> 来源页面：https://tryaiapi.com/docs/（本页的 Markdown 版本）

文档

# API 接入文档

Try AI API 统一网关的接入指南：可用模型、快速开始、调用入口、代码示例、SDK 配置与常见问题。

**文本调用 · cURL**

```bash
curl https://tryaiapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $TRYAIAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-opus-5-5",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Hello"}
    ]
  }'
```

**图像生成 · cURL**

```bash
curl https://tryaiapi.com/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $TRYAIAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.5-sunburst",
    "prompt": "A minimalist studio product photo"
  }'
```

**视频模型任务 · cURL**

```bash
curl https://tryaiapi.com/videos/v1/videos/generations \
  -H "Authorization: Bearer $TRYAIAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "doubao-seedance-2.0",
    "prompt": "A cinematic product shot",
    "duration": 5,
    "resolution": "480p",
    "aspect_ratio": "16:9"
  }'
```

## 01 文本、图像与视频模型，一个 Key 接入

统一查看 Claude、ChatGPT、图像生成与视频模型的调用入口、模型 ID 获取方式和状态；完整目录见 [模型页面](https://tryaiapi.com/models)。

### 实时模型目录

模型 ID 以 `GET /v1/models` 返回为准；实时价格与分组见模型市场。

- [打开模型市场](https://tryaiapi.com/models)
- [查看调用入口](https://tryaiapi.com/docs/#surfaces)

- [**GET /v1/models** 查询当前可调用模型 ID](https://tryaiapi.com/docs/#surfaces)
- [**POST /v1/chat/completions** OpenAI 兼容文本入口](https://tryaiapi.com/docs/#surfaces)
- [**POST /v1/messages** Anthropic Messages 入口](https://tryaiapi.com/docs/#surfaces)
- [**POST /v1/images/generations** OpenAI 兼容图像生成入口](https://tryaiapi.com/docs/#surfaces)
- [**POST /videos/v1/videos/generations** 视频异步任务入口](https://tryaiapi.com/docs/#surfaces)
- [**GET /videos/v1/videos/jobs/{job_id}** 使用提交响应返回的 poll_url 查询任务结果](https://tryaiapi.com/docs/#surfaces)

接口定义见 [`/docs/openapi.json`](https://tryaiapi.com/docs/openapi.json)；模型详情以实时 `/v1/models` 与 [模型市场](https://tryaiapi.com/models/) 为准。想自行核对公开价格与实际计费是否一致，见[公开价格与接口响应一致性核对](https://tryaiapi.com/docs/discovery-test/)。

**curl · List models**

```bash
curl https://tryaiapi.com/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer $TRYAIAPI_KEY"
```

## 02 三步接入

STEP 01

#### 申请 API Key

[登录控制台](https://tryaiapi.com/sign-in?lng=zh)，创建 API Key。

STEP 02

#### 选择调用入口

文本模型替换 SDK base URL；视频模型用 `/videos/v1/videos/generations` 提交任务。

STEP 03

#### 查看结果与用量

文本请求实时返回；视频模型按任务轮询，完成后可下载结果，并进入使用记录汇总。

## 03 调用入口

GET

#### `/v1/models`

接入前查询当前可调用模型 ID。ChatGPT 模型 ID 以此列表为准。

POST

#### `/v1/chat/completions`

OpenAI 兼容入口。完成 base URL 替换后，OpenAI SDK、Cursor、Codex CLI、opencode、LangChain 可走此入口。

POST

#### `/v1/messages`

Anthropic Messages 原生入口。Claude Code 与 Anthropic SDK 可直接切换到 Try AI API base URL。

POST

#### `/v1/images/generations`

OpenAI 兼容图像生成入口。支持按张计费生图模型（如 `gpt-image-2.5-sunburst`），单价见模型市场。Nano Banana 2（`gemini-3.1-flash-image`）不走此入口，请改用 Gemini 原生 `/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent` 或 `/v1/chat/completions`（图片随回复内容返回）。

POST

#### `/videos/v1/videos/generations`

视频模型异步任务入口。提交 prompt、时长、清晰度和画幅后返回 job_id 与 poll_url。

GET

#### `/videos/v1/videos/jobs/{job_id}`

优先请求提交响应返回的 `poll_url`；该地址用于查询任务状态、完成结果、失败原因和视频下载地址。

POST

#### `/videos/api/v3/contents/generations/tasks`

火山方舟原生格式的视频模型入口。`model` 可直接填官方 ID（`doubao-seedance-2-0-260128` / `doubao-seedance-2-0-fast-260128` / `doubao-seedance-2-5-260628`）；顶层不支持的参数会明确报错，不会静默丢弃。

GET

#### `/videos/api/v3/contents/generations/tasks/{id}`

方舟原生格式的任务查询入口，返回方舟状态枚举（`queued` / `running` / `succeeded` / `failed` / `cancelled` / `expired`）。成功时 `content.video_url` 为生成引擎官方直链（有效期通常约 24 小时），与标准接口的 `video_url` 完全一致；若该任务有平台副本，会额外附带 `content.platform_video_url` 与 `content.platform_expires_at`（本平台保存 7 天；这两个字段为本平台额外返回，方舟原生格式中没有）。

