平台 API 开发与集成

Cloudflare

R2 Object Storage

参考文章：Cloudflare R2 对象存储搭建高速免费图床完全指南

Cloudflare R2 是一个对象存储服务，类似于 AWS S3。它提供了一个简单的 API 来存储和检索数据。

在设置中可以自定义域名（域名需要托管在 Cloudflare 上），并设置 CORS 策略
可以使用 rclone 工具来管理 R2 存储桶 --> 站内相关内容链接
R2 的 API Tokens 存储权限分 Admin Read & Write 和 Object Read & Write。
如果是在存储桶根目录下上传新的文件，可能会遇到 Access Denied 错误（未深究具体原因），这时需要使用 Admin Read & Write 权限的 API Token。

亚马逊

名词概念

AWS：Amazon Web Services，亚马逊云服务平台
IAM：Identity and Access Management，身份和访问管理，用于管理 AWS 资源的访问权限
S3：Simple Storage Service，亚马逊简单存储服务，用于存储和检索任意数量的数据
EC2：Elastic Compute Cloud，亚马逊弹性计算云，用于提供虚拟服务器
Route 53：Amazon Route 53，亚马逊路由 53，用于管理 DNS 记录
CloudFront：亚马逊的内容分发网络（CDN），用于加速静态和动态内容的分发
CloudWatch：亚马逊的监控服务，用于监控 AWS 资源和应用程序
EBS：Elastic Block Store，亚马逊弹性块存储，用于为 EC2 实例提供持久化存储
VPC：Virtual Private Cloud，亚马逊虚拟私有云，用于创建和管理虚拟网络
AMIs：Amazon Machine Images，亚马逊机器镜像，用于创建 EC2 实例的模板
如果要查看 CloudWatch 的日志，需要先在 IAM 中创建一个具有 CloudWatchLogsReadOnlyAccess 权限的用户。

Route53

Route53 是 AWS 提供的 DNS 服务，可以用于管理域名和 IP 地址的映射关系。

修改域名 Nameserver

迁移域名时别选择保留原 DNS，而是选择使用 Route53 提供的 DNS，不然这一步就一定要做，不然会出问题。

在 AWS Route53 中，可以修改域名的 Nameserver。

打开 AWS Route 53 控制台 → Registered Domains
找到你的域名，点击进入
进入 “Name servers” 区块，点击 “Add or Edit name servers”
替换为新的 Nameserver，点击 “Save changes”

域名转入推荐流程

打开 AWS Route 53 控制台 → 托管区域 → 添加托管区域 → 输入要转入的域名（获得 4 条 NS 记录）
在托管区域添加原域名的解析记录（原域名注册商处获取，可以通过导出导入的方式）
登录原域名注册商 → 找到域名管理 → 修改 Nameserver 为 AWS Route 53 提供的 NS 记录（这样可以保证域名解析总是正常）
[可选] 如果之前的域名存在备案，需要先在原域名注册商处操作备案转移或者注销备案（不然之后注销备案会很麻烦）
在原域名注册商操作转出域名，获得转移码，并在 AWS Route 53 中转入域名

阿里云可以快速转出域名，在转出流程页面有“快速转出”按钮，这样通常只需要 30 分钟左右就可以完成域名转出，非常丝滑

CloudFront

CloudFront 是 AWS 提供的内容分发网络（CDN），可以用于加速静态和动态内容的分发。

推荐配备，否则服务器的流量会直接打到 EC2 实例上，导致流量费用高且速度慢。

创建 CloudFront 分配

EC2 实例绑定域名

在 AWS 控制台打开 CloudFront 服务
点击 创建分配
Get started 页面填写自定义别名
Specify origin 页面中，Origin Type 选择 Other，填入 EC2 实例的公有 DNS（不支持 IP）
注意源中协议的选择，如果源是 HTTPS，这里也选择 HTTPS，否则选择 HTTP Only，不然会导致 502 错误

CloudWatch Agent

安装

步骤一：创建 IAM 角色（仅需一次）

如果你尚未给 EC2 实例分配 IAM 角色，请先执行此步骤。

创建 IAM 角色并附加权限

登录 AWS 控制台，进入 IAM > 角色。
创建角色，选择 EC2 类型。
附加以下策略：
- AmazonSSMManagedInstanceCore
- CloudWatchAgentServerPolicy

