向量模型模型中转站教程：从API Key到模型调用

第一步：注册千聚账号并获取API Key

使用任何中转站之前，你都需要拥有一个有效的API Key。访问 千聚AI中转站官网 完成注册，登录后进入API管理页面即可生成属于自己的Key。千聚的API Key是调用所有模型的通行证，支持按需生成多个Key，方便按项目或团队隔离权限。

第二步：配置Base URL与模型名称

千聚采用完全兼容OpenAI接口的设计，所以你只需在代码中替换以下三个参数：

• Base URL：https://api.token88.cc/v1（示例，请以官网最新地址为准）
• API Key：刚才获取的密钥
• 模型名称：如 text-embedding-3-small 用于向量嵌入，或 gpt-4o、claude-3-opus 等

你可以在千聚的模型列表页查看所有支持的模型名称，包括各大主流向量模型和对话模型。

第三步：使用Python发起一次向量模型调用

以下是一个调用向量模型的示例代码，用来将文本转换为向量：

import openai
client = openai.OpenAI(api_key="你的API_KEY", base_url="https://api.token88.cc/v1")
response = client.embeddings.create(
 input="今天天气真好，适合出门散步",
 model="text-embedding-3-small"
)
print(response.data[0].embedding[:5]) # 打印前5个维度

这段代码兼容标准的OpenAI Python库，无需额外安装其他SDK。你只需替换 api_key 和 model 参数，即可调用千聚上所有已开放的向量模型（如 text-embedding-ada-002、bge-large-zh 等）。

第四步：购买Token并管理用量

调用模型需要消耗Token。千聚支持预充值、按量扣费，余额不足时会提示。你可以在官网的Token购买页面选择合适的套餐，所有模型统一使用同一个账户余额，不再需要为每个平台单独充值。千聚还提供用量统计和模型切换功能，一个后台管理所有接入。

模型类型	示例模型名	调用方式
向量嵌入	text-embedding-3-small	embeddings.create
文本补全	gpt-4o	chat.completions.create
多模态	claude-3-opus-20240229	chat.completions.create

你可以根据自己的业务场景，灵活选用以上模型，所有调用都走同一套API体系。

通过以上步骤，你已经掌握了向量模型模型中转站教程的核心流程：从注册、获取API Key，到配置Base URL和模型名称，再到实际的Python调用。千聚作为统一的中转站，让你只需维护一套接口就能调用多种模型，尤其适合需要同时使用向量嵌入和对话模型的开发者团队。下一步，你可以继续探索千聚支持的更多模型，或调整代码实现更复杂的多模型调度。

• 获取最新模型列表，前往千聚官网查看
• 了解Token购买与余额管理方式
• 阅读OpenAI兼容接口的详细配置说明
• 查看Python/Node.js调用进阶教程