已经在用火山方舟原生请求格式的开发者，可以直接使用上面的方舟兼容入口；与方舟原生的具体差异见视频模型 API 接入指南「[方舟兼容入口：与方舟原生的差异](https://tryaiapi.com/docs/video-model/#ark-diff)」。

## 04 进阶场景示例

文本高级能力与视频模型异步任务示例，每个场景给出 cURL / Python / JavaScript 三种写法。

- [Anthropic 文本协议 ↗](https://docs.anthropic.com/en/api/messages)
- [OpenAI 文本协议 ↗](https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat)
- [视频工作台](https://tryaiapi.com/videos/create.html)

**cURL · 流式响应（SSE）**

```bash
curl -N https://tryaiapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $TRYAIAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-opus-5-5",
    "messages": [{"role": "user", "content": "写一首关于云的短诗"}],
    "stream": true
  }'
```

**Python · 流式响应**

```python
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://tryaiapi.com/v1", api_key="$TRYAIAPI_KEY")

stream = client.chat.completions.create(
    model="claude-opus-5-5",
    messages=[{"role": "user", "content": "写一首关于云的短诗"}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
```

**JavaScript · 流式响应**

```javascript
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://tryaiapi.com/v1",
  apiKey: process.env.TRYAIAPI_KEY,
});

const stream = await client.chat.completions.create({
  model: "claude-sonnet-5-5",
  messages: [{ role: "user", content: "写一首关于云的短诗" }],
  stream: true,
});

for await (const chunk of stream) {
  process.stdout.write(chunk.choices[0].delta.content ?? "");
}
```

**cURL · 视频模型异步任务**

```bash
# 1. Submit job and capture the returned poll_url
POLL_URL=$(curl -sS https://tryaiapi.com/videos/v1/videos/generations \
  -H "Authorization: Bearer $TRYAIAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "doubao-seedance-2.0",
    "prompt": "A cinematic product shot on a clean studio desk",
    "duration": 5,
    "resolution": "480p",
    "aspect_ratio": "16:9"
  }' | jq -r '.poll_url')

# 2. Poll the exact URL returned by the API
curl "$POLL_URL" \
  -H "Authorization: Bearer $TRYAIAPI_KEY"
```

**cURL · 火山方舟原生格式**

```bash
# 1. 提交任务（方舟原生结构：content 数组 + ratio 字段）
TASK_ID=$(curl -sS https://tryaiapi.com/videos/api/v3/contents/generations/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $TRYAIAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "doubao-seedance-2-0-260128",
    "content": [
      { "type": "text", "text": "A cinematic product shot on a clean studio desk" }
    ],
    "duration": 5,
    "resolution": "480p",
    "ratio": "16:9"
  }' | jq -r '.id')

# 2. 查询任务（成功时 content.video_url = 官方直链约 24h；
#    有平台副本时另有 content.platform_video_url，本平台保存 7 天）
curl "https://tryaiapi.com/videos/api/v3/contents/generations/tasks/$TASK_ID" \
  -H "Authorization: Bearer $TRYAIAPI_KEY"
```

**Python · 视频模型异步任务**

```python
import os
import time
import requests

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {os.environ['TRYAIAPI_KEY']}",
    "Content-Type": "application/json",
}

job = requests.post(
    "https://tryaiapi.com/videos/v1/videos/generations",
    headers=headers,
    json={
        "model": "doubao-seedance-2.0",
        "prompt": "A cinematic product shot on a clean studio desk",
        "duration": 5,
        "resolution": "480p",
        "aspect_ratio": "16:9",
    },
)
job.raise_for_status()
poll_url = job.json()["poll_url"]

while True:
    result = requests.get(poll_url, headers=headers)
    result.raise_for_status()
    data = result.json()
    if data["status"] in {"completed", "failed", "cancelled", "timeout"}:
        print(data)
        break
    time.sleep(5)
```

**JavaScript · 视频模型异步任务**

```javascript
const headers = {
  Authorization: `Bearer ${process.env.TRYAIAPI_KEY}`,
  "Content-Type": "application/json",
};

const submit = await fetch("https://tryaiapi.com/videos/v1/videos/generations", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    model: "doubao-seedance-2.0",
    prompt: "A cinematic product shot on a clean studio desk",
    duration: 5,
    resolution: "480p",
    aspect_ratio: "16:9",
  }),
});
const job = await submit.json();

while (true) {
  const res = await fetch(job.poll_url, { headers });
  const result = await res.json();
  if (["completed", "failed", "cancelled", "timeout"].includes(result.status)) {
    console.log(result);
    break;
  }
  await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 5000));
}
```

