关键代码验证

API 调用示例

通过 OpenRouter 调用 Step-3.5-Flash

Step-3.5-Flash 可通过 OpenRouter 平台调用，支持 OpenAI 兼容的 API 格式。

import openai

client = openai.OpenAI(
    base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
    api_key="YOUR_OPENROUTER_API_KEY"
)

# 使用免费版本
response = client.chat.completions.create(
    model="stepfun/step-3.5-flash:free",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个专业的编程助手。"},
        {"role": "user", "content": "用 Python 实现一个快速排序算法"}
    ],
    max_tokens=2048
)

print(response.choices[0].message.content)

使用付费版本

# 付费版本（更高的速率限制）
response = client.chat.completions.create(
    model="stepfun/step-3.5-flash",  # 无 :free 后缀
    messages=[
        {"role": "user", "content": "分析这段代码的时间复杂度..."}
    ]
)

编程场景代码示例

代码生成

Step-3.5-Flash 在代码生成方面表现优秀，以下是一个实际的代码生成示例：

# 请求：生成一个处理 CSV 文件的 Python 类

prompt = """
创建一个 Python 类 CSVHandler，具有以下功能：
1. 读取 CSV 文件
2. 按列筛选数据
3. 导出为 JSON
4. 处理异常和边缘情况
"""

# Step-3.5-Flash 生成结果示例
class CSVHandler:
    """CSV 文件处理类"""

    def __init__(self, file_path: str):
        self.file_path = file_path
        self.data = []
        self.headers = []

    def read(self) -> list:
        """读取 CSV 文件"""
        import csv
        try:
            with open(self.file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
                reader = csv.DictReader(f)
                self.headers = reader.fieldnames or []
                self.data = list(reader)
            return self.data
        except FileNotFoundError:
            raise FileNotFoundError(f"文件不存在: {self.file_path}")
        except Exception as e:
            raise Exception(f"读取文件失败: {str(e)}")

    def filter_by_column(self, column: str, value: str) -> list:
        """按列筛选数据"""
        if column not in self.headers:
            raise ValueError(f"列 '{column}' 不存在于 headers 中")
        return [row for row in self.data if row.get(column) == value]

    def to_json(self, output_path: str) -> None:
        """导出为 JSON 文件"""
        import json
        with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
            json.dump(self.data, f, ensure_ascii=False, indent=2)

# 使用示例
handler = CSVHandler("data.csv")
handler.read()
filtered = handler.filter_by_column("status", "active")
handler.to_json("output.json")

代码审查

# 请求：审查以下代码的安全问题

code_to_review = """
def login(username, password):
    query = f"SELECT * FROM users WHERE username='{username}' AND password='{password}'"
    cursor.execute(query)
    return cursor.fetchone()
"""

prompt = f"""
请审查以下代码，指出安全问题和改进建议：

{code_to_review}
"""

# Step-3.5-Flash 会识别出 SQL 注入漏洞并给出修复建议

多文件项目理解

Step-3.5-Flash 的 256K 上下文窗口使其能够理解大型代码库：

# 构建包含多个文件内容的提示
def build_codebase_prompt(files: dict[str, str]) -> str:
    """
    files: {"main.py": "...", "utils.py": "...", "config.py": "..."}
    """
    prompt = "以下是项目的代码文件：\n\n"
    for filename, content in files.items():
        prompt += f"=== {filename} ===\n{content}\n\n"
    prompt += "请分析这个项目的架构和主要功能。"
    return prompt

# 发送给 Step-3.5-Flash
response = client.chat.completions.create(
    model="stepfun/step-3.5-flash",
    messages=[
        {"role": "user", "content": build_codebase_prompt(project_files)}
    ],
    max_tokens=4096
)

本地部署配置

Step-3.5-Flash 提供多个量化版本，可在本地 GPU 上部署。

GGUF 格式部署

使用 llama.cpp 或 Ollama 部署：

# 下载 GGUF 模型
# Q4_K_S 量化版本（约 110GB）
huggingface-cli download stepfun-ai/Step-3.5-Flash-GGUF-Q4_K_S

# 使用 llama.cpp 运行
./llama-cli -m Step-3.5-Flash-Q4_K_S.gguf \
    -p "实现一个二叉树的层序遍历" \
    -n 2048 \
    --ctx-size 32768

FP8 量化部署

对于有更多 GPU 内存的场景：

# 使用 vLLM 部署 FP8 版本
from vllm import LLM, SamplingParams

llm = LLM(
    model="stepfun-ai/Step-3.5-Flash-FP8",
    tensor_parallel_size=4,  # 多 GPU 并行
    max_model_len=32768
)

sampling_params = SamplingParams(
    temperature=0.7,
    top_p=0.9,
    max_tokens=2048
)

outputs = llm.generate(["写一个 Python 装饰器实现缓存"], sampling_params)

Ollama 部署

# 拉取模型（如果 Ollama 支持）
ollama pull stepfun/step-3.5-flash

# 运行推理
ollama run stepfun/step-3.5-flash "解释这段代码的作用：def foo(x): return x**2"

关键配置参数

推理参数建议

长上下文处理

# 对于超过 32K 的上下文，建议分段处理
def process_large_codebase(files: list[str], model: str = "stepfun/step-3.5-flash"):
    """处理大型代码库的策略"""
    chunk_size = 50000  # 每次处理的 token 数

    all_results = []
    for i in range(0, len(files), chunk_size):
        chunk = files[i:i+chunk_size]
        response = client.chat.completions.create(
            model=model,
            messages=[
                {"role": "user", "content": f"分析以下代码:\n{chunk}"}
            ]
        )
        all_results.append(response.choices[0].message.content)

    return all_results

与其他工具集成

Cursor / VS Code 集成

Step-3.5-Flash 可作为 Cursor 或 VS Code 的代码助手后端：

// settings.json 配置示例
{
  "cursor.aiModel": "custom",
  "cursor.customModelEndpoint": "https://openrouter.ai/api/v1",
  "cursor.customModelName": "stepfun/step-3.5-flash",
  "cursor.apiKey": "YOUR_OPENROUTER_API_KEY"
}

LangChain 集成

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate

llm = ChatOpenAI(
    model="stepfun/step-3.5-flash",
    openai_api_base="https://openrouter.ai/api/v1",
    openai_api_key="YOUR_KEY"
)

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "你是一个 Python 代码专家"),
    ("human", "{input}")
])

chain = prompt | llm
response = chain.invoke({"input": "实现一个 LRU 缓存"})

参考资料

• OpenRouter API Docs - API 文档
• HuggingFace Step-3.5-Flash - 模型下载
• llama.cpp - 本地推理引擎
• vLLM - 高效推理框架