🚀 30分钟实战！利用 API中转站和 Dify API 打造全自动 AI大模型API 内容生成器

在当今的社交媒体时代，运营者面临的最大痛点是什么？是内容分发！🤯 你写好了一篇深度文章，却要花费大量时间把它改写成适合 Twitter 的短推文、LinkedIn 的专业贴，或者是小红书的种草文案。

今天这篇技术分享，将带你深入了解如何利用 Dify API 和强大的 AI大模型API，在30分钟内从零搭建一个多平台内容全自动生成器。

无论你是开发者还是技术爱好者，通过这个工作流，你将学会如何像搭积木一样编排复杂的 AI 应用。当然，一切的核心动力来源于稳定的模型算力，文末我会分享一个超好用的 API中转站 资源。👇

🛠️ 为什么选择 Dify + AI大模型 API？

Dify 是目前最火的开源 LLM 应用开发平台之一。它允许我们通过可视化界面，将各种 AI大模型API（如 GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet 等）串联起来。

但是，直接对接各大厂商的 API 往往面临网络不稳定、账单管理繁琐等问题。这时候，一个靠谱的 API中转站 就显得尤为重要，它可以让你用一个 Key 调用所有主流模型。

我们将构建一个工作流：它能接收你提供的任何内容（文本、文档或图像），分析你的语调，然后自动生成针对不同平台（如 Twitter, LinkedIn）的完美帖子。

前往 Dify 工作室，选择 从空白创建 > 工作流。
我们将它命名为 ✨ 多平台内容生成器。

这个工作流的精髓在于如何利用 LLM 进行逻辑判断和内容分发。

这是整个流程的起点。我们需要收集以下变量：

用户可能会输入 "发到推特和领英"。我们需要 AI大模型API 把它转换成程序能读懂的数组 ["Twitter", "LinkedIn"]。

在此节点中，选择一个推理能力强的模型，并输入提示词：

解析输入中的平台名称并输出为 JSON 数组。标准化常见平台名称变体（twitter/X→Twitter）。

为了防止用户输入无效平台（比如 "BookFace" 😂），我们需要加一个判断。

同时，使用 列表操作器 将上传的文件分为 图片 和 文档 两类，因为 LLM 处理视觉和文本的方式不同。

这是最消耗 Token 的地方，需要稳定的 API中转站 支持。

这是本教程的重头戏！迭代节点会遍历我们提取出的每一个平台（例如 Twitter），并行执行以下操作：

💡 提示：为了保证输出格式统一，建议在 LLM 节点开启 结构化输出 (JSON)，定义如下 Schema：
{
  "platform_name": "string",
  "post_content": "string"
}

最后，我们用 Jinja2 模板把 JSON 数据变成人类可读的格式：

{% for item in output %}
# 📱 {{ item.platform_name }}
{{ item.post_content }}

{% endfor %}

在搭建上述工作流时，你会发现需要频繁调用 LLM 节点（参数提取、风格识别、内容生成）。如果只有 Dify 而没有稳定的 AI大模型API Key，整个流程是跑不通的。

很多开发者在寻找 API中转站 时，最看重的是：

这里推荐我目前在用的资源：👉 Jeniya Chat

一站式接入：它完美支持 Dify API 的接入标准。你只需要在 Dify 的模型供应商设置中，填入从 Jeniya 获取的 API Key 和 Base URL，瞬间就能解锁所有顶级模型。
高并发支持：在上面的教程中，我们使用了“迭代节点”开启了并行模式（Parallel Mode），这对 API 的并发能力要求很高。实测 Jeniya 的 API中转 服务完全能扛得住 10+ 并发线程，生成速度飞快！🚀
极速入门：网站界面友好，注册即用，非常适合想做 AI 应用开发但不想折腾海外信用卡的朋友。