视频任务参数参考

| 参数 | 类型 | 说明 |
| --- | --- | --- |
| `model` | string | `doubao-seedance-2.0` / `doubao-seedance-2.0-fast` / `doubao-seedance-2.5` / `MiniMax-H3` |
| `prompt` | string | 文本描述，必填 |
| `duration` | integer | 时长（秒），`doubao-seedance-2.0` / `doubao-seedance-2.0-fast` 与 `MiniMax-H3` 为 4–15，`doubao-seedance-2.5` 为 4–30 |
| `resolution` | string | 按模型取值：`doubao-seedance-2.0` 为 `480p` / `720p` / `1080p` / `4k`；`doubao-seedance-2.0-fast` 为 `480p` / `720p`；`doubao-seedance-2.5` 为 `480p` / `720p` / `1080p`；`MiniMax-H3` 为 `768p` / `2k` |
| `image_urls` | array ≤9（`doubao-seedance-2.5` ≤30） | 参考图片。每项可以是 URL 字符串（默认角色 = `first_frame`，图生视频）或对象 `{"url":"…","role":"first_frame\|last_frame\|reference_image"}` |
| `video_urls` | array ≤3（`doubao-seedance-2.5` ≤10） | 参考视频 |
| `audio_urls` | array ≤3（`doubao-seedance-2.5` ≤10） | 参考音频；`doubao-seedance-2.5` 可单独使用；`doubao-seedance-2.0`、`doubao-seedance-2.0-fast`、`MiniMax-H3` **不能单独使用**，必须搭配 `role:"reference_image"` 的图片或 `video_urls`；首帧/尾帧图片不能与音频同时使用 |
| `generate_audio` | boolean | 输出是否带音频，默认 `false` |

**cURL · 含参考图与音频**

```bash
curl https://tryaiapi.com/videos/v1/videos/generations \
  -H "Authorization: Bearer $TRYAIAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "doubao-seedance-2.0",
    "prompt": "产品展示视频，柔和灯光，镜头缓慢推进",
    "duration": 5,
    "resolution": "720p",
    "image_urls": [
      {"url": "https://example.com/product.jpg", "role": "reference_image"}
    ],
    "audio_urls": ["https://example.com/bgm.mp3"],
    "generate_audio": true
  }'
```

**计费：**提交时预扣，成功后按实际用量结算，多退少补；失败全额退款。

出片链接说明

| 字段 | 说明 |
| --- | --- |
| `video_url` | 生成引擎官方原始出片链接，**约 24 小时**有效（有效期以 `expires_at` 为准）。 |
| `platform_video_url` | 平台存储链接，自生成完成起**保留 7 天**，到期后文件删除且不可恢复。未启用平台存储或无副本时为 `null`，此时用 `video_url`。 |
| `platform_expires_at` | `platform_video_url` 的到期时间。 |

**cURL · 工具调用（Function Calling）**

```bash
curl https://tryaiapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $TRYAIAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-opus-5-5",
    "messages": [{"role": "user", "content": "杭州天气怎么样？"}],
    "tools": [{
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "get_weather",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {"city": {"type": "string"}}
        }
      }
    }]
  }'
```

**Python · 工具调用**

```python
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://tryaiapi.com/v1", api_key="$TRYAIAPI_KEY")

resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-opus-5-5",
    messages=[{"role": "user", "content": "杭州天气怎么样？"}],
    tools=[{
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_weather",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {"city": {"type": "string"}},
            },
        },
    }],
)
print(resp.choices[0].message.tool_calls)
```

**JavaScript · 工具调用**

```javascript
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://tryaiapi.com/v1",
  apiKey: process.env.TRYAIAPI_KEY,
});

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "claude-sonnet-5-5",
  messages: [{ role: "user", content: "杭州天气怎么样？" }],
  tools: [{
    type: "function",
    function: {
      name: "get_weather",
      parameters: {
        type: "object",
        properties: { city: { type: "string" } },
      },
    },
  }],
});
console.log(resp.choices[0].message.tool_calls);
```

平台采用官方标准模型 ID，推理强度通过 **API 参数** 控制——Anthropic 用 `thinking` 对象，OpenAI 用 `reasoning_effort`。

**Anthropic Claude · 启用 Extended Thinking**

```
curl https://tryaiapi.com/v1/messages \
  -H "Authorization: Bearer $TRYAIAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -d '{
    "model": "claude-opus-5-5",
    "max_tokens": 16000,
    "thinking": {
      "type": "adaptive",
      "display": "summarized"
    },
    "output_config": { "effort": "high" },
    "messages": [{
      "role": "user",
      "content": "解释量子纠缠的机制"
    }]
  }'

# Claude Opus 5.5 / Sonnet 5 / Fable 5.1：thinking 用 "adaptive"，推理深度由 output_config.effort 控制（low / medium / high / xhigh / max）
```

**Python · Anthropic SDK**

```python
import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    base_url="https://tryaiapi.com",
    api_key="$TRYAIAPI_KEY",
)

resp = client.messages.create(
    model="claude-opus-5-5",
    max_tokens=16000,
    thinking={"type": "adaptive", "display": "summarized"},
    output_config={"effort": "high"},
    messages=[{"role": "user", "content": "解释量子纠缠的机制"}],
)

for block in resp.content:
    if block.type == "thinking":
        print("[思考过程]", block.thinking[:200], "...")
    elif block.type == "text":
        print("[回答]", block.text)
```

