API 文档

统一访问世界级 AI model。OpenAI-compatible API — 一个 key 适用于所有 model。

API 基础 URL

https://tokenhub.store/api/v1

所有 API 请求都使用此基础 URL。与 OpenAI SDKs 完全兼容。

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  4. 开始使用任意受支持的 model 发起 API 调用

支持的 Models

点击某个提供商以查看可用 model 和代码示例。

OpenAI

6 个 model

领先的 AI 研究公司，GPT 系列的创造者。以最先进的语言 model 闻名，具备卓越的推理和编程能力。

Anthropic

6 个 model

以 Claude models 闻名的 AI 安全公司。在细腻对话、代码和复杂推理方面表现出色，并具备强大的安全特性。

Google

5 个 model

Google 的 Gemini 系列提供前沿的多模态能力，支持业界领先的上下文窗口，最高可达 2M tokens。

xAI

3 个 model

Elon Musk 的 AI 公司。Grok models 以实时知识、机智回应和出色的编程辅助而闻名。

Alibaba (Qwen)

3 个 model

Alibaba 的 Qwen 系列提供强大的多语言模型，在英文和中文任务上都表现出色。

Zhipu AI (GLM)

3 个 model

Zhipu AI 的 GLM 系列。先进的中英双语模型，支持最高 200K 上下文窗口。

MiniMax

2 个 model

MiniMax 的 M2 系列。超长 205K 上下文，具备强大的多语言能力。

Xiaomi (MiMo)

2 个 model

小米的 MiMo V2 模型。上下文窗口可达 1M Tokens。

Alibaba (Qwen3)

3 个 model

Alibaba 的 Qwen3 系列。规模巨大的 MoE 模型，专注于视觉语言与编程能力。

Moonshot AI (Kimi)

3 个 model

Moonshot AI 的 Kimi K2 系列。具备强推理能力，并支持扩展上下文窗口。

DeepSeek

6 个 model

DeepSeek 的最新模型。性价比极高，并具备强大的推理和编程能力。

ByteDance (Seedance)

2 个 model

ByteDance 的 Seedance 视频生成模型。支持电影级 text-to-video、image-to-video 以及带音频支持的多模态视频编辑。

ByteDance (Seedream)

3 个 model

ByteDance 的 Seedream 图像生成模型。高质量 text-to-image，支持写实和艺术风格。

Kwaivgi (Kling)

2 个 model

Kwaivgi 的 Kling 视频生成模型。支持高质量 text-to-video 和 image-to-video，提供 std/pro 模式。时长 3–15 秒。std：$0.168/s，pro：$0.224/s（无音频）。

API 端点

POST /chat/completions

创建支持流式传输的聊天补全

请求头

headers
Authorization: Bearer th-your-api-key
Content-Type: application/json

请求体

json
{
  "model": "openai/gpt-4.1",
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "Hello!"}
  ],
  "temperature": 0.7,
  "max_tokens": 1000,
  "stream": false
}

POST /videos/generations

根据文本或图像提示生成视频（Seedance & Wan 2.2 models）

请求头

headers
Authorization: Bearer th-your-api-key
Content-Type: application/json

请求体

json
{
  "model": "bytedance/doubao-seedance-2.0",
  "prompt": "A golden retriever running on a sunny beach",
  "duration": 5,
  "resolution": "720p",
  "aspect_ratio": "16:9"
}

请求体（content 数组 — first_frame & last_frame）

json
{
  "model": "bytedance/doubao-seedance-2.0",
  "prompt": "Hand picks a fresh apple from the tree, the scene smoothly transitions to a hand holding an apple smoothie drink, cinematic lighting in an orchard",
  "content": [
    {
      "type": "image_url",
      "image_url": { "url": "https://ark-project.tos-cn-beijing.volces.com/doc_image/r2v_tea_pic1.jpg" },
      "role": "first_frame"
    },
    {
      "type": "image_url",
      "image_url": { "url": "https://ark-project.tos-cn-beijing.volces.com/doc_image/r2v_tea_pic2.jpg" },
      "role": "last_frame"
    }
  ],
  "duration": 5,
  "resolution": "720p"
}

参数

content（可选）：媒体资源数组。每一项包含：

  • type："image_url"
  • image_url.url：图片的 URL
  • role：<firstFrame/>（最多 1 个）、<lastFrame/>（最多 1 个）、<refImage/>、<refVideo/>、<refAudio/>

GET /videos/generations/{id}

轮询视频生成任务的状态

请求头

headers
Authorization: Bearer th-your-api-key

响应

json
{
  "id": "tsk-xxx",
  "object": "video.generation.task",
  "model": "bytedance/doubao-seedance-2.0",
  "status": "succeeded",  // "queued" | "running" | "succeeded" | "failed"
  "data": [
    {
      "video_url": "https://..."
    }
  ]
}

POST /images/generations

根据文本提示生成图像（Seedream models）

请求头

headers
Authorization: Bearer th-your-api-key
Content-Type: application/json

请求体

json
{
  "model": "bytedance/doubao-seedream-5.0",
  "prompt": "A serene mountain landscape at sunset",
  "n": 1,
  "size": "2048x2048"
}

GET /models

列出所有可用的 model

代码示例

cURL

bash
curl https://tokenhub.store/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer th-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "openai/gpt-4.1",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Python (OpenAI SDK)

python
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="th-your-api-key",
    base_url="https://tokenhub.store/api/v1"
)

# Use any supported model
response = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-5.4",  # Or any other model
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)

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

JavaScript / TypeScript

typescript
import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: 'th-your-api-key',
  baseURL: 'https://tokenhub.store/api/v1',
});

// Use any supported model
const response = await client.chat.completions.create({
  model: 'anthropic/claude-sonnet-4-6',
  messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
});

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

流式示例（Python）

python
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="th-your-api-key",
    base_url="https://tokenhub.store/api/v1"
)

stream = client.chat.completions.create(
    model="google/gemini-2.5-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a short story."}],
    stream=True
)

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

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