AI 原生 BaaS 平台 Supabase 版
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AI 原生 BaaS 平台 Supabase 版用户指南Supabase 引擎用户指南大模型访问管理APP/Agent 通过 AI-Gateway 访问 AI 模型
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问问助手通过 AIDAP 提供的访问大模型的能力（AI-Gateway），开发者可以灵活地在前端或后端调用 AI 模型。本文档整理了三种核心访问场景的示例代码，涵盖主流的 JavaScript 和 Python SDK。
场景一：基于 Supabase Auth 的 access_token 从前端访问
适用于纯前端应用或 Agent，前端代码可以使用火山 Supabase Auth 为登录用户颁发的 access_token，直接通过浏览器访问 AI 模型。
- 基于 OpenAI JavaScript SDK 调用文本模型
import { createClient } from '@supabase/supabase-js'
import OpenAI from 'openai';
const supabaseUrl = 'https://br-xxx.supabase.aidap.cn-beijing.volces.com'; // 火山Supabase地址
const supabaseAnonKey = 'your-supabase-anon-key'; // 火山Supabase的anon_key
// 构造 Supabase Client
const supabase = createClient(
supabaseUrl,
supabaseAnonKey
)
// 通过 火山Supabase AI-Gateway 访问大模型
async function chatWithAI() {
// 获取已登录的APP用户的suapbase session
const { data: { session } } = await supabase.auth.getSession();
// 构造 OpenAI Client
const openai = new OpenAI({
baseURL: supabaseUrl + "/v1", // 基于火山Supabase地址构造得到baseURL
apiKey: session.access_token, // 将火山Supabase Auth颁发的access_token作为apiKey
dangerouslyAllowBrowser: true
});
// 通过 OpenAI Client 与任意模型进行对话
const stream = await openai.chat.completions.create({
model: 'bytedance/doubao-seed-2.0-pro', // 指定火山Supabase支持的模型
messages: [{ role: 'user', content: '你好' }],
stream: true,
});
for await (const chunk of stream) {
const content = chunk.choices[0]?.delta?.content || "";
process.stdout.write(content);
}
}
chatWithAI();
// 照常使用Supabase的其他BaaS功能
async function getTodos() {
const { data, error } = await supabase
.from('todos')
.select('*');
if (error) console.error(error);
else console.log('Todos:', data);
}
getTodos();
- 基于 Vercel JavaScript SDK 调用文本模型
import { createClient } from '@supabase/supabase-js'
import { createOpenAICompatible, generateText } from "ai";
const supabaseUrl = 'https://br-xxx.supabase.aidap.cn-beijing.volces.com'; // 火山Supabase地址
const supabaseAnonKey = 'your-supabase-anon-key'; // 火山Supabase的anon_key
// 构造 Supabase Client
const supabase = createClient(
supabaseUrl,
supabaseAnonKey
)
// 通过火山Supabase AI-Gateway访问大模型
async function chatWithAI() {
// 获取已登录的APP用户的suapbase session
const { data: { session } } = await supabase.auth.getSession();
// 构造 Vercel AI Client
const gateway = createOpenAICompatible({
baseURL: supabaseUrl + "/v1", // 基于火山Supabase地址构造得到baseURL
apiKey: session.access_token, // 将火山Supabase Auth颁发的access_token作为apiKey
name: "supabase-ai-gateway", // 任意名称
});
// 通过 Vercel AI Client 与任意模型进行对话
const result = streamText({
model: gateway('bytedance/doubao-seed-2.0-pro'), // 指定火山Supabase支持的模型
prompt: '你好',
});
// 流式输出
for await (const chunk of result.textStream) {
process.stdout.write(chunk);
}
}
chatWithAI();
// 照常使用Supabase的其他BaaS功能
async function getTodos() {
const { data, error } = await supabase
.from('todos')
.select('*');
if (error) console.error(error);
else console.log('Todos:', data);
}
getTodos();
- 基于 Ark Python SDK 调用图片模型
import os
from arkruntime import Ark
from supabase import create_client
supabase_url = "https://br-xxx.supabase.aidap.cn-beijing.volces.com"
supabase_anon_key = os.environ.get("SUPABASE_ANON_KEY")
# 构造 Supabase Client
supabase = create_client(supabase_url, supabase_anon_key)
def generate_image() -> None:
# 获取已登录 APP 用户的 Supabase session
session = supabase.auth.get_session()