**OpenAI · reasoning_effort 参数**

```
curl https://tryaiapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $TRYAIAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-sol",
    "reasoning_effort": "high",
    "messages": [{
      "role": "user",
      "content": "解释量子纠缠的机制"
    }]
  }'

# reasoning_effort: "low" | "medium" | "high"（默认 medium）
# 适用于 gpt-6-sol 等支持推理的模型；查 /v1/models 确认当前可用 ID
```

**Python · OpenAI SDK**

```python
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://tryaiapi.com/v1", api_key="$TRYAIAPI_KEY")

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-6-sol",
    reasoning_effort="high",
    messages=[{"role": "user", "content": "解释量子纠缠的机制"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)
```

## 05 各客户端配置示例

#### Claude Code

Claude 全系

⚠ `ANTHROPIC_BASE_URL` 只到主机名 `https://tryaiapi.com`，不要加 `/v1`（与 OpenAI 接口不同；加了会拼成 /v1/v1/messages → 404）

```
# 设置环境变量后直接启动
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://tryaiapi.com
export ANTHROPIC_API_KEY=your-tryaiapi-key
claude
```

#### Cursor

Claude + ChatGPT

⚠ Base URL 须带 `/v1`（OpenAI 协议入口，Cursor 直接拼接 `/chat/completions`；与 Claude Code 的 `ANTHROPIC_BASE_URL` 不带 /v1 不同）

```
# Settings → Models → Override OpenAI Base URL
Base URL: https://tryaiapi.com/v1
API Key:  your-tryaiapi-key

# Claude 可直接填模型 ID（如 claude-sonnet-5-5）；ChatGPT 模型 ID 先查 /v1/models
```

#### Anthropic Python SDK

Claude 全系

```
import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    base_url="https://tryaiapi.com",
    api_key="your-tryaiapi-key",
)

msg = client.messages.create(
    model="claude-opus-5-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
```

#### OpenAI Python SDK

Claude + ChatGPT

```
# model 换名即切 provider
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://tryaiapi.com/v1",
    api_key="your-tryaiapi-key",
)

# Claude
resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-opus-5-5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)

# ChatGPT — 同一个 client，具体模型 ID 先查 /v1/models
resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-6-sol",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
```

#### 视频模型 API

Seedance / 视频任务

```
# 标准 HTTP 调用：提交任务后轮询 poll_url
curl https://tryaiapi.com/videos/v1/videos/generations \
  -H "Authorization: Bearer your-tryaiapi-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"doubao-seedance-2.0","prompt":"A product video","duration":5,"resolution":"480p","aspect_ratio":"16:9"}'
```

#### Codex CLI

ChatGPT 系（Responses API）

⚠ `base_url` 只到 `/v1`，不要加 `/chat/completions`，否则 Codex 会拼出错误路径导致 404

⚠ 模型用 `gpt-6-sol`，Codex 走 Responses API（非 chat/completions），需在 config.toml 声明 `wire_api = "responses"`

```
# ~/.codex/config.toml
model = "gpt-6-sol"
model_provider = "tryaiapi"

[model_providers.tryaiapi]
name = "Try AI API"
base_url = "https://tryaiapi.com/v1"
wire_api = "responses"
env_key = "TRYAIAPI_KEY"
```

```
export TRYAIAPI_KEY="sk-你的令牌"
codex
```

#### Codex 自动审批（兼容模式）

本站将 `codex-auto-review` 请求统一映射至 GPT-5.6 Terra，并按本站 Terra 价格计费。该配置仅影响自动审批，不改变你选择的对话和代码生成模型。

自动审批默认使用 Low 思考档。只有服务请求失败时才会尝试备用；正常返回的“不批准”结果不会通过切换模型重新申请批准。

你可以自行调整客户端的审批模型配置。本站 Luna 为限量供应，额度用完后即无法使用，因此不建议将 Luna 用于需要持续可用的自动审批。

如需自行确认操作，可在 Codex 中选择人工审批。

#### opencode

Claude + ChatGPT

⚠ `options.baseURL` 须带 `/v1`（`@ai-sdk/openai-compatible` 直接拼接 `/chat/completions`，不会自动补 /v1）

```
# ~/.config/opencode/opencode.json
{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "tryaiapi": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "name": "Try AI API",
      "options": {
        "baseURL": "https://tryaiapi.com/v1",
        "apiKey": "{env:TRYAIAPI_KEY}"
      },
      "models": {
        "claude-sonnet-5-5": { "name": "Claude Sonnet 5" },
        "gpt-6-sol": { "name": "GPT-6 Sol" }
      }
    }
  }
}
```

```
# 设置环境变量后运行 /connect 存凭据，provider id 填 "tryaiapi"
export TRYAIAPI_KEY="your-tryaiapi-key"
opencode
# TUI 内：/connect → Other → 粘贴 Key，provider id 填 "tryaiapi"
# 完成后 /models 选择上面配置的模型
```

