Démarrage rapide

Définissez l'endpoint, configurez votre clé, intégrez le client, puis envoyez la première requête.

Choisissez un endpoint

Choisissez le format d'endpoint attendu par votre client. Les routes compatibles Chat Completions, Responses et Messages sont disponibles.

Base URL: https://api.llm-token.cn/v1

Préparez votre API Key

Utilisez une API Key active depuis votre environnement serveur. Évitez d'exposer les clés dans le code côté navigateur.

Authorization: Bearer sk-your-api-key

Intégrez votre client

Utilisez un SDK compatible ou appelez directement la REST API avec un base_url personnalisé.

client = OpenAI(base_url='https://api.llm-token.cn/v1')

Commencez à appeler

Envoyez des requêtes et recevez des réponses de l'IA. Le streaming est pris en charge pour une réponse perçue plus rapide.

POST /v1/chat/completions

Authentification

Chaque requête API doit inclure votre API Key dans l'en-tête HTTP Authorization.

Format d'authentification

Ajoutez votre API Key à l'en-tête Authorization dans chaque requête.

POST/v1/chat/completions

Exemple de requête authentifiée

Exemple de requête

json

curl https://api.llm-token.cn/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -d '{
    "model": "gpt-4o-mini",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Exemple de réponse

json

{
  "id": "chatcmpl_123",
  "object": "chat.completion",
  "choices": [{
    "message": {
      "role": "assistant",
      "content": "Hello! How can I help you today?"
    }
  }]
}

Base URL recommandée

https://api.llm-token.cn/v1À utiliser pour la plupart des clients

Base URL de secours

https://gpt-agent.ccÀ utiliser uniquement si votre client rejette /v1 lors de la validation

Endpoint compatible Chat Completions

/v1/chat/completionsPour les clients qui attendent Chat Completions

Endpoint compatible Responses

/v1/responsesÀ utiliser en priorité pour les clients qui prennent en charge Responses

Endpoint compatible Messages

/v1/messagesÀ utiliser en priorité pour les clients compatibles Messages

Chat Completions API

Endpoint Chat Completions compatible OpenAI pour plusieurs écosystèmes de modèles.

python

from openai import OpenAI

# Initialize the client
client = OpenAI(
    api_key="sk-your-api-key",
    base_url="https://api.llm-token.cn/v1"
)

# Send a chat request
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a concise assistant."},
        {"role": "user", "content": "Introduce yourself in one sentence."}
    ]
)

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

Paramètres de la requête

Paramètre	Type	Obligatoire	Description
`model`	string	Oui	ID du modèle, par exemple gpt-4o-mini
`messages`	array	Oui	Tableau de messages de chat
`temperature`	number	Non	Température d'échantillonnage de 0 à 2, par défaut 1
`max_tokens`	integer	Non	Nombre maximal de tokens à générer
`stream`	boolean	Non	Active ou non la sortie en streaming
`top_p`	number	Non	Valeur d'échantillonnage nucleus, par défaut 1

Champs de la réponse

Champ	Type	Description
`id`	string	Identifiant unique de la réponse
`object`	string	Type d'objet, généralement chat.completion
`created`	integer	Horodatage de création
`model`	string	ID du modèle utilisé pour la réponse
`choices`	array	Choix de réponse générés
`usage`	object	Statistiques d'utilisation des tokens

Streaming

Activez le streaming pour recevoir les tokens générés en temps réel et réduire la latence perçue.

Avantages du streaming

Latence perçue réduite - Les utilisateurs voient la sortie immédiatement au lieu d'attendre la réponse complète.
Meilleure expérience sur les textes longs - Les réponses longues apparaissent progressivement, comme une saisie en direct.
Coût identique - Le streaming est facturé au même tarif que la sortie synchrone ; seul le transport change.

python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-your-api-key",
    base_url="https://api.llm-token.cn/v1"
)

# Enable streaming
stream = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a concise assistant."},
        {"role": "user", "content": "Introduce yourself in one sentence."}
    ],
    stream=True
)

# Print each streamed token as it arrives
for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content is not None:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

print()  # New line

Erreurs

Erreurs API courantes et étapes de gestion recommandées.

Statut HTTP	Nom de l'erreur	Description	Action recommandée
`400`	INVALID_REQUEST	Le corps de la requête est mal formé ou les paramètres sont invalides	Vérifiez le corps de la requête et les paramètres
`401`	UNAUTHORIZED	L'API Key est invalide ou expirée	Vérifiez que l'API Key est correcte
`429`	RATE_LIMIT	Limite de fréquence des requêtes dépassée	Réessayez avec un backoff exponentiel
`500`	INTERNAL_ERROR	Erreur interne du service	Réessayez plus tard
`503`	SERVICE_UNAVAILABLE	Service temporairement indisponible	Réessayez plus tard

Limites de fréquence

Les requêtes API sont limitées en fréquence pour garder le service stable.

Règles de limitation de fréquence

Chaque API Key dispose de ses propres limites de fréquence de requêtes
Utilisez un backoff exponentiel lorsque vous recevez une réponse 429
Les requêtes en streaming et hors streaming partagent le même quota de limite de fréquence
La limite effective suit la configuration actuelle de la clé

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