Hyperbolic 免费额度领取指南：新账号一次性赠额验证 GPU 推理

Hyperbolic 的托管模型接口兼容 OpenAI 风格，只要把 base_url 指向平台地址、填入控制台生成的密钥，就能复用现有的 SDK 或脚本。

base_url 形如 https://api.hyperbolic.xyz/v1，对话补全的完整路径为 /v1/chat/completions。可用模型名请以控制台列表或 /v1/models 接口返回为准，常见写法是「组织名/模型名」，例如 meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct 这类形式，名称区分大小写。

先把密钥放进环境变量，避免直接写在命令历史里：

export HYPERBOLIC_API_KEY="控制台复制的密钥"

然后用一条最小请求验证通路：

curl https://api.hyperbolic.xyz/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $HYPERBOLIC_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "你是一名简洁的技术助手。"},
      {"role": "user", "content": "用一句话解释什么是大模型推理。"}
    ],
    "max_tokens": 256,
    "temperature": 0.7,
    "top_p": 0.9,
    "stream": false
  }'

Python 项目里改两个参数即可复用 openai 客户端：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.hyperbolic.xyz/v1",
    api_key="控制台复制的密钥",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好，介绍一下你自己"}],
    max_tokens=256,
    temperature=0.7,
)
print(resp.choices[0].message.content)

关键参数说明：

• model：必填，必须与控制台或 /v1/models 中的完整模型名一致，写错会直接返回模型不存在。
• messages：必填，按 system、user、assistant 顺序组织的对话数组，长上下文会更快消耗额度。
• max_tokens：限制输出长度，验证阶段建议先给较小值，避免一次请求就吃掉大半赠额。
• temperature 与 top_p：控制随机性，取值通常在 0 到 1 之间，两者一般只调一个。
• stream：设为 true 时以流式分块返回，适合做打字机效果，解析方式与 OpenAI 的 SSE 一致。

额度耗尽或限流时的典型表现与排查顺序：

1. 401 未授权：先检查请求头是否为 Authorization: Bearer 密钥 形式，密钥是否被删除或复制时带了空格。
2. 402 或余额不足提示：赠额已用完或已过期，到控制台账单页核对余额与有效期，充值后再继续验证。
3. 429 请求过多：触发了速率或并发限制，降低并发数、加长重试间隔并做指数退避，不要立即无间隔重试。
4. 400 模型不存在：模型名不在当前可用列表，用 /v1/models 或控制台核对完整名称与大小写。
5. 超时或连接失败：先用上面最短的 curl 命令复现，区分是本地网络、代理问题还是平台侧波动，再决定是否切换模型重试。