#### LangChain

Claude 全系

```
from langchain_anthropic import ChatAnthropic

llm = ChatAnthropic(
    base_url="https://tryaiapi.com",
    api_key="your-tryaiapi-key",
    model="claude-opus-5-5",
)
```

## 06 视频模型

视频生成是异步任务，支持参考素材与素材库，接入规范见**独立文档**：[/docs/video-model/](https://tryaiapi.com/docs/video-model/)（共用 API Key 与入口域名）。

1. [1 三分钟跑通第一条视频](https://tryaiapi.com/docs/video-model/#intro)
2. [2 参考图](https://tryaiapi.com/docs/video-model/#ref-images)
3. [3 素材库：真人形象的唯一通道](https://tryaiapi.com/docs/video-model/#asset-library)
4. [4 人物命名与位置语法](https://tryaiapi.com/docs/video-model/#mention-syntax)
5. [5 接口参考](https://tryaiapi.com/docs/video-model/#api-reference)
   1. [5.1 提交生成任务 · `POST /videos/v1/videos/generations`](https://tryaiapi.com/docs/video-model/#api-submit)
   2. [5.2 提交前估价 · `POST /videos/v1/videos/generations/estimate`](https://tryaiapi.com/docs/video-model/#api-estimate)
   3. [5.3 查询任务 · `GET /videos/v1/videos/jobs/{job_id}`](https://tryaiapi.com/docs/video-model/#api-get-job)
   4. [5.4 任务列表 · `GET /videos/v1/videos/jobs`](https://tryaiapi.com/docs/video-model/#api-list-jobs)
   5. [5.5 消费统计 · `GET /videos/v1/videos/jobs/stats`](https://tryaiapi.com/docs/video-model/#api-stats)
   6. [5.6 导出 · `GET /videos/v1/videos/jobs/export.csv`](https://tryaiapi.com/docs/video-model/#api-export)
   7. [5.7 素材库](https://tryaiapi.com/docs/video-model/#api-assets)
   8. [5.8 上传接口（视频工作台专用，API 接入通常不需要）](https://tryaiapi.com/docs/video-model/#api-uploads)
   9. [5.9 方舟兼容入口：与方舟原生的差异](https://tryaiapi.com/docs/video-model/#ark-diff)
6. [6 错误码](https://tryaiapi.com/docs/video-model/#error-codes)
   1. [6.1 业务与参数类错误码](https://tryaiapi.com/docs/video-model/#error-codes-request)
   2. [6.2 鉴权与服务端错误码](https://tryaiapi.com/docs/video-model/#error-codes-auth-server)
   3. [6.3 重试建议](https://tryaiapi.com/docs/video-model/#error-codes-retry)
7. [7 归属与隔离边界](https://tryaiapi.com/docs/video-model/#tenancy)
8. [8 配额与限制](https://tryaiapi.com/docs/video-model/#quotas)
9. [9 常见接入问题](https://tryaiapi.com/docs/video-model/#faq)

## 07 账户余额查询

在发起调用前、或在你自己的调度服务里查一下余额：余额不足时提前预警、或暂停提交，避免任务或请求中途因余额不足被拒。只读，不产生任何费用。

`GET /v1/user/balance`

鉴权同其他接口：`Authorization: Bearer <你的密钥>`，查的是**这把密钥所属账户**的余额。账户只有一笔余额，以美元计，与控制台显示一致。

**curl 示例 · 查询余额**

```bash
curl https://tryaiapi.com/v1/user/balance \
  -H "Authorization: Bearer <你的 API Key>"
```

**响应示例（数值为演示）**

```
{
  "code": "success",
  "data": {
    "user_id": 1001,
    "scope": "account",
    "balance_usd": 61.66,
    "balance_cny": 431.62,
    "quota_remaining": 30829650,
    "currency_default": "USD",
    "conversion_ratio": 7,
    "status": "normal",
    "timestamp": 1791108566,
    "cached": false,
    "age_seconds": 0
  }
}
```

| 字段 | 说明 |
| --- | --- |
| `balance_usd` | **账户当前可用余额，单位：美元**，保留两位小数。判断“够不够”就看这个字段 |
| `balance_cny` | 把上面这笔美元余额按 `conversion_ratio` 换算成的人民币金额，方便对照；**不是另一笔余额** |
| `status` | `normal` 余额正常 / `low` 余额偏低（阈值由本平台设定，建议同时用自己的阈值判断，见下方示例）/ `exhausted` 余额已用尽 |
| `scope` | 固定 `account`，表示账户余额 |
| `currency_default` | 固定 `USD`：账户余额以美元计 |
| `quota_remaining` / `conversion_ratio` | `conversion_ratio` 是计算 `balance_cny` 用的换算系数（1 美元换算为多少元）；`quota_remaining` 是同一笔余额的原始额度值。仅供核对，程序里请直接使用 `balance_usd` |
| `timestamp` | 响应生成时间（Unix 秒） |
| `cached` / `age_seconds` | 该响应是否来自缓存，以及缓存已存在的秒数，见下方“查询频率与限流” |
| `user_id` | 账户编号，原样返回，接入时无需使用 |

