接口文档

OpenAI 兼容协议 · 支持流式与非流式

1. 接入信息

项目值
Base URL（完整地址）https://v6api.com/v1/chat/completions
Base URL（标准库）https://v6api.com/v1
鉴权方式Authorization: Bearer sk-你的密钥
对话端点POST https://v6api.com/v1/chat/completions
模型列表GET /v1/models

2. 模型与价格

按量计费

模型输入(元/百万tokens)缓存命中(元/百万tokens)输出(元/百万tokens)
deepseek-v3.2¥0.856¥0.087¥0.788
glm-5.3¥1.557¥0.668¥1.781
qwen3.8-flash¥1.245¥2.478¥1.787
grok-4.5¥1.104¥0.477¥1.843
deepseek-v4-pro¥1.156¥0.387¥1.888
mimo-v2.5-pro¥1.886¥0.284¥1.891
glm-5.3-flash¥0.855¥0.198¥1.913
deepseek-v4-flash-vision-exp¥1.569¥0.417¥1.931
gemini-3.6-flash¥1.545¥0.56¥2.042
gemini-3.7-flash¥1.646¥0.695¥2.141
minimax-m2.7¥0.936¥0.432¥2.149
gemini-3.8-flash¥1.985¥0.747¥2.219
kimi-k3¥2.196¥0.747¥2.298
kimi-k2.7-code¥1.767¥0.635¥2.474
deepseek-v4.1-flash¥1.336¥0.542¥2.531
grok-4.6¥1.167¥0.646¥2.543
minimax-m3¥1.886¥0.422¥2.598
glm-5.3-flashx¥1.256¥0.679¥2.768
grok-4.7¥1.242¥0.749¥2.885
gemini-3.5-flash-high¥1.995¥0.43¥2.981
qwen3.8-max¥1.395¥0.967¥2.996
mimo-v2.6-pro¥1.964¥0.375¥3.881
claude-sonnet-5¥2.456¥0.537¥4.298
claude-haiku-4-5¥3.531¥1.206¥5.982
claude-opus-4-6¥4.726¥1.595¥6.548
claude-fable-5¥5.363¥1.646¥7.289
claude-opus-4-7¥5.269¥1.747¥7.603
claude-opus-5¥6.745¥1.779¥8.269
gpt-6-sol¥2.369¥0.731¥9.763
gpt-6-astra¥3.478¥0.911¥10.265
claude-fable-5-1¥9.695¥1.591¥28.778
claude-opus-5-5¥11.242¥2.459¥39.967

按次计费

模型单价输入(元/百万tokens)输出(元/百万tokens)
gpt-image-2.5-sunburst¥0.19 / 次——
nano-banana-2¥0.18 / 次——
nano-banana-pro¥0.24 / 次——
gpt-image-2.5-flare¥0.12 / 次——
gpt-image-2¥0.10 / 次——

3. 快速开始

# curl 非流式请求
curl https://v6api.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-你的密钥" \
  -d '{
    "model": "glm-5.3",
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]
  }'
# Python (openai 官方库)
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-你的密钥",
    base_url="https://v6api.com/v1",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.3",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}],
    stream=True,          # 流式
)
for chunk in resp:
    print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
// JavaScript (fetch 流式)
const resp = await fetch("https://v6api.com/v1/chat/completions", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer sk-你的密钥",
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "glm-5.3",
    messages: [{ role: "user", content: "你好" }],
    stream: true,
  }),
});
const reader = resp.body.getReader();
while (true) {
  const { done, value } = await reader.read();
  if (done) break;
  process.stdout.write(new TextDecoder().decode(value));
}

4. 请求参数

参数类型必填说明
modelstring是模型名，见上表
messagesarray是消息数组，含 system/user/assistant 角色
streambool否true 开启 SSE 流式输出
max_tokensint否最大输出 tokens
temperaturefloat否采样温度

5. 错误码

HTTPcode含义
401invalid_api_key密钥缺失/错误/已停用
402insufficient_quota余额不足或密钥额度用尽
400model_not_found模型不存在（消息内附可用列表）
400invalid_request请求体不是合法 JSON
429rate_limited触发本站单密钥限频（响应头 X-RateLimit-Scope: gateway，按 Retry-After 秒数退避后重试）
429upstream_rate_limited商户模型审核中，网关已自动退避重试仍失败（X-RateLimit-Scope: upstream），建议稍后重试或换模型
502upstream_error服务器暂时不可用繁忙，请稍后重试
503api_error商户模型服务暂时不可用或平台正在进行资源调整，请稍后重试

流式请求（stream:true）不会用 HTTP 状态码报错，错误以 SSE 事件返回：data: {"error":{"type":"upstream_rate_limited",...}} 紧跟 data: [DONE]，请在客户端解析 error 字段。

6. 客户端配置示例

Cherry Studio → 设置 → 模型服务 → 添加 OpenAI：API 地址填 https://v6api.com/v1/chat/completions（某些 agent 需完整地址）或 https://v6api.com/v1（OpenAI 标准库），API 密钥填 sk-...，手动添加模型后即可对话。Claude Code / OpenClaw / Codex 等沉浸式翻译等同理。