MindCraft AI
  1. 大语言模型 LLM
MindCraft AI
  • 在线调用-使用说明
  • 基础模型
    • 大语言模型 LLM
      • 其他平台上使用API
        • DIFY上使用API
        • ONE-API 上使用API
        • FastGPT 上使用API
        • 沉浸式翻译(浏览器插件) 上使用API
        • Cursor上使用MindCraft API
        • Cherry Studio上使用MindCraft API
      • LLM 模型列表+参数
        GET
      • LLM 模型对话调用
        POST
    • 语音识别 ASR
      • 语音识别请求
        • 腾讯 一句话识别
        • 腾讯 文件识别(进task任务)
        • 腾讯大模型 文件识别(进task任务)
        • 阿里 paraformer
        • 阿里 sensevoice(进task任务)
        • 字节跳动 一句话识别
      • 语音识别请求(汇总)
      • 模型列表及参数获取
      • 任务(task)数据获取
    • 语音合成 TTS
      • TTS 音色列表
      • 语音合成请求
        • 字节跳动 通用合成
        • MiniMax 短文本 V2
        • MiniMax 长文本
        • 腾讯 通用合成-普通音色
        • 腾讯 通用合成-精品音色
        • 腾讯 长文本合成-普通音色
        • 腾讯 长文本合成-精品音色
        • 科大讯飞 通用合成
        • 阿里云 语音合成CosyVoice
        • 百度 短文本合成
      • 语音合成请求(汇总)
      • 模型列表及参数获取
      • 任务(task)数据获取
    • 图片生成 Images Generations
      • 图片生成请求
        • Flux.1 文生图
        • 智谱 文生图
        • 欧朋ai 文生图
        • 通义万象 文生图
        • 豆包 文生图
        • DeepSeek 文生图
        • MiniMax 文生图
        • Gemini 文生图 Copy
      • 图片生成请求(汇总)
      • 模型列表及参数获取
    • 视频合成 Video Generations
      • 视频合成请求
        • 智谱 文生视频
        • 智谱 图片生视频
        • MiniMax 文生视频
        • MiniMax 图生视频
        • 腾讯 文生视频
        • 通义万象 文生视频
        • 通义万象 图生视频
        • 豆包 文生视频
        • 豆包 图生视频
      • 视频合成请求(汇总)
      • 模型列表及参数获取
      • 任务(task)数据获取
    • RAG模型
      • embedding 多模态向量模型
      • embedding 文字向量模型
      • rerank 文字向量模型
    • 音色处理 voice processing
      • 音色克隆
        • 声音克隆流程
        • 上传音频
        • 生成试听
        • 保存克隆
    • 图生图 Image to Image
      • make局部编辑
        • 提取 mask
        • 消除 mask
        • 重绘 mask
        • 扩图 mask
      • 图生图
        • i2i 图片一致性
        • i2i 指令编辑模型
        • i2i 超分辨率模型
        • i2i 风格化模型
  • 智能体
    • 聊天机器人
      • 文件切片上传
        • 文件切片上传 获取上传UUID
        • 文件切片上传 上传UUID认证
      • chat_bot_v1 接口明细
        • chat_bot_v1(标准standard)
        • chat_bot_v1(专家pro)
        • chat_bot_v1(自定义customize)
      • chat_bot_v1 接口汇总
      • chat_bot 参数获取
    • 聊天机器人V2(socket)
      • ChatBot 智能体(socket)
    • 聊天机器人V3 AI角色(socket)
      • 角色资源加载规则
      • 角色人设加载
        • AI角色UUIDS数据
        • 用户人设UUIDS数据
      • ChatBot 智能体V3(socket)
    • socket Device认证
      • device 获取token
  • 对话数据
    • session 对话
      • message 聊天数据
        • message 获取列表
        • message 创建消息
        • message 修改消息
        • message 删除数据
        • message 清空记录
      • session 获取对话列表
      • session 创建新对话
      • session 更改对话
      • session 删除对话
  1. 大语言模型 LLM

LLM 模型对话调用

POST
https://api.mindcraft.com.cn/v1/chat/completions
提示
headers 需要添加 "Bearer {{api_key}}" 用来认证
点击获取api_key
点击DIFY上使用API

