第一步：注册千聚AI中转站并获取API Key
在使用钉钉接入模型中转站之前，你需要一个聚合平台来统一管理API Key和Token。以千聚AI中转站官网为例，注册后可以在后台“API Key管理”页面创建一个新的密钥。这个平台支持OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen等多款大模型的统一调用，省去了在多平台间切换的成本。获取到API Key后，请妥善保存，后续配置钉钉机器人时需要用到。
第二步：记录Base URL与模型名称
千聚AI中转站采用的是OpenAI兼容接口格式，因此Base URL结构清晰，一般在官网文档中会给出具体地址。假设平台提供的Base URL为 https://api.token88.cc/v1，那么钉钉自定义机器人或自建应用在调用时，只需将请求地址替换为该URL即可。模型名称也建议从千聚的模型列表中选择，比如 gpt-4o、claude-sonnet-4 或 deepseek-chat，具体名称以官网实时显示为准。这一步是钉钉接入模型中转站的核心环节，配置错误将导致调用失败。
第三步：在钉钉中配置自定义机器人或自建应用
钉钉接入外部大模型通常有两种方式：一是通过自定义机器人（Webhook）对接，二是通过钉钉开放平台创建应用并配置事件订阅。这里以自定义机器人为例，说明配置要点：
- 在钉钉群聊中添加自定义机器人，选择“Webhook”模式。
- 在机器人配置页面中，填写回调地址，该地址需要指向你的后端服务（或直接使用中转站提供的代理地址）。
- 在后端代码中，将钉钉发来的消息转发给千聚AI中转站的接口，并将模型返回的结果回复给钉钉群。
第四步：编写调用代码（参考示例）
下面是一个简单的Python调用示例，展示了如何在钉钉机器人后端使用千聚中转站的API Key和Base URL：
import requests
url = "https://api.token88.cc/v1/chat/completions"
headers = {
"Authorization": "Bearer your-api-key-here",
"Content-Type": "application/json"
}
data = {
"model": "gpt-4o",
"messages": [{"role": "user", "content": "你好，钉钉"}]
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())
请务必将 your-api-key-here 替换为你从千聚后台获取的真实API Key。同时，model 参数可以切换为其他支持的模型名称，从而实现一次配置、多模型灵活调用的效果。
进阶建议：利用多模型特性做任务分流
千聚AI中转站的一大优势是支持在同一套接口下切换不同模型。如果你在钉钉中需要处理多种类型的请求，例如简单的问答用轻量模型、复杂推理用强模型，可以在后端代码中根据关键词或消息类型动态选择 model 参数。具体模型列表和适合的场景，建议直接访问立即访问千聚查看实时信息，以便做出更优选择。
下表简要对比了几类常用模型的常见适用场景，供接入时参考（具体模型名称以官网为准）：
| 模型方向 | 常见模型示例 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 轻量对话 | DeepSeek、Qwen-Turbo | 简单问答、日常办公辅助 |
| 多模态理解 | GPT-4o、Gemini | 图片分析、复杂推理 |
| 长文本处理 | Claude、GLM-4 | 文档总结、代码审查 |
下一步行动：访问千聚AI中转站官网，注册账号并获取API Key，然后查看模型列表与Base URL配置详情。开始你的第一次钉钉模型调用测试吧！