代码调用示例

本页集中提供可直接运行的代码调用示例。运行前请先从常用模型 ID复制模型 ID，并将 API 密钥设置到环境变量。Codex、Claude Code 或第三方客户端看其他页面；本页用于验证“Base URL + API Key + model”三项是否能完成一次请求。

本页示例使用服务根地址 https://apiapi.gptshare666.pro，并在请求路径中显式添加 /v1。如果客户端会自动补 /v1，请只填写服务根地址，不要重复添加。

不要跨接口照抄

Codex 请按Codex 安装与使用配置 Responses；Claude Code 请按Claude Code 接入配置 Anthropic。不要把本页 Chat Completions 示例只改路径后用于这两个工具。

Chat Completions

curl

# 密钥只放在环境变量中，不要写进脚本、代码或截图
export LLM_API_KEY="sk-your-key"
export LLM_BASE_URL="https://apiapi.gptshare666.pro"
export LLM_MODEL="replace-with-current-chat-model-id"

curl "$LLM_BASE_URL/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $LLM_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "'"$LLM_MODEL"'",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Reply with OK only."}],
    "max_tokens": 16
  }'

Python

import os
import requests

base_url = "https://apiapi.gptshare666.pro"
api_key = os.environ["LLM_API_KEY"]
model = os.environ["LLM_MODEL"]

response = requests.post(
    f"{base_url}/v1/chat/completions",
    headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
    json={
        "model": model,
        "messages": [{"role": "user", "content": "Reply with OK only."}],
        "max_tokens": 16,
    },
    timeout=60,
)
response.raise_for_status()
print(response.json()["choices"][0]["message"]["content"])

Python OpenAI SDK

先安装 SDK：

pip install openai

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["LLM_API_KEY"],
    base_url=os.getenv("LLM_BASE_URL", "https://apiapi.gptshare666.pro/v1"),
)

response = client.chat.completions.create(
    model=os.environ["LLM_MODEL"],
    messages=[{"role": "user", "content": "Reply with OK only."}],
    max_tokens=16,
)
print(response.choices[0].message.content)

Node.js OpenAI SDK

先安装 SDK：

npm install openai

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.LLM_API_KEY,
  baseURL: process.env.LLM_BASE_URL || "https://apiapi.gptshare666.pro/v1",
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: process.env.LLM_MODEL,
  messages: [{ role: "user", content: "Reply with OK only." }],
  max_tokens: 16,
});
console.log(response.choices[0].message.content);

Responses 最小请求

只有客户端明确要求 Responses 时才使用本路径。不要把 Chat Completions 的 messages 请求体直接改路径后使用；Responses 请求使用 input。

# 继续使用前文设置的 LLM_API_KEY；模型 ID 直接从本页模型清单选择
export LLM_MODEL="replace-with-current-responses-model-id"

curl "https://apiapi.gptshare666.pro/v1/responses" \
  -H "Authorization: Bearer $LLM_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "'"$LLM_MODEL"'",
    "input": "Reply with OK only."
  }'

Codex 已有专用配置包和操作流程，日常安装仍应直接查看Codex 安装与使用，不要用本节替代 Codex 配置。

验证结果

• HTTP 请求返回成功状态；Chat Completions 响应中包含 choices，Responses 响应中包含对应的输出内容；
• 控制台“使用日志”中能看到本次请求；
• 模型 ID、接口类型和扣费结果与预期一致。

如果请求失败时进入API 故障排查，不要在反馈中粘贴完整密钥或 Authorization 请求头。