星云AI API 文档
统一API接口,轻松访问多种主流AI模型。与OpenAI API完全兼容,无需修改代码即可切换。
API 基础地址
https://ai.xingyunv2.cn/api/v1
所有API请求都应该发送到此基础地址
OpenAI 兼容
完全兼容OpenAI API格式,一行代码即可切换
多模型支持
GPT、Claude、Gemini、豆包等主流模型
安全可靠
企业级安全保障,数据加密传输
认证方式
所有API请求都需要在HTTP Header中携带API密钥进行认证:
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY Content-Type: application/json
安全提示
请妥善保管您的API密钥,不要在客户端代码中暴露。建议使用环境变量存储密钥。
快速开始
只需3步即可开始使用:
1
获取API密钥
登录控制台,在"API密钥"页面创建新密钥
2
配置API地址
将API基础地址设置为:https://ai.xingyunv2.cn/api/v1
3
发起请求
使用标准OpenAI SDK或HTTP请求调用API
Chat Completions
POST
/chat/completions
创建聊天对话补全,支持多轮对话。
请求参数
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
model |
string | 是 | 模型ID,如 gpt-3.5-turbo、gpt-4、claude-3-opus 等 |
messages |
array | 是 | 消息数组,包含 role 和 content 字段 |
temperature |
number | 否 | 采样温度,0-2之间,默认1 |
max_tokens |
integer | 否 | 最大生成token数 |
stream |
boolean | 否 | 是否启用流式输出,默认false |
请求示例
{
"model": "gpt-3.5-turbo",
"messages": [
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Hello!"}
],
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 1000
}
响应示例
{
"id": "chatcmpl-abc123",
"object": "chat.completion",
"created": 1677858242,
"model": "gpt-3.5-turbo",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "Hello! How can I help you today?"
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 13,
"completion_tokens": 9,
"total_tokens": 22
}
}
Embeddings API
POST
/embeddings
将文本转换为向量表示,用于语义搜索、相似度计算等场景。
请求参数
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
model |
string | 是 | 向量化模型ID,如 text-embedding-ada-002 |
input |
string | array | 是 | 要向量化的文本,可以是字符串或字符串数组 |
请求示例
POST /embeddings
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
{
"model": "text-embedding-ada-002",
"input": "要向量化的文本内容"
}
响应示例
{
"object": "list",
"data": [
{
"object": "embedding",
"index": 0,
"embedding": [0.0023064255, -0.009327292, ...]
}
],
"model": "text-embedding-ada-002",
"usage": {
"prompt_tokens": 8,
"total_tokens": 8
}
}
模型列表 API
GET
/models
返回所有可用模型列表,包含实时价格信息。
响应示例
{
"object": "list",
"data": [
{
"id": "gpt-3.5-turbo",
"object": "model",
"created": 1677610602,
"owned_by": "openai",
"pricing": {
"input": 0.5,
"output": 1.5,
"unit": "per_million_tokens"
}
}
]
}
pricing 字段说明
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
input |
number | 输入价格(元) |
output |
number | 输出价格(元) |
unit |
string | 计价单位:per_million_tokens(每百万token)、per_thousand_chars(每千字符)、per_hour(每小时)、per_request(每次请求) |
GET
/models/{model_id}
获取单个模型的详细信息和实时价格。
请求示例
GET /models/gpt-3.5-turbo
响应示例
{
"id": "gpt-3.5-turbo",
"object": "model",
"created": 1677610602,
"owned_by": "openai",
"pricing": {
"input": 0.5,
"output": 1.5,
"unit": "per_million_tokens"
}
}
可用模型
以下是当前平台支持的所有模型及其定价信息:
豆包文本
15 个模型| 模型名称 | 模型ID | 输入价格 | 输出价格 | 文档 |
