App Inventor 2 调用大模型API教程 - 阿里云百练等LLM集成

• 概述
  • 支持的大模型API
• 调用阿里云百练
  • 获取API Key
  • 积木块代码
• 多轮对话
• 调用DeepSeek
• 使用LLMAI2Ext扩展
• 常见问题
  • Q1: 返回401 Unauthorized？
  • Q2: 返回429 Too Many Requests？
  • Q3: 回复内容是乱码？
  • Q4: 如何保护API Key不被反编译？
• 总结

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概述

App Inventor可以通过Web组件的HTTP请求调用各种大模型API，实现AI对话、文本生成等功能。

已有文档：api_communication.md 介绍了Web组件基本用法。本文聚焦大模型API调用。

支持的大模型API

调用阿里云百练

获取API Key

1. 访问 https://bailian.console.aliyun.com/
2. 创建应用，获取API Key
3. 选择模型（qwen-plus, qwen-max等）

积木块代码

设 API_URL = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions"
设 API_KEY = "sk-your-api-key"

当 按钮_发送.被点击
  设 用户消息 = 文本输入框_问题.文本
  设 请求体 = "{""model"":""qwen-plus"",""messages"":[{""role"":""user"",""content"":""" & 调用 Web客户端1.网址编码(用户消息) & """}]}"
  
  设 Web_大模型.请求头 = [
    "Content-Type: application/json",
    "Authorization: Bearer " & API_KEY
  ]
  调用 Web_大模型.执行Post文本请求(API_URL, 请求体, "UTF-8")
  标签_状态.文本 = "正在思考..."

当 Web_大模型.收到文本(网址, 响应码, 响应类型, 响应内容)
  如果 响应码 = 200
    设 响应数据 = 调用 文本.从JSON解析(响应内容)
    设 选择列表 = 从字典 响应数据 获取 "choices"
    设 第一个选择 = 列表第1项(选择列表)
    设 消息 = 从字典 第一个选择 获取 "message"
    设 回复内容 = 从字典 消息 获取 "content"
    标签_回复.文本 = 回复内容
  否则
    标签_状态.文本 = "❌ 请求失败：" & 响应码

多轮对话

设 对话历史 = 创建空列表

当 按钮_发送.被点击
  设 用户消息 = 文本输入框_问题.文本
  
  ' 添加用户消息到历史
  设 对话历史 = 添加列表项(对话历史, 创建字典("role" → "user", "content" → 用户消息))
  
  ' 构建请求体
  设 消息JSON = 调用 列表转消息JSON(对话历史)
  设 请求体 = "{""model"":""qwen-plus"",""messages"":" & 消息JSON & "}"
  
  设 Web_大模型.请求头 = [
    "Content-Type: application/json",
    "Authorization: Bearer " & API_KEY
  ]
  调用 Web_大模型.执行Post文本请求(API_URL, 请求体, "UTF-8")

当 Web_大模型.收到文本(网址, 响应码, 响应类型, 响应内容)
  如果 响应码 = 200
    设 响应数据 = 调用 文本.从JSON解析(响应内容)
    设 选择列表 = 从字典 响应数据 获取 "choices"
   设 回复内容 = 从字典 从字典 列表第1项(选择列表) 获取 "message" 获取 "content"
    
    ' 添加助手回复到历史
    设 对话历史 = 添加列表项(对话历史, 创建字典("role" → "assistant", "content" → 回复内容))
    
    标签_回复.文本 = 回复内容

调用DeepSeek

DeepSeek使用OpenAI兼容格式，只需更换URL和Key：

global API_URL = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"
global API_KEY = "sk-your-deepseek-key"
// 请求格式与阿里云百练完全相同，只需改model为 "deepseek-chat"

使用LLMAI2Ext扩展

已有 extensions/LLMAI2Ext.md，直接调用大模型更方便：

when Screen1.Initialize() {
  Qwen1.APIKey = "sk-your-key"
  Qwen1.ModelName = "qwen-plus"
  Qwen1.StreamMode = false
}

when 按钮_发送.Click() {
  Qwen1.Chat(文本输入框_问题.Text)
}

when Qwen1.GotText(text) {
  标签_回复.Text = text
}

组件名就是模型名：这个扩展包里是 DeepSeek / Qwen / Kimi / Doubao / Ollama / Dify 六个独立组件，拖哪个进去就用哪个，没有叫 LLMAI2Ext 的组件。

不是每个组件都能改服务地址：Qwen 只暴露 APIKey / ModelName / StreamMode， 服务地址写死在组件里；DeepSeek 才有 BaseURL（用来接自建或代理端点）。 拖进去看属性面板有什么就用什么，别照抄别的模型组件的写法。

流式输出：把 StreamMode 设为 true，回复会分片经 GotStream(part, finished) 陆续送达（打字机效果）；设为 false 才走 GotText(text) 一次性返回。两者别混用。

常见问题

Q1: 返回401 Unauthorized？

API Key不正确。检查Key是否有效，是否有过期或配额限制。

Q2: 返回429 Too Many Requests？

请求频率过高。增加请求间隔，或升级API套餐。

Q3: 回复内容是乱码？

确保请求和响应都使用UTF-8编码。

Q4: 如何保护API Key不被反编译？

⚠️ App Inventor编译的APK可以被反编译，API Key会暴露。解决方案：

• 使用自己的中转服务器代理API请求
• 设置API Key的使用限制（IP白名单、配额限制）
• 不要在App中直接存放重要的API Key

总结

版权声明：MIT App Inventor 官方文档采用 CC BY-SA 4.0 授权，本文档由 ai2claw 🐝 整理。