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EntHub AI 平台 API 接入文档

按协议接入 EntHub AI 网关 · 建议先验证文本调用,再按场景扩展

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接入前准备

缺少 API Key,或应用未启用目标模型时,后续请求将失败。

准备项获取方式示例
接口地址(Base URL)固定地址https://api.lingfengtoken.com/v1
API Key控制台 → 应用管理 → 应用 → API Key → 创建sk-lf- 前缀的密钥字符串
模型 ID应用详情 → 模型权限中已启用的名称须与请求体 model 字段完全一致

1在控制台完成配置

请按下列顺序完成配置后再发起请求。

1)创建应用

控制台 → 应用管理 → 新建应用,进入应用详情。

2)启用模型

应用详情 → 模型权限,勾选目标模型并保存;记录模型 ID 原文(区分大小写)。

3)创建 Key

同一应用 → API Key → 创建,立即复制完整明文。列表中的 * 为脱敏展示,不可用作请求凭证。

请求前检查清单

  • □已持有 sk-lf- 前缀的完整 API Key
  • □该 Key 所属应用已启用目标模型
  • □已核对模型 ID(区分大小写)

2首次文本调用

建议先完成文本对话路径验证,再扩展至图片、视频等协议。

请求接口

项值
方法POST
完整 URLhttps://api.lingfengtoken.com/v1/chat/completions
请求头Authorization: Bearer <您的 sk-lf Key>
请求头Content-Type: application/json

请求体字段

字段说明
model应用中已启用的模型 ID
messages对话内容(至少一条 user)
stream首次建议使用 false

请求示例

将示例中的 API Key 与 model 替换为实际值后,在终端执行:

curl · Chat Completions
curl -X POST "https://api.lingfengtoken.com/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer sk-lf-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-4o-mini",
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好,请用一句话介绍你自己"}],
    "stream": false
  }'

成功与常见错误

现象含义处理建议
返回 JSON,含 choices / 回复内容调用成功可接入 SDK 或业务代码
401 / KEY_INVALIDKey 无效或未正确携带 Bearer检查请求头格式与完整明文 Key
403 / APP_MODEL_NOT_ALLOWED应用未启用该 model在模型权限中启用,或核对拼写
402 / BALANCE_INSUFFICIENT余额不足联系 EntHub AI 运营入账

OpenAI 官方 SDK 配置

SDK 配置项EntHub AI 取值
base_url / baseURLhttps://api.lingfengtoken.com/v1
api_key您的 sk-lf-…
model应用中已启用的模型 ID

3流式响应

建议首次调用使用 stream: false;验证通过后再启用流式。流式响应以分片数据返回,结束标记通常为 data: [DONE]。

curl · streaming
curl -N -X POST "https://api.lingfengtoken.com/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer sk-lf-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-4o-mini",
    "messages": [{"role": "user", "content": "hi"}],
    "stream": true
  }'

4按场景选择协议

文本路径验证通过后再扩展。不同模型族对应不同路径;路径选择错误是常见失败原因。

场景协议方法与路径Base
普通文本对话Chat CompletionsPOST /v1/chat/completionshttps://api.lingfengtoken.com/v1
Codex / Responses 客户端ResponsesPOST /v1/responseshttps://api.lingfengtoken.com/v1
GPT-5.6 显式提示缓存ResponsesPOST /v1/responseshttps://api.lingfengtoken.com/v1
GPT 推理 / 工具调用(尤其 5.6)ResponsesPOST /v1/responseshttps://api.lingfengtoken.com/v1
Claude 推理(thinking)/ 工具调用Claude MessagesPOST /claude/v1/messageshttps://lingfengtoken.com/api/claude
OpenAI 系图片(如 gpt-image)ImagesPOST /v1/images/generationshttps://api.lingfengtoken.com/v1
OpenAI 系图片编辑ImagesPOST /v1/images/editshttps://api.lingfengtoken.com/v1
Claude Code / 原生 ClaudeClaude MessagesPOST /claude/v1/messageshttps://lingfengtoken.com/api/claude
Claude 提示缓存Claude MessagesPOST /claude/v1/messageshttps://lingfengtoken.com/api/claude
豆包 Seedream 出图豆包图片POST /doubao/v1/images/generationshttps://lingfengtoken.com/api
豆包视频任务豆包视频POST /doubao/v1/videos/generations/submithttps://lingfengtoken.com/api
通义出图 / 万相视频通义前缀/qwen/api/v1/services/aigc/...https://lingfengtoken.com/api
可灵文生视频KlingPOST /v1/kling/text-to-video/submithttps://lingfengtoken.com/api/v1
Vidu 文生视频ViduPOST /v1/vidu/text-to-video/submithttps://lingfengtoken.com/api/v1
Gemini 原生(含出图)GeminiPOST /gemini/v1beta/models/{model}:generateContenthttps://lingfengtoken.com/api

Responses(Codex 等)

工具要求 wire_api = responses 时使用。GPT 推理/工具调用(尤其 5.6)与显式提示缓存也走本路径(见「推理与工具」「提示缓存」专节)。

curl
curl -X POST "https://api.lingfengtoken.com/v1/responses" \
  -H "Authorization: Bearer sk-lf-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5-codex",
    "input": "ping",
    "max_output_tokens": 64
  }'
配置项值
base_urlhttps://api.lingfengtoken.com/v1
api_key你的 sk-lf-…
wire_apiresponses

OpenAI 系图片

豆包 Seedream 请改用下一节,不要打本地址。

curl
curl -X POST "https://api.lingfengtoken.com/v1/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer sk-lf-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-1",
    "prompt": "a simple red apple",
    "size": "1024x1024"
  }'

豆包图片(Seedream 等)

完整 URL = https://lingfengtoken.com/api + /doubao/...;视频需 submit 后再查询 taskId。

curl
curl -X POST "https://lingfengtoken.com/api/doubao/v1/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer sk-lf-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "doubao-seedream-4-0",
    "prompt": "a simple red apple",
    "size": "1024x1024",
    "response_format": "url",
    "watermark": false
  }'

通义图片

部分模型要求 messages[].content 为数组,不要只传纯字符串。

curl
curl -X POST "https://lingfengtoken.com/api/qwen/api/v1/services/aigc/image-generation/generation" \
  -H "Authorization: Bearer sk-lf-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen-image-2.0-glb",
    "input": {
      "messages": [
        {
          "role": "user",
          "content": [{"text": "a simple red apple"}]
        }
      ]
    },
    "parameters": { "size": "1024*1024" }
  }'

可灵文生视频

先 submit,再用 describe 轮询。字段名常为 PascalCase;Duration 有时需字符串。

curl
curl -X POST "https://lingfengtoken.com/api/v1/kling/text-to-video/submit" \
  -H "Authorization: Bearer sk-lf-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "Model": "kling-v2-5-turbo",
    "Prompt": "a cat walking on the street",
    "Duration": "5"
  }'

Gemini 原生(含出图)

鉴权仍使用 Bearer sk-lf,请勿使用 x-goog-api-key。将 URL 中模型名替换为应用中已启用的 ID。

curl
curl -X POST "https://lingfengtoken.com/api/gemini/v1beta/models/gemini-3-pro-image:generateContent" \
  -H "Authorization: Bearer sk-lf-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "role": "user",
        "parts": [{"text": "Generate a tiny solid red square icon, minimal"}]
      }
    ]
  }'

文本模能力总表(缓存 / 推理 / 工具)

先查阅本表,再按下方「提示缓存」「推理与工具」各品牌说明接入。`deepseek-v4-flash`、`qwen3.8-max` 等已列入目录,协议与示例见通义 / DeepSeek 说明。

清单来自模型目录中的文本对话模(已排除出图、视频、向量等)。推理/工具列优先看目录 Thinking、Function Calling;目录可能漏标,「否」不等于原厂一定不支持。是否对本企业开通,以控制台模型权限为准。

