开发者文档

蟑螂科技把多家上游模型收敛到统一的 OpenAI 兼容协议。你只需要一个 Base URL 与一个 API Key，即可在现有项目里替换调用地址，无需改写业务逻辑。

开始使用

服务地址为 https://zhanglangkeji.com/v1，认证方式与 OpenAI 一致：在请求头中携带 Authorization: Bearer <API Key>。密钥在控制台「令牌」页面创建，建议按应用分别创建，便于单独限额与吊销。

基础信息

Base URL	`https://zhanglangkeji.com/v1`
认证方式	`Authorization: Bearer sk-...`
请求格式	`application/json`，UTF-8
兼容协议	OpenAI Chat Completions、OpenAI Responses、Anthropic Messages、Gemini
速率限制	默认每用户每分钟 120 次请求，超出返回 `429`
计费方式	按输入 / 输出 token 用量扣减额度，单价见模型广场

第一个请求

curl https://zhanglangkeji.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-pro",
    "messages": [{"role": "user", "content": "用一句话介绍你自己"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="sk-...", base_url="https://zhanglangkeji.com/v1")
r = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "用一句话介绍你自己"}],
)
print(r.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.API_KEY,
  baseURL: "https://zhanglangkeji.com/v1",
});

const r = await client.chat.completions.create({
  model: "deepseek-v4-pro",
  messages: [{ role: "user", content: "用一句话介绍你自己" }],
});
console.log(r.choices[0].message.content);

关于模型名：请使用模型广场中展示的模型 ID，例如 deepseek-v4-pro、deepseek-v4-flash、claude-sonnet-5、claude-opus-5。名称必须完全一致，否则返回 model_not_found。

对话

对话接口为 POST /v1/chat/completions，与 OpenAI 的请求体完全一致，支持多轮消息、系统提示、温度、最大输出长度、工具调用与流式输出。

多轮对话与系统提示

Request

{
  "model": "claude-sonnet-5",
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "你是一名严谨的技术顾问，回答简洁。"},
    {"role": "user", "content": "网关和代理的区别是什么？"},
    {"role": "assistant", "content": "…"},
    {"role": "user", "content": "那对我现在的项目意味着什么？"}
  ],
  "temperature": 0.7,
  "max_tokens": 1024
}

流式输出

设置 "stream": true 后返回 SSE 事件流，以 data: 开头，最后以 data: [DONE] 结束。客户端需逐行解析，不要等待完整响应。

stream = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "写一段 100 字的项目简介"}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    delta = chunk.choices[0].delta.content
    if delta:
        print(delta, end="", flush=True)

const stream = await client.chat.completions.create({
  model: "deepseek-v4-pro",
  messages: [{ role: "user", content: "写一段 100 字的项目简介" }],
  stream: true,
});
for await (const chunk of stream) {
  process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content || "");
}

常用参数

参数	说明
`model`	模型 ID，必填
`messages`	消息数组，必填，支持 `system` / `user` / `assistant`
`stream`	是否流式返回，默认 `false`
`temperature`	随机性，0–2，越大越发散
`max_tokens`	最大输出 token 数
`tools` / `tool_choice`	函数调用，格式与 OpenAI 一致

图像生成

图像接口兼容 OpenAI 的 POST /v1/images/generations，也支持文生图与图生图（/v1/images/edits）。返回 b64_json 或 url，取决于参数。

开通说明：图像能力需先接入对应上游渠道，开通后模型广场会展示相应模型；未开通时该接口返回 503 或 model_not_found。开通请联系我们。

curl https://zhanglangkeji.com/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer sk-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-1",
    "prompt": "极简风格的白色苏打水瓶，纯黑背景，产品摄影",
    "size": "1024x1024",
    "n": 1
  }'

r = client.images.generate(
    model="gpt-image-1",
    prompt="极简风格的白色苏打水瓶，纯黑背景，产品摄影",
    size="1024x1024",
    n=1,
)
print(r.data[0].url)

参数	说明
`model`	图像模型 ID
`prompt`	提示词，必填
`size`	常见取值 `1024x1024`、`1536x1024`、`1024x1536`
`n`	生成张数，默认 1
`response_format`	`url` 或 `b64_json`

视频生成

视频生成属于长任务，采用「提交任务 → 轮询结果」的异步模式：先提交生成请求拿到任务 ID，再按间隔查询任务状态，成功后返回视频地址。

开通说明：视频能力需接入对应上游渠道后可用，模型 ID 与时长、分辨率等参数以开通时公示为准。

curl https://zhanglangkeji.com/v1/video/generations \
  -H "Authorization: Bearer sk-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "sora-2",
    "prompt": "黑底画面中，一只白色线条勾勒的昆虫缓慢转动",
    "duration": 5,
    "size": "1280x720"
  }'

curl https://zhanglangkeji.com/v1/video/generations/TASK_ID \
  -H "Authorization: Bearer sk-..."