使用 openai的py包 代码请求#

普通聊天
图片识别
视频识别
使用会话数据聊天
深度思考模型

请求参数

Header 参数
Authorization
string 
认证信息
必需
示例值:
Bearer {{api_key}}
Body 参数application/json
model
enum<string> 
询问的AI大模型
必需
枚举值:
qwen-plus-latestqwen-max-latestqwen-turbo-latestqwen2.5-14b-instruct-1mqwen-math-plus-latestqwen-coder-plus-latestqwen2.5-vl-32b-instructqwen2.5-vl-72b-instructqwen-vl-max-latestqwen-vl-plus-latestqvq-maxqwq-32bqwq-plusGLM-4-PlusGLM-4-AirGLM-4-FlashGLM-Z1-AirGLM-Z1-AirXGLM-Z1-FlashGLM-4-LongGLM-4V-PlusGLM-4V-Flashdoubao-1-5-thinking-pro-250415Doubao-1.5-pro-32kDoubao-1.5-pro-256kDoubao-1.5-lite-32kdoubao-1.5-vision-pro-250328doubao-1.5-vision-lite-250315Doubao-pro-32k-characterdeepseek-chatdeepseek-reasonerdeepseek-v3-freedeepseek-r1-freedeepseek-v3-aliyundeepseek-r1-aliyundeepseek-v3-baiduyundeepseek-r1-baiduyundeepseek-v3-tencentdeepseek-r1-tencentdeepseek-v3-volcenginedeepseek-r1-volcenginedeepseek-v3-siliconflowdeepseek-r1-siliconflowdeepseek-r1-minimaxMiniMax-Text-01abab7-chat-previewabab6.5s-chathunyuan-litehunyuan-turbos-latesthunyuan-t1-latesthunyuan-large-longcontexthunyuan-visionernie-4.5-turbo-32kernie-x1-turbo-32kernie-4.5-turbo-vl-32kernie-speed-128kyi-largeyi-lightningyi-medium-200kyi-visionBaichuan4-TurboBaichuan4-AirBaichuan3-Turbo-128kLiteMax-32K4.0Ultrakimi-latestgpt-4o-minigpt-4.1gpt-4.1-minigpt-4.1-nanogpt-4ogpt-4o-freegpt-4o-imagegpt-4.5-previewo3-minio1Claude-3.5-Sonnetclaude-3.7-sonnetclaude-3.7-sonnet-thinkingclaude-3.7-sonnet-freeclaude-3.7-sonnet-thinking-freegemini-2.5-flash-preview-04-17gemini-2.5-pro-preview-05-06gemini-2.0-flash-preview-image-generationgemini-2.0-flash-001gemini-2.0-flash-litegrok-3grok-3-reasoninggrok-3-deepsearchgrok-3-search
示例值:
deepseek-v3-tencent
messages
array [object {2}] 
会话和提问
必需
role
enum<string> 
角色
必需
枚举值:
systemassistantuser
示例值:
systemuserassistant
content
string 
文本内容
必需
temperature
number 
核采样阈值
可选
默认值:
0.2
示例值:
0.2
max_tokens
integer 
可选
回答的tokens的最大长度
示例值:
4000
stream
boolean 
流式传输
可选
默认值:
false
web_search
boolean 
联网搜索
可选
默认值:
false
reason
boolean 
深度思考模式
可选
默认值:
false
session_id
integer 
可选
会话session ID
session_token
string 
可选
(推荐使用) 和session_id 任选一
示例值:
e8eec3b3-c75f-4390-8a68-adf369c50fbe
示例
{
  "model": "GLM-4-Flash",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "你是智酱,是由智匠MindCraft开发的智能机器人,你是人类的好朋友,帮助他们解决各种问题。"
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "你好!你是谁?你能做什么?"
    }
  ],
  "temperature": 0.2,
  "max_tokens": 2000,
  "stream": false,
  "web_search": false
}

示例代码

Shell
JavaScript
Java
Swift
Go
PHP
Python
HTTP
C
C#
Objective-C
Ruby
OCaml
Dart
R
请求示例请求示例
Shell
JavaScript
Java
Swift
curl --location --request POST 'https://api.mindcraft.com.cn/v1/chat/completions' \
--header 'Authorization: Bearer ' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "model": "GLM-4-Flash",
    "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": "你是智酱,是由智匠MindCraft开发的智能机器人,你是人类的好朋友,帮助他们解决各种问题。"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "你好!你是谁?你能做什么?"
        }
    ],
    "temperature": 0.2,
    "max_tokens": 2000,
    "stream": false,
    "web_search": false
}'

返回响应

🟢200成功
application/json
Body
id
string 
必需
model
string 
必需
usage
object 
模型消耗
必需
completion_tokens
integer 
必需
prompt_tokens
integer 
必需
total_tokens
integer 
必需
choices
array [object {2}] 
必需
message
object 
可选
finish_reason
string 
可选
示例
{
  "id": "76dae891b9744c19853bc66464d684cd",
  "model": "deepseek-r1-tencent",
  "usage": {
    "completion_tokens": 941,
    "prompt_tokens": 12,
    "total_tokens": 953
  },
  "choices": [
    {
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "\n\n关于“人能不能不学习”这个问题,......",
        "reasoning_content": "\n嗯,用户问“人能不能不学习”,这个问题看起来简单,但可能涉及多个层面。首先,我需要确定用户的具体意图。是出于对学习压力的逃避,还是对学习本质的哲学思考?或者可能是在寻求某种生活方式的建议?\n\n接下来,我得考虑不同的角度。从生物学角度看,人类天生有学习的能力和需求,比如婴儿学习走路、说话。如果不学习,生存都会成问题。但现代社会中的“学习”可能更多指学校教育或技能获取,这时候是否需要学习可能取决于个人目标。\n\n然后是社会角度,现代社会对知识和技能的依赖很大,不学习可能导致竞争力下降,影响就业和生活质量。但另一方面,有些人可能通过实践经验而非传统学习途径获得成功,比如某些创业者或艺术家,这时候是否算“不学习”呢?\n\n还有心理层面,学习是否是人类内在的需求?如果一个人完全不学习,可能会感到无聊或缺乏成就感。但如果有其他方式满足心理需求,比如社交、娱乐,是否可以不学习?\n\n另外,用户可能隐含对教育体系的不满,或者感到学习压力大,想寻找不学习的合理性。这时候需要平衡现实需求和个人幸福,给出建设性建议,而不是绝对的回答。\n\n可能还需要区分“学习”的定义。广义的学习包括任何新经验的获取,而狭义指正式教育。如果用户指后者,那么答案可能更灵活,但如果是前者,几乎不可能不学习。\n\n还要考虑文化差异,不同社会对学习的重视程度不同,可能影响答案。比如在技术发展快的国家,持续学习几乎是必须的,而在某些传统社群中,生活技能可能通过观察和实践自然获得,不需要正规学习。\n\n最后,总结时需强调学习的重要性,同时尊重个人选择,指出可能的后果,帮助用户权衡利弊,而不是给出非黑即白的答案。\n"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "status": 200
}
🟢200流体成功请求
🟢200联网请求
上一页
LLM 模型列表+参数
下一页
腾讯 一句话识别
Built with