将角色附加到你的 EC2 实例

进入 EC2 控制台 > 实例 > 操作 > 安全 > 修改 IAM 角色。
将刚创建的角色分配给该实例。

步骤二：安装 CloudWatch Agent

bash

ssh -i your-key.pem ubuntu@your-ec2-public-ip

下载并安装 CloudWatch Agent

bash

sudo apt update
sudo apt install -y wget
wget https://s3.amazonaws.com/amazoncloudwatch-agent/ubuntu/amd64/latest/amazon-cloudwatch-agent.deb
sudo dpkg -i amazon-cloudwatch-agent.deb

步骤三：配置 CloudWatch Agent

创建配置文件

你可以用 Amazon 提供的命令行工具生成配置文件：

bash

sudo /opt/aws/amazon-cloudwatch-agent/bin/amazon-cloudwatch-agent-config-wizard

根据提示选择需要收集的数据（CPU、内存、磁盘等），完成后会生成一个配置文件，例如 /opt/aws/amazon-cloudwatch-agent/bin/config.json。

或者使用这个最小配置模板：

创建文件 /opt/aws/amazon-cloudwatch-agent/bin/config.json：

json

{
  "metrics": {
    "metrics_collected": {
      "mem": {
        "measurement": ["mem_used_percent"],
        "metrics_collection_interval": 60
      },
      "disk": {
        "measurement": ["used_percent"],
        "metrics_collection_interval": 60,
        "resources": ["*"]
      }
    }
  }
}

步骤四：启动 CloudWatch Agent

bash

sudo /opt/aws/amazon-cloudwatch-agent/bin/amazon-cloudwatch-agent-ctl \
  -a fetch-config \
  -m ec2 \
  -c file:/opt/aws/amazon-cloudwatch-agent/bin/config.json \
  -s

步骤五：在 CloudWatch 控制台查看

登录 AWS 控制台
打开 CloudWatch > Metrics > CWAgent
选择你的实例，查看 内存、磁盘使用率等指标

常用操作

查看 Agent 状态

bash

sudo /opt/aws/amazon-cloudwatch-agent/bin/amazon-cloudwatch-agent-ctl -m ec2 -a status

重启 Agent

bash

sudo systemctl restart amazon-cloudwatch-agent

查看日志（Ubuntu 通常如下）

bash

sudo tail -n 50 /opt/aws/amazon-cloudwatch-agent/logs/amazon-cloudwatch-agent.log

阿里云

CDN 服务

开启跨域资源共享

在 CDN 控制台 --> 域名管理 --> 目标域名 --> 缓存配置 --> 节点 HTTP 相应头 --> 添加:

Access-Control-Allow-Origin: * (或者指定域名)
Access-Control-Allow-Methods: GET, POST, PUT, DELETE, OPTIONS

短信服务

通过 API 发送短信

这里以 PHP 为例，使用阿里云的短信服务发送短信。

需要使用全局 Composer 安装两个包：

bash

composer require alibabacloud/dysmsapi-20170525 4.1.2
composer require alibabacloud/darabonba-openapi

微信公众号开发

相关资源

开发者文档：微信公众平台开发者文档
测试号平台：公众平台测试账号
接口调试工具：在线接口调试工具
开发者工具：web 开发者工具

这些资源都可以在 开发接口管理 --> 开发者工具 找到

群发消息

群发消息的接口为 https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/message/mass/sendall?access_token=ACCESS_TOKEN

发布接口为 https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/freepublish/submit?access_token=ACCESS_TOKEN

要注意它们的区别：

发布图文后，已发布的内容可被自定义菜单、自动回复、合集引用等使用。
群发消息是直接发送给用户，也就是我们常理解的推送图文消息给用户。

ChatGPT/Chatbox 类 API

模型的选择

在选择模型时，通常会有一个模型列表，用户可以选择不同的模型来进行对话或生成图片。

模型的名称通常是一个字符串，如 deepseek-r1-distill-llama-8b、dall-e-3 等。

它们表示：

deepseek：模型类型，对话模型
r1：模型版本，通常是数字
distill-llama-8b：模型的配置
-distill：模型的训练方式，通常是 distill 或 ft（fine-tuning）
-llama：模型的类型，如 llama、gpt 等
-8b：模型的大小，通常是 8b、16b 等，表示模型的参数量，b 代表 billion，即 10 亿，8b 表示 80 亿参数

