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五分鐘設置你的 LLM 開發環境

2026/09/3015 min readBryan Chan閱讀中文原文
TopicsLLMAPITutorial

這篇文章解決一個問題：讓你的電腦在幾分鐘內具備「用指令呼叫 LLM API」的能力。你會依序完成：安裝 Python、建立虛擬環境、取得 API key、用環境變數安全地保存它，最後用一條 curl 指令驗證整條鏈路是通的。macOS 與 Windows 的操作都會給。全程不需要寫程式基礎，照著指令貼上即可。

開始前先理解你要準備的四樣東西，這樣每一步在做什麼你都不會糊塗：

東西是什麼為什麼需要
Python直譯式程式語言的執行環境後面所有程式範例都用它
openai SDK一個 Python 套件（SDK 是「幫你把呼叫細節打包好的工具包」）用程式呼叫 LLM API 最通用的方式
API key供應商發給你的一串秘密字串你的通行證與計費憑證，等同密碼
編輯器寫程式的軟體，本文用 VS Code可有可無，但早點裝好省事

第一步：安裝 Python

macOS

macOS 通常已內建 Python 3。打開「終端機」（Terminal，在應用程式 → 工具程式裡，或用 Spotlight 搜 Terminal），輸入：

python3 --version

看到類似 Python 3.x.x 的版本號就可以往下走。如果系統提示需要先安裝命令列開發者工具，照著裝即可（等同執行 xcode-select --install）。想要更新版的 Python，用 Homebrew 安裝：brew install python。

一個習慣要養成：在 macOS 上打 python3，不要打 python——後者在某些系統上不存在或指向舊版本，會造成「為什麼我的指令沒反應」的困惑。

Windows

到 python.org 下載官方安裝程式。安裝畫面的第一頁有一個勾選框：Add python.exe to PATH，務必勾選再按安裝。這是最多人漏掉的一步，漏掉的症狀是之後在終端機打任何 python 指令都顯示「不是內部或外部命令」。

安裝完，打開 PowerShell（開始功能表搜 PowerShell），驗證：

py --version

看到版本號即成功。Windows 上習慣用 py 這個啟動器指令。

版本方面：openai SDK 對 Python 版本有最低要求，以它的官方 GitHub 頁面（github.com/openai/openai-python）為準；實務上直接裝官網最新的穩定版就不會遇到問題。

第二步：虛擬環境與相依套件

虛擬環境（virtual environment）一句話解釋：給這個專案一個獨立的 Python 空間，裝的套件只屬於它，不會跟其他專案互相污染。這是 Python 社群的標準做法，跳過它遲早會遇到「A 專案裝的套件版本把 B 專案弄壞」。

先建一個專案資料夾並進入：

mkdir llm-demo
cd llm-demo

建立並啟用虛擬環境：

# macOS / Linux
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

# Windows (PowerShell)
py -m venv .venv
.venv\Scripts\Activate.ps1

啟用成功後，命令提示字元前面會出現 (.venv) 字樣。Windows 若出現「無法載入，因為系統停用指令碼執行」的錯誤，先執行下面這行再重試激活：

Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

然後安裝本篇與後續文章需要的兩個套件：

pip install openai python-dotenv

openai 是呼叫 API 用的 SDK，python-dotenv 是稍後讀取環境變數檔案用的。

第三步：API key 與環境變數

取得 API key

本文以 DeepSeek 為例（中文支援好、門檻低），OpenAI 相容端點的做法完全相同：

  1. 到 DeepSeek 開放平台（platform.deepseek.com）註冊帳號。
  2. 進入 API Keys 頁面，建立一組新的 API key。
  3. key 的完整內容通常只在建立當下顯示一次，立刻複製存到安全的地方。

若要用 OpenAI，則到 platform.openai.com 建立 API key。兩家的計費方式與單價各不相同，充值門檻與價格一律以各自官網的控制台為準，本文不列金額——價格會變，文章會過時，官網不會騙你。

為什麼要用環境變數，而不是寫進程式碼

環境變數（environment variable）是作業系統層級的「名字 → 值」設定，程式執行時可以讀取。把 API key 放進環境變數而不是寫死在程式碼裡，原因只有一個但足夠致命：程式碼會被分享、上傳、commit 進 git，環境變數不會。

這不是理論風險。GitHub 上有自動化程式日夜掃描公開倉庫裡洩漏的 API key，撿到就拿去挖礦或轉賣算力，帳單寄給你自己。任何一家供應商的文件都會叫你別把 key 寫進程式碼，原因就在這裡。

