# LLMsRelay — AI 系统完整参考

> LLMsRelay 是面向开发者的独立 gateway，支持 Anthropic 兼容 Messages API、OpenAI 兼容端点、API Key、平台用量计费和 IDE 集成。

Updated: 2026-10-10

## Overview

LLMsRelay 负责账户、API Key 和平台用量。模型访问权限由 API Key、Key 分组、网关状态和适用法律决定。

## API 接口

- Anthropic 兼容 base URL：`https://api.llmsrelay.com`
- Messages API：`POST /v1/messages`
- OpenAI 兼容 base URL：`https://api.llmsrelay.com/v1`
- Chat Completions：`POST /v1/chat/completions`
- 模型列表：`GET /v1/models`
- 健康检查：`GET /healthz`
- Anthropic 鉴权：`x-api-key: YOUR_API_KEY`
- OpenAI 兼容鉴权：`Authorization: Bearer YOUR_API_KEY`
- 文档 Markdown 镜像：在 `llmsrelay.com` 文档 URL 后添加 `.md` 或 `.tldr.md`。

## 当前公开模型目录

当前 Key 可用的模型 ID 通过 GET /v1/models 返回，并会根据 API Key 分组和允许模型设置进行过滤。

| 模型 | Model ID | 上下文 | Thinking | Key 访问 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Claude Opus 5.5 | `claude-opus-5-5` | 1M | Yes | Claude key groups |
| Claude Fable 5.1 | `claude-fable-5-1` | 1M | Yes | Claude key groups |
| Claude Opus 5 | `claude-opus-5` | 1M | Yes | Basic, Pro |
| Claude Fable 5 | `claude-fable-5` | 1M | Yes | Basic, Pro |
| Claude Opus 4.8 | `claude-opus-4.8` | 1M | Yes | Claude key groups |
| Claude Opus 4.7 | `claude-opus-4.7` | 1M | Yes | Claude key groups |
| Claude Opus 4.6 | `claude-opus-4.6` | 1M | Yes | Claude key groups |
| Claude Sonnet 5 | `claude-sonnet-5` | 1M | Yes | Claude key groups |
| Claude Sonnet 4.6 | `claude-sonnet-4.6` | 1M | Yes | Claude key groups |
| Claude Haiku 4.5 | `claude-haiku-4.5` | 200K | Yes | Claude key groups |

### 短别名

| 别名 | 解析到 |
| --- | --- |
| `opus` | `claude-opus-5-5` |
| `sonnet` | `claude-sonnet-4.6` |
| `haiku` | `claude-haiku-4.5` |

Basic 和 Pro Claude Key 包含标注为 Basic/Pro 的两款新模型。具体 Key 的最终来源始终是 GET /v1/models。

## 模型 API 入口页

这些页面面向 Claude Opus 5.5 API 免费访问、Claude Fable 5.1 API 免费访问和 GPT-6 Astra API 免费用量搜索意图。通过奖励流程最多提供 $10 促销 API 用量，不是现金，也不是无限访问。

- [Claude Opus 5.5 API 免费访问](https://llmsrelay.com/zh/claude-opus-5-5-mianfei-api/) — Anthropic 兼容 POST /v1/messages
- [Claude Fable 5.1 API 免费访问](https://llmsrelay.com/zh/claude-fable-5-1-mianfei-api/) — Anthropic 兼容 POST /v1/messages
- [GPT-6 Astra API 免费用量](https://llmsrelay.com/zh/gpt-6-astra-mianfei-api/) — OpenAI 兼容 POST /v1/chat/completions

- [快速开始](https://llmsrelay.com/zh/docs/getting-started/quickstart/)
- [模型](https://llmsrelay.com/zh/docs/getting-started/models/)
- [套餐](https://llmsrelay.com/zh/plans/)

## Enterprise AI API

LLMsRelay Enterprise 面向需要 Anthropic Messages API 和 OpenAI 兼容端点、统一用量可见性、按 Key 分组管理模型访问及团队接入的团队。

- [Enterprise AI API 网关](https://llmsrelay.com/zh/enterprise/)
- [Enterprise 文档入口](https://llmsrelay.com/zh/docs/getting-started/quickstart/)
- [套餐](https://llmsrelay.com/zh/plans/)

## GPT 通道

LLMsRelay 提供独立的 OpenAI 兼容 GPT 通道，用于编程、推理和 Agent 工作负载。公开目录仅包含以下五个模型 ID。

- `gpt-5.5`
- `gpt-5.6-sol`
- `gpt-5.6-terra`
- `gpt-6-sol`
- `gpt-6-astra`

已移除的模型和上游内部模型 ID 不会被接受，也不会由 GET /v1/models 返回。

- [GPT 和 Codex API 参考](https://llmsrelay.com/zh/docs/api-reference/codex/)

## 受控访问开放模型

DeepSeek 和 Qwen 使用私有受控访问流程。先注册，再由 LLMsRelay 确认 GPU 容量、许可、商业条件、账户模型 ID 和上线时间。GLM 使用下方独立的自助 API 流程。

- [DeepSeek V4.1 Flash Uncensored 750B](https://llmsrelay.com/zh/models/deepseek-v4-1-flash-uncensored/) — 750B-class listing · FP8 checkpoint · approximately 510 GB
- [Qwen 3.8 Flash Uncensored 120B](https://llmsrelay.com/zh/models/qwen-3-8-flash-uncensored/) — 120B-class checkpoint · NVFP4 · approximately 135 GB

- [注册并申请访问](https://llmsrelay.com/auth/?mode=signup)

这些 checkpoint 名称不代表它们已经出现在公开 GET /v1/models 目录中。具体账户目录和明确的容量确认仍是最终依据。

GLM 5.3 Uncensored 750B：使用 GLM 5.3 分组密钥与独立美元钱包，按 1:1 充值 $45、$100、$500 或 $1000，无奖励。公开 ID：glm-5-3-uncensored（262144 上下文，文本/图片）及 glm-5-3-uncensored-1m（1000000 上下文，仅文本）。两款均支持 Messages 与 Chat Completions。
- [GLM 配置指南](https://llmsrelay.com/zh/docs/guides/glm-uncensored/)
- [GLM Billing](https://llmsrelay.com/dashboard/billing/?flow=uncensored)

## 套餐与 usage

LLMsRelay 提供无自动续费的一次性用量包：$23 获得 $250 用量，$45 获得 $500 用量，$90 获得 $1,000，$450 获得含固定 20% 奖励的 $6,000。企业团队可咨询定制额度和接入。

| 产品 | 价格 | 用量 |
| --- | --- | --- |
| $500 usage pack | $45 one time | $500 usage |
| $1,000 usage pack | $90 one time | $1,000 usage |
| $5,000 + 20% pack | $450 one time | $6,000 total usage |
| Enterprise | Custom | Custom usage allocation |

可用付款方式和地区限制会在 checkout 页面显示。平台在支持的地区提供银行卡和加密货币付款流程。

## Media Studio

Media Studio 是仅限账户使用的文生图和文生视频工作流。提交任务前会显示固定 USD 价格。初始版本不提供公开媒体 API 或媒体 API Key。

- [图像生成](https://llmsrelay.com/zh/image-generation/)
- [视频生成](https://llmsrelay.com/zh/video-generation/)
- [Studio workspace](https://llmsrelay.com/studio/)

### 提供商页面

- [Gemini Image](https://llmsrelay.com/zh/image-generation/gemini/)
- [GPT Image](https://llmsrelay.com/zh/image-generation/gpt-image/)
- [Grok Imagine Image (integration page)](https://llmsrelay.com/zh/image-generation/grok-imagine/)
- [Kling Video](https://llmsrelay.com/zh/video-generation/kling/)
- [Grok Imagine Video](https://llmsrelay.com/zh/video-generation/grok-imagine/)
- [MiniMax Video](https://llmsrelay.com/zh/video-generation/minimax/)
- [Jimeng Video](https://llmsrelay.com/zh/video-generation/jimeng/)

## FAQ

**LLMsRelay 是什么？**
独立运营的开发者 gateway，同时提供 Anthropic 兼容和 OpenAI 兼容 API 接口。

**应该使用哪些模型 ID？**
使用 GET /v1/models 返回的精确 ID。生产客户端不要硬编码模型列表。

**访问如何管理？**
LLMsRelay 管理自己的账户、API Key 和平台用量余额。可用性取决于 Key 分组、网关状态、支付覆盖范围和适用法律。

**如何计费？**
平台用量按公开价格表从 API Key 关联的余额中扣除。

**有哪些用量包？**
共有四个一次性用量包：$23 → $250，$45 → $500，$90 → $1,000，$450 → $6,000（含 20%）。更大用量可咨询 Enterprise 接入。

**可以连接 IDE 吗？**
可以。Claude Code 和 Anthropic SDK 使用 Anthropic base URL；兼容客户端使用带 /v1 的 OpenAI-compatible base URL。

## Documentation index

### 文档中心
- [LLMsRelay 中文文档](https://llmsrelay.com/zh/docs/)

### Getting started
- [LLMsRelay API 快速入门](https://llmsrelay.com/zh/docs/getting-started/)
- [身份认证 — Claude API Key 配置](https://llmsrelay.com/zh/docs/getting-started/authentication/)
- [Claude 模型介绍 — Opus 5、Fable 5、Sonnet 5 与 Haiku](https://llmsrelay.com/zh/docs/getting-started/models/)
- [Claude API 快速入门 — 2 分钟发送第一个请求](https://llmsrelay.com/zh/docs/getting-started/quickstart/)

### API reference
- [LLMsRelay API 参考](https://llmsrelay.com/zh/docs/api-reference/)
- [OpenAI 与 Codex 端点 — API 参考](https://llmsrelay.com/zh/docs/api-reference/codex/)
- [错误处理 — HTTP 状态码与重试策略](https://llmsrelay.com/zh/docs/api-reference/errors/)
- [Claude Messages API — POST /v1/messages 完整参考](https://llmsrelay.com/zh/docs/api-reference/messages/)
- [Claude API Models 端点 — 可用模型列表](https://llmsrelay.com/zh/docs/api-reference/models/)
- [Claude OpenAI 兼容 API — 用 OpenAI SDK 调用 Claude](https://llmsrelay.com/zh/docs/api-reference/openai/)
- [Claude API 概览 — 端点、格式与限制](https://llmsrelay.com/zh/docs/api-reference/overview/)
- [Claude API 流式输出 — Server-Sent Events 实现指南](https://llmsrelay.com/zh/docs/api-reference/streaming/)

### Guides
- [LLMsRelay 集成指南](https://llmsrelay.com/zh/docs/guides/)
- [Claude API Key 配置指南 — 创建、限额、安全管理](https://llmsrelay.com/zh/docs/guides/api-key-configuration/)
- [Claude API 最佳实践 — 安全 / 性能 / 成本优化](https://llmsrelay.com/zh/docs/guides/best-practices/)
- [Claude Code CLI — 中国大陆配置指南](https://llmsrelay.com/zh/docs/guides/claude-code/)
- [Codex CLI 与扩展：配置 OpenAI API](https://llmsrelay.com/zh/docs/guides/codex-cli/)
- [Cursor IDE 配置 Claude API — 中国直连指南](https://llmsrelay.com/zh/docs/guides/cursor/)
- [GLM 5.3 Uncensored：Messages 与 Chat Completions](https://llmsrelay.com/zh/docs/guides/glm-uncensored/)
- [Claude Code、Cursor、Cline、Kilo、Continue、OpenCode 一键配置 Prompt](https://llmsrelay.com/zh/docs/guides/one-prompt-setup/)
- [OpenAI 兼容 IDE（Cline、Roo、Continue）](https://llmsrelay.com/zh/docs/guides/openai-ides/)
- [OpenClaw 配置指南](https://llmsrelay.com/zh/docs/guides/openclaw/)
- [OpenCode + LLMsRelay — 开源 AI 编程 CLI 配置](https://llmsrelay.com/zh/docs/guides/opencode/)
- [Claude API 速率限制 — 429、Retry-After 与吞吐建议](https://llmsrelay.com/zh/docs/guides/rate-limits/)
- [通过 Claude API 推荐赚取 Solana USDT — 10% 可领取奖励](https://llmsrelay.com/zh/docs/guides/referral-program/)
- [VS Code 扩展配置 — Cline / Roo Code / Continue](https://llmsrelay.com/zh/docs/guides/vscode/)

### SDKs
- [LLMsRelay SDK 与客户端选择](https://llmsrelay.com/zh/docs/sdks/)
- [Claude API cURL — 命令行调用完整指南](https://llmsrelay.com/zh/docs/sdks/curl/)
- [Claude API Python SDK — Anthropic / OpenAI 兼容用法](https://llmsrelay.com/zh/docs/sdks/python/)
- [Claude API TypeScript / Node.js SDK](https://llmsrelay.com/zh/docs/sdks/typescript/)

### Billing
- [LLMsRelay 价格与积分](https://llmsrelay.com/zh/docs/billing/)
- [Claude API 积分系统 — 计费规则与余额管理](https://llmsrelay.com/zh/docs/billing/credits/)
- [Claude API 一次性用量包对比](https://llmsrelay.com/zh/docs/billing/plans/)
- [Claude API 价格 — Token 费率与 Anthropic 等量套餐](https://llmsrelay.com/zh/docs/billing/pricing/)