文字对话

文字对话都是通过 SSE 流的方式进行回复的，这样才可以实现实时对话的效果。

如果是文件，通常客户端会解析文件，然后将文件内容发送给服务器，服务器会返回对应的回复。

基础案例

请求数据

python

url = "https://api.example.com/chat/completions"
headers = {
  host: 'localhost:3000',
  connection: 'keep-alive',
  'content-length': '1044',
  'sec-ch-ua': '"Not?A_Brand";v="8", "Chromium";v="108"',
  'sec-ch-ua-mobile': '?0',
  'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) xyz.chatboxapp.app/1.10.5 Chrome/108.0.5359.215 Electron/22.3.27 Safari/537.36',
  authorization: 'Bearer 449175e4c05f92119361dfa24887ec3709311ef',
  'content-type': 'application/json',
  baggage: 'sentry-environment=production,sentry-release=1.10.5,sentry-public_key=3cf8d15960fc432cb886d6f62e3716dc,sentry-trace_id=57d8ffae51e3445fa53f0328bdd3536a',
  'sentry-trace': '57d8ffae51e3445fa53f0328bdd3536a-825f60796cb21e4b',
  'sec-ch-ua-platform': '"macOS"',
  accept: '*/*',
  'sec-fetch-site': 'cross-site',
  'sec-fetch-mode': 'cors',
  'sec-fetch-dest': 'empty',
  'accept-encoding': 'gzip, deflate, br',
  'accept-language': 'en-US'
}
data = {
  messages: [
    {
      role: 'system',
      content: '\n' +
        'Current model: deepseek-r1\n' +
        'Current date: 2025-03-11T07:18:15.877Z\n' +
        '\n' +
        'You are a helpful assistant.'
    },
    { role: 'user', content: '您好' },
    {
      role: 'assistant',
      content: '欢迎您来到深度求索！我是深度求索的一款智能助手，随时准备帮助您解答问题、提供信息或者进行愉快的对话。请随时告诉我您需要什么帮助，我会尽力提供！'
    },
  ],
  model: 'deepseek-r1',
  temperature: 0.7,
  top_p: 0.9,
  stream: true
}

如果是文件，还需要先读取文件内容，并以这样的格式进行发送：

json

messages: [
  {
      "role": "user",
      "content": "输入的文字内容\n\n\n<ATTACHMENT_FILE>\n<FILE_INDEX>File 1</FILE_INDEX>\n<FILE_NAME>文件名称.md</FILE_NAME>\n<FILE_CONTENT>\n# 内容标题...\n</FILE_CONTENT>\n</ATTACHMENT_FILE>\n"
    }
]

如果是图片，需要转成 url 或者 base64 格式进行发送：

json

messages: [
  {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "输入的内容\n[image]"
        },
        {
          "type": "image_url",
          "image_url": {
            "url": "data:image/png;base64,iV...="
          }
        }
      ]
    }
]

返回数据

返回的数据类似下面这样，不断地发送给客户端，直到最后会发送一条 end 事件，表示对话结束。

json

data: {"choices":[{"delta":{"content":null,"reasoning_content":"“"},"finish_reason":null,"index":0,"logprobs":null}],"object":"chat.completion.chunk","usage":null,"created":1741676945,"system_fingerprint":null,"model":"deepseek-r1","id":"chatcmpl-fbc7c94f-05e2-98d6-840a-897837dac57d"}

如果有错误时会返回：

json

{
  "error": {
    "code": "invalid_type",
    "param": "'messages.[0].content'",
    "message": "Invalid type for 'messages.[0].content': expected one of a string or array of objects, but got an object instead.",
    "type": "invalid_request_error"
  },
  "request_id": "chatcmpl-29eac547-a262-9c24-9690-e4c3a31ad122"
}

初始化对话名称

通常需要给当前对话一个名称，可以在新建的对话后，发送第一次对话内容时让 AI 先帮忙起一个名字，消息可以类似下面这种：

json

{
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Based on the chat history, give this conversation a name.\nKeep it short - 10 characters max, no quotes.\nUse 简体中文.\nJust provide the name, nothing else.\n\nHere's the conversation:\n\n```\n<用户第一次发送的消息，替换这里，不包括符号>\n\n---------\n\n\n```\n\nName this conversation in 10 characters or less.\nUse 简体中文.\nOnly give the name, nothing else.\n\nThe name is:"
    }
  ]
}

图片生成

请求数据

python

url = "https://api.example.com/images/generations"
headers = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json"
}
data = {
  "prompt": "laiba",
  "response_format": "b64_json",
  "model": "dall-e-3",
  "style": "vivid"
}

返回数据

json

{
  "created": 1631234567, // 时间戳
  "data": [
    {
      "b64_json": "base64-encoded-image-data" // Base64 编码的图片数据
    }
  ]
}

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短信服务

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模型的选择

文字对话

基础案例

初始化对话名称

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