📖 TOENK API 文档

完全兼容 OpenAI 接口协议，一行代码切换。提供 DeepSeek / GPT / Claude / Gemini 等 19+ 模型的国内极速接入方案。

🚀

API参考

Chat Completions、Embeddings等全部接口详细文档

开发者

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SDK集成

Python / Node.js / Go / Java / cURL 等多语言SDK接入指南

代码

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调用 API

使用 OpenAI SDK，设置 base_url = "https://toenk-api.com/v1" 即可。3行代码完成接入！

⚡ 接入指南

Python SDK - 一行切换

from openai import OpenAI

# 配置 TOENK API
client = OpenAI(
    api_key="sk-your-api-key",          # 替换为你的密钥
    base_url="https://toenk-api.com/v1" # 只需改为TOENK地址
)

# 调用 DeepSeek V4-Flash
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个助手"},
        {"role": "user", "content": "你好！"}
    ]
)
print(response.choices[0].message.content)

cURL 直接调用

curl https://toenk-api.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-flash",
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]
  }'

🌟 最佳实践

以下是加速和优化API调用的一些建议：

使用流式输出减少等待

设置 stream: true 可以实现打字机效果，用户体验更好，首字延迟更低。适用于对话、聊天等实时场景。

设置合理的 max_tokens

避免生成过长回复浪费 tokens。根据场景设定适当的 max_tokens 值可节省 30-50% 成本。

使用系统提示词优化输出

通过精心设计的 system prompt 可以减少无效输出，提高生成质量和效率，减少试错次数。

批量处理减少连接开销

将多个短请求合并为一次长请求，减少网络往返，节约整体延迟和 token 消耗。

💡

更多最佳实践请参考开发者博客 →，我们会持续更新性能优化技巧和实战案例。

🧠 可用模型 (19+ 个)

平台支持以下主流模型，持续更新中：

deepseek-v4-flash deepseek-v4-pro deepseek-reasoner deepseek-chat deepseek-v3.2 gpt-4o gpt-4o-mini gpt-5 gpt-5.4 claude-sonnet-4 claude-opus-4 gemini-2.5-flash gemini-2.5-pro grok-4.1 kimi-k2.6 qwen3.6-plus qwen3.6-flash glm-5 glm-5.1 doubao-seed-2.0-pro

💡

完整模型列表： 使用 API Key 访问 GET /v1/models 获取最新列表。详细价格请查看模型定价表 →

📋 模型名称映射表

以下展示平台当前提供的主要模型及其官方名称对应关系：

TOENK 名称	官方名称	提供商	类型
`deepseek-v4-flash`	DeepSeek-V4-Flash	DeepSeek	对话
`deepseek-v4-pro`	DeepSeek-V4-Pro	DeepSeek	推理
`deepseek-reasoner`	DeepSeek-R1	DeepSeek	推理
`deepseek-chat`	DeepSeek-V3.2	DeepSeek	对话
`gpt-4o-mini`	GPT-4o-mini	OpenAI	对话
`claude-sonnet-4`	Claude Sonnet 4	Anthropic	对话
`gemini-2.5-flash`	Gemini 2.5 Flash	Google	对话

💡

完整列表： 使用 API Key 访问 GET /v1/models 获取最新可用模型列表。

💬 Chat Completions

完全兼容 OpenAI Chat Completions API，支持所有参数。

请求端点

POST /v1/chat/completions

POST https://toenk-api.com/v1/chat/completions

# 请求头
Authorization: Bearer sk-your-api-key
Content-Type: application/json

# 请求体示例
{
  "model": "deepseek-v4-flash",
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "你是一个助手"},
    {"role": "user", "content": "你好"}
  ],
  "temperature": 0.7,
  "max_tokens": 2048,
  "stream": false
}

请求参数

参数	类型	必填	说明
`model`	string	✅	模型名称
`messages`	array	✅	消息列表，支持 system/user/assistant role
`temperature`	number	❌	采样温度 (0-2)，默认1.0
`max_tokens`	integer	❌	最大输出 tokens
`stream`	boolean	❌	是否流式输出
`top_p`	number	❌	核采样参数
`frequency_penalty`	number	❌	频率惩罚 (-2 到 2)
`presence_penalty`	number	❌	存在惩罚 (-2 到 2)
`tools`	array	❌	Function Calling 工具定义