### Learn
- [Claude API 激活时间 — 付款到调用 2 分钟内](https://llmsrelay.com/zh/docs/learn/activation-time/)
- [如何通过 AI API 获利：经销商完整指南](https://llmsrelay.com/zh/docs/learn/ai-api-reseller/)
- [最便宜的 Claude API 接入 — 中国市场的低门槛验证路径](https://llmsrelay.com/zh/docs/learn/cheapest-claude-api/)
- [最便宜的 OpenAI API —— 按量付费，无订阅](https://llmsrelay.com/zh/docs/learn/cheapest-openai-api/)
- [Claude 3.5 vs 4.6 — 完整基准对比与迁移指南](https://llmsrelay.com/zh/docs/learn/claude-3-5-vs-4-6/)
- [Claude API 网关 — LLMsRelay 架构与优势](https://llmsrelay.com/zh/docs/learn/claude-api-gateway/)
- [LLMsRelay vs Anthropic 直连 — 完整对比](https://llmsrelay.com/zh/docs/learn/claude-api-vs-direct/)
- [Claude Haiku 4.5 — 最便宜最快的 Claude 模型](https://llmsrelay.com/zh/docs/learn/claude-haiku/)
- [Claude Opus 4.7 — Anthropic 旗舰模型介绍](https://llmsrelay.com/zh/docs/learn/claude-opus/)
- [Claude Sonnet 4.6 — 性价比之王介绍](https://llmsrelay.com/zh/docs/learn/claude-sonnet/)
- [Claude vs OpenAI GPT — 详细对比](https://llmsrelay.com/zh/docs/learn/claude-vs-openai/)
- [Claude X20 Max 订阅 — Max 20x 价格、限制与 API 替代方案](https://llmsrelay.com/zh/docs/learn/claude-x20-max-subscription/)
- [Codex CLI API —— 在 OpenAI Codex CLI 中运行 OpenAI API](https://llmsrelay.com/zh/docs/learn/codex-cli-api/)
- [USDT / 加密货币付款指南 — Claude API 充值](https://llmsrelay.com/zh/docs/learn/crypto-payment/)
- [Cursor 无 Anthropic 账号使用 Claude — Custom Endpoint 配置](https://llmsrelay.com/zh/docs/learn/cursor-without-anthropic/)
- [免费 Claude API Key — 4 小时试用，全模型解锁](https://llmsrelay.com/zh/docs/learn/free-api-key/)
- [LLMsRelay 计费规则 — Anthropic 等量用量、Cache 与余额](https://llmsrelay.com/zh/docs/learn/how-billing-works/)
- [如何购买 Claude API Key — 中国大陆 2 分钟指南](https://llmsrelay.com/zh/docs/learn/how-to-buy/)
- [OpenAI API 接入 —— 无需 OpenAI 账户，按量付费](https://llmsrelay.com/zh/docs/learn/openai-api/)
- [OpenAI 兼容 API —— 通过 /v1/chat/completions 使用 OpenAI 模型](https://llmsrelay.com/zh/docs/learn/openai-compatible-api/)
- [Claude API 计费详解 — Token、Cache 与 Anthropic 等量用量](https://llmsrelay.com/zh/docs/learn/pricing-explained/)
- [Claude API 退款政策 — 未使用积分全额退还](https://llmsrelay.com/zh/docs/learn/refund-policy/)
- [如何节省 Claude API 的 Token — 实用省钱技巧](https://llmsrelay.com/zh/docs/learn/save-tokens-claude-api/)
- [LLMsRelay 支持的国家 — 全球无地理限制](https://llmsrelay.com/zh/docs/learn/supported-countries/)
- [为何选择 LLMsRelay](https://llmsrelay.com/zh/docs/learn/why-llmsrelay/)

## 完整文档内容

### GLM 5.3 Uncensored：Messages 与 Chat Completions

Canonical URL: https://llmsrelay.com/zh/docs/guides/glm-uncensored/

# GLM 5.3 Uncensored：Messages 与 Chat Completions

通过 LLMsRelay 配置两款 GLM 5.3：密钥、现金余额、cURL、Python、TypeScript、流式输出、网络搜索与工具调用。

[🇬🇧 Read in English](/docs/guides/glm-uncensored/)[🇷🇺 Читать на русском](/ru/docs/guides/glm-uncensored/)[한국어](/ko/docs/guides/glm-uncensored/)

LLMsRelay 是独立运营的 API 网关，与 Anthropic, PBC 无隶属或授权关系。产品和模型名称仅用于说明兼容性。

> **TL;DR:** 创建 GLM 5.3 分组密钥并充值独立的 GLM 美元钱包。Anthropic SDK 的 base URL 为 https://api.llmsrelay.com，OpenAI SDK 为 https://api.llmsrelay.com/v1。两款公开模型均支持 Messages 和 Chat Completions；1M 模型仅接受文本。

## 1\. 账户、钱包和密钥

1.  登录 LLMsRelay。如无账户，请先注册，再返回 Billing > Uncensored。
2.  为独立的 GLM 现金钱包充值 $45、$100、$500 或 $1,000。按美元 1:1 入账，无注册、推荐或促销奖励。标准 API 等价用量包不会充值此钱包。
3.  进入 API Keys，创建密钥并选择 GLM 5.3 分组。创建时复制完整密钥并保存在本地。使用本平台签发的完整 sk- 密钥，不要使用其他服务的密钥。
4.  同时检查现金余额与密钥剩余额度。标准余额为正并不足够。每个密钥只有一个分组；同时使用 Claude、GPT 和 GLM 时请创建独立密钥。

[充值 GLM 钱包](/dashboard/billing/?flow=uncensored&lang=zh)[打开 API Keys](/dashboard/keys/?lang=zh)

## 2\. 选择公开模型 ID

| 公开模型 ID | 上下文（Token） | 输入 |
| --- | --- | --- |
| glm-5-3-uncensored | 262,144 | 文本与图片 |
| glm-5-3-uncensored-1m | 1,000,000 | 仅文本 |

GET /v1/modelsbash

```
curl https://api.llmsrelay.com/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer $LLMSRELAY_API_KEY"
```

## 3\. 安全保存密钥

在本地 shell 或密钥管理器中设置 LLMSRELAY\_API\_KEY。示例使用占位符，请仅在本地替换，不要放入共享聊天、URL、浏览器代码或仓库。Anthropic SDK 的 base URL 不加 /v1，OpenAI SDK 则必须且只能包含一次 /v1。

Environmentbash

```
export LLMSRELAY_API_KEY="YOUR_LLMSRELAY_KEY"
```

## 4\. Anthropic 兼容 Messages

Messages 使用 x-api-key 与 anthropic-version。必须提供 max\_tokens。文本在 response.content 的内容块中，不在 choices 中。系统提示使用顶层 system 字段。使用 1M 模型时只需将 model 改为 glm-5-3-uncensored-1m。

POST /v1/messagesbash

```
curl https://api.llmsrelay.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: $LLMSRELAY_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "glm-5-3-uncensored",
  "max_tokens": 512,
  "system": "You are a concise assistant.",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain what an API gateway does."
    }
  ]
}'
```

## 5\. OpenAI 兼容 Chat Completions

Chat Completions 使用 Authorization: Bearer。系统提示放入 system 消息，答案读取 choices\[0\].message.content。请使用准确的公开模型 ID。有效且有余额的密钥可通过 GET /v1/models 查看模型；有效可用额度为零时可能返回 402。

POST /v1/chat/completionsbash

```
curl https://api.llmsrelay.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $LLMSRELAY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "glm-5-3-uncensored",
  "max_tokens": 512,
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "You are a concise assistant."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain what an API gateway does."
    }
  ]
}'
```

## 6\. Python 与 TypeScript SDK

只安装所需 SDK，将密钥保存在服务器环境。Anthropic SDK 返回 content 块，OpenAI SDK 返回 choices。将示例中的 model 改为 1M 公开 ID 即可使用长上下文模型。

Pythonbash

```
pip install anthropic openai
```

Python: Messagespython

```
import os
from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(
    api_key=os.environ["LLMSRELAY_API_KEY"],
    base_url="https://api.llmsrelay.com",
)
response = client.messages.create(
    model="glm-5-3-uncensored",
    max_tokens=512,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print("".join(block.text for block in response.content if block.type == "text"))
```

Python: Chat Completionspython

```
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["LLMSRELAY_API_KEY"],
    base_url="https://api.llmsrelay.com/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5-3-uncensored",
    max_tokens=512,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)
```

Node.jsbash

```
npm install @anthropic-ai/sdk openai
```

TypeScript: Messagestypescript

```
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.LLMSRELAY_API_KEY,
  baseURL: "https://api.llmsrelay.com",
});
const response = await client.messages.create({
  model: "glm-5-3-uncensored",
  max_tokens: 512,
  messages: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
});
for (const block of response.content) {
  if (block.type === "text") console.log(block.text);
}
```

TypeScript: Chat Completionstypescript

```
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.LLMSRELAY_API_KEY,
  baseURL: "https://api.llmsrelay.com/v1",
});
const response = await client.chat.completions.create({
  model: "glm-5-3-uncensored",
  max_tokens: 512,
  messages: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
});
console.log(response.choices[0].message.content);
```

## 7\. Claude Code 与兼容 IDE

Claude Code 请使用独立 GLM 配置或 shell，设置下方变量，不要直接覆盖已有配置。在该配置中移除冲突的 ANTHROPIC\_AUTH\_TOKEN。将默认和快速模型都映射到 GLM，避免用 GLM 密钥请求 Claude。在 Cline、Roo Code 或 Continue 中选择 OpenAI Compatible，base URL 为 https://api.llmsrelay.com/v1，并填写 GLM 密钥和公开 ID。工具兼容性因客户端而异，长会话前先做短请求测试。

Claude Code: GLMbash

```
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.llmsrelay.com"
export ANTHROPIC_API_KEY="$LLMSRELAY_API_KEY"
export ANTHROPIC_MODEL="glm-5-3-uncensored"
export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL="glm-5-3-uncensored"
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL="glm-5-3-uncensored"
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL="glm-5-3-uncensored"
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="glm-5-3-uncensored"
# Only in this dedicated GLM shell/profile:
unset ANTHROPIC_AUTH_TOKEN
claude
```

## 8\. 流式输出（SSE）

在任一请求中添加 stream:true，并使用 curl -N。Chat Completions 需累积 choices\[\].delta.content 和 tool\_calls 参数片段，直到 \[DONE\]。stream\_options.include\_usage:true 请求最终 usage 块，其中 choices 可能为空。

Messages 使用 message\_start、content\_block\_delta、message\_delta、message\_stop 等命名事件。分别处理文本、thinking 和工具 JSON 增量。即使 HTTP 为 200，也要检查 error 事件；打开流不代表成功完成。不要把原始 SSE 当作普通 JSON 拼接。

Chat Completions: SSEbash

```
curl -N https://api.llmsrelay.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $LLMSRELAY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "glm-5-3-uncensored",
  "max_tokens": 512,
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "You are a concise assistant."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain what an API gateway does."
    }
  ],
  "stream": true,
  "stream_options": {
    "include_usage": true
  }
}'
```

Messages: SSEbash

```
curl -N https://api.llmsrelay.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: $LLMSRELAY_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "glm-5-3-uncensored",
  "max_tokens": 512,
  "system": "You are a concise assistant.",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain what an API gateway does."
    }
  ],
  "stream": true
}'
```

## 9\. 内置网络搜索

使用 Messages web\_search\_2025\_03\_05 或 Responses web\_search。Chat web\_search\_options 暂不可用，因为未返回准确的付费搜索次数。无需本地搜索函数。

保留引用元数据、URL 和服务器工具结果块。答案前可能出现多次搜索事件。确认工具实际执行并检查来源，流畅的回答本身不能证明搜索发生。

每次实际搜索按上游价格 $0.008，另计输入、输出和缓存 token。Messages max\_uses、Responses max\_tool\_calls 默认 3，范围 1–10。一次请求可能多次搜索。域名限制：Messages allowed\_domains/blocked\_domains；Responses filters.allowed\_domains。

Web fetch 仅支持 Messages web\_fetch\_2025\_03\_05。获取内容按 token 计费，目前无单独 fetch 费。工具和图片请求按上下文上限加输出/搜索费预留，结算释放未用金额。保留来源用于展示；重传 Messages 历史时移除 server\_tool\_use、web\_search\_tool\_result 和 web\_fetch\_tool\_result。

Responses: web searchbash

```
curl https://api.llmsrelay.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $LLMSRELAY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "glm-5-3-uncensored",
  "max_output_tokens": 2048,
  "max_tool_calls": 3,
  "tools": [
    {
      "type": "web_search"
    }
  ],
  "input": "Search the web for recent Python releases. Cite your sources."
}'
```

Messages: web searchbash

```
curl https://api.llmsrelay.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: $LLMSRELAY_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "glm-5-3-uncensored",
  "max_tokens": 2048,
  "system": "You are a concise assistant.",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Search the web for recent Python releases. Cite your sources."
    }
  ],
  "tools": [
    {
      "type": "web_search_2025_03_05",
      "name": "web_search",
      "max_uses": 3
    }
  ]
}'
```

Messages: web fetchbash

```
curl https://api.llmsrelay.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: $LLMSRELAY_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "glm-5-3-uncensored",
  "max_tokens": 2048,
  "system": "You are a concise assistant.",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Fetch https://www.iana.org/help/example-domains and summarize it."
    }
  ],
  "tools": [
    {
      "type": "web_fetch_2025_03_05",
      "name": "web_fetch",
      "max_uses": 1
    }
  ]
}'
```

## 10\. 自定义函数工具

用 JSON Schema 定义函数，由模型发起调用。服务器验证参数、执行允许的操作，再将结果传回。不要执行模型生成的任意 shell 命令或未经验证的参数。

Chat：追加包含 tool\_calls 的完整 assistant 消息，再为每个 tool\_call\_id 追加 role:tool。Messages：追加完整 assistant content，再用 user 消息发送匹配 tool\_use\_id 的 tool\_result。保留存在的推理与签名块。循环到模型返回文本，支持多工具并限制迭代次数。

下方示例仅展示续接结构，不是可运行的天气服务。请替换为真实调用 ID、完整 assistant 响应和经过验证的本地执行结果。SSE 参数必须收集完整后再解析 JSON。

Chat Completions: functionbash

```
curl https://api.llmsrelay.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $LLMSRELAY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "glm-5-3-uncensored",
  "max_tokens": 512,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "What is the weather in Paris?"
    }
  ],
  "tools": [
    {
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "Get current weather for a city",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "city": {
              "type": "string"
            }
          },
          "required": [
            "city"
          ]
        }
      }
    }
  ]
}'
```

Chat Completions: continuationtext

```
# messages for the next Chat request; use the ACTUAL assistant message and call ID:
[
  {"role":"user","content":"What is the weather in Paris?"},
  {"role":"assistant","content":null,"tool_calls":[
    {"id":"ACTUAL_CALL_ID","type":"function","function":{"name":"get_weather","arguments":"{\"city\":\"Paris\"}"}}
  ]},
  {"role":"tool","tool_call_id":"ACTUAL_CALL_ID","content":"{\"temperature_c\":18}"}
]
```

Messages: functionbash

```
curl https://api.llmsrelay.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: $LLMSRELAY_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "glm-5-3-uncensored",
  "max_tokens": 512,
  "system": "You are a concise assistant.",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "What is the weather in Paris?"
    }
  ],
  "tools": [
    {
      "name": "get_weather",
      "description": "Get current weather for a city",
      "input_schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "city": {
            "type": "string"
          }
        },
        "required": [
          "city"
        ]
      }
    }
  ]
}'
```

