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从快速开始到高级配置，一应俱全

快速开始

5 分钟接入 TOKEN套餐，替换你的 API 地址即可

python

1import openai
2
3client = openai.OpenAI(
4    api_key="sk-at-xxx",
5    base_url="https://plan.dxnt.com/v1"
6)

注册账号

创建 TOKEN套餐账户

获取 API 密钥

在控制台创建密钥

替换 API 地址

指向 plan.dxnt.com

认证方式

所有 API 请求需在 Header 中携带 Bearer Token 进行认证

http

1Authorization: Bearer sk-at-xxx
2Content-Type: application/json

API 密钥认证

在控制台创建 API 密钥，支持额度限制和模型白名单配置。适用于服务端调用。

JWT 认证

通过登录接口获取 Access Token，有效期 24 小时，支持 Refresh Token 续期。

Chat Completions API

兼容 OpenAI Chat Completions 格式，是最常用的对话接口

POST/v1/chat/completions

发送对话消息，获取模型回复。支持流式和非流式两种模式。

请求示例：

bash

1curl https://plan.dxnt.com/v1/chat/completions \
2  -H "Authorization: Bearer sk-at-xxx" \
3  -H "Content-Type: application/json" \
4  -d '{
5    "model": "gpt-4o",
6    "messages": [
7      {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
8      {"role": "user", "content": "Hello!"}
9    ],
10    "temperature": 0.7
11  }'

响应示例：

json

1{
2  "id": "chatcmpl-abc123",
3  "object": "chat.completion",
4  "model": "gpt-4o",
5  "choices": [
6    {
7      "index": 0,
8      "message": {
9        "role": "assistant",
10        "content": "你好！有什么可以帮你的吗？"
11      },
12      "finish_reason": "stop"
13    }
14  ],
15  "usage": {
16    "prompt_tokens": 20,
17    "completion_tokens": 12,
18    "total_tokens": 32
19  }
20}

请求参数说明

参数	类型	必填	说明
model	string	是	模型 ID，如 gpt-4o
messages	array	是	对话消息列表
temperature	number	否	采样温度，0-2，默认 1
max_tokens	integer	否	最大生成 token 数
stream	boolean	否	是否启用流式输出
top_p	number	否	核采样参数，0-1

Anthropic Messages API

兼容 Anthropic Messages 格式，可直接使用 Anthropic SDK 接入

POST/v1/messages

使用 Anthropic 原生格式发送消息，需要指定 anthropic-version 请求头。

请求头

Header	说明
Authorization	Bearer sk-at-xxx
Content-Type	application/json
anthropic-version	2023-06-01

请求示例：

bash

1curl https://plan.dxnt.com/v1/messages \
2  -H "Authorization: Bearer sk-at-xxx" \
3  -H "Content-Type: application/json" \
4  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
5  -d '{
6    "model": "claude-sonnet-4-20250514",
7    "max_tokens": 1024,
8    "messages": [
9      {"role": "user", "content": "Hello!"}
10    ]
11  }'

响应示例：

json

1{
2  "id": "msg_abc123",
3  "type": "message",
4  "role": "assistant",
5  "model": "claude-sonnet-4-20250514",
6  "content": [
7    {
8      "type": "text",
9      "text": "你好！有什么可以帮你的吗？"
10    }
11  ],
12  "stop_reason": "end_turn",
13  "usage": {
14    "input_tokens": 10,
15    "output_tokens": 12
16  }
17}

流式响应

通过设置 stream: true 启用 SSE 流式输出，实现逐字输出效果

流式请求示例：

bash

1curl https://plan.dxnt.com/v1/chat/completions \
2  -H "Authorization: Bearer sk-at-xxx" \
3  -H "Content-Type: application/json" \
4  -d '{
5    "model": "gpt-4o",
6    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}],
7    "stream": true
8  }'

SSE 响应格式：

text

1data: {"id":"chatcmpl-abc","object":"chat.completion.chunk","choices":[{"delta":{"content":"你"},"index":0}]}
2data: {"id":"chatcmpl-abc","object":"chat.completion.chunk","choices":[{"delta":{"content":"好"},"index":0}]}
3data: {"id":"chatcmpl-abc","object":"chat.completion.chunk","choices":[{"delta":{"content":"！"},"index":0}]}
4data: {"id":"chatcmpl-abc","object":"chat.completion.chunk","choices":[{"delta":{},"finish_reason":"stop","index":0}]}
5data: [DONE]

SSE 格式说明

每条消息以 data: 开头，内容为 JSON 对象
delta.content 包含本次增量内容
当 finish_reason 出现时，表示该选项生成完毕
流以 data: [DONE] 结束

Python 流式示例：

python

1import openai
2
3client = openai.OpenAI(
4    api_key="sk-at-xxx",
5    base_url="https://plan.dxnt.com/v1"
6)
7
8stream = client.chat.completions.create(
9    model="gpt-4o",
10    messages=[{"role": "user", "content": "写一首诗"}],
11    stream=True
12)
13
14for chunk in stream:
15    if chunk.choices[0].delta.content:
16        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

