API Documentation

了解如何将 Token HubAPI 集成到您的应用程序中

Quick Start

在几分钟内开始使用 Token HubAPI。我们的 API 完全兼容 OpenAI 的接口。

获取您的 API 密钥

登录并从设置页面生成您的 API 密钥。

安装 SDK

安装 OpenAI SDK 或使用我们兼容的端点。

bash

pip install openai

发出您的第一个请求

使用您首选的模型开始发送请求。

Authentication

所有 API 请求都需要使用您的 API 密钥进行认证。

API Key Header

在 Authorization 头中包含您的 API 密钥：

http

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

请保持您的 API 密钥安全，切勿在客户端代码中暴露。

Chat Completions

使用各种 AI 模型生成对话响应。

Endpoint

http

POST https://tokenapi.idccenter.net/v1/chat/completions

Request Parameters

model

要使用的模型 ID

messages

消息对象数组

temperature

采样温度 (0-2)

max_tokens

生成的最大令牌数

stream

启用流式响应

Example Request

typescript

import OpenAI from 'openai';

          // OpenAI 风格 Base URL
          const client = new OpenAI({
            baseURL: 'https://tokenapi.idccenter.net/v1',
            apiKey: process.env.API_KEY,
          });

          // OpenRouter 风格也同样支持:
          // baseURL: 'https://tokenapi.idccenter.net/api/v1'

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

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

Python Example Request

python

from openai import OpenAI

          # OpenAI 风格 Base URL
          client = OpenAI(
            base_url="https://tokenapi.idccenter.net/v1",
            api_key="YOUR_API_KEY"
          )

          # OpenRouter 风格也同样支持:
          # base_url="https://tokenapi.idccenter.net/api/v1"

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

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

Available Models

通过单一 API 访问数百个 AI 模型。

List Models Endpoint

http

GET https://tokenapi.idccenter.net/v1/models

Flagship Models

来自主要提供商的最新、最强大的模型

Coding Specialist

针对代码生成和技术任务优化

Reasoning Models

高级推理和复杂问题解决

Multimodal

支持图像、音频和视频输入

Streaming Responses

实时流式响应，提升用户体验。

Benefits of streaming:

减少感知延迟
实时反馈
长响应的更好用户体验

Implementation Example

typescript

const stream = await client.chat.completions.create({
            model: 'gpt-4',
            messages: [{ role: 'user', content: 'Tell me a story' }],
            stream: true,
          });

          for await (const chunk of stream) {
            process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content || '');
          }

Anthropic Native API

Token Hub完全支持 Anthropic 的原生 /v1/messages API 格式。您可以直接使用官方 Anthropic SDK，并支持流式和 Prompt Cache。

Base URL

将 Anthropic SDK 的 base_url 设置为以下地址，使用您的 Token HubAPI Key：

http

Base URL: https://tokenapi.idccenter.net

Python SDK

python

import anthropic

          client = anthropic.Anthropic(
            base_url="https://tokenapi.idccenter.net",
            api_key="YOUR_API_KEY",
          )

          message = client.messages.create(
            model="glm-4.7",
            max_tokens=1024,
            messages=[
              {"role": "user", "content": "你好，GLM-4.7！"}
            ]
          )

          print(message.content[0].text)

TypeScript SDK

typescript

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

          const client = new Anthropic({
            baseURL: 'https://tokenapi.idccenter.net',
            apiKey: 'YOUR_API_KEY',
          });

          const message = await client.messages.create({
            model: 'glm-4.7',
            max_tokens: 1024,
            messages: [
              { role: 'user', content: '你好，GLM-4.7！' }
            ],
          });

          console.log(message.content[0].text);

Streaming

使用 Anthropic SDK 的 stream 方法进行流式输出：

python

 import anthropic
client = anthropic.Anthropic(
    base_url="https://tokenapi.idccenter.net",
    api_key="YOUR_API_KEY",  # 换成你在 API Hub 的 Key
)

message = client.messages.create(
    model="deepseek-v4-pro",  #  deepseek-v4-pro
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello, deepseek!"}
    ]
)

print(message.content[0].text)

Prompt Cache

使用 cache_control 参数启用提示缓存，以减少重复令牌成本：

python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://tokenapi.idccenter.net/v1",  # 注意加 /v1
    api_key="YOUR_API_KEY",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",  # 或 deepseek-v4-flash
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant...(long system prompt)..."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

# 检查缓存使用
print(f"Cache hit: {response.usage.prompt_cache_hit_tokens}")
print(f"Cache miss: {response.usage.prompt_cache_miss_tokens}")

cURL Example

bash

curl https://tokenapi.idccenter.net/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-pro",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
  }'

Supported Models

以下 DeepSeek 模型目前可通过原生 API 格式使用：

DeepSeek V4 Flash

deepseek-v4-flash

DeepSeek V4 Pro

deepseek-v4-pro

DeepSeek Vision

deepseek-vision

Error Handling

有效理解和处理 API 错误。

Common Error Codes

401 Unauthorized - 无效的 API 密钥
429 Too Many Requests - 超过速率限制
500 Internal Server Error - 服务错误
503 Service Unavailable - 临时停机

Best Practices

实施指数退避重试
优雅处理速率限制
记录错误以便调试

Pricing & Billing

基于实际使用量的透明定价。

Model	Input Price	Output Price
GPT-4	$5.00	$15.00
GPT-3.5 Turbo	$0.50	$1.50
Claude 3 Opus	$15.00	$75.00

per 1M tokens

按需付费，无需订阅。

从仪表板实时跟踪您的使用情况和成本。

SDKs & Libraries

官方和社区维护的 SDK，支持流行语言。

Official SDKs

Python

使用官方 OpenAI Python 库

pip install openai

Node.js / TypeScript

使用官方 OpenAI Node.js 库

npm install openai

Popular Frameworks

LangChain: LangChain 集成，用于构建 AI 应用程序
Vercel AI SDK: Vercel AI SDK，用于 React 和 Next.js 应用程序

Rate Limits

API 使用限制，确保公平访问和服务稳定性。

Tier	Requests	Tokens
Free	100 req/day	100K tokens/day
Pro	10,000 req/day	10M tokens/day

速率限制信息包含在响应头中：

http

X-RateLimit-Limit: 10000
          X-RateLimit-Remaining: 9999
          X-RateLimit-Reset: 1640995200

在线客服

微信扫码 沟通更快捷

电话客服

QQ客服在线沟通

留言咨询

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API Key Header

Chat Completions

Endpoint

Request Parameters

Example Request

Python Example Request

Available Models

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Flagship Models

Coding Specialist

Reasoning Models

Multimodal

Streaming Responses

Benefits of streaming:

Implementation Example

Anthropic Native API

Base URL

Python SDK

TypeScript SDK

Streaming

Prompt Cache

cURL Example

Supported Models

DeepSeek V4 Flash

DeepSeek V4 Pro

DeepSeek Vision

Error Handling

Common Error Codes

Best Practices

Pricing & Billing

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Official SDKs

Python

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