|---|---|---|---|---|
| 豆包1.5 Pro 128K | doubao-1.5-pro-128k |
¥1.5000/百万tokens | ¥4.0000/百万tokens | 查看文档 |
| 豆包Seed 2.0 Pro | doubao-seed-2.0-pro |
¥3.2000/百万tokens | ¥16.0000/百万tokens | 查看文档 |
| 豆包Seed 2.0 Lite | doubao-seed-2.0-lite |
¥0.6000/百万tokens | ¥3.6000/百万tokens | 查看文档 |
| 豆包2.0 Pro | doubao-2.0-pro |
¥3.2000/百万tokens | ¥16.0000/百万tokens | 查看文档 |
| 豆包2.0 Lite | doubao-2.0-lite |
¥0.6000/百万tokens | ¥3.6000/百万tokens | 查看文档 |
| 豆包2.0 Mini | doubao-2.0-mini |
¥0.2000/百万tokens | ¥2.0000/百万tokens | 查看文档 |
| 豆包2.0 Code | doubao-2.0-code |
¥3.2000/百万tokens | ¥16.0000/百万tokens | 查看文档 |
| 豆包1.5 Pro 32K | doubao-1.5-pro-32k |
¥0.8000/百万tokens | ¥2.0000/百万tokens | 查看文档 |
| 豆包1.5 Pro 256K | doubao-1.5-pro-256k |
¥1.5000/百万tokens | ¥4.0000/百万tokens | 查看文档 |
| 豆包1.5 Lite 32K | doubao-1.5-lite-32k |
¥0.3000/百万tokens | ¥0.6000/百万tokens | 查看文档 |
| 豆包 Pro 32K | doubao-pro-32k |
¥0.8000/百万tokens | ¥2.0000/百万tokens | 查看文档 |
| 豆包 Pro 128K | doubao-pro-128k |
¥1.5000/百万tokens | ¥4.0000/百万tokens | 查看文档 |
| 豆包 Pro 256K | doubao-pro-256k |
¥1.5000/百万tokens | ¥4.0000/百万tokens | 查看文档 |
| 豆包 Lite 32K | doubao-lite-32k |
¥0.3000/百万tokens | ¥0.6000/百万tokens | 查看文档 |
| 豆包 Lite 128K | doubao-lite-128k |
¥0.6000/百万tokens | ¥1.0000/百万tokens | 查看文档 |
豆包深度思考
3 个模型豆包视觉理解
4 个模型| 模型名称 | 模型ID | 输入价格 | 输出价格 | 文档 |
|---|---|---|---|---|
| 豆包1.5 视觉 Pro 128K | doubao-1.5-vision-pro-128k |
¥3.0000/百万tokens | ¥9.0000/百万tokens | 查看文档 |
| 豆包1.5 视觉 Pro 32K | doubao-1.5-vision-pro-32k |
¥3.0000/百万tokens | ¥9.0000/百万tokens | 查看文档 |
| 豆包视觉 Pro 32K | doubao-vision-pro-32k |
¥3.0000/百万tokens | ¥9.0000/百万tokens | 查看文档 |
| 豆包视觉 Lite 32K | doubao-vision-lite-32k |
¥1.0000/百万tokens | ¥3.0000/百万tokens | 查看文档 |
Doubao-doc
1 个模型| 模型名称 | 模型ID | 输入价格 | 输出价格 | 文档 |
|---|---|---|---|---|
| 豆包1.5 文档理解 Pro | doubao-1.5-doc-pro |
¥4.7045/百万tokens | ¥14.1134/百万tokens | 查看文档 |
Doubao-gui
1 个模型| 模型名称 | 模型ID | 输入价格 | 输出价格 | 文档 |
|---|---|---|---|---|
| 豆包1.5 GUI任务 Pro | doubao-1.5-gui-pro |
¥4.7045/百万tokens | ¥14.1134/百万tokens | 查看文档 |
豆包图像生成
6 个模型| 模型名称 | 模型ID | 输入价格 | 输出价格 | 文档 |
|---|---|---|---|---|
| Seedream 5.0 图像生成 | seedream-5.0 |
¥125.4528/百万tokens | - | 查看文档 |
| Seedream 5.0 Lite 图像生成 | seedream-5.0-lite |
¥62.7264/百万tokens | - | 查看文档 |
| Seedream 4.5 图像生成 | seedream-4.5 |
¥0.0660/百万tokens | - | 查看文档 |
| Seedream 4.0 图像生成 | seedream-4.0 |
¥0.0440/百万tokens | - | 查看文档 |
| Seedream 3.0 图像生成 | seedream-3.0 |
¥0.0220/百万tokens | - | 查看文档 |
| Seededit 3.0 图像编辑 | seededit-3.0 |
¥0.0220/百万tokens | - | 查看文档 |
豆包视频生成
5 个模型| 模型名称 | 模型ID | 输入价格 | 输出价格 | 文档 |
|---|---|---|---|---|
| Seedance 2.0 Pro 视频生成 | seedance-2.0-pro |
¥72.1354/百万tokens | - | 查看文档 |
| Seedance 1.5 Pro 视频生成 | seedance-1.5-pro |
¥0.3300/百万tokens | - | 查看文档 |