Embeddings API

将文本转换为高维向量，用于语义搜索、分类和聚类

POST/v1/embeddings

支持 text-embedding-3-small 和 text-embedding-3-large 模型

请求示例：

bash

1curl https://plan.dxnt.com/v1/embeddings \
2  -H "Authorization: Bearer sk-at-xxx" \
3  -H "Content-Type: application/json" \
4  -d '{
5    "model": "text-embedding-3-small",
6    "input": "你好世界"
7  }'

响应示例：

json

1{
2  "object": "list",
3  "data": [
4    {
5      "object": "embedding",
6      "index": 0,
7      "embedding": [0.0023064255, -0.009327292, ...]
8    }
9  ],
10  "model": "text-embedding-3-small",
11  "usage": {
12    "prompt_tokens": 2,
13    "total_tokens": 2
14  }
15}

模型列表

支持多个主流 AI 供应商的模型

OpenAI

gpt-4ogpt-4o-minigpt-4-turbogpt-3.5-turboo1o1-mini

Anthropic

claude-sonnet-4-20250514claude-3.5-sonnetclaude-3-opusclaude-3-haiku

Google

gemini-2.0-flashgemini-1.5-progemini-1.5-flash

Mistral

mistral-largemistral-mediummistral-small

IDE 接入指南

在主流 IDE 中接入 TOKEN套餐，享受 AI 辅助编程体验

Cursor

AI 驱动的新一代代码编辑器，内置 AI 对话和自动补全

text

1# Settings → Models → Override OpenAI Base URL
2Base URL: https://plan.dxnt.com/v1
3API Key: sk-at-xxx

在 Settings → Models 中找到 OpenAI API Key 配置项
将 Base URL 替换为上方地址，填入你的 API 密钥
支持 GPT-4o、Claude 等所有模型

VS Code + Cline

VS Code 插件，支持自主编程和代码生成

text

1# Settings → OpenAI Compatible provider
2Base URL: https://plan.dxnt.com/v1
3API Key: sk-at-xxx
4Model: gpt-4o

在 Cline 插件设置中选择 OpenAI Compatible 提供商
填入 Base URL 和 API Key
选择需要使用的模型名称

VS Code + Continue

开源 AI 代码助手，支持 tab 补全和聊天

yaml

1# ~/.continue/config.yaml
2models:
3  - title: TOKEN套餐
4    provider: openai
5    model: gpt-4o
6    apiBase: https://plan.dxnt.com/v1
7    apiKey: sk-at-xxx

编辑 ~/.continue/config.yaml 配置文件
provider 必须设为 openai 以使用 OpenAI 兼容接口
apiBase 指向平台地址

Windsurf

Codeium 推出的 AI 优先 IDE，内置 Cascade 智能助手

text

1# Settings → Model Configuration → Custom/OpenAI Compatible
2Base URL: https://plan.dxnt.com/v1
3API Key: sk-at-xxx

在 Settings 中选择 Custom 或 OpenAI Compatible 提供商
填入 Base URL 和 API Key 即可
Cascade 流式对话自动适配

JetBrains AI

JetBrains 全系列 IDE 的 AI 助手插件

text

1# Settings → Tools → AI Assistant → OpenAI-compatible
2URL: https://plan.dxnt.com/v1
3API Key: sk-at-xxx
4Model: gpt-4o

在 Settings → Tools → AI Assistant 中选择 OpenAI-compatible 提供商
URL 填写平台地址
确保模型名称在 API 密钥白名单内

Zed

高性能开源代码编辑器，内置 AI 助手

json

1// settings.json
2{
3  "language_models": {
4    "openai": {
5      "api_url": "https://plan.dxnt.com/v1",
6      "available_models": [
7        { "name": "gpt-4o", "max_tokens": 128000 },
8        { "name": "claude-3.5-sonnet", "max_tokens": 200000 }
9      ]
10    }
11  }
12}

编辑 Zed 的 settings.json 文件
在 language_models.openai 中配置 api_url
available_models 列表可按需添加模型

Agent 接入指南

配置 AI 编程代理，让智能体自动完成复杂开发任务

Aider

终端 AI 结对编程工具，支持多模型和 Git 集成

bash

1# 方式一：命令行参数
2aider --openai-api-base https://plan.dxnt.com/v1 \
3      --model openai/gpt-4o \
4      --openai-api-key sk-at-xxx
5
6# 方式二：环境变量
7export OPENAI_API_BASE=https://plan.dxnt.com/v1
8export OPENAI_API_KEY=sk-at-xxx
9
10# 方式三：.aider.conf.yml
11openai-api-base: https://plan.dxnt.com/v1
12model: openai/gpt-4o

