桃不 API 接入文档

01先认识 3 个概念

搞懂这三个词，后面所有配置都是填空题。

1. API Key（密钥）

一串以 sk- 开头的字符，用于识别你的调用账户。在控制台「API密钥」页面创建。

2. Base URL（接口地址）

你的客户端要把请求发到哪里。这里最容易出错：有的软件要带 /v1，有的不能带。第 02 节有一张对照表，照着填就行。

3. 模型名称（model）

告诉服务端你要用哪个模型。名称从控制台模型广场复制，按页面当前显示填写。

02Base URL 怎么选

这一节是整份文档最容易踩坑的地方。同一个站，两种协议，两个地址。

地址检查

1. 地址里只保留一段 /v1。如果软件会自动追加 /v1/chat/completions，Base URL 就只填 https://api.taobu.online；否则填 https://api.taobu.online/v1。
2. 把网页地址当 API 地址。https://taobu.online 是控制台网页；https://api.taobu.online 是给程序调用的 API 地址。配置客户端时不要把两者填反。

03接入 Codex CLI

适用于官方命令行工具。配置文件在用户目录，改完重开终端生效。

第 1 步：找到配置文件

文件不存在就新建一个。用记事本或任何编辑器打开。

第 2 步：写入配置

model = "deepseek-flash"
model_provider = "taobu"

[model_providers.taobu]
name = "桃不 API"
base_url = "https://api.taobu.online/v1"
env_key = "TAOBU_API_KEY"
wire_api = "responses"

model 换成模型广场里任意一个名称即可。wire_api 填 responses 走 Responses 协议，填 chat 走 Chat Completions，两种本站都支持。

第 3 步：设置密钥

PowerShell（只对当前窗口有效）：

$env:TAOBU_API_KEY = "sk-你的密钥"
codex

要永久生效，写入用户环境变量：

[Environment]::SetEnvironmentVariable("TAOBU_API_KEY", "sk-你的密钥", "User")

macOS / Linux：

export TAOBU_API_KEY="sk-你的密钥"
codex

第 4 步：验证

启动后发一句话，看到模型回复即完成配置。

04接入 Claude Code

本站提供 Anthropic 兼容协议，注意 Base URL 不带 /v1。

方法一：临时配置（只对当前终端有效）

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.taobu.online"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-你的密钥"
Claude Code

方法二：写入用户配置（永久生效）

macOS / Linux 编辑 ~/.claude/settings.json：

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.taobu.online",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-你的密钥"
  }
}

Windows 编辑 C:\Users\你的用户名\.claude\settings.json，内容相同。

验证

启动后输入一句「你好」，能回复就说明通了。报 404 通常是 Base URL 多写了 /v1。

05CC Switch

一个桌面小工具，用来在多个中转站之间一键切换。适合同时用几个站的人。

下载安装

从 GitHub Releases 下载对应系统的安装包，装完打开。

手动填写规则

保存后在列表里点「启用」，它会自动改写 Codex / Claude Code 的配置文件，不用你手动编辑。

06DeepSeek Harness（DSH）

在 DSH 的模型设置中添加桃不 API。操作路径按 DSH 官方模型配置说明核对于 2026-10-28。

1. 打开模型设置

   进入「设置」→「模型」，选择「添加模型提供商」。

2. 选择自定义模型 API

   切换到「自定义模型 API」，填写小写且唯一的 Provider ID，例如 taobu；显示名称填写 桃不 API。

3. 填写接口

   按协议填写基础 URL：OpenAI Chat Completions 或 OpenAI Responses 使用 https://api.taobu.online/v1；Anthropic Messages 使用 https://api.taobu.online。