client = Ark(
base_url=supabase_url + "/v1",
api_key=session.access_token,
)
response = client.images.generate(
model="bytedance/doubao-seedream-5.0-pro",
prompt=(
"一张简洁的科技产品海报：银色机器人手臂在明亮工作台上绘制一朵蓝色花，"
"写实摄影风格，高质量细节"
),
size="1024x1024",
watermark=False,
response_format="url",
output_format="png",
)
print("response:", response)
generate_image()
- 基于 OpenAI Python SDK 调用图片模型
import os
from openai import OpenAI
from supabase import create_client
supabase_url = "https://br-xxx.supabase.aidap.cn-beijing.volces.com"
supabase_anon_key = os.environ.get("SUPABASE_ANON_KEY")
# 构造 Supabase Client
supabase = create_client(supabase_url, supabase_anon_key)
def generate_image() -> None:
# 获取已登录 APP 用户的 Supabase session
session = supabase.auth.get_session()
client = OpenAI(
base_url=supabase_url + "/v1",
api_key=session.access_token,
)
response = client.images.generate(
model="bytedance/doubao-seedream-5.0-pro",
prompt=(
"一张简洁的科技产品海报：银色机器人手臂在明亮工作台上绘制一朵蓝色花，"
"写实摄影风格，高质量细节"
),
size="1024x1024",
response_format="url",
extra_body={
"watermark": False,
"output_format": "png",
},
)
print("response:", response)
generate_image()
- 基于 Vercel Python SDK 调用图片模型
import asyncio
import os
import ai
from supabase import create_client
supabase_url = "https://br-xxx.supabase.aidap.cn-beijing.volces.com"
supabase_anon_key = os.environ.get("SUPABASE_ANON_KEY")
# 构造 Supabase Client
supabase = create_client(supabase_url, supabase_anon_key)
async def generate_image() -> None:
# 获取已登录 APP 用户的 Supabase session
session = supabase.auth.get_session()
provider = ai.get_provider(
"openai",
base_url=supabase_url + "/v1",
api_key=session.access_token,
)
response = await provider.sdk_client.images.generate(
model="bytedance/doubao-seedream-5.0-pro",
prompt=(
"一张简洁的科技产品海报：银色机器人手臂在明亮工作台上绘制一朵蓝色花，"
"写实摄影风格，高质量细节"
),
size="1024x1024",
response_format="url",
extra_body={
"watermark": False,
"output_format": "png",
},
)
print("response:", response)
asyncio.run(generate_image())
- 基于 Ark Python SDK 调用视频模型
import os
import time
from arkruntime import Ark
from supabase import create_client
supabase_url = "https://br-xxx.supabase.aidap.cn-beijing.volces.com"
supabase_anon_key = os.environ.get("SUPABASE_ANON_KEY")
# 构造 Supabase Client
supabase = create_client(supabase_url, supabase_anon_key)
def generate_video() -> None:
# 获取已登录 APP 用户的 Supabase session
session = supabase.auth.get_session()
client = Ark(
base_url=supabase_url + "/api/v3",
api_key=session.access_token,
)
response = client.content_generation.tasks.create(
model="bytedance/doubao-seedance-2.0-fast",
content=[
{
"type": "text",
"text": (
"一段 5 秒的产品展示视频：银色机器人手臂在明亮工作台上绘制一朵蓝色花，"
"镜头缓慢推进，写实摄影风格，高质量细节"
),
}
],
duration=5,
ratio="16:9",
resolution="720p",
watermark=False,
)
task = client.content_generation.tasks.get(response.id)
while str(getattr(task.status, "value", task.status)) not in {
"succeeded",
"failed",
"cancelled",
}:
time.sleep(10)
task = client.content_generation.tasks.get(response.id)
print("response:", task)
generate_video()
场景二：基于 Third-Party Auth 的 JWT 从前端访问
参考设置 Third-Party 登录，您可以配置受信任的第三方 Auth 系统或自定义 JWKS。您的前端代码可以使用受信任的第三方系统颁发为用户颁发的 JWT Token、从浏览器经过火山 Supabase AI-Gateway 访问 AI 模型。
- 基于 OpenAI JavaScript SDK 调用文本模型
import { createClient } from '@supabase/supabase-js'
import OpenAI from 'openai';
const supabaseUrl = 'https://br-xxx.supabase.aidap.cn-beijing.volces.com'; // 火山Supabase地址