品牌模型 ID缓存形态推理工具备注
Claudeclaude-fable-5显式(Messages + cache_control)是是详见「提示缓存」专节
Claudeclaude-haiku-4-5显式(Messages + cache_control)是是详见「提示缓存」专节
Claudeclaude-opus-4-5显式(Messages + cache_control)是是详见「提示缓存」专节
Claudeclaude-opus-4-6显式(Messages + cache_control)是是详见「提示缓存」专节
Claudeclaude-opus-4-7显式(Messages + cache_control)是是详见「提示缓存」专节
Claudeclaude-opus-4-8显式(Messages + cache_control)否是详见「提示缓存」专节
Claudeclaude-sonnet-4-5显式(Messages + cache_control)是是详见「提示缓存」专节
Claudeclaude-sonnet-4-6显式(Messages + cache_control)是是详见「提示缓存」专节
Claudeclaude-sonnet-5显式(Messages + cache_control)否否详见「提示缓存」专节
OpenAIgpt-4.1自动前缀(Chat/Responses)否否详见「提示缓存」专节;Codex/Pro 须 Responses
OpenAIgpt-4.1-mini自动前缀(Chat/Responses)否否详见「提示缓存」专节;Codex/Pro 须 Responses
OpenAIgpt-4.1-nano自动前缀(Chat/Responses)否否详见「提示缓存」专节;Codex/Pro 须 Responses
OpenAIgpt-5自动前缀(Chat/Responses)是是详见「提示缓存」专节;Codex/Pro 须 Responses
OpenAIgpt-5-codex自动前缀(Chat/Responses)是是详见「提示缓存」专节;Codex/Pro 须 Responses
OpenAIgpt-5-mini自动前缀(Chat/Responses)是是详见「提示缓存」专节;Codex/Pro 须 Responses
OpenAIgpt-5-nano自动前缀(Chat/Responses)是是详见「提示缓存」专节;Codex/Pro 须 Responses
OpenAIgpt-5-pro自动前缀(Chat/Responses)是是详见「提示缓存」专节;Codex/Pro 须 Responses
OpenAIgpt-5.1自动前缀(Chat/Responses)是是详见「提示缓存」专节;Codex/Pro 须 Responses
OpenAIgpt-5.1-codex自动前缀(Chat/Responses)是是详见「提示缓存」专节;Codex/Pro 须 Responses
OpenAIgpt-5.1-codex-max自动前缀(Chat/Responses)是是详见「提示缓存」专节;Codex/Pro 须 Responses
OpenAIgpt-5.1-codex-mini自动前缀(Chat/Responses)是是详见「提示缓存」专节;Codex/Pro 须 Responses
OpenAIgpt-5.2自动前缀(Chat/Responses)是否详见「提示缓存」专节;Codex/Pro 须 Responses
OpenAIgpt-5.2-chat自动前缀(Chat/Responses)否否详见「提示缓存」专节;Codex/Pro 须 Responses
OpenAIgpt-5.2-codex自动前缀(Chat/Responses)是是详见「提示缓存」专节;Codex/Pro 须 Responses
OpenAIgpt-5.3-codex自动前缀(Chat/Responses)是是详见「提示缓存」专节;Codex/Pro 须 Responses
OpenAIgpt-5.4自动前缀(Chat/Responses)是是详见「提示缓存」专节;Codex/Pro 须 Responses
OpenAIgpt-5.4-mini自动前缀(Chat/Responses)是是详见「提示缓存」专节;Codex/Pro 须 Responses
OpenAIgpt-5.4-nano自动前缀(Chat/Responses)是是详见「提示缓存」专节;Codex/Pro 须 Responses
OpenAIgpt-5.4-pro自动前缀(Chat/Responses)是是详见「提示缓存」专节;Codex/Pro 须 Responses
OpenAIgpt-5.5自动前缀(Chat/Responses)是是详见「提示缓存」专节;Codex/Pro 须 Responses
OpenAIgpt-5.6-luna显式/隐式(Responses)是是详见「提示缓存」专节
OpenAIgpt-5.6-sol显式/隐式(Responses)是是详见「提示缓存」专节
OpenAIgpt-5.6-terra显式/隐式(Responses)是是详见「提示缓存」专节
OpenAIgpt-chat-latest自动前缀(Chat/Responses)否是详见「提示缓存」专节;Codex/Pro 须 Responses
OpenAIo3自动前缀(Chat/Responses)是是详见「提示缓存」专节;Codex/Pro 须 Responses
OpenAIo3-mini自动前缀(Chat/Responses)是否详见「提示缓存」专节;Codex/Pro 须 Responses
OpenAIo3-pro自动前缀(Chat/Responses)是否详见「提示缓存」专节;Codex/Pro 须 Responses
OpenAIo4-mini自动前缀(Chat/Responses)是否详见「提示缓存」专节;Codex/Pro 须 Responses
通义 Qwenqwen-vl-max隐式或显式 cache_control否否见下文提示缓存与推理说明
通义 Qwenqwen3-max隐式或显式 cache_control否否见下文提示缓存与推理说明
通义 Qwenqwen3-max-2026-01-23-glb隐式或显式 cache_control是是见下文提示缓存与推理说明
通义 Qwenqwen3-max-cn隐式或显式 cache_control是是见下文提示缓存与推理说明
通义 Qwenqwen3-vl-flash-cn隐式或显式 cache_control是是见下文提示缓存与推理说明
通义 Qwenqwen3-vl-plus隐式或显式 cache_control否否见下文提示缓存与推理说明
通义 Qwenqwen3-vl-plus-2025-12-19-glb隐式或显式 cache_control是是见下文提示缓存与推理说明
通义 Qwenqwen3-vl-plus-cn隐式或显式 cache_control是是见下文提示缓存与推理说明
通义 Qwenqwen3.5-flash隐式或显式 cache_control否否见下文提示缓存与推理说明
通义 Qwenqwen3.5-flash-cn隐式或显式 cache_control是是见下文提示缓存与推理说明
通义 Qwenqwen3.5-flash-glb隐式或显式 cache_control是是见下文提示缓存与推理说明
通义 Qwenqwen3.5-plus隐式或显式 cache_control否否见下文提示缓存与推理说明
通义 Qwenqwen3.5-plus-cn隐式或显式 cache_control是是见下文提示缓存与推理说明
通义 Qwenqwen3.5-plus-glb隐式或显式 cache_control是是见下文提示缓存与推理说明
通义 Qwenqwen3.6-flash-cn隐式或显式 cache_control是是见下文提示缓存与推理说明
通义 Qwenqwen3.6-flash-glb隐式或显式 cache_control是是见下文提示缓存与推理说明
通义 Qwenqwen3.6-max-preview-cn隐式或显式 cache_control是是见下文提示缓存与推理说明
通义 Qwenqwen3.6-max-preview-glb隐式或显式 cache_control是是见下文提示缓存与推理说明
通义 Qwenqwen3.6-plus隐式或显式 cache_control否否见下文提示缓存与推理说明
通义 Qwenqwen3.6-plus-cn隐式或显式 cache_control是是见下文提示缓存与推理说明
通义 Qwenqwen3.6-plus-glb隐式或显式 cache_control是是见下文提示缓存与推理说明
通义 Qwenqwen3.7-max-cn隐式或显式 cache_control是是见下文提示缓存与推理说明
通义 Qwenqwen3.7-max-glb隐式或显式 cache_control是是见下文提示缓存与推理说明
通义 Qwenqwen3.8-max隐式或显式 cache_control是是见下文提示缓存与推理说明
Google Geminigemini-2.5-flashChat 看 cached_tokens;显式 cachedContents 未开放是是文本走 Chat;generateContent / cachedContents 对文本不可用
Google Geminigemini-3-flash-previewChat 看 cached_tokens;显式 cachedContents 未开放是是文本走 Chat;generateContent / cachedContents 对文本不可用
Google Geminigemini-3.1-flash-liteChat 看 cached_tokens;显式 cachedContents 未开放否是文本走 Chat;generateContent / cachedContents 对文本不可用
Google Geminigemini-3.1-flash-lite-previewChat 看 cached_tokens;显式 cachedContents 未开放否否文本走 Chat;generateContent / cachedContents 对文本不可用
Google Geminigemini-3.1-pro-previewChat 看 cached_tokens;显式 cachedContents 未开放是是文本走 Chat;generateContent / cachedContents 对文本不可用
Google Geminigemini-3.5-flashChat 看 cached_tokens;显式 cachedContents 未开放否是文本走 Chat;generateContent / cachedContents 对文本不可用
DeepSeekdeepseek-r1默认自动(磁盘前缀)是否无需开关字段;命中看 prompt_cache_hit_tokens
DeepSeekdeepseek-v3.1默认自动(磁盘前缀)否否无需开关字段;命中看 prompt_cache_hit_tokens
DeepSeekdeepseek-v3.1-cn默认自动(磁盘前缀)是是无需开关字段;命中看 prompt_cache_hit_tokens
DeepSeekdeepseek-v3.2默认自动(磁盘前缀)否否无需开关字段;命中看 prompt_cache_hit_tokens
DeepSeekdeepseek-v3.2-cn默认自动(磁盘前缀)是是无需开关字段;命中看 prompt_cache_hit_tokens
DeepSeekdeepseek-v4-flash默认自动(磁盘前缀)是是无需开关字段;命中看 prompt_cache_hit_tokens
DeepSeekdeepseek-v4-pro-cn默认自动(磁盘前缀)是是无需开关字段;命中看 prompt_cache_hit_tokens
Kimikimi-k2-thinking默认自动前缀是否短前缀可能不入缓存
Kimikimi-k2.5默认自动前缀否否短前缀可能不入缓存
Kimikimi-k2.5-cn默认自动前缀是是短前缀可能不入缓存
Kimikimi-k2.6-cn默认自动前缀是是短前缀可能不入缓存
Kimikimi-k2.7-code-cn默认自动前缀是是短前缀可能不入缓存
Kimikimi-k3默认自动前缀是否短前缀可能不入缓存
豆包 Seeddoubao-seed-2-0-code方舟上下文缓存(Chat 稳前缀)是是见下文提示缓存与推理说明
豆包 Seeddoubao-seed-2-0-code-preview-260215方舟上下文缓存(Chat 稳前缀)否否见下文提示缓存与推理说明
豆包 Seeddoubao-seed-2-0-lite方舟上下文缓存(Chat 稳前缀)是是见下文提示缓存与推理说明
豆包 Seeddoubao-seed-2-0-lite-260215方舟上下文缓存(Chat 稳前缀)否否见下文提示缓存与推理说明
豆包 Seeddoubao-seed-2-0-mini方舟上下文缓存(Chat 稳前缀)是是见下文提示缓存与推理说明
豆包 Seeddoubao-seed-2-0-mini-260215方舟上下文缓存(Chat 稳前缀)否否见下文提示缓存与推理说明
豆包 Seeddoubao-seed-2-0-pro方舟上下文缓存(Chat 稳前缀)是是见下文提示缓存与推理说明
豆包 Seeddoubao-seed-2-0-pro-260215方舟上下文缓存(Chat 稳前缀)是否见下文提示缓存与推理说明
豆包 Seedseed-2-0-lite方舟上下文缓存(Chat 稳前缀)否否见下文提示缓存与推理说明
豆包 Seedseed-2-0-mini方舟上下文缓存(Chat 稳前缀)否否见下文提示缓存与推理说明
豆包 Seedseed-2-0-pro方舟上下文缓存(Chat 稳前缀)是否见下文提示缓存与推理说明
xAI Grokgrok-4-1-fast-non-reasoning自动前缀是是见下文提示缓存与推理说明
xAI Grokgrok-4-1-fast-reasoning自动前缀是是见下文提示缓存与推理说明
xAI Grokgrok-4-20-non-reasoning自动前缀是是见下文提示缓存与推理说明
xAI Grokgrok-4-20-reasoning自动前缀是是见下文提示缓存与推理说明
xAI Grokgrok-4.3自动前缀是是见下文提示缓存与推理说明
智谱 GLMglm-4.6隐式自动否否见下文提示缓存与推理说明
智谱 GLMglm-4.7隐式自动否否见下文提示缓存与推理说明
智谱 GLMglm-5隐式自动否否见下文提示缓存与推理说明
智谱 GLMglm-5-cn隐式自动否是见下文提示缓存与推理说明
智谱 GLMglm-5.1-cn隐式自动否是见下文提示缓存与推理说明
智谱 GLMglm-5.2-cn隐式自动否否见下文提示缓存与推理说明
智谱 GLMglm-5.2-glb隐式自动否否见下文提示缓存与推理说明
智谱 GLMglm-5.3-cn隐式自动否否见下文提示缓存与推理说明
MiniMaxMiniMax-M2.5稳定前缀 + 完整回传是否见下文提示缓存与推理说明
MiniMaxMiniMax-M2.5-cn稳定前缀 + 完整回传是是见下文提示缓存与推理说明
  • 各品牌缓存、思考、工具字段不同,请按下文对应品牌说明中的正确字段接入。
  • 通义支持隐式或显式 cache_control;DeepSeek / Kimi / 智谱 / Grok 多为默认或隐式前缀缓存。
  • 推理/工具列来自模型目录标签,漏标时以官方文档与控制台开通为准。

