WiseDiag 是由智诊科技开发的医疗领域大语言模型，针对医疗推理任务做过专门调优，支持深度思考（Reasoning Content）、流式输出和多轮对话。接口完全兼容 OpenAI SDK（v1.0+），上下文窗口为 128k tokens（输入 + 输出共享）。 重要提示 本模型已针对医疗推理

基于智诊科技 WiseDiag 智能体工作流的热量识别（calories）任务接口，支持用户上传 1-5 张食物图片（正餐、零食、饮品等），由 AI 模型自动识别食物种类、估算每份食物的热量与营养成分，并结合用户健康档案给出个性化的饮食建议。。 📌 请求地址 https://api.apexrout

基于智诊科技 zzkj-chat 医疗大模型的报告解读接口，通过 /v1/responses 端点提交医学影像或体检报告图片（最多 5 张），由模型结合本地知识库、专家知识库、中医知识库与医学专网搜索四类医学知识源进行智能解读。接口支持基于个人健康档案（既往史、过敏史、家族史等）的个性化分析，可通过

基于智诊科技 WiseDiag 智能体工作流的智能问诊接口，通过 知能API /v1/responses 端点提供个性化健康咨询与建议。接口支持流式输出、健康档案个性化、多语言（zh / en / id / ar 等）、多轮对话上下文管理（topic_id），并集成本地知识库、专家知识库、中医知识库

本文介绍如何通过 知能API 代理调用 Neural4D，将文本提示词生成 3D 模型。调用采用两阶段异步流程：先使用 neural4d-2.5 提交任务，从响应的 output[0].content[0].text 获取批次任务 ID，再使用 neural4d-get 将该 ID 放入 input

本文介绍如何通过 知能API 代理调用 Neural4D，将一张本地图片或公网 HTTPS 图片生成 3D 模型。调用采用两阶段异步流程：先使用 neural4d-2.5 提交任务，从响应的 output[0].content[0].text 获取批次任务 ID，再使用 neural4d-get 将

本文介绍如何通过 知能API 代理调用 Neural4D，一次提交 2–10 张图片并让每张图片分别生成一个 3D 模型。调用采用两阶段异步流程：先使用 neural4d-2.5 提交批次任务，从响应的 output[0].content[0].text 获取批次任务 ID，再使用 neural4d

本文介绍如何通过 知能API 代理调用 Neural4D，使用同一物体 2–6 张不同视角的图片生成 3D 模型，其中必须包含正面 front 和背面 back，且同一视角不能重复。调用采用两阶段异步流程：先使用 neural4d-2.5 提交任务并获取批次任务 ID，再使用 neural4d-ge

基于 Meshy 7.1 模型的文本生成 3D 接口，通过 知能API 网关以异步任务方式调用，分为 Preview（生成形状）与 Refine（生成纹理）两个阶段。Preview 阶段根据文本描述生成仅含几何体的 3D 网格，支持 standard / 2K / 4K 三档几何分辨率与 quad

基于 Meshy 7.1 模型的单图生成 3D 接口，通过 知能API 网关以异步任务方式调用。输入一张公开可访问的图片（支持 jpg / jpeg / png / webp，最大 20 MB），自动生成带贴图的 3D 模型；支持 standard / 2K / 4K 三档几何分辨率、2K / 4K