Messages: continuationtext

```
# messages for the next Messages request; preserve the ACTUAL full assistant content:
[
  {"role":"user","content":"What is the weather in Paris?"},
  {"role":"assistant","content":[
    {"type":"tool_use","id":"ACTUAL_TOOL_USE_ID","name":"get_weather","input":{"city":"Paris"}}
  ]},
  {"role":"user","content":[
    {"type":"tool_result","tool_use_id":"ACTUAL_TOOL_USE_ID","content":"{\"temperature_c\":18}"}
  ]}
]
```

## 11\. 推理与结构化输出

Chat 使用 reasoning\_effort（如 high），Messages 使用 output\_config.effort 或 thinking.budget\_tokens。include\_reasoning:false 只隐藏推理，不免除其费用。输出预算需覆盖推理与答案。下方是 Chat JSON Schema 示例，应用仍须验证返回的 JSON。非标准 SDK 参数请通过 Python extra\_body 或直接 HTTP 传入。

Chat Completions: JSON Schemabash

```
curl https://api.llmsrelay.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $LLMSRELAY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "glm-5-3-uncensored",
  "max_tokens": 2048,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Return a short greeting as JSON."
    }
  ],
  "reasoning_effort": "high",
  "response_format": {
    "type": "json_schema",
    "json_schema": {
      "name": "greeting",
      "strict": true,
      "schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "greeting": {
            "type": "string"
          }
        },
        "required": [
          "greeting"
        ],
        "additionalProperties": false
      }
    }
  }
}'
```

## 12\. Token 计数、缓存与图片

长请求前可用相同模型与输入调用 POST /v1/messages/count\_tokens。它估算输入 Token，而非最终输出或总费用。输入与输出总量应在模型上下文范围内。

将稳定的指令和工具 Schema 放在前缀。缓存复用是尽力而为，并非每次重复都命中。检查 usage 中的缓存读取，不要自行假定。缓存写入按输入计费，推理计入输出。

仅 glm-5-3-uncensored 支持 PNG/JPEG/WebP/GIF，每张最多 12 MB。Chat 使用 image\_url，Messages 使用 URL/base64 image，Responses 使用 input\_image。按图像输入 token 而非 base64 文本计费。1M 不支持图片，所有模型不支持视频。

缓存自动尽力复用同模型、同项目的不变前缀，不保证命中或 TTL。支持 prompt\_cache\_key，不支持 prompt\_cache\_retention；cache\_control/ttl 不保证保留。OpenAI 总输入包括缓存读写，Messages input\_tokens 不包括。created\_cache\_tokens 属于缓存写入，不重复收费。

POST /v1/messages/count\_tokensbash

```
curl https://api.llmsrelay.com/v1/messages/count_tokens \
  -H "x-api-key: $LLMSRELAY_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "glm-5-3-uncensored",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain what an API gateway does."
    }
  ]
}'
```

Messages: imagebash

```
curl https://api.llmsrelay.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: $LLMSRELAY_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "glm-5-3-uncensored",
  "max_tokens": 512,
  "system": "You are a concise assistant.",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "Describe this image."
        },
        {
          "type": "image",
          "source": {
            "type": "url",
            "url": "https://YOUR_HOST/image.png"
          }
        }
      ]
    }
  ]
}'
```

## 13\. 故障排查

| 状态 / 现象 | 处理方式 |
| --- | --- |
| 401 | 检查完整 LLMsRelay 密钥、请求头和环境变量；泄露密钥应轮换。 |
| 403 / 模型不可用 | 选择 GLM 5.3，检查密钥允许的模型。Basic 或 Codex 密钥不能访问 GLM。 |
| 402 / insufficient\_credits | 同时检查 GLM 现金钱包与密钥额度。余额须覆盖包含 max\_tokens 的预留；降低输出预算或充值。 |
| 400 | 检查模型 ID、JSON、max\_tokens、工具 Schema；1M 请求需移除图片。 |
| 404 / 路径错误 | Messages 使用 /v1/messages，Chat 使用 /v1/chat/completions。移除重复 /v1。 |
| 429 | 遵守 Retry-After，使用有限指数退避并降低并发。 |
| 5xx / SSE 错误 | 记录 request ID，检查终止事件；反复发生请联系支持。重试为新请求，可能单独计费。 |
| 钱包不可用 | 不要重复付款，也不要推断余额为零。等待余额验证或联系支持。 |

## 14\. Responses 兼容性说明

本指南优先使用 Messages 或 Chat Completions。原生 Codex 使用 Responses，配置 OpenAI 兼容 IDE 不等于配置 Codex CLI。

GLM Responses 为无状态接口，不支持 previous\_response\_id。请显式重传先前 input/output 和 function\_call\_output。

2026 年 10 月 9 日测试中，基础模型 Responses 搜索 SSE 失败，非流式成功。搜索使用 Messages 或非流式 Responses。1M Responses 返回来源 URL，但缺少最终引用注释。不要将 include\_reasoning:false 与 JSON Schema 组合：测试返回空 content。

这些是兼容性观察，不是对所有未来请求的保证。仍需处理错误并验证实际客户端。未覆盖满上下文压力测试与所有第三方客户端。

## 15\. 最终美元 Token 价格

每百万 Token 的美元最终客户价格，表格无需再乘任何倍率。实际输入、输出与缓存 Token 从独立 GLM 现金钱包扣除，此流程没有奖励。

| 模型 | 输入 | 输出 | 缓存读取 | 缓存写入 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| glm-5-3-uncensored | $4.00 | $12.00 | $0.40 | $4.00 |
| glm-5-3-uncensored-1m | $12.00 | $20.00 | $1.20 | $12.00 |

## 相关文章

[Cursor IDE 配置](/zh/docs/guides/cursor/)[Claude Code CLI](/zh/docs/guides/claude-code/)[Codex CLI 与扩展](/zh/docs/guides/codex-cli/)

充值 GLM 钱包

为独立的 GLM 现金钱包充值 $45、$100、$500 或 $1,000。按美元 1:1 入账，无注册、推荐或促销奖励。标准 API 等价用量包不会充值此钱包。

[充值 GLM 钱包](/dashboard/billing/?flow=uncensored&lang=zh)

---

_来源: https://llmsrelay.com/zh/docs/guides/glm-uncensored_

_完整文档: https://llmsrelay.com/llms-zh-full.txt_

### Claude API 快速入门 — 2 分钟发送第一个请求

Canonical URL: https://llmsrelay.com/zh/docs/getting-started/quickstart/

# Claude API 快速入门 — 2 分钟发送第一个请求

2 分钟内完成 Claude API 接入：注册、获取 API Key、发送 cURL/Python/TypeScript 请求。无需 Anthropic 账号、无需 VPN。

[🇬🇧 Read in English](/docs/getting-started/quickstart/)[🇷🇺 Читать на русском](/ru/docs/getting-started/bystryj-start/)

LLMsRelay 是独立运营的 API 网关，与 Anthropic, PBC 无隶属或授权关系。产品和模型名称仅用于说明兼容性。

## 1\. 获取 API Key

访问 [llmsrelay.com](https://llmsrelay.com/zh/) 注册账号， 购买额度后在用户后台生成 API Key。Key 格式为 `sk-cs4-...`。

最低可先用 Test Pack $2.5 验证链路，支持 USDT (TRC20/ERC20)、BTC、ETH 及国际信用卡。

## 验证 gateway 访问

在发送真实请求之前，先做两个低成本检查：健康探测和模型列表。它们能确认 base URL、网络以及（对于 /v1/models）你的 API key — 完全不消耗额度。

### 1\. 存活探测 — /healthz

公开端点，无需鉴权。gateway 在线时返回 200 和 JSON 状态。可在 CI、监控或任何 shell 中使用。

curl (status)curl (body)PythonNode.js

```
curl -sS -o /dev/null -w "HTTP %{http_code}\n" \
  https://api.llmsrelay.com/healthz
```

### 2\. 鉴权 + 模型目录 — /v1/models

返回 /v1/messages 可用的模型 ID 列表。需要有效的 x-api-key。如果通过，说明 key、base URL 和请求头都正确。

curlPythonNode.js

```
curl -sS https://api.llmsrelay.com/v1/models \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" | jq '.data[].id'
```

正常响应应该是什么样

-   /healthz → HTTP 200，响应体 {"status":"ok", ...}。其他情况（超时、5xx、HTML 页面）意味着访问了错误的主机或存在网络/代理问题。
-   /v1/models → HTTP 200，响应体 {"object":"list","data":\[...\]}。data 中列出的就是 /v1/messages 接受的全部模型 ID。

常见错误

-   错误的 base URL。唯一正确的主机是 https://api.llmsrelay.com。不要使用 api.anthropic.com、api.llmsrelay.com（旧）或其他变体。
-   缺少 /v1 前缀。所有业务端点都在 /v1/\* 下（如 /v1/messages、/v1/models）。/healthz 是唯一例外，位于根路径。
-   错误的鉴权头。请使用 x-api-key: sk-cs4-...（Anthropic 风格）。除非 SDK 自动处理，否则不要发送 Authorization: Bearer ...。
-   无效的模型 ID。只有 /v1/models 返回的 ID 才能工作。公开目录包括 claude-opus-5-5、claude-fable-5-1、claude-opus-5、claude-fable-5、claude-opus-4.8、claude-opus-4.7、claude-opus-4.6、claude-sonnet-5、claude-sonnet-4.6 和 claude-haiku-4.5，具体取决于 Key 的过滤设置。

提示：在脚本和 CI 中以 /v1/models 作为模型 ID 的唯一来源 — 不要硬编码列表。

## 2\. 发送第一个请求

### Anthropic 原生格式

cURL — Anthropic Messages APIbash

```
curl https://api.llmsrelay.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-opus-5-5",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "你好，请用中文介绍你自己"}
    ]
  }'
```

### OpenAI 兼容格式

cURL — OpenAI Chat Completionsbash

```
curl https://api.llmsrelay.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-opus-5-5",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "你好"}
    ]
  }'
```

### Python 示例

Python — Anthropic SDKpython

```
from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(
    api_key="sk-cs4-...",
    base_url="https://api.llmsrelay.com"
)

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-5-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "用中文写一首关于春天的诗"}]
)
print(message.content[0].text)
```

## 3\. 集成 IDE

在 Cursor 或 Claude Code 中设置环境变量：

环境变量bash

```
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.llmsrelay.com
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-cs4-...
```

详情请参考 [Cursor 配置指南](/zh/docs/guides/cursor/) 和[Claude Code 指南](/zh/docs/guides/claude-code/)。

## 免费模型 API 页面

查看免费 API 页面，获取准确的模型 ID 和接入示例：

-   [Claude Opus 5.5 API 免费使用](/zh/claude-opus-5-5-mianfei-api/)
-   [Claude Fable 5.1 API 免费使用](/zh/claude-fable-5-1-mianfei-api/)
-   [GPT-6 Astra API 免费使用](/zh/gpt-6-astra-mianfei-api/)

## 相关文章

[模型介绍](/zh/docs/getting-started/models/)[身份认证](/zh/docs/getting-started/authentication/)[Enterprise AI API](/zh/enterprise/)

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[查看价格](/zh/plans/)

---

_来源: https://llmsrelay.com/zh/docs/getting-started/quickstart_

_完整文档: https://llmsrelay.com/llms-zh-full.txt_

### Claude 模型介绍 — Opus 5、Fable 5、Sonnet 5 与 Haiku

Canonical URL: https://llmsrelay.com/zh/docs/getting-started/models/

# Claude 模型介绍 — Opus 5、Fable 5、Sonnet 5 与 Haiku

LLMsRelay 的公开 Claude 模型目录：Opus 5、Fable 5、Opus 4.8/4.7/4.6、Sonnet 5/4.6 和 Haiku 4.5。

[🇬🇧 Read in English](/docs/getting-started/models/)[🇷🇺 Читать на русском](/ru/docs/getting-started/modeli/)

LLMsRelay 是独立运营的 API 网关，与 Anthropic, PBC 无隶属或授权关系。产品和模型名称仅用于说明兼容性。

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## 支持的模型

-   **Claude Opus 5 / Fable 5** — 高能力推理、编码和 Agent 工作流，支持 1M 上下文。
-   **Claude Opus 4.8 / 4.7 / 4.6** — 复杂推理、研究和长时间编码，支持 1M 上下文。
-   **Claude Sonnet 5 / 4.6** — 日常开发与通用任务，支持 1M 上下文。
-   **Claude Haiku 4.5** — 快速、低成本的分类和自动化，200K 上下文。

## 模型 ID（用于 API 调用）

-   claude-opus-5
-   claude-fable-5
-   claude-opus-4.8
-   claude-opus-4.7
-   claude-opus-4.6
-   claude-sonnet-5
-   claude-sonnet-4.6
-   claude-haiku-4.5

通过 `GET /v1/models` 可以获取最新可用模型列表。

## 中文能力对比

所有公开模型都可通过同一个 API surface 处理中文请求。复杂推理可选择 Opus 5/Fable 5，日常对话和编程可选择 Sonnet 5/4.6，批量分类和低延迟任务可选择 Haiku 4.5。

## 相关文章

[快速入门](/zh/docs/getting-started/quickstart/)[身份认证](/zh/docs/getting-started/authentication/)[Enterprise AI API](/zh/enterprise/)

准备好开始了吗？

2 分钟即可获得 Claude 全系列模型 API 接入。

[查看价格](/zh/plans/)

---

_来源: https://llmsrelay.com/zh/docs/getting-started/models_

_完整文档: https://llmsrelay.com/llms-zh-full.txt_

### 身份认证 — Claude API Key 配置

Canonical URL: https://llmsrelay.com/zh/docs/getting-started/authentication/

# 身份认证 — Claude API Key 配置

如何获取、使用与保护 LLMsRelay API Key。支持 Anthropic 和 OpenAI 两种鉴权方式。

[🇬🇧 Read in English](/docs/getting-started/authentication/)[🇷🇺 Читать на русском](/ru/docs/getting-started/autentifikaciya/)

