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渡元AI

欢迎使用渡元AI。我们的平台为您提供稳定、高效的接口转发服务,助您即刻接入全球领先的人工智能模型。

官方网站:https://www.haohuopu.com

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新人福利:在您注册并登录后,系统会自动向您的账户发放一定的体验额度。您可以在模型市场中浏览和测试各类 AI 模型,快速熟悉我们的服务流程。

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钱包与充值

充值流程

  • 进入钱包管理页面。
  • 选择充值金额。
  • 选择支付方式完成付款。
  • 系统将自动跳转回账单页,您可实时查看到账额度。
  • 支付成功后,您的账户余额将即时更新。

余额查阅:在钱包管理界面,您可以实时监控当前账户余额。我们采用按量付费模式,只要账户有余额,即可自由调用平台支持的所有模型。

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API 令牌管理

创建令牌

要开始调用接口,您需要生成唯一的 API 密钥。在令牌管理页面,您可以创建并管理您的多组令牌。登录控制台后,进入令牌管理,点击添加令牌即可生成新的 API 密钥。生成后请妥善保管,密钥仅在创建时显示一次。

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接口使用说明

API 基础信息

API 基础地址

https://www.haohuopu.com

常用聊天端点

/v1/chat/completions

您只需将API 接口地址与您的API 密钥配置到您的应用中即可开始使用。

💡 提示:渡元AI 完全兼容 OpenAI API 格式。如果您已有使用 OpenAI SDK 的项目,只需将 base_url 改为 https://www.haohuopu.com 并替换 API 密钥即可无缝迁移。

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服务条款

法律声明

API Reference

渡元AI API 参考

渡元AI 提供兼容 OpenAI 格式的 API 接口,支持聊天补全、文本补全、嵌入向量、音频生成、图像生成、重排序和内容审核等功能。

API 基础地址: https://www.haohuopu.com

快速开始

在控制台获取您的 API 密钥后,即可开始调用:

curl https://www.haohuopu.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-YOUR-KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-4o",
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好,渡元AI!"}]
  }'
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://www.haohuopu.com/v1",
    api_key="sk-YOUR-KEY"
)
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好,渡元AI!"}]
)
print(response.choices[0].message.content)
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://www.haohuopu.com/v1",
  apiKey: "sk-YOUR-KEY"
});
const response = await client.chat.completions.create({
  model: "gpt-4o",
  messages: [{ role: "user", content: "你好,渡元AI!" }]
});
console.log(response.choices[0].message.content);

认证方式

所有 API 请求通过 HTTP Bearer Token 认证:

Authorization: Bearer sk-YOUR-KEY

支持的模型

厂商模型类型
OpenAIgpt-4o, gpt-4o-mini, gpt-4-turbo聊天
Anthropicclaude-3.5-sonnet, claude-3-opus聊天
Googlegemini-2.0-flash, gemini-1.5-pro聊天
DeepSeekdeepseek-chat, deepseek-reasoner聊天
Metallama-3.3-70b聊天

错误码

状态码说明
200请求成功
400请求参数错误
401API Key 无效或已过期
402余额不足
429请求频率超限
500服务器内部错误
API Reference

聊天补全 (Chat Completions)

POST/v1/chat/completions

创建聊天补全响应,支持多轮对话、流式输出、函数调用和视觉输入。

请求参数

参数类型必填说明
modelstring模型 ID
messagesarray消息列表,每条含 rolecontent
temperaturenumber采样温度 0~2,默认 1
max_tokensinteger最大输出 token 数
streamboolean是否流式输出,默认 false
top_pnumber核采样参数
toolsarray函数调用工具定义

