OpenAI SDK

对于 OpenAI 兼容场景，可以将 Aikey365 作为 OpenAI SDK 的自定义 Base URL。

Python

pip install openai

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["AIKEY365_API_KEY"],
    base_url="https://aikey365.com/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model=os.environ["AIKEY365_MODEL"],
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello"}
    ],
)

print(response.choices[0].message.content)

Node.js

npm install openai

import OpenAI from 'openai'

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.AIKEY365_API_KEY,
  baseURL: 'https://aikey365.com/v1'
})

const response = await client.chat.completions.create({
  model: process.env.AIKEY365_MODEL,
  messages: [{ role: 'user', content: 'Hello' }]
})

console.log(response.choices[0].message.content)

环境变量

export AIKEY365_API_KEY="sk-..."
export AIKEY365_MODEL="YOUR_MODEL_ID"

生产部署应使用 CI/CD 或云平台的密钥管理功能，不要把真实 Key 写入源码。

Responses

如果模型与渠道支持 Responses，可以调用 SDK 对应的 Responses 方法。SDK 版本和方法签名可能变化，以当前安装版本为准。

超时与重试

SDK 的默认超时和重试策略不一定适合你的业务。生产环境应显式评估最大重试次数、总体超时和高成本生成请求的重复风险。