INDEPENDENT GUIDE TO LARGE LANGUAGE MODELS

把大模型,
讲明白。

从基础概念到选型与 API 实践,用清楚的方法认识大模型。少一点术语堆砌,多一点能自己验证的思路。

01 / 先理解02 / 再比较03 / 小范围试用04 / 持续核对

THE READING LIST

精选阅读

9 篇指南,覆盖模型家族、概念、选型与实践。

入门指南

大模型是什么?从 Token 到上下文的一份入门说明

从“它为什么能回答问题”开始,弄清大模型的能力边界。

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选型方法

如何选择大模型:任务、质量、速度与预算

不要迷信排行榜:设计能复现的小测试,寻找适合自己任务的模型。

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使用技巧

提示词怎么写更有效?四步模板与实际例子

用目标、背景、约束和验收方式,让模型更容易理解你的请求。

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开发实践

调用大模型 API 前,如何估算成本并保护密钥?

了解请求量、计费维度与凭据保管,避免把测试变成意外账单。

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模型地图

主流大模型家族怎么认识?GPT、Claude、Gemini、DeepSeek 与 Qwen

分清厂商、模型家族与聊天产品,不把名称当作能力保证。

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开发实践

第一次调用大模型 API:环境变量、请求与错误排查

用 Python 标准库理解一次请求,避免把密钥写进网页。

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知识库实践

RAG 是什么?让模型回答自己的资料,而不是凭空猜

理解检索增强生成的流程、引用方式和失败边界。

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选型方法

如何做一次可信的模型比较?附评分表与实验步骤

拒绝凭单个回答下结论,用一致的输入与记录比较模型。

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入门指南

本地部署还是云端 API?按隐私、硬件和维护成本选择

比较两条路线的责任边界,而不是只看是否免费。

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不知道从哪开始?

我是第一次接触

先读大模型入门,再看模型家族地图。

我想改善工作效率

从提示词模板开始,用评分表验证结果。

我准备接入项目

先核对成本和安全,再尝试第一次 API 调用。

HOW WE THINK ABOUT AI

重要的不是追最新,
而是知道如何判断。

不要只看榜单

用自己的任务和相同的测试样例评估效果。

不要忽视成本

记录调用量与账单,而不是凭宣传页估算。

不要交出敏感信息

先理解数据条款,密钥保留在服务端。

OPTIONAL THIRD-PARTY LINK

准备尝试第三方平台?

读完API 成本与安全指南后,如果你想进一步了解,可自行查看 RunAPI 注册页。本站尚未核实该平台支持的模型、价格与服务条款;请先查看官方信息再决定。

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