提示缓存(降低重复前缀费用)

长系统提示、知识库、工具说明等稳定前缀可写入提示缓存,后续同前缀请求按缓存输入计价并通常更快。模型族不同,协议不同——选错路径是「开了缓存却命中为 0」的最常见原因。Claude / GPT 与各品牌说明见本节下文。

清单对齐模型目录中的 Claude 与 GPT 文本模(不含 gpt-image-*)。须在应用模型权限中启用后方可调用。

不含出图模(gpt-image-*)。OpenAI o3/o4 等推理系不在本 GPT 表;若已开通,缓存协议以官方自动缓存说明为准。

协议对照

模型族必须用路径不要用
Claude(全部在售文本模)Messages API + cache_controlPOST https://lingfengtoken.com/api/claude/v1/messages请勿使用 Chat Completions 验证 Claude 提示缓存
GPT-5.6(luna / sol / terra)Responses + prompt_cache_*(显式或隐式)POST https://api.lingfengtoken.com/v1/responsesGPT-5.6 提示缓存请走 Responses,不要用 Chat Completions
GPT-5.5 及更早 GPT 文本模自动前缀缓存(默认可命中;retention/key 为可选项)Chat 或 Responses(Codex/Pro 须 Responses)不要发送 prompt_cache_options / prompt_cache_breakpoint
通义 Qwen(文本)隐式自动,或显式 content.cache_control ephemeralPOST /v1/chat/completions显式与隐式同一请求不能混用
DeepSeek(文本)默认磁盘前缀缓存(无需开关字段)POST /v1/chat/completions前缀须稳定且与上次完全一致
Kimi(文本)默认自动前缀缓存POST /v1/chat/completions短前缀可能不入缓存;勿抄 GPT-5.6 断点
Google Gemini(文本)Chat Completions;看 prompt_tokens_details.cached_tokensPOST /v1/chat/completions文本勿使用 generateContent;勿调用 cachedContents
豆包 Seed(文本)Chat Completions;稳定前缀;官方另有 Context/Responses 缓存POST /v1/chat/completions不要套用 Claude / GPT-5.6 显式断点字段
智谱 GLM(文本)隐式缓存;看 prompt_tokens_details.cached_tokensPOST /v1/chat/completions前缀须字节级一致
xAI Grok(文本)自动前缀缓存;可选 prompt_cache_key / x-grok-conv-idPOST /v1/chat/completions多轮勿改历史消息
MiniMax(文本)Chat Completions;稳定前缀并完整回传 assistantPOST /v1/chat/completions不要丢弃思考相关字段后再多轮

Claude 文本模(全量)

模型 ID最小前缀 token路径状态说明
claude-fable-5512POST /claude/v1/messages按官方公开协议cache_control ephemeral(可选 ttl 5m/1h)
claude-haiku-4-54096POST /claude/v1/messages按官方公开协议官方 Haiku 4.5 门槛较高
claude-opus-4-54096POST /claude/v1/messages按官方公开协议官方 Opus 4.5
claude-opus-4-64096POST /claude/v1/messages按官方公开协议官方 Opus 4.6
claude-opus-4-72048POST /claude/v1/messages按官方公开协议官方 Opus 4.7
claude-opus-4-81024POST /claude/v1/messages按官方公开协议官方 Opus 4.8
claude-sonnet-4-51024POST /claude/v1/messages按官方公开协议官方 Sonnet 4.5
claude-sonnet-4-61024POST /claude/v1/messages按官方公开协议官方 Sonnet 4.6
claude-sonnet-51024POST /claude/v1/messages按官方公开协议官方 Sonnet 5

GPT 文本模(全量)