任务状态依次为 queued → in_progress → completed，失败时为 failed 并附带 error。建议轮询间隔 5–10 秒，单个任务通常在一至数分钟内完成。

查询响应示例

{
  "id": "task_8f2c...",
  "status": "completed",
  "model": "sora-2",
  "created_at": 1793278800,
  "result": {
    "video_url": "https://…/output.mp4",
    "duration": 5,
    "size": "1280x720"
  }
}

一键配置 Agent

多数 AI 编程与桌面 Agent 只要求两个值：API 地址与密钥。把它指向本站即可复用已有额度与账单。

Claude Code

设置以下环境变量，Claude Code 会通过 Anthropic 兼容协议调用本站模型。

Shell

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://zhanglangkeji.com"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-..."
export ANTHROPIC_MODEL="claude-sonnet-5"
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="claude-haiku-4-5"

# 写入 ~/.zshrc 或 ~/.bashrc 后重启终端
claude

Cline / Roo Code / Continue

在插件设置中选择 Provider 为 OpenAI Compatible，填入：

Base URL	`https://zhanglangkeji.com/v1`
API Key	`sk-...`
Model ID	`claude-sonnet-5` 或 `deepseek-v4-pro`

OpenAI Codex CLI

~/.codex/config.toml

model = "claude-sonnet-5"
model_provider = "zhanglangkeji"

[model_providers.zhanglangkeji]
name = "蟑螂科技"
base_url = "https://zhanglangkeji.com/v1"
env_key = "API_KEY"

桌面客户端（Cherry Studio / LobeChat 等）

模型服务商选择 OpenAI 或 自定义 / OpenAI 兼容；
API 地址填 https://zhanglangkeji.com/v1（部分客户端需填到 /v1，不要重复追加）；
粘贴 API Key 后点击「检查 / 获取模型列表」，能看到模型即表示连通。

提示：如果客户端只支持 Anthropic 协议，Base URL 填 https://zhanglangkeji.com（不带 /v1）；如果只支持 OpenAI 协议，则填 https://zhanglangkeji.com/v1。

错误码

状态码	错误类型	原因与处理
`400`	`invalid_request_error`	请求体格式错误、缺少必填参数、参数超出范围。检查 JSON 与字段名。
`401`	`invalid_api_key`	密钥缺失、格式错误或已被吊销。确认请求头为 `Authorization: Bearer sk-...`。
`403`	`insufficient_quota`	额度不足或令牌无权访问该模型 / 分组。前往控制台充值或检查令牌权限。
`404`	`model_not_found`	模型 ID 不存在或已下线。以模型广场中的名称为准。
`429`	`rate_limit_exceeded`	超过每分钟请求上限（默认 120 次）。降低并发、加入退避重试。
`500`	`internal_error`	服务内部异常。携带请求 ID 联系技术支持。
`502` / `504`	`upstream_error`	上游渠道异常或超时。平台会自动重试，可稍后重试或改用同分组其他模型。
`503`	`service_unavailable`	该能力未开通或渠道暂时不可用。联系管理员确认渠道状态。

错误响应体与 OpenAI 一致，可直接用 SDK 的异常类型捕获：

JSON

{
  "error": {
    "message": "当前分组上游负载已饱和，请稍后再试",
    "type": "rate_limit_exceeded",
    "code": "429"
  }
}

常见问题

请求地址结尾要不要带 /v1？

OpenAI 兼容客户端需要带 /v1；Anthropic 兼容客户端只填域名，不要带 /v1。

为什么模型列表里有但我调用报 model_not_found？

多为模型名不完全一致（大小写、连字符）或该模型未对你所在分组开放。可先用 GET /v1/models 拉取可用列表。

额度是按次还是按 token 扣费？

按实际输入与输出 token 用量扣费，不同模型单价不同，实际扣费可在控制台调用日志逐条核对。

可以开具发票吗？

可以，支持增值税普通发票与专用发票。申请所需资料与时效见主页「常见问题」或联系客服。

密钥泄露了怎么办？

立即在控制台令牌页面删除该密钥并重新创建，同时检查调用日志中是否有异常消耗。

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