Intelligent Agent 實作研習 / 多頁教材版
Chapter 3｜API 與模型來源
整理 OpenAI、Anthropic、Gemini、OpenRouter 與免費 API，建立雲端模型教學的基本盤。
教師研習
理論 + 架構 + 實作
RWD + 深色模式
Mermaid + 程式碼範例
學習目標
- 理解商業 API 與免費 API 的差異。
- 知道 API Key、費用、Rate Limit、適用情境如何影響教學設計。
- 能用 OpenAI-compatible 介面在不同 provider 間切換。
商業 API
| 供應商 | API Key | 費用 | Rate Limit | 適用情境 |
|---|---|---|---|---|
| OpenAI | 需於平台建立 key；教學時建議用環境變數管理 | 依模型與 token 計價；需即時查官方 pricing | 依帳號層級、模型與組織設定而不同 | 標準開發者教學、OpenAI SDK、生態最完整 |
| Anthropic | 於 Claude / Anthropic 平台建立 key | 依模型與 token 計價；請查官方 pricing | 依方案與模型不同 | reasoning、長文本、coding assistant 生態討論 |
| Google Gemini | 於 Google AI Studio 建立 key | 提供免費額度與付費層；適合 workshop 上手 | 免費與付費層限制不同 | 快速示範、多模態入口、教師自學門檻較低 |
| OpenRouter | 建立 OpenRouter key，統一多模型入口 | 依路由的實際模型計價 | 依帳號與上游 provider 而定 | 做多模型比較、provider abstraction、備援切換 |
說明費率與速率限制時，教學上應提醒學員：價格與 Rate Limit 變動頻繁，實際授課前務必重新檢查官方 pricing / limits 頁面，而不要把教材中的文字視為永久數字。
免費 API
Gemini Free API
優點是上手快、入口清楚，適合 workshop 第一個雲端 API 範例。缺點是免費額度與速率限制較容易遇到上限。
Groq
以低延遲推理著稱，適合示範「速度如何影響互動體驗」。缺點是可用模型與平台政策需依當期服務為準。
Cerebras
可用來作為高效推理平台案例。優點是能讓學生理解不同推理基礎設施的差異；缺點是教學資料需持續更新。
Python 範例
from google import genai
client = genai.Client(api_key="YOUR_GEMINI_API_KEY")
response = client.models.generate_content(
model="gemini-2.5-flash",
contents="請用繁體中文說明 AI Agent 與 ChatBot 的差異。",
)
print(response.text)from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url="https://openrouter.ai/api/v1"
)
resp = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-4.1-mini",
messages=[{"role": "user", "content": "請列出 Agent 的核心元件。"}]
)
print(resp.choices[0].message.content)常見錯誤
401 Unauthorized：API Key 錯誤、漏設或權限不足。429 Too Many Requests：超過免費額度或速率限制。404 model not found：模型名稱錯誤或 provider 未提供。403 Forbidden：例如 OpenAI 平台頁面未授權，需登入或改用正確 API endpoint。
實作練習
- 用 Gemini Free API 完成第一次呼叫。
- 改接一個 OpenAI-compatible provider。
- 比較回應速度、費用、輸出風格與教學上手難度。
教學提醒
- 教學時不要把 API Key 寫死在程式中，應以環境變數或 .env 管理。
- 若班級人數多，請預先規劃共享帳號、個別帳號或示範帳號三種模式。
- 免費 API 很適合作為第一個範例，但正式課程設計仍應考慮額度、穩定性與備援。