模型 ID最小前缀 token路径状态说明
gpt-5.6-luna1024POST /v1/responses按官方公开协议显式:prompt_cache_key + options + breakpoint;ttl 仅 30m
gpt-5.6-sol1024POST /v1/responses按官方公开协议显式:prompt_cache_key + options + breakpoint;请走 Responses
gpt-5.6-terra1024POST /v1/responses按官方公开协议同 sol 显式协议
gpt-5.5约 1024–2048(随模型)Chat 或 Responses(Codex/Pro 等无 Chat 通道者须 Responses)按官方公开协议自动缓存(默认可命中);key/retention 可选;gpt-5.5 仅 24h
gpt-5.4约 1024–2048(随模型)Chat 或 Responses(Codex/Pro 等无 Chat 通道者须 Responses)按官方公开协议自动缓存;官方 extended 名单含本 ID;门槛随设置约 1024–2048
gpt-5.4-mini约 1024–2048(随模型)Chat 或 Responses(Codex/Pro 等无 Chat 通道者须 Responses)按官方公开协议自动缓存;未列入官方 24h extended 支持名单,retention 以实际为准
gpt-5.4-nano约 1024–2048(随模型)Chat 或 Responses(Codex/Pro 等无 Chat 通道者须 Responses)按官方公开协议自动缓存;未列入官方 24h extended 支持名单,retention 以实际为准
gpt-5.4-pro约 1024–2048(随模型)POST /v1/responses按官方公开协议调用面须 Responses;自动缓存;未列入官方 24h extended 支持名单
gpt-5.3-codex约 1024–2048(随模型)POST /v1/responses按官方公开协议Codex 须 Responses;自动缓存;未列入官方 24h extended 支持名单
gpt-5.2约 1024–2048(随模型)Chat 或 Responses(Codex/Pro 等无 Chat 通道者须 Responses)按官方公开协议自动缓存;官方 extended 名单含本 ID
gpt-5.2-chat约 1024–2048(随模型)Chat 或 Responses(Codex/Pro 等无 Chat 通道者须 Responses)按官方公开协议自动缓存;未列入官方 24h extended 支持名单
gpt-5.2-codex约 1024–2048(随模型)POST /v1/responses按官方公开协议Codex 须 Responses;自动缓存;未列入官方 24h extended 支持名单
gpt-5.1约 1024–2048(随模型)Chat 或 Responses(Codex/Pro 等无 Chat 通道者须 Responses)按官方公开协议自动缓存;官方 extended 名单含本 ID
gpt-5.1-codex约 1024–2048(随模型)POST /v1/responses按官方公开协议Codex 须 Responses;官方 extended 名单含本 ID
gpt-5.1-codex-max约 1024–2048(随模型)POST /v1/responses按官方公开协议Codex 须 Responses;官方 extended 名单含本 ID
gpt-5.1-codex-mini约 1024–2048(随模型)POST /v1/responses按官方公开协议Codex 须 Responses;官方 extended 名单含本 ID
gpt-5约 1024–2048(随模型)Chat 或 Responses(Codex/Pro 等无 Chat 通道者须 Responses)按官方公开协议自动缓存;官方 extended 名单含本 ID
gpt-5-codex约 1024–2048(随模型)POST /v1/responses按官方公开协议Codex 须 Responses;官方 extended 名单含本 ID
gpt-5-mini约 1024–2048(随模型)Chat 或 Responses(Codex/Pro 等无 Chat 通道者须 Responses)按官方公开协议自动缓存;未列入官方 24h extended 支持名单
gpt-5-nano约 1024–2048(随模型)Chat 或 Responses(Codex/Pro 等无 Chat 通道者须 Responses)按官方公开协议自动缓存;未列入官方 24h extended 支持名单
gpt-5-pro约 1024–2048(随模型)POST /v1/responses按官方公开协议调用面须 Responses;自动缓存;未列入官方 24h extended 支持名单
gpt-4.1约 1024–2048(随模型)Chat 或 Responses(Codex/Pro 等无 Chat 通道者须 Responses)按官方公开协议自动缓存;官方 extended 名单含本 ID
gpt-4.1-mini约 1024–2048(随模型)Chat 或 Responses(Codex/Pro 等无 Chat 通道者须 Responses)按官方公开协议自动缓存;未列入官方 24h extended 支持名单
gpt-4.1-nano约 1024–2048(随模型)Chat 或 Responses(Codex/Pro 等无 Chat 通道者须 Responses)按官方公开协议自动缓存;未列入官方 24h extended 支持名单
gpt-chat-latest约 1024–2048(随模型)Chat 或 Responses(Codex/Pro 等无 Chat 通道者须 Responses)按官方公开协议别名跟随最新聊天模;按实际路由代际选自动/显式;勿假设恒为自动

model 必须与应用「模型权限」中的 ID 完全一致。缓存字段与命中情况以实际回包 usage 为准。

Claude:Messages + cache_control

  • •完整 URL:https://lingfengtoken.com/api/claude/v1/messages
  • •请求头:Authorization: Bearer sk-lf-…(Claude Code 亦可用 x-api-key);anthropic-version: 2023-06-01
  • •两种官方写法:请求顶层 cache_control(自动断点),或内容块上 cache_control(显式断点);可组合,显式断点最多 4 个
  • •type 仅支持 ephemeral;可选 ttl: "5m"(默认)或 "1h"
  • •前缀长度须达到该模型最小可缓存 token(见上表;不足时官方静默不缓存、不报错);首笔看 usage.cache_creation_input_tokens;同前缀后续看 usage.cache_read_input_tokens
curl · Claude Messages 提示缓存
curl -X POST "https://lingfengtoken.com/api/claude/v1/messages" \
  -H "Authorization: Bearer sk-lf-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -d '{
    "model": "claude-fable-5",
    "max_tokens": 64,
    "system": [
      {
        "type": "text",
        "text": "You are an analyst. Stable instructions stay identical across requests.",
        "cache_control": { "type": "ephemeral", "ttl": "5m" }
      },
      {
        "type": "text",
        "text": "REPLACE_WITH_LONG_STABLE_PREFIX_MEETING_MODEL_MINIMUM",
        "cache_control": { "type": "ephemeral", "ttl": "5m" }
      }
    ],
    "messages": [
      { "role": "user", "content": "Summarize the major themes in one sentence." }
    ]
  }'

GPT-5.6:Responses 显式提示缓存

  • •适用:gpt-5.6-luna / gpt-5.6-sol / gpt-5.6-terra(目录别名;官方文档称 GPT-5.6 and later)
  • •完整 URL:https://api.lingfengtoken.com/v1/responses(本平台 GPT-5.6 提示缓存请走 Responses)
  • •官方支持 implicit 与 explicit;示例采用 explicit。显式模式须打 prompt_cache_breakpoint,否则不写也不读
  • •建议设置稳定的 prompt_cache_key(官方:5.6 要用更可靠匹配时须带 key);prompt_cache_options.ttl 仅支持 "30m"
  • •前缀经断点 ≥ 1024 token;首笔看 input_tokens_details.cache_write_tokens;后续看 cached_tokens
curl · GPT Responses 显式提示缓存
curl -X POST "https://api.lingfengtoken.com/v1/responses" \
  -H "Authorization: Bearer sk-lf-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.6-sol",
    "max_output_tokens": 16,
    "prompt_cache_key": "demo-shared-prefix-v1",
    "prompt_cache_options": { "mode": "explicit", "ttl": "30m" },
    "input": [
      {
        "role": "developer",
        "content": [
          {
            "type": "input_text",
            "text": "REPLACE_WITH_LONG_STABLE_PREFIX_AT_LEAST_1024_TOKENS",
            "prompt_cache_breakpoint": { "mode": "explicit" }
          }
        ]
      },
      {
        "role": "user",
        "content": [
          { "type": "input_text", "text": "Reply with one word: ok" }
        ]
      }
    ]
  }'

