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LaoZhang APIのAPIキーを付けて、下表のいずれかのホストにリクエストを送ります。OpenAI SDKは https://api.laozhang.ai/v1 を指定し、Google Gen AI SDKとAnthropic SDKはホストのルートを指定します。 3つのドメインは、同じAPIキー、パス、パラメーターを受け付けます。切り替えるのはホスト名だけで、コンソールも各ドメインで開けます。アプリケーションがすでに使っているリクエスト形式を選び、APIキーのグループで呼び出せるモデルを指定してください。

APIキーの作成

APIキーはトークン管理で作成します。コンソールではAPIキーを「トークン」と呼びます。作成時にグループと課金方式を選び、グループによって、そのキーで呼び出せるモデルが決まります。 課金方式は、従量優先(推奨。コンソールの表示は「按量优先」)を選んでください。この方式のキーなら、従量課金のテキストモデルと、以下で使う回数課金の画像モデルの両方を呼び出せます。2つの設定は課金、トークングループ、請求書で説明しています。 コード例を実行するターミナルで、キーを環境変数に設定します。
プレースホルダーは自分のキーに置き換えてください。キーはサーバー側で管理し、ブラウザ向けのバンドル、ソース管理、ログには含めないでください。アカウント管理用のAccessTokenはAPIキーとは別の認証情報で、残高照会APIなどのアカウント系エンドポイントでのみ使います。 コード例では、次のモデルを使います。
  • テキスト:gpt-5.4-mini
  • Geminiネイティブのリクエスト:gemini-3.8-flash
  • Anthropic Messages:glm-5.2
  • 画像の生成:gpt-image-2.5-flare-vip
  • 画像の編集:gpt-image-2.5-sunburst-vip
別のモデルを使うときは、モデルと料金から正確なモデルIDをコピーし、キーのグループで呼び出せることを確認してください。テキストモデルとリクエスト形式の選び方は、テキスト生成APIのガイドを参照してください。

テキストリクエストの送信

Chat Completionsは messages 配列を受け取ります。APIキーはBearerトークンとして送り、本文はJSONにします。
回答は choices[0].message.content に入ります。このプロンプトなら connected が返ります。自分のアプリケーションでは、メッセージの内容を実際のプロンプトに置き換えるだけで同じリクエストを使えます。メッセージのフィールド、ストリーミング、モデル固有のオプションは、OpenAIプロトコルのリファレンスを参照してください。

OpenAI SDK

OpenAI SDKはエンドポイントのパスを自分で組み立てます。ベースURLは https://api.laozhang.ai/v1 までにして、/chat/completions は付けないでください。
SDKをインストールします。
これらの例ではSDKの自動リトライを無効にしています。リクエストを再送するタイミングは、アプリケーション側で決めるためです。 同じクライアントから、Responses、Images、Audio、Embeddings、Moderationsの各エンドポイントも呼び出せます。OpenAIの各モデルがどのエンドポイントを使うかは、o3-pro、GPT Image、音声モデルも含めて、LaoZhang APIでOpenAIモデルを使うにまとめています。

既存のOpenAIアプリを移行する

すでにOpenAI SDKを使っているアプリケーションで変更するのは、クライアントのAPIキーとベースURL、そして各リクエストの model の値の3点です。リクエストを組み立てる他のコードはそのまま使えます。クライアントの変更は次のとおりです。
SDKの設定を環境変数だけで行っているなら、コードを変えずに切り替えられます。OpenAIのPython SDKとNode.js SDKは、OPENAI_API_KEY と OPENAI_BASE_URL を読み取ります。
本番のトラフィックを流す前に、次の点を確認してください。
  • モデルID。 OpenAIで使えるモデル名でも、LaoZhang APIではIDやグループが異なる場合があります。正確なIDはモデルと料金からコピーしてください。OpenAIを直接呼び出す場合との違いは、OpenAIモデルのガイドにまとめています。
  • 任意パラメーター。 サンプリングの設定、出力の上限、構造化出力、ツールの設定はモデルによって異なります。まず必須フィールドだけで送り、そのあと必要なオプションを足してください。未対応のパラメーターを示すエラーが返ったら、指摘されたフィールドを削除するか調整します。
  • リトライ。 リトライ処理は1か所にまとめてください。SDKとアプリケーションの両方が再送すると、1回の操作が複数のAPI呼び出しになります。
  • 結果。 上の最小リクエストを実行し、呼び出しログでモデル、トークン使用量、課金額を確認してください。
元の環境に戻すときは、以前のAPIキーとベースURLに戻すだけです。

Responses API

Responses APIはリクエストで input を受け取り、output 配列を返します。Chat Completionsとはリクエスト本文が異なるため、切り替えるアプリケーションはリクエストとレスポンスの解析の両方を更新する必要があります。
生のJSONでは、output 配列の中で種類が output_text のコンテンツ項目から、text の値を集めます。SDKの output_text ヘルパーなら、この処理を任せられます。 output にはreasoningやツール呼び出しの項目も入るため、先頭の項目が回答のテキストとは限りません。 LaoZhang APIはOpenAIのResponses APIに対応しており、GPT-6、GPT-5.6、GPT-5.4、o3-pro などのOpenAIテキストモデルで使えます。他社のモデルをこのエンドポイントに切り替える前に、最小のリクエストを送って動作を確認してください。 サーバー側の会話状態、previous_response_id、組み込みツールもモデルによって異なります。会話履歴が必要なアプリケーションは、次のリクエストに必要なメッセージを自分で保持してください。上流のフィールド定義はOpenAI Responsesリファレンス、データの取り扱いはデータポリシーを参照してください。

