模型与 API

更新: 2026/07/22字数: 0 字时长: 1 分钟

API Key 错误或余额不足怎么办？

出现 401、402 或 403 时，检查 API Key 是否完整、是否属于当前服务商、账户是否有余额、Key 是否被禁用，以及 base_url 和鉴权方式是否正确。

公开日志或配置时不要展示完整 API Key。

下拉列表里找不到想使用的模型怎么办？

可以手动填写服务商提供的模型标识符。显示名称可以自定义，但 model_identifier 必须与服务商接口实际接受的名称一致，包括大小写和版本后缀。

如果手动填写后返回 model not found，应到服务商控制台确认账号是否有权使用该模型。

怎样配置视觉模型？

模型本身必须支持图片输入，并在 MaiBot 模型列表中启用视觉属性。仅凭名称中带有 vision、vl 或类似字样不能保证接口兼容，应以服务商文档和实际调用结果为准。

温度应该设置多少？

较低温度通常更稳定，较高温度通常更多样，但不同模型和推理模式对 temperature 的支持不同。部分模型会忽略温度，或者要求使用其他采样参数。

建议从服务商推荐值开始，根据回复效果逐步调整。

embedding 请求失败怎么办？

依次检查：

1. 选择的确实是 embedding 模型，而不是聊天或视觉模型。
2. 模型标识符、API Key 和 base_url 正确。
3. 服务提供标准 OpenAI 兼容接口时，端点通常为 /v1/embeddings。
4. 输入没有超过模型长度限制。
5. 返回向量维度与现有向量库一致。
6. 网络、代理和服务商地区限制没有阻断请求。

更换 embedding 模型后如果维度变化，可能需要按记忆系统提供的维护功能重建向量。

可以使用多模态 embedding 吗？

是否可用取决于 MaiBot 当前记忆实现和服务接口兼容性。仅处理文本记忆时应优先使用稳定的文本 embedding 模型，不要因为服务商把模型称为“多模态”就假定可以直接替换。

内容来源

embedding 接口兼容性和多模态 embedding 的部分排查思路参考了社区协作文档《麦麦教程-常见问题速查/社区教程》，原文相关说明署名 ARC。本站已按当前实现修正端点和适用范围。