使用智谱AI大模型：从申请 Key 到跑通 Demo（顺便聊聊测试点）

很多人对“大模型调用”有误解：以为很玄乎。
其实第一步就是——拿到 Key，跑通一个最小 Demo。跑通之后，站在测试视角，你才知道该测什么。

这篇就干三件事：

1）怎么申请智谱 API Key
2）用官方思路跑通 Python Demo
3）从测试角度列一波「最容易踩坑」的测试点

一、申请智谱 AI Key（一步一步来）

1）注册与实名认证

• 打开智谱 AI 开放平台：https://open.bigmodel.cn/

• 注册/登录

• 按提示完成实名认证

一般来说：不实名，很多能力/额度/Key 都会受限制。

2）创建 API Key

• 进入「用户中心 / API Keys / API密钥管理」页面

• 点击「创建新的 API Key」

• 写一个好记的名字（比如 my_project）

• 系统会生成一串 Key

⚠️注意：Key 生成出来后请立刻复制保存，有些平台出于安全原因，后面不再展示完整 Key。

3）使用 API Key（先跑通再优化）

我建议：先按官方最小 demo 跑通，别一上来就搞工程化。

官方 quick-start（Python SDK）：
https://docs.bigmodel.cn/cn/guide/start/quick-start#python-sdk

二、Python Demo（最小可运行 + 带异常兜底 + 带测试视角输出）

1）安装 SDK

安装最新版本：

pip install zai-sdk 

或者指定版本（遇到兼容问题时很有用）：

pip install zai-sdk==0.2.0

2）验证安装

import zai print(zai.__version__)

3）调用示例（建议直接复制跑）

说明：我这里为了文章演示，Key 直接写死。真实项目不要这么干（后面再改成环境变量/配置文件）。

from zhipuai import ZhipuAI

# 直接写 key（文章示例用，真实项目不要这么干）
client = ZhipuAI(api_key="你的key填这里")

# 构造最基础的 messages
# system：约束模型行为
# user：用户输入
messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一个回答简洁、说人话的助手。"},
    {"role": "user", "content": "用一句话解释什么是 智谱大模型。"}
]

try:
    # 调用大模型
    response = client.chat.completions.create(
        model="glm-4.5",
        messages=messages,
        temperature=0.2
    )

    # 拿到模型真正返回的内容
    answer = response.choices[0].message.content
    print("模型回复：")
    print(answer)

    # 顺便打印一些“测试视角有用的信息”
    print("\n--- 响应元信息 ---")
    print("模型：", response.model)
    print("finish_reason：", response.choices[0].finish_reason)

    # 有些模型/版本会返回 token 使用情况
    if hasattr(response, "usage"):
        print("token 使用情况：", response.usage)

except Exception as e:
    # 异常兜底
    print("调用失败了：")
    print(e)

4）我跑出来的响应示例

三、站在测试角度：这段 Demo 能测什么？

跑通 Demo 只是“能用”，但你做测试的价值在于：把它变得可靠、可控、可上线。

下面这些点，都是项目里非常常见的坑。

1）入参 messages 结构：role 写错会怎样？

messages 里最核心的是 role：

• system：规则/边界/风格（权重最高）

• user：用户问题

• assistant：模型历史回答（多轮对话才会用）

测试建议：

• 把 system 和 user 写反，看看还能不能“看起来正常回答”

• 多轮对话时，观察“规则是否还能生效”（很多时候第二轮就开始跑偏）

你会发现：
有时候写反也能回答，但这是“侥幸可用”，不是工程正确。

2）空输入 / 超长输入：报错还是截断？响应会不会暴涨？

常见用例：

• content="" 空字符串

• 超长输入（比如贴一大段日志/文档）

关注点：

• 是直接报错还是截断？

• 响应时间是否明显变长？

• token 是否飙升（钱是不是烧得更快）

3）temperature=0 vs 1：输出稳定性差多少？

温度本质就是“随机性开关”。

建议测：

这块很适合写一句结论：

越需要稳定输出、越像系统能力，temperature 越应该低。

• 同一个问题，跑 10 次

• temperature=0：看看是否几乎一致（更利于测试可重复）

• temperature=1：看看发散程度（更像聊天，但更不稳定）

4）model 名称写错：会返回什么错误？（最常见）

这个是真实项目里最常见的低级坑之一：

glm-4.5 写成 glm-45

或者写了一个平台不支持的型号

测试关注：

• 错误码是什么？（400/404/…）

• 错误信息是否可读？能不能快速定位原因？

5）同问题不同模型版本：回答是否一致？

比如：

glm-4.5

glm-4.7（如果平台支持/你有权限）

同一个问题重复问，观察：

• 事实一致性

• 结构一致性

• 风格是否更“啰嗦/更简洁”

• 以及：是否更容易出现幻觉

6）key 不对 / 没权限：401 还是别的？错误信息可读吗？

测试场景：

• key 少一位

• key 过期

• key 没开通某个模型权限

关注点：

• 返回码是什么

• 错误提示是否能让人看懂（能不能直接指导用户怎么修）

7）鲁棒性测试：乱输入一串字符会怎样？

比如输入：

• asdasd*&^%$#@!

• 或者非常含糊：帮我搞一下、你懂的

关注点：

• 模型会不会直接胡编？

• 会不会引导用户补充信息？

• 是否出现不合规/攻击性输出（安全也是质量的一部分）

8）超时 / 网络波动：要不要重试？重试几次？间隔多久？

真实项目一定会遇到：

• 网络抖一下

• 服务端偶发超时

• 502/504

测试关注：

• 你要不要 retry？

• retry 几次？

• 间隔多久？

• 是否区分“可重试错误”和“不可重试错误”（比如 401 明显不该重试）

四、一个最容易被误解的点：模型能力是有限的

比如用户问：

明天深圳适合洗车吗？

大模型如果你只给它一个 chat 接口，它没有实时天气数据，也不会凭空知道“明天深圳下不下雨”。

它能做的通常是：

• 追问你：你在哪？要不要我查天气？

• 或者给你一个“通用建议”（但不保证准确）

想让它真的回答“明天深圳适合洗车吗”，你需要：

• 接入天气数据（工具/接口）

• 或者 RAG / 外部知识源

• 或者你的系统本身就提供了“深圳明天的天气”给它

一句话总结：

大模型不是万能的，它更像“会说话的大脑”；想让它干活，还得给它“眼睛和手脚”（数据和工具）。

五、结语：别急着“做应用”，先把最小链路跑通

很多人一上来就想做智能体、做 RAG、做产品。
但在我看来，第一步就是：

• 申请 Key

• 调通接口

• 打印响应元信息

• 用测试思维把“可用”变成“可控”

这套东西，看似简单，其实不然：

我做过 LLM 接口调用与稳定性验证，关注输入结构、异常场景、版本差异、鲁棒性与超时重试策略。