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模型 API 接入文档

一个 base_url 接全部在售模型,OpenAI 兼容(另提供 Anthropic 兼容端点),按 token 用量计费。

接口地址与认证(OpenAI 兼容)

在控制台 https://clawcu.com/keys 创建一把 Key,设为环境变量 CLAWCU_LLM_KEY,下面的示例都从这里读取:

export CLAWCU_LLM_KEY=sk-你的Key

想长期生效,把这一行加进 ~/.zshrc / ~/.bashrc;Windows 用 setx CLAWCU_LLM_KEY sk-… 后重开终端。

支持的端点

Anthropic 兼容端点:https://token.clawcu.com(不带 /v1,SDK 会自己拼)——Claude Code 等 Anthropic 系客户端直接可用,模型字段填在售模型 ID。

可用模型与价格

单位:元(人民币)/ 每 1M tokens,输入 / 缓存命中 / 输出分开计价;余额耗尽即停。在售模型与价格以 GET /v1/models 与控制台账单为准。

接入方式

CURL

curl -sS https://token.clawcu.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $CLAWCU_LLM_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"deepseek-flash","messages":[{"role":"user","content":"Reply with exactly: OK"}],"max_tokens":64,"temperature":0}' \
  | python3 -c 'import json,sys; print(json.load(sys.stdin)["choices"][0]["message"]["content"])' 

Python(pip install openai)

pip install -q openai
python3 - <<'PY'
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://token.clawcu.com/v1",
    api_key=os.environ["CLAWCU_LLM_KEY"],
)
resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Reply with exactly: OK"}],
    max_tokens=64, temperature=0,
)
print(resp.choices[0].message.content)
PY

流式输出

请求体加 "stream": true,响应按 SSE 逐 token 推送,网关不缓冲(首 token 延迟 = 上游延迟):

curl -N -sS https://token.clawcu.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $CLAWCU_LLM_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"deepseek-flash","messages":[{"role":"user","content":"数到 5"}],"stream":true}' | head -c 300

限流与并发

超限返回 429(响应头带 Retry-After: 1),客户端按指数退避重试即可。

错误码

错误体为 OpenAI 兼容格式(/v1/messages 为 Anthropic 格式),示例:

{"error":{"message":"余额不足或额度受限,请充值后重试。Insufficient balance or quota limit reached. Please top up and retry.","type":"insufficient_balance","code":"insufficient_balance"}}

计费与用量

• 按 token 计量,输入 / 缓存命中 / 输出分开计价,单价见上表;余额用完即停,不会欠费。
• 账单与用量明细:控制台 https://clawcu.com/billing;充值:https://clawcu.com/pay(微信扫码)。
• DeepSeek 按官网波谷价长期保持;Kimi K3、GLM-5.3 为官网价 8 折;其余按各家官网价。

安全实践

• Key 明文只在创建时显示一次,请立即保存;泄露后在控制台删除重铸。
• 不要把 Key 写进前端代码、截图或提交到代码仓库;用环境变量或密钥管理服务。
• 所有请求走 TLS(https://);网关只向模型上游转发规范化后的认证头,不暴露上游信息。

常见问题