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1. 创建密钥并选择模型

在控制台创建密钥。设置下面的环境变量，用该密钥查询目录，选择 supported_endpoints 包含 /v1/chat/completions 的模型，将其 ID 设置为 LAZU_MODEL。目录说明访问范围和能力，不代表一次真实上游请求一定成功。

export LAZU_API_ORIGIN="https://api.lazu.ai"
export LAZU_API_KEY="YOUR_LAZU_KEY"
curl --fail-with-body "$LAZU_API_ORIGIN/api/models/catalog" \
  -H "Authorization: Bearer $LAZU_API_KEY"
export LAZU_MODEL="MODEL_ID_FROM_CATALOG"

2. 发起请求

直接发送 HTTP 请求时，LAZU_API_ORIGIN 是不含 /v1 的域名地址；OpenAI SDK 的 base URL 需在其后加 /v1。自托管时替换为自己的地址。

# Requires jq. Inspect response headers in response.headers.
jq -n --arg model "$LAZU_MODEL" \
  '{model: $model, messages: [{role: "user", content: "Hello"}]}' \
  | curl --fail-with-body -D response.headers \
      "$LAZU_API_ORIGIN/v1/chat/completions" \
      -H "Authorization: Bearer $LAZU_API_KEY" \
      -H "Content-Type: application/json" --data-binary @-

Python

python -m pip install openai

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["LAZU_API_KEY"],
    base_url=os.environ["LAZU_API_ORIGIN"].rstrip("/") + "/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model=os.environ["LAZU_MODEL"],
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

TypeScript

npm install openai

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.LAZU_API_KEY,
  baseURL: `${process.env.LAZU_API_ORIGIN}/v1`,
});
const response = await client.chat.completions.create({
  model: process.env.LAZU_MODEL!,
  messages: [{ role: "user", content: "Hello" }],
});
console.log(response.choices[0].message.content);

3. 查看结果与用量

读取返回文本，并保存响应头中的 X-Request-Id。在控制台“用量与日志”中找到请求，核对用量和费用；也可用同一密钥调用 GET /api/usage/requests/{request_id}。不要将上游响应正文的 ID 直接当作 Lazu 请求 ID。

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