API 文档 - tokreo AI

平台介绍

tokreo AI 是一个 AI 接口聚合管理平台，提供统一格式的 API 接口，让您可以用一个 API Key 调用 GPT、Claude、Gemini 等 580+ 主流大模型。

核心特性

一个 API Key 调用全部模型，无需分别注册各平台账号
完全兼容 OpenAI API 协议，现有代码零修改即可迁移
全球直连，无需科学上网，连接速度是官方的 1200 倍
Token 精确计费，统一单位为 USD / 1M tok
完善 API Key 管理系统，支持额度、有效期、模型权限设置
实时用量监控，调用数据一目了然

新用户注册即送体验额度，可直接开始调用所有模型

功能对比

功能	tokreo AI	官方API
支持GPT-4等模型	✅ 支持各类型	❌ 需要账号有4.0权限
最高调用速度	✅ 无限制	❌ 需要绑卡付费48小时后
多账号高并发开发	✅ 数百个账号	❌ 单个账号API有限制
OpenAI账号要求	✅ 无需注册	❌ 需要科学上网和绑定国外手机
额度有效期	✅ 永不过期	❌ 三个月到期
风控问题	✅ 0封号	❌ 随时无故封号
使用记录查看	✅ 实时查看，保留30天	❌ 只能看到延迟总消耗
代理访问要求	✅ 无需代理	❌ 需要在可支持的地区使用
计费规则	折扣价	原价
接口协议	✅ 完全兼容各平台接口协议	❌ 仅支持自有协议

快速开始

只需四步，即可开始调用大模型接口

注册登录
前往登录页面注册账户，登录即送算力，充值 1 人民币 = 1 美元
创建令牌
进入 API令牌管理页面创建 API 令牌
选择模型
进入模型广场选择模型
工具接入
将模型接入到 Codex、Claude Code、OpenClaw 等工具中，详见下方工具接入教程

Python 示例

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-your-api-key",
    base_url="https://api.tokreo.com/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

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

cURL 示例

bash

curl https://api.tokreo.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -d '{
    "model": "gpt-4o",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
      {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ],
    "max_tokens": 1000
  }'

Node.js 示例

JavaScript

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: 'sk-your-api-key',
  baseURL: 'https://api.tokreo.com/v1'
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: 'gpt-4o',
  messages: [
    { role: 'system', content: 'You are a helpful assistant.' },
    { role: 'user', content: 'Hello!' }
  ]
});

console.log(response.choices[0].message.content);

API 令牌创建教程

1、进入管理页面

进入 API令牌管理页面创建 API 令牌。

2、创建令牌

点击"添加令牌"按钮创建新的 API 令牌。

新手建议

建议新手直接创建一个 auto API 令牌，分组选择"自动选择"分组。自动选择分组系统会根据每个模型的不同，自动选择即兼顾稳定性又兼顾性价比的渠道。其他参数默认即可。

老手建议

老手可以根据自己对稳定性和性价比的需要再自己组合分组，根据需要设置其他参数。

3、复制令牌使用

创建完成后直接复制令牌，填入工具的 API Key 字段即可使用。

工具接入教程

支持的工具列表

工具	说明
Codex	AI编程工具，分组需选择 Codex专属
Claude Code	Anthropic 官方编程助手
OpenClaw	开源 AI 编程工具
Hermes Agent	AI Agent 工具
OpenCode	开源代码助手
Trae	字节跳动 AI 编程工具
Gemini CLI	Google Gemini 命令行工具
WorkBuddy	工作助手工具
Cherry Studio	桌面端 AI 客户端
其他工具	按下方通用教程自行接入

通用工具接入教程

找到工具的自定义模型设置入口
按下表填写相关字段

参数名	参数值	说明
API 协议	OpenAI Completions / OpenAI	接口协议类型，建议选 OpenAI Completions，所有对话模型都兼容
API Base URL	https://api.tokreo.com 或 https://api.tokreo.com/v1	接口请求基础地址，有些工具需要带 /v1，有些不需要
API Key	sk-xxxxxxxx	接口授权令牌，在控制台创建后复制
Model Name	gpt-4o、claude-opus-4-7 等	模型名称，在模型广场选择后复制

