OpenAI SDK 接入

226-ai 对 OpenAI Python / Node SDK 是完全透明替换——改两个参数即可。

Python

安装

pip install openai

初始化

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.226-ai.com/v1",
    api_key="sk-你的token",
)

一次对话

resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是简洁的编程助手。"},
        {"role": "user",   "content": "用 Python 写个快速排序。"},
    ],
    max_tokens=800,
    temperature=0.3,
)
print(resp.choices[0].message.content)
print(f"usage: {resp.usage}")

流式

stream = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    messages=[{"role": "user", "content": "从 1 数到 10"}],
    stream=True,
    max_tokens=100,
)
for chunk in stream:
    delta = chunk.choices[0].delta.content or ""
    print(delta, end="", flush=True)
print()

工具调用（function calling）

tools = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "查询城市天气",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {"city": {"type": "string"}},
            "required": ["city"]
        }
    }
}]

resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    messages=[{"role": "user", "content": "北京今天天气？"}],
    tools=tools,
    tool_choice="auto",
)

# 如果模型决定调工具
tool_calls = resp.choices[0].message.tool_calls
if tool_calls:
    call = tool_calls[0]
    print(f"模型想调: {call.function.name}({call.function.arguments})")
    # 你实际执行工具，然后把结果塞回消息继续对话

Embeddings（等 OpenAI 渠道上线）

emb = client.embeddings.create(
    model="text-embedding-3-small",
    input="一段文字"
)
vec = emb.data[0].embedding     # 1536 维向量

Node.js

安装

npm install openai

基础使用

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.226-ai.com/v1",
  apiKey: process.env.RELAY_TOKEN,    // 存环境变量，不要硬编码
});

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "claude-sonnet-4-6",
  messages: [
    { role: "user", content: "介绍下 Promise" }
  ],
  max_tokens: 500,
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

流式（Node）

const stream = await client.chat.completions.create({
  model: "claude-sonnet-4-6",
  messages: [{ role: "user", content: "讲个故事" }],
  stream: true,
  max_tokens: 300,
});

for await (const chunk of stream) {
  process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content || "");
}

异步 Python（asyncio）

from openai import AsyncOpenAI
import asyncio

async def main():
    client = AsyncOpenAI(
        base_url="https://api.226-ai.com/v1",
        api_key="sk-xxx",
    )
    resp = await client.chat.completions.create(
        model="claude-sonnet-4-6",
        messages=[{"role": "user", "content": "hi"}],
        max_tokens=20,
    )
    print(resp.choices[0].message.content)

asyncio.run(main())

生产环境建议

1. 重试 + 超时

client = OpenAI(
    base_url="https://api.226-ai.com/v1",
    api_key="sk-xxx",
    timeout=60.0,         # 总超时 60s
    max_retries=2,        # 429/5xx 自动重试 2 次
)

2. 请求 ID 便于排错

resp = client.chat.completions.with_raw_response.create(...)
print("x-request-id:", resp.headers.get("x-request-id"))

贴这个 ID 问管理员，能精确定位到 console.226-ai.com 日志里那条记录。

3. Base URL 切换策略

封装一层让你随时切入口：

BASE = os.getenv("RELAY_BASE_URL", "https://api.226-ai.com/v1")

遇到长推理 CF 100s 问题，环境变量改成 https://api-direct.226-ai.com:10443/v1，代码不动。

4. 不要把 token 提交 git

• 用环境变量（上面示例已演示）
• 或者 direnv 按目录自动加载
• 或者云厂商的 secrets manager

和 OpenAI 官方的差异

项	OpenAI 官方	226-ai
Base URL	https://api.openai.com/v1	https://api.226-ai.com/v1
认证头	Authorization: Bearer sk-xxx	完全一样
支持模型	只 OpenAI 家	OpenAI 格式 + Claude 全系 + Gemini（用模型名区分）
/v1/chat/completions	✅	✅
/v1/responses (新版)	✅	✅ 兼容（路由到对应上游）
/v1/embeddings	✅	⏳ 等 OpenAI 渠道上线
/v1/images/* (DALL-E)	✅	⏳ 暂不支持
/v1/audio/* (TTS/STT)	✅	⏳ 暂不支持
/v1/files、/v1/assistants	✅	❌ 不支持（不是中转常见诉求）

用 chat completions + embeddings 的项目 100% 能平移过来。