OpenAI兼容格式 · v1.0 · 2026-07
API 文档
OpenAI兼容接口规范，30秒接入，Python / curl / Node.js 全覆盖
1快速上手
30秒完成接入，OpenAI兼容格式，只需修改 base_url 和 api_key 即可。
quickstart.py
import openai
# 1. 初始化客户端
client = openai.OpenAI(
api_key="sk-tai-your-api-key",
base_url="https://api.aitokenyun.com/v1"
)
# 2. 发送请求
response = client.chat.completions.create(
model="qwen-max",
messages=[
{"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手"},
{"role": "user", "content": "你好，请介绍一下你自己"}
]
)
# 3. 获取回复
print(response.choices[0].message.content)1
注册获取 Key注册 → 生成 sk-tai-xxxx → 即可调用
2
修改 base_url将 OpenAI SDK 的 base_url 改为 api.aitokenyun.com/v1
3
选择模型调用model 参数填入 qwen-max / ernie-4.0 等
2认证鉴权
所有 API 请求需在 Header 中携带 Bearer Token 认证。
HEADERAuthorization
Authorization: Bearer sk-tai-your-api-keyAPI Key 格式：sk-tai-{32位随机字符串}
获取方式：注册后前往 用户后台 → API Key 管理页面生成
API Key 管理
POST/v1/keys创建新 Key
可指定名称(name)和权限范围(scope: chat/images/all)
GET/v1/keys列出所有 Key
返回当前用户所有 API Key 列表（不含完整密钥，仅显示前8位+掩码）
DELETE/v1/keys/{key_id}删除 Key
永久删除指定 API Key，删除后不可恢复
3Chat Completions
核心对话接口，与 OpenAI Chat Completions API 完全兼容。
POST/v1/chat/completions
给定一组对话消息，生成模型回复。支持流式输出 (stream=True)。
请求参数
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| model | string | 必填 | 模型ID，如 qwen-max / ernie-4.0 / doubao-pro / pangu-large 等 |
| messages | array | 必填 | 对话消息数组，每项含 role (system/user/assistant) 和 content |
| temperature | float | 可选 | 采样温度 0-2，默认 1。越高越随机，越低越确定 |
| top_p | float | 可选 | 核采样参数 0-1，默认 1。与 temperature 互斥，建议只改一个 |
| max_tokens | integer | 可选 | 最大输出 Token 数，默认由模型决定 |
| stream | boolean | 可选 | 是否流式输出，默认 false。设为 true 逐 token 返回 |
| stop | string/array | 可选 | 停止序列，最多4个，生成遇到这些字符串时停止 |
| frequency_penalty | float | 可选 | 频率惩罚 -2~2，降低已出现 token 的重复概率 |
| presence_penalty | float | 可选 | 存在惩罚 -2~2，增加新 token 出现概率 |
| user | string | 可选 | 终端用户标识，用于滥用检测和统计 |
请求示例
request.json
{
"model": "qwen-max",
"messages": [
{"role": "system", "content": "你是一个专业的AI助手"},
{"role": "user", "content": "解释一下量子计算的基本原理"}
],
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 2000
}响应示例
response.json
{
"id": "chatcmpl-tai-8f7d2e",
"object": "chat.completion",
"created": 1720934400,
"model": "qwen-max",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "量子计算利用量子力学的叠加和纠缠现象..."