LLMsRelay 是独立运营的 API 网关，与 Anthropic, PBC 无隶属或授权关系。产品和模型名称仅用于说明兼容性。

## 鉴权方式

LLMsRelay 同时支持两种鉴权 Header：

Anthropic 格式bash

```
x-api-key: sk-cs4-...
anthropic-version: 2023-06-01
```

OpenAI 格式bash

```
Authorization: Bearer sk-cs4-...
```

## 环境变量（推荐）

bash / zshbash

```
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-cs4-...
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.llmsrelay.com
```

永远不要将 API Key 提交到 Git 或硬编码到前端代码！

## 安全建议

-   使用环境变量或密钥管理服务（如 1Password、Vault）。
-   定期轮换 Key，发现异常立即吊销。
-   仅在后端服务器调用 API，避免在浏览器/移动端暴露 Key。
-   启用积分用量提醒（用户后台设置）。

## 验证配置

## 验证 gateway 访问

在发送真实请求之前，先做两个低成本检查：健康探测和模型列表。它们能确认 base URL、网络以及（对于 /v1/models）你的 API key — 完全不消耗额度。

### 1\. 存活探测 — /healthz

公开端点，无需鉴权。gateway 在线时返回 200 和 JSON 状态。可在 CI、监控或任何 shell 中使用。

curl (status)curl (body)PythonNode.js

```
curl -sS -o /dev/null -w "HTTP %{http_code}\n" \
  https://api.llmsrelay.com/healthz
```

### 2\. 鉴权 + 模型目录 — /v1/models

返回 /v1/messages 可用的模型 ID 列表。需要有效的 x-api-key。如果通过，说明 key、base URL 和请求头都正确。

curlPythonNode.js

```
curl -sS https://api.llmsrelay.com/v1/models \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" | jq '.data[].id'
```

正常响应应该是什么样

-   /healthz → HTTP 200，响应体 {"status":"ok", ...}。其他情况（超时、5xx、HTML 页面）意味着访问了错误的主机或存在网络/代理问题。
-   /v1/models → HTTP 200，响应体 {"object":"list","data":\[...\]}。data 中列出的就是 /v1/messages 接受的全部模型 ID。

常见错误

-   错误的 base URL。唯一正确的主机是 https://api.llmsrelay.com。不要使用 api.anthropic.com、api.llmsrelay.com（旧）或其他变体。
-   缺少 /v1 前缀。所有业务端点都在 /v1/\* 下（如 /v1/messages、/v1/models）。/healthz 是唯一例外，位于根路径。
-   错误的鉴权头。请使用 x-api-key: sk-cs4-...（Anthropic 风格）。除非 SDK 自动处理，否则不要发送 Authorization: Bearer ...。
-   无效的模型 ID。只有 /v1/models 返回的 ID 才能工作。公开目录包括 claude-opus-5-5、claude-fable-5-1、claude-opus-5、claude-fable-5、claude-opus-4.8、claude-opus-4.7、claude-opus-4.6、claude-sonnet-5、claude-sonnet-4.6 和 claude-haiku-4.5，具体取决于 Key 的过滤设置。

提示：在脚本和 CI 中以 /v1/models 作为模型 ID 的唯一来源 — 不要硬编码列表。

## 相关文章

[快速入门](/zh/docs/getting-started/quickstart/)[模型介绍](/zh/docs/getting-started/models/)[Enterprise AI API](/zh/enterprise/)

准备好开始了吗？

2 分钟即可获得 Claude 全系列模型 API 接入。

[查看价格](/zh/plans/)

---

_来源: https://llmsrelay.com/zh/docs/getting-started/authentication_

_完整文档: https://llmsrelay.com/llms-zh-full.txt_

### Claude API 概览 — 端点、格式与限制

Canonical URL: https://llmsrelay.com/zh/docs/api-reference/overview/

# Claude API 概览 — 端点、格式与限制

LLMsRelay Claude API 完整端点列表、请求/响应格式、流式输出与限流行为说明。

[🇬🇧 Read in English](/docs/api-reference/overview/)[🇷🇺 Читать на русском](/ru/docs/api-reference/obzor/)

LLMsRelay 是独立运营的 API 网关，与 Anthropic, PBC 无隶属或授权关系。产品和模型名称仅用于说明兼容性。

## 基础 URL

```
https://api.llmsrelay.com
```

OpenAI 兼容接口前缀：`/v1`

## 主要端点

-   POST /v1/messages — Anthropic Messages API
-   POST /v1/chat/completions — OpenAI 兼容
-   GET /v1/models — 模型列表
-   GET /healthz — 网关健康检查

## 流式输出（SSE）

在请求体添加 `"stream": true` 即可启用流式输出。响应通过 `text/event-stream` 推送增量内容。

## 速率限制

网关使用保护性限流而不是固定公开的套餐 RPM 表。超出限额时返回 `429`，并附带 `retry-after` 头。实际触发会受请求形态、并发度和当前负载影响。

## 冒烟测试 gateway

## 验证 gateway 访问

在发送真实请求之前，先做两个低成本检查：健康探测和模型列表。它们能确认 base URL、网络以及（对于 /v1/models）你的 API key — 完全不消耗额度。

### 1\. 存活探测 — /healthz

公开端点，无需鉴权。gateway 在线时返回 200 和 JSON 状态。可在 CI、监控或任何 shell 中使用。

curl (status)curl (body)PythonNode.js

```
curl -sS -o /dev/null -w "HTTP %{http_code}\n" \
  https://api.llmsrelay.com/healthz
```

### 2\. 鉴权 + 模型目录 — /v1/models

返回 /v1/messages 可用的模型 ID 列表。需要有效的 x-api-key。如果通过，说明 key、base URL 和请求头都正确。

curlPythonNode.js

```
curl -sS https://api.llmsrelay.com/v1/models \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" | jq '.data[].id'
```

正常响应应该是什么样

-   /healthz → HTTP 200，响应体 {"status":"ok", ...}。其他情况（超时、5xx、HTML 页面）意味着访问了错误的主机或存在网络/代理问题。
-   /v1/models → HTTP 200，响应体 {"object":"list","data":\[...\]}。data 中列出的就是 /v1/messages 接受的全部模型 ID。

常见错误

-   错误的 base URL。唯一正确的主机是 https://api.llmsrelay.com。不要使用 api.anthropic.com、api.llmsrelay.com（旧）或其他变体。
-   缺少 /v1 前缀。所有业务端点都在 /v1/\* 下（如 /v1/messages、/v1/models）。/healthz 是唯一例外，位于根路径。
-   错误的鉴权头。请使用 x-api-key: sk-cs4-...（Anthropic 风格）。除非 SDK 自动处理，否则不要发送 Authorization: Bearer ...。
-   无效的模型 ID。只有 /v1/models 返回的 ID 才能工作。公开目录包括 claude-opus-5-5、claude-fable-5-1、claude-opus-5、claude-fable-5、claude-opus-4.8、claude-opus-4.7、claude-opus-4.6、claude-sonnet-5、claude-sonnet-4.6 和 claude-haiku-4.5，具体取决于 Key 的过滤设置。

提示：在脚本和 CI 中以 /v1/models 作为模型 ID 的唯一来源 — 不要硬编码列表。

## 相关文章

[Messages API](/zh/docs/api-reference/messages/)[Models 端点](/zh/docs/api-reference/models/)[流式输出 (SSE)](/zh/docs/api-reference/streaming/)

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### Claude Messages API — POST /v1/messages 完整参考

Canonical URL: https://llmsrelay.com/zh/docs/api-reference/messages/

# Claude Messages API — POST /v1/messages 完整参考

Anthropic Messages API 完整参数：messages、system、max\_tokens、tools、stream、cache\_control。请求与响应示例。

[🇬🇧 Read in English](/docs/api-reference/messages/)[🇷🇺 Читать на русском](/ru/docs/api-reference/soobscheniya/)

LLMsRelay 是独立运营的 API 网关，与 Anthropic, PBC 无隶属或授权关系。产品和模型名称仅用于说明兼容性。

## 端点

POST https://api.llmsrelay.com/v1/messages

Headers:
  x-api-key: sk-cs4-...
  anthropic-version: 2023-06-01
  content-type: application/json

## 请求体参数

-   `model` — 模型 ID，如 `claude-sonnet-4.6`
-   `max_tokens` — 输出最大 Token 数（必填）
-   `messages` — 对话数组，元素含 `role` 与 `content`
-   `system` — 系统提示（字符串或 content blocks）
-   `top_p`, `top_k` — 采样控制
-   `stream` — 是否流式输出 (SSE)
-   `tools` — 工具调用定义
-   `cache_control` — Prompt Caching 控制

## 完整示例

cURL 完整请求bash

```
curl https://api.llmsrelay.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: sk-cs4-..." \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-4.6",
    "max_tokens": 1024,
    "system": "你是一个专业的中文翻译助手。",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "把这句话翻译成英语：今天天气真好"},
      {"role": "assistant", "content": "What lovely weather we have today."},
      {"role": "user", "content": "再翻译成法语"}
    ]
  }'
```

## 响应格式

{
  "id": "msg\_01...",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "model": "claude-sonnet-4.6",
  "content": \[
    {"type": "text", "text": "Quel beau temps aujourd'hui."}
  \],
  "stop\_reason": "end\_turn",
  "usage": {
    "input\_tokens": 45,
    "output\_tokens": 12
  }
}

`usage` 字段实时反馈 Token 用量，可用于客户端成本监控。

## 相关文章

[API 概览](/zh/docs/api-reference/overview/)[Models 端点](/zh/docs/api-reference/models/)[流式输出 (SSE)](/zh/docs/api-reference/streaming/)

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### Claude API Models 端点 — 可用模型列表

Canonical URL: https://llmsrelay.com/zh/docs/api-reference/models/

# Claude API Models 端点 — 可用模型列表

GET /v1/models 端点参考：列出当前 Key 可用的 Claude 模型及其网关能力元数据。

[🇬🇧 Read in English](/docs/api-reference/models/)[🇷🇺 Читать на русском](/ru/docs/api-reference/modeli/)

LLMsRelay 是独立运营的 API 网关，与 Anthropic, PBC 无隶属或授权关系。产品和模型名称仅用于说明兼容性。

## 端点

GET https://api.llmsrelay.com/v1/models

Headers:
  Authorization: Bearer sk-cs4-...

## cURL 示例

列出模型bash

```
curl https://api.llmsrelay.com/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer sk-cs4-..."
```

## 响应示例

{
  "object": "list",
  "data": \[
    {
      "id": "claude-opus-5",
      "object": "model",
      "context\_length": 1000000,
      "max\_output\_tokens": 32000
    },
    {
      "id": "claude-fable-5",
      "object": "model",
      "context\_length": 1000000,
      "max\_output\_tokens": 16384
    },
    {
      "id": "claude-opus-4.8",
      "object": "model",
      "context\_length": 1000000,
      "max\_output\_tokens": 32000
    },
    {
      "id": "claude-opus-4.7",
      "object": "model",
      "context\_length": 1000000,
      "max\_output\_tokens": 32000
    },
    {
      "id": "claude-opus-4.6",
      "object": "model",
      "context\_length": 1000000,
      "max\_output\_tokens": 32000
    },
    {
      "id": "claude-sonnet-5",
      "object": "model",
      "context\_length": 1000000,
      "max\_output\_tokens": 16384
    },
    {
      "id": "claude-sonnet-4.6",
      "object": "model",
      "context\_length": 1000000,
      "max\_output\_tokens": 16384
    },
    {
      "id": "claude-haiku-4.5",
      "object": "model",
      "context\_length": 200000,
      "max\_output\_tokens": 8192
    }
  \]
}

## 相关文章

[API 概览](/zh/docs/api-reference/overview/)[Messages API](/zh/docs/api-reference/messages/)[流式输出 (SSE)](/zh/docs/api-reference/streaming/)

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### Claude OpenAI 兼容 API — 用 OpenAI SDK 调用 Claude

Canonical URL: https://llmsrelay.com/zh/docs/api-reference/openai/

# Claude OpenAI 兼容 API — 用 OpenAI SDK 调用 Claude

LLMsRelay OpenAI 兼容端点 /v1/chat/completions 完整指南：Python/TypeScript/cURL 示例，零改动迁移业务代码。

[🇬🇧 Read in English](/docs/api-reference/openai/)[🇷🇺 Читать на русском](/ru/docs/api-reference/openai-sovmestimost/)

LLMsRelay 是独立运营的 API 网关，与 Anthropic, PBC 无隶属或授权关系。产品和模型名称仅用于说明兼容性。

> **TL;DR:**

- **Base URL:** https://api.llmsrelay.com/v1
- **端点:** POST /v1/chat/completions
- **API Key:** sk-cs4-*
- **最适合:** 已有 OpenAI SDK 或 OpenAI 兼容工具链

## 什么时候用这个兼容层

-   如果你的现有代码已经基于 OpenAI SDK 或 Chat Completions payload，这条路线最省迁移成本。Claude 模型使用 **Basic** 分组密钥，OpenAI/GPT 模型使用单独的 **Codex** 分组密钥。
-   如果你希望获得更原生、更直接的 Claude 行为与排障体验，请使用原生 `/v1/messages`。
-   对于 Cursor、Cline、Roo Code 这类 OpenAI 风格工具，通常默认走这条兼容路线。Kilo Code 的 GPT/Codex 模型应使用独立的 OpenAI Responses provider，请查看 [Kilo Code 配置](/zh/docs/guides/vscode-extensions/#kilo-code)。

## 端点

POST https://api.llmsrelay.com/v1/chat/completions

Headers:
  Authorization: Bearer sk-cs4-...
  content-type: application/json

## Python — OpenAI SDK

openai 包调用 Claudepython

```
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-cs4-...",
    base_url="https://api.llmsrelay.com/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4.6",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "你好，介绍一下你自己"}
    ]
)
print(response.choices[0].message.content)
```

## TypeScript — openai 包

openai NPM 包typescript

```
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: "sk-cs4-...",
  baseURL: "https://api.llmsrelay.com/v1",
});

const completion = await client.chat.completions.create({
  model: "claude-sonnet-4.6",
  messages: [{ role: "user", content: "你好" }],
});

console.log(completion.choices[0].message.content);
```

## 迁移指南

从 OpenAI 迁移到 Claude 只需 2 行改动：1) base\_url 改为 https://api.llmsrelay.com/v1；2) model 改为 claude-sonnet-4.6 / opus / haiku。其余代码完全不变。

