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本节假设你已经:
  1. 完成 注册。
  2. 创建了一把 API Key。
  3. 账户中有可用额度(新用户体验额度即可)。

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基础信息

项值
Base URLhttps://openp.ai/v1
鉴权Authorization: Bearer sk-...
默认协议OpenAI 兼容(/v1/chat/completions 等)
推荐入门模型gpt-5.5、claude-opus-4-8、gemini-3.1-pro-preview

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cURL 测试

curl https://openp.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENPAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.5",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "用一句话解释什么是 RAG"}
    ]
  }'
预期返回: 
{
  "id": "chatcmpl-...",
  "object": "chat.completion",
  "model": "gpt-5.5",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "RAG(检索增强生成)是一种把外部知识检索结果作为上下文输入大模型,以提高回答准确性的技术。"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": { "prompt_tokens": 21, "completion_tokens": 41, "total_tokens": 62 }
}

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Python — openai 官方 SDK

pip install openai

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-XXXXXXXXXXXXXXXX",
    base_url="https://openp.ai/v1",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.5",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一名资深产品经理。"},
        {"role": "user", "content": "帮我写 3 条 OpenPAI 的卖点。"},
    ],
)

print(resp.choices[0].message.content)
print("Tokens used:", resp.usage.total_tokens)

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Node.js / TypeScript

npm install openai

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.OPENPAI_API_KEY!,
  baseURL: "https://openp.ai/v1",
});

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "gpt-5.5",
  messages: [
    { role: "system", content: "你是一名资深产品经理。" },
    { role: "user", content: "帮我写 3 条 OpenPAI 的卖点。" },
  ],
});

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

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流式输出

把 stream: true 加进请求体即可使用 SSE 流: 
stream = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "讲一个 100 字的科幻短故事"}],
    stream=True,
)

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

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切换到 Claude / Gemini 原生协议

如果你的代码原本使用 Anthropic 或 Google SDK,无需改写 —— 只需把 base_url 指向 OpenPAI: 
from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(
    api_key="sk-XXXXXXXXXXXXXXXX",
    base_url="https://openp.ai",
)

resp = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}],
)
print(resp.content[0].text)

from google import genai

client = genai.Client(
    api_key="sk-XXXXXXXXXXXXXXXX",
    http_options={"base_url": "https://openp.ai"},
)

resp = client.models.generate_content(
    model="gpt-5.5",
    contents="你好",
)
print(resp.text)

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调试技巧

  • 把响应头中的 x-openpai-request-id 记录到日志,提交工单时可加速定位问题。
  • 用 https://openp.ai/v1/models 列出当前 Key 可访问的模型清单。
  • 控制台 → 日志 页可查看每次调用的模型、Token 用量、扣费明细(不记录 prompt / 响应内容)。

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下一步

客户端集成

在 Cherry Studio / LobeChat / Cursor / Dify 中接入。

进阶功能

流式、工具调用、视觉、推理、结构化输出。