接入失败可联系我们寻求帮助

创建聊天补全（非流式）

本接口为兼容 OpenAI ChatGPT 的聊天非流式接口。所有支持对话的模型都可以使用该接口。

POST /v1/chat/completions

鉴权方式

在 Header 添加参数 Authorization，其值为在 Bearer 之后拼接 Token：

Header
Authorization: Bearer sk-your-api-key

请求参数

参数	类型	必填	说明
model	string	必填	要使用的模型名称，如 gpt-4o、claude-3-5-sonnet 等
messages	array[object]	必填	对话消息列表，每条包含 role 和 content
temperature	number	可选	采样温度，0-2 之间。较高值(如0.8)使输出更随机，较低值(如0.2)更确定。建议改变此参数或 top_p，但不要同时改变
top_p	number	可选	核采样参数，0.1 表示只考虑前10%概率质量的标记。建议改变此参数或 temperature，但不要同时改变
n	integer	可选	为每个输入消息生成多少个聊天补全选择，默认1
stream	boolean	可选	是否流式输出，默认 false。设置后以 SSE 形式发送增量，以 data: [DONE] 结尾
stop	string/array	可选	最多4个序列，API将停止进一步生成标记，默认null
max_tokens	integer	可选	聊天补全中生成的最大标记数，默认inf。总长度受模型上下文长度限制
presence_penalty	number	可选	-2.0到2.0之间，正值根据是否出现在文本中惩罚新标记，增加谈论新主题的可能性
frequency_penalty	number	可选	-2.0到2.0之间，默认0。正值根据存在频率惩罚新标记，降低重复可能性
logit_bias	object	可选	修改指定标记出现的可能性，接受标记ID到偏差值(-100到100)的映射
user	string	可选	代表最终用户的唯一标识符，帮助监控和检测滥用
response_format	object	可选	指定模型输出格式。{"type": "json_object"} 启用JSON模式，确保输出有效JSON
seed	integer	可选	Beta功能。指定后系统尽最大努力确定性采样，相同种子和参数重复请求应返回相同结果
tools	array	可选	模型可调用的工具列表，目前只支持函数工具
tool_choice	object	可选	控制模型调用哪个函数。none=不调用，auto=自动选择，或指定函数名强制调用

请求示例

bash

curl --location 'https://api.tokreo.com/v1/chat/completions' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'Authorization: Bearer sk-your-api-key' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
  "model": "gpt-4o",
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "你好"}
  ],
  "max_tokens": 1000
}'

响应示例

JSON

{
    "id": "chatcmpl-123",
    "object": "chat.completion",
    "created": 1677652288,
    "choices": [{
        "index": 0,
        "message": {
            "role": "assistant",
            "content": "\n\nHello there, how may I assist you today?"
        },
        "finish_reason": "stop"
    }],
    "usage": {
        "prompt_tokens": 9,
        "completion_tokens": 12,
        "total_tokens": 21
    }
}

所有参数均兼容 OpenAI API 格式，可直接使用现有 OpenAI SDK 或第三方客户端。官方文档：OpenAI Chat Create

创建聊天补全（流式）

与非流式接口相同的 URL 和参数，只需设置 "stream": true，响应将以 SSE（Server-Sent Events）形式逐步返回。

请求示例

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-your-api-key",
    base_url="https://api.tokreo.com/v1"
)

stream = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

创建聊天识图

使用支持视觉的模型（如 gpt-4o）识别图片内容。支持 URL 和 Base64 两种图片传入方式。

POST /v1/chat/completions

URL 方式传入图片

bash

curl --location 'https://api.tokreo.com/v1/chat/completions' \
--header 'Authorization: Bearer sk-your-api-key' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
  "model": "gpt-4o",
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {"type": "text", "text": "这张图片里有什么？请详细描述。"},
        {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/image.png"}}
      ]
    }
  ],
  "stream": true
}'

