上一篇你Yi经见过了： 。

今天的目标：封装一个统一的 callAI 函数，JS 和 Python 各一个，一套代码同时支持 家 AI 厂商。Zuo完这篇，你以后切换模型只需要改一行配置。

const AI_PROVIDERS = {
  deepseek: { type: 'openai-compatible', baseURL: 'https://api.deepseek.com', apiKey: process.env.DEEPSEEK_API_KEY, defaultModel: 'deepseek-chat', },
  openai: { type: 'openai-compatible', baseURL: 'https://api.openai.com/v1', apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY, defaultModel: 'gpt-4o-mini', },
  qwen: { type: 'openai-compatible', baseURL: 'https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1', apiKey: process.env.QWEN_API_KEY, defaultModel: 'qwen-plus', },
  gemini: { type: 'openai-compatible', baseURL: 'https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai', apiKey: process.env.GEMINI_API_KEY, defaultModel: 'gemini--flash', },
  ollama:{ type:'openai-compatible', baseURL:'http://localhost:/v1', apiKey:'ollama' ,defaultModel:'qwen2.'}, //注意ollama不需要key，baseURL是本地地址。默认模型qwen2，Ke以随意geng改。Ru果拉取了别的模型需要geng换默认模型名称。注意端口号！默认7860，Ru果修改了需要修改baseURL。要安装 ollama 服务端才Neng使用这个功Neng哦！
  claude:{type:'anthropic' ,apiKey :process.env.CLAUDE_API_KEY ,defaultModel :'claude -sonnet--'}, //Claude API key和模型名称。注意不要把claude和之前的混在一起！不同厂商的api调用方式不一样。
};

Python：

AI_PROVIDERS = { ... } # 同上

Ollama启动后默认在http://localhost:/v1 提供 API 服务，兼容 OpenAI 格式。

，支持 Windows / Mac / Linux。

绑死一家厂商的风险：想象一下你辛辛苦苦的代码全依赖 DeepSeek 的 API。某天 DeepSeek 限流了你的服务直接瘫痪。或者你想试试别的模型，发现代码改动量巨大……这些dou是不希望kan到的。

kan到了吗？这些厂商的 API 端点不同、模型名不同，但请求和响应的 JSON 结构完全一样。

{ "model": "deepseek -chat", "messages": }

这个请求格式，被大量厂商直接兼容。意思是：只要换URL和Key，同一段代码Ke以直接调通。

// 用 DeepSeekconst reply1 = await callAI;// 切换到 GPT -4o ，只改一个字段const reply2 = await callAI;// 用本地 Ollama ，零成本const reply3 = await callAI;

import OpenAI from ' openai '; import Anthropic from '@anthropic -ai /sdk '; const AI _PROVIDERS ={ /* 同上 / }; //缓存 client实例 ，避免重复创建 const clientCache = new Map ; function getClient  {//从缓存中获取 if ) return clientCache .get ; const config = AI _PROVIDERS ; if  throw new Error ; let client ; if  {//Ru果是 Anthropic client= new Anthropic ;} else {//否则是 OpenAI client= new OpenAI ;} clientCache .set ; return client ;}// @param{Object} options *@param{string} options .provider -厂商品牌标识 ： deepseek / openai / qwen / gemini / ollama / claude * @param{string} - 模型名 ，不传则用厂商品牌默认型号 * @param{Array} options .messages -对话消息数组 * @param{string} – 系统提示词 * @param{number} * @param{number} * @returns{Promise} AI 回复文本 */export async function callAI  {//获取配置 const config = AI _PROVIDERS ; if  throw new Error ; //获取客户端 const client = getClient ; //获取型号名 const modelName = model || config .defaultModel ;//处理 Claude Ru果 config 。type ===“ anthropic ”{//Claude 使用 Anthropic SDK const response = await client 。messages 。create ; return response 。content .text ;}//处理 OpenAI兼容厂家否则 {//走统一路径 const fullMessages = system ?  : messages;//发送请求并返回结果 const response = await client 。chat 。completions 。create ; return response 。choices .message 。content;}

async function callAIWithFallback  {//循环遍历供应商 for{try{//尝试调用并返回结果return await callAI;}catch{//捕获错误 console 。warn ;}}throw new Error ;} 

import osfrom openai import OpenAIimport anthropicAI PROVIDERS ={ ... } #同上 _client _cache ={}//缓存客户端实例 ，避免重复创建 def _getClient:#从缓存中获取 if provider in _client _cache :#Ru果存在直接返回 return _client _cache # 获取配置 config= AI _PROVIDERS 、get # Ru果配置不存在抛出异常if not config:# Ru果是 Anthropictry:# 创建Anthropic客户端client= anthropictest import Exception as e:# Ru果出现异常打印错误信息printreturn Noneelse:# 创建OpenAi客户端 try:# 创建OpenAi客户端client= OpenAIexcept Exception as e:# Ru果出现异常打印错误信息printreturn None# 将客户端存储在缓存中if client != None:client cache= clientreturn cliendef call ai:# 获取配置config= AI _PROVIDERS 、get # Ru果配置不存在抛出异常if not config:# 获取客户单数client=getClient# 获取模型名称model name= model or config# 处理AnthronicRu果config ==“ anthronic ”:# 发送请求response＝client 、messages、create# 返回内容return response Choices  Message Content 

这套方案的核心在于解耦与抽象——将不同厂家的差异藏在callAI函数内部，对外提供统一的接口。

这篇文章只是个开始。

下一篇我们将继续探索如何让你的 AI 应用拥有geng好的用户体验——流式输出。

快来试试吧！