我用DMXAPI同时调用DeepSeek和Kimi，做了一个能处理长文档的问答工具

上个月接了个小活：帮一家公司做一个内部知识库问答系统，数据是几百页的产品手册和操作指南。需求很简单——员工输入一个问题，系统从文档里找到相关段落，再用大模型组织成一段通顺的回答。

这个任务听起来不复杂，但实际做起来有几个麻烦。首先，几百页的文档加起来可能有大几十万个字符，普通大模型的上下文窗口根本装不下。其次，用户问的问题有时候很模糊，比如“那个报警提示怎么关”，单纯用关键词检索很难命中准确的段落。

我当时的方案是用Kimi。Kimi的上下文窗口很长，可以一次性把整本手册塞进去，然后让它在原文基础上回答问题。这个思路没问题，但Kimi在处理纯检索任务时效率不高，每次问答都要重新扫一遍全文，响应时间偏长，而且费用也不低。

后来换了个做法：用DeepSeek把文档先拆成有意义的段落块，然后给每个块建立索引，检索时找到最相关的三到五个段落，最后把这些段落丢给Kimi生成最终答案。这样既保证了回答质量，又降低了大模型处理的长文本量。

但这个方案意味着我要同时调用两个模型。按照常规做法，我得分别注册DeepSeek和Kimi的账号，维护两套API Key，处理两种不同的返回格式。这时候我找到了DMXAPI。

DMXAPI正好支持这两个模型，而且调用格式完全统一。我只需要配置一个地址和一个Key，然后在每次请求时选择不同的模型就行。两段操作除了模型名称不同，其他完全一样。不用来回切换，不用记两套参数命名规则。整个系统跑起来之后，响应时间比只用Kimi缩短了将近一半，单次问答的成本也降了大概三成。

最后交付的时候，我还顺便用了DMXAPI的文生图功能给问答系统加了一个小功能：当用户问的问题涉及到操作界面时，系统会自动生成一个示意图，辅助文字说明。这个功能用的是平台内置的绘图模型，还是同一个Key，不需要另外集成。

如果你也在做类似的需要混合调用多个模型的项目，可以试试DMXAPI。它不花哨，但确实能减少很多重复劳动。文档地址在官网上有，注册流程就是填个邮箱、设个密码、充值就行，没什么门槛。