**查询频率与限流**：余额变化不快，建议每小时查询一次即可。同一账户的结果缓存约 1 分钟，窗口内重复请求**不会报错**，直接返回上一次的结果（`cached: true`，`age_seconds` 为已缓存秒数）。同一来源 IP 的请求频率明显过高时返回 `429`（`rate_limit_exceeded`）并带 `Retry-After` 响应头——这是限流，**不代表余额不足**，按 `Retry-After` 稍后再查即可。

| HTTP | `error.code` | 含义 |
| --- | --- | --- |
| 401 | `invalid_api_key` | 密钥缺失、无效或账号被禁用 |
| 429 | `rate_limit_exceeded` | 请求过于频繁，稍后再查 |
| 500 | `internal_error` | 本平台内部错误，稍后重试，持续出现请联系我们 |

**Python 示例 · 低于阈值时告警**

```python
import os
import requests

ALERT_BELOW_USD = 15.0  # 换成你自己的预警线（美元）

def check_balance():
    r = requests.get(
        "https://tryaiapi.com/v1/user/balance",
        headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['INFWAVE_API_KEY']}"},
        timeout=10,
    )
    if r.status_code == 429:  # 限流，不是余额不足：稍后再查
        return None
    r.raise_for_status()
    return r.json()["data"]

data = check_balance()
if data is not None and (data["balance_usd"] < ALERT_BELOW_USD or data["status"] != "normal"):
    # 在这里接入你自己的通知渠道（企业微信 / 邮件 / 短信），并暂停提交新任务
    print(f"余额不足预警：当前 ${data['balance_usd']:.2f}（约 ¥{data['balance_cny']:.2f}）")
```

### 余额提醒

余额偏低时提前收到通知，避免调用因余额不足中断。下面三种方式可任选一种，也可以同时使用。

#### 方式一：邮件提醒

在控制台里开启即可，不用写代码。进入控制台左侧栏「个人」→「个人资料」，在「设置」卡片中把「通知方式」选为「邮箱」，在「配额警告阈值」里填入提醒线，点击「保存设置」。余额低于这个值时，我们会向账户邮箱发送提醒邮件；想发到别的邮箱，在「通知邮箱」里填写即可。

阈值按额度单位填写，**1 美元 = 500,000**。例如希望余额低于 100 美元时提醒，填 `50000000`。请把发件地址 `no-reply@tryaiapi.com` 加入邮箱白名单，避免提醒邮件被当作垃圾邮件。

#### 方式二：自建提醒（比如飞书 / 钉钉 / 企业微信 / 短信 / Telegram 等通道）

用定时任务每小时调用一次上面的余额接口，余额低于你设定的线时，把提醒发到你自己的飞书群、钉钉群、企业微信群、手机短信或 Telegram 等通道。下面是一份只用 Python 标准库的示例，通过环境变量 `NOTIFY_CHANNEL` 在飞书、钉钉、企业微信、Telegram 之间切换；短信需要接入你们自己的短信服务商，见下表。

| 平台 | 先准备 | 环境变量 |
| --- | --- | --- |
| 飞书（`feishu`） | 在群里添加「自定义机器人」，复制 webhook 地址；机器人如果开启了「签名校验」，同时复制密钥 | `FEISHU_WEBHOOK`；开了签名校验再加 `FEISHU_SECRET` |
| 钉钉（`dingtalk`） | 在群里添加「自定义机器人」，复制 webhook 地址；安全设置如果选了「加签」，同时复制密钥 | `DINGTALK_WEBHOOK`；选了加签再加 `DINGTALK_SECRET` |
| 企业微信（`wecom`） | 在群里添加「群机器人」，复制 webhook 地址 | `WECOM_WEBHOOK` |
| 短信 | 在阿里云短信、腾讯云短信等服务商开通，先申请短信签名和模板，审核通过后才能发送。示例未内置短信，把示例里的发送函数换成服务商的发送接口即可 | 按服务商要求（如密钥、签名、模板 ID、接收手机号） |
| Telegram（`telegram`） | 用 @BotFather 创建机器人拿到 token，把机器人加进目标群或私聊，取得 chat_id。国内服务器直连 Telegram 通常不通，需要能访问 Telegram 的网络 | `TG_BOT_TOKEN`、`TG_CHAT_ID` |

另需设置 `TRYAIAPI_KEY`（你调用模型的 API Key）；`LOW_USD` / `CRIT_USD` 为偏低线 / 告急线（美元），默认 40 / 10。webhook 地址和 bot token 等同于密码，不要外传。示例的行为：偏低、告急各提醒一次，同一档不重复；充值后回到偏低线的 1.2 倍以上才算恢复；查询失败（网络、限流）不当作余额不足，连续 3 次失败会提醒「监控断了」；消息发送失败不记账，下一轮重试。建议用 crontab 每小时运行一次：`0 * * * *`。

