php不运行大模型，而是通过http调用远程或本地ai服务（如ollama、通义千问、openai等），扮演调度中枢角色；其集成核心是标准http通信与分层适配，而非安装插件。
PHP本身不运行大模型，也不直接处理AI推理。它扮演的是“调度中枢”角色——通过标准HTTP协议调用已部署的AI服务（本地Ollama或云端API），把用户请求转过去，再把结果整理返回给前端或业务逻辑。理解这一点，就抓住了整个集成的底层逻辑。
大模型API到底是什么
它不是PHP扩展，也不是一个能装进vendor里的包，而是一个远程（或本机）运行的服务端口。比如：
- Ollama默认跑在http://127.0.0.1:11434，提供
/api/generate、/api/chat等接口 - 通义千问API地址类似https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation，需带access_token认证
- OpenAI兼容接口（如DeepSeek、Fireworks）通常用https://api.deepseek.com/v1/chat/completions，要求Bearer Token和严格JSON结构
所有这些，PHP都只用cURL或Guzzle发一次POST请求就能对话——就像浏览器访问网页一样，只是返回内容是JSON而非HTML。
为什么不能直接“装个插件”就用
所谓“AI插件”，本质是封装好的HTTP客户端代码，不是传统意义上的WordPress插件。它解决的是重复性问题：鉴权头怎么写、body怎么json_encode、错误字段在哪、流式响应怎么拼接。但无法绕过三个硬约束：
This skill transforms novel chapters into professional film storyboard scripts. 这个skill是将小说章节 →（变成） 专业电影分镜剧本。 Powered by **清云 EchoFlow API** (https://api.echoflow.cn/) — 一站式国内外580+大模型，一键开发票，企业级稳定，价格是官方的1.5折。
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将小说章节转换为电影分镜剧本。用户上传txt/md/docx文本，AI分析场景、角色、情绪、镜头语言，输出专业分镜脚本。适用于用户提及“分镜”“storyboard”“小说转分镜”“影视改编”“镜头脚本”或需要将小说改编为分镜的场景。
- 每个平台的
model参数名不同：Ollama用qwen2:1.5b，通义要填qwen-max，豆包必须是ep-xxxx服务ID - 认证方式不统一：Bearer Token、OAuth2换token、HMAC签名三者逻辑完全不同
- 响应结构差异大：
$res['text']（Ollama）、$res['output']['text']（通义）、$res['choices'][0]['message']['content']（OpenAI系）
零基础该从哪一步动手
别急着写业务代码，先验证通信链路是否通：
- 在服务器上跑
curl http://127.0.0.1:11434/api/tags，看到模型列表说明Ollama已就绪 - 用PHP写一段最简cURL，只发
{"model":"qwen2:1.5b","prompt":"hi"}，不加任何额外字段 - 打印
curl_error($ch)和原始$response，确认是JSON还是报错信息 - 拿到响应后，先
json_decode($response, true)，再print_r()看完整结构，而不是直接取['text']
插件架构的真实分层
一个可维护的AI集成，通常分三层：
-
底层通信层：负责发请求、设超时、处理重试、区分流式/非流式——可用
ardagnsrn/ollama-php或自定义cURL封装 -
适配层：针对不同厂商做字段映射，比如把统一的
['prompt']输入，转成通义的['input']['messages']或OpenAI的['messages'] -
业务封装层：暴露
generateSummary($text)、checkToxicity($content)这类语义化方法，隐藏底层细节
新手建议从第一层开始，手写一次完整cURL，比直接composer require一个SDK更能建立真实认知。
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