📢 转载信息
原文链接：https://www.kdnuggets.com/5-fun-apis-for-absolute-beginners
原文作者：Kanwal Mehreen
Image by Author
# 引言
你可能经常听到人们谈论API。从本质上讲，API允许一个软件向另一个软件请求帮助。例如，当我们使用天气应用时，它可能会使用一个实时API从远程服务器获取数据。这种小小的“对话”为你省去了从头开始构建一切的麻烦。在本文中，我们将探讨五个实际上非常有趣且易于使用的API。你将有机会探索人工智能模型、网络数据、搜索引擎、模型微调和合成数据。每个API都为你提供了学习、实验和构建小型项目的机会，而无需进行繁重的设置。那么，让我们开始吧。
# 1. OpenRouter
在我撰写研究论文并需要调用多个大语言模型时，最大的痛点是需要跟踪所有不同的API密钥。我真的很希望有一种方法可以一次性访问所有模型（这正是 OpenRouter 解决的问题）。它是一个统一的API网关，用于大语言模型，为你提供了对来自OpenAI、Anthropic、Google、Meta、Mistral、Cohere以及许多开源替代品等主要提供商的超过100个模型的访问权限。因此，你只需要一个API密钥和一次集成，只需更改一个参数，就可以在模型之间切换。它还处理智能提供商路由、模型宕机时的自动故障转移，以及基于成本、延迟或可用性的路由。响应采用标准化格式（支持文本或图像），通过SSE支持流式传输，并且所有与OpenAI API兼容的SDK/客户端（Python、JS等）都可以与OpenRouter 开箱即用。定价是按使用量付费，无最低消费，每Token起始费用仅为零点几美分，并且提供免费层供测试使用。
# 2. Olostep
我个人认为，使用LLM时面临的两个最大挑战是：一是获取实时数据以确保信息是最新的，二是将其转换为模型可以实际使用的结构化格式。而 Olostep 解决了这两个问题。它是一个网络数据API，允许你抓取、爬取和搜索几乎任何可公开访问的网站，并立即以你想要的格式获取结果。你可以将实时搜索结果、新闻或其他在线内容直接输入到你的应用程序中。Olostep还负责数据的结构化工作。它支持多个端点，例如用于单个URL的/scrapes，用于递归跟随网站链接的/crawls，用于并行处理数千个URL的/batches，以及允许“向网络提问”式查询的/answers，该查询返回提取的答案（附带来源）而不是原始HTML。该API还可以自动处理JavaScript渲染的页面、代理和反机器人机制，即使对于复杂的网站也能保证可靠性。定价从免费层（500次请求）开始，付费层从每月9美元（5k次请求）到每月399美元（1M次请求），并提供灵活的充值包。
# 3. Tinker API
Tinker API 是 Thinking Machines Lab 推出的新API（2025年10月发布），旨在通过让你完全控制训练循环（即 forward_backward, optim_step, sample, save_state 等）来简化开源大语言模型的微调和自定义训练。训练完成后，你可以下载适配器/权重，并在你首选的推理堆栈外使用它们。它支持流行的基础模型，如Llama、Mistral和GPT变体，并提供用于快速LoRA/QLORA微调、多智能体模拟以及数据中心调整（如合成增强或偏差缓解）的端点。它还包含一个沙盒式接口，可以在几分钟内完成原型设计。Tinker目前处于私有Beta阶段，为小型实验（如<1B参数）提供免费层，并且普林斯顿大学、斯坦福大学和加州大学伯克利分校等研究机构已经开始使用它。扩展到按计算小时计费的模型，中端GPU的起价为0.50美元/小时。
# 4. SerpApi
SerpApi 是一个实时网络搜索API，可以轻松地从Google和其他搜索引擎获取结构化的搜索结果。它可以获取自然搜索结果、新闻、图片、购物列表、地图和知识图谱信息框，并以干净的JSON（或可选的原始HTML）格式交付。该API为你处理复杂部分，包括解决验证码（CAPTCHA）、渲染JavaScript、管理代理以及模仿真实用户行为，从而确保你获得准确、最新的结果。你可以控制许多参数，包括搜索查询、语言、位置、设备类型、搜索类型、分页和输出格式。这使得微调接收到的数据变得非常容易。定价从免费层开始，每月提供250次搜索。付费计划包括开发者版（75美元/月，5,000次搜索），生产版（150美元/月，15,000次搜索）和大数据版（275美元/月，30,000次搜索）。所有计划均为按月订阅，付费选项提供99.95%的正常运行时间，并提供定制的高容量计划。
# 5. MOSTLY AI Generator API
MOSTLY AI Generator API 帮助你从真实数据集中创建逼真且隐私安全的数据。你首先在表格、CSV文件或数据库上训练一个生成器。生成器学习数据中的模式、相关性和关系，同时保护私人信息安全。训练完成后，你可以使用API或Python SDK创建任意数量的新记录。它适用于许多数据类型，包括数字、分类、文本、时间序列、地理定位和多表数据集。你还可以进行条件采样、重新平衡分布或填充缺失值。该平台提供详细报告，让你可以看到合成数据与原始数据的匹配程度，包括分布和相关性。你可以利用这些数据安全地在团队间共享、测试机器学习模型，或在真实数据使用存在风险的情况下运行实验。它为你提供了可靠的、可用于分析、AI训练或研究的实用、灵活的数据，而无需暴露敏感信息。
# 总结
这五个API展示了无需从头开始构建所有内容就能实现的功能。OpenRouter通过一个API密钥简化了处理多个LLM的操作。Olostep为你提供实时网络数据并将其转换为模型可用的结构化格式。Tinker让你无需复杂的设置即可微调和试验LLM。SerpApi使实时搜索变得轻松可靠，而MOSTLY AI Generator API则帮助你创建用于测试和实验的逼真、隐私安全的数据。每一个都功能强大，但又足够简单，可以快速尝试。
你最喜欢哪些API？你尝试过这些API中的任何一个，还是你在使用其他API？在评论区分享你的最爱。我很想看看你正在做什么 :)
Kanwal Mehreen 是一名机器学习工程师和技术作家，对数据科学以及AI与医学的交叉领域怀有深厚的 [热情]。她合著了电子书《Maximizing Productivity with ChatGPT》。作为2022年亚太地区谷歌一代学者，她倡导多样性和学术卓越。她还获得了Teradata科技多样性学者、Mitacs Globalink研究学者和哈佛WeCode学者等荣誉。Kanwal是变革的坚定倡导者，她创立了FEMCodes以赋能STEM领域的女性。
🚀 想要体验更好更全面的AI调用？
欢迎使用青云聚合API，约为官网价格的十分之一，支持300+全球最新模型，以及全球各种生图生视频模型，无需翻墙高速稳定，文档丰富，小白也可以简单操作。
评论区