跳到主要内容

通用调用方法

只要工具支持 OpenAI Compatible，一般只需要三个值：

Base URL: https://api.chutibe.com/v1
API Key: 你的 Chutibe API Key
Model: 从 /v1/models 返回结果中选择

先设置环境变量​

macOS、Linux 或 WSL：

read -rsp "Chutibe API Key: " CHUTIBE_API_KEY && echo
export CHUTIBE_API_KEY

Windows PowerShell：

$secureKey = Read-Host "Chutibe API Key" -AsSecureString
$env:CHUTIBE_API_KEY = [System.Net.NetworkCredential]::new('', $secureKey).Password

这些写法只在当前终端会话中保留 Key。关闭终端后变量失效，也不会把 Key 写进项目文件。

最小 curl 请求​

curl https://api.chutibe.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $CHUTIBE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.6-luna",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "用三句话解释什么是 API 网关"}
    ]
  }'

先用短问题验证 Key、Base URL 和模型名，再接入业务代码。这样能把认证问题和应用逻辑问题分开。

Python​

安装官方 OpenAI SDK：

python -m pip install openai

最小代码：

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["CHUTIBE_API_KEY"],
    base_url="https://api.chutibe.com/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6-luna",
    messages=[{"role": "user", "content": "给这段产品介绍写一个短标题"}],
)

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

JavaScript​

安装 SDK：

npm install openai

最小代码：

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.CHUTIBE_API_KEY,
  baseURL: 'https://api.chutibe.com/v1',
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: 'gpt-5.6-luna',
  messages: [{role: 'user', content: '把这段会议记录整理成待办事项'}],
});

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

Responses API​

需要推理、工具调用或较新的 OpenAI 工作流时，可以使用 Responses API：

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.6-terra",
    input="分析这个上线方案的三个主要风险",
)

print(response.output_text)

并非每个厂商模型都完整支持 Responses API 的全部工具。通过中转站调用 Claude、Gemini 或 Grok 时，先从普通文本输入开始，再逐项验证工具调用、图片或结构化输出。

流式输出​

stream = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6-luna",
    messages=[{"role": "user", "content": "写一份五步排错清单"}],
    stream=True,
)

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

生产环境建议​

  1. 为请求设置超时，不要无限等待。
  2. 只对 429、500、502、503、504 做有限次数重试，并使用指数退避。
  3. 记录请求 ID、模型名、耗时和状态码，不记录完整 API Key 或敏感输入。
  4. 把开发、测试和生产 Key 分开，发生泄露时立即撤销。
  5. 对模型输出做业务校验，模型返回成功不等于内容一定正确。

常见错误​

状态常见原因处理方法
401Key 无效、过期或复制不完整重新创建或复制 Key
404Base URL 重复 /v1，或接口路径错误检查最终请求 URL
model_not_found模型不在当前账号分组查询 /v1/models 后更换
429额度、并发或速率限制降低并发并延迟重试
5xx网关或上游暂时异常有限重试，仍失败则切换模型

下一步可以按厂商查看更具体的模型建议，或进入工具教程配置常用客户端。

参考​