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# API接入快速开始

> API技术接入教程：如何集成老张API调用ChatGPT、Claude、Gemini等AI模型。含 Python、Node.js、curl 代码示例，三步完成接入。

## 开始之前

<Warning>
  **账户用途说明**

  注册账号用于**API技术接入测试与企业系统集成**。新账号获得的测试额度（\$0.5）仅用于：

  * API接口连通性验证
  * 开发调试与技术测试
  * 系统集成前的功能验证

  **不适用于**生产环境或面向公众的内容交付服务。

  laozhang.ai 由新加坡公司 YingTu Technology Pte. Ltd. 运营，注册与服务可用性以企业白名单审核为准。仅支持 Gmail 邮箱注册；企业用户如需注册，请发送邮件至 `hi@laozhang.ai` 联系客服申请白名单开通。
</Warning>

本文会用**最简单**的方式，帮您实现API技术接入：

* 统一接口调用200+AI模型
* OpenAI SDK兼容，代码改动最小化
* 支持按量计费和企业账户额度管理

<Info>
  文档默认 API 域名已切换为 `api2.laozhang.ai`。欧美用户可使用不经过 CDN 的海外直连域名 `api-vip.laozhang.ai`；全球 Cloudflare 备用线路为 `api-cf.laozhang.ai`，但长时间无响应的同步请求可能触发约 120 秒代理读取超时。详见 [API 域名切换通知](/announcements/api-domain-migration-2026-07)。
</Info>

## 第一步：注册并确认账户权限

### 注册账号

<Steps>
  <Step title="访问注册页面">
    打开 [老张API注册页](https://api2.laozhang.ai/register/?aff_code=Snip)

    新账户将获得\$0.5测试额度，用于API接口连通性验证
  </Step>

  <Step title="填写信息">
    * 邮箱：仅支持 Gmail 邮箱注册
    * 密码：至少8位字符
    * 验证码：检查垃圾邮箱
  </Step>

  <Step title="登录控制台">
    登录后进入[控制台首页](https://api2.laozhang.ai/account/profile)

    您会看到：

    * 账户余额（含测试额度）
    * 使用统计
    * 快速入门指引
  </Step>
</Steps>

### 账户额度与企业服务

<Info>
  测试额度仅用于 API 接口连通性验证和开发调试。生产环境、企业内部系统或团队接入前，请通过邮箱确认账户额度、服务合同、商业发票和使用边界。
</Info>

企业服务支持：

* 企业付款安排
* 开具商业发票
* 提供服务合同
* 支持月结等方式

联系邮箱：[hi@laozhang.ai](mailto:hi@laozhang.ai)

<Note>
  **额度说明**：

  * 测试额度可用于验证接口连通性
  * 生产使用前请确认账户额度和使用范围
  * 企业服务请联系邮箱：`hi@laozhang.ai`
</Note>

## 第二步：获取API密钥

### 两种方式获取密钥

<Tabs>
  <Tab title="使用默认密钥（推荐）">
    1. 进入[令牌管理页](https://api2.laozhang.ai/token)
    2. 找到**默认令牌**
    3. 点击右侧**复制**按钮

    优点：立即可用，无需配置
  </Tab>

  <Tab title="创建新密钥">
    1. 点击右上角\[新增]按钮
    2. 输入密钥名称：
       * `dev-key`：开发环境
       * `prod-key`：生产环境
       * `test-models`：模型兼容性测试
    3. 设置额度限制（可选）
    4. 点击创建

    优点：精细管理，按项目分配
  </Tab>
</Tabs>

<Warning>
  **安全提醒**：

  * 密钥只显示一次，请妥善保存
  * 不要提交到GitHub公开仓库
  * 建议使用环境变量存储
</Warning>

## 第三步：完成首次调用

### 测试方法

<Tabs>
  <Tab title="客户端测试（推荐）">
    使用[Cherry Studio客户端](/scenarios/chat/cherry-studio)测试，配置完成后：

    1. 选择模型：`gemini-3.6-flash`
    2. 输入提示词："你好，请介绍一下你自己"
    3. 点击发送

    配置完成后即可开始测试
  </Tab>

  <Tab title="命令行测试">
    ```bash theme={null}
    # 替换YOUR_API_KEY为您的密钥
    curl -X POST https://api2.laozhang.ai/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -d '{"model": "gemini-3.6-flash", "messages": [{"role": "system", "content": "你是一个友好的AI助手"}, {"role": "user", "content": "用中文回答：今天天气怎么样？"}], "temperature": 0.7}'
    ```

    实际响应时间取决于模型、输入长度、网络和当前线路负载
  </Tab>
</Tabs>

### 接入配置信息

<Card title="记住这三个信息" icon="key">
  ```yaml theme={null}
  # API基础地址
  base_url: https://api2.laozhang.ai/v1

  # API密钥（以sk-开头）
  api_key: sk-xxxxxxxxxxxxxx

  # 模型名称（即插即用）
  model: gemini-3.6-flash  # 或 gemini-3.5-flash-lite、claude-sonnet-5 等
  ```
</Card>

### 各语言完整示例

<Tabs>
  <Tab title="Python（最常用）">
    ```python theme={null}
    # 安装：pip install openai
    from openai import OpenAI

    # 初始化客户端
    client = OpenAI(
        api_key="您的API密钥",  # 在老张API获取
        base_url="https://api2.laozhang.ai/v1"  # 接入地址
    )