画像の生成と編集

どちらのImagesエンドポイントも data 配列を返します。モデルによって、各項目には画像がBase64の b64_json として入るか、ダウンロード用リンクの url として入ります。 画像の例ではGPT Image 2.5 VIPのモデルを使います。これらは回数課金で、テキストの例は従量課金です。課金方式が従量優先のキーなら、両方を呼び出せます。画像リクエストが拒否されたときは、キーの課金方式が従量優先か、回数課金(コンソールの表示は「按次计费」)になっているか確認してください。

画像を生成する

生成エンドポイントに、JSONでプロンプトを送ります。

画像を編集する

参照画像を input.png という名前でカレントディレクトリに置き、指示と一緒にmultipartフォームデータとしてアップロードします。
@ を付けると、ファイルの内容がアップロードされます。multipartのContent-Typeとboundaryは、cURLに任せてください。このリクエストには Content-Type: application/json を付けないでください。

結果を保存する

レスポンスのファイルは画像ではなくJSONです。次のスクリプトを save_images.py として保存してください。Pythonの標準ライブラリだけで動きます。
どちらのレスポンスファイルにも使えます。
スクリプトは data 内のすべての画像を、generation-1.png のような名前で保存します。次のケースに対応しています。
  • Base64が data:image/...;base64, で始まる場合、または末尾の = パディングが足りない場合
  • url で返された結果。APIキーを付けずにダウンロードします。URLの結果は早めに保存し、自分でもコピーを保管してください。
2つの操作のPython SDK例は、Images APIリファレンスにあります。画像のサイズ、品質、出力形式はモデルによって異なります。これらを追加するときは、該当モデルのガイドを参照してください。

GeminiネイティブAPIの呼び出し

GeminiのネイティブAPIは、OpenAIのmessagesではなく contents[].parts[] を使います。
テキストは candidates[].content.parts[] から読み取ります。テキストが含まれていない場合は、finishReason と promptFeedback を確認してください。 Google Gen AI SDKでは、ホストのルート https://api.laozhang.ai と api_version="v1beta" を指定します。モデルのパスとAPIキーのヘッダーは、SDKが付加します。Geminiプロトコルのリファレンスには、Pythonの完全な例、2通りの認証ヘッダー、画像・PDF・音声を入力する手順があります。MP4動画のフレームと音声を分析するには、動画理解APIを参照してください。

Anthropic Messages APIの呼び出し

Anthropic SDKをはじめ、Anthropic Messages形式で作られたアプリケーションは、/v1/messages にリクエストを送ります。
  • 必須フィールド: model、messages、max_tokens です。
  • システムプロンプト: messages に入れず、トップレベルの system フィールドに指定します。
  • レスポンス: content 配列には、text、thinking、tool_use のブロックが入ります。
  • 回答テキスト: 先頭のブロックが回答とは限らないため、type が text のブロックを読み取ります。
Messagesエンドポイントでは、モデルと料金でAnthropic Messagesと表示されているモデルを呼び出せます。
  • 2026年10月18日から再び掲載しているClaudeモデル(claude-sonnet-5-5、claude-opus-5-5 など)。Anthropic自身のAPIとの違いは、Claudeモデルの制限を参照してください。
  • default トークングループで使える glm-5.2。Anthropic自身のMessages APIとほぼ同じ動作をします。
  • deepseek-v4-pro と deepseek-v4-flash も、このエンドポイント向けに表示されています。
Anthropic Python SDKでは、base_url="https://api.laozhang.ai" とLaoZhang APIのキーを指定します。/v1/messages はSDKが付加します。SDK、ストリーミング、ツール呼び出しは、Claudeプロトコルのリファレンスにまとめています。

その他のAPI操作

エラーへの対処

不正なリクエストは、再送する前に修正してください。一時的な障害には、上限付きのバックオフを使い、SDKのリトライとアプリケーションのリトライを重ねないようにします。 クライアント側のタイムアウトは、生成の取り消しを意味せず、課金されたかどうかも示しません。画像リクエストを再送する前に、呼び出しログを確認してください。 サポートへの連絡は、hi@laozhang.ai へのメール、またはTelegramの @laozhang_cn への連絡で受け付けています。リクエストの時刻、モデル、エンドポイント、トークングループ、機密情報を伏せたエラー内容を添えてください。課金と返金は利用規約に従います。

AIコーディングツールでこのドキュメントを使う

コーディングアシスタントには、対象のモデルとタスクに加えて、次のいずれかのファイルを渡してください。
  • skill.md:コーディングアシスタント向けの接続ルールと最小リクエスト集(英語)
  • llms.txt と llms-full.txt:ドキュメントのページ一覧と全文エクスポート(どちらも現在は中国語のドキュメントが対象)
認証情報はプロンプトに貼り付けず、環境変数で渡してください。

APIリファレンス

LaoZhang APIのリファレンスです。 リクエストのフィールドとモデルの機能は、上流のリファレンスで定義されています。LaoZhang APIでのモデルID、利用条件、料金は、モデルと料金とコンソールで確認できます。 Alibaba Cloud、ByteDance、xAI、Black Forest Labs、DeepSeekなど各社の公式APIドキュメントは、ベンダー別の公式APIドキュメントにまとめています。各社とLaoZhang APIのガイドの対応も確認できます。