GPT-5.5 及更早:自动提示缓存

  • •适用:gpt-5.5 及更早 GPT 文本模(含 Codex / Pro / gpt-4.1* / gpt-chat-latest)
  • •官方:更早代际为自动前缀缓存,不支持 prompt_cache_options / prompt_cache_breakpoint;发送后者可能 400
  • •prompt_cache_key 为可选项(分组路由/对账),不是开缓存开关;不设 key 也可自动命中
  • •prompt_cache_retention 为可选项:gpt-5.5 仅 "24h";部分更早模支持 "in_memory" 或 "24h"(下划线,不是 in-memory)
  • •官方 extended retention 明确支持范围含:gpt-5.5、gpt-5.4、gpt-5.2、gpt-5.1*、gpt-5、gpt-5-codex、gpt-4.1 等;mini/nano/部分变体以实际报错为准
  • •Codex、*-pro 等无 Chat 通道的模型:调用与缓存观测都走 POST /v1/responses
  • •成功看 usage 中的 cached_tokens;更早代际通常无独立 cache_write 计费字段

通义 / DeepSeek / Kimi:是否开通以控制台模型权限为准;model 须与权限 ID 完全一致。

通义 Qwen:隐式 / 显式缓存

  • •路径:POST https://api.lingfengtoken.com/v1/chat/completions
  • •隐式与显式同一请求只能用一种。可缓存前缀通常 ≥ 1024 token
  • •隐式:无需额外字段。把稳定长前缀放在 messages 靠前,系统自动识别公共前缀
  • •显式:把要缓存的 content 改成数组,并加 "cache_control": {"type": "ephemeral"}。从 messages 开头缓存到该标记;有效期约 5 分钟,命中可续期;单次请求最多 4 个标记
  • •回包:usage.prompt_tokens_details.cached_tokens;显式创建时看 cache_creation_input_tokens
curl · 通义显式 cache_control
curl -X POST "https://api.lingfengtoken.com/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer sk-lf-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3.8-max",
    "max_tokens": 64,
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": [
          {
            "type": "text",
            "text": "REPLACE_WITH_STABLE_PREFIX_AT_LEAST_1024_TOKENS",
            "cache_control": { "type": "ephemeral" }
          }
        ]
      },
      { "role": "user", "content": "用一句话回复:ok" }
    ]
  }'

DeepSeek:默认磁盘前缀缓存

  • •路径:POST https://api.lingfengtoken.com/v1/chat/completions
  • •无需额外开关字段。把稳定的 system / 知识 / 工具说明放在 messages 最前,变化的用户问题放最后
  • •后续请求的前缀须与已缓存前缀完全一致才会命中
  • •回包:usage.prompt_cache_hit_tokens、usage.prompt_cache_miss_tokens(prompt_tokens 等于二者之和)
curl · DeepSeek 默认前缀缓存
curl -X POST "https://api.lingfengtoken.com/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer sk-lf-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-flash",
    "max_tokens": 64,
    "messages": [
      { "role": "system", "content": "REPLACE_WITH_LONG_STABLE_SYSTEM_PREFIX" },
      { "role": "user", "content": "用一句话回复:ok" }
    ]
  }'

Kimi:默认自动前缀缓存

  • •路径:POST https://api.lingfengtoken.com/v1/chat/completions
  • •自动缓存;无需手动建 cache id;短前缀可能不入缓存
  • •知识 / system / tools 定义保持稳定;多轮只追加、不改历史
  • •可选 prompt_cache_key(会话亲和),不是开缓存开关
  • •回包:看 usage 中与 cached / cache 相关字段

Google Gemini 文本模:文本对话走 Chat Completions。原厂另有 generateContent / cachedContents,本平台对文本模有路径限制,见下。

Gemini:Chat 路径看 cached_tokens;显式 cachedContents 未开放

  • •文本主路径:POST https://api.lingfengtoken.com/v1/chat/completions(例如 gemini-3-flash-preview)
  • •文本模请勿使用 /gemini/...:generateContent:该路径仅支持已开通的 Gemini 出图模型;出图另见场景表
  • •请勿调用 /gemini/v1beta/cachedContents:本平台未开放显式 Context Cache
  • •Chat 回包可见 usage.prompt_tokens_details.cached_tokens
  • •亦可见 usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens(思考消耗计量,不等于提示缓存命中)
  • •稳定长前缀建议放在 messages 靠前;请按本说明字段接入,不要套用 Claude / GPT 显式断点

豆包 / 智谱 / Grok / MiniMax:是否开通以控制台模型权限为准;model 须与权限 ID 完全一致。

豆包 Seed:方舟上下文缓存

  • •本平台文本主路径:POST https://api.lingfengtoken.com/v1/chat/completions
  • •官方另有 Context API(context_id)与 Responses 侧 caching;本平台文本请先走 Chat Completions
  • •Chat 侧请把稳定 system / 知识 / 工具说明放在 messages 最前,变化内容放最后
  • •回包关注 usage 中 cached / cache 相关字段(随模型与实际回包)
curl · 豆包稳定前缀
curl -X POST "https://api.lingfengtoken.com/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer sk-lf-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "doubao-seed-2-0-pro",
    "max_tokens": 64,
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "REPLACE_WITH_LONG_STABLE_SYSTEM_PREFIX"},
      {"role": "user", "content": "用一句话回复:ok"}
    ]
  }'

智谱 GLM:隐式上下文缓存

  • •路径:POST https://api.lingfengtoken.com/v1/chat/completions
  • •隐式缓存:无需开关字段。系统提示与历史前缀保持完全一致即可复用
  • •回包:usage.prompt_tokens_details.cached_tokens
curl · 智谱隐式缓存
curl -X POST "https://api.lingfengtoken.com/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer sk-lf-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "glm-5.2-cn",
    "max_tokens": 64,
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "REPLACE_WITH_LONG_STABLE_SYSTEM_PREFIX"},
      {"role": "user", "content": "用一句话回复:ok"}
    ]
  }'

xAI Grok:自动前缀缓存

  • •路径:POST https://api.lingfengtoken.com/v1/chat/completions
  • •官方自动缓存:连续请求共享相同消息前缀时可命中
  • •多轮只追加、不改历史;推理模多轮须回传 reasoning_content(若有)
  • •可选:请求体 prompt_cache_key,或请求头 x-grok-conv-id,用于提高命中稳定性(不是开缓存开关)
  • •回包关注 usage 中 cached 相关字段
curl · Grok 前缀缓存
curl -X POST "https://api.lingfengtoken.com/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer sk-lf-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "grok-4.3",
    "max_tokens": 64,
    "prompt_cache_key": "demo-shared-prefix-v1",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "REPLACE_WITH_LONG_STABLE_SYSTEM_PREFIX"},
      {"role": "user", "content": "用一句话回复:ok"}
    ]
  }'

MiniMax:前缀复用

  • •路径:POST https://api.lingfengtoken.com/v1/chat/completions
  • •保持稳定长前缀;多轮完整回传 assistant(含思考相关字段),有利于前缀复用
  • •回包关注 usage 中 cached 相关字段(随实际回包)
curl · MiniMax 前缀复用
curl -X POST "https://api.lingfengtoken.com/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer sk-lf-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "MiniMax-M2.5",
    "max_tokens": 64,
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "REPLACE_WITH_LONG_STABLE_SYSTEM_PREFIX"},
      {"role": "user", "content": "用一句话回复:ok"}
    ]
  }'

缓存成功判定

族写入字段命中字段
Claudeusage.cache_creation_input_tokensusage.cache_read_input_tokens
GPT-5.6 Responses(显式)usage.input_tokens_details.cache_write_tokensusage.input_tokens_details.cached_tokens
更早 GPT(自动)通常无独立 write 字段prompt_tokens_details 或 input_tokens_details 的 cached_tokens
通义 Qwenprompt_tokens_details.cache_creation_input_tokens(显式)prompt_tokens_details.cached_tokens
DeepSeek无独立 write 字段(默认缓存)usage.prompt_cache_hit_tokens(miss 见 prompt_cache_miss_tokens)
Kimi(原厂)通常无独立 write 字段usage 中 cached / cache 相关字段(随模型版本)
Gemini Chat无独立 write 字段(显式 cachedContents 未开放)usage.prompt_tokens_details.cached_tokens
豆包 Seed随实际回包(Chat 稳前缀;官方另有 Context/Responses)usage 中 cached / cache 相关字段
智谱 GLM无独立 write 字段(隐式)usage.prompt_tokens_details.cached_tokens
xAI Grok通常无独立 write 字段usage 中 cached 相关字段
MiniMax通常无独立 write 字段usage 中 cached 相关字段