方法 A：專案內的 .env 檔案（推薦）

在專案資料夾建立 .env 檔案（前面的點是檔案名稱的一部分），內容一行：

DEEPSEEK_API_KEY=sk-你複製過來的金鑰

同一資料夾建立 .gitignore，把 .env 列進去，讓 git 永遠不要追蹤它：

.env
.venv/

再建立一個 .env.example 作為給別人看的範本（只有變數名、沒有值，這個可以進 git）：

DEEPSEEK_API_KEY=sk-your-key-here

之後 Python 程式用剛裝好的 python-dotenv 讀取：

from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()  # 把 .env 的內容載入成環境變數

方法 B：寫進 shell 設定（全域生效）

如果你希望電腦上所有終端機都能直接用，macOS 把它寫進 ~/.zshrc：

echo 'export DEEPSEEK_API_KEY="sk-你的金鑰"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc   # 讓當前終端機立即生效

Windows PowerShell 用 setx：

setx DEEPSEEK_API_KEY "sk-你的金鑰"

注意：setx 只對「之後新開的」終端機視窗生效，當前視窗讀不到，這是很常見的困惑來源。

驗證

# macOS / Linux
echo $DEEPSEEK_API_KEY

# Windows PowerShell
echo $env:DEEPSEEK_API_KEY

印得出金鑰就成功了。

第四步：編輯器與第一個測試指令

安裝 VS Code

到 code.visualstudio.com 下載安裝，打開後用它「開啟資料夾」功能打開你的 llm-demo 資料夾，再安裝左側擴充功能面板裡的 Python 擴充（搜尋 Python，安裝微軟官方那個）。最後按 Cmd+Shift+P（Windows 是 Ctrl+Shift+P）叫出命令面板，輸入 Python: Select Interpreter，選擇 .venv 裡的那個——這一步讓 VS Code 的終端機與除錯都用你的虛擬環境。

第一個測試：curl

curl 是一個「用指令發 HTTP 請求」的工具，macOS 與 Windows 10 以後都內建。用它繞過所有程式碼，直接驗證「key 有效、端點可達、模型有回應」：

# macOS / Linux
curl https://api.deepseek.com/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $DEEPSEEK_API_KEY" \
  -d '{
        "model": "deepseek-chat",
        "messages": [
          {"role": "user", "content": "你好，請用一句話回覆，證明連線成功。"}
        ]
      }'

Windows 的 PowerShell 中，curl 是另一個指令的別名，必須打完整的 curl.exe，而且引號跳脫規則很折磨人。務實做法是把請求內容先存成檔案：

# 先建立 body.json（用記事本或 VS Code 存檔即可）
# 內容：{"model":"deepseek-chat","messages":[{"role":"user","content":"你好，請用一句話回覆。"}]}

curl.exe https://api.deepseek.com/chat/completions `
  -H "Content-Type: application/json" `
  -H "Authorization: Bearer $env:DEEPSEEK_API_KEY" `
  -d "@body.json"

成功的話你會收到一大段 JSON 回應，其中三個欄位值得看懂：

  • choices[0].message.content：模型的回覆文字。
  • usage：這次請求消耗的 token 數（token 是 LLM 計費與長度的單位，下一篇會詳細講）。
  • model：實際處理請求的模型名稱。

要改呼叫 OpenAI 官方端點，把網址換成 https://api.openai.com/v1/chat/completions、金鑰換成 OpenAI 的 key、model 換成該平台目前提供的模型名（以官網清單為準）即可——這就是「OpenAI 相容端點」的意思：同一套請求格式，多家供應商通用。

常見錯誤與踩坑

一、把 .env commit 進 git。 最嚴重也最常見的錯誤。預防：.gitignore 先於 .env 建立。若已經 commit：光刪檔沒用——git 歷史裡還留著。正確處置是立刻到供應商控制台撤銷那把 key、換發新的，再把舊的從歷史清除。把「撤銷重發」當成唯一可靠的補救。

二、Windows PowerShell 的 curl 不是 curl。 打 curl 會呼叫 Invoke-WebRequest，參數完全不相容，錯誤訊息讓人一頭霧水。記住打 curl.exe。

三、setx 之後當前視窗讀不到變數。 setx 寫入的是登錄值，只影響新開的視窗。重開一個 PowerShell 再試。

四、401 / Authorization 錯誤。 通常是：key 複製時前後帶了空格或換行、用了 A 家的 key 打 B 家的端點、或帳號尚未開通 API 權限。逐一排查。

五、ModuleNotFoundError: No module named 'openai'。 十有八九是虛擬環境沒激活——看提示字元前面有沒有 (.venv)。激活後重裝即可。

六、把 curl 指令裡的金鑰直接寫成字面值。 教學截圖、分享指令給同事時，-H "Authorization: Bearer sk-abc123..." 這種寫法等於當眾洩漏。永遠用 $DEEPSEEK_API_KEY 這類變數引用。

下一步

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