4. 填写密钥和模型

   填入刚创建的 sk- API 密钥，再添加至少一个模型。可点「获取可用模型」后选择；也可从模型广场复制模型名称手动添加。

5. 保存并使用

   保存提供商，在模型选择器中选桃不 API 下的模型，然后发起对话。

07Chatbox

Chatbox 1.15.1 及以上版本支持导入第三方提供方配置。操作依据 Chatbox 官方导入说明核对于 2026-10-28。

一键导入

1. 打开导入链接

   导入桃不 API 到 Chatbox。浏览器询问是否打开 Chatbox 时选择允许。

2. 填入自己的 API 密钥

   导入后进入 Chatbox「设置」→「模型提供方」，打开「桃不 API」并填入自己的 sk- 密钥。

3. 确认模型

   配置预置了 deepseek-flash 作为示例。可在模型提供方设置里改成或添加其他模型名称，名称以模型广场当前显示为准。

4. 开始对话

   回到首页，创建对话并选择桃不 API 下的模型。

手动添加

1. Chatbox「设置」→「模型提供方」→「添加」。
2. 类型选「OpenAI API 兼容」，API Host 填 https://api.taobu.online，API Path 填 /v1/chat/completions。
3. 填入自己的 API 密钥，并添加模型名称；保存后点「检查」。

{
  "id": "docs.taobu.online",
  "name": "桃不 API",
  "type": "openai",
  "iconUrl": "https://taobu.online/favicon.ico",
  "urls": {
    "website": "https://taobu.online",
    "docs": "https://docs.taobu.online/",
    "models": "https://taobu.online/pricing"
  },
  "settings": {
    "apiHost": "https://api.taobu.online",
    "apiPath": "/v1/chat/completions",
    "models": [{ "modelId": "deepseek-flash" }]
  }
}

导入链接不会包含你的 API 密钥。模型示例可能随本站上架情况变化，以模型广场为准。

08Python 示例

用官方 openai SDK，改两个参数就能指向本站。

安装

pip install openai

Chat Completions（最常用）

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.taobu.online/v1",
    api_key="sk-你的密钥",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-flash",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个简洁的助手。"},
        {"role": "user", "content": "用一句话解释什么是 RAG"},
    ],
)

print(resp.choices[0].message.content)
print("本次用量:", resp.usage)

流式输出（逐字打印）

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "写一段 100 字的自我介绍"}],
    stream=True,
)

for chunk in resp:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

流式默认不回传用量。要在流式里拿到 token 数，加一个参数：

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}],
    stream=True,
    stream_options={"include_usage": True},
)

带图片（多模态）

resp = client.chat.completions.create(
    model="mimo-v2.6-pro",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "这张图里有什么？"},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/a.png"}},
        ],
    }],
)
print(resp.choices[0].message.content)

把密钥放进环境变量（推荐）

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.taobu.online/v1",
    api_key=os.environ["TAOBU_API_KEY"],
)

09Node.js 示例

用官方 openai 包，Node 18 及以上版本。

安装

npm install openai

创建 app.mjs

import OpenAI from 'openai'

const client = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.taobu.online/v1',
  apiKey: process.env.TAOBU_API_KEY,
})

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: 'deepseek-flash',
  messages: [{ role: 'user', content: '用一句话解释什么是向量数据库' }],
})

console.log(resp.choices[0].message.content)
console.log('本次用量:', resp.usage)

运行

export TAOBU_API_KEY="sk-你的密钥"   # Windows: $env:TAOBU_API_KEY="sk-..."
node app.mjs

流式

const stream = await client.chat.completions.create({
  model: 'deepseek-flash',
  messages: [{ role: 'user', content: '写一首四句短诗' }],
  stream: true,
})

for await (const chunk of stream) {
  const text = chunk.choices?.[0]?.delta?.content
  if (text) process.stdout.write(text)
}

10一页速查

全部关键信息压缩成一屏，可以截图存手机。

地址

认证

Authorization: Bearer sk-你的密钥

最小可用请求

curl https://api.taobu.online/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-你的密钥" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"deepseek-flash","messages":[{"role":"user","content":"hi"}]}'

最后检查三件事

1. Base URL 里 /v1 只出现一次
2. 密钥以 sk- 开头，没有多余空格
3. 模型名称从模型广场复制，没手打