## 重要兼容性说明

-   必须使用 `Authorization: Bearer YOUR_API_KEY`，并且 base URL 要带 `/v1`。这条路和原生 Anthropic 格式不是同一个端点。
-   system / developer 指令可能会被当作一条合并后的顶层指令来处理，而不是完全独立的多轮消息。
-   某些只属于 OpenAI 生态的参数，如果在 Claude 原生行为里没有直接对应关系，可能会被忽略。
-   即使 OpenAI 客户端暴露了 strict tool schema 等开关，也不要默认认为它一定能带来严格模式保证。
-   如果某个能力通过 Chat Completions 表达起来很别扭，最直接的做法通常是改用原生 `/v1/messages`。

一个简单原则：为了迁移成本低、兼容现有 tooling，用 OpenAI 兼容层；为了最干净的 Claude-specific 集成，用原生 Messages API。

## 相关文章

[API 概览](/zh/docs/api-reference/overview/)[Messages API](/zh/docs/api-reference/messages/)[Models 端点](/zh/docs/api-reference/models/)

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### Claude API 流式输出 — Server-Sent Events 实现指南

Canonical URL: https://llmsrelay.com/zh/docs/api-reference/streaming/

# Claude API 流式输出 — Server-Sent Events 实现指南

启用 stream: true 实现 SSE 流式响应，逐 Token 推送，降低首 Token 延迟。Python / TypeScript 完整示例。

[🇬🇧 Read in English](/docs/api-reference/streaming/)[🇷🇺 Читать на русском](/ru/docs/api-reference/striming/)

LLMsRelay 是独立运营的 API 网关，与 Anthropic, PBC 无隶属或授权关系。产品和模型名称仅用于说明兼容性。

## 启用流式输出

在请求体中加入 `"stream": true`，响应将变为 **SSE (Server-Sent Events)** 流。每个 Token 会立即推送，无需等待整体生成完成。

## Python 示例

Anthropic SDK 流式python

```
from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(
    api_key="sk-cs4-...",
    base_url="https://api.llmsrelay.com"
)

with client.messages.stream(
    model="claude-sonnet-4.6",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "用中文写一首关于秋天的短诗"}]
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)
```

## TypeScript 示例

Anthropic SDK 流式typescript

```
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

const client = new Anthropic({
  apiKey: "sk-cs4-...",
  baseURL: "https://api.llmsrelay.com",
});

const stream = await client.messages.stream({
  model: "claude-sonnet-4.6",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "用中文写一首关于秋天的短诗" }],
});

for await (const chunk of stream) {
  if (chunk.type === "content_block_delta" && chunk.delta.type === "text_delta") {
    process.stdout.write(chunk.delta.text);
  }
}
```

## SSE 事件类型

-   `message_start` — 消息开始（含 Token 用量初始值）
-   `content_block_start` — 内容块开始
-   `content_block_delta` — 文本增量（最常见）
-   `content_block_stop` — 内容块结束
-   `message_delta` — 消息状态更新（含累计 Token）
-   `message_stop` — 消息结束

流式输出可降低首 Token 延迟到 200–500ms，是聊天/编程辅助场景的强烈推荐。

## 相关文章

[API 概览](/zh/docs/api-reference/overview/)[Messages API](/zh/docs/api-reference/messages/)[Models 端点](/zh/docs/api-reference/models/)

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---

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### 错误处理 — HTTP 状态码与重试策略

Canonical URL: https://llmsrelay.com/zh/docs/api-reference/errors/

# 错误处理 — HTTP 状态码与重试策略

Claude API 常见错误码（401/402/429/500）含义及处理建议，附 Python 重试示例。

[🇬🇧 Read in English](/docs/api-reference/errors/)[🇷🇺 Читать на русском](/ru/docs/api-reference/oshibki/)

LLMsRelay 是独立运营的 API 网关，与 Anthropic, PBC 无隶属或授权关系。产品和模型名称仅用于说明兼容性。

## 常见状态码

-   **400** — 请求格式错误，检查 JSON 与字段名。
-   **401** — API Key 无效或过期。
-   **402** — 积分不足，请充值。
-   **429** — 超出速率限制，请重试或提升限额。
-   **500/502/503** — 上游 Anthropic 暂时不可用，建议重试。

## Python 重试示例

```
import time
from anthropic import Anthropic, APIError

client = Anthropic(api_key="sk-cs4-...", base_url="https://api.llmsrelay.com")

def call_with_retry(messages, max_retries=3):
    for i in range(max_retries):
        try:
            return client.messages.create(
                model="claude-sonnet-4.6",
                max_tokens=1024,
                messages=messages,
            )
        except APIError as e:
            if e.status_code in (429, 500, 502, 503) and i < max_retries - 1:
                time.sleep(2 ** i)  # 指数退避
                continue
            raise
```

## 相关文章

[API 概览](/zh/docs/api-reference/overview/)[Messages API](/zh/docs/api-reference/messages/)[Models 端点](/zh/docs/api-reference/models/)

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---

_来源: https://llmsrelay.com/zh/docs/api-reference/errors_

_完整文档: https://llmsrelay.com/llms-zh-full.txt_

### Claude Code CLI — 中国大陆配置指南

Canonical URL: https://llmsrelay.com/zh/docs/guides/claude-code/

# Claude Code CLI — 中国大陆配置指南

在终端使用 Claude Code（Anthropic 官方 CLI）通过 LLMsRelay 连接 Claude API。无需 VPN，支持中国大陆直连。

[🇬🇧 Read in English](/docs/guides/claude-code/)[🇷🇺 Читать на русском](/ru/docs/guides/claude-code/)

LLMsRelay 是独立运营的 API 网关，与 Anthropic, PBC 无隶属或授权关系。产品和模型名称仅用于说明兼容性。

## 安装

```
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
```

## 配置环境变量

bash / zsh (~/.zshrc 或 ~/.bashrc)bash

```
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.llmsrelay.com
export ANTHROPIC_API_KEY="YOUR_SK_CS4_KEY"
export ANTHROPIC_MODEL="claude-sonnet-4.6"
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="claude-haiku-4.5"
export DISABLE_TELEMETRY=1
export DISABLE_AUTOUPDATER=1
```

PowerShell (Windows)powershell

```
$env:ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.llmsrelay.com"
$env:ANTHROPIC_API_KEY="YOUR_SK_CS4_KEY"
$env:ANTHROPIC_MODEL="claude-sonnet-4.6"
$env:ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="claude-haiku-4.5"
$env:DISABLE_TELEMETRY="1"
$env:DISABLE_AUTOUPDATER="1"
```

## ~/.claude/settings.json (推荐)

创建 `~/.claude/settings.json`，让 CLI 与 VS Code 扩展使用同一份配置：

~/.claude/settings.json (canonical)json

```
{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.llmsrelay.com",
    "ANTHROPIC_API_KEY": "YOUR_SK_CS4_KEY",
    "ANTHROPIC_MODEL": "claude-sonnet-4.6",
    "ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL": "claude-haiku-4.5",
    "DISABLE_TELEMETRY": "1",
    "DISABLE_AUTOUPDATER": "1"
  }
}
```

只用 ANTHROPIC\_API\_KEY

不要使用 `ANTHROPIC_AUTH_TOKEN` — 它是 Anthropic Pro/Max 的 OAuth 登录令牌，与自定义网关不兼容。

## 验证连接

Healthbash

```
curl https://api.llmsrelay.com/healthz
```

模型列表bash

```
curl https://api.llmsrelay.com/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer $ANTHROPIC_API_KEY"
```

## 启动 Claude Code

```
cd your-project
claude
```

现在你可以让 Claude 阅读、修改、重构代码，全部在中国大陆直连。

## Claude Code 常见配置错误

### UI 选择的模型与 ANTHROPIC\_MODEL 冲突

最常见的问题之一：你在 Claude Code UI 中选择了一个模型（例如 `opus[1m]`）， 但实际发出的请求却使用了另一个模型（例如 `claude-sonnet-4.6`）。 1M 上下文窗口和所选 effort 也好像没有生效。

原因通常是 `~/.claude/settings.json` 中同时存在：

-   顶层 `"model": "opus[1m]"`（UI / picker 选择），以及
-   `env.ANTHROPIC_MODEL` 指向了不同的模型。

`ANTHROPIC_MODEL` 是环境变量覆盖，会覆盖 UI 选择并决定实际请求使用的模型。`ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL` 类似，但仅影响内部的 small/fast 路径（摘要、轻量步骤）——这不一定是 bug，但可以解释为什么部分调用走了另一个更便宜的模型。

模型只保留一个权威来源

如果希望以 picker 为准，请不要同时保留 UI 选择的模型和与之冲突的 `ANTHROPIC_MODEL`。

### 推荐配置

**方案 1 — 通过 UI / picker 控制模型**（不要设置 `ANTHROPIC_MODEL`）：

~/.claude/settings.json (UI 控制模型)json

```
{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.llmsrelay.com",
    "ANTHROPIC_API_KEY": "YOUR_SK_CS4_KEY",
    "ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL": "claude-haiku-4.5"
  },
  "model": "opus[1m]"
}
```

**方案 2 — 用 `ANTHROPIC_MODEL` 强制锁定单一模型**：

~/.claude/settings.json (env 锁定模型)json

```
{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.llmsrelay.com",
    "ANTHROPIC_API_KEY": "YOUR_SK_CS4_KEY",
    "ANTHROPIC_MODEL": "claude-opus-4.7"
  }
}
```

`ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL` 仅用于 fast/small 模型行为，不要把它当成主模型。

### 检查清单：使用了错误的模型

如果出现以下任意一种情况：

-   UI 中显示的模型与实际计费的模型不一致；
-   `1m` 上下文未生效；
-   effort 设置似乎没有生效；
-   意外使用了 Sonnet 而不是 Opus（或相反）。

请按以下顺序检查：

1.  `~/.claude/settings.json` — `env.ANTHROPIC_MODEL` 是否与顶层 `"model"` 冲突？
2.  项目根目录的 `.claude/settings.json` — 同样检查；项目级文件会覆盖用户级文件。
3.  Shell 环境：`env | grep ANTHROPIC` — 是否在 `~/.zshrc` / `~/.bashrc` / PowerShell profile 中导出了 `ANTHROPIC_MODEL` 或 `ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL`？
4.  VS Code / Claude Code 扩展设置 — 扩展可能继承自带 `ANTHROPIC_MODEL` 覆盖的环境。

移除冲突的覆盖（或让两边一致），重启 CLI / VS Code，然后重试。

## Windows 完整配置指南

上面的步骤在 Windows 上同样适用，但 PATH、环境变量和配置文件路径不一样。本节是 Windows 专用的完整配方。

### 1\. 安装 Node.js LTS

从 [nodejs.org](https://nodejs.org) 下载 LTS 安装包，打开新的 PowerShell 验证：

```
node -v
npm -v
```

### 2\. 全局安装 Claude Code

```
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
claude --version
```

如果提示 `claude` 不是命令，关闭并重新打开 PowerShell。npm 全局目录 `%APPDATA%\npm` 仅在新会话中加入 PATH。

### 3\. 持久化环境变量

`$env:...` 仅在当前会话有效。用 `setx` 写入用户配置：

PowerShell（运行一次）powershell

```
setx ANTHROPIC_BASE_URL "https://api.llmsrelay.com"
setx ANTHROPIC_API_KEY "YOUR_SK_CS4_KEY"
setx ANTHROPIC_MODEL "claude-sonnet-4.6"
setx ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL "claude-haiku-4.5"
setx DISABLE_TELEMETRY "1"
setx DISABLE_AUTOUPDATER "1"
```

GUI 替代方案：Win+R → `sysdm.cpl` → 高级 → 环境变量 → 用户变量。

`setx` 不会影响当前终端，请关掉再开新 PowerShell。

### 4\. Windows 上的 settings.json

路径是 `%USERPROFILE%\.claude\settings.json`（例如 `C:\Users\<you>\.claude\settings.json`）：

```
mkdir $env:USERPROFILE\.claude -ErrorAction SilentlyContinue
notepad $env:USERPROFILE\.claude\settings.json
```

粘贴上文相同的 JSON。

### 5\. WSL / Remote-WSL

`setx` 设的变量不会进入 WSL。在 WSL 内的 `~/.bashrc` 也要导出：

~/.bashrc（WSL 内）bash

```
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.llmsrelay.com"
export ANTHROPIC_API_KEY="YOUR_SK_CS4_KEY"
export ANTHROPIC_MODEL="claude-sonnet-4.6"
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="claude-haiku-4.5"
```

### 6\. Windows 常见问题

-   **"claude 不是命令"** — 打开新 PowerShell，或把 `%APPDATA%\npm` 手动加入 PATH。
-   **PowerShell 引号** — 始终用双引号包裹值。cmd.exe 的引号规则不同，会破坏 URL。
-   **企业代理**：`setx HTTPS_PROXY "http://proxy.company:8080"`。
-   **杀软 / SmartScreen** — 把 `api.llmsrelay.com` 与 `node.exe` 加入白名单。
-   **长路径错误**（npm 全局安装）— 启用 Win10/11 长路径：`git config --system core.longpaths true` 或注册表 LongPathsEnabled。

## 相关文章

[Cursor IDE 配置](/zh/docs/guides/cursor/)[Codex CLI 与扩展](/zh/docs/guides/codex-cli/)[OpenAI 兼容 IDE](/zh/docs/guides/openai-ides/)

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_来源: https://llmsrelay.com/zh/docs/guides/claude-code_

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### Cursor IDE 配置 Claude API — 中国直连指南

Canonical URL: https://llmsrelay.com/zh/docs/guides/cursor/

# Cursor IDE 配置 Claude API — 中国直连指南

3 步在 Cursor 中接入 Claude Sonnet/Opus 4.7。中国大陆免 VPN，支持 Composer、Agent、Tab 全功能。

[🇬🇧 Read in English](/docs/api-reference/cursor-ide/)[🇷🇺 Читать на русском](/ru/docs/guides/cursor/)

LLMsRelay 是独立运营的 API 网关，与 Anthropic, PBC 无隶属或授权关系。产品和模型名称仅用于说明兼容性。

## 步骤 1：获取 API Key

访问 [llmsrelay.com](https://llmsrelay.com/zh/) 注册账号， 通过 USDT/加密货币购买积分（最低 $5），在用户后台一键生成 API Key。