命令行参数优先级最高，环境变量次之，配置文件最低
model 格式为 openai/<模型名>，表示使用 OpenAI 兼容接口
支持 GPT-4o、Claude 等所有 OpenAI 兼容模型

OpenClaw

开源 AI 编程代理，支持多步骤任务自动执行

json

1// ~/.openclaw/openclaw.json
2{
3  "providers": {
4    "openai": {
5      "baseUrl": "https://plan.dxnt.com/v1",
6      "apiKey": "sk-at-xxx"
7    }
8  },
9  "models": [
10    { "id": "gpt-4o", "provider": "openai" },
11    { "id": "claude-3.5-sonnet", "provider": "openai" }
12  ],
13  "defaultModel": "gpt-4o"
14}

编辑 ~/.openclaw/openclaw.json 配置文件
在 providers.openai 中设置 baseUrl 和 apiKey
models 数组中声明可用模型，provider 统一设为 openai

Hermes Agent

智能代码代理，支持自然语言驱动的代码操作

yaml

1# ~/.hermes/config.yaml
2provider: openai
3openai:
4  api_base: https://plan.dxnt.com/v1
5  api_key: sk-at-xxx
6  model: gpt-4o
7
8# 或使用 hermes model 向导
9# hermes model --provider openai \
10#   --api-base https://plan.dxnt.com/v1 \
11#   --api-key sk-at-xxx \
12#   --model gpt-4o

可编辑配置文件或使用交互式向导配置
hermes model 命令会自动保存配置到 ~/.hermes/config.yaml
provider 设为 openai 以使用 OpenAI 兼容接口

Claude Code

Anthropic 官方终端编程助手，使用 Anthropic Messages 格式

bash

1# 环境变量配置
2export ANTHROPIC_BASE_URL=https://plan.dxnt.com/v1
3export ANTHROPIC_API_KEY=sk-at-xxx
4
5# 启动 Claude Code
6claude
7
8# 注意：使用 Anthropic Messages 格式
9# 端点为 /v1/messages，无需额外配置

Claude Code 使用 Anthropic 原生协议，端点为 /v1/messages
设置 ANTHROPIC_BASE_URL 而非 OPENAI_BASE_URL
平台会自动将请求路由至 Anthropic 格式接口

OpenHands

开源 AI 软件开发代理平台，支持自主编写和调试代码

toml

1# config.toml
2[llm]
3model = "gpt-4o"
4api_key = "sk-at-xxx"
5base_url = "https://plan.dxnt.com/v1"
6
7# 或在 Web UI 中配置
8# Settings → LLM (Advanced)
9# Custom Model: gpt-4o
10# Base URL: https://plan.dxnt.com/v1
11# API Key: sk-at-xxx

在 config.toml 的 [llm] 段中配置 base_url
也可在 Web UI 的 Settings → LLM (Advanced) 中配置
Custom Model 填写完整模型 ID

Devika

开源 AI 软件工程师，支持多步骤项目级代码生成

toml

1# config.toml → [API_ENDPOINTS]
2[API_ENDPOINTS]
3OPENAI = "https://plan.dxnt.com/v1"
4
5# API 密钥在 [API_KEYS] 段配置
6[API_KEYS]
7OPENAI = "sk-at-xxx"

编辑 config.toml 文件的 [API_ENDPOINTS] 段
将 OPENAI 端点替换为平台地址
API 密钥在 [API_KEYS] 段单独配置

错误码参考

完整的错误码列表及解决方案

错误码	HTTP 状态	说明	解决方案
invalid_api_key	401	API 密钥无效或已过期	检查 API 密钥是否正确，或在控制台重新生成
model_access_denied	403	无权访问该模型	检查密钥的模型白名单配置
insufficient_quota	402	账户余额不足	前往控制台充值
rate_limit_exceeded	429	请求频率超限	降低请求频率或联系客服提升限额
model_not_found	404	模型不存在	检查模型名称是否正确
invalid_request	400	请求参数错误	检查请求体格式和参数
server_error	500	服务内部错误	稍后重试，系统自动故障转移
upstream_unavailable	503	上游服务不可用	智能路由自动切换至备用渠道

代码示例

选择你熟悉的语言，快速接入 TOKEN套餐

python

1import openai
2
3client = openai.OpenAI(
4    api_key="sk-at-xxx",
5    base_url="https://plan.dxnt.com/v1"
6)
7
8response = client.chat.completions.create(
9    model="gpt-4o",
10    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}]
11)
12print(response.choices[0].message.content)

Python SDK

使用官方 openai Python 库，零改动迁移

pip install openai

cURL

最简单的测试方式，无需安装任何依赖

无需安装

Node.js SDK

使用官方 openai Node.js 库

npm install openai

接口总览

POST/v1/chat/completions对话补全

POST/v1/messagesAnthropic 对话

POST/v1/embeddings文本向量化

GET/v1/models模型列表

POST/v1/images/generations图片生成