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我们完全兼容 OpenAI Chat Completions 接口。已有 OpenAI 代码只需改一行 base_url。

1. 在控制台 API Keys 创建 sk- 密钥
2. 把 base_url 指向 https://api.perseworks.ai/v1
3. 像调用 OpenAI 一样发起 chat completion（可选 stream: true）

列出模型

curl https://api.perseworks.ai/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer sk-..."
# → { "object": "list", "data": [ { "id": "doubao-seed-2-0-pro", ... } ] }

对话补全

curl https://api.perseworks.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "doubao-seed-2-0-pro",
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好，介绍一下你自己"}]
  }'

流式输出 (SSE)

curl https://api.perseworks.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "doubao-seed-2-0-pro",
    "messages": [{"role": "user", "content": "写一首短诗"}],
    "stream": true
  }'
# → data: {"choices":[{"delta":{"content":"…"}}]} (SSE 逐块返回)

Python (openai SDK)

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...",
    base_url="https://api.perseworks.ai/v1",   # 只改这一行
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="doubao-seed-2-0-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}],
    stream=True,
)
for chunk in resp:
    print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")

接口一览

GET /v1/models 列出可用模型

POST /v1/chat/completions 对话补全（支持 stream: true）

POST /v1/embeddings 规划中 · 返回结构化 501 (Month 3+)

POST /v1/audio/* 规划中 · 返回结构化 501 (Month 3+)

POST /v1/images/generations 规划中 · 返回结构化 501 (Month 3+)

Embeddings / Audio / Images 接口已预留，当前返回结构化 501，属路线图内容（Month 3+）。