## 步骤 2：配置 Cursor

打开 Cursor Settings（`Cmd/Ctrl + ,`），找到 **Models** 标签：

1.  在 **OpenAI API Key** 字段填入 `sk-cs4-...`
2.  勾选 **Override OpenAI Base URL**，填 `https://api.llmsrelay.com/v1`（必须包含 `/v1`）
3.  点击 **Verify** 按钮验证连接
4.  在模型列表中启用 `claude-sonnet-4.6` 与 `claude-opus-4.7`

验证成功后，Composer、Agent、Tab 自动补全即可使用 Claude 模型。

## 步骤 3：测试

新建一个文件，使用 `Cmd/Ctrl + K` 让 Claude 写一段代码，验证是否正常响应：

```
用 Python 写一个简单的快速排序
```

## Windows 配置

1.  从 [cursor.sh](https://cursor.sh) 下载 Windows 安装包，安装后会自动把 `cursor` 加入 PATH。
2.  按 Ctrl+, 打开 **Settings → Models**。
3.  开启 **OpenAI API Key**，粘贴 `sk-cs4-...`。
4.  开启 **Override OpenAI Base URL**，填 `https://api.llmsrelay.com/v1`（必须带 `/v1`）。
5.  点 **Verify**，再添加 `claude-sonnet-4.6`、`claude-opus-4.7`、`claude-haiku-4.5`。

换了 API Key 后请彻底关闭 Cursor：关闭所有窗口，再到任务管理器结束 `Cursor.exe`。配置目录在 `%APPDATA%\Cursor`。

-   **企业代理**：在 PowerShell 运行 `setx HTTPS_PROXY "http://proxy.company:8080"` 后重启 Cursor。
-   **SmartScreen / 杀软** — 把 `api.llmsrelay.com` 加入白名单。
-   **Tab 自动补全** 用的是 Cursor 自家模型，与本设置无关；Chat / Composer / Agent 才走 LLMsRelay。
-   **中国大陆**：LLMsRelay 直连，无需 VPN。

## 相关文章

[Claude Code CLI](/zh/docs/guides/claude-code/)[Codex CLI 与扩展](/zh/docs/guides/codex-cli/)[OpenAI 兼容 IDE](/zh/docs/guides/openai-ides/)

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### VS Code 扩展配置 — Cline / Roo Code / Continue

Canonical URL: https://llmsrelay.com/zh/docs/guides/vscode/

# VS Code 扩展配置 — Cline / Roo Code / Continue

在 VS Code 的 Cline、Roo Code、Continue 等 AI 编程扩展中接入 Claude API，中国大陆免 VPN。

[🇬🇧 Read in English](/docs/guides/vscode-extensions/)[🇷🇺 Читать на русском](/ru/docs/guides/vscode-rasshireniya/)

LLMsRelay 是独立运营的 API 网关，与 Anthropic, PBC 无隶属或授权关系。产品和模型名称仅用于说明兼容性。

## Cline 配置

1.  在 VS Code 安装 **Cline** 扩展。
2.  打开 Cline 设置，选择 **API Provider: OpenAI Compatible**。
3.  填入 API Key：`sk-cs4-...`
4.  填入 **Custom Base URL**：`https://api.llmsrelay.com/v1`
5.  选择模型 `claude-sonnet-4.6`

## Roo Code 配置

同 Cline，配置方式完全一致。Roo Code 是 Cline 的多 Agent 分支版本。

## Continue 配置

编辑 `~/.continue/config.json`：

```
{
  "models": [{
    "title": "Claude Sonnet 4.6",
    "provider": "anthropic",
    "model": "claude-sonnet-4.6",
    "apiKey": "sk-cs4-...",
    "apiBase": "https://api.llmsrelay.com"
  }]
}
```

## Kilo Code 配置

Kilo Code 使用两个独立的自定义 provider：Anthropic Messages 用于 Claude，OpenAI Responses 用于 GPT/Codex。不要把两种协议合并到一个 provider。

选择正确的密钥分组

Claude/Anthropic 模型请选择 **Basic** 分组的密钥，OpenAI/GPT/Codex 模型请选择单独的 **Codex** 分组密钥。一个密钥同时只有一个生效分组， 如果要同时使用两个 provider，请创建两个密钥。

### 1\. 添加 provider

在 Kilo 的 provider 设置中添加，或编辑用户级别的 `kilo.jsonc`：

kilo.jsoncjsonc

```
{
  "$schema": "https://app.kilo.ai/config.json",
  "provider": {
    "llmsrelay-anthropic": {
      "name": "LLMsRelay Anthropic Messages",
      "npm": "@ai-sdk/anthropic",
      "options": {
        "baseURL": "https://api.llmsrelay.com/v1"
      },
      "models": {
        "claude-opus-5": { "name": "claude-opus-5", "reasoning": true },
        "claude-fable-5": { "name": "claude-fable-5", "reasoning": true },
        "claude-opus-4.8": { "name": "claude-opus-4.8", "reasoning": true },
        "claude-opus-4.7": { "name": "claude-opus-4.7", "reasoning": true },
        "claude-opus-4.6": { "name": "claude-opus-4.6", "reasoning": true },
        "claude-sonnet-5": { "name": "claude-sonnet-5", "reasoning": true },
        "claude-sonnet-4.6": { "name": "claude-sonnet-4.6", "reasoning": true },
        "claude-haiku-4.5": { "name": "claude-haiku-4.5", "reasoning": true }
      }
    },
    "llmsrelay-openai": {
      "name": "LLMsRelay OpenAI Responses",
      "npm": "@ai-sdk/openai",
      "env": ["OPENAI_API_KEY"],
      "options": {
        "baseURL": "https://api.llmsrelay.com/v1"
      },
      "models": {
        "gpt-5.5": { "name": "gpt-5.5", "reasoning": true },
        "gpt-5.6-sol": { "name": "gpt-5.6-sol", "reasoning": true },
        "gpt-5.6-terra": { "name": "gpt-5.6-terra", "reasoning": true },
        "gpt-6-sol": { "name": "gpt-6-sol", "reasoning": true },
        "gpt-6-astra": { "name": "gpt-6-astra", "reasoning": true }
      }
    }
  }
}
```

### 2\. 安全添加 API Key

通过 Kilo 的 credentials 对话框或 `/connect` 为 Anthropic provider 添加 **Basic** 密钥，为 OpenAI provider 添加单独的 **Codex** 密钥。请使用不同的占位符： `sk-cs4-YOUR_BASIC_KEY` 和 `sk-cs4-YOUR_CODEX_KEY`。不要把真实 Key 写入 `kilo.jsonc`、项目文件、截图或公开仓库。

### 3\. 选择模型

使用 `GET /v1/models` 返回的完整模型 ID。Claude 从 Anthropic provider 选择，GPT/Codex 从 OpenAI Responses provider 选择，例如 `gpt-5.5`。Claude 使用 `/v1/messages`， OpenAI 使用 `/v1/responses`。

修改 provider 或模型列表后，请执行 VS Code 的 Reload Window，并新建 Kilo 会话，以清除旧的模型选择缓存。

## Windows 配置（适用于全部扩展）

在 Windows 上，Continue、Cline、Roo Code 和 Kilo Code 使用同一个 gateway，但 provider 模式不同。 先完成下面的通用步骤，再按扩展专属说明配置。

### 1\. 准备

-   VS Code 1.80+（建议最新版）
-   Node.js LTS — 仅 Continue 的 CLI / MCP 模式需要。在 PowerShell 执行 `node -v` 验证。
-   从面板获取的 LLMsRelay 密钥：Claude 用 `sk-cs4-YOUR_BASIC_KEY`，OpenAI 用 `sk-cs4-YOUR_CODEX_KEY`。

### 2\. 设置环境变量（PowerShell）

打开 **PowerShell**（不要使用 cmd.exe）执行以下命令。`setx` 会将变量写入用户配置，_新打开_的终端与进程都会读取到。

PowerShellpowershell

```
setx ANTHROPIC_BASE_URL "https://api.llmsrelay.com"
setx ANTHROPIC_API_KEY "sk-cs4-YOUR_BASIC_KEY"
setx OPENAI_BASE_URL "https://api.llmsrelay.com/v1"
setx OPENAI_API_KEY "sk-cs4-YOUR_CODEX_KEY"
```

GUI 方式：Win+R → 输入 `sysdm.cpl` →**高级** →**环境变量**，在「用户变量」中添加上述 5 个变量。

### 3\. 完全重启 VS Code

VS Code 仅在启动时读取环境变量。执行 `setx` 后请关闭所有 VS Code 窗口， 打开任务管理器（Ctrl+Shift+Esc）结束所有 `Code.exe` 进程后重新打开，否则扩展仍读取旧值。

### 4\. 各扩展的 Windows 注意事项

-   **Continue** — 配置文件位于 `%USERPROFILE%\.continue\config.yaml`。可通过 `notepad %USERPROFILE%\.continue\config.yaml` 打开。
-   **Cline / Roo Code** — 在扩展设置中选择 **OpenAI Compatible**， 填入 Base URL `https://api.llmsrelay.com/v1` 与 API Key。 步骤 2 的环境变量作为默认值生效，UI 中填入的值优先级更高。
-   **Kilo Code** — 使用上方 [Kilo Code 配置](#kilo-code)中的两个自定义 provider。通过 Kilo credentials 或 `/connect` 管理 Key，并选择 `GET /v1/models` 返回的完整模型 ID。

### 5\. WSL / Remote-WSL 用户

Windows 的环境变量**不会**传递到 WSL。请在 WSL 内的 `~/.bashrc`（或 `~/.zshrc`）中追加：

~/.bashrc (WSL 内)bash

```
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.llmsrelay.com"
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-cs4-YOUR_BASIC_KEY"
export OPENAI_BASE_URL="https://api.llmsrelay.com/v1"
export OPENAI_API_KEY="sk-cs4-YOUR_CODEX_KEY"
```

### 6\. 常见问题

-   `setx` 不会影响当前终端，请新开一个窗口。
-   PowerShell 中务必使用双引号包裹值，特别是包含 `/` 的 URL。
-   公司代理：额外执行 `setx HTTPS_PROXY "http://proxy.company:8080"`。
-   杀毒软件 / 防火墙拦截：请将 `api.llmsrelay.com` 加入白名单。
-   调用了错误的模型 — 请参阅 [Claude Code 常见配置错误](/zh/docs/guides/claude-code/#common-mistakes)。

## 使用了错误的模型？

检查 ANTHROPIC\_MODEL 冲突

如果扩展实际调用的模型与你在 UI 中选择的不一致，请参阅 [Claude Code 常见配置错误](/zh/docs/guides/claude-code/#common-mistakes)——最常见的原因是 UI 选择的 `model` 与 `ANTHROPIC_MODEL` 环境变量冲突。

## 相关文章

[Cursor IDE 配置](/zh/docs/guides/cursor/)[Claude Code CLI](/zh/docs/guides/claude-code/)[Codex CLI 与扩展](/zh/docs/guides/codex-cli/)

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### Claude API Key 配置指南 — 创建、限额、安全管理

Canonical URL: https://llmsrelay.com/zh/docs/guides/api-key-configuration/

# Claude API Key 配置指南 — 创建、限额、安全管理

如何创建和管理 sk-cs4-\* API Key：每 Key 模型白名单、IDE 绑定、IP 白名单 (CIDR)、用量上限、流式开关、零停机轮换。

[🇬🇧 Read in English](/docs/guides/api-key-configuration/)[🇷🇺 Читать на русском](/ru/docs/guides/nastrojka-api-klyucha/)

LLMsRelay 是独立运营的 API 网关，与 Anthropic, PBC 无隶属或授权关系。产品和模型名称仅用于说明兼容性。

## 创建 API Key

登录 [用户后台](https://llmsrelay.com/zh/) → 「API Keys」→ 「创建新 Key」。输入名称便于区分用途（例如 `cursor-mac`、`prod-server`）。

Key 只显示一次。请立即复制到密码管理器或环境变量，丢失只能重新生成。

## Key 级别限额（推荐配置）

-   **允许模型** — 仅允许 Sonnet 4.6 + Haiku 4.5（Cursor 默认）
-   **IDE 绑定** — Cursor / Claude Code / Cline / VS Code 任选
-   **IP 白名单 (CIDR)** — 例如 `203.0.113.0/24` 限制公司网络
-   **每日积分上限** — 例如 100 积分/天 防止失控
-   **每月积分上限** — 例如 2,000 积分/月
-   **流式输出** — 强制开启或关闭

## 环境变量配置

bash / zshbash

```
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.llmsrelay.com
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-cs4-...
```

对于 OpenAI 兼容 SDK：

OpenAI SDK 兼容bash

```
export OPENAI_BASE_URL=https://api.llmsrelay.com/v1
export OPENAI_API_KEY=sk-cs4-...
```

## 零停机轮换

1.  创建新 Key（旧 Key 仍然有效）
2.  更新生产环境的环境变量
3.  等待所有服务读取新值（Reload / Rolling Restart）
4.  在后台撤销旧 Key

## 相关文章

[Cursor IDE 配置](/zh/docs/guides/cursor/)[Claude Code CLI](/zh/docs/guides/claude-code/)[Codex CLI 与扩展](/zh/docs/guides/codex-cli/)

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### Claude API 速率限制 — 429、Retry-After 与吞吐建议

Canonical URL: https://llmsrelay.com/zh/docs/guides/rate-limits/

# Claude API 速率限制 — 429、Retry-After 与吞吐建议

LLMsRelay 的 429 处理、Retry-After、保护性限流与高吞吐场景建议。

[🇬🇧 Read in English](/docs/guides/rate-limits/)[🇷🇺 Читать на русском](/ru/docs/guides/limity-zaprosov/)

LLMsRelay 是独立运营的 API 网关，与 Anthropic, PBC 无隶属或授权关系。产品和模型名称仅用于说明兼容性。

## 限流是如何工作的

| 范围 | 说明 |
| --- | --- |
| 每个 API Key | 单个 Key 可能被独立限流 |
| 按 Key 并发 | 过多同时进行的长请求可能触发 429 |
| 网关全局保护 | 高负载时网关会主动保护稳定性 |
| 大附件 / 多模态 | 这类请求可能比纯文本更严格 |

