FlashCoding.AI 文档

外观

OpenAI 兼容接口 ​

FlashCoding.AI 的 OpenAI 兼容入口适合已有 OpenAI SDK、聊天客户端或服务端程序。通常只需替换 API Key、Base URL 和模型 ID，不必改写业务逻辑。

先确认模型 ID

模型是否可用、支持哪些参数，会随账户、分组和渠道变化。请从 FlashCoding.AI 控制台复制当前可用的模型 ID，不要根据本文示例猜测。

基础配置 ​

配置项值
Base URLhttps://flashcoding.ai/v1
鉴权Authorization: Bearer sk-your-key
请求格式Content-Type: application/json

使用 SDK 时填写 Base URL；手写 HTTP 请求时，在它后面追加具体路径。不要得到 .../v1/v1/... 这样的重复地址。

Chat Completions ​

POST /v1/chat/completions 使用消息数组表达对话，兼容面较广，适合普通文本对话和大多数现有客户端。

bash
curl https://flashcoding.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "your-model-id",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "你是一个回答简洁的助手。"},
      {"role": "user", "content": "请只回复：连接成功"}
    ]
  }'

成功时，文本通常位于 choices[0].message.content。不要只检查 HTTP 状态码；还应确认 choices 存在，并记录响应中的用量字段（若有）。

流式输出 ​

在请求体中加入 "stream": true：

bash
curl -N https://flashcoding.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "your-model-id",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "用三句话介绍樱花。"}
    ],
    "stream": true
  }'

流式响应通常采用 Server-Sent Events。客户端应逐行消费事件，并能处理网络中断、空增量和结束标记。模型是否支持流式输出，以控制台说明和实际响应为准。

Responses API ​

POST /v1/responses 使用 input 描述输入。适合已经迁移到 OpenAI Responses API 的应用。

bash
curl https://flashcoding.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "your-model-id",
    "input": "请只回复：Responses API 连接成功"
  }'

Responses 与 Chat Completions 的响应结构不同。不要用 choices[0] 解析 Responses；使用新版 SDK 的 output_text 辅助属性，或遍历 output 中的内容项。

接口能力取决于模型与渠道

并非所有 OpenAI 兼容模型都支持 Responses、工具调用、结构化输出或同一组可选参数。遇到 400 或 404 时，先核对控制台的协议说明，再删去非必要参数做最小请求。

使用官方 SDK ​

Python ​

python
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["FLASHCODING_API_KEY"],
    base_url="https://flashcoding.ai/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="your-model-id",
    messages=[{"role": "user", "content": "请只回复：连接成功"}],
)

print(response.choices[0].message.content)

运行前设置环境变量，不要把真实密钥写进源码：

bash
export FLASHCODING_API_KEY="sk-your-key"

PowerShell 可使用：

powershell
$env:FLASHCODING_API_KEY = "sk-your-key"

JavaScript ​

js
import OpenAI from 'openai'

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.FLASHCODING_API_KEY,
  baseURL: 'https://flashcoding.ai/v1',
})

const response = await client.chat.completions.create({
  model: 'your-model-id',
  messages: [{ role: 'user', content: '请只回复：连接成功' }],
})

console.log(response.choices[0].message.content)

浏览器端代码会暴露密钥。Web 应用应由自己的后端调用 FlashCoding.AI，再把必要结果返回前端。

常用参数 ​

参数作用使用建议
model指定模型 ID必填；从控制台复制
messagesChat Completions 的对话内容按角色顺序提交
inputResponses 的输入可为字符串或结构化输入
stream请求流式返回客户端需支持 SSE
max_tokens / max_output_tokens限制输出长度参数名取决于接口与模型
temperature调整采样随机性部分模型不接受，非必要时省略

上线前检查 ​

  1. 密钥仅保存在服务端环境变量或密钥管理服务中。
  2. 请求设置合理的连接、读取和总超时。
  3. 只对 429、部分网络错误和 5xx 做有限次数的指数退避重试。
  4. 日志记录时间、模型、耗时和业务请求 ID，但不记录完整密钥或敏感提示词。
  5. 解析器按所选协议实现，不混用 Chat Completions 与 Responses 的字段。

请求失败时转到状态码与错误；不确定 Base URL 时查看Base URL 与协议。