const supabaseAnonKey = 'your-supabase-anon-key'; // 火山Supabase的anon_key
// 构造 Supabase Client
const supabase = createClient(
supabaseUrl,
supabaseAnonKey
)
// 通过 火山Supabase AI-Gateway 访问大模型
async function chatWithAI() {
// 获取已登录的APP用户的suapbase session
const { data: { session } } = await supabase.auth.getSession();
// 构造 OpenAI Client
const openai = new OpenAI({
baseURL: supabaseUrl + "/v1", // 基于火山Supabase地址构造得到baseURL
apiKey: getUserThirdPartyJwtToken(), // 获取由受信任的第三方系统颁发的 JWT Token
dangerouslyAllowBrowser: true
});
// 通过 OpenAI Client 与任意模型进行对话
const stream = await openai.chat.completions.create({
model: 'bytedance/doubao-seed-2.0-pro', // 指定火山Supabase支持的模型
messages: [{ role: 'user', content: '你好' }],
stream: true,
});
for await (const chunk of stream) {
const content = chunk.choices[0]?.delta?.content || "";
process.stdout.write(content);
}
}
chatWithAI();
// 照常使用Supabase的其他BaaS功能
async function getTodos() {
const { data, error } = await supabase
.from('todos')
.select('*');
if (error) console.error(error);
else console.log('Todos:', data);
}
getTodos();
- 基于 Vercel JavaScript SDK 调用文本模型
import { createClient } from '@supabase/supabase-js'
import { createOpenAICompatible, generateText } from "ai";
const supabaseUrl = 'https://br-xxx.supabase.aidap.cn-beijing.volces.com'; // 火山Supabase地址
const supabaseAnonKey = 'your-supabase-anon-key'; // 火山Supabase的anon_key
// 构造 Supabase Client
const supabase = createClient(
supabaseUrl,
supabaseAnonKey
)
// 通过 火山Supabase AI-Gateway 访问大模型
async function chatWithAI() {
// 获取已登录的APP用户的suapbase session
const { data: { session } } = await supabase.auth.getSession();
// 构造 Vercel AI Client
const gateway = createOpenAICompatible({
baseURL: supabaseUrl + "/v1", // 基于火山Supabase地址构造得到baseURL
apiKey: getUserThirdPartyJwtToken(), // 获取由受信任的第三方系统颁发的 JWT Token
name: "supabase-ai-gateway", // 任意名称
});
// 通过 Vercel AI Client 与任意模型进行对话
const result = streamText({
model: gateway('bytedance/doubao-seed-2.0-pro'), // 指定火山Supabase支持的模型
prompt: '你好',
});
// 流式输出
for await (const chunk of result.textStream) {
process.stdout.write(chunk);
}
}
chatWithAI();
// 照常使用Supabase的其他BaaS功能
async function getTodos() {
const { data, error } = await supabase
.from('todos')
.select('*');
if (error) console.error(error);
else console.log('Todos:', data);
}
getTodos();
- 基于 Ark Python SDK 调用图片模型
import os
from arkruntime import Ark
from supabase import create_client
supabase_url = "https://br-xxx.supabase.aidap.cn-beijing.volces.com"
supabase_anon_key = os.environ.get("SUPABASE_ANON_KEY")
# 构造 Supabase Client
supabase = create_client(supabase_url, supabase_anon_key)
def generate_image() -> None:
# 获取已登录 APP 用户的 Supabase session
session = supabase.auth.get_session()
client = Ark(
base_url=supabase_url + "/v1",
api_key=getUserThirdPartyJwtToken(),
)
response = client.images.generate(
model="bytedance/doubao-seedream-5.0-pro",
prompt=(
"一张简洁的科技产品海报：银色机器人手臂在明亮工作台上绘制一朵蓝色花，"
"写实摄影风格，高质量细节"
),
size="1024x1024",
watermark=False,
response_format="url",
output_format="png",
)
print("response:", response)
generate_image()
- 基于 OpenAI Python SDK 调用图片模型
import os
from openai import OpenAI
from supabase import create_client
supabase_url = "https://br-xxx.supabase.aidap.cn-beijing.volces.com"
supabase_anon_key = os.environ.get("SUPABASE_ANON_KEY")
# 构造 Supabase Client
supabase = create_client(supabase_url, supabase_anon_key)