我们不公开固定的 RPM/TPM 数字表作为外部契约。如果你需要更高持续吞吐，请联系客服并说明你的负载模式。

## HTTP 429 处理

当超过限额时，API 返回：

HTTP/1.1 429 Too Many Requests
retry-after: 8

{"error": {"type": "rate\_limit\_error", "message": "..."}}

客户端应解析 `retry-after` 头并等待对应秒数后重试。建议结合指数退避，并降低并发而不是盲目重试。

## 最佳实践

-   使用 **客户端排队**（p-limit / bottleneck）控制并发
-   启用 **缓存** 降低重复流量
-   对长流式请求和多模态请求使用更保守的并发与重试策略
-   不同项目 / 服务使用独立 Key，避免相互影响
-   如需更高限额，联系客服开通

Cursor / Claude Code 往往会自动重试 429，但如果频繁触发，真正该做的是降低并发或联系支持，而不是堆更多重试。

## 相关文章

[Cursor IDE 配置](/zh/docs/guides/cursor/)[Claude Code CLI](/zh/docs/guides/claude-code/)[Codex CLI 与扩展](/zh/docs/guides/codex-cli/)

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### Codex CLI 与扩展：配置 OpenAI API

Canonical URL: https://llmsrelay.com/zh/docs/guides/codex-cli/

# Codex CLI 与扩展：配置 OpenAI API

通过 LLMsRelay 在 OpenAI Codex CLI 与 Codex VS Code 扩展中使用 OpenAI API。一分钟完成 Responses API 配置。

[🇬🇧 Read in English](/docs/guides/codex-cli/)[🇷🇺 Читать на русском](/ru/docs/guides/codex-cli/)

LLMsRelay 是独立运营的 API 网关，与 Anthropic, PBC 无隶属或授权关系。产品和模型名称仅用于说明兼容性。

> **TL;DR:**

- **Base URL:** https://api.llmsrelay.com/v1
- **端点:** POST /v1/responses
- **密钥:** sk-cs4-*（Codex 分组）
- **模型:** gpt-5.5, gpt-5.6-sol, gpt-5.6-terra, gpt-6-sol, gpt-6-astra

## 概览

OpenAI 的 **Codex CLI** 和 **Codex VS Code 扩展** 通过 **Responses API**（`/v1/responses`）与提供商通信。 LLMsRelay Codex 提供该端点，因此你可以用现有积分和一个 Codex 分组密钥驱动 **OpenAI API**。

想用基于 `/v1/chat/completions` 的 OpenAI 兼容聊天客户端（Cline、Roo、Continue）？请看 [OpenAI 兼容 IDE](/zh/docs/guides/openai-ides) 指南。

## 第 1 步 — 创建 Codex 分组密钥

在 [控制台 → API 密钥](/dashboard/keys) 创建`sk-cs4-…` 密钥并选择**Codex** 分组。只显示一次，请立即复制。

## 第 2 步 — 检查 Codex 分组

确认密钥分组为 **Codex**，它会将请求路由到 OpenAI API。 如果同时使用 Claude，请另建 Basic 或 Pro 分组密钥；账户余额共享。

Codex 分组仅提供 OpenAI API

Codex 分组密钥通过 OpenAI 端点提供已批准的 GPT 模型目录。 该分组不使用 `/v1/messages`。

## 第 3 步 — 配置 Codex CLI

Codex CLI 读取 `~/.codex/config.toml`。添加使用 Responses API 的提供商：

~/.codex/config.tomltoml

```
model = "gpt-5.5"
model_provider = "llmsrelay"

[model_providers.llmsrelay]
name = "LLMsRelay Codex"
base_url = "https://api.llmsrelay.com/v1"
env_key = "LLMSRELAY_API_KEY"
wire_api = "responses"
```

shellbash

```
export LLMSRELAY_API_KEY="sk-cs4-你的密钥"
codex
```

`wire_api = "responses"` 让 Codex CLI 调用 `/v1/responses`，流式输出开箱即用。

## 第 4 步 — Codex VS Code 扩展

扩展共用同一个 `~/.codex/config.toml`。配置好提供商并导出 `LLMSRELAY_API_KEY` 后，在扩展模型选择器中选择 `gpt-5.5` 即可。

## 第 5 步 — 测试

Responses API 测试bash

```
curl https://api.llmsrelay.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer sk-cs4-你的密钥" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.5",
    "input": "用三个词打个招呼。"
  }'
```

成功的响应说明密钥、档位与端点都已就绪。若提示模型错误，用 `GET /v1/models` 确认模型 id。

## 相关文章

[Cursor IDE 配置](/zh/docs/guides/cursor/)[Claude Code CLI](/zh/docs/guides/claude-code/)[OpenAI 兼容 IDE](/zh/docs/guides/openai-ides/)

准备好开始了吗？

2 分钟即可获得 Claude 全系列模型 API 接入。

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---

_来源: https://llmsrelay.com/zh/docs/guides/codex-cli_

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### OpenAI 兼容 IDE（Cline、Roo、Continue）

Canonical URL: https://llmsrelay.com/zh/docs/guides/openai-ides/

# OpenAI 兼容 IDE（Cline、Roo、Continue）

将 Cline、Roo Code、Continue 以及任何 OpenAI 兼容 IDE 通过 LLMsRelay 的 /v1/chat/completions 端点接入 OpenAI API。

[🇬🇧 Read in English](/docs/guides/openai-ides/)[🇷🇺 Читать на русском](/ru/docs/guides/openai-ides/)

LLMsRelay 是独立运营的 API 网关，与 Anthropic, PBC 无隶属或授权关系。产品和模型名称仅用于说明兼容性。

> **TL;DR:**

- **Base URL:** https://api.llmsrelay.com/v1
- **端点:** POST /v1/chat/completions
- **密钥:** sk-cs4-*（Codex 分组）
- **模型:** 最新 OpenAI 模型（如 gpt-5.5）

## 何时使用本指南

大多数 IDE 助手都使用 OpenAI 的 `/v1/chat/completions` 格式，并允许自定义 base URL。 这适用于 **Cline**、**Roo Code**、 **Continue** 等。

使用原生 **Codex CLI** 或 **Codex 扩展**？它们走 Responses API —— 请看 [Codex CLI 与扩展](/zh/docs/guides/codex-cli) 指南。

## Cline

1.  Cline 设置 → API Provider。
2.  选择 **OpenAI Compatible**。
3.  Base URL：`https://api.llmsrelay.com/v1`
4.  API Key：你的 `sk-cs4-…` 密钥
5.  Model ID：`gpt-5.5`

## Roo Code

1.  Settings → Providers → **OpenAI Compatible**。
2.  Base URL：`https://api.llmsrelay.com/v1`
3.  API Key：你的 `sk-cs4-…` 密钥
4.  Model：`gpt-5.5`

## Continue

编辑 `~/.continue/config.json`：

~/.continue/config.jsonjson

```
{
  "models": [
    {
      "title": "OpenAI (LLMsRelay)",
      "provider": "openai",
      "model": "gpt-5.5",
      "apiKey": "sk-cs4-你的密钥",
      "apiBase": "https://api.llmsrelay.com/v1"
    }
  ]
}
```

## 直接调用 SDK

### Python（openai SDK）

pythonpython

```
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-cs4-你的密钥",
    base_url="https://api.llmsrelay.com/v1",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "用 Python 写快速排序。"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)
```

## 说明

-   可用的 OpenAI 模型列表 —— `GET /v1/models`（带你的密钥）。
-   `/v1/messages`（Anthropic 格式）不适用于 Codex 分组密钥。
-   OpenAI 用量按公布的 OpenAI token 费率从 LLMsRelay 积分中扣除。

## 相关文章

[Cursor IDE 配置](/zh/docs/guides/cursor/)[Claude Code CLI](/zh/docs/guides/claude-code/)[Codex CLI 与扩展](/zh/docs/guides/codex-cli/)

准备好开始了吗？

2 分钟即可获得 Claude 全系列模型 API 接入。

[查看价格](/zh/plans/)

---

_来源: https://llmsrelay.com/zh/docs/guides/openai-ides_

_完整文档: https://llmsrelay.com/llms-zh-full.txt_

### Claude API 价格 — Token 费率与 Anthropic 等量套餐

Canonical URL: https://llmsrelay.com/zh/docs/billing/pricing/

# Claude API 价格 — Token 费率与 Anthropic 等量套餐

Claude Opus 4.7、Sonnet 4.6、Haiku 4.5 的 Token 计费明细，以及 Test Pack、Starter、Pro 的 Anthropic-equivalent usage 套餐对照。

[🇬🇧 Read in English](/docs/billing/pricing/)[🇷🇺 Читать на русском](/ru/docs/billing/tseny/)

LLMsRelay 是独立运营的 API 网关，与 Anthropic, PBC 无隶属或授权关系。产品和模型名称仅用于说明兼容性。

> **TL;DR:**

- **Sonnet 4.6 输入:** $2.10/M tokens
- **Sonnet 4.6 输出:** $10.50/M tokens
- **Opus 4.7 输入:** $3.50/M tokens
- **Opus 4.7 输出:** $17.50/M tokens
- **Haiku 4.5 输入:** $0.70/M tokens
- **Haiku 4.5 输出:** $3.50/M tokens
- **Test Pack:** $2.5 → $5
- **Starter:** $45 → $500
- **Pro:** $90 → $1,000

llmsrelay --pricing最高 −91%

$ 一次付款，获得约 11× 的 Anthropic 余额

按 Anthropic 官方每 token 价格计费，充值享超大折扣。

| 你支付 | Anthropic 等值余额 | 折扣 |
| --- | --- | --- |
| $45 | $500balance | −91% |
| $90popular | $1,000balance | −91% |

Token 按 Anthropic 官方价格扣费 · 余额永不过期 · 无订阅

## Token 费率（每百万 Token）

| 模型 | 输入 | 输出 | 缓存写入 | 缓存读取 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| claude-opus-4.7 | $3.50 | $17.50 | $4.375 | $0.35 |
| claude-sonnet-4.6 | $2.10 | $10.50 | $2.625 | $0.21 |
| claude-haiku-4.5 | $0.70 | $3.50 | $0.875 | $0.07 |

以上为平台公开扣费费率。开启 Prompt Caching 后缓存读取费率仅为输入价格的 10%。用户界面展示的是 Anthropic-equivalent usage 与可见 cache 计费。

## 充值套餐

| 套餐 | 可见额度 | 适合 |
| --- | --- | --- |
| Test Pack — $2.5 | $5 | 快速真实测试 |
| Starter — $45 | $500 | 个人开发 / 小团队 |
| Pro — $90 | $1,000 | 持续开发 / Agent 工作流 |

所有套餐均无月费、无过期时间。余额按实际用量扣除，剩余额度永久有效。

## 付款方式

支持 USDT (TRC20/ERC20)、BTC、ETH、LTC 加密货币，以及国际信用卡（Visa / Mastercard）。中国大陆用户推荐 USDT (TRC20)，到账最快约 30 秒，手续费由我们承担。

## 相关文章

[积分系统](/zh/docs/billing/credits/)[套餐对比](/zh/docs/billing/plans/)[Enterprise AI API](/zh/enterprise/)

准备好开始了吗？

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[查看价格](/zh/plans/)

---

_来源: https://llmsrelay.com/zh/docs/billing/pricing_

_完整文档: https://llmsrelay.com/llms-zh-full.txt_

### Claude API 积分系统 — 计费规则与余额管理

Canonical URL: https://llmsrelay.com/zh/docs/billing/credits/

# Claude API 积分系统 — 计费规则与余额管理

LLMsRelay api3 按 Anthropic 等量用量展示预算，基于 Token、Cache 与 Thinking 计费。了解如何查看剩余额度、设置 Key 限额并避免超额。

[🇬🇧 Read in English](/docs/billing/credits/)[🇷🇺 Читать на русском](/ru/docs/billing/kredity/)

LLMsRelay 是独立运营的 API 网关，与 Anthropic, PBC 无隶属或授权关系。产品和模型名称仅用于说明兼容性。

## 什么是额度

api3 不再对外强调旧积分制，而是直接按 **Anthropic 等量用量** 展示预算与花费。用户看到的是与官方 Anthropic 价格模型一致的输入 Token、输出 Token、Cache 读写与 Thinking 成本。

例如购买 Starter 套餐后，用户侧看到的是 $500 Anthropic 等量预算；实际每次请求会按模型、输入/输出与 Cache 使用实时扣减。

## 额度如何扣除

每次 API 响应后，平台会立即按 Anthropic-equivalent 费率更新已用额度：

已用额度 = 输入 Token × 输入费率
        + 输出 Token × 输出费率
        + Cache 读写费用
        + Thinking 费用（如启用）

如启用 Prompt Caching，长上下文会拆分为普通输入、Cache 写入与 Cache 读取。用户界面会直接显示这些分类，而不是再换算成“积分”。

## 管理与监控

-   用户后台首页显示实时余额与近 7 天消耗
-   每个 API Key 可独立设置 **每日 / 每月用量上限**（防止失控）
-   余额低于阈值时可收到告警提醒
-   详细使用日志可按日期、模型、Key、Cache 分类筛选导出

## 常见误区

“剩余额度” ≠ “剩余 Token”。不同模型的输入、输出、缓存读取与 Thinking 价格不同，请按实际模型与调用方式理解成本。

## 相关文章

[价格表](/zh/docs/billing/pricing/)[套餐对比](/zh/docs/billing/plans/)[Enterprise AI API](/zh/enterprise/)

准备好开始了吗？

2 分钟即可获得 Claude 全系列模型 API 接入。

[查看价格](/zh/plans/)

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### LLMsRelay 计费规则 — Anthropic 等量用量、Cache 与余额

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# LLMsRelay 计费规则 — Anthropic 等量用量、Cache 与余额

LLMsRelay 如何按 Anthropic-equivalent usage 计费：套餐充值、Token 使用、cache read/write、余额不足与发票流程。

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LLMsRelay 是独立运营的 API 网关，与 Anthropic, PBC 无隶属或授权关系。产品和模型名称仅用于说明兼容性。

## 计费流程

1.  选择一次性套餐（LAVA 银行卡或 Heleket / Cryptomus 加密货币）
2.  账户获得对应的 Anthropic-equivalent usage 余额
3.  调用 API 时按模型、输入、输出、cache 与 thinking 实时扣费
4.  余额低于 10% 时邮件预警
5.  余额 = 0 时返回 HTTP 402，再次充值即恢复

## 计费维度

LLMsRelay 面向用户展示的是 **Anthropic-equivalent usage**。一次请求通常由以下维度组成：

总费用 = 输入 Token + 输出 Token + cache write + cache read + thinking

不同模型（Opus / Sonnet / Haiku）与不同 token 类型的费率不同。
Anthropic 兼容与 OpenAI 兼容只是接口格式不同，计费逻辑相同。

