企业官网建设流程全解析

第一步：注册账号（1 分钟）

1. 访问比较稳定的API中转站

1. 点击右上角注册按钮
2. 填写邮箱和密码，完成注册
3. 登录后进入管理后台

💡 新用户注册即送免费额度，可以直接体验 API 调用。

第二步：获取 API Key（30 秒）

1. 登录后，在左侧菜单找到API Keys或令牌管理
2. 点击创建新 Key
3. 为 Key 取一个名称（如 "my-app"）
4. 复制生成的 API Key（格式类似sk-xxxxxxxxxxxx）

第三步：配置 API 地址（30 秒）

网站的 API 地址是：

https://tokenpapa.ai/v1

这个地址兼容 OpenAI 的 API 格式，你只需要把原来的https://api.openai.com/v1替换成这个地址即可。

第四步：发送第一次 API 调用（2 分钟）

配置到龙虾等智能体终端，直接调用，或者程序API直接调用，如下：

方式一：cURL（最快验证）

curl https://tokenpapa.ai/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \ -d '{ "model": "gpt-4o", "messages": [ {"role": "user", "content": "你好，请用一句话介绍你自己"} ] }'

将YOUR_API_KEY替换为你实际的 API Key，执行后应该能看到模型返回的回复。

方式二：Python（最常用）

安装依赖

pip install openai

代码示例

from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="YOUR_API_KEY", base_url="https://tokenpapa.ai/v1" ) response = client.chat.completions.create( model="gpt-4o", messages=[ {"role": "user", "content": "你好，请用一句话介绍你自己"} ] ) print(response.choices[0].message.content)

方式三：Node.js

安装依赖

npm install openai

代码示例

import OpenAI from 'openai'; const client = new OpenAI({ apiKey: 'YOUR_API_KEY', baseURL: 'https://tokenpapa.ai/v1' }); const response = await client.chat.completions.create({ model: 'gpt-4o', messages: [ { role: 'user', content: '你好，请用一句话介绍你自己' } ] }); console.log(response.choices[0].message.content);

方式四：Go

package main import ( "context" "fmt" openai "github.com/sashabaranov/go-openai" ) func main() { client := openai.NewClient("YOUR_API_KEY", "https://tokenpapa.ai/v1") resp, err := client.CreateChatCompletion( context.Background(), openai.ChatCompletionRequest{ Model: "gpt-4o", Messages: []openai.ChatCompletionMessage{ {Role: openai.ChatMessageRoleUser, Content: "你好，请用一句话介绍你自己"}, }, }, ) if err != nil { fmt.Println("Error:", err) return } fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content) }

支持的模型

支持主流 AI 模型，以下是常用模型及其 model 参数：

实际可用模型以 TokenPAPA 后台显示为准，平台会持续更新模型列表。

进阶用法

切换模型

只需修改model参数即可切换不同模型：

# 使用 Claude 3.5 Sonnet response = client.chat.completions.create( model="claude-3-5-sonnet-20241022", messages=[{"role": "user", "content": "你好"}] ) # 使用 Gemini 1.5 Pro response = client.chat.completions.create( model="gemini-1.5-pro", messages=[{"role": "user", "content": "你好"}] )

流式输出

stream = client.chat.completions.create( model="gpt-4o", messages=[{"role": "user", "content": "讲一个短故事"}], stream=True ) for chunk in stream: if chunk.choices[0].delta.content: print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

图片理解（多模态）

response = client.chat.completions.create( model="gpt-4o", messages=[ { "role": "user", "content": [ {"type": "text", "text": "这张图片里有什么？"}, { "type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/image.jpg"} } ] } ] )

常见问题

Q: 调用报 401 错误？

检查 API Key 是否正确，是否在 Key 前后多了空格。确保 Header 格式为Authorization: Bearer YOUR_API_KEY。

Q: 调用报 429 错误？

请求频率超限。等待几秒后重试，或在代码中加入重试逻辑。

Q: 模型名称怎么写？

严格按照上表中的model 参数列填写，区分大小写。不确定时可以在后台查看可用模型列表。

Q: 如何查看用量和余额？

登录管理后台，在用量统计或余额页面查看实时用量和剩余余额。

Q: 支持 Function Calling 吗？

支持。TokenPAPA 完全兼容 OpenAI 的 Function Calling 格式，直接使用即可。

Q: 如何在 Dify / FastGPT 等框架中使用？

在框架的模型配置中，将 API Base URL 设置为https://tokenpapa.ai/v1，填入你的 API Key，选择对应模型即可。详见各框架的官方文档。

最佳实践

1. Key 安全：不要把 API Key 硬编码在代码中，使用环境变量os.environ["TOKENPAPA_API_KEY"]
2. 错误处理：加入 try-except 和重试逻辑，网络波动时自动恢复
3. 成本控制：设置max_tokens限制输出长度，避免意外高额费用
4. 模型选择：简单任务用 GPT-4o-mini 或 Gemini Flash，复杂推理用 GPT-4o 或 Claude Opus
5. 监控用量：定期查看后台用量，设置预算告警

总结

通过接入 AI 模型只需要 4 步：

1. 注册账号 → 获取 API Key
2. 设置 base_url 为https://tokenpapa.ai/v1
3. 用标准 OpenAI SDK 调用
4. 选择需要的模型

整个过程不超过 5 分钟，且现有代码只需改动 2 行（API Key 和 base_url），无需修改任何业务逻辑。