Base64 方式传入图片

bash

curl --location 'https://api.tokreo.com/v1/chat/completions' \
--header 'Authorization: Bearer sk-your-api-key' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
  "model": "gpt-4o-mini",
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {"type": "text", "text": "这张图片里有什么？请详细描述。"},
        {"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:image/png;base64,iVBORw0KGgo..."}}
      ]
    }
  ],
  "stream": true
}'

创建聊天创作图

使用支持图片生成的模型（如 gpt-4o-image-vip）通过对话方式生成或编辑图片。

POST /v1/chat/completions

请求示例

bash

curl --location 'https://api.tokreo.com/v1/chat/completions' \
--header 'Authorization: Bearer sk-your-api-key' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
  "model": "gpt-4o-image-vip",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {"type": "text", "text": "画一只可爱的猫咪，尺寸[4:3]"},
        {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/photo.png"}}
      ]
    }
  ]
}'

在文本提示中加入 尺寸[4:3]、尺寸[16:9] 等可控制生成图片比例

Function Calling

让模型调用外部函数，获取实时数据或执行操作。兼容 OpenAI Function Calling 协议。

POST /v1/chat/completions

请求示例

bash

curl --location 'https://api.tokreo.com/v1/chat/completions' \
--header 'Authorization: Bearer sk-your-api-key' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
  "stream": false,
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "北京今天天气怎么样"}
  ],
  "tools": [{
    "type": "function",
    "function": {
      "name": "get_current_weather",
      "description": "Get the current weather in a given location",
      "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "location": {"type": "string", "description": "The city, e.g. Beijing"},
          "unit": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"]}
        },
        "required": ["location"]
      }
    }
  }],
  "max_tokens": 1000,
  "model": "gpt-4o"
}'

官方文档：OpenAI Function Calling

创建结构化输出

使用 response_format 参数的 json_schema 类型，确保模型输出严格遵循指定的 JSON Schema。

POST /v1/chat/completions

请求示例

bash

curl --location 'https://api.tokreo.com/v1/chat/completions' \
--header 'Authorization: Bearer sk-your-api-key' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
  "model": "gpt-4.1-2025-04-14",
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "Determine if the user input violates specific guidelines."},
    {"role": "user", "content": "How do I prepare for a job interview?"}
  ],
  "response_format": {
    "type": "json_schema",
    "json_schema": {
      "name": "content_compliance",
      "description": "Determines if content is violating specific moderation rules",
      "schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "is_violating": {"type": "boolean", "description": "Indicates if content is violating"},
          "category": {"type": ["string", "null"], "enum": ["violence", "sexual", "self_harm"]},
          "explanation_if_violating": {"type": ["string", "null"]}
        },
        "required": ["is_violating", "category", "explanation_if_violating"],
        "additionalProperties": false
      },
      "strict": true
    }
  }
}'

使用 JSON 模式时，必须通过系统或用户消息指示模型生成 JSON，否则可能生成无休止的空白流

控制推理模型努力程度

对于推理模型（如 o4-mini），可通过 reasoning_effort 参数控制推理深度。

POST /v1/chat/completions

reasoning_effort 可选值

值	说明
low	低努力，快速响应，适合简单问题
medium	中等努力，平衡速度和质量
high	高努力，深度推理，适合复杂问题

请求示例

bash

curl --location 'https://api.tokreo.com/v1/chat/completions' \
--header 'Authorization: Bearer sk-your-api-key' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
  "model": "o4-mini",
  "max_tokens": 500,
  "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}],
  "temperature": 1.0,
  "stream": true,
  "reasoning_effort": "medium"
}'

翻译接口（qwen-mt-turbo）

使用 qwen-mt-turbo 模型进行高质量机器翻译，支持自动语言检测。

POST /v1/chat/completions

请求示例

bash

curl --location 'https://api.tokreo.com/v1/chat/completions' \
--header 'Authorization: Bearer sk-your-api-key' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
  "model": "qwen-mt-turbo",
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "看完这个视频我没有笑"}
  ],
  "translation_options": {
    "source_lang": "auto",
    "target_lang": "English"
  }
}'