def generate_image() -> None:
# 获取已登录 APP 用户的 Supabase session
session = supabase.auth.get_session()
client = OpenAI(
base_url=supabase_url + "/v1",
api_key=getUserThirdPartyJwtToken(),
)
response = client.images.generate(
model="bytedance/doubao-seedream-5.0-pro",
prompt=(
"一张简洁的科技产品海报：银色机器人手臂在明亮工作台上绘制一朵蓝色花，"
"写实摄影风格，高质量细节"
),
size="1024x1024",
response_format="url",
extra_body={
"watermark": False,
"output_format": "png",
},
)
print("response:", response)
generate_image()
- 基于 Vercel Python SDK 调用图片模型
import asyncio
import os
import ai
from supabase import create_client
supabase_url = "https://br-xxx.supabase.aidap.cn-beijing.volces.com"
supabase_anon_key = os.environ.get("SUPABASE_ANON_KEY")
# 构造 Supabase Client
supabase = create_client(supabase_url, supabase_anon_key)
async def generate_image() -> None:
# 获取已登录 APP 用户的 Supabase session
session = supabase.auth.get_session()
provider = ai.get_provider(
"openai",
base_url=supabase_url + "/v1",
api_key=getUserThirdPartyJwtToken(),
)
response = await provider.sdk_client.images.generate(
model="bytedance/doubao-seedream-5.0-pro",
prompt=(
"一张简洁的科技产品海报：银色机器人手臂在明亮工作台上绘制一朵蓝色花，"
"写实摄影风格，高质量细节"
),
size="1024x1024",
response_format="url",
extra_body={
"watermark": False,
"output_format": "png",
},
)
print("response:", response)
asyncio.run(generate_image())
- 基于 Ark Python SDK 调用视频模型
import os
import time
from arkruntime import Ark
from supabase import create_client
supabase_url = "https://br-xxx.supabase.aidap.cn-beijing.volces.com"
supabase_anon_key = os.environ.get("SUPABASE_ANON_KEY")
# 构造 Supabase Client
supabase = create_client(supabase_url, supabase_anon_key)
def generate_video() -> None:
# 获取已登录 APP 用户的 Supabase session
session = supabase.auth.get_session()
client = Ark(
base_url=supabase_url + "/api/v3",
api_key=getUserThirdPartyJwtToken(),
)
response = client.content_generation.tasks.create(
model="bytedance/doubao-seedance-2.0-fast",
content=[
{
"type": "text",
"text": (
"一段 5 秒的产品展示视频：银色机器人手臂在明亮工作台上绘制一朵蓝色花，"
"镜头缓慢推进，写实摄影风格，高质量细节"
),
}
],
duration=5,
ratio="16:9",
resolution="720p",
watermark=False,
)
task = client.content_generation.tasks.get(response.id)
while str(getattr(task.status, "value", task.status)) not in {
"succeeded",
"failed",
"cancelled",
}:
time.sleep(10)
task = client.content_generation.tasks.get(response.id)
print("response:", task)
generate_video()
场景三：基于 service_role_key 从后端访问
您的后端代码可以使用火山 Supabase 的 service_role_key 、从后端经过 Supabase AI-Gateway 访问 AI 模型。
注意
请妥善保管您的service_role_key，切勿在前端代码中暴露，以防权限被滥用。
- 基于 OpenAI Python SDK 调用文本模型
import os
from openai import OpenAI
supabase_url = 'https://br-xxx.supabase.aidap.cn-beijing.volces.com' # 火山Supabase地址
supabase_service_role_key = os.environ.get('SERVICE_ROLE_KEY') # 火山Supabase的service_role_key
# 构造 OpenAI Client
openai_client = OpenAI(
base_url=supabase_url+"/v1", # 基于火山Supabase地址构造得到baseURL
api_key=supabase_service_role_key # 将火山Supabase Auth颁发的access_token作为apiKey
)
# 通过 OpenAI Client 与任意模型进行对话
response = openai_client.chat.completions.create(
model="bytedance/doubao-seed-2.0-pro", # 指定火山Supabase支持的模型
messages=[
{
"role": "user",
"content": "你好，请简单介绍一下自己"
}
]
)
# 打印大模型的响应
print("response：", response.choices[0].message.content)
- 基于 Vercel Python SDK 调用文本模型
import asyncio
from vercel_ai import generate_text, stream_text
from vercel_ai.providers import openai_compatible
