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一个 API Key，调用全部主流模型。接口兼容 OpenAI 格式，已有项目只需替换 Base URL 和密钥即可迁移。
简介 #
本站是 AI 模型聚合中转站，统一接入 Claude、GPT、GPT Image 系列共 8 个模型。您可以：
快速开始 #
- 注册并登录
前往 控制台 注册账号，充值或领取额度。
- 创建令牌
在控制台「令牌」页面点击「添加令牌」，可设置名称、额度上限、过期时间和可用模型。创建后复制以
sk-开头的密钥。令牌的分组决定能调用哪些模型：Claude 系列只在
claude-kiro（性价比高）和claude-pro（更快更稳定）分组；GPT 与图像模型在default和gpt-pro分组。下面的示例用的是 Claude，令牌请选 claude 分组。 - 发起请求
把下面示例中的
sk-xxx换成您的令牌：
curl {{BASE}}/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer sk-xxx" \
-d '{
"model": "claude-opus-5-5",
"messages": [{"role": "user", "content": "你好，介绍一下你自己"}]
}'
# pip install openai
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="{{BASE}}/v1",
api_key="sk-xxx",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="claude-opus-5-5",
messages=[{"role": "user", "content": "你好，介绍一下你自己"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)
// npm install openai
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "{{BASE}}/v1",
apiKey: "sk-xxx",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "claude-opus-5-5",
messages: [{ role: "user", content: "你好，介绍一下你自己" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);
想换模型？只需把 model 改成 gpt-6.1-sol 等其他名称，其余代码不变。可用名称见 模型列表。
认证与 Base URL #
所有请求都通过请求头携带令牌：
HTTP Header
Authorization: Bearer sk-xxx
| 用途 | 地址 |
|---|---|
| OpenAI SDK / 大多数客户端 | {{BASE}}/v1 |
| 部分客户端只需填域名 | {{BASE}} |
| Anthropic SDK / Claude Code | {{BASE}} |
令牌等同于账户密码。不要写进前端代码或公开仓库；一旦泄露，请立即在控制台删除并重新创建。
对话补全 #
POST /v1/chat/completions
与 OpenAI Chat Completions 接口兼容，适用于所有文本模型。
请求参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
model必填 | string | 模型名称，如 claude-opus-5-5、gpt-6.1-sol |
messages必填 | array | 对话消息列表，role 可为 system / user / assistant |
stream | boolean | 是否流式返回，默认 false |
temperature | number | 随机性，0 ~ 2，越低越稳定 |
max_tokens | integer | 最大输出 Token 数 |
tools | array | 函数调用定义（模型支持时可用） |
响应示例
JSON
{
"id": "chatcmpl-abc123",
"object": "chat.completion",
"model": "claude-opus-5-5",
"choices": [{
"index": 0,
"message": { "role": "assistant", "content": "你好！我是……" },
"finish_reason": "stop"
}],
"usage": { "prompt_tokens": 12, "completion_tokens": 48, "total_tokens": 60 }
}流式输出 #
设置 "stream": true 后，接口以 SSE（Server-Sent Events）逐段返回内容，适合聊天界面实时显示。
stream = client.chat.completions.create(
model="gpt-6.1-sol",
messages=[{"role": "user", "content": "写一首关于秋天的短诗"}],
stream=True,
)
for chunk in stream:
if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)
const stream = await client.chat.completions.create({
model: "gpt-6.1-sol",
messages: [{ role: "user", content: "写一首关于秋天的短诗" }],
stream: true,
});
for await (const chunk of stream) {
process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content || "");
}
Claude 原生格式 #
POST /v1/messages
Claude 系列（claude-fable-5-1、claude-opus-5-5）同时支持 OpenAI 与 Anthropic 两种格式。使用 Anthropic 官方 SDK 或 Claude Code 时，可以直接走原生 Messages 格式。注意请求头用 x-api-key，Base URL 不带 /v1。
# pip install anthropic
import anthropic
client = anthropic.Anthropic(
base_url="{{BASE}}",
api_key="sk-xxx",
)
msg = client.messages.create(
model="claude-opus-5-5",
max_tokens=1024,
messages=[{"role": "user", "content": "总结一下这段文字的要点"}],
)
print(msg.content[0].text)