官方文档：阿里云机器翻译。source_lang 设为 "auto" 可自动检测源语言。

OCR 识别（deepseek-ocr）

使用 deepseek-ocr 模型进行图片文字识别，支持 URL 和 Base64 图片。

POST /v1/chat/completions

请求示例

bash

curl --location 'https://api.tokreo.com/v1/chat/completions' \ --header 'Authorization: Bearer sk-your-api-key' \ --header 'Content-Type: application/json' \ --data '{ "model": "deepseek-ocr", "stream": true, "messages": [ {"role": "system", "content": "\nFree OCR."}, { "role": "user", "content": [ {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/document.jpg"}} ] } ] }'

DeepSeek 思考程度控制

DeepSeek V3.1 等深度思考模型支持通过 thinking 字段控制是否开启深度思考能力。

POST /v1/chat/completions

thinking.type 可选值

值	说明
enabled	强制开启深度思考能力
disabled	强制关闭深度思考能力
auto	模型自行判断是否进行深度思考

请求示例

bash

curl --location 'https://api.tokreo.com/v1/chat/completions' \
--header 'Authorization: Bearer sk-your-api-key' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
  "model": "deepseek-v3-1-250821",
  "max_tokens": 1000,
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "你好"}
  ],
  "temperature": 1.0,
  "stream": true,
  "stream_options": {"include_usage": true},
  "thinking": {"type": "enabled"}
}'

stream_options 参数

参数	类型	说明
include_usage	boolean	设为 true 时，在流式消息最后的 data: [DONE] 之前会传输一个额外的块，包含整个请求的 token 使用统计

Completion 接口

文本补全接口，适用于纯文本生成场景。兼容 OpenAI Completions API 格式。

POST /v1/completions

请求参数

参数	类型	必填	说明
model	string	必填	模型ID
prompt	string/array	必填	补全提示文本
max_tokens	integer	可选	最大生成Token数，默认16
temperature	number	可选	生成温度0-2
top_p	number	可选	核采样参数
stream	boolean	可选	是否流式输出
stop	string/array	可选	停止生成的序列

请求示例

bash

curl --location 'https://api.tokreo.com/v1/completions' \
--header 'Authorization: Bearer sk-your-api-key' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
  "model": "gpt-4o",
  "prompt": "Once upon a time",
  "max_tokens": 100,
  "temperature": 0.7
}'

模型列表

获取当前可用的所有模型列表

GET /v1/models

请求示例

bash

curl https://api.tokreo.com/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key"

响应示例

JSON

{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "id": "gpt-4o",
      "object": "model",
      "created": 1686935002,
      "owned_by": "openai"
    },
    {
      "id": "claude-3-5-sonnet",
      "object": "model",
      "created": 1686935002,
      "owned_by": "anthropic"
    }
  ]
}

查看所有支持模型及价格，请访问模型广场

分组说明

令牌分组决定了模型调用的渠道来源和费率。不同分组对应不同的渠道和价格倍率，您可以根据需求选择最适合的分组。

分组类型及特点

分组	类型	费率	支持模型
default（默认）	混合 ChatGPT(AZ渠道) + Claude(逆向渠道) + MJ(快速模型) + 国产模型	官方费率 ×1	OpenAI, Claude, 国产模型
企业级高可用	国产模型(DeepSeek+Qwen)	官方费率 ×1	国产模型
优质grok	grok模型（部分grok模型）	官方费率 ×5	grok
优质gemini	Gemini(Google渠道)模型	官方费率 ×1	Gemini
官转gemini	Gemini(Google渠道)模型，价格较贵(账号更多)	官方费率 ×3	Gemini
纯AZ	ChatGPT模型(AZ渠道) + 国产模型	官方费率 ×1.5	OpenAI, 国产模型
官转	ChatGPT(AZ渠道) + ChatGPT(官转渠道) + 国产模型	官方费率 ×3	OpenAI, 国产模型
官转OPENAI	ChatGPT模型(官转渠道)+AZ渠道	官方费率 ×6	OpenAI
优质官转OPENAI	ChatGPT模型(官转渠道)，价格较贵(账号更多)	官方费率 ×8	OpenAI
逆向	支持GPT + Claude + Gemini + Grok	官方费率 ×1.4	OpenAI, Claude
限时特价	国产模型 + Gemini(Google渠道) + ChatGPT(AZ渠道)	官方费率 ×0.6	Gemini, 国产模型
官转克劳德2	Claude(AWS官转渠道)	官方费率 ×6	Claude
官转克劳德3	Claude(AWS官转渠道 + Anthropic官转渠道)	官方费率 ×12	Claude
直连克劳德	Claude(Anthropic官转渠道)	官方费率 ×16	Claude
Claude code专属	Claude code	官方费率 ×1.5	Claude code

