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OpenAI 兼容调用

更新于 2026-07-21

/v1/chat/completions 是跨厂商最通用的文本生成端点，/v1/embeddings 用于生成文本向量。把官方 OpenAI SDK 的 Base URL 换成 https://api.rokoapi.com/v1，即可调用本站已上线模型。

本页对应「兼容模式」接入；若你需要 OpenAI Responses 原生协议，见 Responses API。

为什么用兼容模式

  • 一套代码多模型：同一 SDK 可调用 DeepSeek、OpenAI、图像模型等已上线渠道
  • 生态成熟：LangChain、各类 IDE 插件、代理客户端默认走 Chat Completions
  • 迁移成本低：只需改 base_url / baseURL 与 model

什么时候改用 Responses：你明确需要 Responses 的结构化 output、语义化流式事件，或上游仅在该端点开放的能力 —— 见 Responses API。

快速开始

curl https://api.rokoapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-flash",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "你是一个简洁的助手"},
      {"role": "user", "content": "用一句话介绍你自己"}
    ]
  }'
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.rokoapi.com/v1",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个简洁的助手"},
        {"role": "user", "content": "用一句话介绍你自己"},
    ],
)
print(resp.choices[0].message.content)
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: "YOUR_API_KEY",
  baseURL: "https://api.rokoapi.com/v1",
});

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "deepseek-v4-flash",
  messages: [
    { role: "system", content: "你是一个简洁的助手" },
    { role: "user", content: "用一句话介绍你自己" },
  ],
});

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

model 必须使用 已上线模型开发指南 中的真实模型 ID，不要使用未开通的名称。

请求参数速查

参数类型说明
modelstring必填，已上线模型 ID
messagesarray必填，对话消息
streambooleantrue 时返回 SSE
temperaturenumber采样温度；部分推理模型可能不支持
max_tokens / max_completion_tokensint最大输出长度
tools / tool_choice—函数调用；视模型与渠道支持
response_formatobjectJSON 等输出格式约束

更细的字段说明见 Chat Completions。

响应结构

成功时返回标准 Chat Completion JSON，文本在 choices[0].message.content。错误时通常包含 error.message（及可选 error.type / error.code）。

流式输出

设置 "stream": true。流式细节见 流式请求。

图像等非文本能力

图像生成等请走对应端点（如 /v1/images/generations），并把 model 换成图像模型 ID。各系列示例见侧栏「已上线模型」。

文本向量请使用 POST /v1/embeddings。当前开放 text-embedding-3-small 与 text-embedding-3-large，请求字段、批量限制和维度规则见 Embeddings。不要把嵌入模型发送到 /v1/chat/completions。

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