常见问题

  • •评测或日志里的 prompt_cache_enabled 若来自客户端 meta,不是 EntHub AI 的「关缓存」开关。
  • •GPT-5.6 提示缓存请走 Responses,观测 cache_write_tokens / cached_tokens。
  • •Claude 提示缓存请走 Messages,观测 cache_creation_input_tokens / cache_read_input_tokens。
  • •gpt-5.5 及更早模型不使用 prompt_cache_options / prompt_cache_breakpoint。
  • •更早代际默认可自动缓存;prompt_cache_key / retention 为可选项,不是开缓存开关。
  • •retention 取值须符合官方枚举(例如 gpt-5.5 仅 "24h";不要写成 in-memory 连字符)。
  • •前缀任何字节变化(时间戳、随机 ID、JSON 键序)都会导致不命中。
  • •通义、DeepSeek、Kimi、Gemini、豆包、智谱、Grok、MiniMax 请按下文对应品牌说明接入。

仓库示例脚本(需自备 Key):scripts/examples/prompt-cache-claude-messages.sh、scripts/examples/prompt-cache-gpt-responses.sh(环境变量 ENTHUB_API_KEY、可选 MODEL)。

推理与工具调用(协议选择)

涉及推理强度或函数/工具调用时,适用协议可能与「纯文本 Chat」不同。GPT-5.6 等模型在 Chat Completions 上携带 tools 时,常返回 400,需改用 Responses。下列按模型目录能力标签列出在售文本模,并给出推荐路径与最小示例。

能力列来自模型目录 category(Thinking / Function Calling)。是否对本企业开通,以控制台模型权限为准。

协议选择

场景推荐路径
纯文本、无 tools、不调推理档可用 POST /v1/chat/completions
GPT-5.6(luna/sol/terra)+ tools,或需 reasoning必须 POST /v1/responses
GPT-5.4/5.5 等:tools + reasoning_effort 非 none必须 POST /v1/responses
Codex / *-pro / o3-pro必须 POST /v1/responses(调用面本身无 Chat)
Claude 工具或扩展思考必须 POST …/claude/v1/messages
通义 / DeepSeek / Kimi 工具或思考POST /v1/chat/completions(见下文对应品牌说明)
Gemini 文本推理计量 / 工具文本使用 Chat;原生 generateContent 仅出图模型
豆包 Seed 工具或思考POST /v1/chat/completions(见下文对应品牌说明)
智谱 GLM 工具或思考POST /v1/chat/completions(thinking + tools)
Grok 工具或推理POST /v1/chat/completions(reasoning_effort + tools)
MiniMax 工具或思考POST /v1/chat/completions(M2.x 思考默认开;见下文对应品牌说明)
  • •OpenAI:推理模优先 Responses;自 GPT-5.4 起,Chat 上 tools 与非 none 的 reasoning_effort 不可同用。GPT-5.6 默认会推理,在 Chat 上携带 tools 时常直接返回 400,请改用 /v1/responses。
  • •OpenAI Responses 工具形状与 Chat 不同:回包看 function_call;回传结果用 function_call_output(call_id),不要照搬 role=tool。
  • •OpenAI 推理参数在 Responses 为 reasoning.effort / reasoning.mode(5.6 可选 pro);Chat 侧为 reasoning_effort(若仍走 Chat 且 effort=none 才可能带 tools)。
  • •Anthropic Claude:工具与扩展思考均走 Messages(/claude/v1/messages);思考用 thinking;工具用 tools / tool_choice。

Claude

模型 ID推理工具推荐路径说明
claude-fable-5是是POST /claude/v1/messages目录标 Thinking/推理;目录标 Function Calling;工具用 Messages tools;扩展思考用 thinking 参数
claude-haiku-4-5是是POST /claude/v1/messages目录标 Thinking/推理;目录标 Function Calling;工具用 Messages tools;扩展思考用 thinking 参数
claude-opus-4-5是是POST /claude/v1/messages目录标 Thinking/推理;目录标 Function Calling;工具用 Messages tools;扩展思考用 thinking 参数
claude-opus-4-6是是POST /claude/v1/messages目录标 Thinking/推理;目录标 Function Calling;工具用 Messages tools;扩展思考用 thinking 参数
claude-opus-4-7是是POST /claude/v1/messages目录标 Thinking/推理;目录标 Function Calling;工具用 Messages tools;扩展思考用 thinking 参数
claude-opus-4-8否是POST /claude/v1/messages目录未标 Thinking;目录标 Function Calling;工具用 Messages tools;扩展思考用 thinking 参数
claude-sonnet-4-5是是POST /claude/v1/messages目录标 Thinking/推理;目录标 Function Calling;工具用 Messages tools;扩展思考用 thinking 参数
claude-sonnet-4-6是是POST /claude/v1/messages目录标 Thinking/推理;目录标 Function Calling;工具用 Messages tools;扩展思考用 thinking 参数
claude-sonnet-5否否POST /claude/v1/messages目录未标 Thinking;目录未标 Function Calling;工具用 Messages tools;扩展思考用 thinking 参数

GPT

模型 ID推理工具推荐路径说明
gpt-4.1否否Chat 或 Responses(纯文本可 Chat)目录未标 Thinking;目录未标 Function Calling
gpt-4.1-mini否否Chat 或 Responses(纯文本可 Chat)目录未标 Thinking;目录未标 Function Calling
gpt-4.1-nano否否Chat 或 Responses(纯文本可 Chat)目录未标 Thinking;目录未标 Function Calling
gpt-5是是推理或工具:必须 POST /v1/responses目录标 Thinking/推理;目录标 Function Calling;tools + 非 none 推理须 Responses
gpt-5-codex是是必须 POST /v1/responses目录标 Thinking/推理;目录标 Function Calling;调用面无 Chat 通道
gpt-5-mini是是推理或工具:必须 POST /v1/responses目录标 Thinking/推理;目录标 Function Calling;tools + 非 none 推理须 Responses
gpt-5-nano是是推理或工具:必须 POST /v1/responses目录标 Thinking/推理;目录标 Function Calling;tools + 非 none 推理须 Responses
gpt-5-pro是是必须 POST /v1/responses目录标 Thinking/推理;目录标 Function Calling;调用面无 Chat 通道
gpt-5.1是是推理或工具:必须 POST /v1/responses目录标 Thinking/推理;目录标 Function Calling;tools + 非 none 推理须 Responses
gpt-5.1-codex是是必须 POST /v1/responses目录标 Thinking/推理;目录标 Function Calling;调用面无 Chat 通道
gpt-5.1-codex-max是是必须 POST /v1/responses目录标 Thinking/推理;目录标 Function Calling;调用面无 Chat 通道
gpt-5.1-codex-mini是是必须 POST /v1/responses目录标 Thinking/推理;目录标 Function Calling;调用面无 Chat 通道
gpt-5.2是否Chat 或 Responses(纯文本可 Chat)目录标 Thinking/推理;目录未标 Function Calling
gpt-5.2-chat否否Chat 或 Responses(纯文本可 Chat)目录未标 Thinking;目录未标 Function Calling
gpt-5.2-codex是是必须 POST /v1/responses目录标 Thinking/推理;目录标 Function Calling;调用面无 Chat 通道
gpt-5.3-codex是是必须 POST /v1/responses目录标 Thinking/推理;目录标 Function Calling;调用面无 Chat 通道
gpt-5.4是是推理或工具:必须 POST /v1/responses目录标 Thinking/推理;目录标 Function Calling;tools + 非 none 推理须 Responses
gpt-5.4-mini是是推理或工具:必须 POST /v1/responses目录标 Thinking/推理;目录标 Function Calling;tools + 非 none 推理须 Responses
gpt-5.4-nano是是推理或工具:必须 POST /v1/responses目录标 Thinking/推理;目录标 Function Calling;tools + 非 none 推理须 Responses
gpt-5.4-pro是是必须 POST /v1/responses目录标 Thinking/推理;目录标 Function Calling;调用面无 Chat 通道
gpt-5.5是是推理或工具:必须 POST /v1/responses目录标 Thinking/推理;目录标 Function Calling;tools + 非 none 推理须 Responses
gpt-5.6-luna是是推理或工具:必须 POST /v1/responses目录标 Thinking/推理;目录标 Function Calling;5.6 默认推理;tools 打 Chat 易 400
gpt-5.6-sol是是推理或工具:必须 POST /v1/responses目录标 Thinking/推理;目录标 Function Calling;5.6 默认推理;tools 打 Chat 易 400
gpt-5.6-terra是是推理或工具:必须 POST /v1/responses目录标 Thinking/推理;目录标 Function Calling;5.6 默认推理;tools 打 Chat 易 400
gpt-chat-latest否是Chat 或 Responses(纯文本可 Chat)目录未标 Thinking;目录标 Function Calling