费率说明

费率表示相对于官方价格的倍数：

费率 = 1 时：官方价格 1 刀，平台扣 1 刀
费率 = 1.5 时：官方价格 1 刀，平台扣 1.5 刀
费率 = 0.6 时：官方价格 1 刀，平台仅扣 0.6 刀（更优惠）

渠道来源说明

渠道名称	来源	特点
AZ渠道	微软Azure	通道多、备用足、高并发、无审核、支持FC/TC
官转渠道	openai.com	ChatGPT官网同款，高速、高并发
Google渠道	谷歌官方API	大额账号、并发高
AWS官转	亚马逊	官方渠道、支持函数调用
Anthropic官转	Anthropic官方	账号更多、更稳定
逆向渠道	ChatGPT官网	官网同款、价格优惠

如何选择分组

在控制台 - API令牌页面创建令牌时，可以指定分组。不同分组适合不同场景：

日常使用：选择 default（默认），覆盖模型最广
追求性价比：选择限时特价，费率最低
需要稳定官转：选择官转或优质官转OPENAI
Claude Code 用户：选择 Claude code专属
Gemini 用户：选择优质gemini

接口调用地址

所有 API 请求都发送到以下基础地址，具体路径根据接口类型而定。

Base URL

bash

# 主站地址（推荐）
https://api.tokreo.com/

# 带版本号
https://api.tokreo.com/v1

# 完整聊天接口地址
https://api.tokreo.com/v1/chat/completions

不同工具的 Base URL 配置

工具类型	Base URL	说明
OpenAI SDK (Python)	`https://api.tokreo.com/v1`	需要带 /v1
OpenAI SDK (JS)	`https://api.tokreo.com/v1`	需要带 /v1
curl	`https://api.tokreo.com/v1/chat/completions`	完整路径
Claude Code	`https://api.tokreo.com`	不带 /v1
Codex	`https://api.tokreo.com`	不带 /v1
ChatBox	`https://api.tokreo.com`	不带 /v1
Cherry Studio	`https://api.tokreo.com`	不带 /v1
NextChat	`https://api.tokreo.com`	不带 /v1

提示：不同客户端可能需要使用不同的 Base URL，建议依次尝试以上地址。如果接口报错，请先检查 Base URL 是否正确。

邀请奖励活动

邀请好友注册，好友充值即可获得 10% 现金奖励！

参与流程

tokreo AI 用户免费参与
进入控制台 - 充值页面复制专属邀请链接
分享链接给好友
好友通过链接注册账号
好友完成前3次充值即可触发奖励

奖励规则

好友前3次充值，可获其充值金额 10% 现金奖励
邀请人数不限，多邀多赚、上不封顶
奖励长期有效

奖励使用

直接提现：收益可随时申请提现
划转余额：奖励可转入账户余额，抵扣模型调用费用

活动亮点：零成本参与，分享即赚钱 | 奖励可提现、可转余额 | 一键复制链接，分享便捷高效

常见问题

Q: API Key 在哪里获取？

注册账户后，在控制台 - API令牌页面创建和管理您的 API Key。

Q: 支持哪些模型？

目前支持 580+ 主流大模型，包括 GPT-4o、Claude Opus 4、Gemini 2.5 Pro、DeepSeek V3 等。完整列表请查看模型广场。

