 '你的API密钥'。")
    main()

结果如下：

我们可以看其首先给我们调用了deepseek-ai/DeepSeek-V3.1模型，然后给我们调用moonshotai/Kimi-K2-Thinking以及openai/gpt-oss-120b：

这样一来，我不需要给任何一家单独充值，也不用学不同的 SDK，1s即可已完成3 个主流模型的代码能力对比 ，而且测试结果直观，能快速判断哪个模型更适合我的代码场景，这里我发现DeepSeek 对中文注释更友好，Kimi 的缓存逻辑更严谨，GPT-4o 的代码更简洁。

七、总结

深度使用了两周 GMI Cloud后，GMI Cloud 的整体体验还是很满意。核心优势在于是显著提升了开发效率与使用便捷性。 以前接入一个新模型，要注册平台、看文档、写适配代码，折腾半天。现在一个账号、一个密钥，所有模型都能调。代码写一次，换模型只需要改个模型名称。

36 个文本模型、31 个视频模型，基本覆盖了所有主流选择。而且更新很快，新模型发布后很快就能在平台上用到。同时 按 Token 计费，每次消耗都能看到。不同模型价格有差异，但都在合理范围。欢迎大家前去使用体验：

1. 操作统一，极大简化工作流
平台通过单账号、单密钥实现对全部模型的调用管理，彻底改变了以往为每个模型重复注册、查阅文档与编写适配代码的繁琐流程。现在，仅需编写一次基础代码，切换模型时仅调整名称即可，大幅降低了开发与维护成本。

2. 模型丰富，更新及时
平台提供包括36款文本模型与31款视频模型在内的广泛选择，全面覆盖当前主流需求。同时，新模型上线速度极快，确保用户能第一时间用上前沿技术。

3. 计费透明，成本可控
严格采用按Token计费模式，所有调用消耗均清晰可查。不同模型价格结构虽有差异，但均处于合理区间，配合详细的用量记录，有效辅助项目成本管理。