中科院ChatGPT网页版入口使用指南：从注册到API调用的完整流程

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中科院 ChatGPT 是基于大规模语言模型研发的智能对话系统，具备以下特点：

学术导向：训练数据涵盖大量中文科研文献，特别适合技术问答、论文摘要生成等场景
本地化部署：相比国际版 ChatGPT，响应速度更快且符合国内数据合规要求
多轮对话：支持上下文保持的连续对话，最大支持 4096 tokens 的上下文长度

典型应用场景包括：科研助手、代码生成、教育咨询等需要专业中文理解的领域。

访问中科院 AI 开放平台官网（需自行搜索最新地址），点击 ” 开发者注册 ”
填写机构邮箱（建议使用.edu.cn 后缀）、手机号等基本信息
完成邮箱验证后，进入【个人中心】-【身份认证】提交：
身份证正反面扫描件（个人开发者）
组织机构代码证（企业开发者）
等待 1 - 3 个工作日的资质审核
审核通过后，在【项目管理】中创建新应用，获取 API Key 和 Secret

注意事项：

每个手机号最多绑定 3 个账号
API 调用额度与认证等级挂钩（个人开发者默认 1000 次 / 日）
密钥每 90 天需要轮换一次

以下是 Python 3.8+ 的调用示例（需安装 requests 库）：

import requests
import hashlib
import time

# 认证参数（从控制台获取）API_KEY = "your_api_key"
API_SECRET = "your_api_secret"
BASE_URL = "https://api.ai.ac.cn/v1/chat"

# 生成签名
def generate_signature(secret, timestamp):
    sha256 = hashlib.sha256()
    sha256.update(f"{secret}{timestamp}".encode('utf-8'))
    return sha256.hexdigest()

# 构造请求头
timestamp = str(int(time.time()))
headers = {
    "X-Api-Key": API_KEY,
    "X-Timestamp": timestamp,
    "X-Signature": generate_signature(API_SECRET, timestamp),
    "Content-Type": "application/json"
}

# 请求体示例
payload = {
    "query": "如何理解 Transformer 的注意力机制？",
    "context": "",  # 可传入历史对话上下文"max_tokens": 500,  # 最大生成 token 数"temperature": 0.7  # 控制生成随机性
}

# 发送请求
response = requests.post(BASE_URL, json=payload, headers=headers)

# 处理响应
if response.status_code == 200:
    result = response.json()
    print(f"回答：{result['answer']}")
    print(f"消耗 token 数：{result['usage']['total_tokens']}")
else:
    print(f"请求失败：{response.text}")

关键参数说明：

temperature：建议科研场景设为 0.3-0.7，创意写作可设为 0.8-1.2
max_tokens：需预留足够空间给模型生成（问题 token 数 + 回答 token 数 < 4096）
context：多轮对话时应携带前 3 - 5 轮历史记录

批处理请求：

batch_payload = {"queries": ["问题 1", "问题 2", "问题 3"],
    "batch_size": 3  # 最大支持 10 条 / 次
}

本地缓存：对高频问题（如 FAQ）建立 Redis 缓存，设置 5 -10 分钟过期

流式响应 ：对于长内容生成，使用stream=True 参数逐步获取结果

response = requests.post(BASE_URL, json=payload, headers=headers, stream=True)
for chunk in response.iter_content(chunk_size=512):
    print(chunk.decode('utf-8'), end='')