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从零接入 TokenPorts

从创建密钥到收到第一个模型响应，一页完成。示例覆盖 Python、JavaScript、cURL、Go 和 Java。

创建或管理密钥

接入流程

只需要三个步骤

创建 API 密钥

登录控制台，在 API 密钥页按项目或环境创建凭据。完整密钥只显示一次。

选择模型

在模型目录确认模型状态和公共模型标识，并按需为密钥设置模型、IP 和预算范围。

复制示例并调用

选择请求格式与编程语言，把密钥放进环境变量，然后运行第一次请求。

可运行示例

选择你熟悉的语言

请求地址会自动使用当前站点域名。复制后只需替换 API 密钥，并确认所选模型已经开放。

示例语言兼容 OpenAI SDK 与 Chat Completions

请求地址https://your-tokenports-domain.com/v1/chat/completions

# 安装依赖：pip install openai
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="mp_live_请替换为你的密钥",
    base_url="https://your-tokenports-domain.com/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6-terra",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "你好，请介绍一下你自己"}
    ],
)

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

模型开放状态以模型目录为准。请通过环境变量保存密钥，不要提交到代码仓库。

上线前检查

安全地保存并验证配置

把密钥放在服务端环境变量中，不要写进前端代码或 Git 仓库。
生产、测试和本地环境分别使用不同密钥，并设置合理的月度预算。
保存响应头中的 x-request-id，遇到问题时用于工单排查。
先用非流式短请求验证模型和余额，再接入流式输出或工具调用。

调用没有成功？

先检查密钥状态、模型标识、余额和请求地址。错误响应与请求追踪说明可在开发文档中找到。

查看排查文档