Q: 计费方式是什么？

Token 用量精确计费，用多少付多少。展示价格单位为 USD / 1M tok，实际结算与扣费按人民币（CNY）执行，具体以控制台账单与余额流水为准，并可在模型价格页面查看最新展示价格。

Q: 额度有效期多久？

充值额度永不过期，可放心使用。

Q: 是否兼容 OpenAI SDK？

完全兼容。只需将 base_url 修改为 https://api.tokreo.com/v1，api_key 替换为您的密钥即可，代码无需其他修改。

Q: 如何查看用量？

登录控制台，在"用量统计"页面可查看详细的调用记录和消耗数据。

Q: 接入工具失败怎么办？

请参考上方工具接入教程，确认 API 协议、Base URL、API Key、Model Name 填写正确。如仍有问题可联系我们。

Q: 常见HTTP状态码说明

状态码	含义	详细说明
200	OK	请求成功
400	Bad Request	请求格式错误或不能被服务器理解，通常是客户端参数错误
401	Unauthorized	API Key 验证未通过，请检查密钥是否正确或是否已过期
403	Forbidden	权限不足，可能是令牌无权访问该模型或分组
404	Not Found	请求的资源未找到，请检查接口路径是否正确
413	Request Entity Too Large	请求体太大，请减小请求内容
429	Too Many Requests	请求频率超过限制，请稍后重试
500	Internal Server Error	服务器内部错误，可能是上游服务问题
502	Bad Gateway	上游服务不可用
503	Service Unavailable	服务器暂时不可用，可能是维护或过载

Q: AI返回字段中的思考内容是什么？

部分推理模型（如 DeepSeek R1、o3 等）会在响应中返回思考过程，相关字段说明如下：

字段	类型	说明
`reasoning_content`	string	思考信息字段，包含模型的推理过程（DeepSeek R1、o系列等模型返回）
`content`	string	回复信息字段，包含模型的最终回答
`reasoning`	string	Gemini 思考模型返回的思考内容字段

示例响应片段：

JSON

{
  "choices": [{
    "delta": {
      "content": "",
      "reasoning_content": "让我思考一下这个问题...",
      "role": "assistant"
    },
    "index": 0
  }],
  "model": "deepseek-reasoner",
  "object": "chat.completion.chunk"
}

请妥善保管您的 API Key，避免泄露。如发现密钥泄露，请立即在控制台中删除并重新创建。

tokreo AI API 文档

平台介绍

核心特性

功能对比

快速开始

Python 示例

cURL 示例

Node.js 示例

API 令牌创建教程

1、进入管理页面

2、创建令牌

新手建议

老手建议

3、复制令牌使用

工具接入教程

支持的工具列表

通用工具接入教程

创建聊天补全（非流式）

鉴权方式

请求参数

请求示例

响应示例

创建聊天补全（流式）

请求示例

创建聊天识图

URL 方式传入图片

Base64 方式传入图片

创建聊天创作图

请求示例

Function Calling

请求示例

创建结构化输出

请求示例

控制推理模型努力程度

reasoning_effort 可选值

请求示例

翻译接口（qwen-mt-turbo）

请求示例

OCR 识别（deepseek-ocr）

请求示例

DeepSeek 思考程度控制

thinking.type 可选值

请求示例

stream_options 参数

Completion 接口

请求参数

请求示例

模型列表

请求示例

响应示例

分组说明

分组类型及特点

费率说明

渠道来源说明

如何选择分组

接口调用地址

Base URL

不同工具的 Base URL 配置

邀请奖励活动

参与流程

奖励规则

奖励使用

常见问题

Q: API Key 在哪里获取？

Q: 支持哪些模型？

Q: 计费方式是什么？

Q: 额度有效期多久？

Q: 是否兼容 OpenAI SDK？

Q: 如何查看用量？

Q: 接入工具失败怎么办？

Q: 常见HTTP状态码说明

Q: AI返回字段中的思考内容是什么？