代码示例

curl https://www.haohuopu.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-YOUR-KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-4o",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "你是渡元AI助手。"},
      {"role": "user", "content": "解释量子计算的基本原理"}
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 1000
  }'
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://www.haohuopu.com/v1", api_key="sk-YOUR-KEY")
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是渡元AI助手。"},
        {"role": "user", "content": "解释量子计算的基本原理"}
    ],
    temperature=0.7, max_tokens=1000
)
print(response.choices[0].message.content)
const response = await fetch("https://www.haohuopu.com/v1/chat/completions", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer sk-YOUR-KEY"
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "gpt-4o",
    messages: [
      { role: "system", content: "你是渡元AI助手。" },
      { role: "user", content: "解释量子计算的基本原理" }
    ],
    temperature: 0.7, max_tokens: 1000
  })
});
const data = await response.json();
console.log(data.choices[0].message.content);

流式输出示例

设置 stream: true 即可启用 SSE 流式输出:

curl https://www.haohuopu.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-YOUR-KEY" \
  -d '{"model":"gpt-4o","messages":[{"role":"user","content":"讲个故事"}],"stream":true}'
stream = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role":"user","content":"讲个故事"}],
    stream=True
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

响应格式

{
  "id": "chatcmpl-xxx",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1700000000,
  "model": "gpt-4o",
  "choices": [{
    "index": 0,
    "message": {"role": "assistant", "content": "量子计算利用量子比特..."},
    "finish_reason": "stop"
  }],
  "usage": {"prompt_tokens": 20, "completion_tokens": 50, "total_tokens": 70}
}
API Reference

文本补全 (Completions)

POST/v1/completions

传统文本补全接口,根据提示词生成续写文本。

请求参数

参数类型必填说明
modelstring模型 ID,如 gpt-3.5-turbo-instruct
promptstring | array提示词
max_tokensinteger最大输出 token 数,默认 16
temperaturenumber采样温度 0~2
streamboolean流式输出
ninteger生成数量,默认 1

代码示例

curl https://www.haohuopu.com/v1/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-YOUR-KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-3.5-turbo-instruct",
    "prompt": "渡元AI是一个强大的AI平台,",
    "max_tokens": 100, "temperature": 0.8
  }'
response = client.completions.create(
    model="gpt-3.5-turbo-instruct",
    prompt="渡元AI是一个强大的AI平台,",
    max_tokens=100, temperature=0.8
)
print(response.choices[0].text)

响应格式

{
  "id": "cmpl-xxx",
  "object": "text_completion",
  "created": 1700000000,
  "model": "gpt-3.5-turbo-instruct",
  "choices": [{"text": "可以提供多种AI服务...", "index": 0, "finish_reason": "stop"}],
  "usage": {"prompt_tokens": 8, "completion_tokens": 12, "total_tokens": 20}
}
API Reference

嵌入向量 (Embeddings)

POST/v1/embeddings

将文本转换为向量嵌入,用于语义搜索、聚类和相似度计算。

请求参数

参数类型必填说明
modelstring模型 ID,如 text-embedding-3-small
inputstring | array输入文本,支持批量
encoding_formatstringfloatbase64

代码示例

curl https://www.haohuopu.com/v1/embeddings \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-YOUR-KEY" \
  -d '{"model":"text-embedding-3-small","input":"渡元AI提供高质量的AI服务"}'
response = client.embeddings.create(
    model="text-embedding-3-small",
    input="渡元AI提供高质量的AI服务"
)
print(response.data[0].embedding[:5])

响应格式

{
  "object": "list",
  "data": [{"object": "embedding", "index": 0, "embedding": [0.0012, -0.0045, 0.0231, ...]}],
  "model": "text-embedding-3-small",
  "usage": {"prompt_tokens": 6, "total_tokens": 6}
}
API Reference

音频 - Gemini 格式

POST/v1beta/models/{model}:generateContent

使用 Google Gemini 原生格式进行音频内容生成。

请求参数

参数类型必填说明
model (path)stringgemini-2.0-flash
contentsarray内容数组
generationConfigobject生成配置
safetySettingsarray安全设置

代码示例

curl "https://www.haohuopu.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:generateContent?key=sk-YOUR-KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{"parts": [{"text": "解释渡元AI"}]}],
    "generationConfig": {"temperature": 0.9, "maxOutputTokens": 2048}
  }'
import requests
response = requests.post(
    "https://www.haohuopu.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:generateContent",
    params={"key": "sk-YOUR-KEY"},
    json={"contents": [{"parts": [{"text": "解释渡元AI"}]}], "generationConfig": {"temperature": 0.9}}
)
print(response.json())
API Reference