    # 调用不同模型的示例
    def test_models():
        models = [
            "gemini-3.5-flash-lite",  # 低延迟、高吞吐
            "claude-sonnet-5",  # 编程和 Agent
            "gemini-3.6-flash"  # 通用多模态
        ]

        for model in models:
            try:
                response = client.chat.completions.create(
                    model=model,
                    messages=[
                        {"role": "system", "content": "你是一个友好的AI助手"},
                        {"role": "user", "content": "用一句话介绍你自己"}
                    ],
                    temperature=0.7,
                    max_tokens=100
                )
                print(f"{model}: {response.choices[0].message.content}")
                print(f"使用Token数: {response.usage.total_tokens}\n")
            except Exception as e:
                print(f"{model} 调用失败: {e}\n")

    if __name__ == "__main__":
        test_models()
    ```

    <Tip>
      **最佳实践**：使用环境变量存储API密钥

      ```python theme={null}
      import os
      client = OpenAI(
          api_key=os.getenv("LAOZHANG_API_KEY"),
          base_url="https://api2.laozhang.ai/v1"
      )
      ```
    </Tip>
  </Tab>

  <Tab title="Node.js / TypeScript">
    ```javascript theme={null}
    // 安装：npm install openai
    import OpenAI from 'openai';

    // 初始化客户端
    const client = new OpenAI({
      apiKey: process.env.LAOZHANG_API_KEY || '您的API密钥',
      baseURL: 'https://api2.laozhang.ai/v1'
    });

    // 流式输出示例（实时响应）
    async function streamChat() {
      const stream = await client.chat.completions.create({
        model: 'gemini-3.6-flash',
        messages: [
          { role: 'system', content: '你是一个有帮助的AI助手' },
          { role: 'user', content: '请写一个简单的React组件' }
        ],
        stream: true,  // 启用流式输出
        temperature: 0.7
      });

      // 逐字输出
      for await (const chunk of stream) {
        process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content || '');
      }
    }

    // 并发调用多个模型
    async function compareModels(prompt) {
      const models = ['gpt-5.6', 'claude-sonnet-5', 'gemini-3.6-flash'];

      const promises = models.map(model =>
        client.chat.completions.create({
          model,
          messages: [{ role: 'user', content: prompt }],
          max_tokens: 100
        })
      );

      const results = await Promise.all(promises);
      results.forEach((result, index) => {
        console.log(`\n${models[index]}:\n${result.choices[0].message.content}`);
      });
    }

    // 运行示例
    streamChat().catch(console.error);
    ```
  </Tab>

  <Tab title="Curl / 命令行">
    ```bash theme={null}
    # 基础调用
    curl -X POST https://api2.laozhang.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "gemini-3.6-flash", "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]}'

    # 流式输出（SSE）
    curl -X POST https://api2.laozhang.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "claude-sonnet-5", "messages": [{"role": "user", "content": "写一个Python快速排序"}], "stream": true}'

    # 调用图像生成
    curl -X POST https://api2.laozhang.ai/v1/images/generations -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "gpt-image-2", "prompt": "一只可爱的小猫", "n": 1, "size": "1024x1024"}'
    ```
  </Tab>
</Tabs>

## 下一步

恭喜！您已经成功完成了 老张API 的接入。接下来您可以：

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="查看 API 文档" icon="book" href="/api-manual">
    了解完整的 API 接口说明
  </Card>

  <Card title="探索模型列表" icon="bot" href="/api-capabilities/model-info">
    查看所有支持的 AI 模型
  </Card>

  <Card title="集成到应用" icon="plug" href="/scenarios/engineering/langchain">
    将 老张API 集成到各种工具
  </Card>

  <Card title="查看使用统计" icon="chart-line" href="https://api2.laozhang.ai/log">
    在控制台监控使用情况
  </Card>
</CardGroup>

## 常见问题速查

<AccordionGroup>
  <Accordion title="怎么判断接入成功？">
    **三个标志**：

    1. API调用返回正常结果（没有报错）
    2. 响应时间低于1秒
    3. 控制台能看到调用记录

    查看调用记录：[使用日志](https://api2.laozhang.ai/log)
  </Accordion>

  <Accordion title="怎么选择合适的模型？">
    **根据场景选择**：

    **编程开发**：

    * 首选：`claude-sonnet-5`
    * 备选：`gpt-5.6-terra`

    **文章写作**：

    * 首选：`gpt-5.6`
    * 备选：`claude-sonnet-5`

    **快速响应**：

    * 首选：`gemini-3.6-flash`
    * 备选：`gpt-5.6-luna`

    **成本敏感**：

    * 首选：`gemini-3.5-flash-lite`
    * 备选：`gpt-5.6-luna`
  </Accordion>

  <Accordion title="API密钥泄露了怎么办？">
    **立即操作**：

    1. 登录[令牌管理](https://api2.laozhang.ai/token)
    2. 删除泄露的密钥
    3. 创建新密钥
    4. 更新所有应用中的密钥

    **预防措施**：

    * 使用环境变量
    * 设置额度限制
    * 定期轮换密钥
  </Accordion>

  <Accordion title="为什么提示余额不足？">
    **可能原因**：

    1. 测试额度已用完
    2. 调用的模型费用较高
    3. 批量请求消耗过快

    **解决方法**：

    * 联系账户管理员或客服确认账户额度
    * 切换到成本较低的模型
    * 设置`max_tokens`限制
  </Accordion>

  <Accordion title="如何开通企业额度？">
    企业用户可联系支持团队确认账户开通方式：

    * 企业付款安排
    * 开具商业发票
    * 签订服务合同

    联系邮箱：`hi@laozhang.ai`
  </Accordion>
</AccordionGroup>

<Info>
  提示：保存好您的 API 密钥，并定期在控制台查看使用日志，每笔请求都有消息历史，合理优化成本。
</Info>