快速开始

5 分钟快速上手

按照以下三个步骤，您即可通过 TokenFast 发起 API 请求。无需引入新的依赖库——继续使用您已经熟悉的标准 OpenAI SDK 即可。

步骤一：注册并获取 API Key

在 TokenFast 创建账户。
进入控制台 → API Keys 页面。
点击「Create Key」并选择适合您的方案。
请立即复制您的 API Key——它仅显示一次。Key 以 sk- 开头。

重要提示：请妥善保管您的 API Key。切勿将其提交至版本控制系统，亦不可暴露于客户端代码中。建议通过环境变量进行管理。

步骤二：安装 SDK

TokenFast 与官方 OpenAI SDK 完全兼容。请根据您使用的语言安装对应的 SDK：

Python

pip install openai

将您的 API Key 设置为环境变量：

Shell

export TOKENFAST_API_KEY="sk-your-api-key"

步骤三：发起首次请求

与直接调用 OpenAI 相比，您唯一需要改动的是 base_url，其余代码保持完全一致：

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.tokenfast.ai/v1",
    api_key="sk-your-api-key"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello! What can you do?"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=256
)

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

流式响应

流式输出已完整支持。只需添加 stream=True，即可在 Token 生成的同时实时获取：

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.tokenfast.ai/v1",
    api_key="sk-your-api-key"
)

stream = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about coding"}],
    stream=True
)

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

可用模型

您可以调用 TokenFast 上的任意模型。常用选项包括：

Model	Provider	适用场景
gpt-4o	OpenAI	通用场景，响应快速
gpt-4o-mini	OpenAI	高性价比任务
claude-sonnet-4-6	Anthropic	编程与分析
gemini-2.5-pro	Google	长上下文与多模态
deepseek-chat	DeepSeek	高性价比推理

您可调用 GET /v1/models Endpoint 或访问定价页面，查看完整的模型列表。

后续步骤

API 参考 —— 浏览所有可用 Endpoint 及参数。
错误处理 —— 学习如何优雅地处理错误与 Rate Limit。
迁移指南 —— 从 OpenAI 或 Anthropic 官方 API 迁移？请参阅我们的迁移指南。
API Playground —— 在浏览器中以交互方式体验 API。