配置第一步：确认API Key的获取与管理方式
无论你选择哪个聚合平台，API Key都是调用服务的唯一凭证。在RAG应用中，通常需要同时调用嵌入模型（Embedding）和对话模型（LLM），如果每个模型都需要单独申请不同的API Key，管理成本会指数级上升。这也是很多开发者选择聚合平台的原因——通过一个平台统一管理多个模型的API Key。
以千聚AI中转站为例，你只需在官网注册并完成身份验证，即可获取一个主API Key。这个Key可以用于调用平台上所有支持的模型，包括OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen等主流方向。你可以在后台实时查看各模型的消耗情况，并灵活进行Token购买和余额管理，无需维护多套密钥体系。
建议在RAG应用代码中，将API Key统一配置在环境变量中，避免硬编码。例如：
export QIANJU_API_KEY="sk-xxxxx"
拿到API Key后，下一步就是确认Base URL的配置方式。
配置第二步：设置正确的Base URL
Base URL是API请求的入口地址，不同平台提供的地址不同。对于RAG应用来说，如果使用LangChain、LlamaIndex等框架，通常只需要修改Base URL参数即可完成模型路由切换。千聚AI中转站提供了兼容OpenAI接口格式的Base URL，这意味着你现有的OpenAI SDK调用代码，几乎不需要改动就能直接接入。
常用的配置方式如下：
| 参数 | 传统方式（直接调用） | 通过千聚聚合调用 |
|---|---|---|
| Base URL | 需为每个模型记录不同地址 | 统一为 https://www.qianjuai.cc/v1 |
| API Key | 每个模型单独申请 | 一个Key管理所有模型 |
| 模型名称 | 各平台命名规则不同 | 统一映射，填写标准名称即可 |
在Python代码中，配置方式非常直观：
openai.base_url = "https://www.qianjuai.cc/v1"openai.api_key = "sk-xxxxx"
通过统一Base URL，RAG应用可以大幅降低接入复杂度，不需要为每次模型切换而修改网络请求配置。如果你正在寻找一个更简便的接入方案，欢迎访问 千聚AI中转站官网 查看完整的Base URL配置说明。
配置第三步：正确填写模型名称
模型名称是RAG应用中容易出错的一环。不同平台对同一模型可能有不同的命名格式，例如GPT-4在官方接口中可能叫gpt-4，但在某些中转站中可能加上了前缀或版本号。填写错误会导致请求失败甚至返回404错误。
千聚平台对模型名称做了统一映射，你只需在官网的模型列表中查看对应的名称，然后直接填入代码即可。例如：
- 调用GPT-4系列：
model="gpt-4" - 调用Claude 3：
model="claude-3-opus" - 调用DeepSeek：
model="deepseek-chat" - 调用本地化模型如Qwen、GLM：
model="qwen-max"或model="glm-4"
建议在开发阶段先通过聚合平台的测试接口，验证模型名称是否可用，再合入RAG应用主流程。
在RAG应用中完成一次完整调用
确认以上三点后，你就可以在RAG应用中发起一次完整的模型调用。以下是一个极简示例，展示如何调用千聚聚合的对话模型：
步骤一：导入OpenAI库并配置客户端
步骤二：指定模型名称和Base URL
步骤三：传入你的检索结果和用户问题，发起请求
from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key="sk-xxxxx", base_url="https://www.qianjuai.cc/v1")response = client.chat.completions.create( model="gpt-4", messages=[{"role": "user", "content": "基于以下文档回答问题：" + context}])
这段代码可以直接替换你现有的OpenAI调用逻辑，唯一的变化是Base URL和API Key。这也意味着，如果你已经使用LangChain、Haystack或LlamaIndex搭建了RAG管道，只需在配置文件中更新这两个参数，就能快速切换到千聚聚合平台。
立即开始你的第一次接入
以上三个配置点——API Key、Base URL、模型名称，是所有RAG应用接入大模型聚合平台时最核心的步骤。千聚AI中转站通过统一接口和兼容OpenAI协议，让开发者能够以更低的迁移成本完成多模型接入。不管你是需要调用最新的GPT-5系列，还是希望使用国内中文模型如豆包、Kimi，千聚都能提供一站式的管理体验。
现在就可以访问 立即访问千聚，查看完整的模型列表，购买Token并获取你的专属API Key，然后按照本文的步骤完成配置，在RAG应用中发起第一次模型调用。