curl {{BASE}}/v1/messages \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-api-key: sk-xxx" \
-H "anthropic-version: 2023-06-01" \
-d '{
"model": "claude-opus-5-5",
"max_tokens": 1024,
"messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]
}'
图像生成 #
POST /v1/images/generations
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
model必填 | string | gpt-image-2.5-flare 或 gpt-image-2.5-sunburst |
prompt必填 | string | 图像描述，越具体效果越好 |
size | string | 尺寸，如 1024x1024、1536x1024 |
n | integer | 生成数量，默认 1 |
img = client.images.generate(
model="gpt-image-2.5-flare",
prompt="黄昏下的海边小镇，暖色调，水彩风格",
size="1024x1024",
)
print(img.data[0].url or "已返回 base64 数据")
curl {{BASE}}/v1/images/generations \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer sk-xxx" \
-d '{"model": "gpt-image-2.5-flare", "prompt": "黄昏下的海边小镇，暖色调", "size": "1024x1024"}'
模型列表 #
GET /v1/models 返回当前令牌可用的全部模型。价格单位为美元，表中为基础价格，实际扣费还要乘以令牌所在分组的倍率。实时价格与可用状态请以 模型广场 为准。
| 模型名称 | 厂商 | 特点 | 价格（输入 / 输出，每 1M Token） | 可用分组 | 端点 |
|---|---|---|---|---|---|
claude-fable-5-1 | Anthropic | 旗舰模型，能力最强 | $1.5 / $7.5 | claude-kiro, claude-pro | anthropic, openai |
claude-opus-5-5 | Anthropic | 高性价比的顶级模型 | $0.8 / $4 | claude-kiro, claude-pro | anthropic, openai |
gpt-6.1-sol | OpenAI | 最新一代 GPT | $0.66 / $3.3 | default, gpt-pro | openai |
gpt-6-astra | OpenAI | 新一代旗舰，复杂任务首选 | $2 / $12 | default, gpt-pro | openai |
gpt-6-sol | OpenAI | 均衡实用，日常开发 | $0.5 / $2.5 | default, gpt-pro | openai |
gpt-5.6-sol | OpenAI | 成熟稳定，响应迅速 | $0.9 / $4.98 | default, gpt-pro | openai |
gpt-image-2.5-flare | OpenAI | 图像：侧重快速的日常生成 | $0.098 / 次 | default, gpt-pro | openai |
gpt-image-2.5-sunburst | OpenAI | 图像：侧重精确编辑 | $0.098 / 次 | default, gpt-pro | openai |
cURL
curl {{BASE}}/v1/models -H "Authorization: Bearer sk-xxx"第三方客户端 #
任何支持「自定义 OpenAI 接口」的工具都可以直接使用。通用配置：
| 客户端 | API 地址填写 | 说明 |
|---|---|---|
| Cherry Studio | {{BASE}} | 添加提供商，类型选 OpenAI |
| ChatBox | {{BASE}} | 模型提供方选「OpenAI API 兼容」 |
| NextChat / LobeChat | {{BASE}} | 在设置中填写接口地址与密钥 |
| Cursor / Continue 等 IDE 插件 | {{BASE}}/v1 | 覆盖 OpenAI Base URL |
Claude Code
设置以下环境变量后直接运行 claude：
export ANTHROPIC_BASE_URL="{{BASE}}"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-xxx"
claude
$env:ANTHROPIC_BASE_URL="{{BASE}}"
$env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-xxx"
claude
客户端提示 404 时，多半是地址多写或少写了 /v1，两种都试一下。
错误码 #
| 状态码 | 含义 | 处理建议 |
|---|---|---|
| 400 | 请求参数错误 | 检查 JSON 格式、必填字段与参数取值 |
| 401 | 令牌无效或缺失 | 确认请求头格式为 Bearer sk-xxx，令牌未被删除 |
| 403 | 无权访问该模型 / 额度用尽 | 检查令牌分组是否包含该模型（Claude 需 claude 分组）、可用模型设置与账户余额 |
| 404 | 接口地址或模型不存在 | 核对 Base URL 是否多/少 /v1，模型名是否拼写正确 |
| 429 | 请求过于频繁 | 降低并发，或稍后指数退避重试 |
| 500 / 502 / 503 | 上游服务异常 | 平台会自动重试与切换渠道；持续出现请联系客服 |
计费说明 #
- 文本模型按 Token 计费，输入与输出分别计价；图像模型（gpt-image-2.5 系列）按次计费。
- 每次请求的消耗可在控制台「日志」中查看，精确到单次调用。
- 令牌可单独设置额度上限，适合分配给不同项目或成员。
- 请求失败（4xx / 5xx）不扣费。
常见问题 #
支持哪些编程语言？
接口是标准 HTTP + JSON，任何语言都能调用。Python、Node.js、Go、Java 等可直接使用 OpenAI 官方或社区 SDK，只需改 Base URL。
和官方接口的返回有区别吗？
请求与响应格式与 OpenAI / Anthropic 官方保持一致，现有代码一般无需修改。
我的对话数据会被保存吗？
平台仅记录计费所需的用量信息（模型、Token 数、时间），不用于训练。具体请以隐私政策为准。
如何控制成本？
为令牌设置额度上限与可用模型；简单任务使用更轻量的模型；合理设置
max_tokens。遇到问题如何联系？
请在控制台查看公告与联系方式，反馈时附上请求时间和返回的错误信息，便于快速排查。
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文档最后更新：2026-10-23