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支持通过 OpenAI、Anthropic 和 Gemini AI Studio 兼容接口进行文本生成调用。

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OpenAI 兼容接口 (推荐)

如部分功能本文档未提及，请参考 OpenAI官方文档

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消息体结构说明

消息类型功能描述示例内容
system模型指令，设定AI角色，描述模型应一般如何行为和响应例如：“你是有10年经验的儿科医生”
user用户输入，将最终用户的消息传递给模型例如：“幼儿持续低烧应如何处理？“
assistant模型生成的历史回复，为模型提供示例，说明它应该如何回应当前请求例如：“建议先测量体温…”
若希望模型按照分层指令进行响应，可以利用消息角色来提升输出的质量。不过，消息角色并不总是有确定性的表现，因此建议尝试多种用法，比较不同方法带来的效果，找出最适合你的方案。

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基础对话

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.elkapi.com/v1",
    api_key="",  # 替换为你在本站点的 API Key
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-r1",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "say 1"
        }
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

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流式响应

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.elkapi.com/v1",
    api_key="",  # 替换为你在本站点的 API Key
)

stream = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-r1",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "写一首关于春天的诗"
        }
    ],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

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工具调用（Function Calling）

更多详情参考 OpenAI 函数调用指南 
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.elkapi.com/v1",
    api_key="",  # 替换为你在本站点的 API Key
)

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_weather",
            "description": "获取指定城市的天气信息",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "city": {
                        "type": "string",
                        "description": "城市名称"
                    }
                },
                "required": ["city"]
            }
        }
    }
]

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-r1",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "北京今天天气怎么样？"
        }
    ],
    tools=tools
)

print(response.choices[0].message)

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Response 接口

目前该接口仅支持OpenAI模型 具体使用方案请参考 OpenAI官方文档

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注意事项

如果在使用过程中遇到任何问题：
  • 联系我们的技术支持团队
  • 在我们的 工单中心 提交工单反馈
  • 使用时需要将 OPENAI_BASE_URL 设置为 https://api.elkapi.com/v1
  • OPENAI_API_KEY 应设置为您的 API Key
  • 部分模型不支持 presence_penalty、frequency_penalty、logit_bias 等参数，传入会被忽略
  • 旧版的 function_call 参数已废弃，请使用 tools

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Anthropic 兼容接口

如部分功能本文档未提及，请参考 Anthropic官方文档

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基础对话

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    base_url="https://api.elkapi.com/anthropic",
    api_key=""  # 替换为你在本站点的 API Key
)

message = client.messages.create(
    model="deepseek-r1",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "请用简单的语言解释什么是机器学习"
        }
    ]
)

print(message.content[0].text)

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流式响应

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    base_url="https://api.elkapi.com/anthropic",
    api_key=""  # 替换为你在本站点的 API Key
)

with client.messages.stream(
    model="deepseek-r1",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "写一首关于春天的诗"
        }
    ]
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

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工具调用（Function Calling）

更多详情参考 Anthropic 函数调用指南 
import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    base_url="https://api.elkapi.com/anthropic",
    api_key=""  # 替换为你在本站点的 API Key
)

tools = [
    {
        "name": "get_weather",
        "description": "获取指定城市的天气信息",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "city": {
                    "type": "string",
                    "description": "城市名称"
                }
            },
            "required": ["city"]
        }
    }
]

message = client.messages.create(
    model="deepseek-r1",
    max_tokens=1024,
    tools=tools,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "北京今天天气怎么样？"
        }
    ]
)

print(message.content)
  • 使用时需要将 ANTHROPIC_BASE_URL 设置为 https://api.elkapi.com/anthropic
  • ANTHROPIC_API_KEY 应设置为您的 API Key

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Gemini AI Studio 兼容接口

Gemini 模型支持通过 Google AI Studio 官方 API 格式直接调用，无需转换为 OpenAI 格式。适用于已使用 Google genai SDK 的项目。 如部分功能本文档未提及，请参考 Google AI Studio 官方文档

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基础对话

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client(
    api_key="",  # 替换为你在本站点的 API Key
    http_options=types.HttpOptions(
        api_version="v1beta",
        base_url="https://api.elkapi.com",
    ),
)

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-pro",
    contents="你好，请做一下自我介绍",
)

print(response.text)

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流式响应

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client(
    api_key="",  # 替换为你在本站点的 API Key
    http_options=types.HttpOptions(
        api_version="v1beta",
        base_url="https://api.elkapi.com",
    ),
)

for chunk in client.models.generate_content_stream(
    model="gemini-2.5-pro",
    contents="写一首关于春天的诗",
):
    print(chunk.text, end="", flush=True)

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工具调用（Function Calling）

更多详情参考 Google AI Studio 函数调用指南 
from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client(
    api_key="",  # 替换为你在本站点的 API Key
    http_options=types.HttpOptions(
        api_version="v1beta",
        base_url="https://api.elkapi.com",
    ),
)

get_weather = types.FunctionDeclaration(
    name="get_weather",
    description="获取指定城市的天气信息",
    parameters=types.Schema(
        type="OBJECT",
        properties={
            "city": types.Schema(type="STRING", description="城市名称"),
        },
        required=["city"],
    ),
)

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-pro",
    contents="北京今天天气怎么样？",
    config=types.GenerateContentConfig(
        tools=[types.Tool(function_declarations=[get_weather])]
    ),
)

print(response.candidates[0].content.parts)
  • base_url / baseUrl 设置为 https://api.elkapi.com（不含 /v1beta 后缀，SDK 会自动拼接）
  • api_version / apiVersion 建议设为 v1beta
  • api_key / apiKey 应设置为您在本站点的 API Key
  • 依赖安装：Python 使用 pip install google-genai，Node.js 使用 npm install @google/genai

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相关链接

OpenAI 官方文档

OpenAI Chat Completions API

Anthropic 官方文档

Anthropic Messages API

Google AI Studio 官方文档

Gemini GenerateContent API