## 发票

支持开具公司抬头 PDF 发票，含税号。在用户后台「账单」→「申请发票」中提交，5 个工作日内邮件发送。

中国大陆用户如需增值税专用发票，请联系 Telegram 客服 [@claudestorestore](https://telegram.me/claudestorestore)。

## 退款政策

未使用余额的退款是否支持，取决于支付状态、使用情况与支付平台规则。详见 [退款政策](/zh/docs/learn/refund-policy/)。

## 相关文章

[如何通过 AI API 获利](/zh/docs/learn/ai-api-reseller/)[USDT/加密货币付款](/zh/docs/learn/crypto-payment/)[如何购买 API Key](/zh/docs/learn/how-to-buy/)

准备好开始了吗？

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### 如何通过 AI API 获利：经销商完整指南

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# 如何通过 AI API 获利：经销商完整指南

介绍如何用自己的品牌销售 Claude 和 OpenAI 兼容 API，包括申请条件、付款、客户密钥、用量统计、安全设置和开发服务。

[🇬🇧 Read in English](/docs/learn/ai-api-reseller/)[🇷🇺 Читать на русском](/ru/docs/learn/ai-api-reseller/)[한국어](/ko/docs/learn/ai-api-reseller/)

LLMsRelay 是独立运营的 API 网关，与 Anthropic, PBC 无隶属或授权关系。产品和模型名称仅用于说明兼容性。

> **TL;DR:**

- **公开申请条件:** 提交申请并购买现有 90 美元套餐
- **套餐到账:** 个人余额增加 1,000 美元 API 用量
- **审批:** 人工审核
- **客户密钥分组:** Basic、Pro、Codex
- **客户密钥上限:** 最多 500 个有效密钥
- **管理密钥:** csr_，只能放在后端
- **付款:** 银行卡 USD、EUR、RUB 和加密货币
- **开发服务:** 1,000 美元白标网站或 3,000 美元定制平台

申请或连接生产后端前，请先阅读商业条件与技术条件。

[打开经销商控制台](/dashboard/reseller/)[查看 API 价格](/zh/plans/)

## AI API 经销商销售的是什么

经销商把模型访问能力包装成适合特定客户的产品。您可以面向某个地区的开发者、需要独立客户预算的代理商、编程工具、自动化平台，或希望获得本地付款与支持的社区。

LLMsRelay 提供 API 网关、独立经销商余额、管理 API、客户密钥和用量记录。品牌、客户注册、零售价格、付款流程和支持方式由您决定。毛利等于客户收入减去 API 用量、支付手续费、退款、税费、客服和运营成本。

这是一套业务基础设施，不是被动收入承诺。最适合已经了解目标客户，并且能清楚说明自身服务价值的团队。

## 常见的经销模式

### API 商店

在自己的网站销售预付费 API。客户付款后，后端创建客户密钥并设置消费上限。

### 托管客户账户

为代理商或团队分配独立密钥、预算和用量页面，主经销商管理统一钱包。

### 产品内置 AI 用量

把模型能力放进 SaaS、机器人、Agent、IDE 工具或自动化服务，销售完整产品而不是单独销售 API。

### 本地销售与支持

提供本地语言、区域付款方式、接入帮助和第一线客户支持。

## 经销商申请流程

1.  ### 提交申请

    填写项目、网站、销售渠道、联系方式和预计每月 API 用量。

    申请入口位于控制台的 Reseller 页面。具体、真实的项目信息有助于人工审核。

2.  ### 购买现有 90 美元套餐

    使用普通 usage\_1000 产品，不包含额外经销商折扣。个人余额会增加 1,000 美元 API 用量。

    银行卡支持 USD、EUR 和 RUB。Heleket 与 Cryptomus 的币种和网络在付款页面选择。

3.  ### 等待人工审批

    付款后申请状态变为已付款，等待审批。付款不代表一定获得经销商权限。

    审核期间，1,000 美元用量保留在个人 API 余额中。

4.  ### 创建管理密钥

    审批通过后创建 csr\_ 密钥，并且只保存在后端。

    完整密钥只显示一次，系统只保存哈希。

5.  ### 充值经销商钱包

    使用可用的用量包为独立经销商钱包充值。

    客户密钥从该钱包扣费。个人余额与经销商余额分开记录。

6.  ### 签发客户密钥

    创建 cs4\_ 密钥，选择 Basic、Pro 或 Codex，并设置客户消费上限。

    后端可以充值、封禁、解封、修改上限或永久删除客户密钥。

7.  ### 在产品中显示用量

    使用余额与用量接口展示总额、剩余金额、请求、Token、错误、模型和密钥活动。

    客户接口只返回当前客户密钥的数据。


## 当前申请与付款条件

| 条件 | 内容 | 当前条件 |
| --- | --- | --- |
| 申请购买 | 90 美元 | 现有 1,000 美元用量包，不提供额外公开经销折扣。 |
| 银行卡 | USD、EUR、RUB | 支付前会显示服务商最终金额，其中可能包含银行卡处理成本。 |
| 加密货币 | Heleket 或 Cryptomus | 用户在支付服务商页面选择可用币种和网络。 |
| 审核 | 人工 | LLMsRelay 可以批准、拒绝、暂停或移除经销商权限。 |
| 经销商钱包 | 独立余额 | 客户密钥不会使用经销商的个人 API 余额。 |
| 公开折扣 | 不会自动提供 | 公开申请与充值按照当前商品目录执行。 |

## 经销商平台提供的能力

经销商 API 用于服务器之间的集成。不要把管理密钥放进浏览器代码、移动应用、公开仓库或客户设备。

### 平台能力

-   独立 tenant\_id 和经销商钱包。
-   可轮换的 csr\_ 管理密钥和独立限速。
-   最多 500 个有效 cs4\_ 客户密钥。
-   Claude 使用 Basic 或 Pro，OpenAI 模型使用 Codex。
-   客户密钥限额、充值、封禁、解封和永久删除。
-   按模型、分组和客户密钥统计用量。
-   客户接口 GET /v1/balance 和 GET /v1/usage。
-   管理接口位于 /reseller/v1。
-   支持管理密钥轮换和每个密钥的速率限制。
-   提供余额和用量接口，便于经销商监控。

## 您需要自行负责的部分

### 您的责任

-   网站、域名、品牌、客户注册和账号恢复。
-   零售价格、发票、税费、当地合规、退款和支付争议。
-   客户支持、接入文档、培训和滥用处理。
-   安全保存 csr\_ 管理密钥和客户密钥。
-   监控经销商余额，避免超出可用资金继续销售。
-   明确说明您的产品独立运营，不是 Anthropic 或 OpenAI 的官方服务。

## 可选开发服务

1,000 美元

### 白标经销商网站

提供可上线的商店和客户控制台，连接经销商 API，并完成品牌、域名、付款接入和部署。

3,000 美元

### 定制经销商平台

根据确认的范围完成架构、界面、业务流程、集成、测试和生产发布。

## 上线检查清单

1.  选择一个客户群体，并写清楚您解决的具体问题。
2.  确定销售原始 API 密钥、托管账户，还是包含 AI 用量的完整产品。
3.  用真实的用量、支付手续费、客服、退款和税费计算毛利。
4.  csr\_ 只保存在后端，并在团队或集成变化时轮换密钥。
5.  先设置较低客户限额，并测试封禁、解封、余额和用量流程。
6.  收取客户付款前监控经销商余额和用量接口。
7.  发布清晰的价格、支持、隐私、可接受使用和退款条款。
8.  先服务少量客户，根据真实成本调整后再扩大规模。

重要提示

**不保证收益.** LLMsRelay 提供 API 基础设施和账户控制，不提供客户、流量、固定利润，也不提供法律或税务建议。在购买定制开发或签订客户合同前，请先验证真实需求。

## 常见问题

### 我可以自行制定客户价格吗？

可以。零售价格由您的产品决定。计算利润时应包含 API 用量、支付手续费、客服、退款、税费和运营成本。

### 90 美元申请付款会进入经销商钱包吗？

不会。现有 90 美元套餐会向个人 API 余额增加 1,000 美元用量。审批通过后，经销商钱包单独创建并单独充值。

### 可以同时销售 Claude 和 OpenAI 兼容模型吗？

可以。Claude 客户密钥选择 Basic 或 Pro，OpenAI 模型选择 Codex。统计可按模型、分组和客户密钥查看。

### 客户在哪里查看余额？

您的网站或应用使用客户密钥调用 GET /v1/balance 和 GET /v1/usage，再把结果显示在自己的界面中。

### LLMsRelay 会向我的客户收款吗？

标准经销商 API 不负责您的客户付款和注册。您需要自行实现。白标或定制开发服务可以把这些流程连接到经销商 API。

### 付款后会自动审批吗？

不会。审批由人工完成。如果项目存在安全、滥用、付款或合规风险，LLMsRelay 可以拒绝、暂停或移除权限。

### csr\_ 可以放进前端吗？

不可以。csr\_ 能管理客户密钥，只能保存在受保护的后端。客户调用 API 时应使用 cs4\_ 密钥。

### 你们保证赚钱吗？

不保证。结果取决于需求、定价、实际用量、支付成本、客服压力、退款、税费和产品运营能力。

## 相关页面

-   [打开经销商控制台](/dashboard/reseller/)
-   [了解用量计费](/zh/docs/learn/how-billing-works/)
-   [查看可用模型](/zh/docs/api-reference/models/)
-   [查看用量包](/zh/plans/)

## 相关文章

[USDT/加密货币付款](/zh/docs/learn/crypto-payment/)[如何购买 API Key](/zh/docs/learn/how-to-buy/)[免费 API Key (4 小时)](/zh/docs/learn/free-api-key/)

准备好开始了吗？

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### OpenAI 兼容 API —— 通过 /v1/chat/completions 使用 OpenAI 模型

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# OpenAI 兼容 API —— 通过 /v1/chat/completions 使用 OpenAI 模型

通过 OpenAI 兼容的 /v1/chat/completions 端点使用 OpenAI API。可用于 OpenAI SDK、Cline、Roo Code、Continue 及任何自定义 base URL 的客户端。

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LLMsRelay 是独立运营的 API 网关，与 Anthropic, PBC 无隶属或授权关系。产品和模型名称仅用于说明兼容性。

> **TL;DR:**

- **端点:** POST /v1/chat/completions
- **Base URL:** https://api.llmsrelay.com/v1
- **模型:** 最新 OpenAI 模型（如 gpt-5.5）
- **适用:** OpenAI SDK、Cline、Roo、Continue

## 速览

LLMsRelay Codex 提供标准 `/v1/chat/completions`。在任意 OpenAI 客户端改 base URL，模型设为 `gpt-5.5` —— 无需改代码。

## 即插即用示例

TypeScript（openai SDK）typescript

```
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: "sk-cs4-你的密钥",
  baseURL: "https://api.llmsrelay.com/v1",
});

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "gpt-5.5",
  messages: [{ role: "user", content: "解释 async/await" }],
  stream: true,
});
```

## 支持

-   流式（`stream: true`）与最终 usage 块。
-   系统消息与多轮对话。
-   OpenAI 格式的 function / tool calling。
-   `GET /v1/models` 获取实时模型列表。

各 IDE 的配置见 [OpenAI 兼容 IDE](/zh/docs/guides/openai-ides) 指南。

## 相关文章

[如何通过 AI API 获利](/zh/docs/learn/ai-api-reseller/)[USDT/加密货币付款](/zh/docs/learn/crypto-payment/)[如何购买 API Key](/zh/docs/learn/how-to-buy/)

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### Codex CLI API —— 在 OpenAI Codex CLI 中运行 OpenAI API

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# Codex CLI API —— 在 OpenAI Codex CLI 中运行 OpenAI API

通过 LLMsRelay 的 Responses API 将 OpenAI Codex CLI 和 Codex 扩展接入 OpenAI API，使用 Codex 分组密钥。

[🇬🇧 Read in English](/docs/learn/codex-cli-api/)[🇷🇺 Читать на русском](/ru/docs/learn/codex-cli-api/)

LLMsRelay 是独立运营的 API 网关，与 Anthropic, PBC 无隶属或授权关系。产品和模型名称仅用于说明兼容性。

> **TL;DR:**

- **端点:** POST /v1/responses
- **Base URL:** https://api.llmsrelay.com/v1
- **wire_api:** responses
- **模型:** gpt-5.5, gpt-5.6-sol, gpt-5.6-terra, gpt-6-sol, gpt-6-astra

## 速览

OpenAI **Codex CLI** 和 **Codex 扩展** 使用 Responses API。 LLMsRelay Codex 直接提供 `/v1/responses`，一段配置即可把 Codex 指向 OpenAI API。

## 配置

~/.codex/config.tomltoml

```
model = "gpt-5.5"
model_provider = "llmsrelay"

[model_providers.llmsrelay]
name = "LLMsRelay Codex"
base_url = "https://api.llmsrelay.com/v1"
env_key = "LLMSRELAY_API_KEY"
wire_api = "responses"
```

shellbash

```
export LLMSRELAY_API_KEY="sk-cs4-你的密钥"
codex
```

## 完整指南

完整流程 —— 创建密钥、切换档位、配置扩展与测试 —— 见 [Codex CLI 与扩展](/zh/docs/guides/codex-cli) 指南，以及 [Codex API 参考](/zh/docs/api-reference/codex)。

## 相关文章

[如何通过 AI API 获利](/zh/docs/learn/ai-api-reseller/)[USDT/加密货币付款](/zh/docs/learn/crypto-payment/)[如何购买 API Key](/zh/docs/learn/how-to-buy/)

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_完整文档: https://llmsrelay.com/llms-zh-full.txt_


## Machine-readable resources

- llms-zh.txt: https://llmsrelay.com/llms-zh.txt
- llms-zh-full.txt: https://llmsrelay.com/llms-zh-full.txt
- OpenAPI description: https://llmsrelay.com/openapi.json
- API catalog: https://llmsrelay.com/.well-known/api-catalog
- Sitemap: https://llmsrelay.com/sitemap.xml
- 知识图谱: https://llmsrelay.com/knowledge-graph.jsonld

## Contact

- Telegram: https://telegram.me/claudestorestore
- 网站: https://llmsrelay.com/zh/