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一、确认接口地址与模型名

登录控制台，在「模型服务专区 → 调用说明」里复制接口地址和模型列表。OpenAI 兼容入口一般以 /v1 结尾，Anthropic 兼容入口一般以 /v1/messages 结尾，实际域名和版本路径以控制台展示为准，不要手写猜测。模型名直接从模型列表复制，形如「厂商标识 / 模型名」或平台自定义别名。

先把地址和密钥写进环境变量，避免硬编码到代码里：

# 把控制台「调用说明」中的接口地址和密钥替换进来
 export SCH_BASE_URL="控制台复制的接口地址"
 export SCH_API_KEY="控制台创建的 API Key"

二、发一次对话补全请求

用 curl 验证连通性，关键参数包括 model（模型名）、messages（对话数组，含 system / user / assistant 角色）、temperature（随机性，0 到 2 之间）、max_tokens（单次输出上限）、stream（是否流式返回）：

curl "$SCH_BASE_URL/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $SCH_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "控制台模型列表中复制的模型名",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "你是一个简洁的助手。"},
      {"role": "user", "content": "用一句话说明什么是向量数据库。"}
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 512,
    "stream": false
  }'

同样的调用改用 Python SDK，只需覆盖 base_url 即可复用 OpenAI 生态的写法：

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url=os.environ["SCH_BASE_URL"],
    api_key=os.environ["SCH_API_KEY"],
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="控制台模型列表中复制的模型名",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好，做个自我介绍"}],
    temperature=0.7,
    max_tokens=512,
)
print(resp.choices[0].message.content)

若走 Anthropic 兼容协议，请求头改为 x-api-key 加 anthropic-version，请求体的 max_tokens 为必填项，返回结构里的内容字段也和 OpenAI 协议不同，建议先只用一种协议跑通再切换。

三、额度耗尽与限流的典型表现

• 赠额用尽：返回余额或配额不足类错误码，控制台资源包余量归零，此时需要充值或等待新的活动额度。
• 触发限流：返回 429 或提示请求过于频繁，并发数或每分钟请求数超过套餐限制。
• 鉴权失败：返回 401，多为密钥复制不完整或请求头没带 Bearer 前缀。
• 路径或模型不存在：返回 404，通常是 base_url 少了版本路径，或模型名拼写不对。
• 权限不足：返回 403，多为开发者认证未完成、模型未开通或密钥权限范围受限。

四、排查顺序

1. 先看控制台的资源包用量和到期时间，确认是额度问题还是接口问题。
2. 再看返回状态码：401 查密钥，403 查认证与开通状态，404 查 base_url 和模型名，429 查并发与频率。
3. 用最小请求体（单条 user 消息、小 max_tokens）复测，排除参数写错。
4. 遇到 429 或超时，降低并发并加入指数退避重试，流式输出场景注意及时断开连接。
5. 仍不通时，把请求时间、模型名、状态码和响应体截取下来提交工单，避免只贴一句「调用失败」。