音频 - OpenAI TTS

POST/v1/audio/speech

使用 OpenAI 兼容格式将文本转为语音(TTS)。

请求参数

参数类型必填说明
modelstringtts-1, tts-1-hd
inputstring要转换的文本,最大 4096 字符
voicestringalloy, echo, fable, onyx, nova, shimmer
speednumber语速 0.25~4.0,默认 1.0
response_formatstringmp3, opus, aac, flac, wav, pcm

代码示例

curl https://www.haohuopu.com/v1/audio/speech \
  -H "Authorization: Bearer sk-YOUR-KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"tts-1","input":"欢迎使用渡元AI平台!","voice":"alloy"}' \
  --output speech.mp3
response = client.audio.speech.create(
    model="tts-1", voice="alloy",
    input="欢迎使用渡元AI平台!"
)
response.stream_to_file("speech.mp3")
API Reference

图像生成 (Images)

POST/v1/images/generations

使用 DALL·E 等模型根据文本描述生成图像。

请求参数

参数类型必填说明
modelstringdall-e-3, dall-e-2
promptstring图像描述,最大 4000 字符
ninteger生成数量 1~10
sizestring1024x1024, 1792x1024, 1024x1792
qualitystringstandard / hd
stylestringvivid / natural

代码示例

curl https://www.haohuopu.com/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-YOUR-KEY" \
  -d '{
    "model":"dall-e-3",
    "prompt":"赛博朋克风格的小猫,霓虹灯背景",
    "n":1,"size":"1024x1024"
  }'
response = client.images.generate(
    model="dall-e-3",
    prompt="赛博朋克风格的小猫,霓虹灯背景",
    n=1, size="1024x1024"
)
print(response.data[0].url)

响应格式

{
  "created": 1700000000,
  "data": [{"url": "https://...", "revised_prompt": "赛博朋克风格的小猫..."}]
}
API Reference

重排序 (Rerank)

POST/v1/rerank

对搜索结果进行语义重排序,提高检索精度。

请求参数

参数类型必填说明
modelstring重排序模型
querystring查询文本
documentsarray待排序文档列表
top_ninteger返回前 N 条结果

代码示例

curl https://www.haohuopu.com/v1/rerank \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-YOUR-KEY" \
  -d '{
    "model":"bge-reranker-v2-m3",
    "query":"渡元AI有哪些功能?",
    "documents":["渡元AI支持聊天","今天天气好","渡元AI支持图像生成"],
    "top_n":2
  }'
import requests
response = requests.post(
    "https://www.haohuopu.com/v1/rerank",
    headers={"Authorization": "Bearer sk-YOUR-KEY"},
    json={"model":"bge-reranker-v2-m3","query":"渡元AI有哪些功能?",
          "documents":["渡元AI支持聊天","今天天气好","渡元AI支持图像生成"],"top_n":2}
)
print(response.json())

响应格式

{
  "results": [
    {"index":0,"relevance_score":0.95,"document":"渡元AI支持聊天"},
    {"index":2,"relevance_score":0.87,"document":"渡元AI支持图像生成"}
  ]
}
API Reference

内容审核 (Moderations)

POST/v1/moderations

审核输入文本是否包含有害内容。

请求参数

参数类型必填说明
inputstring | array待审核文本
modelstring默认 text-moderation-latest

代码示例

curl https://www.haohuopu.com/v1/moderations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-YOUR-KEY" \
  -d '{"input":"这是一条正常的内容"}'

响应格式

{
  "id":"modr-xxx","model":"text-moderation-latest",
  "results":[{
    "flagged":false,
    "categories":{"hate":false,"self-harm":false,"sexual":false,"violence":false},
    "category_scores":{"hate":0.001,"violence":0.002}
  }]
}