| Seedance 1.0 Pro 视频生成 | seedance-1.0-pro |
¥0.2750/百万tokens | - | 查看文档 |
| Seedance 1.0 Pro Fast | seedance-1.0-pro-fast |
¥0.2200/百万tokens | - | 查看文档 |
| Seedance 1.0 Lite 视频生成 | seedance-1.0-lite |
¥0.1100/百万tokens | - | 查看文档 |
豆包向量化
2 个模型Seed-asr
3 个模型Xunfei-translate
1 个模型| 模型名称 | 模型ID | 输入价格 | 输出价格 | 文档 |
|---|---|---|---|---|
| 讯飞机器翻译 | xunfei-translate |
¥0.0001/千字符 | - | 查看文档 |
Xunfei-asr
2 个模型Xunfei-tts
3 个模型Xunfei-nlp
2 个模型Qwen
28 个模型| 模型名称 | 模型ID | 输入价格 | 输出价格 | 文档 |
|---|---|---|---|---|
| 通义千问3 Max | qwen3-max |
¥2.5000/百万tokens | ¥10.0000/百万tokens | 查看文档 |
| 通义千问3 Max 思考版 | qwen3-max-2026-01-23 |
¥0.0028/百万tokens | ¥0.0110/百万tokens | 查看文档 |
| 通义千问3 Max 预览版 | qwen3-max-preview |
¥0.0066/百万tokens | ¥0.0264/百万tokens | 查看文档 |
| 通义千问 Max | qwen-max |
¥2.4000/百万tokens | ¥9.6000/百万tokens | 查看文档 |
| 通义千问 Max 最新版 | qwen-max-latest |
¥2.4000/百万tokens | ¥9.6000/百万tokens | 查看文档 |
| 通义千问 Plus | qwen-plus |
¥0.8000/百万tokens | ¥2.0000/百万tokens | 查看文档 |
| 通义千问 Plus 最新版 | qwen-plus-latest |
¥0.8000/百万tokens | ¥2.0000/百万tokens | 查看文档 |
| 通义千问 Flash | qwen-flash |
¥0.1500/百万tokens | ¥1.5000/百万tokens | 查看文档 |
| 通义千问 Turbo | qwen-turbo |
¥0.3000/百万tokens | ¥0.6000/百万tokens | 查看文档 |
| 通义千问 Turbo 最新版 | qwen-turbo-latest |
¥0.3000/百万tokens | ¥0.6000/百万tokens | 查看文档 |
| 通义千问 Long (10M上下文) | qwen-long |
¥0.5000/百万tokens | ¥2.0000/百万tokens | 查看文档 |
| QwQ Plus 推理模型 | qwq-plus |
¥1.6000/百万tokens | ¥4.0000/百万tokens | 查看文档 |
| QwQ Plus 最新版 | qwq-plus-latest |
¥1.6000/百万tokens | ¥4.0000/百万tokens | 查看文档 |
| 通义千问 数学 Plus | qwen-math-plus |
¥0.0044/百万tokens | ¥0.0132/百万tokens | 查看文档 |
| 通义千问 数学 Turbo | qwen-math-turbo |
¥0.0022/百万tokens | ¥0.0066/百万tokens | 查看文档 |
| 通义千问 Coder Plus | qwen-coder-plus |
¥0.0009/百万tokens | ¥0.0022/百万tokens | 查看文档 |
| 通义千问 Coder Plus 最新版 | qwen-coder-plus-latest |
¥0.0009/百万tokens | ¥0.0022/百万tokens | 查看文档 |
| 通义千问 Coder Turbo | qwen-coder-turbo |
¥0.0022/百万tokens | ¥0.0066/百万tokens | 查看文档 |
| 通义千问 Coder Turbo 最新版 | qwen-coder-turbo-latest |
¥0.0022/百万tokens | ¥0.0066/百万tokens | 查看文档 |
| 通义千问 Omni Turbo | qwen-omni-turbo |
¥0.0022/百万tokens | ¥0.0066/百万tokens | 查看文档 |
| 通义千问 Omni Turbo 最新版 | qwen-omni-turbo-latest |
¥0.0022/百万tokens | ¥0.0066/百万tokens | 查看文档 |
| Qwen3 235B A22B 开源版 | qwen3-235b-a22b |
¥0.0044/百万tokens | ¥0.0132/百万tokens | 查看文档 |
| Qwen3 32B 开源版 | qwen3-32b |
¥0.0008/百万tokens | ¥0.0011/百万tokens | 查看文档 |
| Qwen3 14B 开源版 | qwen3-14b |
¥0.0003/百万tokens | ¥0.0007/百万tokens | 查看文档 |
| Qwen3 8B 开源版 | qwen3-8b |
¥0.0002/百万tokens | ¥0.0006/百万tokens | 查看文档 |
| Qwen3 4B 开源版 | qwen3-4b |
¥0.0002/百万tokens | ¥0.0006/百万tokens | 查看文档 |
| Qwen3 1.7B 开源版 | qwen3-1.7b |
¥0.0001/百万tokens | ¥0.0003/百万tokens | 查看文档 |
| Qwen3 0.6B 开源版 | qwen3-0.6b |
¥0.0001/百万tokens | ¥0.0003/百万tokens | 查看文档 |
