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title: 基于 APIs 开发
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Dify 基于“**后端即服务**”理念为所有应用提供了 API，为 AI 应用开发者带来了诸多便利。通过这一理念，开发者可以直接在前端应用中获取大型语言模型的强大能力，而无需关注复杂的后端架构和部署过程。

#### 使用 Dify API 的好处

* 让前端应用直接安全地调用 LLM 能力，省去后端服务的开发过程
* 在可视化的界面中设计应用，并在所有客户端中实时生效
* 对 LLM 供应商的基础能力进行了良好封装
* 随时切换 LLM 供应商，并对 LLM 的密钥进行集中管理
* 在可视化的界面中运营你的应用，例如分析日志、标注及观察用户活跃
* 持续为应用提供更多工具能力、插件能力和知识库

#### 如何使用

选择一个应用，在应用（Apps）左侧导航中可以找到**访问 API（API Access）**。在该页面中你可以查看 Dify 提供的 API 文档，并管理可访问 API 的凭据。

![访问 API](https://assets-docs.dify.ai/dify-enterprise-mintlify/zh_CN/guides/application-publishing/97ff5a5d3fd280c617af917ca6c09322.png)

例如你是一个咨询公司的开发部分，你可以基于公司的私有数据库提供 AI 能力给终端用户或开发者，但开发者无法掌握你的数据和 AI 逻辑设计，从而使得服务可以安全、可持续的交付并满足商业目的。

<Warning>
在最佳实践中，API 密钥应通过后端调用，而不是直接以明文暴露在前端代码或请求中，这样可以防止你的应用被滥用或攻击。
</Warning>

你可以为一个应用**创建多个访问凭据**，以实现交付给不同的用户或开发者。这意味着 API 的使用者虽然使用了应用开发者提供的 AI 能力，但背后的 Promp 工程、知识库和工具能力是经封装的。

#### 文本生成型应用

可用于生成高质量文本的应用，例如生成文章、摘要、翻译等，通过调用 completion-messages 接口，发送用户输入得到生成文本结果。用于生成文本的模型参数和提示词模板取决于开发者在 Dify 提示词编排页的设置。

你可以在**应用 -> 访问 API** 中找到该应用的 API 文档与范例请求。

例如，创建文本补全信息的 API 的调用示例：

```bash title="cURL"
curl --location --request POST 'https://api.dify.ai/v1/completion-messages' \
--header 'Authorization: Bearer ENTER-YOUR-SECRET-KEY' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "inputs": {},
    "response_mode": "streaming",
    "user": "abc-123"
}'
```

```python title="Python"
import requests
import json

url = "https://api.dify.ai/v1/completion-messages"

headers = {
    'Authorization': 'Bearer ENTER-YOUR-SECRET-KEY',
    'Content-Type': 'application/json',
}

data = {
    "inputs": {"text": 'Hello, how are you?'},
    "response_mode": "streaming",
    "user": "abc-123"
}

response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))

print(response.text)
```

#### 对话型应用

可用于大部分场景的对话型应用，采用一问一答模式与用户持续对话。要开始一个对话请调用 `chat-messages` 接口，每次对话开始都会产生出新的 `conversation\_id`，通过该`conversation\_id` 传回接口就可继续保持该会话。

> **重要说明**: Service API 不共享 WebApp 创建的对话。通过 API 创建的对话与 WebApp 界面中创建的对话是相互隔离的。

#### `conversation_id` 的注意事项：

- **生成 `conversation_id`：** 开始新对话时，请将 `conversation_id` 字段留空。系统将生成并返回一个新的 `conversation_id`，未来的交互中会使用该 `conversation_id` 继续对话。
- **处理现有会话中的 `conversation_id`：** 生成 `conversation_id` 后，对 API 的未来调用应包含此 `conversation_id`，以确保与 Dify 机器人的对话连续性。传递上一个 `conversation_id` 时，将忽略任何新的 `inputs`，仅处理正在进行的对话的 `query`。
- **管理动态变量：** 如果在会话期间需要修改逻辑或变量，你可以使用会话变量（特定于会话的变量）来调整 bot 的行为或回应。

你可以在**应用 -> 访问 API** 中找到该应用的 API 文档与范例请求。

例如，发送对话信息的 `chat-messages` API的调用示例：

```bash title="cURL"
curl --location --request POST 'https://api.dify.ai/v1/chat-messages' \
--header 'Authorization: Bearer ENTER-YOUR-SECRET-KEY' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "inputs": {},
    "query": "eh",
    "response_mode": "streaming",
    "conversation_id": "1c7e55fb-1ba2-4e10-81b5-30addcea2276",
    "user": "abc-123"
}'

```


```python title="Python"
import requests
import json

url = 'https://api.dify.ai/v1/chat-messages'
headers = {
    'Authorization': 'Bearer ENTER-YOUR-SECRET-KEY',
    'Content-Type': 'application/json',
}
data = {
    "inputs": {},
    "query": "eh",
    "response_mode": "streaming",
    "conversation_id": "1c7e55fb-1ba2-4e10-81b5-30addcea2276",
    "user": "abc-123"
}

response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))

print(response.text)
```

{/*
Contributing Section
DO NOT edit this section!
It will be automatically generated by the script.
*/}

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[编辑此页面](https://github.com/langgenius/dify-docs/edit/main/zh-hans/guides/application-publishing/developing-with-apis.mdx) | [提交问题](https://github.com/langgenius/dify-docs/issues/new?template=docs.yml)

