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API 开发文档

v2.0 · 最后更新 2026-08-03 预计阅读 10 分钟

快速开始

期许AI 完全兼容 OpenAI API 协议。你只需要做两件事：

  1. 注册账号并获取 API Key — 登录控制台，在「API Keys」页面创建或复制你的 Key。
  2. 修改 Base URL — 将你现有代码中的 base_url 改为 https://www.qixuai.com/v1，其余代码无需改动。
💡
零迁移成本：如果你已经在使用 OpenAI SDK（Python / Node.js / 其他语言），只需改一行 base_url 即可。所有参数、响应格式与 OpenAI API 完全一致。

身份认证

所有 API 请求都需要在 Header 中携带 Bearer Token 进行鉴权：

HTTP Header 
Authorization: Bearer sk-qixu-your-api-key-here
⚠️
安全提示：请勿将 API Key 暴露在前端代码或公开仓库中。建议通过环境变量或密钥管理服务存储 Key。如怀疑 Key 泄露，请立即在控制台重新生成。

请求格式

Header必填说明
Authorization 是 Bearer Token 格式：Bearer sk-qixu-...
Content-Type 是 请求体为 JSON 时设为 application/json

对话补全 API (Chat Completions)

这是最核心的接口，用于与模型进行多轮对话。完全兼容 OpenAI /v1/chat/completions 接口。

端点

POST 
https://www.qixuai.com/v1/chat/completions

请求参数

参数类型必填说明
model string 是 模型名称，如 deepseek-v4-pro、kimi-k2.7-code、qwen3-max 等。详见模型列表。
messages array 是 对话消息数组，每条消息包含 role（system/user/assistant）和 content。
temperature number 否 采样温度，范围 0–2，默认 1。值越高输出越随机。
max_tokens integer 否 最大生成 token 数，默认根据模型自动设置。
stream boolean 否 是否流式返回，默认 false。设为 true 时以 SSE 格式逐 token 返回。
top_p number 否 核采样阈值，范围 0–1，默认 1。与 temperature 二选一使用。

请求示例

cURL 
# 基本调用示例
curl https://www.qixuai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-qixu-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-pro",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "你是一个专业的技术助手"},
      {"role": "user", "content": "用 Python 写一个快速排序"}
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 2048
  }'

响应结构

JSON Response 
{
  "id": "chatcmpl-abc123",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1722672000,
  "model": "deepseek-v4-pro",
  "choices": [{
    "index": 0,
    "message": {
      "role": "assistant",
      "content": "以下是 Python 快速排序的实现...\n\n```python\ndef quicksort(arr):..."
    },
    "finish_reason": "stop"
  }],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 24,
    "completion_tokens": 386,
    "total_tokens": 410,
    "cache_read_input_tokens": 12,
    "cache_creation_input_tokens": 0
  }
}
✅
缓存命中透明化：响应中的 usage.cache_read_input_tokens 字段告诉你本次调用的缓存命中量，这部分输入 Token 会按更低费率计费或免费（取决于模型配置）。

模型列表 API

获取当前可用的所有模型及其定价信息。

GET 
https://www.qixuai.com/v1/models

响应示例

JSON Response 
{
  "object": "list",
  "data": [
    {"id": "deepseek-v4-pro", "owned_by": "deepseek", ...},
    {"id": "kimi-k2.7-code", "owned_by": "kimi", ...},
    ...
  ]
}

用量查询 API

用量和账单明细建议优先在控制台查看；如需程序化对账，可按 API Key、模型和时间区间查询调用记录。

GET 
https://www.qixuai.com/api/v2/usage?start=2026-08-01&end=2026-08-04&model=deepseek-v4-pro
参数类型必填说明
startstring否查询开始日期，格式 YYYY-MM-DD。
endstring否查询结束日期，格式 YYYY-MM-DD。
modelstring否指定模型 ID；不传则返回全部模型汇总。
api_key_idstring否指定某个 API Key 的调用明细。

Python SDK 示例

使用官方 OpenAI Python SDK，只需修改 base_url 和 api_key：

Python 
from openai import OpenAI

# 初始化客户端
client = OpenAI(
    api_key="sk-qixu-your-api-key",
    base_url="https://www.qixuai.com/v1"
)

# 普通调用
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "你好，介绍一下你自己"}
    ]
)
print(response.choices[0].message.content)

# 流式调用
stream = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "写一首关于 AI 的诗"}
    ],
    stream=True
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")
📦
安装依赖：pip install openai — 版本要求 ≥ 1.0.0

Node.js SDK 示例

JavaScript / TypeScript 
import OpenAI from 'openai';

// 初始化客户端
const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.QIXU_API_KEY,
  baseURL: 'https://www.qixuai.com/v1'
});

// 普通调用
const response = await client.chat.completions.create({
  model: 'deepseek-v4-pro',
  messages: [{ role: 'user', content: '你好' }]
});

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

// 流式调用
const stream = await client.chat.completions.create({
  model: 'kimi-k2.7-code',
  messages: [{ role: 'user', content: '用 TypeScript 写一个 HTTP 服务器' }],
  stream: true
});

for await (const chunk of stream) {
  process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content ?? '');
}
📦
安装依赖：npm install openai — 版本要求 ≥ 4.0.0

cURL 示例

适合快速验证 Key、模型名和网络连通性。生产环境建议把 Key 放入环境变量，避免出现在命令历史中。

Shell 
export QIXU_API_KEY="sk-qixu-your-api-key"

curl https://www.qixuai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer ${QIXU_API_KEY}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-pro",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "请用三句话介绍期许AI"}
    ],
    "stream": false
  }'

速率限制

套餐等级RPM (每分钟)TPM (每分钟 Token)并发数
免费体验2040,0003
基础版100200,00010
专业版5001,000,00030
企业版自定义自定义自定义

超出限制时将返回 429 Too Many Requests 错误，响应头中包含 X-RateLimit-Reset 字段指示重试时间。

错误码说明

状态码错误类型说明解决方法
400Invalid Request请求参数有误检查请求体 JSON 格式和必填字段
401UnauthorizedAPI Key 无效或缺失检查 Authorization Header
403Forbidden无权限访问该模型确认账户余额和套餐权限
404Not Found模型不存在检查 model 参数名称
429Rate Limited超过速率限制降低请求频率后重试
500Server Error服务内部错误稍后重试，如持续请联系客服
502Bad Gateway官方同源模型服务异常系统会自动重试，也可稍后手动重试

更新日志

v2.0 2026-08-03
  • 新增 Kimi K2.5 / K2.6 / K2.7 Code 三款模型支持
  • 新增 GLM 5.2 模型接入
  • 优化缓存命中明细展示，响应中增加 cache_read_input_tokens 字段
  • 控制台 UI 全面升级，新增调用记录筛选导出功能
v1.5 2026-07-15
  • 新增通义千问 Qwen3 系列模型（Coder-Flash / 3.6-Plus / Max）
  • DeepSeek V4 Pro/V4 Flash 上线官方同源线路
  • 余额制扣费系统上线，废弃积分概念