Qwen-vl
6 个模型| 模型名称 | 模型ID | 输入价格 | 输出价格 | 文档 |
|---|---|---|---|---|
| 通义千问3 VL Plus | qwen3-vl-plus |
¥0.0011/百万tokens | ¥0.0110/百万tokens | 查看文档 |
| 通义千问3 VL Flash | qwen3-vl-flash |
¥0.0002/百万tokens | ¥0.0017/百万tokens | 查看文档 |
| 通义千问 VL Max | qwen-vl-max |
¥0.0018/百万tokens | ¥0.0044/百万tokens | 查看文档 |
| 通义千问 VL Max 最新版 | qwen-vl-max-latest |
¥0.0018/百万tokens | ¥0.0044/百万tokens | 查看文档 |
| 通义千问 VL Plus | qwen-vl-plus |
¥0.0009/百万tokens | ¥0.0022/百万tokens | 查看文档 |
| 通义千问 VL Plus 最新版 | qwen-vl-plus-latest |
¥0.0009/百万tokens | ¥0.0022/百万tokens | 查看文档 |
Qwen-audio
2 个模型Qwen-embedding
3 个模型豆包视频理解
1 个模型| 模型名称 | 模型ID | 输入价格 | 输出价格 | 文档 |
|---|---|---|---|---|
| 豆包1.5 视频理解 Pro | doubao-1.5-video-pro |
¥0.0033/百万tokens | ¥0.0099/百万tokens | 查看文档 |
豆包3D生成
1 个模型| 模型名称 | 模型ID | 输入价格 | 输出价格 | 文档 |
|---|---|---|---|---|
| 豆包3D生成 | doubao-3d-gen |
¥0.55/次 | - | 查看文档 |
豆包语音
2 个模型KLING 可灵
7 个模型| 模型名称 | 模型ID | 输入价格 | 输出价格 | 文档 |
|---|---|---|---|---|
| 可灵文生视频-标准 | kling-v1-text2video-std |
¥0.44/次 | - | 查看文档 |
| 可灵文生视频-高品质 | kling-v1-text2video-pro |
¥0.70/次 | - | 查看文档 |
| 可灵图生视频-标准 | kling-v1-image2video-std |
¥0.44/次 | - | 查看文档 |
| 可灵图生视频-高品质 | kling-v1-image2video-pro |
¥0.70/次 | - | 查看文档 |
| 可灵动作控制 | kling-v1-motion-control |
¥0.44/次 | - | 查看文档 |
| 可灵对口型 | kling-v1-lipsync |
¥0.55/分钟 | - | 查看文档 |
| 可灵图像生成 | kling-v1-image-gen |
¥0.11/次 | - | 查看文档 |
Runway
2 个模型Suno
3 个模型Sora
1 个模型| 模型名称 | 模型ID | 输入价格 | 输出价格 | 文档 |
|---|---|---|---|---|
| SORA-2视频生成 | sora-2-video |
¥1.10/次 | - | 查看文档 |
Midjourney
3 个模型Luma
2 个模型Pix
2 个模型任务查询
GET
/task
查询异步任务状态(用于视频生成、图像生成等异步任务)。
请求参数
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
task_id |
string | 是 | 任务ID |
provider |
string | 是 | 提供商:kling, runway, suno, midjourney, pika, luma, pix, sora |
请求示例
GET /task?task_id=abc123&provider=kling
代码示例
使用 OpenAI SDK
# pip install openai
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url="https://ai.xingyunv2.cn/api/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)
使用 requests
import requests
url = "https://ai.xingyunv2.cn/api/v1/chat/completions"
headers = {
"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
"Content-Type": "application/json"
}
data = {
"model": "gpt-3.5-turbo",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())
错误处理
API使用标准HTTP状态码表示请求结果:
| 状态码 | 错误类型 | 说明 |
|---|---|---|
200 |
- | 请求成功 |
400 |
invalid_request_error | 请求参数错误 |
401 |
invalid_request_error | API密钥无效或缺失 |
402 |
insufficient_quota | 余额不足 |
403 |
invalid_request_error | 账户被禁用 |
404 |
invalid_request_error | 模型不存在或未启用 |
500 |
api_error | 服务器内部错误 |
错误响应格式
{
"error": {
"message": "Invalid API key",
"type": "invalid_request_error"
}
}
使用限制
请求超时
单次请求最长等待时间为120秒
请求体大小
单次请求体最大不超过10MB
余额要求
发起请求前需确保账户余额充足
如有问题,请联系技术支持