Premiers pas

Générez une clé API et effectuez votre premier appel

Appeler directement l'API Fast-Token

TIP

Remplacez <Fast-Token_API_KEY> par votre Fast-Token Key. Tenez compte de la durée de validité et des limites du key.

Pour la liste des valeurs model disponibles, consultez le catalogue de modèles et copiez le nom du modèle à utiliser.

Python

import requests
import json

response = requests.post(
    url="https://dev-api.ai-study.icu/v1/chat/completions",
    headers={
        "Authorization": "Bearer <Fast-Token_API_KEY>",
        "Content-Type": "application/json",
    },
    data=json.dumps({
        "model": "gpt-4o-mini",  # 替换模型 id
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": "What is the meaning of life?"
            }
        ]
    })
)

JavaScript

// 请在 https://dev-api.ai-study.icu 域名下尝试，否则有浏览器跨域问题
fetch("https://dev-api.ai-study.icu/v1/chat/completions", {
  method: "POST",
  headers: {
    Authorization: "Bearer <Fast-Token_API_KEY>",
    "Content-Type": "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "gpt-4o-mini",
    messages: [
      {
        role: "user",
        content: "What is the meaning of life?",
      },
    ],
  }),
});

Curl

curl 'https://dev-api.ai-study.icu/v1/chat/completions' \
  -H 'Authorization: Bearer <Fast-Token_API_KEY>' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "gpt-4o-mini",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "What is the meaning of life?"
      }
    ]
  }'

Le streaming est pris en charge en ajoutant le paramètre stream: true.

Utiliser le SDK OpenAI

Remplacez <Fast-Token_API_KEY> par votre Fast-Token Key. Tenez compte de la durée de validité et des limites du key. Pour la liste des valeurs model disponibles, consultez le catalogue de modèles et copiez le nom du modèle à utiliser.

Python

from openai import OpenAI
import random

client = OpenAI(
    base_url="https://dev-api.ai-study.icu/v1",
    api_key="<Fast-Token_API_KEY>",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[
        {
            "role": "developer",
            "content": "Always answer in English"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "What is the meaning of life?"
        }
    ],
    temperature=0.8,
    max_tokens=1024,
    top_p=1,
    frequency_penalty=0,
    presence_penalty=0,
    seed=random.randint(1, 1000000000),
)

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

JavaScript

import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI({
  baseURL: "https://dev-api.ai-study.icu/v1",
  apiKey: "<Fast-Token_API_KEY>",
});

async function main() {
  const completion = await openai.chat.completions.create({
    model: "gpt-4o-mini",
    messages: [
      {
        role: "user",
        content: "What is the meaning of life?",
      },
    ],
  });

  console.log(completion.choices[0].message);
}

main();

Pour les modèles compatibles avec la recherche, vous pouvez ajouter le paramètre suivant :

web_search_options={},  # 搜索参数

Modèles disponibles : gpt-4o-search-preview, gpt-4o-mini-search-preview.

INFO

Les modèles de recherche ne prennent pas encore en charge des paramètres détaillés comme temperature.