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 42,
"completion_tokens": 385,
"total_tokens": 427
}
}usage 字段说明
prompt_tokens — 输入消耗的 Token 数（含 system + user 消息）
completion_tokens — 输出生成的 Token 数
total_tokens — 总消耗 Token 数 = prompt + completion
💡 计费依据 usage 字段精确计量，每次请求实时扣减余额
4模型列表
GET/v1/models
列出所有可用模型及其基本信息
response.json
{
"object": "list",
"data": [
{"id": "qwen-max", "object": "model", "owned_by": "alibaba"},
{"id": "qwen-turbo", "object": "model", "owned_by": "alibaba"},
{"id": "qwen-vl", "object": "model", "owned_by": "alibaba"},
{"id": "ernie-4.0", "object": "model", "owned_by": "baidu"},
{"id": "ernie-lite", "object": "model", "owned_by": "baidu"},
{"id": "ernie-vilg", "object": "model", "owned_by": "baidu"},
{"id": "doubao-pro", "object": "model", "owned_by": "bytedance"},
{"id": "doubao-lite", "object": "model", "owned_by": "bytedance"},
{"id": "pangu-nlp", "object": "model", "owned_by": "huawei"},
{"id": "pangu-large", "object": "model", "owned_by": "huawei"}
]
}5图像生成
基于文心一格 (ernie-vilg) 模型，支持文生图、风格迁移等能力。专业版及以上可用。
POST/v1/images/generations
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| model | string | 必填 | 目前仅支持 ernie-vilg |
| prompt | string | 必填 | 图像描述文本，最长1024字符 |
| size | string | 可选 | 图像尺寸：512x512 / 1024x1024，默认 1024x1024 |
| n | integer | 可选 | 生成数量 1-4，默认 1 |
python
response = client.images.generate(
model="ernie-vilg",
prompt="一只在月球上漫步的猫，赛博朋克风格",
size="1024x1024",
n=1
)
print(response.data[0].url) # 图片URL6错误码
| 状态码 | 错误类型 | 说明 | 处理建议 |
|---|---|---|---|
| 400 | invalid_request_error | 请求参数格式错误 | 检查参数类型和必填项 |
| 401 | authentication_error | API Key 无效或缺失 | 检查 Authorization Header |
| 403 | permission_error | 权限不足（套餐限制） | 升级套餐或检查模型可用性 |
| 429 | rate_limit_error | 请求速率超限 | 降低频率或升级套餐提升 RPM |
| 429 | insufficient_quota | Token 额度/余额不足 | 充值余额或升级套餐 |
| 500 | server_error | 服务端内部错误 | 稍后重试，持续出现请联系支持 |
| 503 | engine_overloaded | 模型引擎过载 | 稍后重试或切换到其他模型 |
error_response.json
{
"error": {
"message": "Rate limit exceeded: 20 RPM",
"type": "rate_limit_error",
"code": "429"
}
}7速率限制
| 套餐 | RPM | 并发连接 | Token/月上限 |
|---|---|---|---|
| 基础版 | 20 | 3 | 500K |
| 专业版 | 60 | 10 | 2M |
| 企业版 | 200 | 30 | ∞ |
速率限制响应头
X-RateLimit-Limit — 当前套餐 RPM 上限
X-RateLimit-Remaining — 当前窗口剩余请求次数
X-RateLimit-Reset — 窗口重置时间（Unix秒）
8计费接口
GET/v1/balance
查询当前账户余额与套餐信息
response.json
{
"balance": 156.80,
"plan": "pro",
"tokens_used": 1450000,
"tokens_limit": 2000000,
"period_end": "2026-08-01"
}GET/v1/usage?from=2026-07-01&to=2026-07-14
查询指定日期范围的用量明细
| from | 必填 | 起始日期 YYYY-MM-DD |
| to | 必填 | 结束日期 YYYY-MM-DD |
| model | 可选 | 按模型筛选 |
9流式输出
设置 stream=True 即可逐 Token 接收回复，适合实时对话场景。
streaming.py
response = client.chat.completions.create(
model="qwen-max",
messages=[{"role": "user", "content": "讲一个故事"}],
stream=True
)
for chunk in response:
content = chunk.choices[0].delta.content
if content:
print(content, end="", flush=True)💡 流式输出每个 chunk 包含 delta.content（增量文本）
💡 最后一个 chunk 的 finish_reason 为 "stop"
💡 流式输出的 usage 字段在最后一个 chunk 中返回完整统计
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