supabase_url = 'https://br-xxx.supabase.aidap.cn-beijing.volces.com' # 火山Supabase地址
supabase_service_role_key = os.environ.get('SERVICE_ROLE_KEY') # 火山Supabase的service_role_key
# 构造 Vercel AI Client
gateway = openai_compatible({
"baseURL": supabase_url+"/v1", # 基于火山Supabase地址构造得到baseURL
"apiKey": supabase_service_role_key, # 将火山Supabase Auth颁发的access_token作为apiKey
})
async def chart_with_ai():
# 通过 Vercel AI Client 与任意模型进行对话
stream = stream_text(
model=gateway("bytedance/doubao-seed-2.0-pro"), # 指定火山Supabase支持的模型
prompt="写一个Python异步爬虫示例",
)
print("流式输出: ")
async for chunk in stream.text_stream:
print(chunk, end="")
- 基于 Ark Python SDK 调用图片模型
import os
from arkruntime import Ark
supabase_url = "https://br-xxx.supabase.aidap.cn-beijing.volces.com"
supabase_service_role_key = os.environ.get("SERVICE_ROLE_KEY")
def generate_image() -> None:
client = Ark(
base_url=supabase_url + "/v1",
api_key=supabase_service_role_key,
)
response = client.images.generate(
model="bytedance/doubao-seedream-5.0-pro",
prompt=(
"一张简洁的科技产品海报：银色机器人手臂在明亮工作台上绘制一朵蓝色花，"
"写实摄影风格，高质量细节"
),
size="1024x1024",
watermark=False,
response_format="url",
output_format="png",
)
print("response:", response)
generate_image()
- 基于 OpenAI Python SDK 调用图片模型
import os
from openai import OpenAI
supabase_url = "https://br-xxx.supabase.aidap.cn-beijing.volces.com"
supabase_service_role_key = os.environ.get("SERVICE_ROLE_KEY")
def generate_image() -> None:
client = OpenAI(
base_url=supabase_url + "/v1",
api_key=supabase_service_role_key,
)
response = client.images.generate(
model="bytedance/doubao-seedream-5.0-pro",
prompt=(
"一张简洁的科技产品海报：银色机器人手臂在明亮工作台上绘制一朵蓝色花，"
"写实摄影风格，高质量细节"
),
size="1024x1024",
response_format="url",
extra_body={
"watermark": False,
"output_format": "png",
},
)
print("response:", response)
generate_image()
- 基于 Vercel Python SDK 调用图片模型
import asyncio
import os
import ai
supabase_url = "https://br-xxx.supabase.aidap.cn-beijing.volces.com"
supabase_service_role_key = os.environ.get("SERVICE_ROLE_KEY")
async def generate_image() -> None:
provider = ai.get_provider(
"openai",
base_url=supabase_url + "/v1",
api_key=supabase_service_role_key,
)
response = await provider.sdk_client.images.generate(
model="bytedance/doubao-seedream-5.0-pro",
prompt=(
"一张简洁的科技产品海报：银色机器人手臂在明亮工作台上绘制一朵蓝色花，"
"写实摄影风格，高质量细节"
),
size="1024x1024",
response_format="url",
extra_body={
"watermark": False,
"output_format": "png",
},
)
print("response:", response)
asyncio.run(generate_image())
- 基于 Ark Python SDK 调用视频模型
import os
import time
from arkruntime import Ark
supabase_url = "https://br-xxx.supabase.aidap.cn-beijing.volces.com"
supabase_service_role_key = os.environ.get("SERVICE_ROLE_KEY")
def generate_video() -> None:
client = Ark(
base_url=supabase_url + "/api/v3",
api_key=supabase_service_role_key,
)
response = client.content_generation.tasks.create(
model="bytedance/doubao-seedance-2.0-fast",
content=[
{
"type": "text",
"text": (
"一段 5 秒的产品展示视频：银色机器人手臂在明亮工作台上绘制一朵蓝色花，"
"镜头缓慢推进，写实摄影风格，高质量细节"
),
}
],
duration=5,
ratio="16:9",
resolution="720p",
watermark=False,
)
task = client.content_generation.tasks.get(response.id)
while str(getattr(task.status, "value", task.status)) not in {
"succeeded",
"failed",
"cancelled",
}:
time.sleep(10)
task = client.content_generation.tasks.get(response.id)
print("response:", task)
generate_video()
最近更新时间：2026.09.16 14:30:10
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