OpenAI o 系列

模型 ID推理工具推荐路径说明
o3是是推理或工具:必须 POST /v1/responses目录标 Thinking/推理;目录标 Function Calling;tools + 非 none 推理须 Responses
o3-mini是否推理或工具:必须 POST /v1/responses目录标 Thinking/推理;目录未标 Function Calling;tools + 非 none 推理须 Responses
o3-pro是否必须 POST /v1/responses目录标 Thinking/推理;目录未标 Function Calling;调用面无 Chat 通道
o4-mini是否推理或工具:必须 POST /v1/responses目录标 Thinking/推理;目录未标 Function Calling;tools + 非 none 推理须 Responses

通义 / DeepSeek / Kimi:是否开通以控制台模型权限为准;model 须与权限 ID 完全一致。

通义 Qwen

模型 ID推理工具推荐路径说明
qwen-vl-max否否POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
qwen3-max否否POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
qwen3-max-2026-01-23-glb是是POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
qwen3-max-cn是是POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
qwen3-vl-flash-cn是是POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
qwen3-vl-plus否否POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
qwen3-vl-plus-2025-12-19-glb是是POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
qwen3-vl-plus-cn是是POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
qwen3.5-flash否否POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
qwen3.5-flash-cn是是POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
qwen3.5-flash-glb是是POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
qwen3.5-plus否否POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
qwen3.5-plus-cn是是POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
qwen3.5-plus-glb是是POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
qwen3.6-flash-cn是是POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
qwen3.6-flash-glb是是POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
qwen3.6-max-preview-cn是是POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
qwen3.6-max-preview-glb是是POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
qwen3.6-plus否否POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
qwen3.6-plus-cn是是POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
qwen3.6-plus-glb是是POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
qwen3.7-max-cn是是POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
qwen3.7-max-glb是是POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
qwen3.8-max是是POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
  • •qwen3.8-max 等混合思考模型默认开启思考。HTTP 请求体使用顶层 enable_thinking;OpenAI Python SDK 放在 extra_body。简单问答可设 false。
  • •思考内容在 reasoning_content。可用 thinking_budget 限制思考过程的最大 token 数。思考开启时 max_tokens 取值范围为 1–32768;限制「思考 + 回复」总长度时可用 max_completion_tokens。
  • •多轮如需模型读取历史思考过程,加 preserve_thinking: true,并把历史 assistant 的 reasoning_content 原样回传,不要拼进 content。
  • •工具调用使用 OpenAI 兼容 tools / tool_calls。应用端执行后再把 role=tool 的结果追加回 messages。
curl · 通义思考模式
curl -X POST "https://api.lingfengtoken.com/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer sk-lf-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3.8-max",
    "max_tokens": 256,
    "enable_thinking": true,
    "stream": true,
    "messages": [{"role": "user", "content": "用三步说明如何做代码评审"}]
  }'
curl · 通义工具调用
curl -X POST "https://api.lingfengtoken.com/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer sk-lf-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3.8-max",
    "max_tokens": 256,
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "上海天气如何?若需要请调用工具。"}
    ],
    "tools": [
      {
        "type": "function",
        "function": {
          "name": "get_weather",
          "description": "按城市查询天气",
          "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {"city": {"type": "string"}},
            "required": ["city"]
          }
        }
      }
    ]
  }'

DeepSeek

模型 ID推理工具推荐路径说明
deepseek-r1是否POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
deepseek-v3.1否否POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
deepseek-v3.1-cn是是POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
deepseek-v3.2否否POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
deepseek-v3.2-cn是是POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
deepseek-v4-flash是是POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
deepseek-v4-pro-cn是是POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
  • •用 thinking.type 开关思考(enabled / disabled,默认 enabled),用 reasoning_effort 调节力度(low / high / max,默认 high)。关闭思考也可设 reasoning_effort: none。
  • •思考内容在 message.reasoning_content,最终回复在 message.content。OpenAI Python SDK 中 thinking 放在 extra_body。
  • •工具使用 OpenAI 兼容 tools / tool_calls。思考模式下若请求带了 tools,后续每一轮都必须把 assistant 的 reasoning_content 原样回传。tool_choice 为 required 或指定某个函数时,需先关闭思考。
curl · DeepSeek 思考模式
curl -X POST "https://api.lingfengtoken.com/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer sk-lf-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-flash",
    "max_tokens": 256,
    "thinking": {"type": "enabled"},
    "reasoning_effort": "high",
    "messages": [{"role": "user", "content": "逐步计算 17*19,只给最终数"}]
  }'
curl · DeepSeek 工具调用
curl -X POST "https://api.lingfengtoken.com/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer sk-lf-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-flash",
    "max_tokens": 256,
    "thinking": {"type": "disabled"},
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "现在几点?若需要请调用工具。"}
    ],
    "tools": [
      {
        "type": "function",
        "function": {
          "name": "get_time",
          "description": "获取当前时间",
          "parameters": {"type": "object", "properties": {}}
        }
      }
    ]
  }'

Kimi

模型 ID推理工具推荐路径说明
kimi-k2-thinking是否POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
kimi-k2.5否否POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
kimi-k2.5-cn是是POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
kimi-k2.6-cn是是POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
kimi-k2.7-code-cn是是POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
kimi-k3是否POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
  • •K3 等思考模常默认开启思考;可用顶层 reasoning_effort(如 low/high/max)调节。
  • •工具环必须把完整 assistant 消息(含 reasoning_content 与 tool_calls)追加回 messages,只留 content 会断链。
curl · Kimi tools
curl -X POST "https://api.lingfengtoken.com/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer sk-lf-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "kimi-k2.6-cn",
    "max_tokens": 256,
    "messages": [
      { "role": "user", "content": "现在几点?若需要请调用工具。" }
    ],
    "tools": [
      {
        "type": "function",
        "function": {
          "name": "get_time",
          "description": "获取当前时间",
          "parameters": { "type": "object", "properties": {} }
        }
      }
    ]
  }'

Gemini:推理计量与工具

  • •Chat 成功回包可含 completion_tokens_details.reasoning_tokens——表示推理 token 计量,不是原厂 thinkingConfig 原生块。
  • •原生 generateContent + thinkingConfig / functionDeclarations:文本模请走 Chat;出图模型才走 /gemini 原生路径。
  • •Chat + tools:使用 OpenAI 兼容 tools;以实际回包为准。
  • •个别 ID 可能因算力区域限制返回 403,与协议字段无关。

豆包 / 智谱 / Grok / MiniMax:是否开通以控制台模型权限为准;model 须与权限 ID 完全一致。

豆包 Seed

模型 ID推理工具推荐路径说明
doubao-seed-2-0-code是是POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
doubao-seed-2-0-code-preview-260215否否POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
doubao-seed-2-0-lite是是POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
doubao-seed-2-0-lite-260215否否POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
doubao-seed-2-0-mini是是POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
doubao-seed-2-0-mini-260215否否POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
doubao-seed-2-0-pro是是POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
doubao-seed-2-0-pro-260215是否POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
seed-2-0-lite否否POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
seed-2-0-mini否否POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
seed-2-0-pro是否POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
  • •工具调用使用 OpenAI 兼容 tools / tool_calls;应用端执行后以 role=tool 回传。
  • •目录标 Thinking 的 Seed 文本模可按官方思考字段接入;以实际回包为准。
curl · 豆包工具调用
curl -X POST "https://api.lingfengtoken.com/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer sk-lf-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "doubao-seed-2-0-pro",
    "max_tokens": 256,
    "messages": [{"role": "user", "content": "上海天气如何?若需要请调用工具。"}],
    "tools": [{
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "按城市查询天气",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {"city": {"type": "string"}},
          "required": ["city"]
        }
      }
    }]
  }'