**Python 示例 · 余额低于阈值时推送到群（飞书 / 钉钉 / 企业微信 / Telegram）**

```python
#!/usr/bin/env python3
"""TryAIAPI 余额提醒：每小时查一次余额，低于你设的线就推送到飞书 / 钉钉 / 企业微信 / Telegram。只用 Python 标准库。

环境变量：
  TRYAIAPI_KEY        调用模型用的 API Key
  NOTIFY_CHANNEL   feishu / dingtalk / wecom / telegram，四选一
  飞书：FEISHU_WEBHOOK（机器人开了签名校验再加 FEISHU_SECRET）
  企业微信：WECOM_WEBHOOK
  钉钉：DINGTALK_WEBHOOK（机器人开了加签再加 DINGTALK_SECRET）
  Telegram：TG_BOT_TOKEN、TG_CHAT_ID
  LOW_USD / CRIT_USD  偏低线 / 告急线（美元），默认 40 / 10

定时运行（crontab，每小时一次）：
  0 * * * * /usr/bin/python3 /path/to/balance_alert.py >> balance_alert.log 2>&1

行为：偏低、告急各提醒一次；查询失败不当作余额不足，连续 3 次失败提醒「监控断了」。"""
import base64
import hashlib
import hmac
import json
import os
import time
import urllib.parse
import urllib.request
from pathlib import Path

API = "https://tryaiapi.com/v1/user/balance"
KEY = os.environ.get("TRYAIAPI_KEY", "")
CHANNEL = os.environ.get("NOTIFY_CHANNEL", "feishu")  # feishu / wecom / dingtalk / telegram
LOW = float(os.environ.get("LOW_USD", "40"))
CRIT = float(os.environ.get("CRIT_USD", "10"))
STATE = Path(os.environ.get("STATE_FILE", str(Path.home() / ".tryaiapi_balance_alert.json")))
TIERS = ["正常", "偏低", "告急"]
UA = "balance-alert/1.0"

def http_json(url, payload=None, headers=None):
    data = json.dumps(payload).encode() if payload is not None else None
    h = {"User-Agent": UA, **(headers or {})}
    if data:
        h["Content-Type"] = "application/json"
    req = urllib.request.Request(url, data=data, headers=h)
    with urllib.request.urlopen(req, timeout=15) as r:
        return json.loads(r.read().decode())

def query_balance():
    data = http_json(API, headers={"Authorization": f"Bearer {KEY}"})["data"]
    usd = float(data["balance_usd"])
    return usd, f"${usd:.2f}（约 ¥{float(data['balance_cny']):.2f}）"

def send_once(text):
    if CHANNEL == "feishu":  # 飞书自定义机器人 webhook
        payload = {"msg_type": "text", "content": {"text": text}}
        secret = os.environ.get("FEISHU_SECRET")
        if secret:  # 机器人开了「签名校验」才需要
            ts = str(int(time.time()))
            key = f"{ts}\n{secret}".encode()
            payload["timestamp"] = ts
            payload["sign"] = base64.b64encode(hmac.new(key, b"", hashlib.sha256).digest()).decode()
        return http_json(os.environ["FEISHU_WEBHOOK"], payload).get("code") == 0
    if CHANNEL == "wecom":  # 企业微信群机器人 webhook
        res = http_json(os.environ["WECOM_WEBHOOK"], {"msgtype": "text", "text": {"content": text}})
        return res.get("errcode") == 0
    if CHANNEL == "dingtalk":  # 钉钉群自定义机器人 webhook
        url = os.environ["DINGTALK_WEBHOOK"]
        secret = os.environ.get("DINGTALK_SECRET")
        if secret:  # 机器人开了「加签」才需要
            ts = str(int(time.time() * 1000))
            digest = hmac.new(secret.encode(), f"{ts}\n{secret}".encode(), hashlib.sha256).digest()
            url += f"&timestamp={ts}&sign={urllib.parse.quote_plus(base64.b64encode(digest))}"
        res = http_json(url, {"msgtype": "text", "text": {"content": text}})
        return res.get("errcode") == 0
    if CHANNEL == "telegram":  # Telegram bot（国内服务器通常连不上）
        url = f"https://api.telegram.org/bot{os.environ['TG_BOT_TOKEN']}/sendMessage"
        return http_json(url, {"chat_id": os.environ["TG_CHAT_ID"], "text": text}).get("ok") is True
    raise SystemExit("NOTIFY_CHANNEL 只能是 feishu / wecom / dingtalk / telegram")

def notify(text):
    for i in range(3):
        try:
            if send_once(text):
                return True
            print("消息被拒收，稍后重试")
        except Exception as e:
            print(f"消息发送异常：{type(e).__name__}")  # 只打印异常类型，不打印网址，避免 token 进日志
        time.sleep(2 ** i)
    return False

def load_state():
    try:
        return json.loads(STATE.read_text())
    except Exception:
        return {"tier": 0, "fails": 0, "down_alerted": False}

def main():
    if not KEY:
        raise SystemExit("请先设置 TRYAIAPI_KEY")
    st = load_state()
    try:
        usd, shown = query_balance()
    except Exception as e:
        st["fails"] += 1
        print(f"查询失败（第 {st['fails']} 次）：{type(e).__name__}")
        if st["fails"] >= 3 and not st["down_alerted"]:
            if notify("【TryAIAPI 余额监控】已连续 3 次查不到余额，监控可能中断，请检查网络或 API Key。"):
                st["down_alerted"] = True
        STATE.write_text(json.dumps(st))
        return
    st["fails"], st["down_alerted"] = 0, False

    tier = 2 if usd < CRIT else 1 if usd < LOW else 0
    if tier > st["tier"]:  # 跌进更差的一档才提醒，同一档不重复提醒
        line = CRIT if tier == 2 else LOW
        msg = (f"【TryAIAPI 余额{TIERS[tier]}】当前可用余额 {shown}，"
               f"已低于{TIERS[tier]}线 ${line:.0f}，请及时充值，以免调用中断。")
        if notify(msg):
            st["tier"] = tier  # 发送成功才记账，失败下轮重试
    elif tier < st["tier"] and (tier > 0 or usd >= LOW * 1.2):  # 回到偏低线的 1.2 倍以上才算恢复，避免在线附近反复提醒
        st["tier"] = tier
        if tier == 0:
            notify(f"【TryAIAPI 余额已恢复】当前可用余额 {shown}。")
    print(f"余额 ${usd:.2f}，档位 {TIERS[st['tier']]}")
    STATE.write_text(json.dumps(st))

if __name__ == "__main__":
    main()
```

