OpenAI SDK 接入 VisionCoder 教程（Python、Node.js）

OpenAI SDK 使用 Chat 协议接入 VisionCoder 网关：配置网关地址、API 密钥和模型名，附可复制配置、验证命令和常见报错；当前 12 个公开模型可用，如 deepseek-v4-flash、deepseek-v4-pro、deepseek-v4-pro-0813。

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协议：Chat；核对于 2026-11-12；12 个模型可用

说明：示例里的 Key 只是占位，真实 Key 建议放进环境变量，不要写进代码仓库。网关不做协议转换：只有声明了 Chat Completions 协议的模型能用这两个 SDK 的 chat.completions 接口。

适用条件

OpenAI SDK 使用 Chat 协议（/v1/chat/completions）。网关不做协议转换，只有声明了该协议的模型能用；用错协议会返回 400，并提示该用的接口路径。

准备：API 密钥与网关地址

登录后在「API密钥」页创建 Key 并查看网关地址，下文用占位符 <网关地址> 表示。个人空间 Key 以 sk-u- 开头，企业员工 Key 以 sk-e- 开头，企业 Token 以 sk-org- 开头，均可调用；管理 Key（sk-mgmt-）调用会被拒绝。

配置步骤

1. 登录后在「API密钥」页创建 Key，并查看网关地址。
2. Python：创建客户端时传 base_url 和 api_key；也可以只设环境变量 OPENAI_API_KEY 和 OPENAI_BASE_URL，OpenAI() 会自己读取。base_url 填 https://<网关地址>/v1。
3. Node.js：创建客户端时传 baseURL 和 apiKey，baseURL 同样填 https://<网关地址>/v1。
4. model 填下表里的模型名，调用 chat.completions.create。base_url 和 Key 属于客户端，不是 create 的参数。
5. 先用下方验证命令发一条请求，确认网关和 Key 可用，再运行你的代码。

Python 示例

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...",
    base_url="https://<网关地址>/v1",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="<模型名>",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Node.js 示例

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: 'sk-...',
  baseURL: 'https://<网关地址>/v1',
});

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: '<模型名>',
  messages: [{ role: 'user', content: 'Hello' }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

验证命令

把模型名换成下表里的任意一个；返回 JSON 即说明网关和 Key 可用。

curl https://<网关地址>/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"<模型名>","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

本站可用模型

只列出声明了 Chat 协议的公开模型；点击模型名查看完整价格。单位：元 / 百万 token。

模型名	厂商	区域	上下文	输入 / 输出
deepseek-v4-flash	DeepSeek	国内	1M	¥1.95 / ¥5.85
deepseek-v4-pro	DeepSeek	国内	1M	¥5.85 / ¥17.55
deepseek-v4-pro-0813	DeepSeek	国内	1M	¥5.85 / ¥17.55
deepseek-v4.1-flash	DeepSeek	国内	1M	¥1.95 / ¥5.85
glm-5.2	GLM	国内	1M	¥6.80 / ¥23.80
glm-5.3	GLM	国内	1M	¥6.80 / ¥23.80
kimi-k3	Kimi	国内	1M	¥17.00 / ¥85.00
kimi-k3.1-pro	Kimi	国内	1M	¥11.05 / ¥57.80
qwen3.7-max-2026-06-08	Qwen	国内	1M	¥10.20 / ¥30.60
qwen3.7-plus-2026-05-26	Qwen	国内	1M	¥1.70 / ¥6.80
qwen3.8-flash	Qwen	国内	1M	¥0.68 / ¥2.295
qwen3.8-max-0902	Qwen	国内	200K	¥10.20 / ¥30.60

常见报错

现象	原因与处理	依据
401，提示 Key 无效	确认 Key 在 VisionCoder 创建且未被停用，并且传给了客户端的 api_key（Node.js 是 apiKey）。（错误号 401060）	网关
404，路径不存在	网关的 Chat Completions 路径是 /v1/chat/completions，所以 base_url 要写成 https://<网关地址>/v1，带 /v1。	网关
400，该模型不支持当前接口	模型没有声明 Chat Completions 协议；响应里会列出它支持的接口路径。只选下表里的模型。（错误号 400159）	网关
404，模型不存在	模型名写错或不存在，要和下表完全一致。（错误号 404042）	网关
403，模型当前不可用	模型存在，但你的 Key 所在空间不能调用它。（错误号 403060）	网关
错误信息以 [402070] 或 [402072] 开头，提示额度不足或已用完	账户没有可用额度，请先购买订阅套餐或加油包；企业成员请联系管理员。各工具对这类错误显示的 HTTP 状态码不同，以错误信息开头的错误号为准。（错误号 402070、402072）	网关
错误信息以 [402073] 开头，提示订阅套餐已过期	订阅套餐已过期，请购买订阅套餐或加油包；企业成员请联系管理员。（错误号 402073）	网关
错误信息以 [402074] 开头，提示已达每月用量上限	企业 Token 当月用量已达上限，请联系企业管理员。（错误号 402074）	网关
429，触发限流	请求过于频繁或同时进行的请求数已满，稍后重试，或等当前请求结束。（错误号 429000、429060、429062、429063）	网关
错误信息以 [503060] 开头，提示当前没有可用的模型通道	该模型暂时没有健康的通道，稍后重试。各工具对这类错误显示的 HTTP 状态码不同，以错误信息开头的错误号为准。（错误号 503060）	网关

官方依据

• openai-python README
• openai-node README

核对于 2026-11-12。非官方教程：VisionCoder 与 OpenAI SDK 的权利人无隶属或合作关系，OpenAI SDK 的名称和商标归其权利人所有。配置方法依据其官方文档，工具更新后界面可能不同，以官方文档为准。

其他工具

• Claude Code
• Cline
• Codex CLI
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