快速开始
三步完成第一次请求。请先在控制台创建令牌,并妥善保管。
01 · 创建令牌
登录控制台,在「令牌」页面创建 API Key。
02 · 配置地址
将 SDK 的 Base URL 指向本站 API 根地址。
03 · 发起请求
使用兼容 OpenAI 的请求格式调用模型。
API 根地址
https://zzz.tuyang.online 认证方式
所有 API 请求都需要在 HTTP Header 中携带 Bearer Token。
HTTP Header
Authorization: Bearer sk-xxxxxxxxxxxxxxxx Content-Type: application/json
请勿将 API Key 写入前端公开代码、提交到 Git 仓库,或发送给他人。建议通过服务端环境变量读取。
模型列表
获取当前账号可用的模型。返回格式与 OpenAI Models API 一致。
GET
/v1/modelscURL
curl https://zzz.tuyang.online/v1/models \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY"对话补全
使用统一的 Chat Completions 接口进行文本对话,也支持流式输出。
POST
/v1/chat/completions请求示例
cURL · 非流式
curl https://zzz.tuyang.online/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \ -d '{ "model": "你的模型名称", "messages": [{"role": "user", "content": "你好,请介绍一下你自己。"}], "stream": false, "temperature": 0.7 }'
常用参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
model | string | 模型名称,可通过 /v1/models 查询 |
messages | array | 对话消息数组,支持 system / user / assistant |
stream | boolean | 是否启用 SSE 流式响应,默认 false |
temperature | number | 采样温度,通常范围为 0–2 |
max_tokens | integer | 限制本次生成的最大 Token 数 |
流式响应
将 stream 设置为 true 后,服务会通过 Server-Sent Events 逐段返回内容,客户端读取以 data: 开头的事件,结束标记为 [DONE]。
向量嵌入
将文本转换为向量,适用于语义搜索、知识库和 RAG 场景。
POST
/v1/embeddingsJavaScript
const response = await fetch('https://zzz.tuyang.online/v1/embeddings', { method: 'POST', headers: { 'Authorization': `Bearer ${process.env.OPENAI_API_KEY}`, 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify({ model: '你的嵌入模型', input: '需要向量化的文本' }) });
错误处理
请求失败时,服务会返回标准 JSON 错误结构,请根据 HTTP 状态码进行处理。
| 状态码 | 含义 | 建议 |
|---|---|---|
400 | 请求参数错误 | 检查 JSON 格式、必填字段和参数类型 |
401 | 认证失败 | 检查 API Key 是否正确、是否已失效 |
403 | 无权限访问 | 确认令牌权限及模型访问权限 |
404 | 资源不存在 | 检查接口路径和模型名称 |
429 | 请求过于频繁 | 降低请求频率,并使用指数退避重试 |
5xx | 服务端错误 | 稍后重试;持续发生时联系站点管理员 |
错误响应
{
"error": {
"message": "Incorrect API key provided",
"type": "invalid_request_error",
"code": "invalid_api_key"
}
}SDK 示例
大多数 OpenAI 兼容 SDK 只需要修改 `base_url` 即可使用。
Python
from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="你的 API Key", base_url="https://zzz.tuyang.online/v1", ) completion = client.chat.completions.create( model="你的模型名称", messages=[{"role": "user", "content": "你好!"}], ) print(completion.choices[0].message.content)
Node.js
import OpenAI from 'openai'; const client = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY, baseURL: 'https://zzz.tuyang.online/v1' });