智谱 GLM

模型 ID推理工具推荐路径说明
glm-4.6否否POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
glm-4.7否否POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
glm-5否否POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
glm-5-cn否是POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
glm-5.1-cn否是POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
glm-5.2-cn否否POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
glm-5.2-glb否否POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
glm-5.3-cn否否POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
  • •GLM-5 / 4.7 等系列默认开启思考。请求体 thinking.type = enabled / disabled;OpenAI Python SDK 放在 extra_body。
  • •思考内容在 reasoning_content。工具环请把完整 assistant(含 reasoning_content 与 tool_calls)回传。
  • •编码/Agent 场景可用 clear_thinking: false 保留历史思考,并原样回传 reasoning_content。
  • •工具使用 OpenAI 兼容 tools。
curl · 智谱思考
curl -X POST "https://api.lingfengtoken.com/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer sk-lf-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "glm-5.2-cn",
    "max_tokens": 256,
    "thinking": {"type": "enabled"},
    "messages": [{"role": "user", "content": "用三步说明如何做代码评审"}]
  }'
curl · 智谱工具
curl -X POST "https://api.lingfengtoken.com/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer sk-lf-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "glm-5.2-cn",
    "max_tokens": 256,
    "thinking": {"type": "enabled"},
    "messages": [{"role": "user", "content": "北京天气如何?若需要请调用工具。"}],
    "tools": [{
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "按城市查询天气",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {"city": {"type": "string"}},
          "required": ["city"]
        }
      }
    }]
  }'

xAI Grok

模型 ID推理工具推荐路径说明
grok-4-1-fast-non-reasoning是是POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
grok-4-1-fast-reasoning是是POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
grok-4-20-non-reasoning是是POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
grok-4-20-reasoning是是POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
grok-4.3是是POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
  • •推理模可用 reasoning_effort(如 low / medium / high;部分模支持 none)。
  • •工具使用 OpenAI 兼容 tools / tool_calls。
  • •多轮勿改历史;若回包含 reasoning_content,请原样回传以保持连贯与缓存命中。
curl · Grok 工具
curl -X POST "https://api.lingfengtoken.com/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer sk-lf-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "grok-4.3",
    "max_tokens": 256,
    "reasoning_effort": "low",
    "messages": [{"role": "user", "content": "现在几点?若需要请调用工具。"}],
    "tools": [{
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "get_time",
        "description": "获取当前时间",
        "parameters": {"type": "object", "properties": {}}
      }
    }]
  }'

MiniMax

模型 ID推理工具推荐路径说明
MiniMax-M2.5是否POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
MiniMax-M2.5-cn是是POST /v1/chat/completions见下文提示缓存与推理说明
  • •MiniMax-M2.x(含 M2.5)思考默认开启且官方说明不可关闭。
  • •可用 reasoning_split: true(extra_body)将思考拆到 reasoning_content / reasoning_details;该字段只改返回形态,不开关思考。
  • •工具使用 OpenAI 兼容 tools。多轮必须完整回传 assistant(含 tool_calls 与思考相关字段)。
curl · MiniMax 思考拆分
curl -X POST "https://api.lingfengtoken.com/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer sk-lf-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "MiniMax-M2.5",
    "max_tokens": 256,
    "reasoning_split": true,
    "messages": [{"role": "user", "content": "用三步说明如何做代码评审"}]
  }'
curl · MiniMax 工具
curl -X POST "https://api.lingfengtoken.com/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer sk-lf-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "MiniMax-M2.5",
    "max_tokens": 256,
    "reasoning_split": true,
    "messages": [{"role": "user", "content": "上海天气如何?若需要请调用工具。"}],
    "tools": [{
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "按城市查询天气",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {"city": {"type": "string"}},
          "required": ["city"]
        }
      }
    }]
  }'

示例:GPT 推理(Responses)

curl · reasoning
curl -X POST "https://api.lingfengtoken.com/v1/responses" \
  -H "Authorization: Bearer sk-lf-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.6-sol",
    "input": "用三句话解释什么是提示缓存",
    "max_output_tokens": 256,
    "reasoning": { "effort": "low" }
  }'

示例:GPT 工具调用(Responses)

curl · function tools
curl -X POST "https://api.lingfengtoken.com/v1/responses" \
  -H "Authorization: Bearer sk-lf-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.6-sol",
    "input": "上海现在天气怎么样?",
    "tools": [
      {
        "type": "function",
        "name": "get_weather",
        "description": "按城市查询天气",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": { "city": { "type": "string" } },
          "required": ["city"],
          "additionalProperties": false
        },
        "strict": true
      }
    ],
    "reasoning": { "effort": "low" }
  }'

若 Responses 回包出现 type=function_call:本地执行后,用 type=function_call_output 且同一 call_id 回传;推理模建议带回 reasoning 项或使用 previous_response_id。不要把 Chat 的 role=tool 原样丢进 Responses。

示例:Claude 工具调用(Messages)

curl · Claude tools
curl -X POST "https://lingfengtoken.com/api/claude/v1/messages" \
  -H "Authorization: Bearer sk-lf-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-4-6",
    "max_tokens": 512,
    "tools": [
      {
        "name": "get_weather",
        "description": "按城市查询天气",
        "input_schema": {
          "type": "object",
          "properties": { "city": { "type": "string" } },
          "required": ["city"]
        }
      }
    ],
    "messages": [
      { "role": "user", "content": "上海天气如何?" }
    ]
  }'

常用客户端接入

客户端是否支持配置说明
WorkBuddy支持完整 URL + 自定义协议开;见 /docs/integrations/workbuddy
Cherry Studio支持Provider 选 OpenAI 兼容;Base URL = https://api.lingfengtoken.com/v1;Key = sk-lf-…
OpenCode支持opencode.json 里 baseURL、apiKey 改成 EntHub AI
OpenAI Codex CLI支持wire_api=responses;Base / Key 同上
Claude Code支持ANTHROPIC_BASE_URL=https://lingfengtoken.com/api/claude;见 /docs/integrations/claude-code

计费说明

问题说明
计费币种?USD,从企业账户余额扣减
价格查询入口?控制台「可用模型」页的展示价格
余额不足时?返回 BALANCE_INSUFFICIENT;请联系 EntHub AI 运营入账(控制台不支持自助充值)

错误排查

错误码说明处理建议
KEY_INVALIDAPI Key 无效或未正确携带检查 Authorization: Bearer sk-lf-…
KEY_DISABLEDAPI Key 已禁用在控制台启用或新建 Key
APP_DISABLED应用不可用检查应用是否处于启用状态
APP_MODEL_NOT_ALLOWED应用未授权该模型在模型权限中启用,或核对 model 拼写
BALANCE_INSUFFICIENT余额不足联系 EntHub AI 运营入账

错误响应示例:

error response
{
  "error": {
    "code": "APP_MODEL_NOT_ALLOWED",
    "message": "应用未授权调用模型 gpt-4o",
    "type": "billing_error"
  }
}

EntHub AI 暂未开放的能力

能力请改用
通用 /v1/videos按模型族改用豆包视频 / 通义视频 / 可灵 / Vidu

附录:地址一览

用途Base URL
OpenAI 兼容(推荐)https://api.lingfengtoken.com/v1
OpenAI 兼容(等价)https://lingfengtoken.com/api/v1
豆包 / 通义 / Gemini 前缀https://lingfengtoken.com/api

鉴权(唯一):

Authorization: Bearer sk-lf-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

默认使用 Bearer sk-lf-。Claude Code 通过 x-api-key 发送 sk-lf- 时,/claude 路径已支持。Gemini 原生请用 Bearer,勿用 x-goog-api-key。

多语言 Chat 示例

Python
import requests

resp = requests.post(
    "https://api.lingfengtoken.com/v1/chat/completions",
    headers={
        "Authorization": "Bearer sk-lf-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
        "Content-Type": "application/json",
    },
    json={
        "model": "gpt-4o-mini",
        "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}],
    },
    timeout=60,
)
print(resp.status_code, resp.json())
Node.js
const res = await fetch("https://api.lingfengtoken.com/v1/chat/completions", {
  method: "POST",
  headers: {
    Authorization: "Bearer sk-lf-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
    "Content-Type": "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "gpt-4o-mini",
    messages: [{ role: "user", content: "你好" }],
  }),
});
console.log(await res.json());