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，相当于你的门禁卡。系统靠它认出「这笔调用是谁的、该扣谁的钱」。在控制台的「令牌」页面创建，可以设额度上限和过期时间。

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，比如 deepseek-flash。名称必须一字不差，写错会返回 404 或「模型不存在」。可用名称直接看控制台的模型广场。

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。

最容易出错的两件事

1. 地址里出现两次 /v1。比如填了 https://api.taobu.online/v1，而软件又自动追加 /v1/chat/completions，最终变成 /v1/v1/chat/completions，返回 404。判断方法：看软件输入框下方有没有「会自动追加路径」的提示，有就只填根地址。
2. 把网页地址当 API 地址。https://taobu.online 是给人看的网站，走 Cloudflare 加速，延迟约 1.6 秒；https://api.taobu.online 是给程序调用的，直连源站，延迟约 0.23 秒。调 API 一定用后者。

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

启动后随便问一句。能正常回复就是通了。如果报认证错误，检查环境变量名是否和配置里的 env_key 完全一致（区分大小写）。

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。

06Cherry Studio

图形界面的多模型聊天客户端，适合不写代码的人。

1. 添加提供商

   设置 → 模型服务 → 添加，类型选 OpenAI 或「自定义 OpenAI 兼容」。

2. 填地址和密钥

   API 地址填 https://api.taobu.online（Cherry 会自动补 /v1）。如果你用的版本不自动补，就填 https://api.taobu.online/v1。API 密钥填 sk- 开头那串。

3. 拉模型列表

   点「管理」或「获取模型」，勾选你要用的。拉不到就手动添加，名称照抄模型广场。

4. 测试

   回聊天界面，选一个刚加的模型，发「你好」。有回复即成功。

07Cline（VS Code 插件）

在编辑器里直接改代码的 AI 助手。

1. 选提供商

   安装 Cline 插件后打开侧边栏，API Provider 选 OpenAI Compatible。

2. 填三项

   Base URL：https://api.taobu.online/v1
   API Key：你的 sk- 密钥
   Model ID：deepseek-flash（或模型广场任意一个）

3. 保存并测试

   点 Done 保存，然后在对话框里问一句。Cline 会先显示 token 用量，能显示就说明通了。

08其他兼容客户端

OpenCode、OpenClaw、Hermes Agent、LobeChat、NextChat、Chatbox、Dify、FastGPT 等，配置逻辑完全一样。

通用三项

如果软件会自动补 /v1

有些客户端（Cherry Studio、Chatbox 的部分版本）会在你填的地址后面自动追加 /v1/chat/completions。这种情况下 Base URL 只填 https://api.taobu.online，否则会变成 /v1/v1/...。

判断方法：填完保存，看软件最终显示的完整请求地址。只允许出现一次 /v1。

09Python 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"],
)

这样密钥不会写进代码，提交到 Git 也不会泄漏。

10Node.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)
}

11常见报错

按返回码查，左边是症状，右边是原因和解法。

联系支持时给什么

提供这四项，能大幅加快定位：

1. 调用时间（精确到分钟）
2. 模型名称
3. 返回的 HTTP 状态码和完整报错文本
4. 控制台日志页里那一笔的截图

12密钥安全

密钥等同于钱包。泄漏了别人能用你的额度，账算在你头上。

四条硬规则

1. 不要提交到 Git。代码里用 os.environ["TAOBU_API_KEY"] 读，把密钥放进 .env，并把 .env 写进 .gitignore。
2. 不要发到聊天群。截图时把密钥打码。很多人是在求助时把密钥贴出去，然后额度被刷光。
3. 一个项目一个密钥。控制台可以建多个令牌。这样某个项目泄漏了，只删那一个，不影响其他项目。
4. 设额度上限。创建令牌时填一个额度，用完自动停。这是最有效的止损手段。

已经泄漏了怎么办

1. 控制台「令牌」页，找到那个令牌，点「禁用」或「删除」。
2. 看「日志」页，确认有没有异常调用（比如深夜大量请求、不认识的模型）。
3. 新建一个令牌，替换到你的项目里。

额度上限怎么设

13一页速查

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