千聚RAG应用中转站教程：API接入、Token充值、模型调用怎么衔接2026年

一、账号注册与API Key获取

使用任何AI中转站前，首先需要注册账号并获取API Key。千聚AI中转站提供简洁的注册流程，你只需访问官网完成邮箱或手机验证，即可在控制台生成专属API Key。这一步是后续全部调用的基础。

• 进入 千聚AI中转站官网 注册账号。
• 登录后进入“API Key管理”页面，点击“创建新Key”，复制保存。注意：密钥只显示一次，建议妥善保管。
• 千聚的API Key采用标准格式，与OpenAI兼容，可直接用于后续的Python或Node.js SDK。

二、Token充值：灵活购买，按量使用

RAG应用通常需要多次调用模型进行文本嵌入或生成，Token消耗量较大。千聚支持按量充值，你可以根据项目需求选购Token套餐。充值后余额实时到账，可在控制台查看用量明细。

充值建议

• 首次使用建议小量充值（如10万Token），测试接口稳定性与响应速度。
• 确认模型调用正常后，再根据日调用量补充Token。
• 千聚提供多种模型类型的Token价格，具体请查看官网实时价格表。

三、模型调用：配置Base URL与模型名称

千聚AI中转站兼容OpenAI调用方式，你只需将代码中的Base URL替换为千聚提供的地址，并指定模型名称即可。以下是一个典型的Python调用示例：

import openai
openai.api_key = "your-api-key"
openai.api_base = "https://api.token88.cc/v1" # 千聚的Base URL
response = openai.ChatCompletion.create(
 model="gpt-4o", # 支持GPT-5系列、Claude、Gemini等
 messages=[{"role": "user", "content": "什么是RAG应用？"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

注意：模型名称请使用千聚文档中提供的统一标识，例如“gpt-4o”、“claude-3-opus”、“gemini-pro”等。如果你需要调用嵌入模型进行RAG检索，同样使用相同的Base URL和API Key。

四、RAG应用场景下的模型衔接技巧

RAG（检索增强生成）流程通常包含两个阶段：嵌入向量查询和文本生成。千聚同时支持这两类模型的调用，你无需切换平台。

阶段	模型类型	千聚示例模型名
文本嵌入	Embedding模型	text-embedding-3-small
文本生成	大语言模型	gpt-4o / claude-3.5-sonnet

在代码中，你只需分别调用两次API：先用嵌入模型将用户查询向量化，检索知识库后，再将上下文与问题传给生成模型。千聚统一管理Token消耗，余额不足时可快速充值，避免服务中断。

五、常见问题排查

5.1 调用返回401错误

请检查API Key是否正确复制，确保没有多余空格。如果密钥过期，可在控制台重新生成。

5.2 模型名称错误

不同中转站可能使用不同的模型标识，务必以千聚官网公布的模型列表为准。建议在调用前先打印可用模型列表。

5.3 Token余额不足

充值后请等待几秒钟，余额同步后再发起请求。

六、CTA：立即开始你的RAG应用接入

通过以上步骤，你已经能够完整衔接API接入、Token充值与模型调用。千聚AI中转站凭借多模型聚合、OpenAI兼容接口和简单的充值管理，可以大大降低RAG应用的集成复杂度。现在就去官网获取API Key，体验一次模型调用吧。

• 千聚官网

  模型列表

• Token购买与充值指南
• API接入教程（Python/Node.js）
• 千聚AI中转站

  OpenAI兼容接口说明