🔑 认证鉴权

所有 API 请求需要在 HTTP Header 中添加 Bearer Token 认证：

认证方式

Authorization: Bearer sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

API Key 可在令牌管理页面创建和管理。为保障安全，建议定期轮换密钥，并为不同场景创建独立的 Key。

⚠️ 错误码

API 请求失败时返回标准 HTTP 状态码和错误信息：

状态码	说明	处理方式
`400`	请求参数错误	检查请求体格式和参数
`401`	认证失败	检查 API Key 是否正确
`402`	余额不足	充值后重试
`403`	权限不足	IP白名单/额度限制
`429`	请求频率过高	降低请求频率，等待后重试
`500`	服务端错误	等待后重试，联系技术支持
`503`	服务暂不可用	等待后重试

🐍 Python SDK

安装 & 使用

# 安装 OpenAI SDK
pip install openai

# 基础调用
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-your-key",
    base_url="https://toenk-api.com/v1"
)

# 流式输出
stream = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "讲个故事"}],
    stream=True
)
for chunk in stream:
    print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

🐍 Python 版本支持

💡

我们建议使用 Python 3.10 或更高版本以获得最佳体验。Python 3.8 已停止支持。

Python 版本	支持状态	建议
Python 3.8	停止支持	2024年10月已停止支持，请升级
Python 3.9	兼容	可使用，建议升级
Python 3.10	兼容 ✅	推荐使用
Python 3.11	兼容 ✅	推荐使用
Python 3.12	兼容 ✅	完全支持
Python 3.13	兼容 ✅	最新版本，完全支持

🟢 Node.js SDK

npm openai SDK

npm install openai

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: 'sk-your-key',
  baseURL: 'https://toenk-api.com/v1'
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: 'deepseek-v4-flash',
  messages: [{ role: 'user', content: '你好' }]
});

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

🔷 Go SDK

go-openai SDK

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    openai "github.com/sashabaranov/go-openai"
)

func main() {
    client := openai.NewClientWithConfig(
        openai.DefaultConfig("sk-your-key"),
    )
    client.BaseURL = "https://toenk-api.com/v1"

    resp, _ := client.CreateChatCompletion(
        context.Background(),
        openai.ChatCompletionRequest{
            Model: openai.GPT4oMini,
            Messages: []openai.ChatCompletionMessage{
                {Role: openai.ChatMessageRoleUser, Content: "你好"},
            },
        },
    )
    fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}

☕ Java SDK

Spring Boot + OpenAI client

// Maven 依赖
// <dependency>
//   <groupId>com.theokanning.openai-gpt3-java</groupId>
//   <artifactId>service</artifactId>
//   <version>0.18.2</version>
// </dependency>

OpenAiService service = new OpenAiService(
    "sk-your-key",
    Duration.ofSeconds(30)
);

ChatCompletionRequest request = ChatCompletionRequest.builder()
    .model("deepseek-v4-flash")
    .messages(List.of(new ChatMessage(
        ChatMessageRole.USER.value(), "你好"
    )))
    .build();

// 设置 base_url
System.setProperty("openai.base.url",
    "https://toenk-api.com/v1");

ChatCompletionResult result = service
    .createChatCompletion(request);
System.out.println(
    result.getChoices().get(0)
        .getMessage().getContent());

🌐 cURL 示例

cURL 直接调用

curl https://toenk-api.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-flash",
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]
  }'

❓ 常见问题

📖

完整 FAQ 请访问 FAQ 常见问题页面 →，包含账户、计费、技术、安全等全方面问题解答。

支持哪些模型？▼

支持 DeepSeek V4-Flash/V4-Pro/Reasoner/Chat、GPT-4o/4o-mini/5/5.4、Claude Sonnet 4/Opus 4、Gemini 2.5 Flash/Pro 等 19+ 模型，覆盖对话、推理、代码、图像等多场景。
如何计费和充值？▼

按实际 token 用量计费，单价详见定价页面。支持支付宝/微信充值。新用户注册即赠 500,000 额度。
与 OpenAI 接口完全兼容吗？▼

是的。完全兼容 OpenAI Chat Completions、Embeddings 等接口协议。只需修改 base_url 即可无缝切换，现有代码无需任何改动。
国内访问速度快吗？▼

国内 BGP 服务器直连，电信/联通/移动三网优化，P99 延迟 <500ms。多节点集群+智能负载均衡，故障自动切换，服务可用性 99.9%。

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