#### 方式三：由我们代为推送到飞书群

如需由我们把余额提醒直接推送到飞书群，请联系客服。我们会建好提醒群并邀请你加入，你只需有飞书账号即可。

## 08 常见问题

**返回格式和官方 API 一致吗？**

一致。响应体透传上游原生字段（Anthropic 的 `request_id`、OpenAI 的 `id` 与 `system_fingerprint`）。文本请求不留存提示词和回答正文，完整边界见 [透明度页面](https://tryaiapi.com/transparency)。

**计费方式是什么？**

文本模型按 token 用量计费；视频模型按模型与时长计费。登录控制台后可查看实时余额、用量明细，可按模型/日期/Key 筛选查看。支持对公转账 + 增值税发票。

**你们会存储我的 prompt 和 response 吗？**

文本请求与响应正文不存数据库。视频模型属于异步任务，任务参数、状态、成本、结果地址和失败原因会保留用于任务追踪与计费；完整边界以 [透明度页面](https://tryaiapi.com/transparency) 为准。

**支持 Streaming 吗？**

文本模型支持 Anthropic 原生 SSE streaming 和 OpenAI 兼容 streaming，在请求中设置 `"stream": true` 即可。视频模型不是 streaming 响应；提交任务后应优先请求响应中的 `poll_url`，当前地址为 `/videos/v1/videos/jobs/{job_id}`。

**视频模型怎么调用？**

使用同一个 API Key 调用 `POST /videos/v1/videos/generations`，提交后会返回 `job_id` 和 `poll_url`。任务完成后可在轮询响应或「视频模型使用记录」里查看结果、下载地址和失败原因。

**如何启用推理增强（Extended Thinking / reasoning_effort）？**

平台只提供官方标准模型 ID，不提供 `-thinking`/`-high`/`-low` 等后缀变体。推理强度由 API 参数控制：

- **Anthropic Claude**：`claude-opus-5-5`、`claude-sonnet-5-5`、`claude-fable-5-1` 在请求体加 `"thinking": {"type": "adaptive"}`，用 `"output_config": {"effort": "high"}` 调推理深度（可选 `low`/`medium`/`high`/`xhigh`/`max`）。
- **OpenAI（推理模型）**：在请求体加 `"reasoning_effort": "high"`（可选 `low`/`medium`/`high`）。支持模型：`gpt-6-sol` 等，查 `GET /v1/models` 确认。

完整示例见[代码示例 → 推理增强（Thinking）](https://tryaiapi.com/docs/#examples) 标签。

**如何启用提示缓存（Prompt Caching）？**

💡 **提示缓存（Prompt Caching）**：Claude 模型支持提示缓存，对重复的长上下文（system prompt、Agent 循环、代码库上下文等）可节省最高约 90% 的输入费用。**启用方式**：使用 Anthropic 原生 `/v1/messages` 格式，并在消息/系统提示中标记 `cache_control` 断点。**注意**：OpenAI 兼容的 `/v1/chat/completions` 格式不支持 Claude 提示缓存，每次请求按全价输入计费。

**和直连 Anthropic / OpenAI API 有什么区别？**

文本接口与 Anthropic / OpenAI 官方格式兼容，支持 Streaming 和 Tool Calling；视频模型走 Try AI API 的异步任务接口。同一个 Key、余额和使用记录打通，支持人民币对公结算与增值税发票。